Imagem por piki superstar no Freepik
 

Todos nós nos tornamos profundamente conscientes do poder que os dados e, consequentemente, a análise podem trazer para empresas e organizações de todos os matizes. No entanto, a apresentação é importante: sem uma maneira atraente e simples de entender de transmitir informações, todos os nossos recursos analíticos não significam muito.

Entre na visualização de dados, palco à esquerda. Ao aproveitar o mais imediato e dominante de todos os sentidos, complexos e pontos de dados intrincados podem ser condensados em um formato prático que todos os envolvidos no processo possam compreender intuitivamente.

Consequentemente, a capacidade de comunicar eficazmente insights e ideias através de representações visuais tornou-se cada vez mais crucial. Visualizações eficazes podem eliminar ruídos, destacar padrões e relacionamentos e guiar a atenção do espectador para os insights mais cruciais.

Este artigo discute os princípios e técnicas psicológicas que sustentam a criação de visualizações de dados persuasivas e eficazes.

A psicologia do processamento visual na visualização de dados é uma área profundamente fascinante que cruza psicologia, neurociência e princípios de design. Ele se concentra em como os humanos interpretam, entendem e respondem às apresentações de dados visuais. Ele destaca a incrível eficiência do nosso sistema visual em comparação com outras formas de processamento de dados.

O cérebro humano processa imagens incrivelmente rápido. Na verdade, a pesquisa mostra que ele pode compreender coisas como forma, cor e orientação em apenas 13 milissegundos. Essa velocidade torna os dados visuais muito mais imediatos e impactantes do que as informações baseadas em texto?.

Portanto, os números por si só muitas vezes não fazem justiça aos seus esforços. Por exemplo, em comparação com o desempenho anterior, mesmo um gráfico simples complementado com alterações percentuais e números explica muito melhor como seus esforços de otimização de custos na nuvem e guarante que os mesmos estão compensando para a organização em comparação com uma declaração de fato simples e branda.

Além disso, a Teoria do Processamento Duplo explica que temos dois tipos de pensamento: rápido, instintivo (Sistema 1) e lento, analítico (Sistema 2). As visualizações aproveitam o Sistema 1, permitindo-nos captar informações complexas rapidamente, sem a necessidade de realizar análises mais profundas e lentas.

A maneira como usamos a cor, a forma e o posicionamento pode afetar o quão bem as pessoas se lembram e tomam decisões com base na visualização. Compreender como os elementos visuais influenciam a percepção e a memória ajuda na criação de recursos visuais mais eficazes?.

Criar visualizações de dados eficazes significa aproveitar as habilidades de processamento visual inatas do ser humano para apresentar informações complexas de uma forma instantaneamente compreensível e memorável. 

A criação de visualizações de dados persuasivas envolve uma combinação de narrativa, seleção estratégica de dados e princípios de design eficazes. Aqui está uma análise dos componentes essenciais a serem considerados ao criar visualizações que não apenas informem, mas também convençam seu público:

Narrativa Estratégica

Toda visualização de dados eficaz começa com um objetivo claro e específico. Isso significa saber exatamente qual ação ou compreensão você deseja provocar no seu público. De lá, elaborando uma narrativa em torno de seus dados ajuda a envolver o público, tornando as informações mais identificáveis ​​e atraentes. 

Esta narrativa deve ter introdução, corpo e conclusão claros, cada parte baseada na última para orientar o público em direção à compreensão ou ação desejada.

Seleção Apropriada de Dados 

Escolher os dados certos para o seu público é crucial. Os dados devem ser diretamente relevantes para os interesses ou necessidades do seu público. Esta abordagem personalizada garante que a visualização atenda diretamente às preocupações ou curiosidade do público, tornando a mensagem mais persuasiva.

Um dos problemas com a seleção de dados é que ela pode ser demorada. No entanto, você não precisa fazer tudo manualmente — usando ferramentas automatizadas de geração de documentos reduz o tempo necessário, permitindo que você dedique mais esforços à análise dos pontos de dados mais envolventes para usar em sua apresentação. Além disso, você também pode use uma variedade de ferramentas de visualização — não há necessidade de fazer apresentações artesanais para absolutamente tudo.

Princípios de design

Este princípio é composto por vários componentes, incluindo: 

• Alinhamento. O alinhamento adequado das exibições de dados, tanto vertical quanto horizontalmente, garante que as informações possam ser comparadas e compreendidas com precisão, sem causar confusão ou má interpretação por meio de ilusões de ótica.
• Escolha de cor. As cores devem ser usado deliberadamente para destacar pontos de dados importantes e chamar a atenção do público para as partes mais importantes da visualização. Também é importante escolher combinações de cores que sejam acessíveis a todos, incluindo aqueles com deficiência visual de cores.
• Clareza do título e do rótulo. Títulos e rótulos desempenham um papel significativo na orientação do público através da visualização de dados. Eles devem ser claros, informativos e concisos, fornecendo contexto e enfatizando as principais conclusões da visualização.
• Interatividade. Quando for apropriado, incorporando interatividade em suas visualizações pode aprimorar a experiência do usuário, tornando a exploração de dados mais envolvente e esclarecedora. No entanto, é crucial que esse recurso aprimore, em vez de complicar, a compreensão dos dados.

