5 exemplos de visualizações de dados ruins

Mesmo quando temos as melhores intenções ao nos comunicarmos através de elementos visuais, estes nem sempre saem do jeito que queremos. Algumas vezes, isto é resultado de um eixo rotulado incorretamente ou de uma escolha errônea de cor. Outras vezes, podemos apenas escolher o tipo errado de gráfico. Qualquer que seja o caso, uma visualização de dados ruim pode corromper a mensagem que queremos comunicar ao público – ou levá-los a tirar conclusões equivocadas.

Para ajudá-lo a identificar o que não fazer quando criando uma visualização de dados, recrutamos a ajuda de Ed Cook, Ph.D. Ele é presidente da The Change Decision e professor visitante na Universidade de Richmond, onde ensina analítica e frequentemente utiliza e revisa todos os tipos de elementos visuais.

Cook reuniu diversos elementos visuais que não atingem seus objetivos. Continue lendo para conhecer seus exemplos e análise.

Visualizações de dados ruins: 5 exemplos

1. Um gráfico de barras 3D incorreto

“Nunca use gráficos de barras 3D,” diz Cook. Embora tenham uma aparência elegante, raramente fazem um bom trabalho em comunicar informações importantes para seu público. Observando além do fator impressionabilidade, gráficos de barras 3D são normalmente difíceis de ler, tornando-os tão problemáticos que seu uso não vale a pena.

“Nunca me deparei com um conjunto de dados onde o uso de um gráfico de barras 3D pudesse ser considerado a melhor abordagem,” afirma Cook.

Este gráfico de barras 3D em particular parece estar fazendo uma comparação entre informações médicas, mas, como Cook mencionou acima sobre este tipo de gráfico, ele é bastante difícil de ler. Você precisa inclinar o gráfico (ou sua cabeça) para avaliar os pontos de dados. Além disso, suas linhas dificultam uma comparação precisa, pois seus valores e barras estão muito distantes para notar a diferença.

“Se você comparar suas hipóteses visuais à tabela de dados relacionada, provavelmente estaria incorreto,” afirma Cook.

2. Um gráfico circular que deveria ter sido um gráfico de barras

“Gráficos circulares são bastante limitados em seu uso. Mas eles servem, inerentemente, para alcançar uma porcentagem de soma. Este não segue essa regra geral,” diz Cook. Na verdade, seus números não parecem resultar em um total razoável.

Cook acredita que o gráfico compara os 10 maiores salários de diferentes indivíduos. Se este for o caso, então o criador da visualização de dados deveria ter usado um gráfico de barras simples. “Gráficos circulares não são eficientes para a comparação de dados não-somatórios, especialmente se houver um elemento de tempo”, explica Cook. “Um gráfico de barras, neste caso, tornaria sua compreensão muito mais fácil.”

Dica

Gostaria de conhecer um resumo completo sobre a visualização de dados? Confira este guia completo sobre visualização de dados que criamos.

3. Um gráfico de linhas contínuas sendo usado para retratar dados discretos

Cook explica que existem algumas coisas erradas com esse gráfico. Para começar, este é um gráfico de linhas que deveria representar uma continuidade, mas seus pontos de dados são discretos – ou seja, possuem apenas um determinado número de valores. Nesse caso, os pontos aparentam estar apresentando porcentagens de participação de mercado em um determinado ano.

“Os anos também representam um problema, pois aparentam ser inclusivos, o que é um pouco confuso. Quanto tempo cada ponto de dados inclui?” questiona Cook.

Também existem informações entre os pontos, logo, desenhar uma linha de um ponto de dados para o seguinte é um ato enganoso. De acordo com Cook, “este conjunto de dados seria melhor representado por um gráfico de barras”. Desta forma, cada valor discreto corresponderia a um determinado ano.”

4. Uma visualização geográfica enganosa

“Embora esta visualização seja interessante de se ver, o uso de um mapa não auxilia na compreensão do que está acontecendo aqui,” diz Cook. Por exemplo, o fato do estado de Oklahoma estar representado em vermelho ou de outros estados possuírem cores parcialmente diferentes não significa nada. Além disso, as diferenças raciais e étnicas não possuem nenhuma correlação com os estados.

O criador está tentando mostrar um valor linear ao longo do tempo, mas usando uma visualização representada por uma área. Isso torna a comparação mais difícil. Além disso, o tamanho das faixas de cores e porcentagens associadas não são coerentes com a geografia. O valor 8%, por exemplo, não representa 8% do mapa.

“Por fim, existia uma população asiática de 0% em 2010? O mapa o leva a acreditar que sim. Contudo, não podemos ter certeza, o que é exatamente o problema”, explica Cook.

5. Um gráfico confuso (e esteticamente desagradável)

“Este gráfico está muito tumultuado. O público é muito sobrecarregado com informações visuais para descobrir qualquer coisa significativa”, diz Cook. Ele também é visualmente desagradável, o que por si só não é um grande problema, mas é certamente algo que um desenvolvedor deve considerar no processo de design.

“No geral, é apenas muito difícil de ler. Deve ser dividido em pelo menos dois recursos visuais para que a mensagem não se perca”, sugere Cook.

Ilustração à mão criada por rawpixel.com – www.freepik.com

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