Série Visualização de Dados - 3. Inclusão na Visualização de Dados
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Introdução
O primeiro artigo desta série, Parte 1: Princípios para uma Visualização de Dados Acessível e Inclusiva, introduziu o tema da visualização de dados, seus fundamentos e a sua importância para as organizações. Uma boa visualização, clara e informativa, leva a decisões assertivas; enquanto uma visualização ineficiente pode não só atrasar a tomada de ação, como levar a conclusões erradas. A segunda publicação, Parte 2: Como escolher a melhor visualização, teve por foco orientar a escolha de gráficos, que deve considerar diversos fatores para ser eficaz, como quem é a audiência e qual a informação a ser passada.
Por fim, o objetivo do terceiro e último artigo da nossa série ‘Visualização de Dados’ é discorrer sobre boas práticas de visualização para pessoas com daltonismo, cuja alteração no campo visual afeta a forma como elas percebem as cores. Antes de falarmos do dataviz em si, vamos entender primeiro o que é o daltonismo e qual a importância deste tema para nós, profissionais da área de dados.
Por que este tema é relevante?
O daltonismo é um distúrbio visual que afeta os cones, células fotossensoras nos olhos responsáveis pela nossa percepção das cores. Há três tipos de cones: L (sensível a ondas longas - vermelho), M (sensível a ondas médias - verde) e C (sensível a ondas curtas - azul). Pessoas daltônicas têm uma quantidade menor de cones. Quando um tipo de cone é afetado, isso impacta não apenas o intervalo de cores que é comportado por aquele comprimento de onda, como também a cognição das cores do espectro como um todo. Isso acontece porque os cones interagem entre si, então o processamento cerebral da percepção de uma cor é afetado pela forma como enxergamos as outras cores.
Localização dos cones na anatomia ocular:
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Comprimento de onda (espectro visível):
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Os tipos de daltonismo são:
- Protanopia (total) | Protanomalia (parcial): ausência ou redução da capacidade de enxergar o vermelho, que assume tons de bege, cinza, verde ou marrom. (Eis o problema da famosa combinação verde-vermelho)
- Deuteranopia (total) | Deuteranomalia (parcial): ausência ou redução da capacidade de enxergar o verde, que assume tons de bege e marrom.
- Tritanopia (total) | Tritanomalia (parcial): ausência ou redução da capacidade de enxergar o azul tradicional - que se torna azul petróleo e verde água, por exemplo - e o amarelo, que assume tons de rosa claro.
- Acromático: ainda, há pessoas que não veem cores; apenas preto, branco e tons de cinza. Neste caso, as únicas células fotossensoras funcionais são os bastonetes, responsáveis pela visão em preto e branco.
Cerca de 350 milhões de pessoas no mundo são daltônicas, sendo 8 milhões no Brasil. Estima-se que 8% dos homens têm daltonismo, enquanto a proporção é de 0,5% entre mulheres. Considerando a recorrência na sociedade, é provável que em algum momento da sua carreira como analista de dados, negócios ou marketing você se depare em uma situação em que um colega de equipe ou um cliente seja daltônico (temos case na dp6), e é essencial estar preparado(a) para fazer as adaptações necessárias nos relatórios e dashboards. A missão do analista é democratizar os dados e torná-los acionáveis valiosos para a tomada de decisão. Nesse sentido, é elementar que as visualizações sejam informativas e de fácil compreensão para o público que irá consumi-lo.
Boas práticas para visualizações inclusivas
Escolha paletas amigáveis, e evite as que podem gerar dúvidas
Eis algumas das combinações que devemos evitar:
- Azul e roxo
- Azul e verde
- Vermelho e verde
- Laranja e verde
E algumas das combinações que podemos usar:
- Azul e laranja
- Azul e amarelo
- Azul e vermelho
- Amarelo e preto
- Cinza e vermelho
Em casos de dúvida, há ferramentas que simulam a visão de pessoas daltônicas, como a coolors.
Vale destacar também que o daltonismo afeta a percepção da cor em si, e não do valor, i.e., a luminosidade ou escuridão de uma cor. Sendo assim, mesmo em paletas tidas como “não amigáveis”, podemos utilizar tons de claro e escuro, e uma pessoa daltônica consegue entender que são cores diferentes sem dificuldades. Colocar a paleta em preto e branco é uma boa maneira para fazer este teste, já que não estamos lidando com cores em si, mas com a noção de claro e escuro.
No exemplo abaixo, note que quando utilizamos verde e vermelho escuros eles parecem a mesma cor, e quanto testamos com verde claro e vermelho escuro, é possível diferenciar.
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Sua visualização continua legível mesmo em preto e branco? Se sim, ela está adequada para ser consumida por uma pessoa daltônica
Como mencionado, quando algo está preto e branco, não estamos vendo imagens coloridas, apenas preto, branco e tons de cinza. Neste cenário, você ainda consegue extrair as mesmas informações dos seus gráficos? Este tópico é um desdobramento do anterior, trazendo a questão do preto e branco não só para a fase inicial de escolha da paleta, mas também para validar a usabilidade do seu material durante todo o processo de produção.
