{"id":3532,"date":"2021-03-27T15:52:13","date_gmt":"2021-03-27T15:52:13","guid":{"rendered":"http:\/\/pt.venngage.com\/blog\/?p=3532"},"modified":"2024-01-26T08:00:13","modified_gmt":"2024-01-26T08:00:13","slug":"infograficos-ruins","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pt.venngage.com\/blog\/infograficos-ruins\/","title":{"rendered":"Infogr\u00e1ficos ruins: os piores infogr\u00e1ficos de 2020 (+ li\u00e7\u00f5es para 2021)"},"content":{"rendered":"
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\"Infogr\u00e1ficos<\/figure><\/div>\n\n\n

H\u00e1 uma longa hist\u00f3ria de pessoas criando e usando infogr\u00e1ficos<\/a> ou recursos visuais que comunicam informa\u00e7\u00f5es complexas. Essa hist\u00f3ria inclui o bom e o ruim, mas quando se trata do feio, 2020 saiu na frente.<\/p>\n\n\n\n

Como sabemos, 2020 esteve repleto de todos os tipos de desafios de comunica\u00e7\u00e3o, incluindo a pandemia de coronav\u00edrus, a muito disputada elei\u00e7\u00e3o presidencial dos EUA, a primeira destitui\u00e7\u00e3o do presidente Trump e cada vez mais pedidos por justi\u00e7a racial ao redor do mundo.<\/p>\n\n\n\n

No ano passado, os infogr\u00e1ficos se tornaram uma parte mais habitual da vida p\u00fablica, com gr\u00e1ficos monitorando casos e mortes por COVID-19 ou mostrando n\u00fameros de desemprego e mapas revelando resultados eleitorais. Parte desses recursos visuais ajudaram as pessoas a navegar pelos v\u00e1rios aspectos de suas vidas di\u00e1rias e, infelizmente, alguns aumentaram a confus\u00e3o, o conflito e a desconfian\u00e7a. Pessoas como eu, que s\u00e3o profissionais que trabalham com design da informa\u00e7\u00e3o, ficaram \u00e0s vezes maravilhadas, outras vezes abismadas.<\/p>\n\n\n\n

Confira nosso resumo dos piores infogr\u00e1ficos de 2020. Porque queremos que 2021 seja muito melhor, e porque Venngage \u00e9 a ferramenta de infogr\u00e1ficos simples e poderosa para ajud\u00e1-lo a chegar l\u00e1, tamb\u00e9m apresentamos algumas dicas para ajudar a evitar infogr\u00e1ficos ruins neste ano e nos pr\u00f3ximos.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Respeite seu p\u00fablico<\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Isso significa n\u00e3o engan\u00e1-lo fazendo infogr\u00e1ficos ruins<\/a><\/li>\n\n\n\n
  3. Dados de qualidade n\u00e3o s\u00e3o negoci\u00e1veis<\/a><\/li>\n\n\n\n
  4. Forne\u00e7a bastante contexto em seu infogr\u00e1fico<\/a><\/li>\n\n\n\n
  5. Pergunte a si mesmo se voc\u00ea est\u00e1 usando o melhor recurso visual<\/a><\/li>\n\n\n\n
  6. Sempre preste aten\u00e7\u00e3o aos eixos<\/a><\/li>\n\n\n\n
  7. Minimize a desordem em seu infogr\u00e1fico<\/a><\/li>\n\n\n\n
  8. Use t\u00edtulos e r\u00f3tulos para esclarecer<\/a><\/li>\n\n\n\n
  9. Use cores intencionalmente<\/a><\/li>\n\n\n\n
  10. Reconhe\u00e7a e corrija seus erros ao criar um infogr\u00e1fico ruim<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Li\u00e7\u00e3o n\u00ba 1: Respeite seu p\u00fablico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Mantendo o tema de 2020, uma rede nacional de not\u00edcias (Fox News<\/a>) emitiu um pedido de desculpas no ar por um infogr\u00e1fico ruim. (Discutiremos como pedir desculpas mais tarde. Por enquanto, saiba que isso \u00e9 sempre uma boa ideia.)<\/p>\n\n\n\n

    O gr\u00e1fico pelo qual eles pediram desculpas fazia parte de uma mat\u00e9ria sobre a rela\u00e7\u00e3o entre o desempenho do mercado de a\u00e7\u00f5es e os protestos na sociedade. Na melhor das hip\u00f3teses, foi insens\u00edvel e, na pior, minimizou as trag\u00e9dias que recebiam aten\u00e7\u00e3o internacional.<\/p>\n\n\n\n

