Las páginas de los periódicos y nuestros muros en redes sociales se han llenado de curvas epidémicas: escalas logarítmicas, número de casos por día, volumen de pruebas diagnósticas per cápita, al punto que resulta complicado distinguir qué representaciones facilitan a los periodistas, y ayudan a la audiencia, a comprender mejor la pandemia.
Jorge Galindo, analista de Latinoamérica para El País (España), intentó responder a esa pregunta central en un seminario web organizado por la Fundación Gabo en alianza con la Universidad del Norte y la Fundación Santo Domingo. Este hizo parte del ciclo ‘Epidemiología para periodistas’, realizado del 29 de abril al 7 de mayo de 2020.
El siguiente es un resumen del seminario web, en el que Galindo proporcionó pistas sobre cuáles son las evoluciones de datos clave para seguir el ritmo de la epidemia, cómo podemos representarlas gráficamente de manera nítida y eficaz y en qué errores suelen caer los periodistas al hacer visualización de datos.
¿Qué es exactamente un gráfico?
Idealmente, un gráfico es una manera de ordenar una gran cantidad de información para que sea más accesible que la alternativa.
Cuando decidimos si hacemos o no un gráfico, y cómo lo hacemos, tenemos que pensar si ese gráfico va a ser mejor que poner esa misma información en un texto o una tabla, o utilizar una fotografía para representarlo.
Un ejemplo de un buen gráfico
En este gráfico cada línea azul representa el número de días (desde el primer día con 100 casos) que tarda en duplicarse el número de fallecidos por coronavirus en cada país.
Hay un cuadro para cada país con una línea azul destacada sobre líneas grises que representan al resto de los países.
Esta manera de representar los datos es útil y muy clara, porque permite comparar la evolución de la pandemia en cada país a partir de un dato clave, es muy fácil de entender y resulta superior a las alternativas.
Un contraejemplo
Cuesta bastante entender qué quiere decir exactamente este gráfico en forma de torbellino. Eso es precisamente lo que no se quiere lograr con un gráfico.
El gráfico intenta poner demasiados datos juntos en un solo sitio a la misma vez, y en lugar de aclarar, oscurece.
Parece que trata de mostrar cuándo un país está creciendo o decreciendo en el número de muertes por la epidemia con respecto al día anterior, y cómo se compara con la media total de muertes al día. Es un dato que no tiene mucho sentido poner junto al otro.
La importancia de los gráficos durante la pandemia
- Transmiten de una manera inigualable, en eficacia y eficiencia, información esencial para entender un brote epidémico.
- Si no fuese por los gráficos no podríamos comprender, medir y seguir día a día las dos dimensiones clave de una epidemia: cuántos casos (o muertes) hay, con qué velocidad están creciendo y además cómo se comparan ambas con la situación en otros países.
- Los gráficos ayudan con el quién, el cuándo y el dónde de la pandemia.
Un ejemplo de gráfico usado en la pandemia
Este es el tipo de gráfico que hemos visto a lo largo de la pandemia y que seguiremos viendo. Muestra el número de fallecidos acumulados, en escala logarítmica, en cada uno de los países que representa.
La escala logarítmica la tenemos en el eje vertical. A diferencia de la escala lineal, cada porción muestra una potencia de 10. Y en el eje horizontal muestra el número de días que han pasado en cada país desde el primer día con más de 100 casos. Aquí se comparan las curvas de los países de forma simétrica en el tiempo.
Es un gráfico muy útil porque da las dos informaciones fundamentales: el tamaño de la epidemia en cada país y la velocidad. A mayor inclinación es la curva, más rápida es la pandemia en ese país.
Cada gráfico es una decisión
Qué destacar y qué no, qué poner dentro y qué dejar fuera son decisiones que se deben tomar al producir un gráfico. “Qué”, “cuándo” y “dónde” se pueden responder de muchas maneras durante una pandemia:
- El número de casos confirmados, número de muertes por el virus o el número de hospitalizaciones por el virus.
- Los casos acumulados o nuevos casos que surgen en el día.
- La media de los casos hasta hace momento (o en un número determinado de días) o el dato del día.
- Los datos absolutos o datos per cápita.
