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Cómo engañan los mapas: en qué hay que fijarse para que no te la cuelen

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Claves
  • Un mapa se compone de multitud de elecciones de colores, tamaños, leyendas... En algunos casos estas decisiones pueden llevar a que los mapas sean engañosos
  • Los mapas electorales o los mapas del tiempo son algunos de los ejemplos que usan los expertos en visualización de datos para explorar mejores formas de comunicar esta información
  • La escala, elección la proyección cartográfica o los símbolos son algunos de los códigos necesarios para comprender un mapa correctamente

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Cuando quieres ir a algún sitio, consultas un mapa. Es algo cotidiano en nuestras vidas. Pero hay que tener una cosa clara: un mapa es una representación de la realidad pero nunca puede ser precisa al 100%.

Al hacer un mapa hay que tener en cuenta qué es lo que se quiere comunicar con él. Y lo mismo cuando nos encontramos con uno que haya hecho otra persona: hay que saber cuál es su intención y analizarlos de forma crítica, para saber si está omitiendo información o si nos está engañando de alguna manera. Ya os hemos explicado qué son las proyecciones cartográficas y que no es posible representar un mapa sin un cierto grado de distorsión.

Además de haber mapas de muchos tipos, hay elementos que, en líneas generales, pueden ayudar a interpretarlos mejor, cómo son las leyendas, los colores o aclarar las fuentes de los datos. Mapas sin ningún tipo de explicación pueden hacernos saltar las alarmas.

El caso de los mapas de resultados electorales: cómo hay que leerlos

Cada cierto tiempo hay elecciones en algún sitio y los medios de comunicación se inundan de mapas electorales, pero hay que tener cuidado con ellos. En 2019, tras el intento de impeachment (juicio político para destituir al presidente de Estados Unidos) a Donald Trump, el ahora expresidente compartió un mapa en el que la mayoría de condados del país aparecían coloreados de rojo junto al mensaje try to impeach this (trata de procesar esto). Ese mapa supuestamente reflejaba los condados donde el partido republicano de Trump ganó en las elecciones de 2016

Fuente: Tuit compartido por Donald Trump en 2019.

Sin embargo, este mapa no era una foto completa de lo que pasó exactamente en esas elecciones. Mostraba una imagen concreta, pero ocultaba otras. De hecho, este ejemplo ha sido usado por expertos en visualización de datos para explicar cuál es una buena forma de representar datos electorales

Una opción que se propuso fue representar los condados con un tamaño proporcional a la población de cada uno de ellos. El panorama cambiaba por completo. En las áreas de mayor población el partido demócrata sacó mejores resultados y entonces el mapa da la impresión contraria. De hecho, el partido demócrata superó en porcentaje de voto total al republicano.

Este tipo de mapa es un cartograma, una abstracción de un mapa geográfico para representar áreas con un valor determinado. Es una posible opción, pero tampoco la única. Otros prefirieron visualizar con un mapa geográfico asignando colores sólo a los núcleos de población en vez de a todo el condado. De igual forma, esta solución dejaba ver que en el interior hay menos población y que el voto estaba más repartido entre los dos partidos que lo que mostraba el compartido por Trump. Años antes, el periodista Lázaro Gamio también hizo una reflexión similar sobre los mapas electorales y las alternativas para The Washington Post

Fuente: Otra respuesta al tuit compartido por Donald Trump en 2019

En ocasiones, mostrar los resultados con un nivel más detallado, por ejemplo, a nivel de municipio o incluso de sección censal, también permite analizar mejor la situación. El periodista español Adrián Blanco hizo un ejercicio similar al de Estados Unidos con el resultado de las generales españolas de noviembre de 2019, en las que el PSOE fue el partido más votado. El mapa por circunscripciones (provincias) era mayoritariamente rojo.

Fuente: Resultado de las elecciones generales del 10 de noviembre de 2019. Telemadrid.

Sin embargo, su cartograma por municipios, con bolas proporcionales a su población, dejaba ver un mapa de ganadores más distribuido.

Otra dimensión: la importancia de las gamas de colores

Las zonas no son simplemente rojas o azules (en el caso de las elecciones estadounidenses), en algunos sitios los partidos tienen resultados parecidos aunque uno de los dos acabe ganando. Para reflejar estas diferencias (dónde un partido gana por la mínima y dónde gana con mayor distancia) en las últimas elecciones de la Comunidad de Madrid, el periodista Raúl Sánchez de elDiario.es hizo este mapa electoral de partidos ganadores ofreciendo una gama de intensidad y no un sólo color. Hizo lo que se llama un mapa de coropletas (regiones coloreadas por niveles de intensidad). Así, aunque el PP de Ayuso fue la primera fuerza en casi todos los municipios, la diferencia de intensidad del azul permitía ver dónde había ganado por más diferencia.

