Malas Infografías: Las peores infografías del 2020 (+ Lecciones para el 2021)

By Monica Alarcon, Feb 16, 2021

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Hay una larga historia sobre las personas que crean y utilizan infografías o elementos visuales para comunicar información compleja. Esta historia incluye lo bueno y lo malo, pero cuando se trata de lo feo, el año 2020 es el ganador en cuanto a malas infografías. 

Como sabemos, el año 2020 estuvo cargado de toda clase de desafíos de comunicación, incluyendo la pandemia del COVID-19, las controversiales elecciones presidenciales de los Estados Unidos, la primera impugnación del presidente Trump y el incremento de los llamados de justicia racial en todo el mundo.

El año pasado, la infografía se convirtió en una parte más normal de la vida pública, con tablas monitoreando los casos y las muertes de COVID-19, gráficos mostrando los números de desempleo y mapas anunciando los resultados electorales que se estaban obteniendo.

Algunos de estos elementos visuales ayudaron a que las personas navegaran mejor por varios aspectos de su vida cotidiana y lamentablemente también incrementaron la confusión, el conflicto y la desconfianza. Personas como yo, quienes somos profesionales que trabajan en el diseño con datos, algunas veces estábamos fascinados, y otras veces, horrorizados.

A continuación presentamos nuestro resumen de las peores infografías del año 2020. Porque queremos que el 2021 sea mucho mejor, y como Venngage es una herramienta simple y poderosa para crear geniales infografías, te compartimos algunos consejos para ayudar a prevenir las malas infografías este año y los que siguen.

  1. Respeta a tu audiencia
  2. Esto significa que no los confundas haciendo malas infografías
  3. La calidad de los datos no es negociable
  4. Ofrece una gran cantidad de contexto en tu infografía
  5. Pregúntate si estás usando los mejores elementos visuales
  6. Presta mucha atención a los ejes
  7. Minimiza el desorden en tu infografía
  8. Usa títulos y etiquetas para aclarar ideas
  9. Usa el color de forma intencional
  10. Reconoce y corrige tus errores si creas malas infografías

Lección #1: Respeta a tu audiencia

Siguiendo con la temática del 2020, una red nacional de noticias (Fox News) actualmente emitió al aire una disculpa por una infografía que habían dañado. (Vamos a hablar sobre cómo disculparse más adelante, por ahora solo debes saber que siempre es buena idea hacerlo).

El gráfico por el cual ellos se disculparon era parte de una historia acerca de la relación entre el desempeño del mercado de valores y las protestas en la sociedad. Fue en el mejor de los casos insensible, y en el peor de los casos, minimizó las tragedias que estaban recibiendo atención internacional.

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Lo que la cadena de noticias notó es que tenían la responsabilidad de brindar información de una forma respetuosa a su audiencia. Todas las lecciones que vienen parten de esta idea: las personas que están mirando tu gráfico quieren confiar en que estás compartiéndoles una información que merece su atención, la cual es cada vez más reducida.

En algunas ocasiones, quienes crean las infografías, como los expertos en oficinas gubernamentales o estadísticos, hacen suposiciones acerca de las personas que finalmente van a consumir dichas infografías, por ejemplo, acerca de su nivel de conocimiento actual. 

Otras veces, las personas crean infografías con escaso conocimiento de los datos, estadísticas, diseño de los gráficos o de la información, con tal de compartir elementos visuales llamativos en las redes sociales. O saben cómo hacer los gráficos y solo los utilizan para reforzar la historia que quieren contar, sin considerar las necesidades de su audiencia.

En cada caso, ya sea que lo noten o no, están usando infografías para comunicarse con una audiencia. Tener presente nuestra audiencia es clave para comunicarles cualquier información disponible para mejorar su entendimiento completo de la temática.

Lección #2: Esto significa que no los confundas haciendo malas infografías

Realmente esto es lo peor de lo peor. Estos gráficos no están simplemente llenos de errores, sino que están extremadamente distorsionados y es probable que sirvan para agendas específicas.

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Puedes utilizar los datos para contar una historia, pero es tu misión representar esos datos de una forma honesta. Eso es todo lo que se puede decir al respecto.

