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Reglas para estropear un gráfico
por Juan C. Dürsteler [mensaje nº 109]

Los buenos gráficos son los que no se notan, los que soportan y enseñan los datos sin interferir con ellos. Repasamos algunas de las reglas para hacer mal un gráfico.

Muchas compañías hacen y presentan su presupuesto para el año que viene por estas fechas. Se suceden las presentaciones sobre las acciones de venta que, junto a poderosos recortes en los gastos, nos llevarán a crecer y resultar rentables el próximo ejercicio, pese a que el entorno económico no está precisamente como para montar un festival. 

¿Se imaginan a los presentes jaleando al presentador por los excelentes gráficos y la cuidada selección de los colores de las tablas?. Yo no. Primero porque sospecho que las exposiciones de este tipo no utilizan mucho todavía la presentación gráfica. Como no tengo datos objetivos les animo a que me envíen un e-mail indicando si en su compañía las presentaciones de presupuestos se hacen basadas en tablas o en gráficos. Segundo porque si ocurre así quiere decir que los gráficos están ocultando los datos. 

Un gráfico excelente debiera hacernos exclamar ¡qué datos tan interesantes! Si lo que nos llama la atención de un gráfico o, para el caso, una tabla son sus colores o su factura es que o los datos no se muestran apropiadamente o es que no tienen ningún interés. Como ya hemos dicho del diseño en alguna ocasión el buen gráfico es el que no se ve, esta ahí para revelar los datos y hacer que salten a la vista los fenómenos que subyacen a los mismos.

¿Pero qué es hacer un “buen” gráfico? Howard Wainer, en su libro “Visual Revelations"  lo resume así: “El objetivo de un buen gráfico [cuantitativo] es mostrar los datos con precisión y claridad”.

Y como a menudo resulta más fácil saber qué es aquello que no funciona que lo que sí funciona, Wainer cambia en negativo la frase y se pregunta ¿cómo hacer un gráfico lastimoso y/o deplorable? (hay que reconocer que verlo así estimula el diablillo que todos llevamos dentro y hace la experiencia más divertida). 

La respuesta es, pues, fácil: no muestres muchos datos , y los que muestres, que sea de forma imprecisa y oscura.

Wainer desarrolla estos tres conceptos en 12 reglas que no vamos a enumerar aquí en aras de la brevedad. Sin embargo, estas 12 reglas tienen una serie de denominadores comunes que voy a intentar resumir en 2: ocultación e inconsistencia.

Ocultación: Se puede evitar mostrar los datos de diversas formas.

  • Minimizando la densidad de datos

  • Minimizando la relación datos-tinta

  • Ocultando la diferencia

  • Mostrando los datos fuera de contexto

  • Enfatizando lo trivial

  • Etiquetando de forma ilegible, incompleta , y ambigua. 

Veámoslo en los ejemplos (pulse sobre cada gráfico para agrandarlo):

Minimizando la densidad de datos

Minimizando la relación datos-tinta

Ocultando la diferencia

SinDatos.gif (8672 bytes) OcultoMalla.gif (77979 bytes) OcultoEscala.gif (44293 bytes)
Pocos datos para mucho gráfico. Véase el número 74 . Aquí bastaría con una tabla e uncluso una frase para resumir los resultados.
Poca tinta para los datos y mucha para los ejes, la malla de referencia, las etiquetas y los elementos auxiliares.
Inspirado de un ejemplo presente en el libro de Wainer.
Escogiendo la escala de forma que la diferencia que hay entre los datos apenas sea perceptible
Inspirado de un ejemplo presente en el libro de Wainer.

Mostrando los datos fuera de contexto

Enfatizando lo trivial

Etiquetando de forma ilegible, incompleta , y ambigua. 

Villabeoda_es.gif (41379 bytes)

OcultoAccidentes.gif (134531 bytes)

Por ejemplo omitiendo los datos anteriores al recuadro de color rojo que muestran que el  consumo de alcohol en Villabeoda a partir del bando del alcalde de 1994 no sólo no bajó sino que tuvo el efecto contrario

Los datos son, obviamente, ficticios.  

Disponiendo los elementos del gráfico de modo que lo que llame la atención no sea la conclusión de mayor interés. 

