Nossos alunos do MBA em Jornalismo de Dados produziram uma série de tutoriais como trabalho final na disciplina Low Code: Transformando dados em pautas sem programar, ministrada pelo professor Adriano Belisário. Este mês você poderá conferir alguns dos trabalhos e se aventurar com os tutoriais elaborados por eles. Hoje você confere o tutorial feito por Ana Soraggi.
Uma das questões que surgem no processo de construção de visualização de dados está relacionada à escolha da ferramenta que será utilizada, pois atualmente existem várias possibilidades disponíveis. Elas também variam em quantidade e qualidade dos recursos que oferecem e em grau de complexidade na sua aplicação. Assim, é possível construir visualizações a partir da ferramenta de gráficos de um editor de planilhas, como o Google SpreadSheets, ou a partir de softwares de vetor, como o Adobe Illustrator, e de bibliotecas desenvolvidas a partir de linguagens de programação, como o Python, o R ou o JavaScript.
Entre esses dois pontos, é possível localizar algumas ferramentas intermediárias e que estão disponíveis online. Elas costumam ser intuitivas e com bom suporte dos desenvolvedores ou da própria comunidade. Também permitem a elaboração de visualizações mais complexas do que as realizadas por editores de planilha, e, em alguns casos, até oferecem recursos de interatividade. Então, podem ser um bom ponto de partida para explorar novas possibilidades de visualização de dados.
Mesmo assim, escolher por quais dessas ferramentas começar é uma questão a ser enfrentada, uma vez que atualmente existem algumas opções disponíveis. O melhor caminho ainda é conhecer e testar os recursos que cada uma oferece para compreender qual é a mais adequada ao seu contexto. Esse é um exercício bem útil uma vez que as possibilidades de apresentar um conjunto de dados visualmente geralmente não se resume apenas a uma alternativa. Assim, a familiaridade com os recursos oferecidos por algumas dessas ferramentas pode facilitar o seu processo de escolha na elaboração desse material.
Desse modo, o objetivo desse tutorial é apresentar as características gerais que esses instrumentos geralmente trazem a partir da apresentação do fluxo de trabalho para criação de um gráfico no Datawrapper. As questões levantadas poderão ser um ponto de partida para o leitor ao se aventurar por outras ferramentas de visualização disponíveis. Algumas delas foram listadas ao final desse texto.
1. Recursos Gratuitos disponíveis
O Datawrapper disponibiliza acesso gratuito ou assinatura para pessoas físicas ou jurídicas e que incluem mais possibilidades de suporte e de recursos.
Na versão gratuita, há a possibilidade da publicação ilimitada de visualizações com a inclusão da atribuição à plataforma e a possibilidade de exportação de visualizações em formato PNG ou em link para incorporação da página web. Já os planos pagos oferecem mais possibilidades relacionadas à disponibilidade de recursos e de suporte. Ao final dessa página, é possível comparar a diferença entre os planos.
2. Fluxo de trabalho
Para começar a trabalhar é necessário criar uma conta que dará acesso a sua área de trabalho. É nessa página que é possível criar um projeto e acessar os desenvolvidos anteriormente. A plataforma oferece a possibilidade de desenvolver visualizações a partir de três principais abordagens: gráficos, mapas e tabelas.
Gráficos: a ferramenta oferece 19 modelos de gráficos que podem ser customizados com ajustes e alguns atributos, criação de legendas e comentários e especificações de layout.
Mapas: a ferramenta possibilita o desenvolvimento de 3 tipos de mapas.
Tabelas: a ferramenta permite incluir gráficos nas tabelas e a inclusão de outros recursos visuais, como cores e ícones.
Esse tutorial está focado no fluxo de trabalho para o desenvolvimento de gráficos.
Ao iniciar um novo projeto, o primeiro passo solicitado pela plataforma é a importação dos dados. São oferecidas 4 possibilidades de formatos de arquivos para os dados: copiar e colar os dados no campo indicado, XSL/CSC, Google Spreadsheet ou acesso ao conjunto de dados via link externo. Para testar e explorar a ferramenta, alguns exemplos de base de dados são disponibilizados.
O próximo passo está relacionado à checagem e descrição dos dados para que a ferramenta compreenda o que é número, data e texto. Esse passo é necessário para garantir que o gráfico atribua e demonstra corretamente as informações e relações que o conjunto de dados traz. Nesse momento, é possível realizar ajustes pontuais na organização dos dados como trocar linha por colunas, definir cabeçalho ou qual formato numérico e de datas que deve ser seguido.
A terceira etapa é constituída pela construção da visualização que começa pela definição do tipo de gráfico. Nesse momento, é interessante realizar testes para visualizar como sua base se comporta e identificar qual gráfico demonstra de maneira mais efetiva a relação entre os dados que pretende destacar. Assim, basta clicar nos tipos de gráfico ao lado esquerdo que as visualizações são carregadas ao lado.
Definido o gráfico, é possível realizar os ajustes de alguns de seus atributos, como cores e legendas por exemplo, ou na própria organização e ordem dos dados na visualização. Essas possibilidades de customização variam de acordo com a visualização escolhida anteriormente.
Na área de anotações é possível inserir textos que ofereçam o contexto para a compreensão das relações propostas pela visualização e contribuam para boas
práticas de transparência. Assim, é possível inserir título, descrição, notas, fonte e acesso aos dados, autoria do gráfico e descrição da informação destinada a leitura por ferramentas de acessibilidade. Outro recurso de acessibilidade que a plataforma possibilita está relacionado à checagem de cores. Assim, se as cores escolhidas para a visualização inviabilizam a compreensão por uma pessoa que apresente algum grau de deficiência visual, a plataforma gera um alerta no campo destacado.
Finalizando a terceira etapa, na aba layout é possível realizar mais alguns ajustes na apresentação dos dados, que são mais úteis se ela for aplicada a uma página web. Ainda sobre layout, a todo momento é possível testar o comportamento da visualização para em displays como desktop, mobile e tablet no campo destacado.
Com a visualização concluída, na quarta etapa é possível realizar sua exportação em formato PNG ou criar um link para inclusão em páginas web.
Conclusão
A escolha de uma ferramenta para construção de uma visualização de dados depende de alguns fatores, que estão relacionados desde ao conjunto de dados e as relações que se pretende representar até questões mais práticas, como o tempo disponível para a realização dessa tarefa. Cada uma oferece especificidade e limitações próprias e conhecê-las ajuda no processo de elaboração de um projeto de visualização de dados.
O Datawrapper é uma ferramenta interessante para começar a se aventurar na construção de visualizações mais elaboradas, já que seu fluxo de trabalho é bem intuitivo e eles oferecem bases de dados para poder explorar seus recursos. Ademais, também é possível encontrar orientações sobre a ferramenta e conhecimentos a respeito do processo de visualização de dados na própria plataforma. Outro recurso educacional que eles oferecem é uma proposta de apresentação para a realização de um treinamento sobre a ferramenta. Entretanto, um obstáculo pode ser o idioma, pois todo o material e a plataforma estão em língua inglesa.
Para finalizar, deixo uma seleção de outras ferramentas para a construção de visualizações:
- a. Flourish
- b. Tableau Public
- c. RawGraphics
- d. Infogram