    \"infogr\u00e1ficos<\/figure>\n\n\n\n

    O que a rede de televis\u00e3o percebeu \u00e9 que eles tinham a responsabilidade de entregar as informa\u00e7\u00f5es de maneira respeitosa ao p\u00fablico. Todas as li\u00e7\u00f5es que vir\u00e3o a seguir s\u00e3o desdobramentos dessa ideia: as pessoas olhando seu gr\u00e1fico precisam ter certeza de que voc\u00ea est\u00e1 compartilhando informa\u00e7\u00f5es que merecem sua aten\u00e7\u00e3o cada vez mais escassa.<\/p>\n\n\n\n

    \u00c0s vezes, quem est\u00e1 criando os infogr\u00e1ficos, como estat\u00edsticos ou especialistas em \u00f3rg\u00e3os do governo, fazem suposi\u00e7\u00f5es sobre as pessoas que ir\u00e3o consumir essas informa\u00e7\u00f5es, por exemplo, a respeito de seu n\u00edvel de conhecimento.<\/p>\n\n\n\n

    Outras vezes, os criadores de infogr\u00e1ficos t\u00eam pouco conhecimento de dados ou estat\u00edsticas, ou de design da informa\u00e7\u00e3o ou de gr\u00e1ficos, para compartilhar recursos visuais envolventes nas redes sociais. H\u00e1 ainda casos em que eles sabem criar gr\u00e1ficos, mas s\u00f3 os usam para refor\u00e7ar a hist\u00f3ria que desejam contar, independentemente das necessidades do p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n

    Em todos os casos, quer percebam ou n\u00e3o, eles est\u00e3o usando infogr\u00e1ficos para se comunicar com o p\u00fablico. Manter esse p\u00fablico em mente \u00e9 a chave para comunicar qualquer informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel de uma forma que melhore o entendimento sobre um assunto.<\/p>\n\n\n\n

    Li\u00e7\u00e3o n\u00ba 2: Isso significa n\u00e3o engan\u00e1-lo fazendo infogr\u00e1ficos ruins<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Este \u00e9 realmente o pior do pior. Esses gr\u00e1ficos n\u00e3o est\u00e3o apenas cheios de erros, eles foram grosseiramente distorcidos, provavelmente para servir prop\u00f3sitos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

    \"infogr\u00e1ficos<\/figure>\n\n\n\n
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    Voc\u00ea pode usar dados para contar uma hist\u00f3ria, mas ainda precisa representar esses dados de forma honesta. Isso \u00e9 tudo que temos a dizer sobre isso.<\/p>\n\n\n\n

    Relacionado:<\/strong> 5 maneiras de os escritores usarem gr\u00e1ficos enganosos para manipul\u00e1-lo<\/a> (em ingl\u00eas)<\/p>\n\n\n\n

    Li\u00e7\u00e3o n\u00ba 3: Dados de qualidade n\u00e3o s\u00e3o negoci\u00e1veis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Existem muitos mitos sobre infogr\u00e1ficos, mas talvez o mais prejudicial seja os \u201cn\u00fameros n\u00e3o mentem\u201d. O problema \u00e9 que os n\u00fameros nunca se sustentam sozinhos.<\/p>\n\n\n\n

    Primeiro, eles t\u00eam que vir de algum lugar, e isso significa que pessoas est\u00e3o envolvidas. Antes que possam ser apresentados, os dados devem ser coletados, organizados e analisados. Nesse processo, muitas coisas podem acontecer, sejam elas intencionais ou n\u00e3o, ent\u00e3o \u00e9 importante garantir que os dados usados nos infogr\u00e1ficos atendam a certos padr\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

    Eis um \u00f3timo exemplo<\/a> de um infogr\u00e1fico 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 apresenta\u00e7\u00e3o desses dados indicou que as pessoas estavam andando menos, mas o que foi esquecido foi o fato de que as pessoas n\u00e3o precisam do celular para passear em seu bairro.<\/p>\n\n\n\n

