Comunicar datos de forma inclusiva

¿Alguna vez te has preguntado si la visualización de datos se gestiona de forma ética? Los profesionales de la analítica y visualización de datos tenemos la responsabilidad de utilizarlos de una manera diversa, equitativa e inclusiva.

Los datos son la base de la comprensión de conceptos, la toma de decisiones y la adopción de soluciones por parte de personas y empresas. Incluso tienen el poder de señalar las deficiencias de la sociedad e inspirar acciones y soluciones para abordarlas. Sin embargo, cuando se analizan y comunican sin ningún sesgo, los análisis y las visualizaciones de datos tienen el potencial de ser más dañinos que beneficiosos. 

Para ayudar a garantizar que los datos se utilicen de forma ética, la Fundación Tableau y The Urban Institute han desarrollado la guía Do No Harm: Applying Equity Awareness in Data Visualization (No hagas daño: aplicando la equidad en la visualización de datos) que identifica los enfoques para que los responsables de presentar los datos lo hagan a través de una perspectiva diversa, equitativa e inclusiva. 

Cinco recomendaciones para usar los datos con equidad

La guía se centra en la empatía y la equidad, dando recomendaciones a los investigadores y a los comunicadores para que no perjudiquen a las comunidades a las que representan sus datos. No debemos olvidar que los datos reflejan a personas reales. Estas son las principales recomendaciones para utilizar los datos de manera diversa, equitativa e inclusiva.

1. Usar un lenguaje que priorice a las personas 

Los términos y el enfoque de los datos deben comenzar con las personas que están detrás de los datos, no con sus características. Utilizar expresiones como “personas negras” en lugar de “negros” es más inclusivo y reconoce a las personas, en lugar de limitarse al color de la piel. Del mismo modo, debe utilizarse la expresión “personas con discapacidad” en lugar de “discapacitados” porque, de esta forma, pone a la persona en primer lugar y a la discapacidad en segundo. 

2. Ordenar los términos de manera consciente

Con frecuencia, las encuestas y otros métodos de recogida de datos ordenan las respuestas de forma que reflejan sesgos históricos. En lugar de reforzar las prácticas que establecen “blanco” y “hombre” como normas, se pueden considerar métodos de ordenación alternativos como el tamaño de la muestra o la magnitud de los resultados.

3. Considerar cuidadosamente los colores, los iconos y las formas. 

En muchas visualizaciones, los colores pueden asociarse a estereotipos (por ejemplo, rosa para las mujeres, azul para los hombres) que pueden reforzar percepciones sesgadas en los lectores. Del mismo modo, las imágenes o iconos, como una mujer como enfermera, pero un hombre como médico, sirven para perpetuar la misma visión. En las visualizaciones, las imágenes y los colores pueden ayudar a los lectores a conectar con los datos, pero los investigadores deben ser conscientes de su capacidad para acentuar los estereotipos existentes. 

4. Considerar los grupos que faltan

Es importante reconocer quién está y quién no está incluido en nuestros datos y gráficos. Muchos gráficos sobre raza y etnia sólo muestran a personas blancas, negras y latinas, pero no a otros grupos raciales o étnicos.

5. Implicar a las comunidades

Para que los investigadores y analistas aprovechen todo el potencial de sus datos, deben aplicar una perspectiva equitativa en cada paso del proceso de investigación. Además, mediante la creación de equipos de investigación diversos, la colaboración estrecha con las comunidades estudiadas y el compromiso con prácticas de datos más equitativas, los investigadores pueden realizar un análisis cuidadoso y crítico teniendo en cuenta la equidad y la inclusión.

Indudablemente hay muchos más elementos a considerar para garantizar que los contenidos reflejen fielmente las necesidades de la comunidad pero, con estas cinco recomendaciones podremos dar un gran paso en la reducción de sesgos discriminatorios en la visualización de datos.