Infográficos ruins: os piores infográficos de 2020 (+ lições para 2021)

By Lydia Hooper, Mar 27, 2021

infográficos ruins

Há uma longa história de pessoas criando e usando infográficos ou recursos visuais que comunicam informações complexas. Essa história inclui o bom e o ruim, mas quando se trata do feio, 2020 saiu na frente.

Como sabemos, 2020 esteve repleto de todos os tipos de desafios de comunicação, incluindo a pandemia de coronavírus, a muito disputada eleição presidencial dos EUA, a primeira destituição do presidente Trump e cada vez mais pedidos por justiça racial ao redor do mundo.

No ano passado, os infográficos se tornaram uma parte mais habitual da vida pública, com gráficos monitorando casos e mortes por COVID-19 ou mostrando números de desemprego e mapas revelando resultados eleitorais. Parte desses recursos visuais ajudaram as pessoas a navegar pelos vários aspectos de suas vidas diárias e, infelizmente, alguns aumentaram a confusão, o conflito e a desconfiança. Pessoas como eu, que são profissionais que trabalham com design da informação, ficaram às vezes maravilhadas, outras vezes abismadas.

Confira nosso resumo dos piores infográficos de 2020. Porque queremos que 2021 seja muito melhor, e porque Venngage é a ferramenta de infográficos simples e poderosa para ajudá-lo a chegar lá, também apresentamos algumas dicas para ajudar a evitar infográficos ruins neste ano e nos próximos.

  1. Respeite seu público
  2. Isso significa não enganá-lo fazendo infográficos ruins
  3. Dados de qualidade não são negociáveis
  4. Forneça bastante contexto em seu infográfico
  5. Pergunte a si mesmo se você está usando o melhor recurso visual
  6. Sempre preste atenção aos eixos
  7. Minimize a desordem em seu infográfico
  8. Use títulos e rótulos para esclarecer
  9. Use cores intencionalmente
  10. Reconheça e corrija seus erros ao criar um infográfico ruim

Lição nº 1: Respeite seu público

Mantendo o tema de 2020, uma rede nacional de notícias (Fox News) emitiu um pedido de desculpas no ar por um infográfico ruim. (Discutiremos como pedir desculpas mais tarde. Por enquanto, saiba que isso é sempre uma boa ideia.)

O gráfico pelo qual eles pediram desculpas fazia parte de uma matéria sobre a relação entre o desempenho do mercado de ações e os protestos na sociedade. Na melhor das hipóteses, foi insensível e, na pior, minimizou as tragédias que recebiam atenção internacional.

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O que a rede de televisão percebeu é que eles tinham a responsabilidade de entregar as informações de maneira respeitosa ao público. Todas as lições que virão a seguir são desdobramentos dessa ideia: as pessoas olhando seu gráfico precisam ter certeza de que você está compartilhando informações que merecem sua atenção cada vez mais escassa.

Às vezes, quem está criando os infográficos, como estatísticos ou especialistas em órgãos do governo, fazem suposições sobre as pessoas que irão consumir essas informações, por exemplo, a respeito de seu nível de conhecimento.

Outras vezes, os criadores de infográficos têm pouco conhecimento de dados ou estatísticas, ou de design da informação ou de gráficos, para compartilhar recursos visuais envolventes nas redes sociais. Há ainda casos em que eles sabem criar gráficos, mas só os usam para reforçar a história que desejam contar, independentemente das necessidades do público.

Em todos os casos, quer percebam ou não, eles estão usando infográficos para se comunicar com o público. Manter esse público em mente é a chave para comunicar qualquer informação disponível de uma forma que melhore o entendimento sobre um assunto.

Lição nº 2: Isso significa não enganá-lo fazendo infográficos ruins

Este é realmente o pior do pior. Esses gráficos não estão apenas cheios de erros, eles foram grosseiramente distorcidos, provavelmente para servir propósitos específicos.

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Você pode usar dados para contar uma história, mas ainda precisa representar esses dados de forma honesta. Isso é tudo que temos a dizer sobre isso.

