Visualización de datos en elearning

Buena parte del trabajo de diseño didáctico consiste en adaptar información para que se comprenda mejor. Es lo que persiguen normalmente los libros de texto, manuales y demás fuentes de información masticada y estructurada.

Contar o mostrar algo es solo un paso para entenderlo (y a veces ni siquiera es un paso necesario), y raramente produce un aprendizaje duradero. Sin embargo, cuando se trata de interpretar datos, el formato sí que supone una diferencia grande.

Algunas pautas para representar datos

Las infografías son un ejemplo de visualización de datos para hacerlos más comprensibles. Son más que eso, porque los mismos datos pueden contar una historia diferente dependiendo de cómo se muestren. Muchos de los recursos habituales de visualización de datos (gráficos de sectores, de barras, de líneas) llevan usándose desde hace más de dos siglos, así que no estamos hablando de una novedad, ni mucho menos.

La idea de fondo es aprovechar la facilidad que tenemos para procesar determinadas formas y patrones para entender magnitudes, comparar valores y detectar tendencias más fácilmente: usar lo que sabemos sobre la percepción humana para estimular la cognición. Hay determinadas tareas visuales que nos resulta fácil realizar, y de las que sacamos conclusiones rápidamente.

tareas visuales

Algunas de las tareas visuales que mejor hacemos (de más a menos rapidez de procesamiento)

¿Cuál es el mejor formato para presentar datos?

Como casi siempre, depende del contexto y  de la tarea para la que esos datos son necesarios. La información crítica para la tarea es la que debe verse más claramente, sean valores, comparaciones o tendencias. Hay algunos puntos de partida bastante obvios:

  • Tablas para extraer valores numéricos concretos
  • Diagramas de sectores o de barras para extraer proporciones
  • Diagramas de barras, de líneas o de dispersión para comparar valores
  • Gráficos de líneas para detectar tendencias

A partir de esta base, hay que tener en cuenta:

  • quién es la audiencia
  • qué objetivo se persigue
  • qué tipo de datos tenemos estadísticamente (continuos, categóricos, series temporales…).

En función de estos parámetros enriqueceremos la presentación para destacar las conclusiones que nuestro público necesita para el fin perseguido, usando colores o variando el formato de inicio. Por ejemplo, en función de la información que queramos destacar, la colocación de los elementos será diferente.

Distintas variantes de una misma representación gráfica transmiten mejor o peor los datos

Las variantes de una misma representación gráfica transmiten distinta información

5 pautas que suelo seguir para crear representaciones de datos

Cuando tengo que crear una visualización de datos, hay 5 líneas rojas que procuro no cruzar:

  1. Uso una estética limpia, minimalista. Intento que el formato no distraiga, usando una paleta de colores reducida y jugando con la saturacion.
  2. Me esfuerzo en no acumular demasiada información en una misma representación. Si hay muchos datos, los agrupo por tipo y hago representaciones diferenciadas.
  3. Procuro que los datos aparezcan siguendo una secuencia lógica. Si hay un hilo conductor que ayude a sacar conclusiones, lo sigo.
  4. Evito poner más de unas pocas palabras acompañando a las imágenes. Prefiero una leyenda a tener texto encima de una gráfica.
  5. Hay dos datos que deben destacar: por qué esa información es importante y qué conclusión puede extraerse de ella.

 

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