Post de Alberto Cairo publicado no blog The Functional Art. Confira aqui o texto original, em inglês. Tradução de Luís Labres.

A cobertura sobre o coronavírus reacendeu o debate a respeito do entendimento da maioria dos leitores sobre escalas não lineares. No “How Charts Lie”, tenho um exemplo fictício fofo sobre quando esse tipo de escala é necessário: imagine que você tenha quatro gerbilos [NT: roedor similar ao hamster], dois machos e duas fêmeas.

Os quatro gerbilos acasalam e cada casal dá a luz a quatro pequeninos (oito gerbilinhos no total). Agora, seguindo nosso raciocínio, vamos imaginar que os pais morram logo depois do nascimento. Os gerbilos continuam reproduzindo-se nessa taxa constante, de forma que cada geração dobra de quantidade em relação à anterior.

Se você traçar esse crescimento exponencial em uma escala Y aritmética, a linha permanece muito próxima de 0 por cerca de 25 gerações. Portanto, seria impossível estimar a taxa com que você precisaria aumentar a quantidade de comida a ser comprada para suas adoráveis criaturinhas:

 

No entanto, se você usar uma escala não linear, o crescimento exponencial da população de gerbilos fica mais claro. Chegando na 32ª geração, haveria mais gerbilos no seu quintal do que pessoas no mundo:

 

Ao traçar gráficos sobre pandemias, precisamos de escalas não lineares porque o contágio também é não linear: se está infectado, você provavelmente não vai infectar só mais uma pessoa, mas duas, três ou mais a cada n dias. Por isso que estratégias comunitárias de redução como ficar em casa e lavar as mãos são tão importantes.

Mas é verdade que a maioria de nós tem dificuldades para entender escalas não lineares. O que fazer? Bom, podemos explicá-las. Como falei em palestras recentes, o impulso de muitos editores quando acham que os leitores não vão entender uma visualização é de evitar tal visualização. Isso é autodestrutivo e errado. Se você nunca usa um tipo de gráfico ou escala, como seus leitores vão aprender a lê-lo algum dia?

Outra solução é aproveitar a chance de interação. Mostrar dados em uma escala linear também tem seu valor. Ela não só é mais dramática do que uma escala não linear, mas também dá aos leitores uma visão adicional dos dados. Por que não deixar as pessoas alternarem entre uma escala linear e uma não linear? Isso é exatamente o que o “El País” da Espanha fez nessa visualização.

 

Essa página do “Our World in Data” tem um recurso similar, apesar de ser mais difícil ver onde clicar para alternar entre as escalas.