Visualización de datos: de datos a información de información

1. 1: Hola ahí. Mi nombre es Josh y soy el Gerente de datos y análisis para una organización multimillonaria. También tengo una pasión particular por contar historias efectivas con visualización de datos y comunicación de datos. En mi función, es crucial contar historias de datos efectivas para que puedan influir e impulsar cambio basado en datos en la organización. También soy instructor en todo lo relacionado con datos y codificación. Y estoy emocionado de darle la bienvenida como parte de esta comunidad de entusiastas profesionales de datos en estos días, los datos son uno de los activos más poderosos y la organización tiene cada organización de mejor desempeño en cualquier mercado que desee elegir está ahí porque tienen mejores capacidades de datos que sus competidores y los profesionales de fechas son algunos de los más conjuntos de habilidades en demanda que los reclutadores buscan hoy en día, las organizaciones actualmente están invirtiendo miles de millones de dólares para mejorar sus capacidades de datos. Pero permítanme compartir un poco de dato basado en datos. Costos de datos. Permítanme compartir una vista de Data Factory. La mayoría de las iniciativas de datos no logran dar ningún resultado. Ahora bien, esto no se debe a que las iniciativas de datos no obtengan los datos correctos, o no hayan implementado la tecnología adecuada, o no tengan las personas correctas. Entonces, lo contrario, la mayoría de las iniciativas de datos se propusieron recolectar ciertos datos y analizarlos. Y logran en ese objetivo. La brecha es que, después de presentar estos datos, realidad no influye cambio positivo en la organización. Esto se debe a que los datos no se presentan de una manera convincente e influyente, en realidad impulsarán cambio procesable en la organización. En otras palabras, el problema es gente no está utilizando la narración basada en datos, que es exactamente lo que vamos a cubrir en este curso. La narración de historias es una de las formas más poderosas influir, enseñar e inspirar. Cuando comparas eso con la verdad analítica de los datos, entonces tienes la narración de datos, que es una de las herramientas más poderosas cualquier conjunto de herramientas organizacionales si quieres impulsar el valor del negocio mientras te unes a mí en este curso, vamos a aprender a tomar prestados datos normales y convertirlos en mensajes poderosos y basados en historias que inspirarán a tu audiencia a tomar cambio en el que quieres influir a través de tus analíticas. Vamos a explorar los cinco principios clave de percepción visual y el diseño visual y cómo estos pueden aplicarse al mundo de la visualización de datos para contar historias impactantes que cambiarán una organización. Tu proyecto a lo largo de este curso será tomar algunos datos y convertirlos en un mensaje poderoso utilizando las técnicas que aprendimos en esta clase. Así que bienvenidos a la clase. Espero verte en la siguiente lección. 2. 2: Hola y bienvenidos a la primera lección adecuada de esta clase de Skillshare. En esta lección, vamos a explorar por qué los datos son importantes para nosotros en el mundo moderno y por qué la visualización de datos es una habilidad crucial para todos en estos días, consumimos datos cada segundo de cada día. De hecho, cada día se producen más de 3 cuatrillones de bytes de datos. Y el ritmo en el que estamos creando datos se está acelerando rápidamente a medida que más personas, organizaciones e incluso computadoras están generando más y más datos. Actualmente estamos viviendo realmente en un mundo basado en datos. La razón por la que recopilamos todos estos datos es para tomar decisiones informadas con este proceso se conoce como toma de decisiones basada en datos, que en realidad es un nombre bastante apropiado. Ahora bien, si lo piensas, todas las decisiones son en realidad decisiones basadas en datos. A menos que por supuesto solo estés consultando la bola mágica de ocho para demostrarlo, pensemos en una decisión mundana que hay que tomar, como qué hotel vas a reservar para un viaje. La decisión que tomes sobre qué hotel se basa en los datos que recoges. Los datos que estás recopilando en este caso son cosas como las amenidades y las instalaciones y la ubicación del hotel, el costo del hotel, cuánto presupuesto disponible tienes que gastar en ese hotel. Y comparando esto con qué instalaciones quieres y qué amenidades son más importantes para ti. También tendrás que considerar cuánto tiempo quieres estar en el hotel y el tipo de habitación en la que quieres alojarte. Hay muchos elementos de datos diferentes que intervienen en la toma de decisiones, como alojarse en un hotel a medida que avanzamos por la vida, usamos datos para informar nuestra toma de decisiones. Muchas veces sin pensar realmente en lo que realmente estamos haciendo, cómo constantemente tomamos datos como entrada, usándolos y analizándolos, y saliendo con decisiones que resultan en acciones que tomamos, como reservar un hotel. Lo que quiero que hagas es tomarte un momento para reflexionar sobre un par de decisiones recientes que has tomado. Intenta desglosarlos en los datos de entrada que usas para tomar esa decisión y cómo esos datos influyeron en la decisión que querías tomar. Te animo a que publiques esto en la sección de discusión abajo de este curso para que puedas compartirlos con algunos otros. Pero solo reflexiona por un momento sobre algunas de las decisiones diarias que tomas y cómo se utilizan los datos para impulsar e informar esas decisiones. Ahora bien, este tipo de toma de decisiones no es exclusivo de nuestro día a día. Se usa en negocios todo el tiempo, solo que a una escala mucho mayor. A medida que la información y la tecnología han avanzado, se permite que las organizaciones recopilen cada vez más datos y los utilicen formas mucho más sofisticadas para tomar decisiones mejores y más poderosas. Ahora con este rápido aumento en la tecnología y la recopilación y almacenamiento de todos estos datos, hemos tenido que desarrollar formas más sofisticadas de analizar esos datos y salir con la decisión informada y correcta. Tradicionalmente hablando, solo unos pocos profesionales de datos necesitaban utilizar las habilidades de datos para analizar los datos que recopilaban. Sin embargo, a medida que los mercados son cada vez más competitivos, y el terreno en el que compiten son las capacidades de datos. Estas organizaciones que mejor utilizan esos datos son las que más están teniendo éxito. Y con el fin de competir con estas organizaciones y lograr el estatus de ser verdaderamente impulsados por datos como organización. Ya no es suficiente, pero solo unos pocos individuos selectos tienen algún día a habilidades. Ahora, todos en la organización necesitan poder conversar o hablar el idioma de los datos. No es algo que solo los Buffon y TI estén haciendo. Es algo con lo que todos en la organización necesitan incorporarse porque los datos son el elemento vital de los negocios. Entonces, ¿en qué consiste la visualización de datos? ¿Para qué lo usamos realmente? Bueno, si los datos son el elemento vital de cualquier organización, entonces la visualización de datos es como la respuesta. Es lo que permite que los datos se lleven alrededor del negocio y sean utilizados de manera útil para generar valor al negocio, lo cual se hace a través de influir en las personas para que tomen la decisión correcta. Por lo tanto, la visualización de datos es un término abarcador que simplemente describe la forma en que comunicamos datos e información a una audiencia visualmente a través del uso de los diferentes objetos, como las líneas y barras en diferentes gráficas. La visualización de datos, en pocas palabras, es la visualización visual de los datos. Cualquier instancia en la que tomes algunos datos sin procesar y presentarlos visualmente, es un caso de visualización de datos. Y la complejidad de lo que presentas puede ir desde algo muy básico hasta algo mucho más avanzado. Pero es importante tener en cuenta que la visualización de datos no es efectiva si simplemente estás mostrando números en su núcleo, visualización de datos es simplemente los números que se presentan visualmente. Eso en realidad no significa nada para nadie. Es sólo cuando esos números son vistos en el contexto empresarial correcto con la intención de impulsar algún tipo de decisión, ¿realmente se vuelve útil? Aquí es donde hago la distinción entre la visualización de datos y la narración de datos. La visualización de datos es. Convertir cualquier gráfico en una visualización. Mientras que la narración de datos es presentar datos de una manera que está ahí para influir en el cambio. Y esto solo se puede hacer en el contexto adecuado de la toma de decisiones, por ejemplo, echemos un vistazo a una historia de datos. Entonces esta es una historia de datos que armé y la estaremos explorando a medida que avancemos en este curso. Solo para tu referencia, podrás descargarla en algún lugar la sección de proyectos a continuación. Te recomiendo que lo descargues para que puedas referirte a él en el futuro si no siempre va a estar disponible en tu pantalla a medida que avanzamos por este curso. Entonces, lo que nos cuenta esta historia de datos es que durante el encierro en tiempos de COVID, eso fue un aumento en la actividad física para diferentes personas en América. Entonces esta es una historia de datos porque usa opciones de diseño específicas para presentar una historia a una audiencia. No es solo una simple visualización de los datos subyacentes. Se utilizan técnicas y elecciones de diseño visual que he hecho deliberadamente para contar una historia a la audiencia. Lo que quiero que se lleven es que los datos se utilicen como evidencia al mensaje. El mensaje toma el escenario frontal y central en los elementos de datos reales, las líneas en este gráfico de líneas. Eso es un reforzar la evidencia para el mensaje. Y eso es para mí lo que separa una visualización de datos de una historia de datos. Una visualización de datos solo mostraría estas líneas y diría que aquí está la cantidad de personas que realizan actividades al aire libre a lo largo del tiempo. Mientras que la historia te cuenta una historia al respecto. Te da un mensaje clave de que COVID-19 inspiró más actividad física y las elecciones específicas de diseño intencionales han entrado en esto para contar esa historia de manera efectiva, lo que muestra esta visualización es que podemos tomar datos y a través de elecciones de diseño intencionales, podemos convertirla en un mensaje que puede inspirar e influir en una audiencia. estos días, todos en la organización necesitan poder hablar este idioma si la organización quiere ser considerada impulsada por datos en su enfoque. Y como en estos días estamos viviendo en un mundo basado en datos, entonces se espera que todos participen en este nuevo lenguaje de datos. La visualización de datos en estos días es increíblemente prevaleciente. Pueden tomar muchas formas como paneles, infografías, presentaciones sobre pods. Solo piensa en la frecuencia con la que te encuentras con una visualización de datos en tu día a día. Quizás como yo, tienes algo como esto, que es como una app de rastreo de pasos que visualiza para mí mi frecuencia cardíaca a lo largo del tiempo y ejercicio realizado y cuántos pasos he dado a diario. Y al final de la semana produce un pequeño reporte que puedo revisar. Este es un ejemplo de visualización en el día a día, la visualización de datos está absolutamente en todas partes. Está en publicidad y vallas publicitarias. Se pueden ver los productos que se anuncian a sí mismos utilizando datos para comparar el rendimiento entre ellos en diferentes productos. Puedes ver la visualización de datos todo el tiempo en las noticias para informarte de las historias que están sucediendo. Ahora bien, estos son buenos ejemplos de datos contando historias una vez más. Y lo que es más importante, cuántas reuniones has pensado recientemente donde alguien haya presentado una gráfica o algún tipo de visualización de datos. En estos días, está en todas partes todas las empresas intentan tomar decisiones basadas en datos mediante el uso datos para informar sus decisiones. Y como dijimos antes, mayoría de estas iniciativas fracasan porque la visualización en sí misma en realidad no cuenta una historia convincente que lleve a un cambio en las decisiones que se están tomando. Todos estos ejemplos muestran la vigilancia de la comunicación de datos y la necesidad de que todos puedan hablar y comunicarse eficazmente con los datos. Las empresas están confiando tanto en esta escala hoy en día que poder trabajar con confianza una hoja de cálculo y crear algunas gráficas usando algo como Excel ahora ya no va a cortarlo en el mundo moderno. Hoy en día, necesita poder trabajar y analizar datos con confianza y convertirlos en historias de datos convincentes e influyentes que realmente impulsarán el cambio. Ellos simplemente Storytelling no se trata realmente análisis o matemáticas o estadísticas. Se trata mucho más de diseño visual y tomar prestados gráficos estándar que se producen en herramientas como Excel y convertirlos en narrativas ricas y convincentes que resonarán con una audiencia a través de elecciones intencionales de diseño gráfico. La clave que quiero que me lleven es sólo porque los datos son precisos y se presentan de manera fáctica. Ya no es suficiente para impulsar realmente el cambio en la organización, que es , después de todo, por lo que tomamos decisiones con datos, porque queremos poder actuar sobre esas decisiones. Y si estás presentando gráficos mediocres que no resuenan ni inspiran a nadie, entonces realmente no estás utilizando los datos en todo su potencial. Y con algunas opciones de diseño, puedes contar historias mucho más convincentes. Seguro que tu siguiente pregunta es, bueno, ¿cómo hago eso? ¿Qué significa esto en realidad? 3. 