Se seguite questo blog, saprete che sono particolarmente entusiasta dei dati e della visualizzazione dei dati. Si tratta della disciplina specializzata nella rappresentazione grafica dei dati. E in alcuni casi è una forma d’arte. Nell’articolo di oggi, vi propongo un’immersione nell’evitare gli errori. In questo articolo scoprirete 6 errori più o meno gravi sui dati.
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1. Una mappa a tre che fa venire il mal di testa
Questo tipo di visualizzazione dei dati si chiama “mappa a tre”. Viene utilizzato per rappresentare i valori sotto forma di aree. L’area più grande si trova in alto a sinistra e quella più piccola in basso a destra. La mappa a tre che vedete ha lo scopo di classificare i Paesi in base al numero di abitanti e al continente.
Errori fatti
Questa mappa a 3 contiene diversi errori:
-
- In primo luogo, c’è una ridondanza di informazioni. Poiché la mappa a tre classifica i valori, il suo creatore avrebbe dovuto chiedersi se fosse necessario includere i valori. Allo stesso tempo, se i valori non fossero stati inclusi, questi dati sarebbero stati inutili. Il cervello umano ha grandi difficoltà a confrontare aree diverse.
- Vi sfido a leggere i valori nell’angolo in basso a destra. È illeggibile e, quindi, inutile.
- I continenti non sono classificati secondo il principio del treemap. Questo è un errore più lieve
2. Aree difficili da comparare
Questa visualizzazione dei dati mostra le importazioni di diversi Paesi nel mondo e la quota di gas russo in queste importazioni. Viene aggiunto un colore per indicare il continente. Se non consideriamo il continente, ci sono 2 variabili da rappresentare.
Errori fatti
Sono stati fatti diversi errori:
-
- L’uso di aree rende difficili i confronti. Ad esempio, potete dirmi se la Svezia importa più della Spagna?
- La scala delle ascisse è incongrua e ridondante, con i nomi dei Paesi sopra ogni punto dati.
- Alla fine, il contributo dei colori è debole. Per il continente americano è rappresentato un solo Paese.
La soluzione
Si sarebbero dovute utilizzare 2 scale con variabili continue. La quota di gas sull’asse y svolge perfettamente il suo compito. Il numero di importazioni avrebbe dovuto essere sull’asse delle ascisse.
3. Un istogramma inutilmente complicato
Anche gli istogrammi più innocenti possono rivelarsi pessime visualizzazioni di dati. Questo è uno dei miei preferiti. Le reazioni sono epiche quando lo mostro a qualcuno per la prima volta. Ci vuole molto tempo per capire cosa viene rappresentato. E in diverse occasioni ho visto persone abbandonare il corso a causa del carico cognitivo richiesto.
Errori fatti
Sono stati commessi così tanti errori che mi è difficile capire da dove cominciare:
L’asse delle ascisse è invertito (il periodo più recente è a sinistra) e non è chiaro cosa rappresentino le due date. Si tratta di un confronto o di un periodo temporale a cavallo di 2 anni.
Le 3 barre sollevano domande: come sono collegate? Cosa stanno conducendo l’una accanto all’altra?
Ad esse sono associati dei colori, che vengono spiegati alla base del grafico. Questo costringe il lettore ad andare avanti e indietro tra la legenda e l’istogramma per cercare di capire cosa sta vedendo.
Spiegazioni e possibili miglioramenti
Questo grafico rappresenta le fonti di reddito di un’azienda per 2 anni fiscali. Le barre accanto al totale rappresentano la suddivisione delle voci in sottocategorie:
-
- Ricavi senza sovvenzioni pubbliche
- Ricavi pubblicitari
Questo DataViz è completamente inutile. Le stesse informazioni avrebbero potuto essere visualizzate come un’unica barra. Gli indicatori visivi (ad esempio, le parentesi graffe) avrebbero potuto raggruppare le informazioni necessarie.
Questo grafico rappresenta le fonti di reddito di un’azienda per 2 anni fiscali. Le barre accanto al totale rappresentano la suddivisione delle voci in sottocategorie:
-
- Ricavi senza sovvenzioni pubbliche
- Ricavi pubblicitari
Questo DataViz è completamente inutile. Le stesse informazioni avrebbero potuto essere visualizzate come un’unica barra. Gli indicatori visivi (ad esempio, le parentesi graffe) avrebbero potuto raggruppare le informazioni necessarie.
4. Scarso utilizzo della sfumatura di colore
Questa mappa rappresenta il “grado di comfort termico” tra i diversi quartieri di un agglomerato urbano (Bruxelles).
Aspetti errati
Due cose devono essere corrette.
Innanzitutto, l’uso dei colori. Il cervello li associa inconsciamente alle percezioni:
-
- rosso = caldo
- Blu = freddo
In secondo luogo, la legenda non indica le variazioni di temperatura oggettive.
Solo dopo aver analizzato il set di dati utilizzato per questa visualizzazione, mi sono reso conto che la differenza di temperatura più elevata era di soli 3°C. In altre parole, l’area più rossa era solo 3°C più calda di quella più blu. Questo è completamente fuorviante.
Soluzioni per un DataViz migliore
Sarebbe stato più appropriato utilizzare una sfumatura di colore diversa dal rosso-blu. Questo avrebbe impedito un’interpretazione errata della mappa. Un gradiente monocromatico sarebbe stato perfetto. Inoltre, si sarebbero dovuti indicare i valori utilizzati per visualizzare i dati. Una visualizzazione con valori numerici vale di più.
5. Un grafico 3D da dimenticare
Non so di chi sia stata l’idea di questa visualizzazione dei dati, ma avrebbero potuto essere più ispirati.
Aspetti errati
L’uso del 3D rende il risultato illeggibile e incomprensibile. Ci sono diverse sfumature di rosso e devo ancora capire perché gli insegnanti sono rappresentati in verde.
Per molto tempo ho pensato che fosse una scala a chiocciola, ma poi ho capito che i “gradini” erano in realtà un grafico a torta.
Cosa fare per migliorare DataViz
La prima cosa da fare è vietare per sempre le visualizzazioni in 3D. Nemmeno il grafico a torta è una visualizzazione da privilegiare, tranne quando ci sono solo due categorie da visualizzare. Anche in questo caso, il motivo è la difficoltà del cervello a confrontare aree o angoli.
In questo caso, un istogramma disposto in ordine decrescente di “prestigio” (che era l’oggetto del sondaggio) sarebbe andato benissimo. Come dicono gli americani: “keep it simple and stupid”.
6. Il premio per il DataViz più inutile
Questi dati dovrebbero entrare negli annali della storia. È tutto sbagliato.
Pessime pratiche di DataViz
Innanzitutto, c’è l’uso del 3D (ancora e ancora 😫 ). Poi c’è la disposizione di quelli che credo siano “pacchetti regalo”. Poi, ci sono evidenti errori nella rappresentazione dei dati: le dimensioni non sono proporzionali ai dati visualizzati. In breve, tutto è sbagliato.
Come migliorare DataViz?
Un istogramma sarebbe stato sufficiente. I dati potrebbero essere ordinati in ordine decrescente.
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