La representación gráfica se ha convertido en una herramienta clave en tiempos del big data. Sin embargo, el mare mágnum de gráficos no siempre es eficaz. Según la Universidad de Tecnología de Queensland, los gráficos circulares pueden ser más engañosos de lo que aparentan.

En un artículo en TheConversation  se ha criticado el uso generalizado de los gráficos circulares. Según las conclusiones, a pesar de su aparente simplicidad, estos gráficos pueden llevar a interpretaciones erróneas de los datos. 

Con el auge de la importancia de la estadística —incluso en gafas inteligentes que transmiten mapas y gráficos— en nuestras vidas diarias, es esencial comprender las limitaciones de estas herramientas visuales. Y los círculos no son siempre la representación óptima.

TheConversation lo ilustra claramente con un gráfico circular sobre la COVID-19 con numerosas categorías, que resulta en un caos visual indescifrable.

Los gráficos circulares se desempeñan bien con un número limitado de categorías y porcentajes claramente diferentes. Sin embargo, su eficacia disminuye con el aumento de categorías. 

En el gráfico circular anterior, que representa muchas más de dos categorías, es difícil determinar cuál es la mayor, ya que carecen de un punto de referencia común.

Los gráficos circulares son elegidos por estética y no utilidad

En este sentido, los autores argumentan que, aunque populares, los gráficos circulares a menudo son elegidos por su estética, no por su claridad. La información no siempre es prioritaria.

El problema se agrava para las personas con daltonismo. Un filtro de simulación aplicado a un gráfico circular complicado revela cómo las personas con deuteranomalía, un tipo común de daltonismo, pueden encontrar aún más difícil interpretar estos gráficos.

Otra crítica importante es el uso de gráficos circulares tridimensionales. Estos pueden distorsionar aún más la percepción, haciendo que áreas iguales parezcan de diferentes tamaños debido a su orientación en el espacio. 

Alternativas a los gráficos circulares

Como alternativa se proponen el uso de gráficos de barras. Estos gráficos proporcionan una representación más precisa y fácil de interpretar, especialmente cuando se trata de comparar múltiples categorías. 

Sin embargo, advierten contra la tentación de embellecer estos gráficos con efectos tridimensionales. Algo que podría comprometer su claridad.

Concluyendo, en una época en que el big data y la IA son una tendencia en auge, aunque los gráficos circulares pueden ser adecuados para representar categorías limitadas y dispares, su uso debe ser considerado con precaución. La elección de herramientas gráficas debe basarse en la precisión y claridad, no en la estética.