Un enfoque punk sobre la visualización de datos, inspirado por la revista Sideburns, enero de 1977.

Este artículo fue publicado por primera vez en ComputerWorld.

“Las habilidades necesarias para mostrar información de la manera más eficaz posible no son intuitivas y dependen en gran medida de principios que deben aprenderse”, argumenta Stephen Few en su excelente libro Show Me the Numbers (Muéstreme los números).

En principio, estoy de acuerdo.

Pero hay un problema: algunas de estas habilidades solo pueden aprenderse con la práctica. Saber por qué un gráfico es completamente funcional no implica conocer la psicología humana ni la importancia de participar e informar. La experiencia del fracaso y del éxito, si se aprende en una etapa temprana, enseña tanto como un libro.

Desafortunadamente, veo que muchas personas se sienten intimidadas por otros expertos y tienen miedo de involucrarse. Sienten que deben llegar a un determinado nivel para poder continuar (como ejemplo, lea los comentarios en esta publicación).

Yo prefiero que las personas sigan avanzando desde el momento en que conocen lo mínimo y aprendan con la práctica, sobre la marcha.

En 2012, Simon Rogers, ahora editor de datos en Google, sostuvo una ética punk sobre el periodismo de datos: “Cualquiera puede hacerlo”. Conocer solo tres atributos inconscientes no garantiza grandes trabajos, pero le permite comenzar y genera más beneficios que problemas.

Los datos inician conversaciones

Este es uno de mis primeros dashboards, que creé en 2008, y muestra el progreso de estudiantes en cursos de posgrado.

Comencé a crear gráficos como analista en la Universidad de Oxford. Mis primeros gráficos eran bastante deficientes. No cambiaban el mundo como esperaba que lo hicieran. No obstante, poder ver algo por primera vez fue suficiente para que mis colegas dijeran “Bueno, está bien, pero en lugar de ver los datos así, quiero verlos así”.

Después iteramos y trabajamos juntos para crear dashboards que funcionaran para todos. El enfoque punk permitió la definición de prototipos. Aprendí al mismo tiempo que los académicos.

Compartir su trabajo en una etapa temprana le permite mejorar rápidamente

Compartir el trabajo de manera temprana crea lazos de realimentación virtuosos. El Makeover Monday, un proyecto de visualización de datos dirigido por la comunidad que se desarrolló durante 2016, prueba esto. En el proyecto, compartimos un nuevo gráfico y sus datos cada semana, y les pedimos a los usuarios que recreen el gráfico original. Ha habido más de 3000 recreaciones de aproximadamente 500 personas.

El lado punk del proyecto permite a los usuarios crecer. El tweet publicado a continuación muestra una de las primeras recreaciones de Tom O'Hara, un analista de Nueva York. No es gran cosa. La historia no está clara y el uso del color no es ideal. ¿Me preocupa? No mucho. Me alegro de que se haya involucrado.

En el transcurso del año, la habilidad de Tom mejoró enormemente. A continuación, puede verse una de sus últimas recreaciones. Puede observarse una gran diferencia en la comprensión de las habilidades de diseño y narración. “Antes de participar en el Makeover Monday, no sabía cómo narrar una historia con datos”, me dijo. “Creaba gráficos aleatorios sin tener en cuenta el efecto que tendrían en el usuario final. El Makeover Monday me ayudó a pulir mis técnicas narrativas”.

Si hubiéramos enmarcado el proyecto Makeover Monday en un entorno de alto nivel, habríamos creado una experiencia elitista e intimidante. Tom es uno de muchos usuarios que se involucran y después reciben comentarios sobre su trabajo. Este aprendizaje iterativo y público mejoró sus habilidades. ¿Preferiría que solo los expertos en visualización de datos se involucraran en este proyecto, o que el proyecto inspirase a muchas personas?

La exploración visual desordenada y ad hoc merece un lugar



Mientras intenta encontrar la mejor articulación de sus datos, siéntase libre para ser tan desordenado como quiera.

Demasiadas personas piensan que las visualizaciones deben ser trabajos impecables y listos para imprimir. No es así. La exploración visual de datos desordenados es tan importante como las presentaciones de datos para los ejecutivos. Está bien lanzar datos sobre un lienzo, desordenadamente, para descubrir cosas.

Kirill Andriychuk de Aeria Games en Berlín aportó lo siguiente: “Un día estábamos con el director ejecutivo de Aeria Games repasando algunas visualizaciones ordenadas por país y observando los lugares donde están nuestros clientes más rentables. De repente, nos pidió que paráramos para ver la situación en Singapur. Tenemos clientes muy rentables, pero antes no lo sabíamos”.

El trabajo punk que es iterativo, desordenado e incompleto puede proporcionar la información que usted necesita. No es necesario conservarlo o compartirlo. Se trata simplemente de lanzar datos básicos y descubrir la información que estos contienen.

Este artículo fue inspirado por el seminario web Data Debate (Debate sobre los datos) que presenté hace poco con Andy Kirk de VisualisingData.com. Si desea conocer argumentos a favor de un enfoque más académico, ¡vea el debate!

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