Livro - A Cor dos Dados - Strachnyi, Kate

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Depoimentos para A Cor dos Dados
As cores são um dos recursos mais importantes em sua caixa de ferramentas
de narrativa visual. Neste livro, Kate explora todos os aspectos essenciais
das cores e apresenta um guia abrangente sobre como contadores de
histórias de dados (storytellers), sejam novatos ou experientes, podem
utilizá-las com maior eficiência.
– Brent Dykes, autor de Effective Data Storytelling e principal contador de histórias de dados da
AnalyticsHero, LLC
As cores são uma daquelas coisas a que não damos a devida importância,
especialmente quando se trata de dados. A Cor dos Dados ampliou minha
compreensão sobre as maneiras como as cores podem ser utilizadas para
aprimorar significativamente o impacto narrativo das visualizações de
dados.
– Joe Reis, autor de Fundamentals of Data Engineering, engenheiro de dados e cientista de
dados
Neste livro, você mergulha de forma descontraída na teoria das cores e
aprende como o uso delas pode levar a visualização de dados a um nível
totalmente novo. Gostei muito de todos os gráficos e exemplos incluídos
neste livro; tornam o aprendizado divertido e fácil. Eu recomendaria este
livro a qualquer profissional de dados focado em transmitir histórias
convincentes por meio da visualização de dados. Se você deseja que suas
visualizações realmente se destaquem e capturem a atenção do seu público-
alvo, o uso adequado de cores e este livro são uma ótima escolha.
– Avery Smith, fundador da Data Career Jumpstart
Kate é especialista em tornar o storytelling de dados mais envolvente. Ela é
capaz de criar uma visualização de dados clara e iluminar os detalhes
obscuros. As cores são uma ferramenta poderosa no storytelling de dados,
mas apenas se você as usar com sabedoria. E este livro vai te ensinar como!
– Gilbert Eijkelenboom, fundador da MindSpeaking e autor de People Skills for Analytical
Thinkers
Kate aplica com maestria os princípios científicos da teoria das cores na
comunicação comercial do dia a dia sobre dados. Com um estilo de
abordagem prática e acolhedora, ela criou outro guia de leitura obrigatória
para profissionais de dados. Por que continuar “leigo em cores” quando
você pode facilmente se tornar um expert em cores?!
– Scott Taylor, The Data Whisperer
A escolha das cores a serem usadas em nossas visualizações de dados e no
storytelling de dados tem o potencial de transmitir nossas mensagens de
forma mais eficaz, mas somente se feita corretamente. O uso das cores é
tanto uma ciência quanto uma arte, e Kate faz um excelente trabalho nos
ensinando a usá-las com sabedoria.
– George Firican, fundador da LightsOnData
Este livro vai além de um simples livro sobre cores. É uma verdadeira
aprendizagem – com história, biologia, ciência e tanto conhecimento
compartilhado sobre as cores que nunca mais vou pensar nelas da mesma
maneira. Este livro é uma leitura obrigatória!
– Susan Walsh, The Classification Guru
A Cor dos Dados
Um guia para o uso de cores 
em storytelling de dados
Kate Strachnyi
Novatec
Authorized Portuguese translation of the English edition of ColorWise ISBN 9781492097846 ©
2023 DATAcated Inc. This translation is published and sold by permission of O'Reilly Media, Inc.,
the owner of all rights to publish and sell the same.
Tradução em português autorizada da edição em inglês da obra ColorWise ISBN 9781492097846 ©
2023 DATAcated Inc. Esta tradução é publicada e vendida com a permissão da O'Reilly Media, Inc.,
detentora de todos os direitos para publicação e venda desta obra.
© Novatec Editora Ltda. [2023].
Todos os direitos reservados e protegidos pela Lei 9.610 de 19/02/1998. É proibida a reprodução
desta obra, mesmo parcial, por qualquer processo, sem prévia autorização, por escrito, do autor e da
Editora.
