Pubblicato il 25 Settembre 2018Ultimo Aggiornamento: 20 Settembre 2021

Una delle cose che si legge più spesso quando si cercano consigli o “dritte” per visualizzazioni dati efficaci e di impatto, è di dedicare sempre qualche minuto al decluttering. Ripulire i grafici dagli elementi superflui, infatti, è il modo più sicuro per ridurre il carico cognitivo e facilitare la comprensione a chi dovrà interpretare la DataViz. Se ti sei perso la prima parte del post, qui trovi la spiegazione del perché sia importante tagliare tutto ciò che è in più. Noi ti consigliamo di dedicargli qualche minuto perché è una lettura interessante ma, per sintetizzare, sappi che è come isolare una voce in una stanza piena di persone: un modo sicuro per essere certi che chi ascolta riesca a capire bene.

In questa seconda parte, invece, spieghiamo come fare. Data visualization e decluttering: pronto a prendere appunti?

Data Visualization e Decluttering: tutto ciò che è eliminabile

L’abbiamo già detto in passato, lo ripetiamo con convinzione: creare visualizzazioni dati efficaci dal punto di vista comunicativo è un’operazione alla portata di tutti. Tuttavia non è semplice o immediato: occorre lavorarci su e dedicarvi tempo e attenzione. Ecco perché in giro ci sono così tanti grafici fatti male: perché è più semplice buttare i dati su Excel (o su un qualunque strumento di dataviz più avanzato) e prendere per buona qualunque visualizzazione venga fuori. E pensare che occuparsi di data visualization e decluttering richiede solo qualche minuto: eppure i risultati sono straordinari!

Se ti stai chiedendo cosa potresti mai tagliare nella tua data viz… scopriamolo subito insieme. Partiamo da questa visualizzazione davvero tremenda!

I contorni

Se c’è una cosa che puoi eliminare sempre, sono i contorni dei grafici. Il nostro cervello è predisposto in modo da ricomporre sempre figure riconoscibili, anche a costo di riempire i vuoti. Per questo non c’è bisogno di chiudere la visualizzazione in un rettangolo, il grafico è molto meglio senza.

Le linee di proiezione

Per lo stesso concetto, le linee di proiezione sono superflue: il cervello è perfettamente in grado di orientarsi seguendo una linea immaginaria e consultando l’asse delle y.

Le etichette dati

Le etichette dei dati sono una delle cose visivamente più disturbanti che esista. Ma non è solo questione grafica: tutti quei numeri deconcentrano, siamo spinti a leggerli per cercare di capire quali siano i più significativi e, per fare questo, ci perdiamo le informazioni davvero importanti. La scelta migliore è eliminarli tutti e lasciare solo quelli che riteniamo rilevanti: un picco o, in questo caso, un valore di arrivo o di partenza. In questo modo chi legge il grafico ha modo di capire immediatamente qual è l’informazione che vogliamo trasmettere.

Gli assi

Non è una regola fissa ma, molto spesso, gli assi possono essere eliminati con la stessa facilità con cui si eliminano il contorno e le linee di proiezione. La regola è sempre la stessa: il cervello tende a ricostruire linee e forme anche lì dove non sono disegnate. Nei grafici a barra, per esempio, spesso l’asse delle x è superflua. Non esiste una regola unica perché tutto dipende da quanto è importante individuare l’entità precisa di ogni valore. In questo caso può essere eliminata l’asse delle y: l’importante è l’andamento delle due linee, non il valore dei rispettivi punti.

 

La legenda

Nessuna data visualization può essere compresa senza senza legenda, eliminarla sarebbe un errore. Quello che possiamo fare in materia di data visualization e decluttering, però, è ridurre al minimo il fastidio di dover spostare continuamente lo sguardo per consultarla. Quando è possibile, quindi, è bene inserire la descrizione di un elemento direttamente vicino allo stesso. In questo caso le scritte sono state inserite alle fine delle due linee temporali. La chicca? Renderle cromaticamente uguali ;)

Non solo decluttering

Occuparsi di data visualization e decluttering è importante, certo: eppure non è tutto. Ci sono tante altre variabili su cui intervenire. Per esempio perché non sfruttare il titolo per trasformarlo da descrizione asettica a messaggio? E perché non semplificare la lettura trasformando i dati evidenziati in percentuali? O ancora, perché non sfruttare l’importanza delle convenzioni cromatiche per semplificare la convenzione? E siamo sicuri di aver scelto il grafico giusto? Abbiamo messo in pratica tutti questi suggerimenti…

Insomma, le possibilità per migliorare i tuoi grafici e ripulirli facendo decluttering sono davvero tante. È tutta questione di esperienza!

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Un articolo scritto da Fabio Piccigallo

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"Visualization can help detach your focus from the individual data points and explore them from a different angle." Nathan Yau

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