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6 claves para crear #visualizaciones efectivas

VisualizacionesLas visualizaciones de datos pueden ser muy poderosas. Ya sea como parte de nuestro trabajo de bibliotecarios de datos, para mostrar resultados a nuestras autoridades, o para presentar en conferencias, no hay dudas de que una imagen dice más que mil palabras.

Para que nuestras visualizaciones trasmitan el mensaje que queremos y atraigan la atención de nuestra audiencia, es muy importante tener en cuenta algunos consejos claves para crear visualizaciones efectivas:

1. TIPO DE GRÁFICO: Toma el tiempo de elegir el tipo de gráfico correcto para comunicar tu mensaje efectivamente. Barras, líneas, área, puntos, cajas, todos tienen mejores resultados para mostrar algún tipo de mensaje en particular. Los gráficos de barras y de puntos son los más eficientes, pero si quieres demostrar la relación parte-todo, en el cual uno de los valores es muy grande o si ya tienes demasiados gráficos de barras, el gráfico de área es el más apropiado. Cuándo usar un gráfico

Fuente: Government Statistical Service (2014) adaptado de Little, A. y Wye, G. (2013)

2. COLOR: Elige colores suaves para mostrar la mayor parte de los datos y elige un color más oscuro si quieres destacar un dato en particular. Es más fácil hacer comparaciones cuando los elementos tienen el mismo color. Usa distintos colores solo cuando necesites mostrar alguna diferencia, y en ese caso cada color debería tener un significado específico. Intenta utilizar el color que generalmente esté más asociado con el concepto que vas a representar y mantén el mismo sentido en todo el documento o presentación, esto facilita y agiliza la lectura. Para asegurar accesibilidad, evita usar rojos y verdes en la misma visualización.

3. CONTRASTE: Siempre asegura que haya contraste suficiente y que la información que quieres mostrar no se confunda con otros colores o texturas que no ofrezcan información. Los elementos del gráfico que no son datos, como ejes, bordes, fondo, deben pasar desapercibidos. Usa líneas finas y un color gris oscuro para los ejes y bordes, y siempre usar blanco para el fondo es lo ideal.

4. LEYENDAS: Evita recargar tu visualización con demasiadas etiquetas, leyendas, bordes, texturas, sombras, y líneas de cuadrícula. Cuanto más claro y limpio esté el gráfico, más fácil será para el lector enfocarse en el contenido. Elimina las leyendas en un gráfico con una sola variable, y en el caso de tengas más de una variable, ubica la leyenda en un lugar que no moleste, por ejemplo abajo del eje X. Las etiquetas y leyendas horizontales son mucho más fáciles de leer que las verticales o diagonales. En gráficos de líneas puedes etiquetar las líneas y eliminar las leyendas.

5. EJES: Siempre inicia todos los ejes en el número cero, esto permite tener una mejor perspectiva de los valores, y evita malas interpretaciones. Si lo necesitas, agrega un segundo eje Y para mostrar otra variable. Evita usar el mismo eje para dos variables distintas.

6. TÍTULO, FECHA y FUENTES: Como buenos bibliotecarios, sabemos lo importante que es poder identificar unívocamente un recurso y atribuir la autoría a sus debidos autores. Por ello, nunca olvides colocar un título explicativo a tu gráfico, incluir las fechas de los valores que describes y la fuente de dónde has obtenido la información.

No olvides que lo más importante es transmitir tu mensaje. Antes de usar la visualización en tu trabajo o presentación, muéstrasela a algún colega y pregúntale qué es lo que entiende. También, imprímela en blanco y negro para ver si el mensaje se trasmite de igual manera.

¿Te sirvieron estos consejos? ¿Tienes algún otro consejo para compartir?

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Bibliografía:

Atribución de la imagen: 3D Bar Graph Meeting by thegoldguys.blogspot.com/ & www.lumaxart.com/ (CC BY-SA 2.0)

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Licenciada en Bibliotecología y Documentación y Magister en Dirección de Comunicaciones Institucionales. Infotecaria. Advocacy Communications Officer (La Haya, Países Bajos). Miembro del Comité Permanente de Catalogación de IFLA 2013-2017, Miembro del Grupo de Revisión de ISBD 2013-2017, Miembro del Grupo de Revisión de FRBR 2015-2019, y Co-Chair del Grupo de Estudio ISBD Linked Data 2016-2017. Convenor del Grupo de Nuevos Profesionales de IFLA 2015-2017. Sus principales intereses son comunicaciones institucionales, metadatos, linked data, taxonomías y data science. Las opiniones en este blog son exclusiva responsabilidad de la autora y de las fuentes citadas.
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