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Lección #3: La calidad de los datos no es negociable

Existen diversos mitos sobre las infografías, pero tal vez el más dañino es “los números no mienten”. El problema es que los números nunca están solos. 

Primero, ellos tienen que venir de alguna parte, y eso significa que hay personas involucradas. Antes de ser presentados, los datos deben recolectarse, organizarse y analizarse. Pueden pasar muchísimas cosas en todos estos pasos, sean intencionales o no, así que es importante que te asegures de que los datos que uses en tu infografía cumplan con ciertos estándares.

Aquí tienes un excelente ejemplo de una infografía engañosa basada en una recopilación de datos incorrecta. Apple quería mostrar la forma en la que los datos habían cambiado con respecto al uso de la aplicación Maps por las personas, durante la cuarentena. La presentación de estos datos implica que las personas estaban caminando menos, pero lo que fue pasado por alto era el hecho de que ellos no necesitaban Maps para tomar un paseo por su vecindario.

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La calidad de los datos deben provenir no sólo de una fuente confiable, sino además de una fuente correcta. Este gráfico muestra datos federales, pero los números seleccionados no son “reflejos certeros del problema del tráfico humano o en muchos casos la identificación del tráfico humano”, comentó la Directora de la Escuela de Criminología y Justicia Penal de la Universidad Northeastern, Amy Farrell en FactCheck.org.

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Además no hace falta decir que si estás usando un grupo de datos determinado, no deberías decir que estás usando un grupo de datos totalmente diferente. Este mapa creó un pánico innecesario porque estaba basado en datos de vuelos, y no en datos de salud, de acuerdo a la BBC.

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Los datos deberían estar también actualizados, en especial si los datos oportunos son críticos para contar la historia. Las dos infografías mostradas a continuación, señaladas por Reuters no incluían datos actuales y por eso, distorsionaron el impacto del COVID-19.

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El esfuerzo por mantener los datos actualizados generó alarma en el siguiente caso mencionado por PolitiFact. Cuando los condados de Wisconsin y Michigan publicaron una pila de resultados electorales, parecía haber un repunte repentino en los votos demócratas para Joe Biden, lo cual ocasionó que algunos creyeran que había evidencia de un fraude electoral. (La siguiente lección es describir lo que pudo haber hecho la diferencia aquí).

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Si no eres particularmente un experto en datos, está bien, pero no pretendas serlo. La infografía mostrada a continuación (también señalada por PolitiFact) fue creada basada en cálculos que eran incorrectos porque los números estaban basados en diferentes puntos de referencia.

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Regina L. Nuzzo, Ph.D. de la Asociación de Estadística Estadounidense le dijo a Reuters que estos números intentaban simplificar demasiado una realidad mucho más compleja.

Lección #4: Ofrece una gran cantidad de contexto en tu infografía

La realidad es que los números tienen que ser explicados, y esto incluye colocarlos en el contexto adecuado. En algunos de los ejemplos mostrados anteriormente, el texto de apoyo y/o los elementos visuales pudieron haberle ofrecido a la audiencia un mejor entendimiento para interpretar los datos. Aquí tienes algunos ejemplos más de oportunidades que se han perdido de hacer esto.

Este gráfico muestra el argumento de que las mascarillas o cubrebocas ayudan a “aplanar la curva” (o a disminuir la tasa de crecimiento de los casos del COVID-19), indicando que los países en donde se usan las mascarillas tenían tasas de crecimiento más bajas que en los países que no usaban mascarillas.

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Bien sea que estemos o no de acuerdo con el argumento, este gráfico fusiona correlación con causalidad, lo cual apunta a la siguiente respuesta humorística.

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Esto ignora otros factores potenciales de las tasas de crecimiento, como lo son: la infraestructura pública de alta calidad y la práctica en la preparación para una pandemia de coronavirus, con la primera a inicios de la década del 2000.

Muchos gráficos del COVID-19 como el siguiente muestran la suma de casos, y el contexto necesario es que los casos confirmados, como lo indica The Atlantic, ofrecen una forma muy limitada de conocer cuánto se está propagando el virus, aunque no sea por otra razón que por una prueba. Y esto no es algo que todas las personas estén haciendo. Este gráfico de casos confirmados de COVID-19 en todo Estados Unidos, dio la falsa impresión de que tan solo un puñado de estados reunían la gran mayoría de los casos.