Otro método de gran resultado consiste en rellenar con colores muy saturados o tramas muy abigarradas áreas contiguas, lo que crea un efecto enojoso y disuasorio. 

En el ejemplo los datos de accidentes de tráfico (totales y mortales)  por provinciasen España en el año 2000. Fuente_ Dirección General de Tráfico

En el gráfico de accidentes no se sabe que serie corresponde a los totales (la más alta), cuales son los mortales (la intermedia) y que es la inferior (el porcentaje de una sobre otra)
Por otro lado los rótulos de los valores se superponen impidiendo su correcta lectura.
Bastaría con representar el porcentaje de mortales vs. totales y el número absoluto de ellos para llegar a las conclusiones más interesantes: en dónde los accidentes son peores y que provincias tienen más muertes.

Inconsistencia: La mayoría de los gráficos se basan en una codificación que da lugar a una interpretación de los elementos del mismo. Por ejemplo la longitud en un gráfico de barras es proporcional a la magnitud que queremos mostrar. Por otro lado, las escalas de los ejes nos permiten contextualizar y situar el fenómeno. Esto conduce a diversas técnicas de inconsistencia entre las que destacan:

  • Ignora la codificación.

  • Codifica en una dimensión y represéntalo en otra.

  • Cambia la regularidad en medio de los ejes.

  • Compara valores situados sobre curvas o cambia la situación del origen de datos distintos para evitar comparar en igualdad de condiciones
Ignora la codificación. Codifica en una dimensión y represéntalo en otra.
InconBordur.gif (32474 bytes)InconSyldav.gif (32584 bytes)

InconsPomas.gif (51906 bytes)

Haz que las longitudes o las áreas que representan los datos no sean proporcionales a su valor, a tu antojo. 

Mejor aún cambia la codificación sin avisar. por ejemplo los dos gráficos adjuntos representan el balance comercial con dos países diferentes. En el primero el color claro representa exportaciones. Asi parece que en ambos casos exportamos más que importamos..., si no fuera porque en el segunda el color claro representa importaciones ya que la codificación de colores se ha invertido

Por ejemplo codifica longitudes pero dibuja áreas o mejor aún volúmenes. 

En el ejemplo los valores de las manzanas se representan mediante la altura de la manzana, pero lo que se percibe es su área. Así entre la primer y la última hay una diferencia del 54% pero lo que se percibe es un 139%

Cambia la regularidad en medio de los ejes.

Compara valores situados sobre curvas o cambia la situación del origen de datos distintos para evitar comparar en igualdad de condiciones
InconsRegular.gif (46249 bytes)InconsRegular2.gif (29783 bytes) InconsApilado.gif (32087 bytes)
En el ejemplo (gráfico de la izquierda) se empieza de 8 en 8 años y se termina de 1 en 1.  Esto casi es una escala logarítmica, lo que hace que la evolución de los salarios del grupo A, que crece exponencialmente a partir de un cierto punto, parezca crecer linealmente, como lo hacen los del grupo B.
El gráfico de la derecha representa los mismos datos pero dispuestos regularmente lo que da idea de la descompensación entre ambos grupos.

Redibujado a partir de los datos del ejemplo del Washington Post de 11 Enero de 1979, según el libro de Wainer.

 Un ejemplo típico que induce a confusión son los gráficos de barras apilados. Exceptuando el valor total, las contribuciones particulares son muy difíciles de comparar porque empiezan en sitios diferentes.

Enumerar todos las ejemplos y técnicas para estropear los gráficos, oscurecer el mensaje  y/o confundir a los destinatarios de los mismos sería muy prolijo. Por otro lado quizá las que aquí se muestran parezcan obviedades y trucos elementales pero aparecen más frecuentemente de lo deseado, seguramente más por error que por malicia, gráficos con uno o más de los elementos antes mencionados.

Hacer un buen gráfico requiere una cierta práctica, pero sobre todo reflexión para ponerse en el lugar del receptor y encontrar la mejor manera de mostrarle los datos. En definitiva, requiere tiempo, que es de lo que nadie parece andar sobrado.

Enlaces de este artículo:

http://www.infovis.net/printRec.php?rec=llibre&lang=1#VisualRevelations   El libro de Wainer Visual revelations
http://www.infovis.net/printMag.php?num=74&lang=1   Número 74 sobre Gramática Gráfica
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