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Todos nos hemos vuelto muy conscientes del poder que los datos y, en consecuencia, el análisis pueden aportar a las empresas y organizaciones de todo tipo. Sin embargo, la presentación es importante: sin una forma convincente y fácil de entender de transmitir la información, todas nuestras capacidades analíticas no sirven de mucho.

Ingrese a la visualización de datos, etapa izquierda. Aprovechando el más inmediato y dominante de todos los sentidos, complejos y Se pueden condensar puntos de datos complejos. en un formato procesable que todos los involucrados en el proceso puedan entender intuitivamente.

En consecuencia, la capacidad de comunicar conocimientos e ideas de forma eficaz a través de representaciones visuales se ha vuelto cada vez más crucial. Las visualizaciones efectivas pueden eliminar el ruido, resaltar patrones y relaciones y guiar la atención del espectador hacia las ideas más cruciales.

Este artículo analiza los principios y técnicas psicológicos que sustentan la creación de visualizaciones de datos persuasivas y efectivas.

La psicología del procesamiento visual en la visualización de datos es un área profundamente fascinante que cruza la psicología, la neurociencia y los principios del diseño. Se centra en cómo los humanos interpretan, comprenden y responden a presentaciones de datos visuales. Destaca la increíble eficiencia de nuestro sistema visual en comparación con otras formas de procesamiento de datos.

El cerebro humano procesa imágenes increíblemente rápido. De hecho, las investigaciones muestran que puede comprender aspectos como la forma, el color y la orientación. en tan solo 13 milisegundos. ¿Esta velocidad hace que los datos visuales sean mucho más inmediatos e impactantes que la información basada en texto?

Por lo tanto, las cifras por sí solas a menudo no harán justicia a sus esfuerzos. Por ejemplo, en comparación con el desempeño anterior, incluso un gráfico simple complementado con cambios porcentuales y números explica mucho mejor cómo sus esfuerzos de optimización de costos en la nube en pagando por la organización comparado con una declaración de hecho simple y anodina.

Además, la teoría del procesamiento dual explica que tenemos dos tipos de pensamiento: rápido, instintivo (Sistema 1) y lento, analítico (Sistema 2). Las visualizaciones aprovechan el Sistema 1, lo que nos permite captar información compleja rápidamente sin necesidad de realizar un análisis más profundo y lento.

La forma en que usamos el color, la forma y la ubicación puede afectar qué tan bien las personas recuerdan y toman decisiones basadas en la visualización. Comprender cómo los elementos visuales influyen en la percepción y la memoria ayuda a crear imágenes más efectivas.

Creamos visualizaciones de datos efectivas significa aprovechar las habilidades de procesamiento visual innatas del ser humano para presentar información compleja de una manera comprensible y memorable al instante. 

La creación de visualizaciones de datos persuasivas implica una combinación de narración, selección estratégica de datos y principios de diseño efectivos. A continuación se presenta un desglose de los componentes esenciales a considerar al intentar crear visualizaciones que no solo informen sino que también convenzan a su audiencia:

Narración estratégica

Toda visualización de datos eficaz comienza con un objetivo claro y específico. Esto significa saber con precisión qué acción o comprensión desea provocar en su audiencia. Desde allí, elaborar una narrativa en torno a sus datos ayuda a atraer a la audiencia, haciendo que la información sea más identificable y convincente. 

Esta narrativa debe tener una introducción, un cuerpo y una conclusión claros, y cada parte debe basarse en la anterior para guiar a su audiencia hacia la comprensión o acción deseada.

Selección de datos adecuada 

Elegir los datos correctos para su audiencia es crucial. Los datos deben ser directamente relevantes para los intereses o necesidades de su audiencia. Este enfoque personalizado garantiza que la visualización hable directamente de las preocupaciones o la curiosidad de la audiencia. hacer el mensaje más persuasivo.

Uno de los problemas con la selección de datos es que puede llevar mucho tiempo. Sin embargo, no es necesario que haga todo manualmente. utilizando herramientas automatizadas de generación de documentos reduce el tiempo necesario, lo que le permite dedicar más esfuerzos a analizar los puntos de datos más atractivos para utilizar en su presentación. Además de eso, también puedes utilizar una variedad de herramientas de visualización — no es necesario hacer presentaciones artesanales para absolutamente todo.

Criterios de diseño

Este principio se compone de varios componentes que incluyen: 

• Alineación. La alineación adecuada de las visualizaciones de datos, tanto vertical como horizontalmente, garantiza que la información se pueda comparar y comprender con precisión sin causar confusión o malas interpretaciones mediante ilusiones ópticas.
• Elección de color. Los colores deben ser Se utiliza deliberadamente para resaltar puntos de datos clave. y llamar la atención de la audiencia hacia las partes más importantes de la visualización. También es importante elegir combinaciones de colores que sean accesibles para todos, incluidos aquellos con deficiencias en la visión del color.
• Claridad del título y la etiqueta. Los títulos y las etiquetas desempeñan un papel importante a la hora de guiar a la audiencia a través de la visualización de datos. Deben ser claros, informativos y concisos, proporcionar contexto y enfatizar los puntos clave de la visualización.
• Interactividad. Cuando sea apropiado, Incorporando interactividad en tus visualizaciones. puede mejorar la experiencia del usuario, haciendo que la exploración de datos sea más atractiva y reveladora. Sin embargo, es crucial que esta característica mejore, en lugar de complicar, la comprensión de los datos.

