[Riproduciamo un articolo di Cole Nussbaumer Knaflic, di cui Apogeo ha pubblicato Data Storytelling, libro con tentativi di imitazione. Il post originale, how you would visualize hurricanes, è tratto dal blog storytelling with data.]
Poche settimane fa ho ripreso dall’Economist un grafico sugli uragani negli Stati Uniti e invitato i lettori a rielaborarlo, per dirmi che titolo avrebbero usato per descriverlo al posto dell’originale Gli uragani in America sono diventati meno frequenti. Sono rimasta entusiasta della varietà (e dal numero!) di risposte pervenute da ogni parte del mondo. C’è voluto tempo per scegliere le sessanta migliori proposte [che presenteremo nel corso di più articoli su Apogeonline].
Per riassumere, le persone hanno usato vari strumenti (principalmente Excel and Tableau, ma anche R/ggplot2, D3, Python, Stata, PowerBI e altri). Le visualizzazioni sono state le più diverse (linee, barre, pile di barre, aree, bolle, plottaggi, mappe eccetera). Molti hanno inviato più di un grafico. Alcuni hanno aggiunto altre categorie di dati (per esempio pressione atmosferica, venti, decessi, ammontare dei danni). Molti altri hanno evidenziato la mancanza di schemi o tendenze nei dati e altri ancora hanno lavorato sul titolo e sull’analisi dei dati.
Questo è il grafico originale:
I commenti raccolti ruotavano spesso attorno ai punti seguenti:
- La possibilità che il titolo originale (Gli uragani in America sono diventati meno frequenti) sia fuorviante.
- Il dubbio che la categorizzazione degli uragani nella storia sia stata coerente e permetta di includere dati lontani nel tempo.
- Incoerenza degli intervalli di tempo sull’asse x.
- Incertezza sugli anni privi di uragani (dati mancanti o assenza di uragani? e se il grafico originale tenga conto di ciò).
- Dubbio sulla attendibilità delle linee di tendenza.
- Incertezza per la mancanza di dati più recenti di quelli inclusi.
L’interesse è stato alto. Alcuni hanno commentato semplicemente entusiasmati dall’idea della sfida intellettuale, senza inviare grafici. Ringrazio tutti. Voglio chiarire che non ho partecipato alla sfida – sarebbe stato scorretto, avendo a disposizione i lavori di tutti – e ho deciso di impiegare il mio tempo nella selezione e raccolta dei risultati più significativi.
Per chi ha inviato grafici: primo, grazie per il tempo e la condivisione. Se avessi commesso errori nel riassumere il lavoro di qualcuno, prego di scrivermi a [email protected] e provvederò alle correzioni. Le rielaborazioni sono in ordine alfabetico basato sul nome di battesimo, poiché alcuni desiderano restare anonimi. Mi scriva anche chi ha inviato un elaborato che non è stato pubblicato. Mi scuso infine se qualche grafico fosse leggermente sfocato: colpa mia e del lavoro per uniformare i grafici in fase di pubblicazione. Più difficile di quanto si immagini!
Adolfo H.
Adolfo ha rappresentato la somma degli uragani in un grafico a linee, con annotazioni:
Alex I.
Alex (LinkedIn) ha lavorato così in Excel da Varsavia: Ho aggregato in due gruppi (importanti e meno importanti) e tentato di comunicare due nozioni attraverso il titolo È dal 2005 che l’America non viene colpita da uragani importanti: 1) le tendenze di uragani importanti e numero globale; 2) il tempo trascorso dall’ultimo uragano importante; ho tolto rilevanza ai non-dati (griglie, differenze nei non importanti, sottotitoli); dato rilevanza e numeri agli uragani importanti; evidenziato gli uragani importanti recenti; tracciato la linea di tendenza per il numero totale (anche se l’ultimo decennio comprende solo sei anni e lavorato con l’asse y in modo da fare più chiarezza.
Alessandro N.
Alessandro ha accompagnato il suo grafico, qui sotto, con statistiche relative agli ultimi cinquant’anni:
1900-1950: -3.1% numero totale di uragani, +60% uragani di forza >=4, -6.5% uragani di forza <=3.
1950-2000: -24.2% numero totale di uragani, -12.5% uragani di forza >=4, -24.4% uragani di forza <=3.
[Presenteremo in altri articoli il resto delle soluzioni fornite dai lettori del blog di Cole Nussbaumer Knaflic. Se i lettori di Apogeonline vogliono cimentarsi nella sfida, possono inviarci il loro lavoro e relative considerazioni all’indirizzo [email protected]. Il dataset di partenza è scaricabile da Dropbox.]