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Data visualization · Leggere i dati

Quanto si può imparare pubblicando 2500 grafici all’anno?

Ma sopratutto, quali grafici è meglio selezionare? Sulla base di quali criteri? Proviamo ad individuare alcuni criteri fondamentali.
2 aprile 2021
3 minuti

Quando abbiamo suggerito otto newsletter in tema dati per aumentare i punti di vista, abbiamo messo anche Off the charts, appena lanciata dal team di data journalism dell’Economist. Esce il martedì ed è particolarmente interessante per chi lavora con i dati, perché racconta il dietro le quinte dei lavori pubblicati sul magazine online nell’uscita cartacea: ogni settimana i giornalisti producono circa 40-60 grafici, per un totale di 2500 all’anno. Di queste, raccontano nell’ultimo numero, circa 800 sono grafici a barre.

Tra i più semplici da creare e comprendere, aggiungono. Ma anche tra i grafici a barre ci sono diverse scelte che possono essere fatte perché un dato e un fenomeno vengano compresi al meglio. Anche solo su Datawrapper, il tool online che consigliamo spesso per realizzare visualizzazioni interattive online, ce ne sono 5 tipi diversi.

Per esempio, qual è la forma migliore per comparare due situazioni diverse?

In questo articolo l’Economist ha provato a dimostrare che in UK gli over70 praticano già una forma di distanziamento sociale che potrebbe proteggerli dal virus, mentre in Italia questa fascia di popolazione frequenta persone di diversa età, ed è potenzialmente più esposta al contagio:

Per confrontare due categorie di solito il primo grafico è già efficace, ma in questo caso il dato più rilevante, cioè quello che riguarda i 70enni viene evidenziato meglio dal secondo grafico.

Nella newsletter, di cui vi lasciamo il link, ci sono altri esempi. Potrebbero sembrare paranoie da designer, e invece anche come lettori e lettrici dovremmo interrogarci su quale sia il messaggio principale che un grafico vuole raccontarci: “non sono opere d’arte da ammirare”, ricorda spesso Alberto Cairo, esperto di visualizzazioni di dati, ma da studiare, leggere, comprendere.

E sì, un aiuto ci arriva dalle riflessioni di chi li produce. Come il blog del già citato Datawrapper, ci sono molte guide alla scelta del grafico migliore, ma anche dei colori, per esempio quando si tratta di rappresentare uomini e donne. Ne abbiamo parlato anche nel webinar su come creare data visualization inclusive.

C’è anche chi si è chiesto se visualizzare le vittime di una tragedia con simboli neutri (es. i pallini) oppure impersonificarli con delle icone umane potesse aiutare di più l’empatia di chi li guarda e aumentare per esempio la possibilità di donazioni alle organizzazioni che si trovano nei contesti di crisi: ebbene, sembra di no.
Sempre di mortalità si occupa Max Roser, fondatore del sito Our World in Data, spiegando quali sono le curve migliori per rappresentarla

Creatività o leggibilità?
Sempre Alberto Cairo direbbe “funzionalità”, ma un vero equilibrio tra le due sarebbe “fai un grafico che il tuo pubblico possa capire”. A volte un fumetto è meglio di un grafico a linee, l’arte è meglio del minimalismo. Se ne discute in questo pezzo della Data Visualization Society.

Ti ricordiamo infine che qui sul magazine abbiamo un’intera sezione dedicata alla lettura dei dati. Eccola qui

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