¿De qué sirve ponerse guapo/a para presentar si luego a nuestros datos los vestimos que da pena?

Soy consciente de que una buena parte de los españoles que hacemos criminología, sobre todo los de mi generación, tenemos una formación jurídica en la que el análisis y la visualización de datos no han jugado un papel muy importante. Eso con independencia de que luego unos más y otros menos hayamos hecho pinitos en este campo. Quizás por ese déficit inicial me notaréis más papista que el Papa en estas cuestiones algunas veces. Pero es que me irrita mucho cuando veo algunos power points, articulos enviados a nuestra revista, o informes: nos deja como colectivo en mal lugar y no es el mejor ejemplo para nuestros alumnos.

Así que para quienes os encontréis en esta tesitura, y ahora que se acerca el congreso de Granada, una serie de consejos básicos:

  • Nunca, nunca, nunca, nunca presentéis gráficos en tres dimensiones (a no ser que estéis representado un proceso tridimensional, e.g., el hiperplano que resulta de una modelo con dos predictores). ¿A bar chart in 3-d? Nunca. Es hortera, distorsiona, y no añade nada.
  • Nunca uséis pie-charts. Pie charts are evil. Y lo que es peor todo el mundo (que sabe) lo sabe (1, 2, 3, 4, just google “pie charts are evil” and keep looking at similar comments). No hagáis el ridículo ni un día más. No hay nada que un pie chart pueda hacer que una tabla de frecuencias o un bar chart, o, better, un Cleveland plot no haga major.
  • Siempre siempre siempre label appropriately your charts! No quiero dar ejemplos identificativos porque no es la intención dejar en mal lugar a nadie. Pero si yo leo un mapa con colores yo quiero saber lo que los colores representan mirando al mapa. Un gráfico debe ser self-explanatory by itself (sin necesidad de tener que mirar en la siguiente pagina o en el texto). The text in the labels and title ought to precisely define what each number represented by the graphical elements of the chart means. Same for all the legends.
  • Y ya que hablamos de colores. Nada demasiado chillón (¿saldrías a la calle vestido con esos colores?) y, a ser posible, que tome en cuenta lo mucho que se ha escrito sobre el uso de colores en gráficos.
  • Evita el exceso de tinta. Los datos, mejor desnudos. Y no pienses que los “defaults” de programas como Excel o SPSS necesariamente representan buenas soluciones. Muchas, muchas veces no lo son.

Esos son consejos básicos que no requieren mucho trabajo seguir y harán que vuestro trabajo sea percibido de otra forma.

No son caprichosos. Son consejos basados en el trabajo sobre la percepción psicológica de información visual, sobre lo que se ha escrito mucho.  Si estáis interesado hay una literatura abundante sobre el tema, sobre todo ahora que los periodistas han entrado a saco en el dato-periodismo.

Si queréis aprender un poco más sobre visualización de datos recomiendo el curso de Alberto Cairo en el Knight Center of Journalism, fue editor gráfico del Mundo y Epoca (en Brasil), y ahora da clases a dato-periodistas (y quien quiera) sobre visualización de datos en un MOOC gratuito que es muy recomendable. Existen también numerosos blogs como, por ejemplo, el de Stephen Few. Y en cuanto podáis pasaros al wonderful world of ggplot2 (este libro es genial), el mejor paquete de R para generar visualizaciones.

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