Pubblicato il 2 Agosto 2018Ultimo Aggiornamento: 14 Settembre 2021

Solo chi non fa, non sbaglia” dicevano i nostri nonni. E anche quando si tratta di visualizzazione dati, il detto non fa eccezione. Anzi, è particolarmente vero: la data visualization può essere tanto bella quanto difficile. Chiunque, per lavoro o per passione, con costanza o sporadicamente, abbia avuto a che fare con la rappresentazione di dati, lo sa: ogni grafico può sempre essere migliorato, perfezionato, potenziato. In sintesi, reso più comunicativo. Se è vero che la pratica rende sempre più bravi, è anche vero che ci sono degli errori molto comuni che sono duri a morire e che invece possono e anzi devono essere evitati. Curioso di conoscere gli scivoloni più frequenti? Scopriamoli insieme.

Visualizzare bene per comunicare efficacemente: gli errori da evitare

Previsioni meteo ed exit poll, andamento dell’inflazione e previsioni economiche, pubblicità e report aziendali. Le rappresentazioni dati ormai sono ovunque: il cervello elabora le immagini molto più velocemente delle parole. È per questo che, nell’ottica di un risparmio di tempo oltre che cognitivo, comunicare per immagini è molto più fruttuoso, utile ed interessante.

Ma proprio per il loro grosso potere comunicativo, è fondamentale imparare a visualizzare correttamente. Le DataViz devono infatti essere usate con cautela. E cioè: senza essere manipolate, volutamente e non, e rischiare di veicolare messaggi distorti. Per farlo serve senso critico, attenzione e correttezza. Intanto, è buona norma conoscere (ed evitare) questi quattro errori molto comuni.

I quattro errori più comuni della data visualization

    1. Non rispettare le convenzioni

      Le convenzioni sono qualcosa di più che semplici accordi non scritti che sarebbe meglio rispettare: sono sistemi di rappresentazione estremamente interiorizzati. Un esempio su tutti? Il rosso e il verde. Se vi trovaste in un paese straniero e, fermi al semaforo, scopriste che il rosso è in basso e il verde è in alto, cosa fareste? Passereste quando si accende la luce in alto verde o quella in basso rossa? Scommettiamo che passereste comunque con il verde? Il verde, soprattutto quando usato in abbinamento con il rosso, è ormai associato al via libera, al positivo, al pieno. Viceversa, il rosso significa stop, alt, allarme, negativo. Nonostante la frase “essere al verde”, perdite e guadagni sono contrassegnate rispettivamente in rosso e verde. Tutto questo per dire una cosa: le convenzioni sono estremamente importanti e non tenerne conto o peggio volerle volutamente manipolare per alterare il significato delle rappresentazioni dati, è un errore enorme da evitare assolutamente.

      In questo grafico c’è decisamente qualcosa che non va…

    2. Utilizzare i grafici 3D

      I 3D sono l’incubo di qualunque (bravo) visualizzatore dati. Nonostante chi si occupi di visualizzazione dati debba necessariamente avere qualche capacità di graphic design, la predilezione per l’estetica del grafico non deve mai prendere il sopravvento. Nonostante possano sembrare più belli, più accattivanti, meno piatti e noiosi, i grafici 3D vanno evitati sempre, senza se e senza ma. Il motivo è semplice: alterando l’immagine, distorcono i dati in maniera spesso drastica, rendendo impossibile al cervello umano decifrare correttamente ciò che sta guardando. Un esempio su tutti? La parte verde e quella rossa sembrano uguali, vero? Eppure la differenza è di 10 punti percentuali…

    3. Tagliare l’origine degli assi

      A parte qualche raro caso, la regola generale è: mai tagliare arbitrariamente l’origine degli assi. Il rischio è, ancora una volta, quello di alterare la percezione. Facciamo un esempio: a giudicare dal grafico a sinistra, parrebbe che negli ultimi anni gli studenti diplomati siano triplicati. A ben vedere, però, ci si accorge che si è semplicemente passati dal 75 all’82%. Sette punti percentuali non sono pochi, certo: ma di sicuro non sono ciò che sembravano!

    4. Definire male l’asse delle y

      Può sembrare una contraddizione con quanto appena detto, ma a volte tagliare l’asse delle y è necessario. In realtà il principio sottostante è lo stesso: assicurarsi sempre che la data visualization rispetti il messaggio ed il reale valore dei dati. Per questo è importante assicurarsi di definire l’asse delle y in maniera tale che non alteri la percezione dei numeri che stiamo rappresentando. Così come nell’immagine qui su ridurre molto l’asse delle y rischia di fuorviare l’informazione, così ampliarla può togliere valore a ciò che cerchiamo di dire. Un esempio molto chiaro è questo qui sotto: nel primo caso, l’aumento della temperatura media sparisce. Nel secondo caso, invece, appare evidente come nell’ultimo secolo la terra si stia surriscaldando. In questo caso due gradi sono un numero molto significativo!

 

Visualizzare correttamente non è semplice e non sempre buona volontà e correttezza bastano. Serve studiare: imparando come evitare gli errori più comuni, certo, ma anche come utilizzare correttamente alcune strategie. Per questo molti si rivolgono a noi per imparare a padroneggiare l’arte della DataViz. Curioso di saperne di più?

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Un articolo scritto da Fabio Piccigallo

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"The connection between data and what it represents is the key to visualization that means something. It is key to thoughtful data analysis. It is key to a deeper understanding of your data." Nathan Yau

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