Nuestros estudiantes del MBA en Periodismo de Datos elaboraron una serie de tutoriales como proyecto final del curso Low Code: Transformando datos en noticias sin programación, impartido por el profesor Adriano Belisário. Este mes puedes consultar algunos de sus trabajos y... Disfruta de las aventuras con los tutoriales que han creado. Hoy puedes ver el tutorial de Ana Soraggi.
Uno de los problemas que surgen en el proceso de visualización de datos está relacionado con la elección de la herramienta, ya que actualmente existen diversas posibilidades. Estas también varían en la cantidad y calidad de los recursos que ofrecen, así como en el grado de complejidad de su aplicación. Por lo tanto, es posible crear visualizaciones utilizando la herramienta de gráficos de un editor de hojas de cálculo, como Google Spreadsheets, o utilizando software vectorial, como Adobe Illustrator, y bibliotecas desarrolladas a partir de lenguajes de programación como Python, R o JavaScript.
Entre estos dos puntos, es posible encontrar herramientas intermedias disponibles en línea. Suelen ser intuitivas y cuentan con un buen soporte por parte de los desarrolladores o de la propia comunidad. Además, permiten crear visualizaciones más complejas que las de los editores de hojas de cálculo y, en algunos casos, incluso ofrecen funciones interactivas. Por lo tanto, pueden ser un buen punto de partida para explorar nuevas posibilidades de visualización de datos.
Aun así, elegir con cuál de estas herramientas empezar es un desafío, ya que actualmente existen varias opciones disponibles. El mejor enfoque sigue siendo conocer y probar las características que ofrece cada una para determinar cuál es la más adecuada para su contexto. Este ejercicio es muy útil, ya que las posibilidades de presentar un conjunto de datos visualmente no suelen limitarse a una sola alternativa. Por lo tanto, familiarizarse con las características que ofrecen algunas de estas herramientas puede facilitar su proceso de selección al crear este material.
Por lo tanto, el objetivo de este tutorial es presentar las características generales que suelen ofrecer estas herramientas, comenzando con una presentación del flujo de trabajo para crear un gráfico en Datawrapper. Las cuestiones planteadas pueden servir como punto de partida para explorar otras herramientas de visualización disponibles. Algunas de ellas se enumeran al final de este texto.
1. Recursos gratuitos disponibles
Datawrapper ofrece opciones de acceso gratuito o suscripción para personas o empresas, incluido más soporte y recursos.
En la versión gratuita, puedes publicar vistas previas ilimitadas con atribución a la plataforma y exportarlas como archivos PNG o como un enlace para insertarlas en tu página web. Los planes de pago ofrecen más funciones y soporte. Al final de esta página, puedes comparar las diferencias entre los planes.
2. Flujo de trabajo
Para empezar a trabajar, necesitas crear una cuenta que te dará acceso a tu espacio de trabajo. En esta página puedes crear un proyecto y acceder a proyectos ya desarrollados. La plataforma ofrece la posibilidad de desarrollar visualizaciones utilizando tres enfoques principales: gráficos, mapas y tablas.
Gráficos: la herramienta ofrece 19 plantillas de gráficos que se pueden personalizar con ajustes y algunos atributos, creación de leyendas y comentarios y especificaciones de diseño.
Mapas: la herramienta permite el desarrollo de 3 tipos de mapas.
Tablas: la herramienta permite incluir gráficos en tablas y agregar otros elementos visuales, como colores e íconos.
Este tutorial se centra en el flujo de trabajo para desarrollar gráficos.
Al iniciar un nuevo proyecto, el primer paso que solicita la plataforma es... importación de datosSe ofrecen cuatro opciones de formato de archivo para los datos: copiar y pegar los datos en el campo indicado, XSL/CSC, Hoja de Cálculo de Google o acceder al conjunto de datos mediante un enlace externo. Para probar y explorar la herramienta, se proporcionan algunas bases de datos de ejemplo.
El siguiente paso consiste en comprobarlo. y descripción de los datos Esto permite que la herramienta comprenda qué es un número, una fecha y un texto. Este paso es necesario para garantizar que el gráfico asigne y muestre correctamente la información y las relaciones que proporciona el conjunto de datos. En este punto, es posible realizar ajustes específicos en la organización de los datos, como cambiar filas a columnas, definir encabezados o especificar el formato correcto de número y fecha.
La tercera etapa consiste en construcción de visualización Comienza definiendo el tipo de gráfico. En este punto, es útil realizar pruebas para ver el comportamiento de los datos e identificar qué gráfico muestra mejor la relación entre los datos que desea resaltar. Simplemente haga clic en los tipos de gráfico a la izquierda y se cargarán las visualizaciones.
Una vez definido el gráfico, es posible ajustar algunos de sus atributos, como colores y leyendas, o incluso la organización y el orden de los datos en la visualización. Estas posibilidades de personalización varían según la visualización elegida previamente.
En la sección de notas, puede insertar texto que proporcione contexto para comprender las relaciones presentadas en la visualización y contribuya a una buena comprensión.
Prácticas de transparencia. Así, es posible insertar un título, una descripción, notas, la fuente y el acceso a los datos, la autoría del gráfico y una descripción de la información que se pretende leer con herramientas de accesibilidad. Otra función de accesibilidad que ofrece la plataforma está relacionada con la verificación de color. Así, si los colores elegidos para la visualización dificultan la comprensión de una persona con alguna discapacidad visual, la plataforma genera una alerta en el campo resaltado.
Finalmente, en el tercer paso, la pestaña de diseño permite realizar ajustes adicionales a la presentación de los datos, especialmente útiles si se aplican a una página web. Además, en cuanto al diseño, siempre se puede probar el comportamiento de visualización en pantallas de escritorio, móviles y tabletas en el campo resaltado.
Una vez completada la visualización, el cuarto paso permite exportarla como archivo PNG o crear un enlace para incluirla en páginas web.
Conclusión
La elección de una herramienta para crear una visualización de datos depende de varios factores, desde el conjunto de datos y las relaciones que se desean representar hasta cuestiones más prácticas, como el tiempo disponible para completar la tarea. Cada herramienta presenta sus propias particularidades y limitaciones, y comprenderlas facilita el desarrollo de un proyecto de visualización de datos.
Datawrapper es una herramienta interesante para empezar a crear visualizaciones más elaboradas, ya que su flujo de trabajo es muy intuitivo y ofrece bases de datos para explorar sus funciones. Además, en la propia plataforma se puede encontrar orientación sobre la herramienta y conocimientos sobre el proceso de visualización de datos. Otro recurso educativo es una propuesta de presentación para impartir formación sobre la herramienta. Sin embargo, un posible obstáculo es el idioma, ya que todo el material y la plataforma están en inglés.
Por último, aquí hay una selección de otras herramientas para crear visualizaciones:
- a. Florecer
- b. Tableau Public
- c. Gráficos sin procesar
- d. Infograma
