** Este artigo foi escrito por Steven Hubbard, Ph.D. e cientista de dados na ** ** New American Economy **

O mundo em que vivemos hoje é feito de bilhões de pequenos pontos de dados. Medimos tudo, desde a poluição do ar até a biodiversidade e a altura, peso e felicidade médios dos humanos. Para dar sentido a tudo isso, as visualizações de dados surgiram como uma ferramenta poderosa, mas também frequentemente esquecida no setor público.

Visualização de dados gráficos, painéis e interativos tornaram-se ferramentas importantes para funcionários do governo e de saúde na comunicação de informações importantes sobre a propagação e o impacto da crise de saúde pública da Covid-19. Ferramentas eficazes de visualização de dados podem resumir rapidamente informações importantes para muitos públicos diferentes e recentemente foram usadas para fornecer relatórios precisos sobre a disseminação do coronavírus.

** É importante compreender seus dados e a história que você deseja contar com os dados que possui. **

Mas simplesmente ter dados não é suficiente. A criação de visualizações de dados eficazes requer muitos tipos diferentes de habilidades, incluindo narrativa, análise de dados e design. Este artigo descreve sete dicas para construir imagens de dados eficazes que fornecerão aos seus constituintes informações claras e precisas.

A visualização de dados é uma forma de contar histórias

Antes de começar a projetar uma visualização de dados, é importante entender seus dados e a história que você deseja contar com os dados que possui. Algumas das melhores visualizações de dados criam histórias claras e simples que podem envolver rapidamente o interesse do usuário. Semelhante a um jornalista, um profissional que projeta um gráfico de visualização de dados deve fazer várias perguntas básicas. Quem é seu público? Como você pode contar a história da perspectiva deles? Quais são os pontos mais importantes que você deseja que seus usuários levem adiante? Como os dados podem ser usados para transmitir sua opinião? Por que eles estariam interessados nos dados? Até que ponto seus usuários são competentes em compreender seus dados e análises?

Transparência é crítica

Todas as visualizações de dados começam com uma fonte de dados bruta, que precisa ser limpa e analisada para contar a história que você deseja transmitir. Há várias etapas envolvidas nesse processo, desde a aquisição inicial de seus dados até o fornecimento de uma história precisa e esclarecedora para o usuário. Não vou entrar em detalhes com todas essas etapas aqui, a não ser para dizer que, enquanto você prepara os dados, é essencial observar as etapas e métodos usados para filtrar e interpretar os dados.

** Ao trabalhar com dados e recursos visuais que representam o mundo social, o tempo se torna uma variável importante para se comunicar. **

Essas etapas serão importantes para incluir em uma seção de metodologia ou nas notas de rodapé de sua visualização. Por exemplo, você precisa ser transparente sobre como lida com os dados ausentes e as suposições que usa para filtrar as informações. A visualização de dados é uma ferramenta poderosa que pode fornecer informações claras e precisas que informam o usuário para tomar melhores decisões. A visualização de dados também pode ser usada como uma ferramenta para manipular e enganar o público. Ser transparente sobre sua fonte de dados e as etapas executadas para preparar a visualização é fundamental.

Encontre o melhor visual para usar

O gráfico de barras clássico é, obviamente, o método tradicional de visualização de dados. Existem muitos métodos mais novos que podem ser mais eficazes na comunicação de seus dados. Quando eu começo a criar projetos de visualização de dados, geralmente começo com o Projeto Data Viz para fornecer um dicionário de diferentes tipos de recursos visuais que podem ser usados para comunicar comparações de dados, correlações, distribuições e resultados geoespaciais.

Além desse recurso, gosto de começar desenhando minhas ideias no papel. Esses desenhos não precisam ser organizados ou claros para os outros neste ponto. É uma oportunidade de fazer o layout visual da história e pensar criativamente em diferentes maneiras de visualizar seus dados. Tento criar pelo menos três boas opções diferentes. Além disso, se eu tiver várias visualizações em um projeto, usarei esses desenhos para criar o storyboard do projeto que estou concluindo.