3 Por qué los datos son importantes 2 nuevos: Así que Vitality Friedman, fundador de Smashing Magazine y amante general del diseño, lo puso mejor en 2008 cuando dijo, el objetivo principal de la visualización de datos es comunicar información de manera clara y efectiva a través de medios gráficos. No significa que la visualización de datos deba verse prestada para ser funcional o extremadamente sofisticada para verse hermosa, para transmitir ideas de manera efectiva, tanto la forma estática como funcionalidad deben ir de la mano, proporcionando información sobre un conjunto de datos bastante escaso y complejo al un conjunto de datos bastante escaso y complejo comunicar sus aspectos clave de una manera más intuitiva, los diseñadores a menudo no logran un equilibrio entre forma y función, ya sea creando hermosas visualizaciones de datos que no sirven para el propósito principal de comunicar información. O crean visualizaciones de datos estándar que no logran involucrar y obligar. Friedman tocó algo muy importante en esa cita. Y es que las visualizaciones de datos son efectivas. Las visualizaciones de datos deben lograr ese equilibrio entre forma y función. No tiene sentido tener una visualización hermosa y bien diseñada si en realidad no impulsa el cambio en una organización. Y solo porque hayas tomado datos y los hayas presentado formativamente a través de la visualización de datos, no significa que en formativamente a través de la visualización de datos, realidad va a inspirar a una audiencia a menos que hagas elecciones de diseño deliberadas para lograr ese objetivo, gráficos pueden ser precisos y veraces, pero son solo números a menos que se presenten de la manera correcta con el contexto correcto que el en realidad no va a impulsar el cambio. Y si tus análisis de datos en realidad no impulsan la toma de decisiones, entonces efectivamente solo estás presentando números para presentar números, es por eso que la mayoría de las iniciativas de datos fallan porque tienen los datos correctos. Simplemente no se presentan una manera que en realidad va a inspirar a la gente a tomar decisiones correctas con de manera similar, se puede invertir demasiado tiempo en el otro lado de las cosas. Puedes tomar algunos datos y hacerlo hermoso, infografía fuera de él. Eso parece realmente atractivo visualmente para una audiencia. Pero en realidad no dice mucho con él. No es una historia de datos, solo son datos muy pulidos. La clave para una historia de datos efectiva es lograr ese equilibrio correcto. El diseño necesita incorporar elementos narrativos para inspirar a una audiencia, pero los datos también deben ser informativos y fácticos. Y a medida que avanzamos por las diferentes lecciones, esto es exactamente lo que vamos a explorar. Vamos a mirar gráficas que sean veraces pero ineficaces. Y vamos a ver qué opciones de diseño se pueden tomar para convertirlas en historias de datos convincentes. Sin embargo, antes de hacer eso, quería compartir otra cita de Edward Tufte y escribió un libro en 1983, los resfriados. Y voy a tener que leer esto porque no hay forma de que pueda recordarlo. Se llama Visualización Visual de Información Cuantitativa. Ahora bien, esto define lo que realmente debería ser una visualización efectiva de datos. Ahora dice en el siguiente pasaje, excelencia en la gráfica estadística consiste ideas complejas comunicadas con claridad, precisión y eficiencia. Pantallas gráficas para mostrar los datos e introducir al espectador a pensar en la sustancia más que en la metodología, diseño gráfico, toda la tecnología de la producción, Se debe evitar distorsionar lo que los datos tienen que decir. Debe presentar muchos números en un espacio pequeño y hacer coherentes grandes conjuntos de datos y alentar al ojo a comparar diferentes piezas de información y datos. También deben revelar los datos en varios niveles de detalle a partir de una amplia visión general para encontrar estructura. Y debe servir a un propósito razonablemente claro. Descripción, exploración, tabulación o decoración, y estar estrechamente integrado con las discrepancias estadísticas y verbales de un conjunto de datos. Entonces eso fue un montón de palabras, pero es importante llegar al mensaje clave para Edward Tufte estaba diciendo que lo que está diciendo es que una visualización efectiva de datos es aquella que presenta los números con veracidad, pero también es aquella que obliga a la audiencia al presentar información de una manera que en realidad va a contar una historia. Una visualización de datos no es algo que solo se produce por el bien de tener los datos. Y la visualización efectiva de datos es aquella que impulsa decisiones sin la toma de decisiones sin la consideración adecuada y las opciones de diseño, entonces las visualizaciones de datos que cree van a caer tiros de efectividad en estos días con herramientas como Power, BI y Excel y Tableau y Qlik Sense y muchas, muchas otras herramientas que usamos en las organizaciones. Es muy fácil enchufar algunos datos y con un clic de un botón, puedes producir gráficos. Pero estas gráficas no toman en cuenta nada del contexto de por qué estás haciendo la gráfica. No toma en cuenta ninguna elección de diseño. Y por lo tanto, poder crear con un solo clic estas gráficas en realidad no es crear gráficas efectivas. Es solo producir más gráficas. Estas gráficas ciertamente no van a resonar con una audiencia ni ser inspiradoras hora de impulsar la toma de decisiones. Así que únete a mí ahora en la siguiente lección donde vamos a tomar algunos de nuestros datos y comenzar visualizarlos y descubrir las herramientas y técnicas que podemos usar para convertir nuestro gráfico estándar de un clic en algo inspirador e influyente. Pero antes de hacer eso, quiero que pienses en un par de visualizaciones de datos recientes que has visto en tu organización en línea, o puedes subirte a Google y echar un vistazo a alguna visualización de datos. No quiero que pienses si solo serían presentaciones de datos, ya que en solo eran exhibiciones visuales de datos. O si eran historias de datos efectivos reales que contenían elementos de diseño utilizados para crear una narrativa. Y cuando hayas hecho eso, me encantaría que lo compartieras en las discusiones a continuación. Así podemos ver algunos ejemplos de otras visualizaciones de datos y podemos distinguir qué los hace efectivos y resaltar si contaron una historia o si solo estaban presentando datos visuales. Una vez que hayas hecho eso, únete a mí en la siguiente lección, comenzaremos a explorar el diseño visual. 4. Obtención de tus datos nuevos: Hola. En este video, voy a compartir con ustedes donde pueden obtener algunos conjuntos de datos interesantes para que puedan comenzar a crear algunas visualizaciones de datos maravillosas. Ahora, para este curso, puedes usar cualquier conjunto de datos que desees. No tiene que ser una de estas recomendaciones, pero voy a recomendar un par de sitios web interesantes y valiosos que deberías conocer de todos modos. El primero es Kaggle, que está justo aquí. Entonces Kaggle es un sitio web interesante lleno de conjuntos de datos realmente buenos. Y lo mejor es que hay toda una comunidad de personas que hablan de datos y de lo que hicieron con ellos. Interesante si te gusta ese tipo de cosas para encontrar los conjuntos de datos, solo tienes que subir aquí y los conjuntos de datos de la columna dos. Y luego puedes encontrar muchos conjuntos de datos fascinantes. Tan organizado por categoría o a veces los mejores o simplemente golpeando en la tendencia. ejemplo, aquí tenemos todas las carreras universitarias y sus graduados, todas las reseñas de New York City Air BnB, digamos que queremos explorar esta. Sólo tienes que hacer clic en él. Te cuenta un poco sobre esta fecha fijada de donde vino y quien la raspó. Y luego puedes bajar y ver más sobre los datos. Entonces esto es describir las columnas que se encuentran en ese conjunto de datos. Y puedes ver que tenemos la fecha en que se publica la reseña y el contenido de esa reseña. Y puedes hacer muchas cosas interesantes. Quizás podrías crear un mapa y hacer un mapa de calor de las mejores y peores ubicaciones de Nueva York para rentar un Airbnb. Una vez que esté listo, simplemente haga clic en Descargar y se descargará el conjunto de datos por usted. Entonces ese es Kaggle. El siguiente es Makeover Monday. Así que solo ve a hacer más de lunes.code.uk. Y encontrarás este sitio web muy interesante que publica muchos conjuntos de datos fascinantes. Y la mejor parte es que cada semana tienen una especie de competencia corta donde publican un interesante conjunto de datos y luego animan a los participantes a visualizar esos datos de maneras interesantes y luego los revisan y discuten. Entonces, para encontrarlos, solo pasas a conjuntos de datos y verás todos los diferentes años aquí arriba en los que ha estado activo. Así que ya han pasado bastantes años. Y por cada semana de ese año, encontrarás un enlace a los datos. Por lo que sólo tienes que hacer clic en este enlace aquí te llevará a la fecha fijada. Puedes encontrar más información sobre la información de ese conjunto de datos. Entonces este es uno de los diez presupuestos militares principales o las formaciones comerciales estadounidenses son, por ejemplo, información de inspección de la FDA. Entonces también tienes dos enlaces que te animo a que revises. Entonces uno se llama ver películas donde el creativo Makeover Monday, ve a ver las fechas establecidas y explica su proceso de pensamiento mientras está creando una visualización y entendiendo los datos. Tan realmente fascinante de ver así como las reseñas de visitas. Entonces aquí es donde los participantes publican la visualización de los datos. Así que muchas personas diferentes publican sus visualizaciones del mismo conjunto de datos. Y luego los creadores de Makeover Monday solo pasan por y lo revisan y hablan de los aspectos buenos y malos. Entonces el que estoy usando, no tienes que copiarme, pero si quieres, puedes es en 2021 y es la primera semana llamada el gran boom de la bicicleta del 2020. Y para descargarlo, sólo tienes que hacer clic en los datos. Esto te llevará a un enlace para descargar el conjunto de datos, es posible que necesites registrarte y crear una cuenta en este sitio web. Pero no te preocupes, tengo una cuenta aquí hace bastante tiempo y nunca he recibido correos spam ni nada por el estilo de ella. Tan confiable si esa es tu preocupación. De todas formas, solo tienes que ir aquí y solo seguirás las instrucciones para descargar el conjunto de datos. Y te dará un buen archivo CVS y podrás empezar a trabajar en él. Entonces esos son un par de grandes sitios web que puedes encontrar datos para este curso. Entonces lo que debes hacer ahora es encontrarle interesante conjunto de datos. Juega un poco con él y mira en el conjunto de datos, asegúrate de entenderlo, e incluso sigue adelante y crea tu primera visualización si quieres. Una vez que hayas hecho eso, únete a mí en el siguiente video. 5. Historia efectiva nueva: Hola ahí. Entonces hemos visto por qué los datos son tan importantes para las organizaciones hoy en día. Y también hemos explorado por qué crear una visualización fuerte e impactante es la clave para contar una historia de datos efectiva, que es lo que impulsa el cambio en el negocio. También será consciente de que en los últimos años la importancia creciente en los datos y por lo tanto en la creación de visualizaciones de datos. Desafortunadamente, la mayoría de las visualizaciones que son creativas son bastante ineficaces en realidad transmitiendo una historia. De hecho, probablemente haya más en gráficas efectivas que en las que se crean las efectivas. Y esto da vueltas a algo que tocamos antes, que la mayoría de las iniciativas de datos fracasan no porque no tengan los datos correctos. Es porque no se presenta de manera convincente. Si quieres poder crear historias efectivas basadas en datos, entonces vas a tener que ser capaz identificar qué hace que estas gráficas tan ineficaces y ¿cuáles son los elementos clave de una gráfica efectiva? Y eso es lo que vamos a aprender en esta lección. En esta lección, vamos a explorar los elementos clave que distinguen entre un gráfico de aspecto visualmente atractivo y uno que realmente le está contando efectivamente una historia basada en datos. Vamos a revisar algunas gráficas en el contexto de los principios de Tufte e identificar los aspectos que hacen más efectivos y los aspectos que deben cambiarse para que las gráficas ineficaces sean más convincentes y visuales. Entonces comencemos por mirar una gráfica que sea bastante ineficaz o aprendiendo a identificar los componentes clave que deberían cambiarse para que esta gráfica sea más efectiva. Y déjame advertirte aquí mismo. Una vez que empiezas a ser capaz de identificar la ineficacia de ciertas gráficas, entonces vas a empezar a verlas por todas partes y va a empezar a volverte loco. Lo sé. Voy por ahí todo el tiempo y etnografía, IC, no puedo evitar mirarlo en el contexto de estos principios y empezar a identificar qué los hace tan ineficaces. Así que saltemos a ello revisando nuestra primera gráfica. Entonces echemos un vistazo a nuestra primera gráfica ahora. Puedes pausar el video si es necesario, pero veamos esta gráfica aquí. Y quiero que solo reflexionen sobre ello por un momento y se pregunten, ¿cuál es el mensaje que pretende el autor de esta gráfica? En otras palabras, ¿cuál es la historia de estos datos tal y como los estás viendo? Consideremos los principios que Tufte nos dio antes. Hágase preguntas como, ¿esta gráfica es coherente? ¿Te anima a comparar diferentes datos? ¿Te muestra los datos a diferentes niveles de detalle? Es importante destacar que esta gráfica tiene un propósito razonablemente claro? ¿Se supone que debes mirar una tendencia? ¿Es algo que estás comparando? ¿Estás viendo un mensaje positivo o negativo? Cuáles realmente podemos resumir los principios más clave de la visualización efectiva de datos, ya que es precisa y no engañosa? ¿Y te cuenta una historia? ¿O es solo que los datos se presentan visualmente con esos principios en mente? Mira esta gráfica. Tienes que descifrar un mensaje o ¿se te está diciendo un mensaje claro por adelantado? Entonces, vamos a desglosar esta gráfica. Claramente ese no es realmente un mensaje aquí. Al menos no hay uno que se destaque o salte y te diga exactamente cuál es este mensaje. Es algo por lo que tenemos que buscar. Ahora. Eso podría deberse a que la gráfica está bastante desordenada y desordenada y hay muchos elementos visuales diferentes en ella. Hay muchas etiquetas, hay muchas barras, hay muchos elementos gráficos como líneas de cuadrícula, y estos sirven para distraerte del mensaje central. Así que trata de mirar más allá esos elementos que distraen y cazar. Y quiero que mires esta gráfica y decidas por ti mismo cuál es la historia aquí. Por lo que obviamente estamos viendo un gráfico de ventas durante un periodo de unos meses diferentes. Quiero que me digas cuál es realmente el mensaje para la audiencia de esta gráfica. Entonces, ¿qué saliste con un mensaje? Para mí, en realidad hay varios mensajes potenciales diferentes en estos datos. Y esto es crítico porque ningún mensaje salta. No se cuenta una historia por adelantado. Acabamos de presentar los datos visualmente y depende de la audiencia interpretar lo que realmente es ese mensaje. En este caso, la historia podría haber sido que cuarto trimestre era un periodo de ventas relativamente estable, o quizás el autor pretendía comunicar que primer trimestre era un periodo de ventas muy variable. Sin embargo, ambos son en última instancia solo conjeturas. Son propensos al sesgo de la audiencia y el contexto que tiene el miembro de la audiencia. Esto es algo que he mirado y tal vez tenías historias completamente diferentes que escogiste de la gráfica. Y eso es totalmente válido porque el autor de esta gráfica no presentó una historia visual al público. Simplemente visualizan los datos que tenían en lugar presentar una historia y los datos se utilizan como evidencia de ese mensaje. En este ejemplo de una visualización de datos, la audiencia se deja descifrar su propio mensaje, que definitivamente no es lo que quieres que suceda cuando intentas comunicarte visualmente con los datos. Anteriormente discutimos la vitalidad de Friedman y su creencia de que una comunicación