Para criar visualizações de dados persuasivas, é essencial seguir as práticas recomendadas que tornem seus dados claros, envolventes e fáceis de entender. Aqui estão algumas dicas:

• Escolha a ferramenta de visualização certa. Selecionar uma ferramenta apropriada é crucial. Opções como ChartExpo, Power BI e Looker Studio são elogiadas por sua facilidade de uso e eficácia na criação de gráficos claros, mesmo para públicos não técnicos.
• Use cores estrategicamente. As cores podem significativamente impactar como as informações são processadas e lembrado. Use cores contrastantes para destacar os principais insights e garantir que suas escolhas de cores sejam acessível para daltônicos. Evite usar muitas cores em um único gráfico para manter a clareza.
• Destaque os principais insights. Certifique-se de chamar a atenção para as partes mais importantes dos seus dados. Isso pode envolver o uso de dicas visuais, como linhas de referência, ou simplesmente o destaque de barras significativas em um gráfico de barras.
• Procure insights de negócios. Alinhar as visualizações de dados com objetivos de negócios de alto nível ajuda a garantir que suas visualizações não sejam apenas informativas, mas também acionáveis. Use dados para prever tendências e tomar decisões informadas.
• Escolha o tipo certo de gráfico. A escolha do gráfico é crítica para clareza e eficácia. Gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de pizza e muito mais têm usos específicos que os tornam mais adequado para certos tipos de dados. Por exemplo, os gráficos de barras são ótimos para comparar dados categóricos, enquanto os gráficos de linhas são ideais para mostrar tendências ao longo do tempo.
• Garanta o contexto e a compreensão. A visualização de dados não deve apenas apresentar números de forma atraente, mas também transmitir uma mensagem clara e fácil de entender. Isso inclui o uso de um título atraente, garantindo o dimensionamento proporcional e sendo claro com rótulos e legendas.
• Utilize diferentes tipos de gráficos para fins específicos. Gráficos diferentes atendem a necessidades analíticas diferentes, como gráficos de bolhas para adicionar uma dimensão extra aos gráficos de dispersão ou gráficos em cascata para visualizar alterações sequenciais. Gráficos de composição como gráficos de pizza, gráficos empilhados e diagramas de Sankey podem elucidar a estrutura dos dados e suas mudanças ao longo do tempo.

Uma das principais vantagens é a simplificação de dados complexos. A visualização de dados converte grandes quantidades de informações em um formato mais fácil de processar e compreender, permitindo que os usuários compreendam conceitos complicados de forma rápida e eficiente. Isto é particularmente crucial em ambientes onde a tomada rápida de decisões é essencial.

A visualização de dados também aprimora a narrativa. Ele permite que as empresas apresentem suas narrativas de maneira convincente, facilitando a comunicação com as partes interessadas, o treinamento de equipes ou a atração de clientes. Esta abordagem é eficaz para apresentar ideias e estratégias, como propor a integração de novas tecnologias ou processos para melhorar a eficiência departamental.

Além disso, aumenta a produtividade fornecendo insights imediatos, o que auxilia na ação rápida e reduz atrasos devido à má interpretação dos dados. Ao tornar os dados mais fáceis de digerir, as equipes podem se concentrar em itens e melhorias acionáveis, em vez de perder tempo tentando entender conjuntos de dados complexos.

A gestão de riscos é outra área onde a visualização de dados se mostra inestimável. Ajuda as organizações a compreender e navegar melhor em cenários que envolvem incertezas e riscos, simplificando visualmente os dados para destacar potenciais áreas de preocupação.

Às vezes, a gestão e o alto escalão exigem um pequeno empurrão. Não estou jogando o jogo da culpa aqui – as pessoas em posições de autoridade simplesmente não têm tempo para microgerenciar e estar hiperconscientes de todos os mínimos detalhes e complexidades no nível básico das operações. Para usar um exemplo, se você estiver ciente que a consultoria SAP beneficiaria seu departamento e levar a uma maior integração e eficiência, apresentando essas informações de uma só vez, de uma forma narrativa convincente carregada de tabelas e gráficos tem muito mais hipóteses de funcionar do que simplesmente mencionar o facto e deixar a impressão inicial desaparecer enquanto outras prioridades são discutidas.

As visualizações de dados fornecem uma maneira poderosa de eliminar o ruído e fornecer insights que realmente ressoam.

No entanto, o verdadeiro domínio da visualização persuasiva de dados reside em atingir o equilíbrio perfeito entre estética e funcionalidade. Requer uma profunda apreciação da interação entre os princípios do design visual, processos cognitivos e comportamento humano. 

Somente alcançando esse equilíbrio poderemos criar visualizações que não sejam apenas bonitas, mas também claras, perspicazes e profundamente impactantes.
 
 

Nahla Davies é um desenvolvedor de software e escritor de tecnologia. Antes de dedicar seu trabalho em tempo integral à redação técnica, ela conseguiu – entre outras coisas intrigantes – atuar como programadora líder em uma organização de branding experimental da Inc. 5,000, cujos clientes incluem Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.

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• Fonte: https://www.kdnuggets.com/the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades