Los miembros de la Fuerza de Tarea de Coronavirus de la Casa Blanca hacen referencia a una tabla engañosa en una conferencia de prensa. AP Photo / Alex Brandon
Desde los días de pintar en las paredes de las cuevas, las personas han estado representando información a través de figuras e imágenes. Hoy en día, los expertos en visualización de datos saben que presentar información visualmente ayuda a las personas a comprender mejor datos complicados. El problema es que las visualizaciones de datos también pueden dejarle una idea equivocada, ya sea que las imágenes estén hechas de forma descuidada o sean engañosas intencionalmente.
Tomemos, por ejemplo, el gráfico de barras presentado en un 6 de abril, rueda de prensa por miembros de la Fuerza de Tarea de Coronavirus de la Casa Blanca. Se titula “Prueba COVID-19 en los EE. UU.” E ilustra casi 2 millones de pruebas de coronavirus completadas hasta ese momento. El presidente Trump usó el gráfico para respaldar su afirmación de que las pruebas fueron "subiendo a un ritmo rápido. " Según este gráfico, muchos espectadores probablemente sacaron la misma conclusión, pero es incorrecta.
El gráfico muestra el número total acumulado de pruebas realizadas durante meses, no el número de pruebas nuevas cada día.
Cuando grafica el número de pruebas nuevas por fecha, puede ver que el número de pruebas COVID-19 realizadas entre marzo y abril aumentó con el tiempo, pero no rápidamente. Esta instancia es una de muchas cuando la información importante no se entendió adecuadamente o no se comunicó bien.
Como investigador de comunicación de riesgos y riesgos, Pienso mucho en cómo la gente interpreta los cuadros, gráficos y mapas se encuentran a diario.
Ya sea que muestren casos de COVID-19, tendencias de calentamiento global, zonas de tsunami de alto riesgo o uso de servicios públicos, poder evaluar e interpretar correctamente las cifras le permite tomar decisiones informadas. Desafortunadamente, no todas las figuras son iguales.
Si puede detectar las trampas de una figura, puede evitar las malas. Considere las siguientes tres preguntas clave la próxima vez que vea un gráfico, un mapa u otra información visual para poder decidir con confianza qué hacer con esa nueva pepita de información.
¿Qué está tratando de decirme esta figura?
Comience leyendo el título, mirando las etiquetas y revisando el título. Si no están disponibles, tenga mucho cuidado. Las etiquetas estarán en los ejes horizontal y vertical en los gráficos o en una leyenda en los mapas. Las personas a menudo los pasan por alto, pero esta información es crucial para poner en contexto todo lo que ves en la visualización.
Mire las unidades de medida: ¿están en días o años, Celsius o Fahrenheit, recuentos, edad o qué? ¿Están espaciados uniformemente a lo largo del eje? Muchos de los gráficos de casos acumulativos recientes de COVID-19 usan una escala logarítmica, donde los intervalos a lo largo del eje vertical no están equidistantes. Esto crea confusión para las personas. No estoy familiarizado con este formato.
Una emisión del 12 de marzo de 'The Rachel Maddow Show' incluyó un gráfico con números sin etiquetar y un eje horizontal complicado.
Por ejemplo, un gráfico de "El Show de Rachel Maddow "en MSNBC, mostró casos de coronavirus en los Estados Unidos entre el 21 de enero y el 11 de marzo. Sin embargo, las unidades del eje x en la horizontal son el tiempo (en un formato de mes-día) y las unidades del eje y en la vertical son presumiblemente recuentos de casos acumulativos. No especifica.
El problema principal con este gráfico es que los períodos de tiempo entre fechas consecutivas son desiguales.
En un gráfico revisado, con fechas debidamente espaciadas en el tiempo y diagnósticos de coronavirus trazados como un gráfico lineal, puede ver más claramente qué crecimiento exponencial en la tasa de infección realmente se parece. Se necesitaron los primeros 30 días para agregar 33 casos, pero solo los últimos cuatro para agregar 584 casos.
Lo que puede parecer una ligera diferencia podría ayudar a las personas a comprender qué tan rápido puede crecer el crecimiento exponencial y tal vez cambiar cómo perciben la importancia de frenarlo.
¿Cómo se usan el color, la forma, el tamaño y la perspectiva?
El color juega un papel importante. en cómo las personas interpretan la información. Las opciones de color pueden hacerle notar patrones particulares o atraer su atención a ciertos aspectos de un gráfico.
Susceptibilidad a deslizamientos de tierra en Oregon. Departamento de Geología e Industrias Minerales de Oregon
Considere dos mapas que representan la susceptibilidad a deslizamientos de tierra, que son exactamente iguales, excepto para los esquemas de color invertidos. Su ojo puede verse atraído por sombras más oscuras, intuitivamente viendo esas áreas como de mayor riesgo. Después de mirar la leyenda, ¿qué orden de color crees que representa mejor la información? Prestando atención a cómo se usa el color, puede comprender mejor cómo influye en lo que se destaca y lo que percibe.
La forma, el tamaño y la orientación de las características también pueden influir como interpretas una figura.
¿Qué industrias emplean a los habitantes de Colorado? hemisferios
Los gráficos circulares, como este que muestra el desglose del empleo para una región, son notoriamente difíciles de analizar. Observe lo difícil que es determinar qué categoría de empleo es más alta o cómo se clasifican. Las cuñas del gráfico circular no están organizadas por tamaño, hay demasiadas categorías (¡11!), La perspectiva 3D distorsiona los tamaños de las cuñas y algunas cuñas están separadas de otras, lo que hace que las comparaciones de tamaños sean casi imposibles.
Un gráfico de barras es una mejor opción para una pantalla informativa y ayuda a mostrar en qué industrias trabajan las personas.
¿De dónde vienen los datos?
Encuesta publicada en 'Lou Dobbs Tonight', solicitando a los televidentes votar en Twitter sobre el desempeño de Trump. Fox Business Network
La fuente de datos es importante en términos de calidad y fiabilidad. Esto es especialmente cierto para los datos partidistas o politizados. Si los datos se recopilan de un grupo que no es una buena aproximación de la población en su conjunto, entonces puede estar sesgado.
Por ejemplo, el 18 de marzo, el anfitrión de Fox Business Network, Lou Dobbs, encuestó a su audiencia con la pregunta "¿Cómo calificaría el liderazgo del presidente Trump en la lucha de la nación contra el virus Wuhan?"
Imagínese si solo se les hiciera esta pregunta a los republicanos y cómo se compararían los resultados si solo se les preguntara a los demócratas. En este caso, los encuestados formaron parte de un grupo de auto-selección que ya eligió ver el programa de Dobbs. La encuesta solo puede informarle sobre las opiniones de ese grupo, no personas en los Estados Unidos en general, por ejemplo.
Luego considere que Dobbs proporcionó solo respuestas positivas en sus opciones de opción múltiple: "excelente, excelente o muy bueno", y está claro que estos datos tienen un sesgo.
El sesgo de detección y los métodos de recopilación de datos inadecuados le permiten decidir qué información es confiable.
Piensa en lo que ves
Durante esta pandemia, la información emerge hora por hora. Los consumidores de medios están inundados de datos, cuadros, gráficos y mapas todos los días. Si puede tomarse un momento para hacerse algunas preguntas sobre lo que ve en estas visualizaciones de datos, puede alejarse con una conclusión completamente diferente de la que podría haber tenido a primera vista.
Sobre el Autor
Carson MacPherson-Krutsky, PhD Candidato en Geociencias, La Universidad Estatal de Boise
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