de datos efectiva es aquella que comunica inherentemente un mensaje ante todo antes de que el diseño gráfico se incorpore a él. Entonces, en este ejemplo, los datos presentados son, de hecho, precisos. ¿Esto hay datos de ventas para esta organización? Sin embargo, debido a que no se presentó de una manera que cuente una historia, entonces no puede considerarse una comunicación efectiva pesar de que la gráfica es relativamente ordenada y bien presentada. No es una pieza de comunicación porque en realidad no nos dice ningún mensaje. Entonces, a continuación, quiero que revises esta gráfica y puedas pausar la pantalla si necesitas revisarla por un momento. En esta gráfica, he tomado exactamente los mismos datos y he limpiado todos los elementos que distraen. Entonces es una gráfica todo minimalista mucho más limpia. No obstante, son exactamente los mismos datos. Entonces esta gráfica es más organizada y más desordenada. Pero, ¿eso lo hace más efectivo para contarnos una historia? Bueno, la respuesta a eso es no, realmente no, solo por el grafo se puede representar más bien en una gráfica más limpia, más minimalista, menos desordenada. No significa que se convierta en una pieza efectiva de comunicación. Que se remonta a uno de los principios que la vitalidad nos dijo antes. Sólo porque la gráfica está bien presentada, todavía puede estar desprovista de significado. No quieres concentrarte demasiado en crear elementos visualmente atractivos que última instancia no nos digan un mensaje. Y eso es lo que representa esta gráfica. Es más limpio y más bien presentado. Sin embargo, eso no la convierte inherentemente en una gráfica más efectiva. Sin embargo, podemos introducir algunos elementos de diseño visual y percepción visual para sacar la historia de esta gráfica y hacerla más visual y convincente de caída y audiencia. Ahora, eche un vistazo a esta gráfica donde he hecho algunas elecciones de diseño intencionales que nos muestran una historia más convincente. Una vez más, usando exactamente los mismos datos, esta visualización es mucho más impactante, persuasiva y conmovedora para un miembro de la audiencia. El mensaje clave que quiero que me quites de este pequeño ejercicio es reflexionar sobre lo que Vitale Friedman nos dijo antes. Los diseñadores a menudo no logran un equilibrio entre la forma y la función, creando hermosas visualizaciones de datos que no cumplieron con su propósito principal de comunicarse. Así podemos crear un contraste entre las dos gráficas que hemos visto. Entonces ambas gráficas utilizan los mismos datos. Uno de ellos cuenta una historia, mientras que el otro se acaba de presentar. Bueno, es visualmente atractivo, pero falla ese propósito principal para comunicar información. Sus visualizaciones de datos necesitan comunicarse de manera clara y coherente y enviar mensajes efectivos para su audiencia. estos días, los datos son tan importantes en las organizaciones y con la cantidad de personas dominan el lenguaje de los datos, que simplemente crear una gráfica que sea visualmente limpia y atractiva ya no es lo suficientemente buena. Es necesario crear un gráfico que utilice intencionalmente elementos de diseño para comunicar de manera efectiva un mensaje claro e impactante. Entonces ahora veamos esto en el contexto de la gráfica que estoy creando. Entonces este es solo el gráfico predeterminado que se creó simplemente ingresando los datos en una herramienta de visualización, deshaciendo clic en crear gráfico, la herramienta de creación de gráficos One Button. Ojalá ahora se pueda ver que esto no es muy efectivo. Sin embargo, vamos a presentarle algunos elementos de diseño. Entonces lo que voy a hacer es limpiar esta gráfica y hacerla más atractiva visualmente. No solo usemos los colores predeterminados. Agreguemos un tema agradable a esto y presentémoslo de una manera visualmente interesante. Entonces aquí se pueden ver los mismos datos pero presentados de manera más limpia. Ojalá, ahora puedas identificar que esto no nos cuenta una historia. Puede ser visualmente atractivo de ver. No obstante, como dice Vitale Friedman, no logra lograr su propósito central, que es comunicar una historia a la audiencia. Entonces lo que quiero que hagas es crear el gráfico por defecto a partir de los datos que hayas seleccionado. Y luego una vez que hayas hecho eso, puedes publicarlo en las áreas de discusión y proyectos a continuación. Y podemos ver el punto de partida del que vienes. Una vez que hayas hecho eso, únete a mí en la siguiente lección y luego comenzaremos a explorar las técnicas de diseño visual y percepción visual que podemos introducir nuestras visualizaciones de datos para convertirlas en una historia de datos convincente e impactante. 6. percepción visual nueva: Hasta ahora hemos explorado el lenguaje de los datos y por qué es fundamental en el mundo actual basado en datos. También hemos tenido que mirar visualizaciones de datos efectivas e ineficaces e identificar los aspectos clave que separan una visualización de datos bien formateada, presentable y atractiva con algo que realmente se comunica en un mensaje impactante a una audiencia. En esta lección, vamos a explorar la percepción visual. Vamos a ver los cinco aspectos clave del diseño visual y la percepción visual y cómo se pueden integrar en las visualizaciones de datos para convertirlos de gráficos a historias de datos. Para entender cómo incorporar estos aspectos del diseño visual, vamos a explorar alguna percepción visual. Vamos a tomar prestada alguna teoría de la percepción visual y cómo se aplican en el mundo real a través del diseño visual. Y luego vamos a ver cómo podemos aplicar eso a la visualización de datos. Crear visualizaciones efectivas de datos es muy parecido a cocinar. ¿Bien? Bien, Escúchame en este caso, ¿verdad? Para que cualquiera pueda sentarse y comer y todos se formarán una opinión sobre la comida. Simplemente se quedan donde les guste o donde no les guste. E incluso pudieron identificar aspectos que les gustaban y aspectos que no les gustaban. Y no necesitas un título en Ciencias de los Alimentos. Para hacer eso, posible que incluso puedas describir en detalle detalles sobre si te gustó o no la comida, como que la textura era agradable, o tenía una riqueza o un aspecto salado que disfrutaste particularmente. No obstante, si estás comiendo un bistec, podrías decir que sabe bien. Mientras que lo que en realidad estás haciendo técnicamente es describir la reacción del patio masculino de los aminoácidos y cómo eso se relaciona con el sabor. Pero no necesitas saberlo para poder decir si disfrutaste o no de esa estaca. Entonces lo mismo puede decirse de la visualización de datos. Cuando presentas una gráfica a una audiencia, entonces ellos pueden saber instintualmente si resonó o no con ellos. E incluso pueden ser capaces de describir ciertos aspectos que fueron efectivos o no. Podrían decir que les gustó el tema del color o que estaba limpio y presentado. Fue informativo. No necesariamente pueden afinar exactamente en lo que están haciendo mucho de la misma manera. No conocen los aspectos técnicos, científicos que implica cocinar un bistec. El público no conoce los aspectos técnicos que entran en el diseño visual, pero instintivamente sabrán si ese gráfico fue efectivo o no o solo fue una visualización de datos. De la misma manera que un buen chef tendrá un conocimiento funcional de la Ciencia de los Alimentos. Un diseñador o alguien que trabaje con datos debe tener un conocimiento funcional del diseño visual y cómo eso se puede aplicar a sus gráficas para que resuenen con una audiencia. Entonces, exploremos los amplios conceptos de percepción visual y diseño y cómo se pueden aplicar a la visualización de datos. Entonces, en primer lugar, ¿qué es la percepción visual? La percepción visual es cómo interpretamos la luz visible en el espectro reflejándose en los objetos de nuestro entorno. En otras palabras, es como vemos los objetos e interpretamos el significado a partir de ellos. Es como miramos las imágenes. Y consigue emoción y comprensión y comunica información visualmente. Y no sólo se aplica a la apreciación del arte. Se aplica a todo. percepción visual es conducir por la carretera y ver los autos como objetos frente a ti y navegar por el tráfico. Es leer un libro. Todo tiene que ver con nuestro sistema visual. Es mirar objetos y entender qué es ese objeto. Esa es la percepción visual. Pero va más allá de solo mirar algo así como adeno, este libro. Puedo mirar este libro y puedo decir, este es un libro que puedo ver con mis ojos. Sé lo que es esto. Va más allá de que la percepción visual se trata de comunicar visualmente un mensaje a través colores y formas con solo una imagen. No sólo podemos comunicar lo que hay en la imagen, podemos comunicar un mensaje y una historia. No estoy hablando sólo de animación o caricaturas. Estoy hablando de que una sola imagen puede comunicar una historia. Y para demostrarlo, quiero que eche un vistazo a este anuncio de motocicletas Harley-Davidson. Este es un brillante ejemplo de narración visual. Estamos viendo esta imagen y sin ningún contexto a su alrededor, cuenta una historia completa. Se puede ver en el espejo retrovisor de este automóvil un ambiente de trabajo ajetreado y agitado. Se nota por el hecho que está en el espejo retrovisor, alguien se aleja a través de la iconografía. Podemos entender que se trata de un espejo retrovisor de una motocicleta Harley-Davidson. Y puedes ver estas hermosas vistas por las que alguien conduce. Esto nos cuenta una historia . Dice. Escapa de la ajetreada vida del mundo real subiendo una Harley-Davidson y emprendiendo un viaje de aventura hacia lo desconocido con una de estas bicicletas. Y es una imagen de marketing efectiva. Pero lo que quiero que te lleves, no es que debas estar comprando Harley-Davidson. Ese no es el mensaje aquí. El mensaje para nosotros en nuestro contexto es que hubo una historia contada completamente visualmente. No había texto, no había precontexto a lo que estamos viendo. Miramos esta imagen y entendimos no sólo los objetos contenidos dentro de la imagen. Creamos una historia a su alrededor. Y eso es lo que es la percepción visual. La forma en que esta imagen lo logra es mediante algunas técnicas de diseño para llamar nuestra atención en los lugares correctos, para someter nuestra atención en los lugares correctos para crear una narrativa completamente visual, hicieron muchas elecciones de diseño deliberadas e intencionales que de forma independiente un mensaje muy simple, pero colectivamente forma e impactante. Y podemos robar algunas de estas opciones de diseño y aplicarlas a nuestras gráficas para obtener el mismo resultado. De hecho, estas opciones de diseño son tan impactantes. Si entiendes cómo funciona la percepción visual, yo, cómo nuestros cerebros toman las entradas información sensorial que obtenemos visualmente y la convierten en significado y comprensión. Puedes pasar por alto muchas de estas cosas. Esencialmente puedes hackear el cerebro de alguien para comunicar un mensaje. Ahora, probablemente te sentaste ahí pensando, No, realmente no puedes, ¿verdad? Bueno, déjame mostrarte algo que demostrará este efecto. Entonces quiero compartir este breve video contigo y no te voy a dar ningún contexto al entrar en él. Solo quiero que veas este clip corto para que pruebes cuanta atención roba realmente el diseño de la nueva fobia a Skoda. Nos encantó uno estacionado en esta carretera ordinaria en el oeste de Londres. Queríamos ver si se trata de formas cristalinas nítidas, líneas audaces y perfil más bajo y más amplio atraerían el nivel de atención deseado. ¿Las llantas de aleación negras de 17 pulgadas detendrán a los transeúntes en sus pistas? ¿Los faros angulares atraerán la atención de otros usuarios de la carretera? Cuando una multitud se reunió para ver es un aspecto fresco y deportivo. Bueno, no del todo. Pero, ¿el diseño de robo de atención te distrajo de notar que toda la calle ha estado cambiando justo ante tus propios ojos? Creyentes. Échale otra mirada. ¿Vio la camioneta cambiándose a un taxi? ¿Qué tal el scooter se cambia a un par de bicicletas? O la señora que sostiene a un cerdo, mucho menos el hecho de que toda la calle ahora es completamente diferente, no lo creía. Entonces ahí lo tenemos. Prueba de que el nuevo Skoda Fabio es realmente el robo de atención. Bien, tan bastante poderoso. Vimos en ese video corto que a pesar de la atención activa, estábamos viendo directamente este video. No estábamos distraídos o al menos espero que no lo estuvieras, no estabas distraído. Estábamos participando activamente, viendo este video. Sin embargo, nos perdimos tanta información. La clave para llevar es la mayor parte de lo que realmente vemos visualmente, o en términos de lo que ve nuestro cerebro, entra toda esta información visual. Casi todo se descarta como residuo. Nuestro cerebro tiene un proceso para identificar cosas visuales y quitarle el significado. Y es muy bueno ignorando prácticamente todo lo demás. ¿Y qué hace que estos clips cortos o sean efectivos? ¿Son los términos que cubren nuestro cerebro al darnos información clara para mirar mientras nos distrae del resto de la información por la carretera? Lo que debes saber es que esto se puede aplicar a las visualizaciones de datos. Entonces imagínate, ahora mismo, estás en una reunión y tienes un gráfico en la pantalla detrás de ti y estás presentando alguna información, tu audiencia en realidad está sentada en la sala mirando la gráfica. La mayor parte de lo que realmente ven está siendo ignorado. Lo que realmente está sucediendo es que tu audiencia está mirando la gráfica. La percepción visual ocurre por lo que están quitando el significado clave o la información de esa gráfica. Y luego a pesar de seguir mirándolo, están siendo participantes activos en este encuentro. Están ignorando toda, prácticamente toda la información que realmente se les está dando. Y lo que quieres hacer es asegurarte de que la pequeña información que realmente te quitan sea el mensaje que pretendes que te lleve tu audiencia. Lo que sucede es que nosotros, ya que los humanos en realidad somos muy, muy pobres en la multitarea. Y no somos muy buenos en la concentración, particularmente cuando esa concentración se divide en múltiples cosas. Entonces, cuando le estás mostrando a alguien una gráfica ahí en realidad ignorando la mayor parte de esa información. Pero la buena noticia es que lo que puedes hacer es tomar decisiones de diseño intencionales para casi hackear el cerebro y pasar por alto y entregar el mensaje que quieres comunicar. Existen campos enteros de investigación en torno a percepción visual y la comprensión del significado a partir de las imágenes. desarrollo infantil, la psicología, la medicina, la ciencia, diseño gráfico y la publicidad y el cine utilizan técnicas de percepción visual para asegurarse de que lo que están comunicando visualmente es el mensaje que pretenden llevar a su audiencia. En las próximas lecciones, vamos a explorar los cinco temas clave de la percepción visual y cómo podemos traducirlos en opciones de diseño intencionales para crear historias efectivas basadas en datos. 