Relacionado: 5 maneiras de os escritores usarem gráficos enganosos para manipulá-lo (em inglês)

Lição nº 3: Dados de qualidade não são negociáveis

Existem muitos mitos sobre infográficos, mas talvez o mais prejudicial seja os “números não mentem”. O problema é que os números nunca se sustentam sozinhos.

Primeiro, eles têm que vir de algum lugar, e isso significa que pessoas estão envolvidas. Antes que possam ser apresentados, os dados devem ser coletados, organizados e analisados. Nesse processo, muitas coisas podem acontecer, sejam elas intencionais ou não, então é importante garantir que os dados usados nos infográficos atendam a certos padrões.

Eis um ótimo exemplo de um infográfico enganoso baseado em coleta de dados com erros. A Apple queria mostrar como os dados sobre o uso do aplicativo Mapas estavam mudando durante a quarentena. A apresentação desses dados indicou que as pessoas estavam andando menos, mas o que foi esquecido foi o fato de que as pessoas não precisam do celular para passear em seu bairro.

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Os dados de qualidade não vêm apenas de uma fonte confiável, mas da fonte certa. Este gráfico mostra dados federais, mas os números escolhidos não são “reflexos precisos do problema do tráfico de pessoas ou, em muitos casos, da identificação do tráfico de pessoas”, disse a diretora da Escola de Criminologia e Justiça Criminal da Northeastern University, Amy Farrell, ao site FactCheck.org.

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Também não é preciso dizer que, se você está usando um determinado conjunto de dados, não deve afirmar que está usando um conjunto de dados totalmente diferente. Este mapa causou pânico desnecessário porque foi baseado em dados de voo e não de saúde, de acordo com a BBC.

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Os dados também devem ser atualizados, principalmente se forem essenciais para a história que está sendo contada. Os dois infográficos a seguir sinalizados pela Reuters não incluíam dados atuais e, portanto, deturparam o impacto da COVID-19.

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O esforço para manter os dados atualizados causou preocupação no seguinte caso observado pelo PolitiFact. Quando Wisconsin e Michigan, nos EUA, divulgaram uma série de resultados eleitorais, isso apareceu como um aumento repentino nos votos democratas para Joe Biden, o que levou alguns a acreditar que havia evidências de fraude eleitoral.

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Se você não é particularmente conhecedor de dados, tudo bem, apenas não finja que é. O infográfico abaixo (também sinalizado pelo PolitiFact) foi criado a partir de cálculos incorretos porque os números foram baseados em diferentes parâmetros de referência.

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A doutora Regina L. Nuzzo, da American Statistical Association, disse à Reuters que esses números tentam simplificar uma realidade muito mais complicada.

Lição nº 4: Forneça bastante contexto em seu infográfico

A realidade é que os números precisam ser explicados, e isso inclui colocá-los no contexto adequado. Em alguns dos exemplos acima, textos e/ou recursos visuais de suporte poderiam ter fornecido ao público uma melhor compreensão de como interpretar melhor os dados. Veja mais alguns exemplos de oportunidades perdidas para fazer isso.

Este gráfico apresenta o argumento de que as máscaras ajudam a “achatar a curva” (ou reduzir a taxa de crescimento dos casos de COVID-19), apontando que os países que incentivaram o uso de máscaras tiveram taxas de crescimento mais baixas do que os países que não o fizeram.

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Quer concordemos com o argumento ou não, este gráfico confunde correlação com causalidade, para o qual a seguinte resposta humorística aponta.

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Ele ignora outros fatores potenciais para as taxas de crescimento, como infraestrutura pública de alta qualidade e prática de preparação para uma pandemia, como ocorreu no início dos anos 2000.

Muitos gráficos sobre a COVID-19, como o mostrado abaixo, mostram a contagem de casos, mas o número de casos confirmados, como observa o The Atlantic, fornecem uma maneira muito limitada de saber o quanto o vírus está se espalhando, simplesmente porque nem todos os infectados fazem o teste. Este gráfico de casos de COVID-19 confirmados nos estados dos EUA deu a falsa impressão de que apenas alguns estados tiveram a vasta maioria de pessoas contaminadas.