Editor: Rubens Prates
Tradução: Márcio Martins
Revisão gramatical: Tássia Carvalho
Ilustração da capa: Susan Thompson
ISBN do impresso: 978-85-7522-852-4
ISBN do ebook: 978-85-7522-853-1
Histórico de impressões:
Maio/2023 Primeira edição
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Sumário
Prefácio
Capítulo 1 História e teoria das cores
Então, o que é cor?
Como vemos as cores?
O que é a teoria das cores?
Matizes, sombras, nuances e tons
Psicologia das cores
Por que as pessoas nem sempre veem a mesma cor?
Resumo
Capítulo 2 Visualização e storytelling de dados
O que é visualização de dados?
Derivando significado dos dados
Falando a mesma língua
O poder da visualização de dados
O que é storytelling de dados?
Tipos de visualizações de dados
Guia prático para escolher gráficos
Resumo
Capítulo 3 Tipos de cores utilizadas na visualização de dados
Os três tipos de cores
Cores de fundo
O poder dos divisores em uma visualização de dados
Resumo
Capítulo 4 Como contar uma história com cores
Simplicidade é a chave
Componentes de um storytelling de dados
Reduza a saturação das cores
Cores para destacar
Associações de cores
Poder do cinza
Consistência de cores
Resumo
Capítulo 5 Selecionando um esquema de cores para sua
visualização de dados
A importância de escolher as cores
Conheça seu público
Considere as associações de cores do setor
Cores da marca
Esquemas de cores sugeridos
Selecionando as cores principais em uma paleta
Usando cores encontradas na natureza
Paletas de cores para comparar dois elementos
Paletas de cores para comparar três elementos
Paletas de cores para comparar quatro elementos
Resumo
Capítulo 6 Dicas de cores para visualização de dados
Use cores contrastantes
Evite fundos muito coloridos
Conheça seus dispositivos
Utilize gradientes
Resumo
Capítulo 7 Acessibilidade e daltonismo
Por que isso é importante?
Possíveis causas do daltonismo
Combinações de cores a evitar
Melhores práticas
Resumo
Capítulo 8 Algumas considerações sobre cores e design cultural
Amarelo
Azul
Vermelho
Branco
Preto
Verde
Laranja
Roxo
Rosa
Resumo
Capítulo 9 Armadilhas comuns do uso de cores no storytelling
de dados
Adicionar informações excessivas ou irrelevantes
Usar cores não monotônicas para valores de dados
Criar visualizações de dados que não levem em consideração pessoas com
deficiência de visão cromática
Não criar associações com cores
Não usar cores contrastantes para contrastar informações
Não destacar as informações importantes
Usar muitas cores
Resumo
Capítulo 10 Exemplos adicionais
Usando cores encontradas na natureza
Usando cores para chamar a atenção do seu público
Criando visualizações de dados para pessoas com deficiência de visão
cromática
Ilusões de cores
Resumo
Conclusão
Prefácio
Chegou o dia daquela grande entrevista para a vaga de emprego com que
você sempre sonhou. Você acorda bem cedo, toma um café da manhã
saudável e energizante, faz uma corrida de 30 minutos para fazer seu
cérebro funcionar a todo vapor e toma um banho quente para se sentir
totalmente pronto para conquistar o mundo. Você escolhe suas roupas com
cuidado para impressionar a equipe de entrevistas com seu senso de estilo e
profissionalismo e sai de casa com sua jaqueta vermelha de cor vibrante,
calça verde-limão e camisa roxa neon. Mundo, esteja pronto, porque você
está chegando (Figura P.1)!
Figura P.1: Look incompatível com uma combinação de cores inadequada.
Constrangedor, não é mesmo? A não ser que você esteja sendo entrevistado
para uma vaga de palhaço no circo, essas cores não são adequadas para a
ocasião, nem hoje nem em qualquer outro dia. Somos extremamente
cuidadosos com as cores das roupas que escolhemos vestir, as cores com as
quais pintamos nossas casas, as cores que escolhemos para nossos carros,
até mesmo as cores que escolhemos para as capinhas de nossos
smartphones,de lavagens “gratuitas”,
porque aqueles que aderirem ao programa terão a mentalidade de que, como
o lava-rápido é gratuito, podem gastar alguns dólares a mais com outros
itens enquanto estiverem lá. Desse modo, tornar uma empresa com
mentalidade financeira propensa a concordar com um programa mensal de
lavagens gratuitas e ilimitadas fica muito mais fácil quando se apresentam
dados que levam em conta a receita extra que o programa pode gerar. A
Figura 2.8 mostra um exemplo desses dados.