Fuente: Tuit del periodista Raúl Sánchez del 4 de mayo de 2021

A la hora de hacer un mapa, hay que pensar en los colores que se utilizan. Tienen que tener un contraste adecuado para que no haya malas interpretaciones visuales. Un ejemplo de una elección confusa de colores es este mapa de resultados de las elecciones francesas

Fuente: Tuit del periodista Alejo Schapire del 24 de abril de 2022

El problema de los colores no es exclusivo de los mapas electorales. La elección de las tonalidades es crucial cuando se diseña un gráfico. Deben elegirse conjuntos de colores que sean útiles a la hora de diferenciar distintas categorías, que tengan cierta armonía cromática o que se adapten incluso a los tipos de daltonismo (ceguera para algunos colores). La empresa de software para gráficos y mapas online Datawrapper hizo un artículo para ayudar a elegir colores “más bonitos” para las visualizaciones de datos.

Cuando se hace un mapa de coropletas hay que tener en cuenta si lo que se está representando son valores absolutos o relativos. Una buena práctica es asignar valores a las regiones en función de su población, ya que esto permite compararlas correctamente entre ellas. Es decir, en lugar de comparar, por ejemplo, el PIB total de distintos países, la visualización funcionaría mejor comparando el PIB por habitante.

El bloguero Miguel García, lo contaba en una conferencia organizada por el medio Naukas en 2013. En su ponencia analizaba, de forma crítica, un mapa sobre el maíz transgénico por comunidades autónomas. Este bloguero introducía “mejoras” al mapa añadiendo leyendas o colores con intensidades adecuadas de forma que cada vez fuese más informativo y se entendiese mejor. 

Confundidos por la incertidumbre: cuidado con los mapas del tiempo

Algunos mapas muy usuales son los mapas del tiempo o que muestran fenómenos meteorológicos. Estos mapas se apoyan en una simbología concreta (nubes, líneas de borrasca o anticiclón…) para que la gente pueda entenderlos y tienen un papel muy importante, ya que informan a la población de lo que podría ser un peligro. 

El experto en visualización de datos, Alberto Cairo, analizó un mapa del avance de un huracán, que a su juicio estaba siendo malinterpretado, ya que a simple vista, según cuenta en el libro ‘Cómo mienten los gráficos: ser más listo sobre la información visual’ (How charts lie: getting smarter about visual information), daba a entender que el ojo del huracán se encontraba en el centro del cono.

Cairo cree que las interpretaciones erróneas de los mapas pueden solucionarse añadiendo “señales y leyendas más claras y utilizar técnicas de diseño que sigan las convenciones de visualización estándar”, según recoge MIT Technology Review.

Fuente: Mapa del avance del huracán Dorian del Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos. 31 de agosto de 2019

Lo que quiere mostrar realmente este mapa es una serie de posibles caminos que puede tomar el huracán y la línea más probable que seguirá el ojo del huracán. Lo que representa en realidad ese cono es la incertidumbre de las posibles rutas, según avanza el huracán. Esta incertidumbre es mayor cuanto más lejano es el pronóstico en el tiempo.

Otros medios como The Washington Post o The New York Times han hecho representaciones alternativas que corrigen defectos de este “cono de incertidumbre” que representa el avance de un huracán, aclarando que los puntos son “predicciones de la ubicación de la tormenta”. 

Fuente: Mapa que muestra la predicción de avance del Huracán Irma. The Washington Post. ¿Cuál es el camino de Irma? Actualizado el 12 de septiembre de 2019

Cairo opina en su libro, sobre este tema, que esta representación en forma de cono, “engaña” a mucha gente, pero no es por representar la incertidumbre, sino porque muestra los datos de una forma que no está hecha para ser leída por el público general, sino por especialistas. 

Este experto también explica en su libro que este ejemplo ilustra una clave: que el éxito de cualquier gráfico no depende de quien lo diseña, sino de quién lo lee, y que si vemos “un gráfico en el que no podemos interpretar sus patrones, nos está engañando”.

Códigos necesarios para poder interpretar un mapa correctamente

Ya sean mapas físicos o mapas del metro, por ejemplo, hay elementos que pueden ayudar a leer e interpretar mejor este tipo de gráficos. El libro ‘Cómo mentir con mapas’ (reeditado en 2018) del autor Mark Monmonier dice que básicamente hay tres elementos que definen un mapa: la escala, la proyección cartográfica y la simbolización, y que cada uno de ellos es una posible fuente de distorsión

En los mapas hay sistemas de códigos (símbolos, colores, leyendas…) que son necesarios para poder interpretarlos correctamente. De nada sirve que en un mapa haya muchos colores representando muchas cosas, si no hay una leyenda que ayude a comprenderlos

Tampoco se puede explicar cada línea y cada punto que aparezca en el mapa. Hay que escoger una selección de características, ya que mostrar demasiadas cosas puede confundir al lector. Es fundamental saber qué queremos contar y elegir los elementos en base a ello. En el libro ‘Cómo mentir con mapas’ se llama “mentira blanca” (white lies) a esta selección, es decir, la selección de qué cuentas y qué no, qué incluyes y qué no en el mapa para que lo que quieres mostrar no quede enterrado por muchos otros elementos o datos incluidos en el mapa, pero que no son importantes en tu visualización. 

Los títulos descriptivos o las fuentes de las que procede la información también ayudan a comprender mejor el contenido del mapa o permiten saber dónde consultar la fuente de los datos para contrastarlos o buscar más información. También es importante conocer la escala del mapa (el tamaño en comparación con la realidad).


Primera fecha de publicación de este artículo: 19/05/2022

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