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6 principios inquebrantables en la comunicación de DATOS estadísticos.

By on 04/02/2015 in Boxed Economics with 0 Comments

6 principios inquebrantables en la comunicación de DATOS estadísticos.

La importancia de la explotación de las ingentes bases de datos que se tienen a disposición es cada vez mayor. Sin embargo, no siempre se consigue comunicar lo que se quería incluso llegando a inducir al consumidor de la información a extraer conclusiones falsas en algunos casos (queremos pensar que de forma accidental). Especialmente visible es el uso que hacen los medios de comunicación de las estadísticas pero también se libran mini batallas dentro de las empresas y en las relaciones entre organizaciones. Es por esto que hemos decidido lo que a nuestro parecer son los principios más importantes a la hora de comunicar con datos.

  1. Conoce tu objetivo: sin tener un objetivo en mente no podremos nunca asegurar que los datos que presentamos inducen al consumidor a darse cuenta de lo que pretendemos comunicar. Claro está que los objetivos se tendrán que revisar y cambiar según vaya avanzando nuestra investigación, pero es importante siempre tenerlos en mente para asegurar que nuestra información comunica el mensaje que queremos.

    Para ayudarnos a articular nuestro mensaje que consiga nuestro objetivo comunicativo, podemos responder a preguntas clave: ¿Quién es la audiencia a la que queremos comunicar?, ¿Qué queremos que sepa la audiencia? Y ¿Qué queremos que hagan una vez hayan entendido el mensaje?

    Como ya podemos intuir los objetivos que se plantearan las personas y equipos que trabajen con datos variarán enormemente ya des del principio. Sin embargo, esta parte es muy importante pues no tiene realmente mucho sentido seguir avanzando en un proyecto si no se tiene ninguna idea de dónde se quiere ir (por muy doloroso y drástico que pueda parecer).

  2. Usa los datos apropiados: este punto es muy importante por las distintas dimensiones que puede coger. Empezaremos por la más frecuente: sobrecargar un informe con demasiados datos. Esta práctica es muy extendida pues le da al investigador una sensación de satisfacción y de reconocimiento de su duro trabajo. El problema está en que nunca acarrea los resultados importantes que deberíamos desear ya que el consumidor final se suele saturar y el mensaje a comunicar se diluye impidiéndonos conseguir nuestros objetivos marcados.

    Por otro lado, utilizar menos datos de los necesarios también puede acarrear confusión. Esto es especialmente cierto cuando se intenta acarrear inferencias estadísticas tipo B ha cambiado porque se ha observado que A también ha cambiado.

    Una técnica a utilizar es releer el informe de cero una vez tenemos el primer borrador y preguntarnos qué valor extra aporta cada gráfico/tabla y si es realmente imprescindible.

  3. Escoge el tipo de Visualización más Apropiada: cuando ya tenemos los datos para conseguir nuestro objetivo, el siguiente paso será elegir como los plasmamos. Cuando codificamos nuestros datos podemos usar diferentes abstracciones como color, tamaño, posición, área, ángulo… La solución más efectiva será siempre posición, es decir, si trabajamos con valores ordinales los posicionaremos de forma ordenada, o si trabajamos con nominales los posicionaremos de forma consistente. En cambio, si decidiéramos trabajar con colores, obtendríamos un resultado satisfactorio si estuviéramos tratando valores nominales, en cambio, si tratásemos con valores cuantitativos tendríamos un mensaje muy poco efectivo pues la gama de colores correría el riesgo de no abastecer las diferentes cantidades a representar.
  4. Haz que tu diseño sea estético: aunque pueda parecer que poner foco en la estética sea poco profesional o incluso se asimile a “vender motos”, la verdad es que una representación atractiva o “rompedora” suscita de por si el interés del consumidor. En otras palabras, una vez conseguido tener el mensaje bien estructurado si conseguimos que nuestro diseño captive de un solo vistazo al lector nos habremos asegurado maximizar el número de lectores.

    Otro punto a favor de usar elementos estéticos es que si se usan bien pueden incluso ayudar a aumentar la memoria en relación a lo leído.

    En el otro extremo, tenemos gráficos sobre cargados de elementos estéticos que hagan o no atractivo la representación, lo que realmente provocan es una distracción innecesaria.

    Para ilustrar la ventaja de incorporar la importancia de la estética en el mundo de la representación de gráficos pondremos un ejemplo. Imaginemos que estamos analizando las ventas de nuestra empresa, por un lado podemos presentar un gráfico directo sacado del horno (he usado Excel) como en el primer gráfico, o podemos evolucionarlo hasta tener un gráfico comprensible a la par que agradable:

  5. Grafico bonito

  6. Escoge el canal i el medio más eficaz: hay un gran abanico de canales (en persona, internet, vídeo…) y de medios (presentación estática, dinámica, animación…) entre los que tenemos que escoger cada vez que nos planteamos comunicar con datos. Es por esto que es importante tener en mente qué diferencia hay entre ellos especialmente en términos de impacto y esfuerzo.

    Si nos vamos al extremo de la máxima efectividad en la comunicación seguramente pensaremos en una presentación adhoc y en persona dónde se cominen animación e interactividad. Sin embargo, esta opción consumirá muchísimo esfuerzo por parte del analista.

    En el otro extremo encontramos el gráfico puro y duro con poco texto, que no suele dejar un impacto profundo o duradero en el lector pero que tiene capacidad para ser totalmente transmitido infinitas veces.

    En medio tenemos una gran variedad de grises que combinan diferentes niveles de efectividades y necesidad de esfuerzo (coste).

  7. Comprueba los Resultados: no en el sentido de comprobar que tu entiendes lo que tu querías decir sino de la impresión que se termina creando realmente en el auditorio. Hay tres niveles de feedback que deberemos evaluar: ABASTO, COMPRENSIÓN e IMPACTO (ACI). Reflexionar sobre estas tres dimensiones es primordial para mejorar.

Espero que haya sido de utilidad este breve resumen sobre el arte de la explotación de datos.

About the Author

About the Author: Economista y aficionado controversista. Gran admirador de las tendencias que mueven el mundo aunque a veces se tenga que luchar contra ellas. También le gusta el mar. .

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