28 oct7 Min. de lectura

🎃👻🧟‍♂️ Gráficos de Terror: Buenas y Malas Prácticas en el Arte de Visualizar Datos

Se acerca Halloween, y si bien los fantasmas, las brujas y los esqueletos no son algo de todos los días en el agro, hay algo que sí puede asustar a cualquiera: los gráficos mal diseñados. Un gráfico confuso, mal construido o que distorsiona los datos puede convertirse en una verdadera pesadilla para cualquier agrónomo o analista. Por eso, hoy vamos a recorrer las mejores prácticas en la visualización de datos en el agro, para evitar sustos innecesarios y sacar el máximo provecho de tus análisis. Te damos las claves para que tus visualizaciones sean claras, precisas y eficientes, además te dejamos: un listado de links que pueden ser de utilidad, y solo por diversión un link a gráficos muy aterradores, solo apto para valientes.

1. Elegir el Gráfico Correcto: No Todos los Gráficos Son lo que Parecen

El primer paso para evitar que tus gráficos espanten a tus colegas es elegir el tipo correcto. No todos los gráficos sirven para lo mismo, y usar uno inapropiado puede hacer que los datos se vuelvan más confusos de lo que eran, ya vimos en profundidad esto en el artículo anterior que te dejo por acá

Errores comunes: Un error que da miedo es usar gráficos demasiado complejos para datos simples. A veces, la gente opta por gráficos de radar, burbujas o gráficos 3D para impresionar, pero el resultado suele ser confusión. Un buen gráfico es claro, no abrumador.

2. Tamaño y Espacio: Que No Parezca un Caos

Otro error que se comete con frecuencia es sobrecargar el gráfico con demasiados datos o elementos.

Un gráfico tiene que poder respirar (o al menos la persona que lo tiene que interpretar). El espacio en blanco no es tu enemigo, sino una herramienta que te ayuda a resaltar lo importante. No intentes meter todo en un solo gráfico, es preferible extenderse un poco y crear dos gráficos antes que apilar datos y generar confusión.
Proporción y claridad: Si tu gráfico es muy pequeño, nadie va a poder leerlo correctamente. Si es demasiado grande, puede perder impacto y volverse tedioso. Buscá siempre el equilibrio respecto al resto de los elementos de la composición, y al medio que estas usando, poster, filmina, hoja vertical, etc.
Simplicidad: Menos es más. No llenes tu gráfico con decoraciones innecesarias o texto excesivo, o colores estridentes. Cada detalle que incluyas debe agregar valor, no distraer. Usar etiquetas concisas y relevantes, y evitar efectos visuales innecesarios como sombras, brillos o perspectivas es clave.

Errores comunes: Un clásico error de terror es sobrecargar el gráfico con datos secundarios, como líneas o leyendas que no agregan valor. Una buena prueba es sacar de a un elemento y ver si la historia sigue estando ahí.

3. Escalas y Ejes: No Trunques la Realidad

Uno de los errores más “macabros” que podés cometer es distorsionar los datos manipulando las escalas. Los gráficos son herramientas poderosas, pero también pueden engañar si no se presentan correctamente.

Escalas truncadas: Si recortás el eje Y para exagerar una tendencia, podés hacer que una variación pequeña parezca mucho más dramática de lo que realmente es. Evitá truncar los ejes si no es absolutamente necesario, y siempre aclaralo cuando lo hagas. Una solución es agregar un gráfico extra a modo de “zoom” sobre lo que queremos enfatizar.
Consistencia en las escalas: Si comparás dos gráficos, asegurate de que ambos usen las mismas escalas. Esto es especialmente importante en informes donde se analizan varias parcelas o periodos de tiempo. Inconsistencias en las escalas pueden confundir y llevar a conclusiones equivocadas.

4. Uso del Color: Cómo Evitar un Desastre Cromático

Acá es donde muchos gráficos fallan, convirtiendo lo que debería ser una visualización clara en un desorden visual. Los colores no solo deben hacer que el gráfico se vea bien, también deben ayudar a la interpretación.

Paletas de Colores: Cómo Elegirlas para No Confundir

Paletas discretas: Estas paletas se usan cuando trabajás con categorías bien definidas, como tipos de cultivos o distintos lotes. Cada color representa una categoría distinta, y es crucial que los colores elegidos sean fáciles de distinguir. Acá estamos hablando en lo posible de colores bastante alejados, por ejemplo naranjas, negros, verdes.
Paletas continuas: Cuando querés mostrar una escala de valores, como la humedad del suelo a lo largo del tiempo, las paletas continuas son la opción. En estos casos, un gradiente que va de un color claro a uno oscuro (por ejemplo, de azul a celeste a blanco) puede mostrar claramente el aumento o la disminución de la variable.
Paletas divergentes: Son útiles cuando trabajás con valores que tienen un punto medio importante. Por ejemplo, si querés mostrar anomalías en los rendimientos, podrías usar una paleta que vaya de rojo (para valores bajos) a verde (para valores altos), pasando por amarillo (el valor medio).
Paletas convergentes: Se usan cuando querés mostrar cómo se concentra un fenómeno en un solo punto, como la variabilidad de la humedad alrededor de un pozo de riego. Usan un color fuerte en el centro y colores más suaves hacia los extremos.

