Diseñar visualizaciones de datos con integridad: más allá de los gráficos bonitos

La visualización de datos es una práctica fundamental para democratizar el acceso a la información pública. Sin embargo, crear gráficos efectivos va mucho más allá de elegir colores atractivos o utilizar las últimas herramientas tecnológicas. Como señala Alberto Cairo, experto en visualización de datos y docente de la academia del portal europeo de datos abiertos (data.europa.eu), “cada decisión de diseño debe ser deliberada: inevitablemente subjetiva, pero nunca arbitraria”. A través de una serie de tres webinar que puedes volver a ver aquí, el experto ofreció consejos innovadores para estar a la vanguardia de la visualización de datos.

Cuando trabajamos con visualización de datos, especialmente en el contexto de la información pública, es crucial desmontar algunos mitos arraigados en nuestra cultura profesional. Frases como "los datos hablan por sí mismos", "una imagen vale más que mil palabras" o "muestra, no cuentes" suenan bien, pero esconden una verdad incómoda: los gráficos no siempre comunican automáticamente.

La realidad es más compleja. Un/a profesional del diseño puede querer comunicar algo específico, pero los lectores pueden interpretar algo completamente diferente. ¿Cómo se puede superar la brecha entre intención y percepción en visualización de datos? En este post, ofrecemos algunas claves de la serie formativa.

Un marco estructurado para diseñar con propósito

En lugar de seguir "reglas" rígidas o aplicar plantillas predefinidas, en el curso se propone un marco de pensamiento basado en cinco componentes interrelacionados:

1. Contenido: la naturaleza, origen y limitaciones de los datos
2. Personas: la audiencia a la que nos dirigimos
3. Intención: los propósitos que definimos
4. Restricciones: las limitaciones que enfrentamos
5. Resultados: cómo es recibido el gráfico

Este enfoque holístico nos obliga a preguntarnos constantemente: ¿qué necesitan realmente saber nuestros lectores? Por ejemplo, cuando comunicamos información sobre riesgos de huracanes o emergencias sanitarias, ¿es más importante mostrar trayectorias exactas o comunicar impactos potenciales? La respuesta correcta depende del contexto y, sobre todo, de las necesidades informativas de la ciudadanía.

El peligro de la agregación excesiva

Aún sin perder de vista el propósito es importante no caer en añadir demasiada información o presentar solo promedios. Imaginemos, por ejemplo, un conjunto de datos sobre seguridad ciudadana a nivel nacional: un promedio puede esconder que la mayoría de las localidades son muy seguras, mientras unas pocas con tasas extremadamente altas distorsionan el indicador nacional.

Como explica Claus O. Wilke en su libro "Fundamentals of Data Visualization", esta práctica puede ocultar patrones cruciales, valores atípicos y paradojas que son precisamente los más relevantes para la toma de decisiones. Para evitar este riesgo, en la formación se propone visualizar una gráfica como un sistema de capas que debemos construir cuidadosamente desde la base:

1. Codificación (Encoding)

1. Es la base de todo: cómo traducimos datos en atributos visuales. Las investigaciones en percepción visual nos muestran que no todos los "canales visuales" son igual de efectivos. La jerarquía sería:

• Más efectivos: posición, longitud y altura
• Medianamente efectivos: ángulo, área y pendiente
• Menos efectivos: color, saturación y forma

¿Cómo ponemos esto en práctica? Pues, por ejemplo, para realizar comparaciones precisas, un gráfico de barras será casi siempre mejor opción que un gráfico circular. Sin embargo, como se matiza en los materiales formativos, "efectivo" no siempre significa "apropiado". Un gráfico circular puede ser perfecto cuando queremos expresar la idea de un "todo y sus partes", aunque las comparaciones precisas sean más difíciles.

2. Disposición (Arrangement)

El posicionamiento, orden y agrupación de los elementos afecta profundamente a la percepción. ¿Queremos que el lector compare entre categorías dentro de un grupo, o entre grupos? La respuesta determinará si organizamos nuestra visualización con barras agrupadas o apiladas, con paneles múltiples o en una única vista integrada.

3. Andamiaje (Scaffolding)

Los títulos, introducciones, anotaciones, escalas y leyendas son fundamentales. En datos.gob.es hemos visto cómo las visualizaciones interactivas pueden condensar información compleja, pero sin un andamiaje adecuado, la interactividad puede confundir más que aclarar.