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Alternativamente, um gráfico de dispersão usando os mesmos dados (como este criado pela Popular Science), mas mostrando a relação entre os casos confirmados e as taxas de teste, mostraria claramente que os locais com as taxas de infecção mais altas também têm as taxas de teste mais altas. Caso não saiba, é essa a aparência de um gráfico de dispersão. Fique ligado para mais informações sobre os tipos de gráficos.

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O contexto realmente importa, especialmente quando você está se comunicando sobre saúde. O Departamento de Saúde do Arkansas usou esses gráficos em arco para mostrar a taxa de problemas de saúde preexistentes em pacientes com COVID-19 confirmada. Como as porcentagens são baixas e a escala vai até 100% (falarei mais sobre recursos visuais daqui a pouco), temos a falsa impressão de que não devemos nos preocupar — a realidade é que, mesmo que os números sejam baixos, essas pessoas podem evoluir para casos graves fatais.

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O crescimento do emprego também é mais complicado do que pode parecer. Os números do desemprego usados neste vídeo indicam que esses números são estáticos, mas não mostram o que realmente importa, de acordo com a Reuters, que é como as taxas mudaram ao longo das presidências de Obama e Trump.

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Frequentemente, fornecer contexto significa simplesmente mostrar mais dados por um longo período de tempo, para que possam ser colocados em uma perspectiva mais ampla. Por exemplo, o próximo infográfico defende a recuperação econômica, mas mostra apenas os números de janeiro a junho de 2020.

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Os gráficos que colocam as mudanças recentes na economia em contexto, como este criado pelo Marketplace da Minnesota Public Radio com dados de 2015 a 2020, contam uma história mais completa.

Lição nº 5: Pergunte a si mesmo se você está usando o melhor recurso visual

Quando se trata de fazer infográficos, existem tantas opções para mostrar dados e informações, de gráficos a mapas e tabelas a ícones e ilustrações. Usar o que melhor se ajusta aos dados e ao assunto é fundamental para criar gráficos que façam mais sentido.

Por exemplo, os gráficos de setores são ótimos se você tem duas ou três categorias que somam 100%, mas são usados em muitas outras situações em que não são particularmente úteis. Entre os profissionais de visualização de dados, o gráfico de setores é o patinho feio. Uma olhada nessas “escorregadas” explica o motivo.

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Como as pessoas têm dificuldade em usar o tamanho de uma área colorida para distinguir diferenças nos números, há outros tipos de recursos visuais com os quais se deve ter cuidado. Este gráfico de bolhas foi publicado pela Comissão Europeia, que foi posteriormente acusada de exagerar a dependência do Reino Unido no comércio com a Europa, interrompendo as negociações comerciais, de acordo com o inews.co.uk.

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Seja cauteloso se estiver usando mapas para explicar, porque países ou estados com maior área geográfica serão naturalmente enfatizados, conforme demonstrado pelo exemplo abaixo.

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As alternativas incluem cartogramas e mapas baseados em pontos (conforme demonstrado aqui pela Popular Science) ou mapas coropléticos de áreas iguais, como este:

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Eu sei que as pessoas gostam de ser criativas, mas não se afaste muito das convenções (mais sobre isso a seguir). Este próximo infográfico substitui as barras por ícones, o que não apenas torna a leitura mais difícil, mas também pode marginalizar algumas mulheres (nenhuma mulher quer se sentir diminuída por outras) — lembre-se sempre de seu público.

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Conforme mencionado anteriormente, certos tipos de gráficos são melhores para certos tipos de dados. Lembra-se do exemplo em que um gráfico de dispersão teria oferecido mais contexto do que o gráfico de barras horizontais?

Relacionado: Como escolher os melhores gráficos para seus dados

Eis outro exemplo do The Conversation de um gráfico de barras que deveria ser um gráfico de linhas, muito indicado para quando você está mostrando mudanças ao longo do tempo. Como mencionado anteriormente, ele fornece mais contexto, em vez de ter que processar os lapsos de tempo nos eixos horizontais aqui (mais do que isso num pedaço).

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Não tenha medo de usar visualizações de dados, apenas certifique-se de que sejam significativas. Se você ficar tentado a simplesmente colocar números grandes em um texto grande em negrito, considere algo mais útil: um recurso visual que mostra tendências ao longo do tempo, por exemplo. Confira outro exemplo de uma oportunidade perdida do Departamento de Saúde do Alabama.

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Por último, não é preciso dizer, use logotipos de forma adequada. O criador deste gráfico foi tão audacioso que incluiu o logotipo do Departamento de Serviços de Saúde do Estado do Texas sem sua permissão, de acordo com estação CBS local, e em uma tabela que, além de tudo, inclui dados enganosos.

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Lição nº 6:  Sempre preste atenção aos eixos

Algumas das lições anteriores foram baseadas em diretrizes gerais, mas também existem algumas regras básicas que devem ser seguidas sem questionamento.

Em primeiro lugar, um eixo horizontal ou X sempre será lido da esquerda para a direita, portanto, os números ou anos devem ser sequenciais e ordenados de baixo para cima. Neste infográfico ruim, a idade aumenta verticalmente, mas diminui horizontalmente, o que torna mais difícil de ler. O eixo horizontal também não foi rotulado, o que aumenta a confusão (mais sobre isso mais tarde).

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Os eixos geralmente também devem começar do zero e, sem dúvida, o espaçamento entre os números deve ser baseado no tamanho desses números. O eixo vertical no infográfico abaixo é incrivelmente enganador – parece que a curva está se achatando, quando não é o caso.

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Veja outro exemplo de eixos distorcidos e, neste caso, o erro é triplicado. O eixo horizontal não foi rotulado e, por ter dois eixos verticais, um à esquerda e outro à direita, este infográfico tenta forçar uma narrativa ao invés de permitir que o leitor veja os dados claramente.

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E, ainda por cima, as linhas são difíceis de ler porque são em 3D e têm sombras, o que nos leva à próxima lição.

Lição nº 7: Minimize a desordem em seu infográfico

Infográficos são ótimos para comunicar informações complexas, mas isso não significa que eles devam ser excessivamente complexos. Quando o material é intricado, é aconselhável não simplificá-lo demais, mas é fundamental ao menos esclarecê-lo.

É aí que entra um bom design. É totalmente esperado que criar recursos visuais complexos e claros exija prática. Se você ainda não chegou lá, não publique gráficos ridiculamente confusos como esses:

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Olhar para designs como esses não apenas machuca seus olhos e cérebro, mas também pode levá-lo a acreditar que o criador do infográfico quis ser intencionalmente confuso ou pretendia dissimular informações, como esses autores da Wall Street on Parade. Respeite o seu público e eles muito provavelmente também irão respeitá-lo.

Lição nº 8: Use títulos e rótulos para esclarecer

Embora esteja na oitava posição da lista, esta lição é fundamental.

Mantenha os títulos sucintos e tente usar palavras que sejam fáceis de serem entendidas pelo público. Se você puder incluir a conclusão do gráfico no título, ótimo. Confira alguns dos inúmeros exemplos de oportunidades perdidas para fazer isso.

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Também é maravilhoso incluir números exatos ao lado dos pontos ou barras dentro do gráfico. Se você fizer isso, certifique-se de que as pessoas saibam o que você está contando. Caso contrário, pode acabar sendo tão confuso como no exemplo abaixo.

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Vou dizer novamente: identifique todos os eixos. Não fazer isso nem mesmo compensa um título tão exemplarmente claro como no exemplo abaixo.

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O infográfico acima também é difícil de ler por causa do fundo escuro e da linha verde-claro. Vamos falar mais sobre cores.

