A medida que se acercan las elecciones de 2016, estamos escuchando mucho sobre "estados rojos" y "estados azules". Ese idioma se ha vuelto tan arraigado que casi hemos olvidado de dónde vino originalmente: una visualización de datos.
De esta historia
Mapeando la Nación
ComprarEn las elecciones presidenciales de 2000, la carrera entre Al Gore y George W. Bush estuvo tan cerca que los organismos de radiodifusión estudiaron detenidamente los mapas de las universidades electorales, que generalmente colorearon de rojo y azul. Además, hablaron de esos sombreados. Tim Russert de la NBC se preguntó en voz alta cómo George Bush "conseguiría esos 61 estados rojos electorales restantes, si lo desea", y ese lenguaje se alojó en la imaginación popular. América se dividió en dos colores: los datos se convirtieron en pura metáfora. Ahora los estadounidenses incluso hablan rutinariamente de estados "morados", una visualización mental de información política.
Vivimos en una era de visualización de datos. Vaya a cualquier sitio web de noticias y verá gráficos de apoyo a los candidatos presidenciales; abra su iPhone y la aplicación Health generará gráficos personalizados que muestran cuán activo ha estado esta semana, mes o año. Los sitios publican gráficos que muestran cómo está cambiando el clima, cómo se están segregando las escuelas, cuánto trabajo doméstico hacen las madres frente a los padres. Y los periódicos están descubriendo cada vez más que a los lectores les encanta "dataviz": en 2013, la historia más leída del New York Times durante todo el año fue una visualización de los acentos regionales en todo Estados Unidos. Que tiene sentido. Vivimos en una era de Big Data. Si vamos a entender nuestro complejo mundo, una forma poderosa es graficarlo.
Pero esta no es la primera vez que descubrimos los placeres de convertir la información en imágenes. Hace más de cien años, los científicos y pensadores se encontraron ahogando en su propia avalancha de datos, y para ayudar a comprenderlos, inventaron la idea misma de la infografía.
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La idea de visualizar datos es antigua: después de todo, eso es un mapa, una representación de información geográfica, y hemos tenido mapas durante aproximadamente 8, 000 años. Pero era raro graficar algo más que la geografía. Solo existen unos pocos ejemplos: alrededor del siglo XI, un escriba ahora anónimo creó una tabla de cómo los planetas se movían por el cielo. En el siglo XVIII, los científicos se estaban calentando con la idea de organizar el conocimiento visualmente. El polímato británico Joseph Priestley produjo una "Tabla de Biografía", que traza la vida de unas 2.000 figuras históricas en una línea de tiempo. Argumentó que una imagen transmitía la información "con más exactitud y en mucho menos tiempo de lo que [tomaría] leyendo".
Aún así, la visualización de datos era rara porque los datos eran raros. Eso comenzó a cambiar rápidamente a principios del siglo XIX, debido a que los países comenzaron a recopilar y publicar montones de información sobre su clima, actividad económica y población. "Por primera vez, podría tratar problemas sociales importantes con hechos concretos, si pudiera encontrar una manera de analizarlo", dice Michael Friendly, profesor de psicología en la Universidad de York que estudia la historia de la visualización de datos. "La era de los datos realmente comenzó".
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Este artículo es una selección de la edición de julio / agosto de la revista Smithsonian
ComprarUno de los primeros innovadores fue el inventor y economista escocés William Playfair. De adolescente, fue aprendiz de James Watt, el inventor escocés que perfeccionó la máquina de vapor. A Playfair se le asignó la tarea de elaborar patentes, lo que le obligó a desarrollar excelentes habilidades de dibujo y dibujo. Después de abandonar el laboratorio de Watt, Playfair se interesó en la economía y se convenció de que podía usar su instalación como ilustración para dar vida a los datos.
"Un economista político promedio ciertamente podría haber producido una tabla para su publicación, pero no necesariamente un gráfico", señala Ian Spence, psicólogo de la Universidad de Toronto que está escribiendo una biografía de Playfair. Playfair, que entendía tanto los datos como el arte, estaba perfectamente posicionada para crear esta nueva disciplina.