El valor de una correcta escala

Uno de los aspectos técnicos más delicados —y a menudo más manipulables— de una visualización es la elección de la escala. Una simple modificación en el eje Y puede cambiar por completo la interpretación del lector: una tendencia suave puede parecer una crisis repentina, o un crecimiento sostenido puede pasar desapercibido.

Como se menciona en el segundo webinar de la serie, las escalas no son un detalle menor: son un componente narrativo. Decidir dónde empieza un eje, qué intervalos se usan o cómo se representan los periodos de tiempo implica hacer elecciones que afectan directamente la percepción de la realidad. Por ejemplo, si una gráfica de empleo comienza el eje Y en 90 % en lugar de 0 %, el descenso puede parecer dramático, aunque, en realidad, sea mínimo.

Por eso, las escalas deben ser honestas con los datos. Ser “honesto” no significa renunciar a decisiones de diseño, sino mostrar claramente qué decisiones se tomaron y por qué. Si existe una razón válida para empezar el eje Y en un valor distinto de cero, debe explicarse explícitamente en la gráfica o en su pie de texto. La transparencia debe prevalecer sobre el dramatismo.

La integridad visual no solo protege al lector de interpretaciones engañosas, sino que refuerza la credibilidad de quien comunica. En el ámbito de los datos públicos, esa honestidad no es opcional: es un compromiso ético con la verdad y con la confianza ciudadana.

Accesibilidad: visualizar para todos

Por otro lado, uno de los aspectos frecuentemente olvidado es la accesibilidad. Aproximadamente el 8 % de los hombres y el 0,5 % de las mujeres tienen algún tipo de daltonismo. Herramientas como Color Oracle permiten simular cómo se ven nuestras visualizaciones para personas con diferentes tipos de deficiencias en la percepción del color.

Además, en el webinar se mencionó el proyecto Chartability, una metodología para evaluar la accesibilidad de las visualizaciones de datos. En el sector público español, donde la accesibilidad web es un requisito legal, esto no es opcional: es una obligación democrática. Bajo esta premisa publicó la Federación Española de Municipios y Provincias publicó una Guía de Visualización de Datos para Entidades Locales. 

Narrativa visual: cuando los datos cuentan historias

Una vez resueltas las cuestiones técnicas, podemos abordar el aspecto narrativo que cada día es más importante para comunicar correctamente. En este sentido, el curso plantea un método sencillo pero poderoso:

1. Escribe una frase larga que resuma los puntos que quieres comunicar.
2. Divide esa frase en componentes, aprovechando las pausas naturales.
3. Transforma esos componentes en secciones de tu infografía.

Este enfoque narrativo es especialmente efectivo para proyectos como los que encontramos en data.europa.eu, donde se combinan visualizaciones con explicaciones contextuales para comunicar el valor de los conjuntos de datos de alto valor o en los ejercicios de visualización y ciencia de datos de datos de datos.gob.es.

El futuro de la visualización de datos también incluye aproximaciones más creativas y centradas en el usuario. Proyectos que incorporan elementos personalizados, que permiten a los lectores situarse en el centro de la información, o que utilizan técnicas narrativas para generar empatía, están redefiniendo lo que entendemos por "comunicación de datos".

Incluso emergen formas alternativas de "sensificación de datos": la fisicalización (crear objetos tridimensionales con datos) y la sonificación (traducir datos a sonido) abren nuevas posibilidades para hacer la información más tangible y accesible. La empresa española Tangible Data, de la que nos hacemos eco en datos.gob.es porque reutiliza conjuntos de datos abiertos, es prueba de ello.

Figura 1. Ejemplos de sensificación de datos. Fuente: https://data.europa.eu/sites/default/files/course/webinar-data-visualisation-episode-3-slides.pdf

A modo de conclusión, podemos resaltar que la integridad en el diseño no es un lujo: es un requisito ético. Cada gráfico que publicamos en plataformas oficiales influye en cómo los ciudadanos perciben la realidad y toman decisiones. Por eso, dominar herramientas técnicas como las bibliotecas y API de visualización, que se analizan en otros artículos del portal, es tan relevante.

La próxima vez que crees una visualización con datos abiertos, no te preguntes solo "¿qué herramienta uso?" o "¿qué gráfico se ve mejor?". Pregúntate: ¿qué necesita realmente saber mi audiencia? ¿Esta visualización respeta la integridad de los datos? ¿Es accesible para todos? Las respuestas a estas preguntas son las que transforman un gráfico bonito en una herramienta de comunicación verdaderamente efectiva.