La automatización del trabajo por medio de robots es un tema que parece estar de moda. Para unos es una utopía que nos permitirá evolucionar hacia una sociedad en la que el trabajo será cosa del pasado, una sociedad en la que los humanos podremos dedicarnos a realizarnos personalmente. Para otros es una distopía, en la que sólo los seres humanos más cualificados encontrarán un sitio en una sociedad dominada por el trabajo robotizado.

Este es el tema que plantea el Proyecto Makeovermonday en su semana 14, partiendo de una visualización publicada en The Guardian, concretamente esta:

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La visualización de The Guardian nos informa de cuál es el riesgo de automatización para cada sector (linea azul oscuro) y qué porcentaje de empleos representa actualmente (linea azul claro). Es decir, nos permite ver qué sectores se verán más afectados por los robots, y cuál es su importancia en términos de empleo.

En este artículo os voy a explicar cómo he rediseñado esta visualización con Tableau, y por qué.

En primer lugar, pensé en utilizar un gráfico de barras para cada variable, y ponerlos uno al lado del otro. En mi opinión sería más claro y sencillo de entender, porque son gráficos estándar a los que estamos más acostumbrados. Además, podríamos permitir ordenar por cada métrica, a fin de analizar los datos desde diferentes puntos de vista.

Sin embargo, finalmente opté por otra solución, en concreto un gráfico de dispersión (típicamente conocido como “scatter plot”). Este gráfico siempre me viene a la mente cuando quiero analizar la relación entre dos variables. Aquí tenéis el resultado (clic para ver a tamaño completo):

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He dividido el scatter plot en cuatro cuadrantes, con diferentes colores. Para construir los diferentes cuadrantes, he utilizado la mediana de cada variable. Por ejemplo, el cuadrante rojo indica todos los sectores con un número de trabajadores y un riesgo de automatización superior a la mediana. Podría haber utilizado la media, pero en este caso es preferible utilizar la mediana porque las distribuciones no son uniformes (si os fijáis, los puntos tienden a situarse hacia abajo y a la izquierda).

Me encanta trabajar con scatter plots, porque de modo muy visual podemos entender la relación entre dos variables. Además, si utilizamos colores y anotaciones, podemos guiar al lector para que entienda mejor los datos. Es algo que recomiendo, porque muchas personas tienen problemas para interpretar correctamente esta visualización. Además, lo importante de una visualización es nuestra interpretación, más allá del tipo de gráfico escogido. Los colores y las anotaciones nos permiten destacar nuestra interpretación de los datos.

Podéis acceder a la visualización y descargar los datos en nuestra página de Tableau Public:

Visualización y datos descargables en Tableau Public

Si accedéis con el móvil, podréis comprobar que la visualización cambia.

Concretamente veréis algo así en modo vertical:

tableau-mobile-vertical

Y algo así en modo horizontal:

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Como podéis ver, he escogido una visualización totalmente diferente para móvil. En concreto, he utilizado gráficos de barras en lugar de un scatter plot. He tomado esta decisión porque el scatter plot no funcionaba bien en el reducido espacio de una pantalla de móvil.

Además de cambiar de visualización, he decidido mostrar los datos por partes, para los diferentes grupos que habíamos detectado gracias al gráfico de dispersión. Así, he mostrado en gráficos separados las industrias diferentes entre sí. Esto también es debido al reducido espacio del móvil. En un dispositivo móvil, es más manejable una visualización con pocos elementos, aunque nos obligue a multiplicar esfuerzos.

Finalmente, podéis ver que he aprovechado las características nativas del móvil para ofrecer más detalles sobre los datos: si cambiamos la orientación del dispositivo, aprovechamos el espacio adicional de pantalla para mostrar nuestra interpretación de los datos.

En resumen, en este artículo hemos visto lo siguiente:

  • cuando queremos ver la relación entre dos variables, el gráfico de dispersión (“scatter plot”) suele funcionar muy bien
  • para agrupar los elementos en un scatter plot, podemos colorear los cuadrantes, que crearemos en base a las medianas
  • una visualización que funciona bien en “desktop” quizás no funciona bien en móvil
  • podemos aprovechar las características nativas del móvil para añadir elementos de interacción (por ejemplo el cambio de orientación)

Os recuerdo que podéis acceder a la visualización interactiva, y a descargar los datos, en este enlace:

Visualización y datos descargables en Tableau Public

Espero que el artículo os haya sido útil, y estaré encantado de leer vuestros comentarios / dudas / sugerencias / críticas / …

¡Gracias!