Buenas y malas prácticas en la visualización de datos: qué hacer y qué evitar✅❌

Visualizar bien también es una responsabilidad 🎯

La visualización de datos permite transformar información compleja en mensajes comprensibles. Sin embargo, su impacto no depende únicamente del diseño gráfico, sino de decisiones éticas, técnicas y comunicativas.

Un gráfico puede aclarar una realidad o distorsionarla por completo. Por ello, es fundamental conocer qué se debe hacer y qué no se debe hacer al diseñar visualizaciones de datos, especialmente en contextos académicos, empresariales y de toma de decisiones.

✅ Qué se debe hacer al crear visualizaciones de datos

1️⃣ Conocer a la audiencia 👥

Toda visualización debe adaptarse a:

• El nivel de conocimiento técnico del público

• El contexto en el que se presentará

• El interés real en los datos

Una visualización para directivos no es igual a una diseñada para analistas o estudiantes.

2️⃣ Mantener la visualización simple 🧩

• Enfocarse en un mensaje clave

• Eliminar adornos innecesarios

• Evitar saturación de datos o colores

La claridad siempre debe prevalecer sobre la estética.

3️⃣ Elegir el tipo de gráfico adecuado 📊

Cada gráfico responde mejor a un objetivo específico:

• Comparar → barras o columnas

• Mostrar tendencias → líneas

• Analizar relaciones → dispersión

• Mostrar composición → barras apiladas o treemap

Es fundamental conocer las fortalezas y limitaciones de cada gráfico antes de usarlo.

4️⃣ Usar el color con criterio 🎨

El color debe:

• Resaltar información clave

• Ayudar a diferenciar categorías

• Guiar la atención del espectador

Evitar combinaciones confusas o excesivamente saturadas.

5️⃣ Proporcionar contexto 🧭

Toda visualización debe incluir:

• Títulos claros

• Etiquetas de ejes

• Unidades de medida

• Leyendas comprensibles

Sin contexto, los datos pierden significado.

6️⃣ Probar la visualización antes de publicarla 🔍

Probar el gráfico con una audiencia de muestra permite:

• Detectar confusiones

• Verificar claridad

• Ajustar el mensaje visual

Una visualización efectiva debe entenderse sin explicación adicional.

❌ Qué no se debe hacer en la visualización de datos

1️⃣ No manipular los datos ⚠️

• No ajustar datos para apoyar una opinión

• No ocultar información relevante

• No exagerar resultados

La visualización debe ser precisa y honesta.

2️⃣ No complicar innecesariamente el diseño 🚫

• Evitar decoraciones superfluas

• No sobrecargar con iconos o efectos

• No convertir el gráfico en un elemento artístico sin propósito

La forma nunca debe eclipsar el contenido.

3️⃣ No usar escalas engañosas 📉

Las escalas incorrectas pueden:

• Exagerar diferencias

• Minimizar cambios relevantes

• Generar interpretaciones erróneas

Siempre se debe respetar la proporcionalidad.

4️⃣ No usar demasiadas categorías 🔢

Un exceso de categorías:

• Dificulta la lectura

• Satura visualmente

• Reduce la comprensión

Cuando hay muchos valores, es preferible agrupar o resumir.

5️⃣ No ignorar la accesibilidad ♿

Una visualización debe ser accesible para:

• Personas con daltonismo

• Usuarios con baja visión

• Diferentes dispositivos y formatos

El color no debe ser el único medio para transmitir información.

6️⃣ No descuidar el contexto 📄

Nunca se debe omitir:

• Fuente de los datos

• Periodo de tiempo analizado

• Método de recopilación (cuando aplique)

El contexto respalda la credibilidad del gráfico.

Visualizar datos también es un acto ético ⚖️

La visualización de datos no es neutral. Cada decisión visual comunica algo y puede influir en la percepción del espectador. Por ello, el diseño de gráficos implica una responsabilidad ética: informar sin manipular.

Una buena visualización debe ser:

• Clara

• Precisa

• Accesible

• Honesta

Beneficios de aplicar buenas prácticas ✔️

• Mejor comprensión de los datos

• Mayor confianza del público

• Decisiones más informadas

• Reducción de errores de interpretación

• Comunicación efectiva del mensaje

Preguntas frecuentes (FAQ) ❓

¿Un gráfico atractivo siempre es un buen gráfico?
No. Puede ser visualmente atractivo pero confuso o engañoso.

¿La visualización puede manipular opiniones?
Sí, si se usan escalas, colores o selecciones de datos de forma incorrecta.

¿Es necesario pensar en accesibilidad?
Sí. Una visualización debe ser inclusiva.

¿Menos datos siempre es mejor?
No siempre, pero el exceso sin jerarquía dificulta la comprensión.

La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar conocimiento, pero su eficacia depende del criterio con el que se diseñe. Conocer qué hacer y qué evitar permite crear gráficos que informan, convencen y respetan la integridad de los datos.

Visualizar bien no es solo diseñar mejor, es comunicar con responsabilidad.

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Fernando Juca Maldonado

Ingeniero en Sistemas de Información y docente universitario en el área de tecnología. Especialista en el desarrollo de sitios web, plataformas e-commerce y entornos virtuales de aprendizaje basados en Moodle. Experiencia en soluciones tecnológicas aplicadas a la educación y a la transformación digital de organizaciones.

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