7. Pedido: Hola ahí. En esta lección, vamos a explorar la primera técnica de percepción visual, que es el orden. Ahora bien, el orden en la percepción visual es el principio de que cuando miramos objetos visuales, no los miramos como un todo. vemos como componentes individuales que entendemos para completar una imagen completa. Entonces, para entender el orden, se te ocurre leer. Cuando leemos un libro, estamos viendo letras individuales que se forman en palabras, en oraciones, en párrafos, en páginas e ideas. Lo que no estamos haciendo es abrir un libro y luego mirar ambas páginas simultáneamente, mirar todas las palabras de esa página, y luego entender toda la historia presentada en esa página. Estamos viendo componentes individuales que se unen para formar ideas. Entonces la Teoría de la Percepción Visual del orden es muy similar en que no estamos mirando el todo, estamos viendo componentes individuales que se unen para formar una comprensión de lo que es. Estamos viendo la velocidad a la que hace nuestro cerebro. Esto se mide en microsegundos. Sucede muy, muy rápidamente cuando miramos algo, nuestros ojos escanean a través de toda la imagen y luego escogemos los componentes individuales y creamos significado a partir de lo que estamos viendo. Ahora, la percepción visual del orden puede venir en dos formas, estructurada y desestructurada. El orden estructurado es cuando hay una manera prescrita en que se supone que debemos mirar algo. De nuevo, piensa en leer, si estás leyendo un libro en inglés, comienzas en la parte superior izquierda y escaneas letra por letra de izquierda a derecha. Después se cae una línea y se vuelve al principio y se lee horizontalmente. ¿ Prescribe orden estructurado a la forma en que se supone que debemos mirar eso? Sin embargo, hay una segunda granja que es de orden desestructurado. Aquí es donde no hay una regla particular de lo que se supone que debemos mirar primero. Y cuando se le presenta un orden desestructurado de objetos, lo que hace nuestro cerebro es resaltar lo que es más llamativo en su momento. Entonces, lo que sea que destaque para nuestro cerebro, inicialmente, ese es el orden que va a mirar. Va a mirar las cosas, color más brillante, o los objetos más grandes, o la mayoría en primer plano, va a capturar cosas que le destaquen para entender qué es. Si necesita más comprensión de un objeto, se mueve al siguiente objeto. Y entonces si todavía es necesario averiguar qué está mirando, se mueve a un tercer objeto y un objeto de decaimiento y así sucesivamente. Nuevamente, todo esto sucede en microsegundos, así que no estamos realmente conscientes de lo que estamos haciendo. Pero así es como funciona. Miramos algo y lo que más nos destaca es lo que empezamos a usar dos como base para construir una comprensión de lo que estamos viendo visualmente. Ahora, gráficas y visualizaciones de datos, entran bajo la categoría no estructurada porque no hay un orden particular de lo que se supone que debes buscar. Si imaginas una visualización de datos, se divide en muchos componentes. Tienes las barras, líneas, líneas de cuadrícula, etiquetas, etiquetas de eje, títulos, llamadas. Tienes muchos componentes diferentes que se unen para formar una visualización de datos. Y lo que sucede es que nuestro cerebro mira esta visualización de datos de todos los componentes individuales juntos para formar una idea de cuál es el mensaje de esa visualización de datos. Ahora, como vimos en la lección anterior, nuestro cerebro es muy, muy bueno ignorando casi toda la información visual. Entonces, lo que realmente sucede en un microsegundo es que tu audiencia mirará una gráfica y muy, muy rápidamente llegarían a comprender lo que piensan que es el mensaje de esa gráfica. Y luego a pesar de participar activamente y seguir viendo esa gráfica, ese entendimiento no está realmente cambiando ni evolucionando. Entonces para demostrarlo, te voy a mostrar una gráfica rápida en una pantalla. Así que echa un vistazo a esta gráfica. Lo que quiero que hagas es tratar de ser consciente de lo que estaba haciendo. Lo que en realidad estás viendo en esta gráfica. Estoy tratando de recordar el orden en que lo miraste. Este es el orden que miré. El gráfico en el tuyo probablemente será un poco diferente. Esto se debe a que esta gráfica no está estructurada. Entonces aquí hay dos puntos clave para llevar. En primer lugar, el orden de todos va a ser un poco diferente porque depende de lo que primero le destaque a esa persona. Y lo que sucede es que nuestro cerebro mirará cuatro o cinco objetos y luego decidirá cuál es el mensaje de esta gráfica. La segunda conclusión clave es que puedes influir en ese orden a través del uso del diseño visual. Cuando estás creando visualizaciones de datos, debes estar al tanto del orden en el que tu audiencia va a ver la gráfica. Entonces necesitas tomar decisiones de diseño intencionales. Dirigir los ojos de la audiencia alrededor de la gráfica para que lleguen a una fácil comprensión del mensaje previsto de esa visualización de datos. Y esto es importante porque después de tu presentación, has presentado las gráficas de la audiencia y salen de la sala de reuniones al día siguiente o la semana siguiente cuando están recordando esta reunión, luego no imaginando realmente en su mente toda la visualización de datos y luego analizándola una vez más para entenderlo, lo único que le pasa a un miembro al respecto es el mensaje clave que entra en un miembro de que un objeto era mucho más grande que el otro, o hubo una gran comparación, o hubo una tendencia a lo largo del tiempo. Cualquiera que sea el mensaje pretendido de la gráfica, es la única pieza de información que van a recordar más adelante. Si no estás controlando el orden de la gráfica, el mensaje que te quitan puede no ser el que pretendiste que se llevaran. Como vimos anteriormente con el ejemplo de ventas, en realidad había muchos mensajes diferentes alguien podría haber quitado de esta gráfica. Eso se debió a que las elecciones de diseño no se hicieron para influir en el orden en que las personas ven los componentes de la gráfica para llegar a un entendimiento al diseñar visualizaciones, se pueden tomar decisiones de diseño intencionales para facilitar la comprensión de las personas. También para transmitir el mensaje correcto a la hora de entender cómo guiar los ojos de alguien alrededor de la gráfica. Hay algunas cosas que destacan. En primer lugar, ¿notaste cómo cuando miraste tu gráfica, no leías primero el título? De hecho, probablemente fue una de las últimas cosas que miraste y mismo en el orden de lo que me bloqueé y cuando lo presenté, no miré primero el título. Y eso es porque casi nadie ama en el título primero, no son los elementos más llamativos visualmente en una visualización de datos. Por lo general, son los colores brillantes los que forman los puntos de datos reales, las barras y las líneas. Esos son más convincentes visualmente porque es un orden desestructurado. Eso es lo que miramos primero. Por lo general, después pasamos al título entre las personas que obtienen títulos equivocados en las gráficas, el título que usan para describir la gráfica. No obstante, eso sólo es efectivo si miras primero el título, que la mayoría de la gente no lo hace. Entonces quieres usar el título para dar una pista de contexto sobre lo que está mirando la persona. Deberías pensar en tu visualización de datos en dos términos. En primer lugar, tienes los datos, que es la evidencia de tu mensaje, y luego tienes los elementos visuales como el título y llamadas y etiquetas que cuentan tu historia. Los datos en sí son en realidad la evidencia de esa historia. Entonces a la hora de diseñar gráficas para visualmente, las cuales exploraremos en algunas lecciones posteriores. Deberían pensar en ellos en esos dos términos, el mensaje, que son todos los demás elementos, y entonces los datos en sí son solo la evidencia de ese mensaje. Echemos un vistazo a mi ejemplo que he creado para este curso. Si miramos esta historia de datos, quería resaltar todos los elementos visuales dentro de esta gráfica. Tengo estas etiquetas de llamada, tengo un título y he hecho elecciones de color deliberadas para resaltar aspectos de la gráfica que quiero que vea la persona. Ahora, si bien siguen siendo sutiles diferencias entre el orden en que los diferentes miembros de la audiencia verán esto. La mayoría de la gente ve de esta gráfica, el orden será el mismo prácticamente en todas las diferentes personas que la ven. Y eso es porque he influido en la forma en que la gente ve esta gráfica para que cuando se les presente, la historia salga de una manera que pretendo que sea el mensaje. Se puede ver como he usado colores más brillantes y apagados y diferentes lugares. He usado líneas discontinuas y líneas sólidas para crear separación. Y he agregado etiquetas en los lugares apropiados, y he prestado atención al brillo, tamaño y posición de esas etiquetas para influir en la historia. Cuando miras una gráfica como esta, puedes notar inicialmente estos textos grandes que contrastan con el fondo por lo que más destaca. Entonces lo que estás viendo es un pico en los datos y luego tienes esta etiqueta que te dice un poco al respecto. Entonces a medida que tus ojos se mueven y siguen las líneas de tendencia, hay etiquetas en los lugares apropiados. Y entonces podrás notar el título y la historia contextual que ahí se escriben, lo que te da más información sobre la historia. Como recuerdas, más tarde mañana o al día siguiente o en una semana después de terminar este curso. Si tuvieras que recordar esta visualización de datos, no vas a recordar cuántas personas salieron al sendero o no vas a recordar la altura exacta del pico o la, la caída en el pico, o la duración del periodo de datos . En lo que realmente entres. Recuerde, es el mensaje clave de que COVID-19 provocó un brote en hábitos saludables por el aumento del número de personas que iban a estos ensayos. Y ese fue el mensaje que elaboré intencionalmente para que puedas hacer eso. Entonces veamos otro ejemplo. Aquí tengo una gráfica estándar básica y esta es la gráfica que produciría cualquier herramienta de visualización de datos. Es la gráfica por defecto. Y el tema de las gráficas por defecto es que no prestan especial atención al orden porque esas herramientas, no tienen los contextos necesarios para elaborar el mensaje. Entonces te voy a mostrar un par de versiones diferentes de esta gráfica. Y todo lo que he hecho es tomar algunas decisiones básicas de diseño intencionales para ello. Y se puede ver como cada gráfica se ve muy diferente y presenta un poco de una historia diferente al miembro de la audiencia. Se trata de los mismos datos presentados de la misma manera. Todo lo que he hecho es hacer algunos cambios sutiles, como cambiar los colores o el brillo o el contraste para realzar realmente la historia dentro de cada uno. Y la misma gráfica ahora cuenta dos cosas distintas. Entonces, dependiendo del miembro de la audiencia, si les presentáramos una gráfica, como la gráfica a, al día siguiente saldrían con un mensaje diferente al que se presentaba la misma gráfica al segundo grupo de audiencia. Entonces la gráfica B que se les presenta, saldrían con un mensaje completamente diferente. Y lo hemos hecho solo a través de sutiles opciones de diseño. Ese es el poder de la percepción visual del orden. Si volvemos a nuestro ejemplo de Harley-Davidson, han hecho algunas elecciones de diseño deliberadas aquí. Han utilizado colores contrastantes más brillantes para resaltar el fondo del trabajo de oficina, que es lo que ves primero, puedes apostar que lo hicieron intencionalmente. Y se puede ver cómo el fondo más silenciado de la puesta de sol y la persona que se aleja en él es más silenciado para traerlo al fondo. Entonces, cuanto mayores quieren que veas esto es notar el estilo de vida agitado, luego notar el fondo y el hecho de que está en un espejo retrovisor y piensa, oh, alguien se está alejando y luego notas el logotipo de Harley-Davidson y piensas, Harley-Davidson, lo que sacas de esto es el mensaje intencional de que Harley-Davidson te permite escapar este estilo de vida y te ofrece este tipo de escape de la realidad, si quieres. Estas son elecciones de diseño intencionales siguiendo el principio de Alda para hacerte ver las cosas en orden específico para elaborar una narrativa particular que ellos quieran decir. Y por eso el agua es tan importante en la visualización de datos. Entonces ese era sólo el primer principio. Y están pasando muchas cosas, muchos de los otros principios que vamos a explorar. Las formas en que puede influir en los más antiguos y las formas en que puede acentuar ciertas partes de su visualización de datos son formas en que puede restar importancia a ciertos aspectos de su visualización de datos. Así que únete a mí en las próximas lecciones y exploraremos más conceptos de percepción visual. 