Texto de Giorgia Lupi

Giorgia Lupi é uma premiada designer de informação. Ela é cofundadora e diretora de design da Accurat, uma empresa de design orientada por dados com escritórios em Milão e Nova York. Ela recebeu seu M-Arch na FAF em Ferrara, Itália, e obteve o doutorado em design no Politecnico di Milano, e agora mora na cidade de Nova York. Ela é coautora de Dear Data (Princeton Architectural Press), e está no Twitter: @giorgialupi.

O texto original foi publicado no PrintMag

Tradução: Isabella Maria Do Livramento Gonçalves

Atingimos o auge dos infográficos. Você está pronto para o que vem depois?

Hoje, os dados são reconhecidos como um dos pilares da nossa economia, e a noção de que todo dia o mundo fica exponencialmente mais rico em dados já é notícia de ontem.

Big Data não pertence a um futuro distópico distante; é uma mercadoria e uma característica intrínseca e icônica de nosso presente – como dólares, concreto, automóveis e Helvetica. A maneira como nos relacionamos com os dados está nos envolvendo mais rapidamente do que imaginamos, e nossas mentes e corpos estão se adaptando naturalmente a essa nova realidade híbrida construída com estruturas físicas e informacionais. E o design visual – com seu poder de alcançar instantaneamente lugares em nosso subconsciente sem a mediação da linguagem e com sua capacidade inerente de transmitir grandes quantidades de informações estruturadas e não estruturadas entre as culturas – será ainda mais central para essa silenciosa revolução, mas inevitável.

Pioneiros da visualização de dados como William Playfair, John Snow, Florence Nightingale e Charles Joseph Minard foram os primeiros a aproveitar e codificar esse potencial nos séculos XVIII e XIX, e defensores modernos como Edward Tufte, Ben Shneiderman, Jeffrey Heer e Alberto Cairo estão entre os responsáveis pelo renascimento da área nos últimos 20 anos, apoiando a transição desses princípios para o mundo do Big Data.

Graças a esse interesse renovado, uma primeira onda de visualização de dados tomou conta da web e atingiu um público mais amplo fora dos ambientes acadêmicos em que vivia até então. Mas, infelizmente, essa onda foi surfada por muitos de forma superficial, como um atalho linguístico para compensar a vertigem natural causada pela natureza incomensurável do Big Data. Infográficos “legais” nos prometeram a chave para dominar essa complexidade indomável e, quando eles inevitavelmente falharam em cumprir essa expectativa excessivamente otimista, ficamos com gigabytes de gráficos de setores 3D ilegíveis e com interfaces de usuário translúcidas baratas e cheias de widgets que até mesmo Tony Stark ou o detetive John Anderton do filme Minority Report teriam dificuldades em entender.

De fato, o design visual é frequentemente aplicado aos dados simplesmente como um retoque cosmético de questões importantes e complicadas, na tentativa de fazê-los parecer mais simples do que são. O que tornou infográficos de marketing barato tão populares é provavelmente sua maior contradição: a falsa alegação de que um par de pictogramas e alguns números grandes têm o poder inato de “simplificar a complexidade”. Os fenômenos que governam nosso mundo são, por definição, complexos, multifacetados e, em sua maioria, difíceis de compreender, então por que alguém iria querer torná-los tolos para tomar decisões cruciais ou transmitir mensagens importantes?

Mas nem tudo é ruim nessa obsessão repentina por visualização de dados. Não apenas estamos percebendo que ainda há uma distância substancial entre o potencial real que está escondido em vastas piscinas de dados e as imagens superficiais que frequentemente usamos para representá-lo, mas mais importante, percebemos que a primeira onda foi bem-sucedida em fazer outros grupos mais familiarizados com novos termos e linguagens visuais.

Agora que ultrapassamos o que podemos chamar de pico de infográficos, ficamos com um público geral que entende algumas das ferramentas necessárias para dar as boas-vindas a uma segunda onda de visualizações mais significativas e reflexivas.

Estamos prontos para questionar a impessoalidade de uma abordagem meramente técnica dos dados e para começar a projetar maneiras de conectar os números ao que eles realmente representam: conhecimento, comportamentos, pessoas.

Os dados representam a vida real. É um registro do mundo da mesma forma que uma fotografia captura um pequeno momento no tempo. Os números são sempre marcadores de posição para outra coisa, uma maneira de capturar um ponto de vista – mas às vezes isso pode se perder.