Figura 2.8: Gráfico de barras ilustrando o número de veículos que visitaram o lava-rápido nos
últimos 30 dias.12
Determinando relacionamentos
A prática de encontrar relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados
– também conhecidos como correlações – é um dos principais pontos da
análise e visualização de dados.
As correlações mais simples são fáceis de identificar, mesmo sem
visualização: quando a temperatura aumenta no verão, a conta média de
eletricidade sobe e as vendas de sorvete também aumentam. Porém, outras
correlações são tão sutis que é necessário o uso de aprendizado de máquina
para descobri-las e de visualização para torná-las acessíveis à compreensão
humana. Compreender os fundamentos da correlação é o primeiro passo
para entendê-la e, assim, aproveitar as oportunidades de melhorias em um
negócio. Esses dois aspectos estão interligados – sem um deles, o outro não
pode progredir. Podemos ver na Figura 2.9 um exemplo de gráfico de
dispersão de temperatura versus vendas de sorvete.
Figura 2.9: Gráfico de dispersão mostrando o aumento nas vendas de sorvete à medida que a
temperatura aumenta.13
Examinando redes e marketing
O avanço da análise de dados em geral e da visualização de dados em
particular tem mudado significativamente o campo do marketing, que
deixou de ser um estudo nebuloso de impressões e resultados tênues para se
tornar uma ciência altamente estruturada de métricas quantificáveis, o que
permitiu que as vendas de marketing virassem uma espécie de
“superdepartamento” em vários setores. Examinar uma rede de clientes e
descobrir como desejam ser informados e vendidos, bem como a quais tipos
de mensagem eles respondem, é essencial para o branding, as vendas, a
retenção de clientes e os relacionamentos bem-sucedidos de longo prazo.
O advento da possibilidade de coletar dados de clientes por meio de
formulários e pesquisas para impulsionar ofertas especiais, boletins
informativos, cupons etc. abriu uma enorme janela para a análise de dados.
Quando se adiciona a isso à coleta de dados das mídias sociais, os
departamentos de marketing deixaram de ser “famintos” por informações e
se tornaram verdadeiramente “empanturrados” com a imensa quantidade de
dados disponíveis para processamento. No entanto, como acontece com
outros pontos mencionados anteriormente, essas informações só serão
poderosas se o departamento de análise de dados for capaz de traduzi-las
em recursos visuais acionáveis que contam sua história.
Convencer a diretoria das empresas de que seus clientes não querem mais
beber champanhe em jantares chiques, mas sim ter chocolate quente incluso
em seu serviço de bufê pode ser uma tarefa difícil sem os dados necessários
para embasar essa sugestão. A menos que esses dados sejam reunidos em
recursos visuais excepcionalmente poderosas que não deixam espaço para
erros, você terá uma batalha difícil para travar.
A Figura 2.10 demonstra uma forte preferência por chocolate quente em
nossa pesquisa fictícia, permitindo que essa informação seja usada para
convencer a diretoria da empresa da mudança necessária.
Figura 2.10: Gráfico de pizza mostrando as preferências de bebida entre chocolate quente e
champanhe.
Você notará que, para o gráfico de pizza na Figura 2.10, utilizamos “cores
naturais” que estão associadas aos itens representados: marrom para
chocolate quente e bege para champanhe. Dessa forma, torna-se mais fácil
para o público distinguir entre as duas fatias do gráfico.
Planejamento
A disponibilidade da visualização de dados para todos no mundo dos
negócios foi uma grande revolução. Provavelmente, nenhum grupo de
pessoas ficou mais feliz do que os profissionais do setor de planejamento.