Use seus elementos de design com sabedoria

Como um designer de visualização de dados, você deve considerar muitos elementos de design diferentes (por exemplo, cor, tamanho, forma, opacidade, textura, posição, orientação). O cartógrafo francês Jacques Bertin destacou que os mapas (e outras representações gráficas de dados) são criados em um plano com uma série de três propriedades: pontos, linhas e polígonos. Você normalmente mostra valores e diferenças em seus dados alterando as variáveis de design dessas três propriedades, como alteração de cor, posição, opacidade, tamanho, etc. Por exemplo, as cores usadas em um visual podem ter um impacto importante em como seus usuários interpretam seu dados. O uso de cores quentes como vermelho ou laranja geralmente indica perda ou perigo. Outras cores como azul ou verde podem indicar crescimento ou resultados positivos.

** O uso construtivo da visualização de dados serve ao propósito de comunicar uma ideia ou história que impulsiona a ação. **

Escolha cuidadosamente as cores apropriadas que irão reforçar a história que você está contando, em vez de distraí-la. Eu descobri que o recurso online Color Hunt é uma ferramenta útil para decidir as opções de cores para uma visualização. Além disso, um designer gráfico interno ou consultor pode ser um recurso inestimável para ajudá-lo a tomar decisões sobre seus elementos de design e criar visuais envolventes sem desordem ou componentes confusos.

O tempo é uma variável importante

Trabalhar no setor público significa que seus dados envolverão as pessoas e suas interações com suas comunidades e o meio ambiente. Ao trabalhar com dados e visuais que representam o mundo social, o tempo se torna uma variável importante para se comunicar. Se o visual comunica dados durante um período de tempo, o visual precisa ser claro sobre como os dados mudaram ao longo do tempo. Por exemplo, nas culturas ocidentais, o tempo é geralmente representado da esquerda para a direita, geralmente ao longo de um eixo horizontal. Existem outras maneiras de comunicar o tempo com eficácia, mas é importante que esses métodos sejam claros para o seu usuário. Se os dados representam apenas um período de tempo, também é importante comunicar claramente esse momento e fornecer mais contexto sobre por que esse momento foi escolhido.

Comunicar erro

Qualquer análise estatística de dados envolve um elemento de erro. Por exemplo, ao calcular uma média, você também pode calcular o desvio padrão e o erro da média. O erro é uma informação importante para o usuário saber e leva à transparência. O erro estatístico é geralmente comunicado por nota de rodapé. No entanto, para ser mais transparente, o erro também pode ser comunicado visualmente alterando a opacidade em torno de uma linha ou ponto, ou uma visualização de dados interativa pode fornecer estatísticas de erro padrão por meio de uma dica de ferramenta.

Há uma grande variedade de ferramentas gratuitas para você escolher

Existem muitas ferramentas online gratuitas que os funcionários públicos podem usar para visualizar os dados. Google Charts e Tableau Public são recursos online populares que têm uma biblioteca de diferentes métodos de visualização seus dados. Você também pode criar visualização de dados estáticos com produtos Microsoft e Adobe. Se você está procurando desenvolver visualizações de dados que fornecem opções mais criativas e interativas, você vai querer olhar para pacotes de código aberto que requerem mais experiência em codificação. Ferramentas de análise de ciência de dados como Python e R fornecem pacotes diferentes como ggplot, plotly, highcharter, Matplotlip e Bokeh que podem ser usados para projetar visualizações eficazes. Para sites de visualização de dados interativos, eu recomendo fortemente o D3.js e o P5.js como ferramentas excepcionais de narração de histórias de dados. No entanto, ambos os programas têm uma curva de aprendizado acentuada em Javascript e HTML / CSS.

O uso construtivo da visualização de dados serve ao propósito de comunicar uma ideia ou história que impulsiona a ação. Quando trabalhei como Zolberg Fellow com o International Rescue Committee na Jordânia, nossa equipe precisava comunicar os resultados de vários grupos focais sobre as questões de saúde dos refugiados sírios em um curto espaço de tempo. Além de um relatório completo, usei a visualização de dados e o aprendizado de máquina para fornecer um resumo visual dos resultados e permitir ao usuário explorar mais para ler citações dos participantes refugiados sobre sua experiência com o sistema de saúde. A visualização proporcionou um meio de apresentar rapidamente os resultados e explicar como os dados foram analisados. — Steven Hubbard

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(Crédito da imagem: Unsplash)