Lição nº 9: Use cores intencionalmente

O infográfico abaixo contém várias coisas preocupantes e, agora que aprendemos tantas lições, espero que você as encontre. A cor é um problema adicional porque não acrescenta nenhum significado óbvio, mas o leitor pode esperar ou desejar que isso aconteça. É uma boa ideia colorir a barra maior de maneira diferente, mas, neste caso, essa diferença de cor (bem como as diferenças de cor entre o conjunto superior e inferior de barras) é muito pequena, então à primeira vista parece uma escala de cores.

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Às vezes, o mau uso da cor acrescenta uma desordem desnecessária, o que vimos em alguns dos exemplos de desordem mencionados anteriormente.

Relacionado: Como escolher cores para se comunicar com eficácia

Por esse motivo, os gradientes de cor em particular devem ser usados com muito cuidado. No próximo exemplo, as barras podem distrair o leitor do que ele pode aprender se, em vez disso, se focarem nos dados, que também não estão claramente identificados.

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Eu sei que muitas pessoas pensam que a cor é o que torna os infográficos interessantes, e isso é verdade, mas esse recurso deve ser usado com seriedade. Neste exemplo do Departamento de Serviços de Saúde do Arizona, o gradiente cromático faz com que os casos de COVID-19 em Navajo (segundo gráfico) sejam comparáveis ao resto do estado (primeiro gráfico). E, novamente, não há desculpa para a falta de um eixo vertical.

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A realidade é que quase metade da população do condado de Navajo é nativa americana e a Nação Navajo tem uma das taxas de infecção mais altas de todos os EUA, portanto, o uso de dados de qualidade e o fornecimento de um contexto adequado também desempenham um papel importante. Você está começando a ver como todas essas peças se encaixam?

Lição nº 10: Reconheça e corrija seus erros se você criar um infográfico ruim

Sabemos que pode levar tempo para melhorar e que erros acontecerão. Nesses casos, é melhor assumir a responsabilidade, como no primeiro exemplo mencionado neste artigo. Também é importante fazer as alterações necessárias para ajudar na clareza e compreensão. Isso é o que ajudará a restaurar a confiança do seu público.

É por isso que, de todos os infográficos ruins de 2020, o próximo é o pior. Ele não apenas exemplifica muitos dos erros já discutidos, mas também foi “corrigido” após várias reclamações sobre gráficos anteriores enganosos, de acordo com o India’s Business Today.

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E como você sabe se cometeu um erro, se é igual aos que listamos aqui ou diferente? A boa notícia é que você não precisa esperar até que a imprensa ou o Twitter saibam dele. Você pode pedir feedback a colegas, colaboradores e até amigos, qualquer pessoa que possa ajudá-lo a obter uma perspectiva diferente antes de divulgá-lo de forma mais ampla ou pública.

Esses exemplos de 2020 demonstram que infográficos ruins podem ser criados por qualquer pessoa – designers profissionais, jornalistas, profissionais de marketing, políticos, especialistas em saúde pública, economistas etc.

Não importa se você é especialista em softwares caros ou usa caneta e papel. Aqui na Venngage, queremos que qualquer pessoa seja capaz de criar designs inteligentes com facilidade. É por isso que temos modelos de infográfico fáceis de personalizar como este:

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Em resumo, não importa se você é um designer profissional, mas o que importa é que você não engane o seu público e que você esteja atento durante todo o processo, desde a seleção dos dados até a escolha do recurso visual, a adição de cor e rótulos.

Com todos os desastres de comunicação que aconteceram no ano passado, todos sabemos agora como é importante poder dizer “lições aprendidas”!

About Lydia Hooper

Lydia Hooper é redatora de design de informações da Venngage. Seus conteúdos sobre visualização de dados e design de informação foram publicados pela Data Visualization Society, UX Collective, SAGE Publishing’s MethodSpace e Evergreen Data. Ela passou mais de quatro anos ensinando pessoas de todas as idades como educadora informal. Lydia também projetou e ministrou workshops para dezenas de organizações, incluindo American Institute of Graphic Arts-Colorado e Rocky Mountain Chapters da Association for Talent Development e da Society for Technical Communication.