Se você trabalhou nesse setor antes da era da internet, sabe que criar
cronogramas era uma das tarefas mais rigorosas, implacáveis e propensas a
erros que uma empresa poderia exigir. No entanto, o uso de dados com base
na disponibilidade dos profissionais envolvidos, nas datas de vencimento do
projeto, na disponibilidade de recursos e materiais, e no poder da
inteligência artificial para classificar tudo isso tornou as coisas muito mais
fáceis.
Além disso, outro grande avanço foi a capacidade de estruturar
cronogramas por meio da visualização de dados para serem facilmente
compreendidos por qualquer pessoa – a redução no tempo perdido nessa
tarefa foi enorme. A Figura 2.11 é um ótimo exemplo de um cronograma
para demonstrar o tempo gasto antes e depois da chegada de um bebê.
Figura 2.11: Cronograma mostrando a alocação de tempo antes e depois da chegada de um bebê.14
Guia prático para escolher gráficos
Esperamos que os exemplos tenham sido úteis para você se familiarizar
com as diferentes maneiras pelas quais a visualização de dados pode ser
usada em vários setores. A Figura 2.12 é um guia prático para escolher
gráficos (https://oreil.ly/7CPhR) que fornece mais exemplos dos diferentes tipos
de visualizações de dados, bem como gráficos de amostra para cada
categoria.
https://oreil.ly/7CPhR
Figura 2.12: Guia prático para escolher gráficos.
Resumo
Neste capítulo, o principal aprendizado que fica é que a visualização de
dados e o storytelling desempenham um papel fundamental na comunicação
de informações com as partes interessadas. Discutimos os vários tipos de
visualizações que podem ser utilizados ao criar histórias com dados.
1 Merriam-Webster, “Data,” https://oreil.ly/cH1YK.
2 Anne Hauzuer, “Ishango Bone,” em Encyclopaedia of the History of Science, Technology, and
Medicine in Non-Western Cultures, Springer, 2008, https://oreil.ly/UFH3A.
3 “Prehistoric Math,” Story of Mathematics, https://oreil.ly/Z9f6O.
4 Créditos da imagem: Rachel Quist, “Ptolemy’s Geographia,” Geography Realm,
https://oreil.ly/9otCt; #119 Ptolemy, https://oreil.ly/0cHRi.
5 “Rene Descartes and the Fly on the Ceiling,” Wild Maths, https://oreil.ly/7a1Q6.
6 “Probability Theory / Blaise Pascal / Pierre de Fermat,” https://oreil.ly/8PGTM.
7 Eric Griffith, “90 Percent of the Big Data We Generate Is an Unstructured Mess,” PCMag,
https://oreil.ly/qIv08.
8 Créditos da imagem: Griffith, “90 Percent of the Big Data We Generate Is an Unstructured Mess.”
9 Créditos da imagem: Brent Dykes, Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data,
Narrative, and Visuals, Wiley, 2020.
10 Jim Stikeleather, “How to Tell a Story with Data,” Harvard Business Review,
https://oreil.ly/WBDwm.
11 Créditos da imagem: Robert Allison, “Let’s Track the Falling Gas Prices!” SAS (blog),
https://oreil.ly/efz2u; Robert Mandelbaum e Andrea Foster, “Hotel Spa Departments Following
Industry Trends,” Hotel Online, https://oreil.ly/JyCzl.
https://oreil.ly/cH1YK
https://oreil.ly/UFH3A
https://oreil.ly/Z9f6O
https://oreil.ly/9otCt
https://oreil.ly/0cHRi
https://oreil.ly/7a1Q6
https://oreil.ly/8PGTM
https://oreil.ly/qIv08
https://oreil.ly/WBDwm
https://oreil.ly/efz2u
https://oreil.ly/JyCzl
12 Créditos da imagem: “Unlimited Car Wash Membership Program,” Washify,
https://oreil.ly/Djm4G.
13 Créditos da imagem: Lenke Harmath, “A Focus on Visualizations: Scatter Plot,” Sweetspot (blog),
https://oreil.ly/NCOvC.