Falhar ao representar essas limitações e nuances, e colocar cegamente os números em um gráfico é como rever um filme analisando as propriedades químicas da celulose na qual as imagens foram gravadas.

Nessa segunda onda, a visualização de dados vai ser inevitavelmente uma questão de personalização.

Quanto mais onipresentes os dados se tornam, mais precisamos experimentar como torná-los únicos, contextuais e íntimos. A maneira como visualizamos é crucial porque é a chave para traduzir números em conceitos com os quais podemos nos relacionar.

Então como podemos seguir em frente?

Abrace a complexidade

A complexidade é uma característica inerente de nossa existência – o mundo é rico em informações que podem ser combinadas de infinitas maneiras. Criar novos pontos de vista ou descobrir algo novo normalmente não pode acontecer com um simples olhar; esse processo de revelação frequentemente precisa e requer uma investigação profunda do contexto.

Sempre que o principal objetivo da visualização de dados é abrir os olhos das pessoas para novos conhecimentos, é impraticável evitar um certo nível de complexidade.

Em uma colaboração que durou mais de dois anos com a redação do maior jornal da Itália, Corriere della Sera, minha empresa de design, Accurat, teve a oportunidade de trabalhar em uma série experimental de visualizações de dados para seu Suplemento Cultural de Domingo. Nosso papel era conceber narrativas visuais, baseadas em dados, que alcançassem a mesma reflexividade e profundidade dos outros artigos publicados no suplemento – expandindo os limites do que a visualização pode fazer com dados de alta densidade repletos de atributos múltiplos.

A cada semana, escolhemos um tópico interessante para explorar e procuramos várias fontes de dados, tanto quantitativas quanto qualitativas, que então combinamos em uma única narrativa visual elaborada. O objetivo era afastar-se de uma simples medição de quantidade; transformamos informações brutas em conhecimento interconectado, apresentando comparações inesperadas e contos secundários para complementar a história principal.

Uma vez que a clareza não precisava vir de uma só vez, colocamos várias narrativas visuais em camadas sobre uma construção principal que serviu como ponto de partida para que os leitores começassem e seguir seu interesse. Chamamos esse processo de narração não linear; as pessoas podem se perder alegremente explorando elementos individuais, contos menores e tendências maiores dentro da visualização maior, enquanto são naturalmente convidadas a se envolver com a visualização em níveis mais profundos.

Podemos escrever histórias ricas e densas com dados. Podemos educar o olhar dos leitores para se familiarizar com as linguagens visuais que transmitem a verdadeira profundidade de histórias complexas.

Visualizações de dados densas e não convencionais promovem lentidão – uma meta particularmente angustiante a ser definida em nossa era de períodos de atenção cada vez mais curtos. Se pudermos criar recursos visuais que incentivem a leitura cuidadosa e o envolvimento pessoal, as pessoas encontrarão cada vez mais valor real nos dados e no que eles representam.

Vá além dos padrões

Apenas um tamanho não serve para todos. Ferramentas de business intelligence e de visualização de dados para profissionais de marketing levaram muitos a acreditar que a maneira ideal de dar sentido às informações é carregar dados em uma ferramenta, escolher entre uma lista de gráficos sugeridos prontos para uso e terminar todo o trabalho em alguns cliques. Essa abordagem comum nada mais é do que jogar cegamente a tecnologia no problema, às vezes, sem gastar tempo suficiente maturando a questão que desencadeou a exploração em primeiro lugar.

Isso geralmente leva a resultados que não são apenas praticamente inúteis, mas também profundamente errados, porque as soluções pré embaladas raramente são capazes de enquadrar problemas que são difíceis de definir, quanto mais de resolver.

Como Steven Heller escreve na introdução de seu livro “Infographic Designers’ Sketchbooks“, “Fazer infográficos atraentes e precisos requer mais do que um programa de desenho de computador ou um modelo de recortar e colar. A arte de exibir informações é tão engenhosa quanto qualquer outro tipo de design ou ilustração, com a notável exceção de que deve contar uma história factual ou linear.”

O design bem pensado vem ao resgate novamente. O que sempre faço quando começo um novo projeto de dados é me afastar da tela e começar a desenhar. Eu desenho com dados em minha mente, mas sem dados em minha caneta: faço um esboço com dados para entender o que está contido nos números e em sua estrutura, e como definir e organizar essas quantidades de uma forma visual para criar oportunidades de obter ideias.