En una famosa tabla, trazó el precio del trigo en el Reino Unido contra el costo de la mano de obra. La gente a menudo se quejaba del alto costo del trigo y pensaba que los salarios estaban haciendo subir el precio. La tabla de Playfair mostró que esto no era cierto: los salarios aumentaban mucho más lentamente que el costo del producto.
Gráfico de series de tiempo de balanza comercial de Playfair, publicado en su Atlas comercial y político, 1786 (Wikipedia) "Él quería descubrir", señala Spence. "Quería encontrar regularidades o puntos de cambio". Las ilustraciones de Playfair a menudo se ven increíblemente modernas: en una, dibujó gráficos circulares, su invención también, y líneas que comparaban el tamaño de las poblaciones de varios países con sus ingresos fiscales. Una vez más, el gráfico produjo un nuevo análisis nítido: los británicos pagaron impuestos mucho más altos que los ciudadanos de otras naciones.
La neurología aún no era una ciencia sólida, pero Playfair parecía intuir algunos de sus principios. Sospechaba que el cerebro procesaba las imágenes más fácilmente que las palabras: una imagen realmente valía más que mil palabras. "Dijo cosas que suenan casi como un investigador de la visión del siglo XX", agrega Spence. Los datos, escribió Playfair, deberían "hablar a los ojos", porque eran "el mejor juez de proporción, pudiendo estimarlos con más rapidez y precisión que cualquier otro de nuestros órganos". Argumentó que una visualización de datos realmente buena. "Produce forma y forma a una serie de ideas separadas, que de otro modo serían abstractas y desconectadas".
Pronto, los intelectuales de toda Europa estaban utilizando la visualización de datos para lidiar con las dificultades de la urbanización, como el crimen y la enfermedad. En Francia, en la década de 1830, un abogado llamado André-Michel Guerry creó mapas que mostraban “estadísticas morales”. Fue uno de los primeros en usar sombreados para mostrar datos, más oscuro donde el crimen era peor o el analfabetismo más alto, por ejemplo. Sus mapas fueron controvertidos, porque refutaban la sabiduría convencional. Los críticos sociales franceses creían que la educación inferior conducía al crimen, pero los mapas sugerían que esto no era cierto. "Claramente", escribió Guerry, "la relación de la que habla la gente no existe". Nació la ciencia social basada en datos.
A mediados del siglo XIX, las "estadísticas morales" estaban en auge y los científicos estaban utilizando la visualización de datos para sofocar las epidemias. Cuando el cólera devastó Londres en 1854, el médico John Snow identificó incidentes y notó un gran grupo alrededor de la bomba de agua en Broad Street. El escéptico ayuntamiento cerró la bomba, la epidemia disminuyó y el mapa de Snow ayudó a impulsar una idea crucial: que las enfermedades podrían ser causadas por el contacto con un contagio aún desconocido: las bacterias.
Los "diagramas de rosas" de Florence Nightingale mostraron muertes por enfermedades (azul), heridas de guerra (rojo) y otras causas (negro). (Biblioteca Wellcome, Londres) **********
A mediados del siglo XIX, uno de los mayores problemas sociales era la esclavitud. Y fue la esclavitud la que impulsó algunas de las visualizaciones de datos más notables del país: "mapas esclavos".
Cuando los estados del sur comenzaron a separarse en 1860 y 1861, las fuerzas de la Unión invadieron Virginia para tratar de vencer a los secesionistas. ¿Pero dónde deberían concentrar sus fuerzas? En medio de los combates en junio de 1861, el departamento de Estudio de Costas del gobierno federal produjo un mapa fascinante de Virginia que sugería una estrategia. Usando datos del último censo, el mapa mostró la concentración de esclavos en cada condado de Virginia: cuanto más oscuro es el condado, mayor es el porcentaje de la población esclavizada.
