Durante muito tempo fazer ciência significava ter grandes conhecimentos sobre os mecanismos da natureza. À medida que se desenvolveu, a necessidade de registrar ocorrências e padrões impulsionou novas análises e algoritmos complexos. Entretanto, também fez ciência apenas para algumas poucas pessoas.
Em paralelo, o mundo estava girando para uma direção diferente. Enquanto a Internet mergulhava o mundo em uma interminável rede atualizada, a ciência estava construindo seu clube secreto de especialistas.
Foi apenas há alguns anos que os cientistas sentiram a necessidade de expor suas descobertas a fim de atingir o público em geral.
O problema era: a lacuna era tão grande que só os cientistas se interessariam pela ciência.
E pior ainda, só os cientistas entenderiam a linguagem científica. Para o público em geral, "dados" era uma palavra sem sentido. Era irresponsável, vazia e, por todos os meios, enfadonha.
O desafio era grande: como fazer com que as pessoas se interessassem pela ciência?
E a resposta foi clara: as pessoas têm que entender a linguagem científica.
A linguagem científica de que estamos falando é também conhecida como visualização de dados.
A visualização dos dados está tornando as informações visuais. Significa apresentar seu trabalho de uma forma que outras pessoas serão capazes de entender e fazer conexões. Com isso em mente, o próximo passo foi descobrir como fazer a visualização de dados com sucesso.
Fazer a visualização de dados com sucesso é apresentar informações relevantes de uma forma lógica e envolvente. É importante perceber que para uma pessoa que sempre falou a linguagem científica, a visualização de dados pode não vir facilmente.
Para esse fim, a ciência e o design fazem um casal perfeito.
Enquanto a ciência fornece informações e um objetivo, o design fornece uma forma visual e uma história. Combinados, eles fornecem visualização dos dados como deve ser.
Muitas pessoas misturam a idéia de visualização de dados com a adição de qualquer matéria visual. Você pode contornar este problema se perguntando: qual é a melhor maneira de apresentar minhas descobertas? Seria melhor explicá-las usando uma ilustração ou um texto? E quanto a um infográfico? Ou um gráfico?
Decidir como comunicar seu trabalho é um passo importante na visualização dos dados.
Uma vez feito, que tal dando o segundo passo?
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