Desenhar com dados – de certa forma, remover tecnologia da equação antes de trazê-la de volta para finalizar o design com ferramentas digitais – apresenta novas maneiras de pensar e leva a designs que são exclusivamente personalizados para o tipo específico de problema de dados com que estamos trabalhando. Eu desenho para explorar livremente as possibilidades. Eu desenho para visualmente entender o que eu estou pensando, eu desenho para evoluir minhas ideias e intuições vendo-as ganhando vida no papel, eu desenho para me ajudar a pensar sem limitações, sem barreiras.

Desenhar com dados é uma ferramenta inestimável para descobrir o que há de único nos números em questão. Também levanta novas questões sobre os dados em si. Ajuda a revelar novas análises possíveis de serem realizadas: em vez de ficarmos sobrecarregados com o tamanho de um conjunto de dados e milhões de números, nos concentramos apenas em sua natureza, sua organização, e fazer isso muitas vezes abre novas oportunidades originadas desse ponto de vista.

Para expandir seu vocabulário de desenho de dados, os designers podem acessar centenas de anos de informações visuais codificadas – a evolução da notação musical dos tempos medievais à música contemporânea, a experimentação com formas geométricas que caracterizaram os artistas de vanguarda do século passado. Essas linguagens visuais, embora visem claramente objetivos diferentes, têm muito em comum com a visualização de dados: elas se baseiam em princípios de percepção comuns e usam formas simples, selecionam símbolos e uma gama definida de cores para criar composições visuais básicas que transmitem uma mensagem e agradam aos olhos.

insira contexto sorrateiramente (sempre)

Um conjunto de dados pode levar a muitas histórias. Os dados são uma ferramenta que filtra a realidade de uma forma altamente subjetiva e, a partir da quantidade, podemos nos aproximar da qualidade. Os dados, com seu poder único de abstrair o mundo, podem nos ajudar a entendê-lo de acordo com fatores relevantes. O modo como um conjunto de dados é coletado e as informações incluídas – e omitidas – determina diretamente o curso de sua vida. Especialmente se combinados, os dados podem revelar muito mais do que se pretendia originalmente. Como os semiólogos teorizam há séculos, a linguagem é apenas uma parte do processo de comunicação – o contexto é igualmente importante.

É por isso que temos que recuperar uma abordagem pessoal de como os dados são coletados, analisados e exibidos, provando que a subjetividade e o contexto desempenham um grande papel na compreensão até mesmo de grandes eventos e mudanças sociais – especialmente quando os dados são sobre pessoas.

Os dados, se devidamente contextualizados, podem ser uma ferramenta incrivelmente poderosa para escrever narrativas mais significativas e íntimas.

Para pesquisar esse campo, empreendi um laborioso projeto pessoal: um ano de correspondência de dados desenhada à mão com a designer de informações Stefanie Posavec. Temos inúmeras semelhanças pessoais e profissionais – sou italiana e moro em Nova York; ela é americana e mora em Londres. Temos exatamente a mesma idade e somos filhas únicas, morando longe de nossas famílias. O mais importante, nós duas trabalhamos com dados de uma forma artesanal, tentando adicionar um toque humano ao mundo da computação e dos algoritmos, usando o desenho em vez da codificação como nossa forma de expressão. E apesar de ter nos encontrado apenas duas vezes pessoalmente, embarcamos no que chamamos de “Dear Data”.

Começamos com uma pergunta desafiadora: você pode conhecer outro ser humano apenas por meio de dados?

Por um ano, a partir de 1º de setembro de 2014, Posavec e eu coletamos nossos dados pessoais em torno de tópicos compartilhados – desde quantas vezes reclamamos em uma semana até a frequência com que rimos; de nossas obsessões e hábitos, conforme eles apareciam, às interações com nossos amigos e parceiros. No final da semana, analisamos nossas informações e desenhamos nossos dados à mão em uma folha de papel do tamanho de um cartão postal, criando a correspondência que enviamos uma para a outra do outro lado do Atlântico. Foi uma transmissão lenta, pequena e incrivelmente analógica, que por meio de 52 pretextos na forma de dados revelava um aspecto de nós mesmas e de nossas vidas para a outra pessoa a cada semana. Passamos um ano coletando nossos dados manualmente em vez de depender de um aplicativo digital de auto-rastreamento, adicionando detalhes contextuais aos nossos registros e, assim, tornando-os verdadeiramente pessoais, sobre nós e somente nós.