Lo que es importante recalcar es que ningún gráfico puede, ni debe, intentar representarlo todo a la vez.
Un gráfico que refleja una decisión editorial
Lo más recomendable al hacer un gráfico es tomar un solo dato y compararlo a lo largo del tiempo. Este gráfico muestra el número de hospitalizaciones en las distintas regiones de Italia y cómo cambia semana a semana.
Aunque el gráfico es complicado, en el sentido que requiere un esfuerzo del lector para observarlo, una vez es comprendido es bastante explicativo. Este gráfico deja mucha cosas por fuera, pero lo que deja dentro ilumina una parte de la realidad que es muy útil para entender cuál es la marcha de la pandemia en cada sitio. Siempre es una decisión difícil determinar qué no es imprescindible y qué explica la realidad de la mejor manera.
La misma información vista de dos maneras
Al ser nuevas muertes vemos que las curvas descienden. Si representaran acumulados, la curva nunca descendería, porque siempre tendría al menos la misma cantidad de casos del día anterior. En este caso sí descienden, y cuando lo hacen es cuando se puede decir que el brote epidémico en esa zona está remitiendo.
¿Puede un gráfico explicar fenómenos?
Si un gráfico es útil para mostrar el dónde, el cuándo y el quién, ¿qué puede hacer un gráfico por la pregunta última: por qué?: ¿Por qué en ciertos países, o en ciudades dentro de estos, la epidemia está siendo más grave que en otras partes? ¿Por qué a veces es más rápida?
Las relaciones de causa-efecto no pueden determinarse con un gráfico. Pero estos sí pueden ayudar a discernir ciertos patrones que después habrá que confirmar o desmentir.
Un gráfico que encuentra un patrón
Cada línea en el gráfico representa un país y en cada columna se representa el número de casos detectados.
El color del gráfico es la reducción de tránsito en las calles con respecto al mes de enero. Cuando un cuadro es totalmente negro significa que la reducción es prácticamente del 100%. Por ejemplo, en Argentina, apenas hubo 100 casos, casi toda la gente empezó a quedarse en casa.
Si miramos a Alemania, el cuadro es más claro cuando se contabilizaban 100 casos, lo que refleja que hubo apenas un 30% de reducción del tráfico en las calles.
Este gráfico muestra que en los países de América Latina, la gente se quedó desde antes en casa, no respecto a la fecha a calendario, sino a la evolución de la epidemia. Esto puede ayudar a entender por qué durante marzo y abril el crecimiento de la epidemia fue menos pronunciado que en Europa.
Otro ejemplo
Este gráfico muestra la relación entre la velocidad de crecimiento de casos confirmados, en el eje vertical, y la densidad de población (habitantes por km2), en el eje horizontal. Cada punto es un municipio de México.
Si bien es intuitivo pensar que a mayor densidad de población, más rápido se difunde el virus --a causa del mayor contacto físico--, hay un tema que llama la atención: existe una serie de municipios, destacados en el recuadro, que tienen una velocidad de crecimiento de casos confirmados muy por encima de lo que cabría esperar por su densidad.
Esto es interesante porque algo está pasando en esos municipios que no está siendo explicado por una relación obvia como densidad y velocidad. Este gráfico da una pista de hacia dónde mirar.
¿Qué más pueden hacer los gráficos por un periodista en la pandemia?
Además de mostrar el ritmo y tamaño de la pandemia de covid-19, los gráficos pueden:
Contar historias por sí mismos
Este par de gráficos intenta transmitir que la violencia doméstica puede estar aumentando durante las cuarentenas implementadas durante la pandemia.
El primer gráfico, de Estados Unidos, muestra, a partir de un punto de inicio previo a la cuarentena, cuál es el número de incidentes de violencia doméstica (en azul oscuro) y el resto de crímenes reportados (en azul claro). Como se ve, todos los otros crímenes descienden, pero la línea doméstica aumenta una vez comienza la cuarentena.
Lo mismo sucede en el segundo gráfico, de Dinamarca. Muestra, desde justo antes del inicio de la cuarentena, un aumento considerable en las llamadas a refugios de emergencia para víctimas violencia doméstica. Utilizando dos países tan distintos, estos gráficos cuentan una historia relevante para el público.