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Por otra parte, un diagrama de dispersión utilizando los mismos datos (como este que fue creado por Popular Science) pero indicando la relación entre los casos confirmados y las tasas de prueba mostraría de forma clara que los lugares con las tasas más altas de infección también tienen las tasas de prueba más altas. Por si no lo sabes, así es como luce un diagrama de dispersión. Sigue leyendo para conocer más sobre los tipos de gráficos.

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El contexto realmente importa, en especial cuando estás comunicando algo sobre la salud. El Departamento de Salud de Arkansas utilizó estos gráficos de arco para mostrar la tasa de condiciones de salud preexistentes en los pacientes confirmados con COVID-19. Como los porcentajes son bajos y la escala aumenta al 100% (más adelante hablaré un poco más sobre los elementos visuales), esto da la falsa impresión de que no deberíamos preocuparnos — la realidad es que aunque los números sean bajos, estas personas tienen casos severos que podrían causar la muerte.

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El crecimiento del empleo es también mucho más complejo de lo que se ve. Las cifras de desempleo usadas en este vídeo implican que estos números son estáticos, pero no muestran lo que en realidad importa. De acuerdo a Reuters, lo que realmente importa son los cambios en las tasas a lo largo de las presidencias de Obama y de Trump.

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A menudo, ofrecer contexto simplemente significa mostrar una mayor cantidad de datos a través de un período de tiempo más largo para que puedan ser colocados en una perspectiva más amplia. Por ejemplo, la infografía a continuación argumenta la recuperación económica, pero tan solo muestra los datos de enero a junio del año 2020.

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Los gráficos que ponen en contexto los cambios recientes en la economía, por ejemplo, este que fue creado por Minnesota Public Radio’s Marketplace con datos del año 2015 hasta el año 2020, cuenta una historia más completa.

Lección #5: Pregúntate si estás utilizando el mejor elemento visual

Cuando se trata de crear infografías, existen muchísimas opciones para mostrar datos e información, desde tablas y gráficos hasta mapas, íconos o ilustraciones. Es crucial que puedas usar el que se adapte mejor a los datos y temática, para hacer gráficos que tengan más sentido.

Por ejemplo, los gráficos de pastel son geniales si tienes dos o tres categorías, las cuales suman todas el 100%, pero son usados en muchas otras situaciones donde no son particularmente útiles. Entre las visualizaciones de datos profesionales, el gráfico de pastel es el patito feo. Mira estos importantes contratiempos que explican el porqué.

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Como las personas tienen dificultad para usar el tamaño de un área coloreada para distinguir diferencias en los números, hay otra clase de elementos visuales con los que debes ser cuidadoso. Este gráfico de burbujas fue publicado por la Comisión Europea, quien fue acusada posteriormente de exagerar la dependencia del Reino Unido del comercio con Europa, y de esta forma interrumpir las conversaciones comerciales, de acuerdo a inews.co.uk.

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Sé prudente cuando estés usando mapas para explicar algo, porque los países o los estados con más área geográfica se van a enfatizar naturalmente, como lo demuestra el siguiente ejemplo.

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Algunas alternativas incluyen los cartogramas y los mapas basados en puntos (como se demuestra aquí en Popular Science) o mapas de coropletas de áreas iguales como el siguiente:

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Sé que a las personas nos gusta ser creativas, pero no vayas demasiado lejos de lo convencional (hablaremos más acerca de esto después). La siguiente infografía reemplaza las barras con los íconos, lo cual no solo hace que sea más difícil de leer, sino que además puede marginar a algunas mujeres (y ninguna mujer se quiere sentir empequeñecida por otras) — siempre recuerda a tu audiencia.

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Como lo hemos mencionado anteriormente, algunos tipos de gráficos son mejores para ciertos tipos de datos. ¿Recuerdas el ejemplo en donde un diagrama de dispersión podría ofrecer más contexto que el gráfico de barra horizontal?

