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¿Cómo se realizaban gráficas en el siglo XIX?
La primera charla del ciclo F5 comenzó desde ese punto de partida y avanzó sobre la visualización actual de datos. Además de aprender a representar los datos, hay que saber visualizarlos y, por tanto, leerlos.
La exposición del Lic. Pablo H. Paladino —desarrollador de software en Datawheel— se tituló “Visualización de datos: historias, mitos y leyendas” y se desarrolló el 17 de junio de 2020 a través de la plataforma Zoom. Durante su exposición, repasó el primer trabajo de periodismo de datos, a cargo de John Snow, quien relevó los casos de cólera en Inglaterra y lo graficó en un mapa.
Del 1900 a la actualidad, lo que cambió fue el soporte pero no la forma de pensar los gráficos o la forma de llevar adelante la visualización de la información.
Algunos mitos a derribar
- Existen los datos sin sesgo
Malas noticias, dice Paladino: “el origen de los datos, cómo fueron recolectados, a quiénes se entrevista, todo eso ya genera un sesgo; está en nosotros comprometernos con la verdad, reconocer esos sesgos y tratar de evitarlos, para intentar avanzar de la forma más objetiva posible”.
- Cuantos más datos, mejor
Siempre es necesaria una selección de los datos recolectados y eso debe verse reflejado en la visualización. En el mismo sentido, hay que mostrar toda la información que se obtiene, evitando dejar fuera “lo que no nos conviene”.
- Los promedios siempre representan
Sirven para resumir pero no siempre son una foto de la realidad de lo que se quiere mostrar.
- Si hay data geográfica, hay que hacer un mapa
Para definir si usar un mapa o no, se debe tomar en cuenta la importancia del detalle. En el caso de los mapas, países con menor tamaño pueden no visualizarse claramente aunque sea alta la variable que se esté exponiendo.
- Para visualizar datos, es necesario contar con un programador
Cada vez se necesitan menos, dice. “Hay muchos servicios que podemos usar y también dependerá de la visión que tengamos del tema”.
Es importante chequear la información con expertos —si es dentro del equipo de trabajo, mejor—.
Es fundamental para saber cómo leer los datos y mantener la credibilidad.
Pablo H. Paladino tiene una Licenciatura en Análisis de Sistemas y es desarrollador de software en Datawheel. Trabaja en desarrollo front-end enfocado en la visualización de información, es activista del movimiento open data y participa en equipos que construyen soluciones y piezas interactivas basadas en datos para medios y gobiernos.