Una tendencia saltó de inmediato: el este de Virginia era el centro de la esclavitud. La región occidental estaba relativamente libre de esclavos. Esto sugirió que a Occidente le importaría menos luchar para preservar la esclavitud; de hecho, incluso podría cambiar de bando y unirse a los unionistas. El mapa fue una visualización de datos profundamente política, señala Susan Schulten, historiadora de la Universidad de Denver y autora de Mapping the Nation . Intentaba demostrar que solo una minoría relativa de virginianos apoyaba y se beneficiaba de la esclavitud. También sugirió una estrategia militar: tratar de enfrentar al oeste contra el este.
"Era un mapa innovador", señala Schulten. “Fue un intento de influir en cómo el gobierno veía a la nación y cómo lo entendían los militares. Dirigió la atención de Lincoln hacia donde la esclavitud era más débil ”.
Poco después, el US Coast Survey produjo otro mapa que registraba la densidad de esclavos, excepto que este cubría todos los estados del sur. El presidente Lincoln estaba fascinado por este mapa, que lo consultaba con tanta frecuencia durante la Guerra Civil que mostraba "las marcas de mucho servicio", como recordó más tarde un retratista oficial, Francis Bicknell Carpenter. Un día, Carpenter había tomado prestado el mapa para examinarlo, cuando Lincoln entró en la habitación.
" Te has apropiado de mi mapa, ¿verdad?", Dijo Lincoln. "Lo he estado buscando por todas partes". El presidente se puso las gafas, "y sentándose en un baúl comenzó a estudiarlo con mucha seriedad", como escribió más tarde Carpenter. Lincoln señaló la posición donde la división de caballería del ejército de Judson Kilpatrick ahora luchaba contra las tropas confederadas. "Es tal como pensé que era", dijo. “Está cerca de ___County, donde los esclavos son más gruesos. Ahora deberíamos tener un 'montón' de ellos, cuando regrese ”. Al igual que con el mapa de Virginia, Lincoln usó el mapa para comprender el país de una manera nueva, para ver dónde estarían los sureños más y menos ansiosos por luchar contra el norte
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A fines del siglo XIX, la visualización de datos había creado un nuevo tipo de ciudadano. Las personas educadas en los Estados Unidos o Europa se sentían cada vez más cómodas pensando estadísticamente. "Las dos palabras dominantes de nuestro tiempo", escribió Oliver Wendell Holmes en 1860, "son ley y promedio".
Una verdadera creyente fue la enfermera británica Florence Nightingale. De niña estaba tan hechizada por las matemáticas que organizó información sobre su jardinería en mesas. Las estadísticas, dijo, eran una herramienta para conocer "el pensamiento de Dios"; cuando estaba cansado, una mirada a una tabla de números "revivía perfectamente".
Durante la guerra de Crimea tuvo la oportunidad de ejercer sus habilidades de datos. Mientras estaba en el campo, Nightingale se horrorizó por las condiciones miserables de los hospitales del ejército y los cuarteles de soldados, que estaban llenos de heces y alimañas. Ella persuadió a la Reina Victoria para que la dejara estudiar el tema, y Nightingale se unió a su amigo William Farr, el principal estadístico del país, para analizar las tasas de mortalidad del ejército. Descubrieron un hecho sorprendente: la mayoría de los soldados en la Guerra de Crimea no habían muerto en combate. Habían muerto de "enfermedades prevenibles", precisamente del tipo causado por una terrible higiene. Limpia la higiene y salvarías vidas.
Nightingale se dio cuenta hábilmente de que las tablas de números y texto serían demasiado difíciles de analizar. Ellos necesitaban, dijo, una visualización de datos: "para afectar a los Ojos lo que no podemos transmitir al público a través de sus oídos a prueba de palabras". Su invención fue el elegante "gráfico de área polar", una nueva variante del pastel Gráfico: cada porción del pastel mostró muertes durante un mes de la guerra, se hizo más grande si las muertes aumentaban y se codificó por colores para mostrar las causas de la muerte. Los fanáticos lo llamaron el "diagrama de rosas", porque parecía una flor.