8. Hirearchy New: En esta lección, vamos a explorar el concepto de percepción visual de jerarquía. jerarquía se refiere a la forma en que todo lo que ve nuestro cerebro es en términos de un primer plano y un fondo. Entonces todo lo que vemos, nuestro cerebro se categoriza en estos dos cubos. Y cualquier cosa en primer plano es en lo que nuestro cerebro se enfoca y le presta atención. Mientras que todo en el fondo es ignorado en gran medida por nuestro cerebro. Para demostrar este concepto, permítanme mostrarles esta imagen ahora. Esto es algo con lo que quizás estés familiarizado. ¿Es para las personas enfrentadas entre sí? ¿O es un candelabro? A medida que te enfocas en la imagen y comienzas a mirar a su alrededor, cambia entre las dos. Ahora bien, esto es una ilusión óptica. Y la forma en que funciona la ilusión óptica es hackeando nuestro cerebro y explotando este concepto de primer plano y fondo. Entonces, lo que hace es usar diferentes formas con colores contrastantes e influye en el espacio en el que están las imágenes para que no quede claro para nuestros cerebros qué es exactamente el primer plano y cuál es el fondo. A medida que el cerebro cambia entre los dos. Ahí es cuando piensa que es mirar a dos personas que están enfrentadas, o es mirar un candelabro. Y así es como funciona esta imagen. No queda claro dónde están los elementos de primer plano y fondo. Si eres particularmente perceptivo, casi puedes sentirlo dentro de tu cabeza. Cambiar entre lo que es el primer plano y lo que es el fondo. Para mí, al menos hay un sentido definido de que la imagen está cambiando y ese es el cerebro decidiendo poner algo en primer plano y por lo tanto enfocarse en él, o poner esos elementos en el fondo y en su lugar enfocarse en los otros elementos en términos de visualización de datos, este concepto es particularmente importante porque como tu audiencia ve tu gráfica, eso va a hacerlo en términos de elementos de primer plano y fondo y lo que sea que esté en el fondo, por lo tanto va a tener menos atención prestada a ello. Y a veces son los elementos de fondo los que realmente mejoran la historia y la legibilidad de la gráfica que se quiere comunicar. Y si confías en gráficas predeterminadas con algunos cambios básicos que se les están haciendo, como el tipo de gráficas producidas a partir de Tableau o Power BI, o Excel, entonces la propia herramienta carece del contexto necesario para entender qué elementos son importantes para la historia. Entonces, en cambio, simplemente por defecto es seleccionar algunos elementos que son importantes y colocarlos en primer plano. Mientras que Estos pueden no alinearse con el mensaje previsto que desea comunicar. Sin embargo, con algunas opciones de diseño intencionales, puede influir en los elementos de primer plano y fondo de su visualización de datos. Esto influirá en la comprensión de tu gráfica por parte de una audiencia y comunicará la narrativa pretendida. Entonces, permítanme demostrar con un ejemplo cómo aplicar este concepto a las visualizaciones de datos. Entonces aquí podemos ver tres visualizaciones de datos diferentes que todos los mismos datos, básicamente la misma gráfica. Lo único que he hecho en cada uno es cambiar algunos de los elementos de primer plano y fondo usando opciones de diseño como colores más brillantes, más audaces y más grandes para poner las cosas en primer plano. Colores apagados y apagados para empujar las cosas al fondo. Y solo con unos simples cambios, podemos ver tres gráficas muy diferentes. Cuando mires estas gráficas, piensa en cómo las estás percibiendo visualmente. No los estás mirando y yendo bien, se trata de tres gráficas idénticas con cambios mínimos, apenas perceptibles. Es como los tres mensajes diferentes que te están diciendo. Los cambios que he hecho fueron elecciones de diseño muy intencionales y deliberadas, pero no son particularmente complejas. Pero sí ilustran que se puede cambiar la comprensión de una gráfica por parte de la audiencia sin que ellos siquiera se den cuenta de ello. Al mirar estas gráficas, estoy manipulando intencionadamente tu percepción de esas gráficas. Y si pensamos en la lección anterior, el orden en que se ven los objetos, lo que a su vez influye en la comprensión y el sentimiento de esa gráfica. Como pequeño consejo, debes recordar de esto es cuando estoy diseñando visualizaciones de datos, siempre empiezo en términos de elementos más brillantes y silenciados. Pienso en qué elementos quiero estar en primer plano y cuáles ir en el fondo, luego solo los coloreo más brillantes o colores apagados en consecuencia más adelante, una vez que la composición de la gráfica es correcta, y estoy satisfecho con ello. Ahí es cuando empiezo a introducir diseño y plano visual a las gráficas, las visualizaciones de datos más efectivas, las injustas que resaltan algunos elementos importantes de una gráfica y silencian algunos de los elementos de fondo. Utilizan intencionalmente las opciones de diseño para influir en el orden en el que se ve la gráfica y, por lo tanto, en la comprensión o el mensaje previsto de la gráfica. Y el concepto de jerarquía es básicamente que está centrando la atención en los elementos narrativos de una gráfica y repartiendo las partes que realmente no contribuyen a la narrativa completamente. Y lo hace para crear intencionalmente una historia a partir de la visualización de datos cuando se crean gráficos a partir de las herramientas básicas sin estas decisiones de diseño intencionales. Entonces terminas con gráficas que no son realmente efectivas para utilizar el concepto de percepción visual de jerarquía. Para demostrarlo, echemos un vistazo a un ejemplo, y esto se produjo como el gráfico predeterminado en Microsoft Excel. Se puede ver ahora que entendemos un poco sobre la jerarquía. Cómo está colocando ciertos elementos en primer plano y cuáles está colocando en el fondo. Podemos ver en esta gráfica que tiene el orden de esos objetos todo tipo de confuso. ejemplo, esta gráfica tiene elementos de acceso en primer plano mediante el uso de un color más brillante, destacan para la audiencia. Y realmente no necesitamos etiquetas de acceso o líneas porque estos elementos sí mismos no están contribuyendo a la historia o narrativa que queremos crear con esta gráfica. Esto es solo el defecto producido por Excel. Y por su falta de comprensión del contexto, es sureño solo elige qué elementos deben estar en primer plano y fondo. Y como vimos antes, estos son importantes para elaborar la narrativa. Entonces una gráfica como esta no tiene realmente una narrativa. Sin embargo, con algunas elecciones de diseño conscientes, podemos manipular la narrativa de esta gráfica resaltando los aspectos que contribuyen a la historia y silenciando los aspectos que no contribuyen a esa historia. Una manera ineficaz de utilizar este concepto es pensando que todo en la gráfica contribuye a la historia. Si el eje etiqueta que se trata de datos y la gráfica en sí es nuestra historia de datos. Por lo tanto, deben ser elementos de primer plano, mientras que esto no es correcto. Con lo que terminas es competir demasiado por la atención de alguien. Terminas con una gráfica como esta donde todo se coloca en primer plano y todo está compitiendo por la atención del público. Como llamaríamos familiares, cuando todo quiere nuestra atención, entonces nada realmente quiere nuestra atención. Terminamos en ese estado de ceguera que vimos en el video ejemplo. Y dejamos de tomar las cosas en clave para usar este concepto correctamente. Es para resaltar los aspectos importantes para contribuir realmente a la narrativa. Entonces, claro, tus elementos de datos son importantes, pero ¿cuáles son particularmente importantes para contribuir a la narrativa? Por ejemplo, siempre son cosas como la mayor diferencia, una línea de tendencia, un pico, o un mínimo, o dos competidores uno contra el otro. Resalta estos aspectos de tus gráficas no son solo todos los elementos de datos de la gráfica. De lo contrario, realmente no estás usando este concepto de manera efectiva. El objetivo a la hora diseñar para jerarquía es resaltar los elementos narrativos para que la gráfica sea más fácil de entender y la historia sea más prominente. Para demostrar cómo podemos hacerlo, echemos un vistazo a otro ejemplo. Así que echa un vistazo a esta gráfica aquí. Este es el ingreso generado para una pequeña cafetería. Entonces es posible que pueda decir que esto es solo el gráfico predeterminado producido por algún software de visualización de datos. Y probablemente ya puedas destacar algunos de los elementos que no se alinean correctamente con el concepto de jerarquía. Entonces, lo que podemos hacer es arreglar esto un poco resaltando los elementos que realmente contribuyen a la narrativa y conociendo a los que no lo hacen. Al hacer estos cambios, podemos influir en el orden en el que ve esta gráfica. Tu audio es probablemente muy similar a este. Se nota la línea para los ingresos, luego la fuerte caída, y luego la línea de la competencia. Entonces quiero que piensen cómo estas elecciones de diseño influyen en la comprensión de la narrativa. Si esta gráfica, habrías pensado que algo en la línea de un café estaba haciendo un crecimiento constante en los ingresos. Entonces abrió un nuevo competidor, y esto provocó que el café se diera un gran chapuzón en las ventas. Y eso se debe a que estos elementos clave de la gráfica están resaltados con colores más brillantes, más audaces. Mientras que los elementos de autor de la gráfica estaban apagados y grises y empujados al fondo. Y esta es una manera poderosa de influir en la comprensión de alguien de la narrativa de la gráfica. Tanto es así de hecho, que probablemente te pierdas la historia real de estos datos cuando profundizas un poco más, cuando usas el concepto de jerarquía, entonces podrías influir en el mensaje de la gráfica. Al usar el concepto de jerarquía, es muy importante tomar decisiones de diseño conscientes y deliberadas para influir en la narrativa correcta. Porque como en este ejemplo, estas elecciones de diseño hicieron que el público le quitara una narrativa completamente diferente a la que se pretendía. Y esto se logró resaltando sin pensar los elementos de datos porque son los elementos de datos. Esa es la historia. Hagámoslos en primer plano. Y vamos a empujar todo lo demás a un segundo plano. Y al hacerlo, en realidad nos perdimos la historia de esta gráfica. Por lo que el mensaje de esta gráfica es realidad que el café ha experimentado crecimiento continuo en los ingresos durante todo el periodo de la gráfica, a pesar de una apertura de la competencia y una caída temporal en las ventas. El mensaje clave a llevar para esta audiencia es que al café le va muy bien. Ha experimentado un crecimiento sin parar durante todo el período. Debido a nuestras opciones de diseño, enterramos ese mensaje y resaltamos una narrativa completamente diferente de la gráfica. Y esa es realmente la clave del concepto de jerarquía. Se trata de elecciones conscientes y deliberadas sobre los elementos adecuados para crear una narrativa adecuada. No solo resaltando aspectos de la gráfica que parte el semen y si en realidad no contribuyen a la historia. Porque como vimos, estas decisiones de diseño realmente influye en la comprensión y la historia de una gráfica. Entonces, ¿cómo podemos hacer estas elecciones de diseño a esta gráfica para resaltar la narrativa correcta? Entonces echemos un vistazo a la versión revisada de esta gráfica. Este ha utilizado el mismo tipo de opciones de diseño, son exactamente los mismos datos. Todo lo que hemos hecho es aplicar esas opciones de diseño manera diferente para resaltar una narrativa completamente diferente de esta gráfica. Entonces a través del uso de cambios deliberados de color, hemos manipulado completamente la narrativa si esta gráfica varias veces diferentes, lo que espero demuestre el poder del concepto de percepción visual de jerarquía. Entonces, a la hora de diseñar tu proyecto, quiero que seas muy consciente de qué elementos contribuyen realmente a la narrativa de la gráfica. Y esos son los únicos que deberían aparecer en tu primer plano. Entonces, antes de pasar a la siguiente lección, solo quiero que te tomes un momento para reflexionar sobre tu visualización de datos para el proyecto y pensar qué elementos son realmente clave para la narrativa correcta que quieres decir. Y al destacar las otras partes, ¿podría eso cambiar tu historia de alguna manera? 9. Claridad nueva: Nuestros cerebros son la cúspide de la complejidad. Trillones de neuronas que trabajan juntas para darle sentido al mundo forman conciencia. Y esto nos permitió como especie llegar a lo alto de la escalera. Sin embargo, cuando se trata de comprensión visual, nuestro cerebro, un sorprendentemente inmaduro y sin complicaciones. En realidad, pueden manejar una capacidad bastante baja de información visual. Nuestros cerebros buscan constantemente convertir lo que ven en la forma más simple de entender lo posible porque simplemente no puede manejar demasiado. Lo tocamos en un video anterior. Si recuerdas, la ceguera a que todo cambie, Eso es porque sólo podemos concentrarnos en una cosa a vez y estamos casi ciegos a todo lo demás. Cuando nuestro cerebro ve algo complicado, busca simplificarlo al máximo posible. Este es el mismo fenómeno que cuando miras dentro de las nubes, empiezas a ver formas fuera de esas nubes. Esto se debe a que nuestro cerebro quiere simplificarlo todo. Se ve tanto como sea posible para reducir la cantidad de potencia de procesamiento que tiene que hacer para entender lo que está mirando. Bueno, eso es una simplificación burda de todo el proceso. Sin embargo, cuando se trata de visualización de datos, eso es todo lo que necesitas saber sobre el tema que nuestro cerebro busca simplificar cuando se trata de visualización de datos. Esto aparece en un número sorprendente de lugares cuando se trata de visualización de datos, más simple realmente es mejor. Para demostrar. Echa un vistazo a esta gráfica que tenemos aquí. Esta gráfica se forma con más de 20 líneas diferentes en cuatro categorías diferentes, resultando en 80 puntos de datos individuales. Sin embargo, cuando lo miras, no estás absorbiendo la información de 80 puntos de datos diferentes. Básicamente estás simplificando esa información en un par de mensajes clave. Incluso si quisiéramos tratar de entender los puntos de datos individuales de AT, simplemente no podemos manejar esa cantidad de capacidad. Así que lo limitamos a lo que nos destaque, un par de temas clave o mensajes. Esto está simplificando esos puntos de datos AT en sus rasgos básicos. Lo que entendemos de esta gráfica no son 80 puntos de datos. Es una tendencia general y una de las líneas es un poco atípico. Y esta es la regla de percepción visual de claridad, inacción. Incluso si quisiéramos tratar de entender los puntos de datos AT y las tendencias y el movimiento en todas estas categorías. Simplemente no vamos a poder. Así que simplemente simplificamos y escogemos algunos mensajes. Y eso es lo mismo con las gráficas antiguas. Y no son solo gráficas complicadas donde hacemos esto. Se trata incluso de las gráficas visuales más básicas. Buscamos reducir esa información visual a un par de mensajes clave diferentes de cada gráfica. Y no es solo el límite inferior, tampoco hay límite superior a la cantidad de datos o información que podemos presentar visualmente a alguien. Y al instante somos capaces de reducirlo y condensarlo en un par de mensajes clave. Entonces, vamos a darle una patada a un nivel superior mirando esta siguiente gráfica. Esta gráfica cuenta con más de 15,000 puntos de datos. Y nuevamente, realmente no estamos escogiendo ningún punto de datos individual sobre esto. Lo estamos reduciendo a una tendencia general o mensaje clave de esta gráfica. Lo que esta gráfica muestra es el número de entradas en una lista y el número de me gusta que la lista recibe en línea. Y si no estás familiarizado, una lista es uno de esos artículos como top ten, citas de amigos o algo así. Es un artículo, pero es esencialmente una lista, ahí el nombre listicle. Esta gráfica muestra 15 mil artículos y traza el número de likes y el número de entradas en cada lista. Y a pesar de ser increíblemente complicado en cuanto a la información visual que se nos presenta, yo 15,000 más puntos de datos. De hecho podemos simplificarlo realmente, muy fácil y casi instantáneamente, lo que vemos es la tendencia general. Cuantas más entradas haya en la lista, más luz para conseguir algo de Facebook. Y eso es bastante impresionante. Si te tomas un momento para reflexionar sobre eso. Al instante tomamos 15,000 puntos de datos y salimos con un par de resultados son mensajes clave de esos datos. Lo hicimos relativamente rápido. No tuvimos que mirar esta gráfica por un tiempo particularmente largo. Y cuando lo desgloses, lo que realmente está sucediendo es que estamos buscando pistas de contexto. Estamos viendo todos esos datos presentados. Estamos viendo un par del título y la información sobre lo que se traza en esta gráfica. Y luego resolvemos, generalmente vemos una tendencia fuera de ella. Y eso es realmente lo que sucede en toda la visualización de datos. No estamos escogiendo cada componente individual y entendiendo los datos. Solo estamos mirándolo y entendiendo un mensaje clave de él. Esta gráfica lo demuestra bastante bien. Hay mucha información, pero realmente solo hay