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Aquí te mostramos otro ejemplo de The Conversation de un gráfico de barras que debió haber sido un gráfico de líneas, el cual es genial cuando estás mostrando cambios a lo largo del tiempo. Como hemos mencionado anteriormente, esto brinda más contexto, en lugar de tener que procesar los lapsos de tiempo en los ejes horizontales (hablaremos más sobre eso en un momento).

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No temas usar visualizaciones de datos, sólo asegúrate de que sean significativas. Si estás tentado a poner simplemente números y textos grandes en negrita, debes por favor considerar algo más útil, por ejemplo, un elemento visual que muestre las tendencias en el tiempo. Aquí tienes otro ejemplo del Departamento de Salud de Alabama que ha perdido la oportunidad de hacerlo.

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Finalmente, no es necesario decirlo, pero tener el logo correcto debería ser obvio. El creador de este gráfico fue tan osado que incluyó el logo del Departamento de Servicio de Salud del Estado de Texas sin su autorización, según su estación local de CBS, y en una tabla que incluye datos nada menos que engañosos.

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Lección #6: Presta mucha atención a los ejes

Algunas de las lecciones anteriores mostradas aquí se han basado en lineamientos generales, pero también existen algunas reglas básicas que deben seguirse sin discusión. 

En primer lugar, un eje horizontal o X siempre deberá leerse de izquierda a derecha, así que los números o los años deben ser secuenciales y ordenarse de menor a mayor. En esta mala infografía, la edad se incrementa de forma vertical pero decrementa de forma horizontal, lo cual hace que sea difícil de leer. El eje horizontal tampoco está etiquetado, lo cual hace que aumente la confusión (hablaremos más sobre esto en un momento).

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Comúnmente, los ejes también deberían comenzar en cero, y sin lugar a dudas, el espacio entre los números debería estar basado en el tamaño de esos números. El eje vertical en la infografía mostrada a continuación es increíblemente engañosa – pareciera que la curva se está aplanando cuando ese no es para nada el caso.

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A continuación tienes otro ejemplo de ejes distorsionados, y en este caso el error está triplicado. El eje horizontal no está para nada etiquetado, y al tener dos ejes verticales, uno a la izquierda y otro a la derecha, esta infografía está intentando forzar una narrativa en vez de permitir que el lector pueda visualizar los datos claramente.

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Y por si fuera poco, las líneas son difíciles de leer porque están en 3D y tienen sombras, lo cual nos lleva a la siguiente lección.

Lección #7: Minimiza el desorden en tu infografía

Las infografías son geniales para comunicar información compleja, pero esto no significa que deberían ser muy complejas ellas mismas. Cuando el material es complejo, es recomendable no simplificarlo mucho, pero es vital por lo menos aclararlo. 

Allí es donde un buen diseño entra en juego. Es totalmente normal que te lleve algo de práctica mejorar la creación de elementos visuales que logren ser claros y complejos a la vez. Si todavía no has llegado allí, por favor no publiques gráficos que sean ridículamente confusos como estos.

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Ver diseños como estos no solo hacen que te duelan los ojos y el cerebro, sino que además pueden llevarte,  como lo hacen estos autores de Wall Street on Parade, a pensar que el creador de la infografía podría estar confundiendo o escondiendo algo intencionalmente. Respeta a tu audiencia y habrá más probabilidades de que te respeten a ti.

Lección #8: Usa títulos y etiquetas para aclarar ideas

Aunque esta es la lección número ocho, esta lección es esencial. Aquí tienes más reglas de oro.

Mantén los títulos concisos y trata de usar palabras que tu audiencia pueda entender fácilmente. Si puedes anuncia en el título la conclusión del gráfico, esto puede ayudar realmente a tu audiencia. Aquí tienes uno de los incontables ejemplos de oportunidades que se han perdido de hacerlo.

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También es excelente que incluyas números exactos junto a los puntos o a las barras dentro del gráfico. Y si lo haces, asegúrate que las personas sepan lo que estás contando. De otro modo, podría terminar siendo tan confuso como el ejemplo que ves a continuación.