Para crear visualizaciones de datos persuasivas, es esencial seguir las mejores prácticas que hagan que sus datos sean claros, atractivos y fáciles de entender. A continuación se ofrecen algunos consejos:

• Elija la herramienta de visualización adecuada. Seleccionar una herramienta adecuada es crucial. Opciones como ChartExpo, Power BI y Looker Studio son elogiadas por su facilidad de uso y eficacia a la hora de crear gráficos claros incluso para audiencias no técnicas.
• Utilice los colores estratégicamente. Los colores pueden significativamente impactar cómo se procesa la información y recordado. Utilice colores contrastantes para resaltar ideas clave y asegurarse de que sus elecciones de color sean accesible para personas daltónicas. Evite utilizar demasiados colores en un solo gráfico para mantener la claridad.
• Resalte las ideas clave. Asegúrese de llamar la atención sobre las partes más importantes de sus datos. Esto podría implicar el uso de señales visuales como líneas de referencia o simplemente resaltar barras importantes en un gráfico de barras.
• Busque información empresarial. Alinear las visualizaciones de datos con objetivos comerciales de alto nivel ayuda a garantizar que sus visualizaciones no solo sean informativas sino también procesables. Utilice datos para pronosticar tendencias y tomar decisiones informadas.
• Elija el tipo correcto de gráfico. La elección del gráfico es fundamental para lograr claridad y eficacia. Los gráficos de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión, gráficos circulares y más tienen usos específicos que los hacen más adecuado para ciertos tipos de datos. Por ejemplo, los gráficos de barras son excelentes para comparar datos categóricos, mientras que los gráficos de líneas son ideales para mostrar tendencias a lo largo del tiempo.
• Garantizar el contexto y la comprensión. La visualización de datos no sólo debe presentar los números de manera atractiva, sino que también debe transmitir un mensaje claro que sea fácil de entender. Esto incluye utilizar un título atractivo, garantizar una escala proporcional y ser claro con las etiquetas y leyendas.
• Utilice diferentes tipos de gráficos para propósitos específicos. Diferentes gráficos satisfacen diferentes necesidades analíticas, como gráficos de burbujas para agregar una dimensión adicional a los diagramas de dispersión o gráficos en cascada para visualizar cambios secuenciales. Los gráficos de composición, como los gráficos circulares, los gráficos apilados y los diagramas de Sankey, pueden dilucidar la estructura de los datos y sus cambios a lo largo del tiempo.

Una de las principales ventajas es la simplificación de datos complejos. La visualización de datos convierte grandes cantidades de información en un formato que es más fácil de procesar y comprender, lo que permite a los usuarios comprender conceptos complicados de forma rápida y eficiente. Esto es particularmente crucial en entornos donde la rápida toma de decisiones es esencial.

La visualización de datos también mejora la narración. Permite a las empresas presentar sus narrativas de manera convincente, lo que facilita la comunicación con las partes interesadas, capacitar equipos o atraer clientes. Este enfoque es efectivo para presentar ideas y estrategias, como proponer la integración de nuevas tecnologías o procesos para mejorar la eficiencia departamental.

Por otro lado, aumenta la productividad al proporcionar información inmediata, lo que ayuda a tomar medidas rápidas y reduce los retrasos debidos a la mala interpretación de los datos. Al hacer que los datos sean más fáciles de digerir, los equipos pueden centrarse en elementos y mejoras procesables en lugar de perder tiempo intentando comprender conjuntos de datos complejos.

La gestión de riesgos es otra área donde la visualización de datos resulta invaluable. Ayuda a las organizaciones a comprender y navegar mejor en escenarios que involucran incertidumbres y riesgos, simplificando visualmente los datos para resaltar áreas potenciales de preocupación.

A veces, la gerencia y la alta dirección requieren un poco de empujón. No estoy jugando al juego de la culpa: las personas en posiciones de autoridad simplemente no tienen tiempo para microgestionar y estar muy conscientes de todos los detalles minuciosos y las complejidades en el nivel básico de las operaciones. Para usar un ejemplo, si eres consciente que la consultoría SAP beneficiaría a su departamento y conducir a una mayor integración y eficiencia, presentando toda esa información a la vez, en un Narrativa convincente cargada de cuadros y gráficos. tiene muchas más posibilidades de funcionar que simplemente mencionar el hecho y dejar que la impresión inicial se desvanezca mientras se discuten otras prioridades.

Las visualizaciones de datos proporcionan una manera poderosa de eliminar el ruido y brindar información que realmente resuene.

Sin embargo, el verdadero dominio de la visualización de datos persuasivos radica en lograr el equilibrio perfecto entre estética y funcionalidad. Requiere una profunda apreciación de la interacción entre los principios del diseño visual, los procesos cognitivos y el comportamiento humano. 

Sólo logrando ese equilibrio podremos crear visualizaciones que no sean simplemente hermosas sino también claras, reveladoras y profundamente impactantes.
 
 

Nahla Davies es un desarrollador de software y escritor de tecnología. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la redacción técnica, se las arregló, entre otras cosas interesantes, para servir como programadora principal en una organización de marca experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades