¿Qué controles / auto revisión aplica para la visualización de datos?

Gracias por el A2A.

No estoy seguro de estar de acuerdo en que no está sujeto al mismo nivel de control o revisión. Mi equipo revisa todo, incluidas las visualizaciones. Llegamos al extremo de discutir la selección de colores, por ejemplo, si alguien eligió el verde y el rojo para una clase que puede leerse no como un simple factor sino como un indicador bueno / malo o mejor / peor.

Dicho esto, no tenemos una lista de verificación porque se vuelve natural con el tiempo. Los nuevos miembros del equipo reciben entrenamiento sobre visualización.

Desde lo alto de mi cabeza, diría que las cosas que busco son:

• La pregunta más importante: cuando miro esto, ¿respondo la pregunta sin más explicaciones?
• Eje:

• ¿Indicaste si estamos usando escalas de registro claramente?
• ¿son los ejes fácilmente legibles?

Agregaré más si recuerdo alguno. Espero que esto ayude.

En Uber y en mi rol anterior en Facebook, trabajé en la visualización de datos como parte de un producto, es decir: como una salida del pensamiento del producto.

Por lo tanto, la calidad en la visualización era calidad en el producto.

Por producto quiero decir que la visualización está ayudando a los usuarios a realizar una tarea. Lo que ayuda a los usuarios a realizar bien esa tarea es bueno.

Por calidad en el producto, así es como se definió en Facebook: en primer lugar, un producto tenía que ser útil. Entonces tenía que ser fácil de usar y estar bien diseñado.

Otro factor importante de éxito en el diseño de productos es que no hay una lista de verificación. No hay bien o mal. Hay experimentos, críticas de pares, iteraciones, mejora continua. Sin embargo, una visualización se compone de docenas de opciones (o, a veces, no elecciones): colores, escalas, espacios, ejes, marcas, tipo, texto … Se pueden hacer muchas cosas de una forma u otra, y la elección del diseñador debe Reflejar una intención. Esa elección puede ser cuestionada, refinada, mejorada.

Muchas de estas opciones se pueden abordar de antemano en una guía de estilo, generalmente, color y tipo. Esto también agrega consistencia e identidad.

Puede ver cómo esto puede aplicarse a las visualizaciones. Pero también puede ver cómo esto podría contradecir las reglas o principios del diseño de la información. ¿Qué hago si mis usuarios quieren un gráfico circular o una paleta de colores?

Depende. Lo más importante es que esas reglas, y la visualización en general, no es un fin en sí mismo.

Por ejemplo: quizás la mejor forma de representar un determinado conjunto de datos es un mapa de árbol. Pero … también podría hacerlo con una serie de gráficos de barras. Si construyo ambos y mis usuarios lo obtienen más usando gráficos de barras, no tendría reparos en abandonar el mapa de árbol (y viceversa).

En la mayoría de los casos, en realidad no hay conflicto entre el diseño de la información y el diseño del producto. No intentamos hacer un gráfico bonito en detrimento de la claridad, trabajamos en una solución que sea legible y bien hecha, que tenga su propia elegancia. Sin embargo, cuando no existe un dogma, la única verdad es apoyar al usuario en sus tareas.

Desarrolle una disciplina de capturar y aplicar todos los aprendizajes a cada producto futuro.

Al principio, especialmente, es genial escribir esto religiosamente. No te estreses por la perfección en cada proyecto, pero trabaja para mejorar continuamente.

No solo copie cada patrón de diseño que vea.

No aplique sin pensar consejos legítimamente buenos durante demasiado tiempo sin detenerse a comprender por qué son buenos consejos.

Aprenda los principios de diseño que motivan estas decisiones. La Psicología Gestalt [1] es un ejemplo de algo a lo que la mayoría de sus aprendizajes se conectará de nuevo.

Hace un tiempo, creé esta gran lista. [2]

Notas al pie

[1] Psicología gestáltica

[2] Principios de diseño