Errores a Evitar con el Color

Colores poco diferenciados: No uses colores que sean difíciles de distinguir entre sí, como diferentes tonos de verde o azul muy similares. Esto puede hacer que el gráfico sea ilegible, especialmente para aquellos con dificultades visuales.
No uses más colores de los necesarios: Un gráfico que parece un arcoíris no es necesariamente bueno. Demasiados colores distraen y complican la interpretación. Optá por paletas limitadas, claras y bien contrastadas.
Evita combinar colores de intensidad similar y alta saturación, especialmente colores complementarios (como rojo y verde, rojo y azul, etc), esto genera un efecto de vibración óptica. Este efecto hace que los colores parezcan moverse o vibrar, creando una tensión visual que dificulta el enfoque y puede resultar incómodo para el espectador.

Mejores Prácticas para Usar el Color en tus Gráficos

Menos es más: Usá una paleta reducida, con colores que realmente contrasten y estén pensados para resaltar los puntos clave.
Usá colores accesibles: Considerá a las personas con discromatopsias o trastornos de la visión cromática. Herramientas como Color Universal Design te pueden ayudar a elegir colores accesibles para todos.
Contraste claro: Asegurate de que haya suficiente contraste entre los colores que elijas, sobre todo en gráficos como los de barras o tortas, donde la distinción entre categorías es clave.

5. Fuentes y Etiquetas: ni gritos ni susurros

La elección de fuentes y etiquetas es clave para que los gráficos sean fáciles de leer. Una fuente medio tétrica puede quedar bien para Halloween, pero en gráficos profesionales puede convertirse en una pesadilla, restándole seriedad al asunto. Usar fuentes claras y accesibles, como Arial o Helvetica, asegura que el público entienda los datos sin andar descifrando y son lo suficientemente neutrales para ser usadas en cualquier situación.

El tamaño de la fuente importa: Mantené los títulos lo suficientemente grandes como para captar la atención, mientras que las etiquetas tienen que ser fáciles de leer sin destacar demasiado. Evitá las fuentes decorativas o complejas que pueden distraer de los datos y por favor, dejemos comic sans en el pasado.
Dónde poner las etiquetas: Ubicá las etiquetas estratégicamente. Por ejemplo, ponelas cerca de los ejes para guiar al lector, pero sin amontonar los datos. Etiquetas claras y concisas ayudan a que el gráfico sea más fácil de entender sin que la gente tenga que andar adivinando.

Errores comunes: Usar una fuente demasiado chica para detalles secundarios o leyendas puede hacer que el gráfico se vea más prolijo, pero también puede hacer que información importante desaparezca en el fondo. Si las etiquetas son clave, asegurate de que se vean bien y estén bien ubicadas.

6. Composición: No juguemos a ser Dr. Frankenstein

Armar gráficos mezclando demasiados tipos—como un gráfico de barras con líneas y puntos de dispersión—suele terminar en un lío visual que cuesta interpretar. En reportes donde necesitamos mostrar muchas cosas, la claridad es fundamental, es mejor usar uno o dos tipos de gráficos por vez para que todo sea más fácil de entender.

Una historia por gráfico: Elegí un mensaje principal para cada visualización y construí el gráfico en función de eso. Si estás mostrando comparaciones de rendimiento entre regiones, agregar muchas variables como tipo de suelo o factores climáticos en el mismo gráfico puede complicar demasiado.
Usá paneles: Cuando la historia tiene varias partes, dividila en paneles o gráficos pequeños en vez de amontonar todo en una sola visualización. Esto permite que los lectores entiendan cada parte sin sentirse abrumados, divide y reinarás.

7. Destacar información clave: la linterna en la oscuridad

Al presentar datos, destacar los puntos clave es esencial. Enfatizar los datos importantes con color, etiquetas o íconos, para que se destaquen ayuda a guiar a la audiencia a captar lo más importante.

Toques de color: Usá un color que contraste para resaltar un valor o tendencia específica, como un pico en el rendimiento de los cultivos, o un año que queremos destacar por sobre el resto. Esto atrae la mirada hacia el mensaje clave de inmediato.
Anotaciones: Pequeñas anotaciones claras pueden agregar contexto sin sobrecargar el gráfico. En lugar de poner etiquetas pesadas en cada punto de datos, añadí anotaciones donde haga falta para que los puntos importantes resalten.

Errores comunes: Resaltar demasiados puntos puede hacer que el gráfico quede confuso. Limitá los resaltados a una o dos áreas, para que realmente llamen la atención y evita exceso de flechas o elementos que terminen distrayendo mas que ayudando.

8. Probar tu gráfico: asegurarnos que no quede un fantasma abajo de la cama.

Antes de cerrar cualquier gráfico, probalo. Mostráselo a alguien que no estuvo en el análisis para ver si lo puede interpretar fácilmente. Esta mirada fresca ayuda a detectar problemas o ajustes necesarios. Por ejemplo, una leyenda o etiqueta que te parece clara a vos podría ser confusa para otro.

Pedí feedback: Usá devoluciones rápidas de colegas, amigos o incluso miembros del equipo que no sean expertos en datos. Si ellos pueden interpretar el gráfico sin problemas, es buena señal.
Chequeá la accesibilidad: Probá ver el gráfico en escala de grises o con simuladores de daltonismo para asegurarte de que tus visualizaciones sean accesibles para todos.

Halloween es la excusa perfecta para recordar que los gráficos mal diseñados pueden ser tan aterradores como la luz mala (o un cambio de % en las retenciones a mitad de campaña). Pero no tiene por qué ser así. Siguiendo estas mejores prácticas de diseño, elección de gráficos y uso del color, tus visualizaciones no solo serán claras y precisas, sino que ayudarán a tomar mejores decisiones sin generar confusión.

En Bison estamos para ayudarte en todo lo relacionado con tus datos, hemos visto de todo, pocas cosas nos dan miedo, al menos en términos de datos 🤫🪄