¿De qué van mis cursos?

      El pasado 12 de Septiembre impartí un curso de introducción a la infografía científica en NAUKAS2015; después de los comentarios y reacciones de sorpresa por su contenido y utilidad me animo a hablaros sobre mis cursos.

     El objetivo de estos cursos es claro y rotundo: mejorar el material gráfico para poder transmitir mejor el conocimiento científico. Es decir, hacer gráficos más claros, más efectivos, más fáciles y más rápidos de entender; ya que “las habilidades necesarias para una visualización de información eficaz no son intuitivas, sino que se basan en principios que deben ser aprendidos” (Stephen Few). 


      ¿A qué material gráfico me refiero? En ciencia y tecnología son gráficos de datos y diagramas (mapas, dibujos, esquemas, rutas metabólicas, diagramas de procesos, de árboles, mapas de secuencias, etc.) Pero principalmente gráficos de datos que son el pan nuestro de cada día.

        ¿En qué soportes aparece este material gráfico? Estos gráficos se utilizan para ilustrar diapositivas, artículos científicos y de divulgación, posts, posters, tesis, abstract gráficos, protocolos, etc. Los gráficos son la columna vertebral de estos documentos, por lo tanto hacer unos buenos gráficos mejora el documento en general, ayudando a entender el contenido y atrayendo a la audiencia.

       ¿A quién van dirigidos mis cursos? A todo profesional de la ciencia y la tecnología: investigadores, docentes, tecnólogos y divulgadores que necesiten de los gráficos para transmitir su trabajo.

       ¿Para qué? Para tener gráficos más eficaces, comprensibles, estéticos, recordables e identificables; que aumenten el impacto de nuestra ciencia y para reducir los tiempos dedicados a la creación de gráficos al disponer de herramientas, objetivos y criterios más claros.

       ¿Cúando puedo necesitar el curso? Si no estas totalmente satisfecho con tus gráficos o crees que tienes margen de mejora, si las herramientas de que dispones te parecen insuficientes o si tus gráficos los diseñas siguiendo estos criterios o metodologias:

• Gusto personal.

• Lo haces como se hace en tu laboratorio.

• Le das varias vueltas hasta que das con un diseño que te parece apto.

• Te fiás de los diseños por defecto que tienen tus programas y no vas más allá.

       En el curso se enseñan los factores  a tener en cuenta para lograr un diseño lógico, donde cada parte del diseño está planificada y razonada. Se enseñan herramientas multiplataforma, sencillas y profesionales que nos permiten todas las opciones para llevar a cabo ese diseño lógico. Dependiendo del tiempo del curso se profundiza más o menos en los contenidos.

       No es necesario saber dibujar para crear o mejorar nuestros gráficos, de hecho, en los cursos ni se necesita ni se enseña. No obstante en ciertas ocasiones conocimientos de dibujo y arte pueden ayudar.

       El curso es práctico y útil al 100%, muestra un camino que nos permite mejorar significativamente nuestra comunicación científica a través de la realización de gráficos.
     
      ¡Hasta pronto!

El arte de hacer un buen gráfico

Los gráficos son parte fundamental de los contenidos científicos. Comunican datos complejos, relaciones y tendencias que solo con números y texto serían difíciles de transmitir. Deben ser eficaces, claros y precisos. Sin embargo, su diseño suele estar relegado a un segundo plano y limitarse a plantillas de hojas de cálculo “por defecto” que generan gráficos inapropiados, ininteligibles y, a veces, ilegibles (ver figuras 1 y 2). No es de extrañar: ¿en qué facultad se enseña a diseñarlos? Este artículo, publicado originalmente en la revista BIOGAIA-2015 del Colegio Oficial de Biólogos de Euskadi,  analiza los distintos factores a considerar y presenta una serie de pautas básicas para diseñar gráficos más eficaces y mejorar así la trasmisión de la ciencia.

Figura 1. Gráfico de columnas creado con los párametros "por defecto" de la hoja de cálculo del paquete de LibreOffice. Las letras y flechas rojas indican los elementos del gráfico que deberían ser cambiados.

Figura 2. Gráfico de líneas creado con los párametros "por defecto" de la hoja de cálculo del paquete de LibreOffice. Las letras y flechas rojas indican los elementos del gráfico que deberían ser cambiados.