14 Créditos da imagem: Caitlin Hudon, “Schedule Change with a Baby,” FlowingData,
https://oreil.ly/n8NEq.
https://oreil.ly/Djm4G
https://oreil.ly/NCOvC
https://oreil.ly/n8NEq
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Tipos de cores utilizadas na
visualização de dados
Quando se trata de visualização e storytelling de dados, o uso adequado de
cores pode determinar o sucesso ou fracasso da sua apresentação. As cores
direcionam nossos movimentos oculares e, assim,comandam nossa atenção
e poder cerebral. Seu uso pode ajudar ou atrapalhar a compreensão do
público-alvo em relação aos dados apresentados.
Os três tipos de cores
Existem três tipos de cores que você pode utilizar em suas visualizações de
dados. A escolha da paleta de cores adequada dependerá de vários fatores,
incluindo a natureza dos dados apresentados na visualização. Os três tipos
de cores que veremos são: sequenciais, divergentes e categóricas.
A Figura 3.1 fornece uma visão dos vários tipos de cores.
Figura 3.1: Demonstração dos três tipos de cores.1
Vamos detalhar cada um desses tipos de cores e identificar as
circunstâncias em que cada uma delas é mais adequada.
Sequenciais
As paletas de cores sequenciais são usadas para representar dados
numéricos e consistem em uma graduação de cores que se move do claro ao
escuro. Esses valores ordenados usam cores atribuídas a valores de dados,
geralmente com base em matiz, luminosidade ou uma combinação de
ambos.
Normalmente, os valores mais baixos estão associados a cores mais claras
e os valores mais altos, a cores mais escuras. No entanto, essa percepção
pode ser influenciada pelo tipo de fundo em que o gráfico é representado.
Em um fundo branco ou claro, as cores mais claras são tipicamente usadas
para representar valores mais baixos. Enquanto, em um fundo mais escuro,
as cores mais escuras são frequentemente utilizadas para indicar valores
mais altos. Embora seja eficaz ter um único matiz para uma paleta de cores
sequenciais, preencher a lacuna entre duas cores também pode trazer
benefícios e tornar a experiência visualmente mais interessante. Se o fundo
da sua visualização for branco ou claro, uma boa abordagem é começar com
uma cor mais quente, como vermelho, amarelo ou laranja, e fazer uma
transição gradual para uma cor mais fria, como verde, azul ou roxo nas
tonalidades mais escuras, para criar um padrão distinto entre o fundo e os
dados.
Vamos analisar um exemplo de como as cores sequenciais podem ser
utilizadas para exibir o total de vendas por estado. Nesse caso, uma paleta
de cores sequenciais verde é empregada para destacar as vendas mais baixas
(verde-claro) e as vendas mais altas (verde mais escuro) dentro de cada
estado, como mostra a Figura 3.2.
Figura 3.2: Visualização do mapa de vendas por estado: demonstração do uso de paleta de cores
sequenciais.
Divergentes
Quando as variáveis numéricas possuem um valor central significativo,
como zero, pode-se utilizar uma paleta de cores divergentes. Ela combina
duas paletas de cores sequenciais, tendo um ponto final compartilhado que
se encontra no valor central. Os valores à direita do centro são associados a
cores em um lado e tendem a ser maiores, enquanto os valores menores
ficam à esquerda do centro.
Existem matizes distintos em cada lado do centro para diferenciar e
separar os valores positivos dos negativos. A cor do valor central deve ser
tipicamente clara, assim cores mais escuras indicam maiores distâncias do
centro do intervalo. As paletas de cores recomendadas para esse formato
são vermelho-amarelo-azul, vermelho-azul e laranja-amarelo-azul.
No entanto, independentemente das cores escolhidas, a primeira e mais
importante regra é manter a simplicidade. Assim como no ditado popular,
“Muitos cozinheiros estragam a sopa”, utilizar muitas cores pode diluir o
significado e tornar as coisas confusas para o público-alvo. É importante se
lembrar de que seu público – seja ele composto de potenciais clientes,
investidores, a diretoria da empresa ou pessoas comuns – provavelmente
não terá muito contexto ao olhar para a visualização.