una pieza de información que estamos quitando y esa es una tendencia. Sin embargo, eso no quiere decir que seas libre de simplemente presentar la mayor cantidad de información posible a la audiencia. Sepa, no debería estar bombardeando a una audiencia con datos e información y esperando volver a caer en la idea de que, bueno, la audiencia escoja un mensaje de eso. Definitivamente deberías estar presentando información para guiarlos a ese mensaje. Pero no deberías pensar en tus gráficas. Y ya hemos hablado de esto antes, pero no deberías pensar en tus gráficas como los datos en sí. Estás trazando los datos y llegará el mensaje. Tienes que estar pensando en ellos ya que, aquí está el mensaje que quieres presentar. Los datos están ahí como evidencia de ese mensaje. Para demostrar que no podemos simplemente presentar mucha información a la audiencia y esperar que la entiendan. Echa un vistazo a esta nueva gráfica. Estos son los mismos datos que vimos justo antes de esta otra gráfica. Y ahora es increíblemente difícil de entender. Esto es opciones de diseño de postes que se han metido en eso. Ahora hay tantas categorías por barra, los colores no tienen sentido. La visualización visual por excelencia de estos datos no es propicia para poder ser entendidos. Y este es un ejemplo que no se puede simplemente arrojar información a una audiencia que tiene que ser alguna consideración del diseño. En el ejemplo anterior, vimos 15 mil puntos de datos y pudimos escoger fácilmente alguna información. Este, solo estamos viendo unos 80 puntos de datos y ya no tiene absolutamente ningún sentido para nosotros. Entonces, mientras que el principio de claridad busca entender lo complicado, hay límites que tienes que diseñar de una manera que facilite comprensión de la audiencia al elegir el gráfico adecuado para los datos correctos. Ayudar a la audiencia a través de elecciones de diseño intencionales para interpretar el mensaje que pretendes en tus gráficas. Entonces, cuando se trata de claridad visual, hay un par de mensajes clave que necesitas entender sobre este principio. En primer lugar, es que podemos tomar mucha información y condensarla en su forma más sencilla y llevarnos algunos mensajes. Y la forma en que lo hacemos no es mirando toda la gráfica, entendiendo cada punto y elemento de datos en esa gráfica, y luego interpretando al pensarlo y salir con un mensaje. Lo que realmente sucede cuando nuestra audiencia mira una gráfica es que escanea sobre la gráfica, visualmente, escoge algunas pistas de contexto y luego concluye con algún tipo de resultado o mensaje clave. El segundo principio para entender acerca de la claridad es que podemos ayudarlos junto con ese mensaje y comprensión a través del diseño visual. Y es el mensaje que la gente entiende cuando termina tu presentación en la reunión. Nuevamente, cuando le muestras a alguien una visualización de datos, le quitarán el mensaje y eso es lo que recuerdan al día siguiente, la semana siguiente, al mes siguiente, no recuerdan los puntos de datos individuales. Lo que recuerdan es el mensaje clave, por ejemplo, el ejemplo de la lista. Nuevamente, cuando termines este curso, no vas a recordar 15,000 puntos de datos individuales que entran en miembro es una tendencia general de entradas listas a los me gusta de Facebook. No recordarás los puntos de datos. Y de eso es realmente de lo que se trata la claridad. Se trata de elecciones de diseño intencionales que permiten a la audiencia condensar los datos para formar la narrativa que pretendes contar. La claridad también está intrínsecamente ligada al principio de orden. Porque a través de ambos principios trabajando juntos, tu objetivo es llevar a la audiencia a través la gráfica a los elementos correctos para sacar las conclusiones correctas. Y estás ahí para apoyar ese viaje en lugar de tratar de obstaculizar ese viaje y hacer que sea más complicado para la gente entender. Entonces, si volvemos una vez más al ejemplo del ciclismo, veamos si podemos desarmar los elementos que apoyan la claridad y el orden. Ahora, se puede ver en esta gráfica, he usado información resaltada casi en el centro de la gráfica para llamar la atención del público sobre ella. Esta es una elección deliberada de diseño. Intencionalmente hice esta fuente contrastante en negrita con este tipo de elemento br y la hago destacar. E intencionalmente diseñé el título para que fuera una fuente menos destacada que el resto. Entonces lo primero que ve el público son estos elementos en la gráfica. Y lo que ven son dos elementos que están comparando y siendo uno mucho más grande que el otro. Entonces como dijimos eso entra en una especie de mirada alrededor para algunas pistas de contexto. Y lo que notarán son estas cajas de llamadas que les dan más de la historia. Notarán el título, que les dice de qué se trata esta visualización de datos. Y esencialmente el mensaje clave que estoy tratando de comunicar. Lo que debes notar los elementos de visualización de datos gráficos reales i, estas líneas no son realmente inherentes o aparentes a este mensaje. La narrativa está ahí. Estos elementos toman una segunda etapa y están más menos al fondo de toda esta información. Entonces la historia toma el centro del escenario. Los elementos gráficos reales se utilizan como evidencia de ese mensaje. Entonces estoy viendo que estos elementos son tu mensaje. Por eso son audaces. Destacan que los elementos más vanguardistas de esta gráfica. Y entonces la parte real de la gráfica en sí es solo la evidencia para decir por eso estoy comunicando este mensaje. Eso es orden y claridad, trabajando juntos a través de opciones de diseño para completar una narrativa. Como miembro de la audiencia. Una vez que hayas terminado este curso y hayas pensado en esta gráfica, lo que recordarás no son estos elementos de datos reales, son estos elementos narrativos. Recordarás el verdadero mensaje clave de que encierro de COVID inspiró alguna actividad al aire libre. No tienes que recordar con precisión cuántas personas usan el sendero para bicicletas en el mes de mayo, por ejemplo, recordarás el mensaje o no los medios de ese mensaje. Entonces, lo que debes hacer ahora es que no tienes que diseñar físicamente nada en la gráfica de tu proyecto. Pero deberías pensar en ¿cuál es el mensaje clave de tus datos? ¿Qué es lo que realmente quieres comunicar? Así que juega un poco y analiza un poco de tus datos y sal con el mensaje clave. Entonces tienes el mensaje por adelantado. Y luego entraremos en los siguientes capítulos y hablaremos sobre cómo puedes diseñar específicamente para estas opciones. Y cómo puedes resaltar ciertos elementos y cómo puedes restar importancia a otros elementos. 10. Realationships nuevos: En esta lección, vamos a explorar su concepto de percepción visual de las relaciones. Entonces nuestros cerebros están codificados para tratar de buscar la comprensión a través de todo lo que vemos. Siempre que miramos algo, estamos tratando de usar las relaciones en el contexto de lo que estamos viendo y a través de nuestra propia experiencia personal para tratar entender qué es lo que estamos viendo y estamos codificados para hacer esto. No hay manera de sortearlo. Es solo cómo funcionamos, todo lo que miramos, estamos tratando de buscar sentido en lo que en realidad está tratando de transmitir. En otras palabras, no estamos mirando sólo a un objeto inanimado. Estamos formando una relación con su contexto y nuestra comprensión. Y estamos formando casi una narrativa o comprensión a partir de lo que miramos. Ahora para demostrarlo, veamos una vez más nuestro ejemplo de la lista. Reflexiona sobre esta visualización por un momento. ¿Cuál es el mensaje que se transmite aquí? ¿Cuál es nuestro entendimiento al mirar estos datos? Cuál es nuestra conclusión clave, nuestro resultado clave, nuestro mensaje clave, la narrativa, esta visualización de datos. Entonces supongo que cuando miras esto, te llevaste que la mayoría de las listas contenían 10-20 artículos. Y luego una vez que entendiste esto, empezaste a buscar la y en los datos. Empezaste a buscar el mensaje. Y esto es simplemente instintivo. Esto es lo que hacemos como humanos. Esta es la comprensión visual por excelencia. Miraste esta visualización y empezaste a formar relaciones con el contexto, la forma en que se presenta, tu comprensión de los elementos dentro de esta gráfica, y empezaste a armar 2.2 para formar una historia. Nuevamente, esto es instintivo, es natural, es justo lo que hacemos. No necesariamente lo hiciste conscientemente. Usted acaba de hacer inconscientemente y mensaje o narrativa o comprensión a partir de estos datos. La mayoría de la gente mirará una gráfica como esta y entenderán esta línea de tendencia. De alguna manera verán esta tendencia en los datos que sugieren que cuantas más entradas de listicles tengas, más luz obtienes en Facebook hasta llegar a cierto punto, entonces esa tendencia comienza a revertir. Una vez que cruzas este umbral de número de entradas en la lista, entonces empiezas a obtener menos me gusta en Facebook. Entonces empezaste a cultivar la historia después de esto. ¿Por qué es ese el caso? Buscamos la y en los datos todo el tiempo? Es simplemente natural. Lo miramos y pensamos, bueno, probablemente porque si una lista tiene muy pocas entradas, entonces realmente no vale la pena leerla o compartirla con la gente. Mientras que si tiene más entradas, entonces empezamos a verlo como algo que vale la pena y a compartir. Y entonces si tiene demasiadas entradas, entonces probablemente no terminemos el artículo y luego nos molestemos en compartirlo porque nunca llegamos a una conclusión satisfactoria habiendo leído esa lista. Entonces esa es probablemente la historia o narrativa que le quitaste a estos datos. Y es una historia perfectamente razonable. Sin embargo, los datos no dicen que no haya ningún mensaje diciendo que debería ser la interpretación de estos datos. De hecho, hay muchos defectos con esa interpretación. Sin embargo, es perfectamente razonable salir con esa narrativa basada enteramente en los datos que se nos presentan. Y eso es porque siempre buscamos encontrar la historia y ese es el concepto de relaciones. En la percepción visual. Miramos estos datos o cualquier cosa realmente, y formamos una narrativa o historia a partir de ellos. La forma en que los otros principios jugaron dentro de estos datos, el principio de jerarquía, de orden de claridad. Todo esto se unió para formar una narrativa. Y solo porque los datos en realidad no nos dicen esta narrativa inherentemente, es perfectamente razonable que tu audiencia cree sus narrativas a partir de lo que sea que les hayas presentado. Y a veces incluso una narrativa conflictiva va a entrar en conflicto con su interpretación de sus datos. Y siempre irán con su propia interpretación. No importa el mensaje que les presentes incluso inconscientemente. Y lo exploraremos en un momento. Entonces, a pesar de crear una historia a partir de esta gráfica, hay muchas cosas que en realidad no nos dice que invalidan la narrativa. Salimos con. Cosas como cuánto tiempo ha estado el artículo en línea. Médiums donde compartieron con cuántos lectores activos de este sitio web donde están en ciertos momentos, donde sus políticas internas se detuvieron. No es irrazonable pensar que Facebook se hizo más popular con el tiempo. A lo mejor las listas, tienen menos acciones, que se publica antes de que Facebook alcanzara la máxima popularidad. Hay un montón de preguntas sin respuesta. ¿No es que estos datos sobre todas estas preguntas invaliden la historia que dijimos? Entonces la conclusión que sacamos de estos datos no es realmente veraz, o al menos podemos validar cuán veraz es. Sin embargo, eso no impedirá nadie forme esa narrativa. Cuando presentas datos a una audiencia y no les proporcionas la narrativa, entonces ellos van a hacer su propia narrativa. Y ese es el principio de las relaciones. Y nuevamente, aunque presentaras una narrativa que entra en conflicto con los datos que presentaste. No aceptarán el mensaje que les presentaste. En la mayoría de los casos, siempre pasarán por defecto a lo que ven con sus propios ojos. Entonces echemos un vistazo a esto en acción. Aquí hay otra visualización. Solo tómate un momento, pausa el video si necesitas entender lo que está pasando aquí. Por lo que esto muestra las ventas de una cafetería a lo largo del tiempo. Y lo que elegirás es, verás la línea de ventas. Entonces verás esta línea competidora ahí coincidiendo con una caída en las ventas y luego una posterior subida de vuelta en las ventas. Ahora, vas a empezar a formar una narrativa a partir de todo lo que has visto aquí. ¿Cuál fue tu historia que sacaste de esto? Te animo a que lo publiques en las discusiones a continuación y compartas con otros el mensaje clave que te quitaste de esto. Por lo que hubiera sido perfectamente razonable interpretar un mensaje de esta gráfica a lo largo de las líneas de ventas, estamos creciendo constantemente en esta cafetería. Un nuevo competidor abrió y empezaron a quitarle las ventas a esta cafetería. Y después de algún tiempo, los clientes regresaron a esta cafetería y las ventas volvieron a recoger. Y nuevamente, esta sería una narrativa perfectamente razonable para formar a partir de los datos por la forma en que se presentó. Esa no es necesariamente la interpretación correcta de esta gráfica. Y si dijera que el competidor no es realmente mucha influencia en las ventas. De hecho, la cafetería pasó por un periodo de reformas y simplemente tenían menos asientos disponibles para las personas. Entonces tuvieron un periodo de tiempo donde tenían menos clientes, y luego terminó la remodelación y volvieron a recoger a sus clientes. Ahora, apuesto a que no entró en tus pensamientos cuando miraste esta gráfica. Y bueno, por qué lo haría, no se presentó ninguna de esa información. Por lo tanto, ¿cómo se supone que debe interpretar ese mensaje el público ? Nuevamente, sólo van a interpretar el mensaje con base en el contexto que ven en la gráfica. Ahora bien, a pesar de que digo que todavía vas a pensar que el competitivo debió haber tenido algo que ver con estas ventas. Y es porque la gráfica que se presenta entra en conflicto con un mensaje. Te lo digo, es difícil aceptarlo. Volverás a pensar, Bueno, sigue siendo el competitivo debió haber tenido algo que ver con las ventas. Como que acaba de ser el periodo de reformas. Debió haber habido algún impacto. Y eso fue porque pusimos elementos en la gráfica que decía que un competidor abrió. Y solo instintualmente tienes que formar una narrativa a partir de lo que ves en el contexto en el que estás viendo la gráfica. Entonces podrías estar familiarizado con la frase, correlación no significa causalidad. Y solo dice que solo porque las cosas se correlacionen o parezcan funcionar juntas no significa inherentemente que sí. Esta frase existe para recordarnos que el solo hecho de que se presente en la gráfica no significa que necesariamente haya jugado con la narrativa de esa gráfica. No obstante, a pesar de la existencia de esta frase, es instintivo que formemos una narrativa visualmente de lo que vemos y es difícil superar ese obstáculo. Por