Somos seres complejos. Hay demasiados aspectos que influyen en nuestras historias y experiencias. Todo lo que hemos vivido pudo haber sido distinto si hubiéramos tenido otro color de piel, estatus económico, empleo, familia, hogar, o escuela. Sin embargo, cuando visualizamos datos, fácilmente podemos olvidar que esos puntos en la gráfica son personas. En muchas ocasiones no estamos conscientes de cómo o porqué una visualización puede afectar el estado emocional de una persona o incluso su futuro.
Por eso, en esta publicación quiero que reflexionemos y seamos más intencionales con los diseños de nuestras visualizaciones o narrativas. Si algo quiero que se lleven al final de esto es que cada vez que trabajen en un proyecto se pregunten “Si yo fuera un dato en esta visualización ¿cómo me sentiría? ”.
Empatía y datos:
- Examina tus datos y comunica tu descubrimientos:
- Cuestiona de dónde vienen
- Quiénes están incluidos y quiénes han sido excluidos
- Cómo se recopiló la información y porqué
- Quién se beneficia de la información y quién se afecta
- Usa lenguaje que dé prioridad a las personas y no a las características, por ejemplo:
- personas con discapacidad en lugar de discapacitados
- una persona con asma en lugar de asmáticos
- Habla sobre personas, no sobre el color de la piel. Por ejemplo,
- personas negras en lugar de negros
- personas blancas en lugar de blancos
- A veces, hace sentido ordenar los datos de mayor representación a menor. Sin embargo, hacerlo siempre así puede dar la falsa impresión de que aquellos que aparecen primero, son la norma o la expectativa. En lugar de ordernarlo sin darle mucho pensamiento, evalúa si otros métodos para ordenar datos funcionan para lo que quieres comunicar:
- orden alfabético
- proporción al tamaño de la muestra
- Identifica y especifica aquellos grupos que faltan en tus datos. Considera alternativas para la opción de “Otro” :
- Otra raza
- Grupos adicionales
- Autodescripciones
- Autodefiniciones
- Identidad no listada
- Identidad no listada en el formulario
- Evita reforzar estereotipos de género o de razas a través del uso de colores.
- Evita utilizar colores como el rosado o azul para identificar géneros.
- Evita el uso de paletas de colores de más claros a más oscuros para representar grupos demográficos.
- Presta atención al uso de iconos y figuras, evita usar:
- figuras que estereotipan los géneros en profesiones (ocupaciones)
- símbolos que representan movimientos de opresión
Ejemplo de empatía y datos:
En esta visualización hay algunas áreas de oportunidad:
- El color rosado es un color relacionado a estereotipos de género
- Los íconos utilizados (con trajes) también refuerzan estereotipos de género
- La escala del eje vertical ( eje de Y) no comienza en cero, por lo tanto:
- Personas de menor estatura se pueden sentir invisibilizadas
- Personas de mayor estatura pueden sentirse desproporcionadas
- No está claro porqué solo se presentan esos países
- Algunos íconos comparten colores, pero los datos no tienen relación
¿Y ahora qué?
No porque estemos buscando ser objetivos y presentar datos, tenemos que dejar a un lado la empatía. De hecho, una visualización bien diseñada puede llevar mensajes más fuertes y lograr que decisiones sean tomadas para el beneficio de las personas representadas.
Como comunicadores de datos, analistas,, embajadores…entre otros roles, tenemos la responsabilidad de continuar aprendiendo y aplicando esto en nuestros proyectos. Recuerda que el lenguaje y constructos sociales evolucionan, así que puede que haya cosas que en el pasado podían ser aceptables pero ya no. Está bien reconocer cuando no sabemos de un tema. Se vale regresar a proyectos viejos y rediseñarlos basados en nuevo conocimiento. En ocasiones, las ofensas e impacto negativo no se hacen de manera intencional, pero tienen grandes consecuencias.
Referencia:
Esta publicación ha sido inspirada por el proyecto “Do No Harm Guide: Applying Equity Awareness in Data Visualization”. Esta guía fue auspiciada por el Urban Institute y creada por Jonathan Schwabish y Alice Feng.