Revelar datos ocultos
Pero aquí lo interesante son los casos que se salen de esta tendencia obvia. Ciudad Juárez, por ejemplo, está hacia la izquierda casos detectados, pero mucho más arriba de lo que le correspondería en muertes confirmadas. Esto sugiere un gran infrarreporte de casos confirmados.
Ayudar a dimensionar la incertidumbre
Un ejemplo es este gráfico que compara distintas estimaciones de letalidad entre el total de infectados con el virus.
Como sabemos, en una epidemia no basta con dividir el número de muertos entre el número casos confirmados a causa del rezago que existe entre la aparición de los síntomas de la infección y la muerte.
Hay epidemiólogos realizando estudios con poblaciones donde la epidemia ha terminado para medir cuál es la letalidad. Sin embargo, en estos estudios hay un gran desacuerdo entre la letalidad. Las estimaciones más benévolas le dan al virus una letalidad de 0.15; es decir, una de cada 600 personas que contraen el virus acabaría por morir. Y las peores están casi en el 1%: una de cada 100 personas con el virus fallece.
Al mapear todos los estudios, el gráfico muestra que el rango de incertidumbre es grande; pero, aún así, si se observa el pequeño punto rojo arriba, la gripe común tiene una letalidad bastante menor a la estimación más benévola sobre el coronavirus.
El gráfico intenta transmitir que, si bien no se sabe con absoluta certeza la letalidad del covid-19, lo que se conoce permite afirmar que es peor que la gripe común.
Los gráficos no son solamente datos
Los gráficos sin datos también albergan la capacidad de transmitir ideas abstractas y complejas de manera aproximable y sencilla.
Un gráfico que aclara una idea abstracta
Este gráfico explica el concepto de aplanar la curva. Todo el mundo lo ha visto en los últimos meses y tanto políticos como periodistas lo han incorporado a su discurso habitual.
Pese a tener sus defensores y detractores, consiguió transmitir muy bien (al menos la primera vez que se usó a finales de febrero) la necesidad imperiosa de no saturar el sistema sanitario. Y quizás tan solo por eso fue un esquema muy valioso en los primeros meses de la pandemia.
¿Cómo hacer que un gráfico sea entendible?
Por desgracia, cuando trabajamos con gráficos, estamos usando un lenguaje que no es universal, a diferencia de nuestro idioma. Si consideramos que un segmento clave de nuestra audiencia no va a poder entender, debemos pensar si en realidad es necesario usar un gráfico.
Ahora bien, hay maneras de hacer los gráficos más accesibles y más comprensibles:
- Consideremos las claves y formas de gráfico que ya entiende la audiencia desde el principio. Por ejemplo, las barras y los números absolutos son más fáciles de entender que las curvas y los porcentajes, que requieren un aprendizaje un poco mayor.
- Hay que jugar con los colores y la intensidad de los mismos. Eso da ideas más claras.
- Debemos utilizar la menor cantidad de información posible
- Si debemos mostrar un dato complejo y que requiere más tiempo para ser entendido, tenemos que buscar el lenguaje estético que sea más sencillo. Hay que buscar esa clase de negociaciones.
Algunas herramientas para hacer gráficos
Hay muchas herramientas para hacer buenos gráficos, pero todas tienen un proceso de aprendizaje largo. Ninguna se aprende inmediatamente, pero vale la pena, sobre todo en la parte del trabajo previo de los datos
- R: es muy útil aprender a usar programas que permitan manejar fácilmente grandes bases de datos, algo que en una epidemia es fundamental. El recomendado es R que también es una herramienta muy poderosa para hacer representaciones gráficas de los datos. R es de código abierto y tiene una comunidad de usuarios que contribuye con código.
- Numbers: es básicamente Excel de Mac, pero es superior que su contraparte de Windows en la parte de diseño para hacer gráficos estáticos.
- Tableau: Para hacer gráficos dinámicos, que se mueven o que permiten ver más información al pasar el cursor encima, Tableau es bastante útil.
- Datawrapper: Es una plataforma potente que permite ingresar base de datos y producir gráficos dinámicos en JavaScript.
- Mapbox: una plataforma para hacer mapas personalizados.