Quando os dados contam estórias, os negócios agradecem.
Em artigo da Sarah Leo, jornalista especializada em visualização de dados da Economist, vemos a importância de storytelling para dados.
O sucesso ou fracasso de uma iniciativa pode depender da capacidade de comunicar e interpretar oportunidades de negócio. Ao utilizar técnicas de geomarketing, empresas podem identificar oportunidades onde menos esperam.
Segue abaixo resumo do artigo:
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Gráficos enganosos
Vamos começar com o pior dos crimes na visualização de dados: apresentar dados de maneira enganosa. Não fazemos isso de propósito! Mas isso acontece de vez em quando. Vamos ver três exemplos do nosso arquivo.
| Erro: Truncar a escala
Este gráfico mostra o número médio de curtidas no Facebook em posts de páginas da esquerda política. O objetivo desse gráfico era mostrar a disparidade entre as postagens de Corbyn e outros.
O gráfico original não apenas minimiza o número de curtidas de Corbyn, mas também exagera em outros posts. Na versão reformulada, mostramos o bar do Sr. Corbyn em sua totalidade. Todas as outras barras permanecem visíveis. (Seguidores ávidos deste blog terão visto outro exemplo dessa prática ruim.)
Outra coisa estranha é a escolha da cor. Na tentativa de imitar o esquema de cores do Trabalhismo, usamos três tons de laranja / vermelho para distinguir entre Jeremy Corbyn, outros MPs e partidos / grupos. Nós não explicamos isso. Embora a lógica por trás das cores possa ser óbvia para muitos leitores, talvez faça pouco sentido para aqueles menos familiarizados com a política britânica.
| Erro: Forçando um relacionamento por escalas de colheita
O gráfico acima acompanhava uma história sobre o declínio do peso dos cães. À primeira vista, parece que o peso e o tamanho do pescoço dos cães são perfeitamente correlacionados. Mas isso é verdade? Apenas até certo ponto.
| Erro: Escolhendo o método errado de visualização
Opiniões sobre o Brexit quase tão erráticas quanto suas negociações
Publicamos este quadro de votação no Espresso, nosso aplicativo de notícias diárias. Ele mostra atitudes para o resultado do referendo da UE, plotado como um gráfico de linhas. Olhando para os dados, parece que os entrevistados tinham uma visão bastante errática do resultado do referendo - aumentando e diminuindo em alguns pontos percentuais de uma semana para a próxima.
Gráficos confusos
Não tão criminoso quanto um gráfico enganoso, gráficos difíceis de ler são um sinal de mau trabalho de visualização.
| Erro: Forçar o "raciocínio abstrato lógico-intuitivo" entre temas distintos
O gráfico é incrivelmente difícil de ler. Tem dois problemas principais. Primeiro, os valores de uma série de dados (déficit comercial) são inteiramente negativos, enquanto os demais (emprego industrial) são todos positivos. É um desafio combinar essas disparidades em um gráfico sem achatar nenhuma das séries de dados. A aparente "solução" para isso leva ao segundo problema: as duas séries de dados não compartilham uma linha de base comum. A linha de base do déficit comercial está no topo do gráfico (destacada por uma linha vermelha traçada em metade do corpo do gráfico). A linha de base da escala correta está na parte inferior.
O gráfico reprojetado mostra que não houve necessidade de combinar as duas séries de dados. A relação entre o déficit comercial e o emprego industrial permanece clara e ocupa apenas uma quantidade mínima de espaço extra.
| Erro: uso confuso de cor
Este gráfico compara os gastos do governo com benefícios de aposentadoria com a parcela de pessoas de 65 anos ou mais para uma seleção de países, com um foco particular no Brasil. Para manter o gráfico pequeno, o visualizador apenas rotulou uma seleção de países e destacou aqueles em azul elétrico. A média da OCDE é destacada em azul claro.
O visualizador (eu!) Ignorou o fato de que uma mudança de cor geralmente implica uma mudança categórica. À primeira vista, este parece ser o caso também neste gráfico - todas as cores azuis elétricas parecem pertencer a um grupo diferente do azul escuro. Este não é o caso. A única coisa que eles têm em comum é que foram escolhidos para serem rotulados.
Na versão reformulada, a cor dos círculos permanece a mesma para todos os países. Eu mudei a opacidade daqueles que não são rotulados para fazer os outros se destacarem. A tipografia faz o resto: o Brasil, o país em foco, está escrito em negrito e a média da OCDE em itálico.
Gráficos que escondem seu ponto
Os erros nesta categoria final são menos óbvios. Gráficos como esses não são enganosos, nem são muito confusos. Eles simplesmente não conseguem justificar sua existência - muitas vezes porque foram visualizados incorretamente ou porque tentamos empinar demais em pouco espaço.
| Erro: Incluindo muitos detalhes
Que arco-íris! Publicamos este gráfico em uma coluna sobre o superávit orçamentário da Alemanha. Mostra os saldos orçamentais e os saldos das contas correntes de dez países da área do euro. Com tantas cores - algumas das quais são muito difíceis de distinguir ou até mesmo de ver porque os valores são muito pequenos - a mensagem do gráfico é impossível de entender. Quase te tenta a espreitar e seguir em frente. E, mais importante, uma vez que não estamos a traçar todos os países da área do euro, não faz qualquer sentido empilhar os dados.
Revisei a história para ver se havia uma maneira de simplificar um pouco esse gráfico. A coluna menciona Alemanha, Grécia, Holanda, Espanha e o total da área do euro. Na versão reformulada do gráfico, decidi destacar apenas esses. Para resolver o problema de empilhar apenas uma seleção de países, adicionei outra categoria ("Outros") que inclui todos os outros países da área do euro. (O saldo total da conta corrente no gráfico redesenhado é menor do que no gráfico original. Isto é devido a uma revisão de dados do Eurostat.)
| Erro: muitos dados, espaço insuficiente
Desisto.
Confinados pelo espaço limitado em uma página, muitas vezes somos tentados a forçar todos os dados que temos em um espaço muito pequeno. Embora isso economize um espaço valioso na página, isso tem consequências - conforme mostrado neste gráfico, de março de 2017. A história é sobre como a publicação científica é dominada pelos homens. Todos os pontos de dados são igualmente interessantes e relevantes para a história. Mas ao apresentar uma quantidade tão grande de dados - quatro categorias de campo de pesquisa, bem como a parcela de inventores - a informação é difícil de aceitar.
Depois de refletir bastante, decidi não reprojetar esse gráfico. Se eu fosse manter todos os dados, o gráfico teria se tornado grande demais para ter uma história concisa. Em casos como este, seria melhor cortar alguma coisa. Alternativamente, poderíamos mostrar algum tipo de medida média, por ex. a participação média de publicações de mulheres em todos os campos. (Por favor, deixe-me saber se você tem alguma idéia sobre como visualizar isso em um espaço apertado! Eu adoraria ouvir suas idéias.)
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As melhores práticas em visualização de dados estão evoluindo rapidamente: o que pode ser aceitável hoje pode ser desaprovado amanhã. Novas e melhores técnicas estão surgindo o tempo todo. Você já cometeu um crime gráfico que poderia ter sido corrigido facilmente? Nos informe! ;-)