 Figuras: las verdaderas protagonistas
El cerebro descifra y recuerda de forma más eficaz las imágenes que las palabras (John Medina, Brain Rules. 2008). Tu audiencia o tus lectores prestan instintivamente más atención a los gráficos que al texto, por lo que organizar las figuras de manera que reflejen el contenido científico del texto ayuda a captar su atención y a mejorar la comprensión. Recuerda que no es lo mismo preparar un gráfico para un póster, artículo o presentación. Antes de diseñarlo, identifica también el soporte donde va a ser editado, ya que los colores, tamaños, leyenda y diseño en general pueden variar.

¿Cuándo es necesario un gráfico?
Los gráficos se utilizan para comunicar de forma sencilla lo complejo y representar tendencias, diferencias e interacciones entre datos. No utilices un gráfico si las relaciones entre los datos no son interesantes o significativas. Si tienes pocos valores, resúmelos en el texto o utiliza una tabla para presentarlos. Uno de los errores más comunes cuando se utiliza un gráfico es escoger el equivocado, por lo que asegúrate de seleccionar el que más se ajusta a tus datos. Si mostrar muchas series a la vez resulta confuso, te recomiendo que prepares dos gráficos. No representes más de 8 series en los gráficos de barras. En los gráficos de líneas, 5 ya es multitud.

Ratio tinta:información: menos es más
En los gráficos cada línea, punto y palabra tiene una función y los objetos desprovistos de información son solo un estorbo. E. Tufte introdujo el concepto de “tablasura” en su libro de 1983 “The visual display of data visualization”. Este término engloba a todas esas líneas, gradientes, patrones, sombras o líneas de cuadrículas que son meramente decorativas y que distraen, confunden y aumentan el ratio tinta:información. Muestra solo lo esencial para destacar lo verdaderamente importante: tus datos.

Ejes, etiquetas y divisiones
Los ejes de las coordenadas representan los valores de las variables y de las categorías. Debes  elegir un grosor que sea visible pero que no domine por encima de los datos. Las divisiones de los ejes han de ayudar a situar visualmente los valores de las variables, por lo que debes escoger rangos fáciles de calcular como 0, 10, 20, etc. No desperdicies espacio: si el valor máximo es de 65, no tiene sentido que el eje llegue hasta 100. Las divisiones pueden sobresalir hacia dentro o hacia fuera del gráfico. Recomiendo un grosor igual o algo menor que el del eje y un máximo de cinco divisiones por eje. El texto de las etiquetas debe tener una tipografía y tamaño adecuado, como las de palo seco que resisten la reducción de tamaño y rotación. No olvides imprimir tu gráfico para comprobar que la letra es legible.

Leyenda: cuanto más cerca mejor
La leyenda ayuda a interpretar los símbolos utilizados en la representación de las variables. Estas claves explicativas deben estar cerca de los datos y no relegadas a un pie de página o a una esquina del gráfico. Evita que tu lector tenga que pasear la vista de un lado a otro del artículo buscando y recordando cada símbolo, ya que distrae su atención.

Color: el aliado perfecto
Es fundamental que los grupos de datos contrasten y se diferencien. Ten en cuenta que el 10% de los hombres y el 1% de las mujeres tienen algún tipo de deficiencia en la percepción de los colores. Puede que tu artículo acabe imprimiéndose en blanco y negro, por lo que deberías hacer siempre una copia en escala de grises para comprobar que los colores se diferencian bien. El blanco y el negro son una opción interesante, ya que son los colores que ofrecen un mayor contraste. Evita utilizar patrones de barras, puntos y degradados que despistan al lector y que no son otra cosa que “tablasura”.

Programas de diseño de gráficos
Mi consejo es que crees tus gráficos en hojas de cálculo como has hecho hasta ahora y que utilices las opciones del programa para integrar en la medida de lo posible las pautas descritas en este artículo. Luego puedes exportar tu gráfico a un editor de imagen vectorial y acabar de retocarlo. Te recomiendo programas de código abierto como Libreoffice para crear los gráficos e Inkscape para retocarlos.

Ahora, en las figuras 3 y 4 puedes ver como cambiando los parámetros que hemos citado se pueden corregir los gráficos “por defecto” que he mostrado al comentar el artículo.

Figura 3. Gráfico de columnas corregido con el programa de dibujo vectorial Inkscape.

Figura 4. Gráfico de líneas corregido con el programa de dibujo vectorial Inkscape.

Saber más
Siguiendo estos pequeños consejos lograrás realzar tus datos, mejorar el impacto visual de tus gráficos y ganar en comunicación científica. Pero si quieres saber más te recomiendo que eches un vistazo a estos libros:
- Designing Science Presentations: A Visual Guide to Figures, Papers, Slides, Posters, and
    More. Matt Carter, 2013
- The visual display of data visualization. E. Tufte, 1983