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Lo voy a decir de nuevo: por favor etiqueta todos los ejes. Si no lo haces, ni siquiera podrías compensar un título tan ejemplarmente claro como el de la siguiente infografía.

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La infografía anterior incluso resulta un poco difícil de leer debido al fondo de color verde azulado oscuro y a la línea de color verde claro. Vamos a hablar un poco más del color.

Lección #9: Usa el color de forma intencional

Hay varias cosas problemáticas en la infografía mostrada a continuación, y ahora que hemos aprendido muchas lecciones, espero que puedas descubrirlas. El color es un problema adicional ya que no le añade ningún significado obvio, pero quizás el lector lo esté esperando. Sería buena idea colorear la barra de mayor tamaño de una forma diferente, pero en este caso, esa diferencia de color (al igual que las diferencias de color entre el grupo de barras de arriba y el grupo de barras de abajo) es muy leve, lo que hace que a primera vista luzca como una escala de colores.

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Algunas veces, el uso pobre del color añade un desorden innecesario, lo cual hemos visto en algunos de los ejemplos de desorden que se mencionaron anteriormente.

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Por esta razón, los colores degradados en particular deberían ser utilizados con mucho cuidado. En el siguiente ejemplo, las barras con colores degradados podrían distraer a los lectores de lo que quizás aprenderían si se enfocaran en los datos, lo cual no está claramente etiquetado tampoco.

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Sé que muchas personas piensan que el color es lo que hace a las infografías divertidas, y eso es verdad, pero no debería emplearse a la ligera. En este ejemplo del Departamento de Servicios de Salud de Arizona, el degradado del color hace parecer que los casos de COVID-19 en el Condado de Navajo (el segundo gráfico) sean comparables con el resto del estado (el primer gráfico). Y de nuevo, la falta de un eje vertical es sencillamente imperdonable.

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La realidad es que casi la mitad de la población del Condado de Navajo es Nativa Americana y la Nación de Navajo ha tenido algunas de las tasas más altas de infección en todo los Estados Unidos, así que utilizar datos de calidad y ofrecer un contexto adecuado también juegan un rol aquí. ¿Comienzas a ver cómo todas estas piezas encajan?

Lección #10: Reconoce y corrige tus errores si creas malas infografías

Sabemos que puede tomar algo de tiempo mejorar en estas lecciones y que es normal cometer errores. Cuando eso pase, lo mejor es asumir la responsabilidad, como se ha mencionado en el primer ejemplo de este artículo. También es importante que hagas los cambios necesarios para generar claridad y comprensión. Ya que esto es lo que ayudará a recuperar la confianza de tu audiencia.

Es por eso que de todas las malas infografías del año 2020, la siguiente es definitivamente la peor. Esto no sólo ejemplifica tantos errores que ya hemos discutido, sino que además se suponía que era una infografía que se había “corregido” luego de varias quejas acerca de gráficos engañosos mostrados anteriormente, de acuerdo a Business Today de India.

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Entonces, ¿cómo saber si cometiste un error, bien sea como los que se han nombrado aquí o algún otro? La buena noticia es que no tienes que esperar hasta que Twitter o la prensa lo sepan. Puedes pedir la opinión de colegas, asociados, incluso de amigos, cualquiera que pueda ayudarte a tener una perspectiva distinta antes de que sea publicada ampliamente o de forma pública.

Estos ejemplos del año 2020 demuestran que las malas infografías pueden ser creadas por cualquier persona –  diseñadores profesionales, periodistas, marketers, políticos, expertos de la salud pública, economistas, personas jóvenes y adultos. 

No importa si eres un experto utilizando programas digitales o si estás usando lápiz y papel. En Venngage, queremos que cualquier persona sea capaz de crear diseños inteligentes muy fácilmente. Por esa razón tenemos plantillas para infografías como esta, que son fáciles de personalizar:

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En resumen, no importa si eres un diseñador profesional, lo que realmente importa es que no engañes a tu audiencia y que prestes atención a cada parte del proceso, desde la selección de los datos hasta elegir los elementos visuales y añadir el color y las etiquetas. 

Con todo el desastre de comunicación ocurrido durante el año pasado, ahora sabemos cuán importante es ser capaz de decir “¡lección aprendida!”.