La reina y el Parlamento podían ver de un vistazo la importancia de la higiene; rápidamente establecieron una comisión sanitaria para mejorar las condiciones, y las tasas de mortalidad cayeron. Nightingale se convirtió en una de las primeras personas en utilizar con éxito la visualización de datos para persuadir, para influir en las políticas públicas.
"Ella era una activista y quería marcar la diferencia", dice Lynn McDonald, profesora emérita de la Universidad de Guelph en Ontario y editora de The Collected Works of Florence Nightingale .
La visualización incluso gobernó cómo se expandió el territorio estadounidense. Muchos estadounidenses querían moverse hacia el oeste, pero las élites no estaban seguras de si el interior era adecuado para la agricultura. Algunos creían que era un "Gran Desierto Americano"; Joseph Henry, científico y secretario de la Institución Smithsonian, consideró a Occidente como "un desperdicio estéril ... no apto para la agricultura", y produjo mapas que analizan los datos de lluvia del Ejército para respaldar su argumento. Otros respondieron con sus propias visualizaciones de datos argumentando lo contrario: los patrones de lluvia en Occidente eran cíclicos, argumentaron, por lo que la tierra allí ciertamente podría soportar el pastoreo de animales. Los expansionistas finalmente ganaron. La visión del Destino Manifiesto se construyó no solo con discursos, sino también con infografías.
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Esta primavera, el Wall Street Journal produjo una fascinante visualización de datos titulada "Blue Feed, Red Feed". En el sitio web del Journal, el "corresponsal visual" Jon Keegan creó una página interactiva que muestra cómo se ve Facebook para los usuarios que eran "muy liberales". o "muy conservador". Debido a que el suministro de noticias de Facebook enfatiza las historias que a los amigos les "gustan", las personas con muchos amigos liberales tienden a recibir muchas noticias de izquierda, y viceversa. Keegan quería ayudar a los lectores a ver cuán fuerte era dentro de la cámara de eco.
Los resultados fueron drásticos: cuando mirabas la "alimentación azul", mostraba fotos de una Hillary Clinton fuerte y resuelta. El "feed rojo" mostró una publicación sobre "los planes tóxicos de Hillary para la Segunda Enmienda" con el título "francamente malvado".
Al parecer, la era de los datos incluso ha creado un nuevo trabajo: el periodista de datos, que se siente cómodo no solo haciendo llamadas telefónicas y escribiendo historias, sino también escribiendo códigos y procesando datos. Para la historia "Blue Feed, Red Feed", Keegan analizó un gran conjunto de datos académicos de publicaciones en Facebook. Gracias a lenguajes de programación como R o Python, los periodistas de datos de hoy pueden hacer una visualización de datos en una fecha límite diaria.
"No solía ser incluso hace diez años que podíamos construir un análisis de datos sofisticado a la misma velocidad que alguien puede escribir una historia", dice Scott Klein, un periodista de datos de ProPublica. "Y ahora podemos". Los medios de comunicación ahora a menudo publican bases de datos completas con una interfaz de búsqueda, porque los lectores disfrutan hurgando en el gran río de datos.
"Podemos confiar en un nivel de alfabetización de datos en el que no podíamos confiar hace 100 años, o incluso hace 40 años", agrega Klein. Todos los días las personas tienen herramientas para trazar la información de sus vidas. Google, por ejemplo, recientemente actualizó su aplicación de hojas de cálculo en línea para que sus usuarios puedan generar visualizaciones automáticamente a partir de cualquier información que ingresen.
¿El siguiente paso? Realidad virtual. Alberto Cairo, profesor de periodismo en la Universidad de Miami, imagina ponerse un auricular VR para leer un informe o mirar televisión, y ver visualizaciones nadar frente a él en 3-D. "¿Cómo se puede superponer una imagen de datos sobre una imagen real?", Se pregunta. Esa será la pregunta para los William Playfair de este siglo.