Nos primeiros sete dias de Dear Data, escolhemos um tópico aparentemente frio e impessoal: quantas vezes verificamos as horas em uma semana. 

Na frente do meu cartão postal (como mostrado acima), cada pequeno símbolo representa todas as vezes que verifiquei as horas, ordenado por dia e hora cronologicamente – nada complexo. Mas as diferentes variações dos meus símbolos na legenda indicam detalhes engraçados que descrevem esses momentos: por que eu estava checando a hora? O que eu estava fazendo? Eu estava entediado, com fome ou atrasado? Verifiquei de propósito ou apenas olhei casualmente para o relógio enquanto estava ocupada em outra atividade? Cumulativamente, isso deu à Posavec uma ideia do meu dia-a-dia por meio do pretexto da minha coleta de dados – algo que não é possível se o significado não estiver incluído no rastreamento.

Com o passar das semanas, compartilhamos tudo sobre nós mesmos por meio de nossos dados: nossos desejos, os sons do ambiente, nossos momentos íntimos e nossos hábitos alimentares. Nós realmente nos tornamos amigas por meio dessa transmissão manual. E, de fato, remover a tecnologia da equação nos levou a encontrar diferentes maneiras de olhar para os dados – como pretextos para revelar algo sobre nós mesmas, expandindo-se além de qualquer registro singular, adicionando profundidade e personalidade a bits quantitativos de informação.

Em uma época em que os aplicativos de auto-rastreamento estão se proliferando e a quantidade de dados pessoais que coletamos sobre nós está aumentando o tempo todo, devemos adicionar ativamente um significado pessoal e contextual ao nosso rastreamento. Não devemos esperar que um aplicativo nos diga algo sobre nós sem nenhum esforço ativo de nossa parte; temos que nos empenhar em dar sentido aos nossos próprios dados para interpretar esses números de acordo com nossa história pessoal, comportamentos e rotina.

Embora nem todo mundo possa fazer um projeto tão hiperpessoal como este, o ponto permanece: designers de visualização de dados podem tornar suas interpretações mais pessoais e, portanto, mais impactantes, por realmente ir a uma camada mais profunda no exame, digestão e despendendo tempo examinando quaisquer tipos de dados antes de destilar e projetá-los. Esta é a única maneira de desvendar sua natureza profunda e esclarecer seu real significado para nós e para os outros. Pergunte a si mesmo: o que podemos aprender com isso em um nível mais humano – e o que isso significa para o mundo?

Finalmente, lembre-se de que dados são imperfeitos (assim como nós)

Vamos parar de pensar que os dados são perfeitos. Não são. Dados são primariamente feitos por humanos. “Orientado por dados” não significa “incontestavelmente verdadeiro”, e nunca significou.

É hora de deixar para trás qualquer presunção de controle absoluto e verdade universal e abraçar uma representação informada dos grandes números e pequenas imperfeições que trabalham em conjunto para descrever a realidade. A visualização de dados deve acolher a imperfeição e a aproximação, nos permitindo imaginar maneiras de usar os dados para nos sentirmos mais empáticos, para nos conectarmos com nós mesmos e aos outros de uma forma mais profunda. Quanto mais esforço colocamos em pesquisar e traduzir, mais fácil será para o leitor compreender e se relacionar com as histórias que contamos. Mas isso requer uma mudança de paradigma na maneira como representamos as informações visualmente.

Devemos aprender como incluir e processar os aspectos mais qualitativos e diferenciados dos dados. Devemos experimentar como visualizar incertezas, possíveis erros e imperfeições em nossos dados. E o mais importante, devemos ter em mente como os dados podem ser uma ferramenta poderosa para todos os designers, trazendo histórias para a vida de uma forma visual e adicionando significados estruturais aos nossos projetos.

É um momento excepcionalmente empolgante para ser designer de visualização de dados. Projetos e oportunidades são cada vez mais complexos e desafiadores, e a área está crescendo e se tornando cada vez mais popular. Temos que encontrar novas linguagens, explorar como transmitir conhecimento e inspirar sentimentos simultaneamente com os dados. Precisamos descobrir como ser fiéis à precisão científica e, ao mesmo tempo, permitir o surgimento de exceções. Precisamos dar vida aos dados – vida humana.

Acredito que estamos preparados para o futuro. Vamos começar.