Análisis Práctico: Comprensión de Los Conceptos de Visualización

A los humanos nos gustan las fotos. Estamos cableados para procesar imágenes de manera rápida y efectiva.

La evolución de esas capacidades a lo largo de miles de años nos ha permitido sobrevivir mediante la detección y evasión de los depredadores, la búsqueda de forraje y la superación como depredadores. Para apoyar estas actividades y otras, las capacidades de procesamiento de imágenes de nuestros cerebros se han vuelto especialmente hábiles para distinguir formas básicas, como líneas, círculos y varios polígonos, como precursores para comprender completamente lo que representa la imagen real.

También somos capaces de comprender conceptos complejos, abstracciones y relaciones. Pero no todos somos creados iguales a ese respecto, ¡al menos a juzgar por la distribución de puntajes en el componente de matemáticas de los exámenes de preparación para la universidad! Pero incluso los sabios entre nosotros alcanzan un límite a medida que el volumen de datos y la complejidad de los problemas se vuelven intratables para la mente humana.

Y aunque podemos diferir en nuestras habilidades analíticas, parece que compartimos una cosa: nuestra capacidad de razonar visualmente juega un papel importante en nuestra resolución de problemas. Examinemos esto en la última publicación del blog “Análisis práctico”.

¿La visualización es solo para pesos ligeros analíticos?

Usar imágenes simples para resolver problemas complejos puede parecer un poco contradictorio, tal vez incluso un policía. Sin embargo, viene con cierta credibilidad innegable.

Como señalé en mis publicaciones anteriores sobre Análisis de datos exploratorios, John Tukey, el brillante matemático y estadístico, hizo mucho para legitimar el uso de la visualización para ayudar a comprender patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. Su gráfico de “diagrama de caja”, por ejemplo, proporciona una forma concisa, visualmente intuitiva, de resaltar la tendencia central, la distribución y la presencia de valores atípicos en un conjunto de datos: pasos iniciales importantes para comprender los datos lo suficientemente bien como para aplicar las técnicas analíticas apropiadas.

..,………Eso no quiere decir que no haya controversias sobre cómo y cuándo aplicar la visualización. Por ejemplo, hay un debate en curso acerca de si debe emular el arte, empleando “estilo creativo”, o si debe mantenerse lo más simple posible mientras se enfatiza los patrones en los datos. Realmente no hay nada correcto o incorrecto aquí, pero las consideraciones principales deberían ser la eficiencia y la accesibilidad: las formas más simples de comunicar la mayor cantidad de información de una manera que pueda ser entendida por la mayor cantidad de personas posible.

Contribuciones al cuerpo de visualización del conocimiento

Edward Tufte, un colega de Tukey, abordó estas preguntas en su libro, The Visual Display of Quantitative Information, que se ha convertido en un clásico en el ámbito del análisis de datos. Tufte compara el campo del diseño gráfico con las matemáticas en el sentido de que se basa en un conjunto de principios universales que trascienden el lenguaje y la cultura. Ciertas cosas “simplemente funcionan”.

Además de proporcionar un rico conjunto de ejemplos que refuerzan sus propuestas de lo que es visualmente efectivo, Tufte ofrece algunos consejos básicos, pero finalmente útiles:

Mostrar – y enfatizar – los datos.
Induzca al espectador a pensar sobre la sustancia de la información en lugar del diseño del gráfico.
Evite distorsionar lo que dicen los datos.
Haga conjuntos de datos grandes coherentes.
Anime a la vista a comparar diferentes datos.
Revele datos en varios niveles de detalle, desde una vista resumida, hasta una estructura fina.
Tener un propósito razonable y claro: descripción, exploración, tabulación o decoración si ese es el objetivo.

Un ejemplo clásico de empaquetar mucha información en una representación visual, sin perder su significado, es el imaginativo gráfico de Charles Joseph Minard que muestra el avance y la retirada del ejército de Napoleón durante la campaña de Rusia de 1812 a 1813. Es un gran ejemplo. de lo que es posible con creatividad y disciplina.

Pero a menudo menos es mejor cuando se trata de ayudar a la comprensión. Tufte demuestra esto a lo largo del libro con ejemplos que mejoran las representaciones “exageradas” al eliminar la “tinta sin datos” hasta que la visualización se destila a su esencia.

Por supuesto, los lotes han cambiado desde el trabajo inicial de Tukey y Tufte. Los libros de Tukey incluían gráficos dibujados a mano, y muchos de los ejemplos de Tufte parecen crudos en comparación con lo que es posible con las herramientas de software actuales. Pero sus principios fundamentales han sido adelantados por la próxima generación de pensadores. Entre los ejemplos más destacados se encuentran Stephen Few y Colin Ware.

Avanzando el trabajo de Tukey y Tufte

Steven Few dio el siguiente paso para aplicar los conceptos de Tufte a las pantallas computarizadas, como los tableros. En su libro Show Me the Numbers, proporciona una guía simple y práctica sobre cómo presentar datos desde una variedad de perspectivas que mejoran la comprensión. Él enfatiza las técnicas que han demostrado ser prácticas en los campos de la ciencia, los negocios y la tecnología. En mi opinión, su contribución más importante ha sido la promoción de un nivel básico y universal de competencia numérica que equiparía a más personas con las habilidades para tomar decisiones objetivas basadas en datos.

El libro de Colin Ware, Information Visualization: Perception for Design, proporciona un tratamiento integral y bastante técnico de la teoría, la mecánica y la práctica de la visualización. Si realmente desea comprender el uso más efectivo del color, cómo crear contraste y lograr un equilibrio entre complejidad y claridad, este trabajo es para usted. Se profundiza en la teoría detrás de por qué ciertas técnicas de visualización funcionan mejor que otras. Stephen Few se refiere a esto como la “biblia” de la visualización y se basa en ella a menudo en su trabajo, traduciendo la teoría en consejos prácticos.

El resultado final y las conclusiones clave

Entonces, para resumir la discusión sobre la visualización que ha permeado mis últimas publicaciones, aquí hay algunas sugerencias específicas:

Ya sea que usted sea un analista incondicional o simplemente alguien que intente aprovechar el poder de la información para tomar mejores decisiones, la competencia visual debe ser una parte importante de su conjunto de herramientas analíticas.
Eso se aplica a la interpretación de las visualizaciones de otra persona, así como a la creación de la suya. Invariablemente descubrirá que comunicarse a través de imágenes es una forma efectiva de expresar sus puntos y contar su propia historia.
Finalmente, no caigas en la trampa de reinventar la rueda. Mucha gente inteligente ha estado trabajando para perfeccionar las formas de comunicarse visualmente desde la antigüedad. Aproveche lo que ha demostrado ser efectivo y simple.

En la próxima publicación, exploraremos las técnicas fundamentales que funcionan mejor cuando se trata de comunicar datos, ¡eso es entre humanos!

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