    \"infogr\u00e1ficos<\/figure>\n\n\n\n

    Os dados de qualidade n\u00e3o v\u00eam apenas de uma fonte confi\u00e1vel, mas da fonte certa. Este gr\u00e1fico mostra dados federais, mas os n\u00fameros escolhidos n\u00e3o s\u00e3o \u201creflexos precisos do problema do tr\u00e1fico de pessoas ou, em muitos casos, da identifica\u00e7\u00e3o do tr\u00e1fico de pessoas\u201d, disse a diretora da Escola de Criminologia e Justi\u00e7a Criminal da Northeastern University, Amy Farrell, ao site FactCheck.org<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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    Tamb\u00e9m n\u00e3o \u00e9 preciso dizer que, se voc\u00ea est\u00e1 usando um determinado conjunto de dados, n\u00e3o deve afirmar que est\u00e1 usando um conjunto de dados totalmente diferente. Este mapa causou p\u00e2nico desnecess\u00e1rio porque foi baseado em dados de voo e n\u00e3o de sa\u00fade, de acordo com a BBC<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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    Os dados tamb\u00e9m devem ser atualizados, principalmente se forem essenciais para a hist\u00f3ria que est\u00e1 sendo contada. Os dois infogr\u00e1ficos<\/a> a seguir sinalizados pela Reuters<\/a> n\u00e3o inclu\u00edam dados atuais e, portanto, deturparam o impacto da COVID-19.<\/p>\n\n\n\n

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    O esfor\u00e7o para manter os dados atualizados causou preocupa\u00e7\u00e3o no seguinte caso observado pelo PolitiFact<\/a>. Quando Wisconsin e Michigan, nos EUA, divulgaram uma s\u00e9rie de resultados eleitorais, isso apareceu como um aumento repentino nos votos democratas para Joe Biden, o que levou alguns a acreditar que havia evid\u00eancias de fraude eleitoral.<\/p>\n\n\n\n

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    Se voc\u00ea n\u00e3o \u00e9 particularmente conhecedor de dados, tudo bem, apenas n\u00e3o finja que \u00e9. O infogr\u00e1fico abaixo (tamb\u00e9m sinalizado pelo PolitiFact)<\/a> foi criado a partir de c\u00e1lculos incorretos porque os n\u00fameros foram baseados em diferentes par\u00e2metros de refer\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

    \"infogr\u00e1ficos<\/figure>\n\n\n\n

    A doutora Regina L. Nuzzo, da American Statistical Association, disse \u00e0 Reuters<\/a> que esses n\u00fameros tentam simplificar uma realidade muito mais complicada.<\/p>\n\n\n\n

    Li\u00e7\u00e3o n\u00ba 4: Forne\u00e7a bastante contexto em seu infogr\u00e1fico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    A realidade \u00e9 que os n\u00fameros precisam ser explicados, e isso inclui coloc\u00e1-los no contexto adequado. Em alguns dos exemplos acima, textos e\/ou recursos visuais de suporte poderiam ter fornecido ao p\u00fablico uma melhor compreens\u00e3o de como interpretar melhor os dados. Veja mais alguns exemplos de oportunidades perdidas para fazer isso.<\/p>\n\n\n\n

    Este gr\u00e1fico apresenta o argumento de que as m\u00e1scaras ajudam a \u201cachatar a curva\u201d (ou reduzir a taxa de crescimento dos casos de COVID-19), apontando que os pa\u00edses que incentivaram o uso de m\u00e1scaras tiveram taxas de crescimento mais baixas do que os pa\u00edses que n\u00e3o o fizeram.<\/p>\n\n\n\n

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    Quer concordemos com o argumento ou n\u00e3o, este gr\u00e1fico confunde correla\u00e7\u00e3o com causalidade<\/a>, para o qual a seguinte resposta humor\u00edstica aponta.<\/p>\n\n\n\n

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    Ele ignora outros fatores potenciais para as taxas de crescimento, como infraestrutura p\u00fablica de alta qualidade e pr\u00e1tica de prepara\u00e7\u00e3o para uma pandemia, como ocorreu no in\u00edcio dos anos 2000.<\/p>\n\n\n\n

    Muitos gr\u00e1ficos sobre a COVID-19, como o mostrado abaixo, mostram a contagem de casos, mas o n\u00famero de casos confirmados, como observa o The Atlantic<\/a>,<\/a> fornecem uma maneira muito limitada de saber o quanto o v\u00edrus est\u00e1 se espalhando, simplesmente porque nem todos os infectados fazem o teste. Este gr\u00e1fico de casos de COVID-19 confirmados nos estados dos EUA deu a falsa impress\u00e3o de que apenas alguns estados tiveram a vasta maioria de pessoas contaminadas.<\/p>\n\n\n\n

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    Alternativamente, um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o usando os mesmos dados (como este criado pela Popular Science<\/a>), mas mostrando a rela\u00e7\u00e3o entre os casos confirmados e as taxas de teste, mostraria claramente que os locais com as taxas de infec\u00e7\u00e3o mais altas tamb\u00e9m t\u00eam as taxas de teste mais altas. Caso n\u00e3o saiba, \u00e9 essa a apar\u00eancia de um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o. Fique ligado para mais informa\u00e7\u00f5es sobre os tipos de gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

    \"infogr\u00e1ficos<\/a><\/figure>\n\n\n\n