lo que nunca deberías presentar realmente ningún elemento conflictivo en tu gráfica que permita a tu audiencia formar su propia narrativa. Nuevamente, recuerden, lo he dicho algunas veces y esto, si le quitas algo a este curso, debería ser este mensaje, tus datos, los elementos de los datos en tu visualización o tus evidencias. El mensaje siempre debe tomar el escenario al frente y al centro. Nuevamente mirando rápidamente nuestro ejemplo de bicicleta, todo el diseño se hizo para destacar estos elementos narrativos y los datos en sí apenas forman parte de él. No dejo espacio para que el público concluya desde su propia narrativa porque presento la narrativa a la audiencia. Entonces presentando esta gráfica a través una audiencia y diciendo: Oh mira, aquí hay un competitivo seguido de un chapuzón en las ventas y luego casi sacando la lana de los ojos de todos están diciendo, hola, viaje a ti. No tiene nada que ver con el competidor. Obviamente, no deberíamos estar haciendo nada de eso. Pero tomemos un ejemplo más realista de este principio en acción. Entonces aquí está la misma gráfica otra vez, y esta vez se ha formateado para que sea más conducente al mensaje real. Entonces este es un ejemplo más realista. El gerente de la tienda quiere saber sobre el periodo de renovación y cómo está impactando en general a los clientes de la cafetería. Y también les interesa esa venta de café. Ahora bien, no hemos incluido una narrativa en este mensaje, pero a pesar de eso, probablemente sigas conectando los puntos en esto. Estás diciendo, bueno, el periodo de renovación no pareció afectar las ventas de café. Por lo tanto, el periodo de renovación sólo afectó a los clientes sentados y a las ventas de café. Debe ser más o menos principalmente café para llevar para este café. En realidad no dice eso en esta gráfica. No obstante, empezamos a conectar los puntos y solo porque estas líneas se presentaban juntas, tuvimos que formar una relación entre ellas y llegar algún tipo de narrativa que encajara estas piezas juntas. Mirando mi ejemplo de ciclismo, podemos ver cómo juega esto en. Quieres asegurarte de que el público le quite el mensaje correcto y no dejes espacio para que ellos hagan el suyo propio. Entonces haces esto resaltando los elementos de la historia y restando importancia a los elementos de datos, pero también deben presentarse de la manera correcta. En su esencia, mi visualización es una de comparación. Entonces quiero comparar este año con el año pasado. Entonces, en lugar de tenerla como una línea que muestre datos a lo largo de un periodo de tiempo, me tomé los dos años y los coloqué uno encima del otro para facilitar esa comparación. Entonces no hay otro espacio para que la gente presente su propio mensaje sobre esta visualización. Entonces ese es el principio de las relaciones. no tienes que actuar sobre nada en Aún no tienes que actuar sobre nada en tu visualización de datos para tu proyecto. Pero recuerda, piensa en cuál es realmente tu mensaje central y cómo vas a llevar eso a la audiencia. Y de eso se trata el principio de relación. En su auto. No quieres dejar espacio para nadie interprete su propio mensaje. Una vez más, siempre debes usar los datos como evidencia y tu mensaje es la parte principal de cualquier visualización de datos. Así que piensa en tu propia visualización de datos de lo que realmente es el mensaje central. Entonces únete a mí en el siguiente video. 11. Comvention nueva: El tema final de la percepción visual que entraría en exploración es la Teoría de la Percepción Visual de la convención. Entonces, para entender la convención, se puede poner simplemente como la forma en que hacemos las cosas. No hay mucho más en la convención que así es solo la forma en que se hace. Sin embargo, cabe señalar cómo impacta las visualizaciones de datos y la percepción visual. Entonces Convención es realmente solo sobre la forma en que todos los no escritos solo aceptamos mostrar ciertas cosas. Ahora, por supuesto, esa es una definición realmente amplia. Así que vamos a reducirlo a cómo impacta las visualizaciones de datos en ciertas situaciones, de ciertas maneras, solo estamos cableados para mirar las cosas y esperar que se presenten de cierta manera para demostrarlas , déjame mostrarte una imagen de un mapa. Entonces esto de aquí mismo es una imagen del mapa del mundo. Ahora, déjame preguntarte, ¿está mal? ¿Hay algo mal con este mapa? La mayoría de la gente diría, sí, definitivamente hay algo mal con este mapa. Está al revés. Pero cuando lo piensas, no hay una forma correcta de subir. El nuevo mapa debería ser. Es solo que siempre se nos ha presentado un mapa de esta manera correcta. Por lo tanto, cualquier cosa que vaya en contra eso entra en conflicto con nuestra expectativa. Y este es el principio de convención. Cada mapa que hemos visto ha tenido a Australia a la derecha, a América a la izquierda. Se ha presentado con orientación norte hacia arriba. Entonces, cuando se nos presenta algo que entra en conflicto con este estándar aceptado, entonces es muy difícil para nosotros superar este obstáculo. Se ve que el concepto de percepción visual de convención es casi como una barrera. En todo caso, entra en conflicto con nuestro estándar aceptado, entonces es muy difícil para nosotros superar este obstáculo, casi imposible. De hecho, cuando vemos un mapa que está al revés, no sólo pensamos, oh, esto es un mapa. Simplemente no es la forma correcta de subir. Nosotros solo, es casi como si lo rechazáramos. Simplemente no podemos usarlo. Tenemos que darle la vuelta al revés antes de que podamos empezar a aceptar que se trata de un mapa. Cuando está boca abajo, hay algo malo en ello. Ciertas cosas que simplemente codificé duro para nosotros en la visualización de datos, hay otros elementos como verde, que significa bueno o positivo, o mayores ventas o mejor, líneas de tendencia. Y rojo significa negativo, algunas cosas abajo. Hay algunos aspectos negativos sobre estos datos, algo mal que hay que destacar ante la audiencia. Solo esperamos que el verde signifique bueno y el rojo que signifique malo. Si tuviéramos que darle la vuelta a esto, entonces es muy difícil para nosotros superarlo. Presenta un obstáculo para nuestro entendimiento y simplemente no podemos superar esta barrera para entender absolutamente el mensaje. Deberías ser consciente de esto porque a veces cuando intentas crear gráficas, tal vez estés haciendo esto como parte de una organización y ese tema de color contiene verde y rojo. Y yo mismo he estado en esta situación, donde el tema de la organización era rojo. Fue un elemento bastante fuerte en esta organización usar los colores de la compañía. Así que la gente siempre está presente en estas gráficas que se veían realmente negativas y dicen: Oh, estamos haciendo terrible en las ventas porque todo es rojo, mientras que ellos significaban que era algo positivo. Nuevamente, la convención actúa como barrera. Cuando puedes voltear para tener Convención, pierdes la comprensión de la audiencia. Entonces aunque les digas, Oh no, no, en esta situación, rojo significa bueno. Ellos van a ir. Bien. Pero en realidad no lo van a interpretar e inconscientemente, siempre estarán pensando que es un poco negativo. A pesar de que les cuentes la historia correcta. Es lo mismo con las relaciones. Lo que presentas es lo que entrega el mensaje, lo que dices a la audiencia. Si entra en conflicto con el mensaje que te has quitado, entonces realmente no penetra tan lejos. Realmente no entiendes que ese mensaje se hunde. Y lo mismo se puede decir con la convención. Si entra en conflicto con la convención, va a tener dificultades entregar la narrativa. Por lo que siempre se debe ir con convención en la visualización de datos sobre ellos rojos o verdes. ¿Cuáles son algunos otros elementos convencionales con los que no deberías entrar en conflicto? Si bien puede que no haya un estándar aceptado qué elementos miramos en una gráfica o qué elementos deberían estar en una gráfica. Es posible ponerles rango. Déjame mostrarte el ejemplo de ciclismo en el que hemos estado trabajando. Así que he hecho algunas ediciones a este ejemplo y ahora está mal, cosas que acaban de salir de lugar. Y esto nos distrae del mensaje. Entonces, cuando miramos esta gráfica, no podemos superar los elementos poco convencionales de la misma para comenzar a interpretar la narrativa. El texto es incorrecto. El título está justo en el lugar equivocado. Las mamás no van de izquierda a derecha. Van de derecha a izquierda. Y esto simplemente rompe nuestra convención y ya no podemos entenderla como una tendencia, aunque mirar de izquierda a derecha o derecha a izquierda realmente no debería marcar la diferencia. Realmente lo hace. Y la convención es tan fuerte que cuando entras en conflicto con ella, el público puede interpretar el mensaje a partir de ella. No importa lo que les digas, no pueden superar esta falta de convención. Así que echa un vistazo a esta otra gráfica como ejemplo. Aquí estamos viendo a un mayorista que vende productos en cuatro tiendas diferentes. Y han usado un gráfico de líneas para mostrar esta información. Ahora bien, si bien los datos son correctos, normalmente se va a usar una línea para denotar una relación con el tiempo. Sin embargo, en este caso, no existe tal relación. Estamos comparando las ventas en diferentes tiendas. Entonces un gráfico de líneas entra en conflicto con nuestra convención. Debe ser un gráfico de barras para la comparación. Sin embargo, el gráfico de líneas enturbiza la interpretación de esta gráfica y dificulta la interpretación del mensaje con facilidad. Entonces cosas como la comparación se deben hacer como barras a lo largo tiempo como un gráfico de líneas y porcentaje a agujero se debe usar como gráfico circular. Estas convenciones de datos que siempre deben seguirse porque cuando las rompes, conlleva a malentendidos y narrativas más difíciles de interpretar. Terminas teniendo a la gente distraída por estos elementos en lugar de aceptar la información que decían, que si recuerdas, fue uno de los principios que duro expuso antes. Dijo, y aquí estoy parafraseando que el diseño de la gráfica no debería hacer pensar a la gente en cómo se produce esa gráfica. Deberían simplemente estar pensando en el mensaje que está tratando de crear. Cuando un miembro típico de la audiencia ve una gráfica como esta. Si recuerdas, volvamos a nuestro tipo de ejemplo de cocina de bistec donde dije que una persona que come alimentos puede describir si es bueno o malo y usar ciertos aspectos, pero no necesariamente son conscientes del proceso científico de lo que se metió en esa cocción. Lo mismo puede decirse con una visualización de datos como esta, no describirían esta gráfica como perspicaz, convincente o influyente. Podrían simplemente decir que estuvo bien. Simplemente algo no resonó del todo con ellos. En este caso, es la falta de convención que se siga. Incluso si el miembro de su audiencia puede articular exactamente, no encuentra convincente sobre el gráfico. Ahora, hay otras formas romper la convención usando gráficas. Considera esta gráfica del mismo mayorista. Ahora hemos profundizado desde las tiendas hasta las diferentes ventas de productos. Y los colores indican al espectador que existe alguna relación entre el color similar y los productos a la venta. Sin embargo, rara vez existe tal relación. Si miras de cerca, no debes notar que las cosas están confusas. Por qué los plátanos y las playeras medianas colorearon igual. Esto nuevamente implica relación. No obstante, el hecho de que no haya una relación rompe esa convención. Si tuviéramos que presentar los mismos datos solo esta vez agruparemos los objetos lógicamente, entonces resuena un poco mejor con la audiencia porque sigue convención lugar de conflictos con ella. Entonces volvamos a nuestro ejemplo ciclista e identifiquemos los elementos que se ajustan a la convención. En primer lugar, notarás que el tiempo va de izquierda a derecha. Esto siempre, siempre se debe seguir. También notarás que estas dos líneas tienen diferencias visuales, y eso es porque indican que están midiendo cosas diferentes. Todo sobre los elementos de texto en la gráfica todo alineado a la convención ahí en los lugares típicos, un título aquí arriba es más grande, es negrita, destaca más. Se coloca en la parte superior de la página porque las cosas en la parte superior tienden a ser títulos y mensajes importantes, no están escondidos en la parte inferior en otro lugar. Entonces todo sobre esta gráfica confirma una convención y esto hace que sea mucho más fácil para la persona interpretar el mensaje de la gráfica y no distraerse con elementos convencionales contradictorios. Entonces esa es la Teoría de la Percepción Visual de la convención. Recuerda, siempre es conforme a convención y no entra en conflicto con la convención. Así que únete a mí en la siguiente lección donde aprenderemos a unir todo esto y pasar de los datos en bruto a presentar mensajes dobles influyentes que utilizan toda la teoría de la percepción visual y las herramientas y técnicas que deberías seguir para poder hacerlo, esperamos verte ahí. 12. Reúne nuevas: Hasta ahora hemos explorado cómo las personas pasan de las imágenes visuales a mensajes y cómo todos estos diferentes conceptos de percepción visual se aplican al mundo de la visualización de datos. Así que recapitulemos rápidamente algunos de los mensajes más importantes que debes llevar. Y luego entraremos en los métodos y técnicas que realmente deberías usar y cómo pasas de los datos sin procesar a la comunicación visual impactante. En primer lugar, exploramos el concepto de orden, que establece que para interpretar visualmente el significado a partir de algo, no lo miramos como un todo. Lo construimos sobre diferentes partes que se acumulan para formar una narrativa. Y técnicas de diseño de alimentos que exploraremos en un momento. Puedes influir en ese mayor. En segundo lugar, fue el principio de jerarquía, que establece que todo lo que vemos es en términos de primer plano y fondo. Y cualquier cosa en primer plano es pues, el foco de nuestra atención. En tercer lugar, exploramos la claridad que afirma que todo lo que miramos hacia fuera, buscamos simplificar para poder entender. Así es como se puede arrojar una gran cantidad de datos a alguien 15,000 puntos de datos, por ejemplo, y ellos pueden interpretar eso en un par de mensajes clave. Sin embargo, eso no significa que puedas simplemente arrojar datos a una audiencia y esperar que ellos los entiendan. Aún necesita tomar decisiones de diseño que les permitan comprender el mensaje clave. A continuación, nos fijamos en las relaciones, que afirma que todo lo que miramos, buscamos comprender en contexto y formar una narrativa a partir de los elementos. Y esto es particularmente cierto cuando se trata de visualización de datos. Todo lo que presente en una gráfica va a ser interpretado por tu audiencia en algún tipo de narrativa. Y a menos que les presentes la narrativa, ellos van a presentar la suya propia. O si presentas una visualización y la narrativa que entra en conflicto con la narrativa que se les a partir de esa visualización, entonces