Como melhorar a visualização de dados através do mapeamento de processos
Seja de forma consciente ou inconsciente, você constantemente realiza o mapeamento de processos, através da identificação de informações e visualização de dados para reconhecer e processar padrões no seu dia a dia. Por exemplo, quando decide jantar em um restaurante ao qual nunca havia ido. Apesar de ser sua primeira vez nesse restaurante, você tem uma certa expectativa em relação à ordem dos acontecimentos, que geralmente é a seguinte:
- Você entra e é recebido pelo anfitrião ou pela anfitriã, que lhe indica sua mesa
- Chega o garçom, que se apresenta e anota seu pedido de bebida
- Após voltar com sua bebida, o garçom anota seu pedido de comida
- Ao longo da refeição, o garçom passa pela sua mesa de vez em quando para verificar se está tudo em ordem e repor sua bebida
- Depois da refeição, o garçom provavelmente fará uma piada sem graça sobre “reservar espaço para a sobremesa”
- Depois que você recusar, ele retirará a conta do bolso ou irá até o caixa pegá-la
- Você pagará e irá embora
Esse é um dos vários exemplos de esquema psicológico (que não deve ser confundido com um esquema de banco de dados) do seu dia a dia. Esses padrões ajudam a sociedade a integrar vários grupos sociais e nos ajudam a lidar com diversas situações de forma extremamente eficiente. Esses esquemas são tão fortes e arraigados que a ruptura do padrão pode gerar confusão e ser difícil de processar. Um exemplo exagerado: imagine que você chega ao restaurante mencionado acima e, antes mesmo que se sente, o garçom já lhe traz a conta.
O padrão do restaurante segue uma ordem intuitiva que raramente varia, mas você também cria esquemas pessoais baseados em suas próprias experiências de vida e visão de mundo. Essas expectativas fazem com que você não precise reinventar a roda a cada momento, pois já passou por uma situação igual ou parecida antes e sabe como lidar com ela.
Os esquemas desempenham um papel importante na visualização de dados, pois podem tanto amplificar como anular seus dois maiores benefícios: a aceleração da obtenção de informações e o aumento de sua precisão. Ao lançar mão dos esquemas do seu público, você poderá melhorar a experiência dele. No entanto, se contrariar esses esquemas, correrá o risco de conduzir seu público na direção errada.
Esta publicação compartilha três maneiras de valer-se dos esquemas para melhorar suas visualizações de dados.
Esquema 1 – Contexto espacial
Os mapas nos ajudam a processar os dados porque, além do ponto de dados, eles oferecem um contexto espacial que facilita nossas análises. Considere o gráfico de barras a seguir, que mostra o menor custo por setor do estádio para assistir ao Super Bowl 50:
Esta é uma ótima visualização de dados em termos da aplicação de práticas recomendadas, e é evidente que muitas informações podem ser extraídas do gráfico. No entanto, a integração do contexto espacial imediatamente ajuda a dar sentido à análise, mesmo que você não esteja familiarizado com o estádio onde a partida foi disputada:
Posso usar o esquema que formei em minha cabeça a partir de minhas experiências prévias com a compra de ingressos para vários eventos esportivos ao longo da minha vida para saber que, quanto mais abaixo e mais perto do meio de campo for o assento, mais caro será o ingresso. Isso ajudará a acelerar a obtenção de informações, pois terei mais facilidade para determinar se os números no gráfico de barras fazem sentido para mim intuitivamente ou se há uma ruptura do meu esquema, o que, neste caso, também me levaria à informação (ou seja, descobrir se os ingressos para os assentos mais baixos são mais baratos do que os mais altos).
Dependendo da história que você deseja contar, pode fazer sentido exibir um mapa como este além do gráfico de barras (ou no lugar dele). Em minha visualização “Custo de assistir ao Super Bowl 50” apresentada acima, optei por mostrar o mapa do estádio e um gráfico de linhas.
Esquema 2 – Ícones, formas e símbolos
Uma imagem vale mais que mil palavras. O segundo esquema que pode melhorar sua visualização de dados é o uso de ícones, formas e/ou símbolos. Uma linha tênue separa gráficos que melhoram uma visualização de dados e gráficos sobrecarregados com elementos desnecessários. Porém, quando criados de forma elegante, os gráficos podem transmitir muito mais informações do que as palavras sozinhas.
Como um exemplo extremamente básico, pense em todo o significado que um sinal de “+” ou “-” agrega quando precede um número em um painel. Quando usado para mostrar se houve uma mudança positiva ou negativa em um KPI, um único caractere acelera a obtenção de informações e aumenta sua precisão. Setas e triângulos apontando para cima ou para baixo funcionam da mesma forma.
Esse é um exemplo básico, mas muitos gráficos funcionam dessa forma porque temos noções pré-estabelecidas sobre o que eles significam. Observe a navegação que usei em minha visualização “A probabilidade de tornar-se um esportista profissional”:
Usei ícones em vez de palavras para representar as diferentes opções de esportes. Na minha opinião, isso deixa a exibição mais envolvente, mas os ícones também oferecem a vantagem de reduzir (e muitas vezes eliminar) barreiras linguísticas.
Em outro exemplo, usei um mapa de polígonos de um jogador de futebol para ajudar a ilustrar quais partes do corpo são responsáveis pela maioria das colisões em jogos da NFL:
Eu poderia ter simplesmente criado um gráfico de barras por ponto de colisão, o que teria sido uma abordagem adequada, mas, ao dispor o mapa de variações sobre a silhueta do jogador, o visualizador pode acionar seus esquemas pré-concebidos para processar a exibição e descobrir informações.
Esquema 3 – Cor
Aposto que você associa a cor verde a coisas positivas e a cor vermelha a coisas negativas. Não sei exatamente de onde vem essa ideia, mas ela parece algo que sempre fará parte da nossa cultura. Trata-se de um esquema. Você não precisa ensinar seu público o que vermelho e verde significam: ele já sabe (ou acha que sabe, então tenha cuidado!).
Não recomendo essa combinação de cores por motivos científicos (daltonismo) e pessoais (acho feia), mas este é um exemplo de um esquema que você pode usar para ajudar seu público a interpretar suas visualizações de dados.
Ao levar em consideração as associações prévias do seu público, você pode ajudá-lo a chegar às informações com mais rapidez e aumentar sua precisão. No entanto, trata-se de uma via de mão dupla, então tome cuidado para não contrariar completamente seus esquemas. Ao criar uma visualização sobre frutas, não pinte as laranjas de roxo e as uvas de laranja.
Se for usar cores que fogem às paletas de cores comuns vermelho/verde ou azul/laranja, seja consistente para condicionar o público a entender o uso das cores.
O emprego criterioso desses três esquemas pode ajudar muito a maximizar os dois maiores benefícios da visualização de dados: a aceleração da obtenção de informações e o aumento de sua precisão. Você deve ao menos estar ciente de que seu público tem ideias pré-estabelecidas e, se elas forem contrariadas, ele poderá ter mais dificuldade para encontrar valor na sua visualização de dados.
Que outros esquemas psicológicos você leva em consideração ao criar suas visualizações de dados? Conte-nos nos comentários abaixo. Para mais dicas, truques e visualizações de Ryan Sleeper, confira seu blog e sua página de perfil no Tableau Public. Você também pode interagir com ele no Twitter: @ryanvizzes.
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