Colocar o seu dashboard / sua apresentação em preto e branco é uma boa maneira de conferir se ele está bem adaptado. Esta conversão pode ser feita com extensões do Google, como a Colorblindly, que permite simular a forma como pessoas daltônicas enxergam.
Outra dica interessante para criar suas visualizações é fazer uso da cor amarela, que por ser muito clara difere bem das demais.
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Menos cores = maior legibilidade
Quanto mais cores você usar, maior a probabilidade de criar visualizações que não sejam adequadas para pessoas daltônicas, uma vez que estamos trabalhando com várias combinações. Priorize gráficos que utilizem menos cores, e destaque as informações mais importantes, quando possível. Considere essa uma boa prática geral e sempre recomendável, uma vez que reduz a poluição visual. Exemplos:
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Priorize posicionar a legenda o mais próximo possível do dado correspondente, pois, dependendo das cores utilizadas, legendas externas podem ser um problema. Cabe mencionar que esta ação facilita a leitura para todos, por tirar a necessidade de ficar desviando a visão entre legenda e gráfico.
⚠️Construa as suas visualizações de modo que a informação seja passada independente da cor
Mesmo fazendo adaptações na paleta, é possível que alguns gráficos ainda possam gerar dúvidas. Para garantir que eles sejam corretamente interpretados pela sua audiência, o mais seguro é construí-los de modo que recursos visuais, além da cor, comuniquem a mensagem. Abaixo você encontra algumas dicas de como fazer essas adequações:
- Para transmitir a ideia de positivo e negativo, podemos utilizar os sinais de menos (-) e mais (+) antes dos números, setas para cima (↑) e para baixo (↓), barras à direita (crescimento) e à esquerda (queda), ou colunas para cima e para baixo, com o mesmo objetivo. Ainda, é comum que o amarelo seja utilizado em conjunto com o verde e o vermelho para representar um “meio termo”, padrão este que já temos na mente por conta do semáforo. Nesse sentido, cabe também fazer o uso de símbolos.
Exemplos:
1 - Setas sendo utilizadas para informar se o crescimento das marcas foi positivo, negativo ou sem variações em relação ao período anterior.
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2 - Uso de figuras geométricas como legendas.
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3 - Uso de barras para informar se o lucro foi positivo ou negativo por segmento de produtos.
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- Faça uso das propriedades visuais, como formato, tamanho, textura e padrões (listras, por exemplo).
Exemplos:
1 - Gráfico temporal trazendo o comportamento de três métricas, representadas por linhas de estilos distintos - tracejada, sólida e pontilhada.
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2 - Gráfico de dispersão utilizando formas além do círculo.
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Importante considerar:
- Cada ferramenta de BI tem seus próprios recursos. Aqui, trouxemos exemplos no Looker Studio, Tableau, Power BI e outros softwares. Cabe estudar cada ferramenta e encontrar as melhores estratégias para criar suas visualizações.
- Cuidado para não deixar seus gráficos visualmente poluídos. Utilize os recursos disponíveis de forma sábia.
Faça uma descrição para as suas visualizações
Para Amy Cesal, designer e professora de visualização de dados, a melhor maneira de fazer esta comunicação é informando (i) o tipo de gráfico, (ii) o tipo de dado e (iii) o objetivo da visualização, além (iv) do link para a base, caso a audiência deseje entender os dados mais a fundo. Para escrever sobre este terceiro (iii) ponto, considere qual é o principal insight que a visualização traz, aquilo que você não pode deixar de comunicar para a sua audiência.
Exemplo:
(i) Gráfico de linha com (ii) a quantidade de celulares vendidos no ano de 2023 pela marca N. (iii) Seguindo o padrão dos anos anteriores, há uma alta nas vendas nos meses de junho (Dia dos Namorados) e dezembro (Natal), acompanhada por uma queda nos períodos seguintes. Dados da (iv) fonte ABC.
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Vale mencionar que esta é uma boa prática para todas as ocasiões, pois direciona qual é a leitura a ser feita dos dados apresentados e facilita o processo para pessoas que podem não estar familiarizadas com interpretação de gráficos.
Para mais informações sobre como fazer descrições para os seus gráficos, recomendamos a leitura do artigo Writing Alt Text for Data Visualization | by Amy Cesal | Nightingale | Medium.
Conclusão
Hoje, dados são o principal ativo das empresas, e é com base neles que estratégias e operações são pensadas e aplicadas. Nesse contexto, a visualização de dados desempenha um papel crucial na transformação desses dados em informações compreensíveis e acionáveis. Em um cenário ideal, as lideranças tomam decisões pertinentes ao futuro das organizações com base em comportamentos, padrões, anomalias e oportunidades que eles observam a partir da interpretação dos dados.
A série “Visualização de Dados” foi dividida em três partes: (1) Princípios para uma Visualização de Dados Acessível e Inclusiva, (2) Como escolher a melhor visualização e (3) Inclusão na visualização de Dados. Nosso objetivo foi abordar o papel da visualização, que é traduzir a mensagem dos dados, e quais as melhores estratégias para criar gráficos e demais visuais de maneira clara, inteligente e inclusiva.
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