realmente no van a quitarte tu mensaje con entonces realmente no van a quitarte tanta fuerza. Y finalmente, miramos a la Convención, que actúa como una barrera para entender si las cosas entran en conflicto con el estándar aceptado de como deberían ser las cosas, entonces la gente realmente no va a interpretar el mensaje porque no pueden superar esta barrera con la que la Convención está en conflicto. Siempre se ajustan a la convención. ¿Cómo pasa exactamente de pedir prestado datos a una historia de datos impactante? Bueno, en primer lugar, quieres hacer el análisis de tus datos y decidir el mensaje clave que quieres presentar es, una vez que hayas llegado a esa etapa, hay dos etapas que debes seguir para convertirlo en un mensaje impactante e influyente. El primer paso comienza con la limpieza todos los elementos destructivos en la visualización. Las gráficas por defecto creadas por todas estas herramientas contienen demasiados elementos. Cada línea, cada etiqueta, cada barra, línea de cuadrícula FE, cada título, leyenda, todos estos elementos buscan distraer al público. Si piensas en todos estos son todos los elementos que la gente va a mirar para llegar a esa narrativa. Y a menos que cada elemento se ajuste a la narrativa que intentas contar, todo lo que hacen es actuar como distracción del mensaje. Entonces, paso uno, límpialos todo el camino. Entonces echemos un vistazo al ejemplo de ciclismo para aprender un poco más sobre esto. Esta es la gráfica por defecto creada y es necesario deshacerse de todos estos elementos. Lo que me gusta hacer es comenzar con lo esencial absoluto. Entonces solo los propios elementos de datos. Y luego voy a introducir diferentes elementos uno por uno hasta que puedan ser entendidos. Entonces sólo tengo dos líneas aquí. Necesitamos saber cuáles son estas líneas. Entonces, vamos a traer de vuelta las etiquetas del mes a esto. Ahora que tenemos eso, vamos a traer de vuelta algunos elementos que introducen lo que esto realmente está midiendo a lo largo del tiempo. Entonces voy a traer en esta gráfica el número de personas que utilizan estas actividades al aire libre. Y básicamente podemos detenernos aquí. Esto es todo lo que se necesita para interpretar el mensaje. La gente a menudo me pregunta, ¿ debería tener etiquetas en mis datos? ¿Debería tener un eje? ¿Debo usar etiquetas ahí? Entonces la respuesta depende mucho de ti. Nunca debes tener ambas, pero siempre debes tener una. ¿Cuál va con el mensaje? El más fuerte es el que deberías ir por. Aquí, no son tanto los puntos de datos individuales los que son importantes. Es la tendencia a lo largo del tiempo. Por lo tanto, he ido con etiquetas de eje donde si realmente quisiera resaltar un valor específico, probablemente iría con etiquetas de datos. Lo siguiente en lo que quieres pensar es la composición de tu gráfica y está atrapada. Todas las visualizaciones de datos son sobre comparación. Y quieres una especie de identificar qué es lo que estás comparando y ¿es una historia positiva o una historia negativa? ¿Estás comparando dos puntos en el tiempo? ¿Estás comparando ventas de dos tiendas o productos diferentes? Tienes una especie de hervirla a lo que es la comparación real. Y eso es lo que quieres destacar en tu historia. En esta visualización, estoy comparando dos años diferentes. Entonces quiero usar la composición de la gráfica para resaltar realmente eso. Es mejor mantener siempre estas líneas una encima de la otra. Así que asegúrate de que las comparaciones sean realmente fáciles. Debería separarlos visualmente de alguna manera. Uno se destaca frente al otro para que gente pueda ver que hay una diferencia visual entre ellos, lo que les permite ser comparados porque los ven como dos cosas distintas. Entonces voy a hacer estos pocos cambios aquí. Este es esencialmente nuestro lienzo en blanco. Hemos limpiado todos los elementos destructivos. ¿Tenemos lista la composición básica de nuestra gráfica? Aquí es donde comenzamos a destacar los elementos que van con esa historia y restamos los elementos que no cuentan la historia que queremos. Así que hay muchas maneras diferentes en las que puedes hacer que algo se destaque visualmente. Aquí están todas las diferentes formas en las que puedes hacer eso. Puedes rodear cosas, puedes hacer cosas atrevidas, brillantes, colores más sobresalientes. Se puede poner una caja alrededor de ellos. Puedes moverlos ligeramente para que parezcan diferentes. Hay muchas maneras diferentes. Este, por cierto, es un recurso descargable que puedes obtener en la sección de proyectos y recursos para que puedas descargarlo y llevártelo. Entonces lo que vamos a hacer es que vamos a pensar qué elementos queremos destacar. Y entonces vamos a escoger de esta lista, ¿cómo vamos a contratarlos? Porque no todas serán aplicables todo el tiempo. Entonces es carbohidratos. Esta visualización trata de comparar este mes pico con las otras mamás pico a lo largo de estos dos años. Entonces ese es el elemento que más quiero destacar en mi visualización. Para que podamos mirar esta página y pensar qué elementos realmente harán que eso destaque. La forma en que voy a hacer que destaque es voy a ponerle una caja alrededor y voy a usar un color mucho más brillante en esa caja. Y esto es una especie de combinar dos elementos juntos, lo cual eres totalmente libre de hacer. Este tipo de resalta este aspecto de la gráfica y la hace destacar. Por lo que tal vez quieras hacer más o menos de este resaltado dependiendo de tu historia. Para mí, se trata de este elemento y voy a seccionar aquí mismo. Entonces es lo único que necesito destacar en estos datos. Ahora queremos introducirle algunos elementos narrativos. Y recuerda, la gente no siempre mira primero al título. Queremos agregar algunas llamadas narrativas a la gráfica que expliquen un poco mejor la historia. Entonces eso es lo que he hecho aquí. He agregado estos tres llamamientos narrativos a la gráfica que explican la historia. Ahora piensa en cuanto mayor sea tu audiencia los va a ver en cuáles quieres que vean primero, porque ese es el que debería ser el más destacado. Entonces pueden ver que he utilizado algunas de las técnicas de resaltado en el propio texto. He usado texto más atrevido para resaltar y destacar por qué he hecho esta fuente mucho más grande que esta otra diversión. Así puedo hacer que estos elementos de fuente destaquen más. Lo he colocado dentro del contenedor para que destaque más. Estos deliberarán elecciones de diseño que resalten los elementos que quería resaltar y restar importancia a los que no hago. Tengo un título aquí y esto es muy importante tener en cuenta. Tu título siempre debe ser unas palabras sobre cuál es realmente tu mensaje clave. Y también puedes usar, como ves aquí, tengo este elemento narrativo más pequeño debajo de él para contar esa historia. Títulos sobre lo primero que ve la gente, pero sí los miran por algún contexto sobre lo que están viendo. Así que me he asegurado de incluirlo. Así que ahora tengo el núcleo de mi visualización de datos. Empezamos por eliminar todos los elementos que distraían. Después utilizamos técnicas para resaltar los aspectos que queremos en la gráfica. Presentamos los elementos de nuestra historia. Entonces ahora estamos en mi etapa favorita la que llamo agregar flap. Aquí es donde presentas tu propia creatividad y elementos de diseño para que se vea como quieras, siempre y cuando no interrumpas el trabajo que hemos hecho antes, soy prácticamente todo vale. Incluso se pueden incorporar algunos elementos de diseño para que el fervor influya en la historia. Verás cómo he usado los colores de fondo dentro de mis elementos narrativos aquí, que los hacen destacar porque contrastan con el fondo, por lo que destacan aún más que eso. Aquí hay una comparación lado a lado de dónde empezamos y a dónde llegamos con nuestro diseño visual. Creo que es bastante obvio cuál destaca y cuenta una fecha efectiva To story. Ojalá puedas resaltar todos los elementos que entran en esto que lo hacen impactante y convertirlo de una visualización de datos a una historia de datos. Entonces tu proyecto ahora es implementar algunas de estas ideas en tu propia historia de datos y luego publicarlas en la sección de proyectos y recursos. Tengo muchas ganas de ver lo que has hecho con tus historias de datos y estaré brindando algunos comentarios. También en la sección de proyectos, te animo a que vayas allí y mires. He publicado un par de mis propios ejemplos de antes y después y los cambios que hice que los convirtieron en una historia de datos efectiva. Así que trabaja en tu propio proyecto y publícalo en la sección. Tengo muchas ganas de verte. En la siguiente lección. Estaremos repasando un par de ejemplos más de antes y después y resaltando los elementos que los hacen efectivos. 13. Ejemplos nuevos: Entonces, exploremos un par de otras historias de datos y ocultemos los elementos que las convierten en una narrativa efectiva, comenzando con esta de aquí. Así que tómate un momento, haz una pausa si necesitas entender esta pequeña gráfica que está pasando aquí. Veamos si podemos identificar qué elementos la hacen efectiva. En primer lugar, quiero que observen lo poco que es eso para esta gráfica ha ido mucho ahí. Y eso es porque limpiamos todos esos elementos destructivos y simplemente los reducimos al mínimo número de elementos que cuentan la historia. Verás tenemos una línea de tendencia a lo largo de la parte inferior que solo te dice el año. No necesitábamos perforar las paperas. No necesitábamos profundizar más allá de este periodo de pocos años para brindar el contexto necesario. También quiero que sepas cómo en realidad no hay ninguna etiqueta de datos que te indique el volumen de búsquedas que se hicieron en cada uno de estos temas porque hubo relevantes para el mensaje real, esta visualización. Todo lo que tenemos en esta visualización o dos elementos, los dos términos de búsqueda que se están comparando y utilizaron colores brillantes destacados para resaltar realmente a la audiencia la comparación que se debería hacer entre ellos. Entonces el centro del escenario, tenemos esta audaz llamada esa especie de justo en medio de la página que realmente llama la atención del público hacia ella y les da el contexto necesario para el mensaje. Pensamos en la auditoría, alguien va a mirar esto, van a ver este tipo de cosas primero, Netflix lanza a nivel mundial que hacer una comparación entre estos dos elementos de línea diferentes. Entonces pensemos en el orden. Alguien va a ver esto en. Cuando vean por primera vez esta gráfica. Este llamado les llama la atención porque tiene esta brillante flecha de neón. Se resalta el texto. Por qué entrar en conflicto con el fondo oscuro y es algo así como por sí solo. Se coloca lejos de otros elementos que todos ustedes conceptos que vimos en ese recurso descargable. Todos estos se juntan. Hay poco de captar la atención. Va a ser una de las primeras cosas que la gente vea. Y dice que Netflix estrena a nivel mundial. Entonces, lo bueno de las flechas, esto es solo una pequeña propina extra. Su gente sigue instintualmente a donde apunta la flecha. Entonces tenemos esta llamada en el centro de la página. Señala hacia la flecha, ven la tendencia a la baja. Dice que Netflix se estrena en todo el mundo. Ahora, ¿va a estar buscando pistas contextuales sobre qué significa eso? Ahora, el título entra en juego, se trata de cosas gratis por conveniencia, el auge de las curvas de streaming online pirateando. Y luego van a leer estas etiquetas que están intencionalmente abajo en la esquina inferior izquierda porque no las quiero tan notorias como la llamada. Entonces entienden que la línea verde se está burlando los términos de búsqueda y la línea azul es Netflix a los tallos. Y entonces pueden usar todos estos para formar esa relación, esa narrativa a partir de los elementos que mirando el mensaje que les quitan es Netflix lanzado en términos de búsqueda para que la tolerancia se desplomó. Entonces esa fue una correlación directa entre los dos. Para que puedas ver cómo todo entró en esta narrativa. Y una vez más, los datos son la evidencia del mensaje. Son los elementos narrativos los que toman un escenario frontal y central en esta visualización. Lo que debe notar al crear algunas historias de datos impactantes es que no se necesitan muchos elementos de datos reales para contar la historia. Solo querías contar el mensaje y reducir los elementos al mínimo para contar ese mensaje. Y eso es lo que estamos mirando de cabeza. Son sólo dos líneas pequeñas. Ni siquiera tienen etiquetas. Pero la forma en que se han presentado en el contexto de la narrativa cuenta una historia bastante impactante. Y cuando te alejas de este curso, recordarás el mensaje clave y no los elementos de datos. Entonces este es otro ejemplo y este fue solo un poco divertido que armé. Es la cantidad de tiempo que pasaba jugando videojuegos antes y después del nacimiento de mi hijo. Y pensemos en lo que quieres comparar. En este ejemplo. Quieres comparar dos puntos diferentes en el tiempo, el tiempo de precisión y las publicaciones a tiempo. Para poder dibujar esa comparación, he usado dos colores diferentes. Uno de ellos destaca mucho más que el resto, aunque ambos son elementos de datos importantes. Y luego empujo demasiado lejos en el fondo, pero realmente hace que la comparación sea mucho más fácil. Y por eso, sus ojos se ven atraídos por esta comparación y esta etiqueta que destaca por ser colocada en su propio espacio, que fue una elección de diseño intencional. Está en su propio espacio, así que te llama la atención. El contraste entre el verde brillante y el azul. Llama tu atención sobre este espacio y luego ves la etiqueta de que hijo fue bombardeado. Entonces vas a buscar pistas de contexto y ves el título siguiente, antes y después bebé. Y luego visualizar cuánto tiempo tuve videojuegos antes y después del bebé. Y se puede ver esta gran caída, este periodo en el que no hubo mucha caída, sabia licencia de paternidad. Entonces tuvimos mucha licencia de paternidad para agotar. Esto fue solo una visualización divertida. Produje en Instagram y lo arrojé por ahí. Y puedes seguirme si quieres ver más de estas gráficas. Pero sí resalta muchos de los conceptos de los que hemos hablado y las elecciones de diseño intencionales para volver a contar el mensaje en el futuro después de que terminó sus costos. Y reflexionas sobre una gráfica como esta, pensando en el tiempo real que se dedica a los videojuegos en, digamos, abril de 2018. Eso no es lo que estás pensando. Estás pensando en el mensaje central te conté la narrativa que te presenté, que fue después de que algún bing bomb perdiera mucho tiempo libre. Entonces juegas videojuegos. Y esa fue la narrativa pretendida a partir de esta gráfica. Entonces ahora lo que debes hacer es trabajar en tu propia gráfica y luego publicarla en la sección de proyectos y recursos donde también encontrarás un par de ejemplos más. He hecho, trabajo en tu propio proyecto y te animo a que lo publiques ahí ya que estaré dando comentarios. Y los animo a todos a explorar cada una de estas gráficas en compartir algunas ideas y comentarios. Ahí.