En un artículo científico hay algunos elementos muy específicos más allá del texto y el estilo literario o su estructura (de la que ya hemos hablado). Por ejemplo las referencias (vistas en la entrada anterior) y las gráficas. Vamos con estas últimas.
Esta figura, con su obviedad autoreferencial, está generada como un chiste. De hecho procede de un blog, cerrado ya, donde el autor publicaba chistes- gráfica, como este, uno tras otro sin texto.
Las gráficas son elaboraciones construidas para hacer directamente visible información cuantitativa. Se convierten números en imágenes diréctamente percibibles por el sentido de la vista y que transmiten (cuando están bien hechas) la información que contenían los números pero prescindiendo de ellos. Para conseguir ese propósito se utilizan "metáforas visuales", un concepto que puede resultar difícil y abstracto pero que se hace obvio en la tarta de la figura. Todas las gráficas de tarta son una metáfora de una tarta real como esta (o como esta otra).
El problema de hacer perceptible de maneras intuitivas, o casi, conjuntos de datos es toda una disciplina académica denominada "visualización". Es sorprendente el desconocimiento general sobre esta cuestión incluso entre los que utilizamos gráficas a menudo. Las gráficas forman parte de un lenguaje gráfico, sobre el que recibimos una nula formación. No como ocurre con el lenguaje verbal, sobre el que cursamos asignaturas a lo largo de toda la enseñanza obligatoria.
Para asomarse un poco a esa disciplina, algunos enlaces (un poco viejos, pero que no han perdido actualidad:
- Un tutorial breve y practicón, pero preciso: http://www.alzado.org/think/graficos.html
- La página personal de Yuri Engelhardt: http://www.yuriweb.com/
- Galería de la Visualización de Datos (en inglés). Un sitio donde aprender mucho a partir de eajemplos sobre lo bueno y lo malo.
- Para profundizar en la influencia de la percepciónen en la visualización, la frontera con la psicología.
- Eduard Tufte, pionero y profeta de la visualización y en particular de las gráficas: http://www.edwardtufte.com/tufte/index
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Bajando a cosas concretas, más cortas y aplicadas, un decálogo:
Scientific visualization is classically defined as the process of graphically displaying scientific data. However, this process is far from direct or automatic. There are so many different ways to represent the same data: scatter plots, linear plots, bar plots, and pie charts, to name just a few. Furthermore, the same data, using the same type of plot, may be perceived very differently depending on who is looking at the figure. A more accurate definition for scientific visualization would be a graphical interface between people and data. In this short article, we do not pretend to explain everything about this interface; rather, see [1], [2] for introductory work. Instead we aim to provide a basic set of rules to improve figure design and to explain some of the common pitfalls.
Rule 1: Know Your Audience
Rule 2: Identify Your Message
Rule 3: Adapt the Figure to the Support Medium
Rule 4: Captions Are Not Optional
Rule 5: Do Not Trust the Defaults
Rule 6: Use Color Effectively
Rule 7: Do Not Mislead the Reader
Rule 8: Avoid “Chartjunk”
Rule 9: Message Trumps Beauty
Rule 10: Get the Right Tool
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