Mesmo que já tenham visto o cronograma e presumivelmente saibam o
que está por vir, eles ainda devem ser capazes de dar uma rápida olhada de
10 a 15 segundos e compreender qual é o assunto, o que os dados
representam e qual é a história por trás dela, sem precisar levantar as mãos
para fazer perguntas ou conversar com outros para entender o que está
sendo apresentado. Se você escolher as cores corretamente, provavelmente
fará um gol de placa. Mas, se desviar muito do alvo ou usar todas as cores
do arco-íris em seu infográfico, é mais provável que chute a bola para a
arquibancada.
Um exemplo de uso de cores divergentes pode ser visto na Figura 3.3, que
mostra a lucratividade de cada estado. Nessa figura, as cores laranja
profundo representam baixa lucratividade e as cores azul-escuro
representam alta lucratividade.
Figura 3.3: Visualização do mapa de lucratividade: demonstração do uso de paleta de cores
divergentes.
A escolha das cores é essencial em qualquer tipo de apresentação, pois
desempenha um papel fundamental em capturar a atenção do público e criar
respostas emocionais específicas. As cores podem reduzir a carga cognitiva
necessária para compreender as informações fornecidas, apresentando-as
em um formato mais simples, que enfatiza cores, formas e padrões. Esse
formato é muito mais fácil de entender para a maioria das pessoas do que
uma série complexa de números.
Categóricas
As paletas de cores categóricas, também conhecidas como “qualitativas”,
são úteis para mapear significados não numéricos em uma visualização.
Elas são desenvolvidas de forma a serem facilmente distinguíveis
visualmente umas das outras e otimizadas para que leitores com deficiência
de visão cromática – ou daltonismo – possam compreendê-las com
facilidade. Exemplos típicos de uso incluem variáveis nominais em
gráficos, tais como código postal, tipo sanguíneo e raça.
Enfatizar padrões é o nome do jogo aqui, e o uso de cores mais escuras e
acionáveis pode chamar a atenção para essas descobertas. É importante que
as cores atribuídas a cada grupo sejam claramente distintas e, como regra
geral, o tamanho máximo da paleta deve ser de sete cores ou menos. Caso
contrário, pode haver dificuldade em distinguir os diferentes grupos de
cores. Se houver mais valores possíveis do que cores, é recomendado
agrupar alguns dos valores para simplificar e evitar uma situação em que as
diferenças entre as cores sejam tão pequenas que apenas um monitor de
última geração extremamente preciso consiga retratá-las com exatidão.
Outra opção é dividir a visualização em vários gráficos.
Por exemplo, se você estivesse dividindo as vendas de sua empresa por
localidade e tivesse vendas em mais de 40 estados diferentes, não seria
viável utilizar mais de 40 cores distintas (como mostra a Figura 3.4) para
mapear tudo com sucesso em um único gráfico.
Figura 3.4: Mapa de árvore (treemap) de valores de vendas por localidade: demonstração do uso de
paleta de cores categóricas.
Uma alternativa é dividir as vendas por região – como norte, leste, central e
sul – e usar quatro cores distintas de todo o círculo cromático para destacar
claramente os valores para o leitor (como mostra a Figura 3.5).
Figura 3.5: Uso aprimorado de paleta de cores categóricas para demonstrar vendas por localidade.
A melhor maneira de gerar cores distintas é por meio de seus matizes,
especificamente ajustando a saturação e a luminosidade para torná-las
nítidas e destacadas. No entanto, é importante evitar grandes diferenças
entre as cores ou o uso excessivo de luminosidade ou saturação, pois isso
pode sugerir que algumas cores são mais importantes do que outras, a
menos que essa seja sua intenção. Além disso, evite usar duas cores que
compartilhem o mesmo matiz, mas que tenham diferentes leituras de
luminosidade e/ou saturação, a menos que esses valores estejam
relacionados. Caso contrário, isso pode levar a uma possível confusão no
entendimento das informações apresentadas.
Vamos explorar alguns desses termos com mais detalhes. Saturação se
refere à pureza de uma cor – por exemplo, que pode variar de um tom mais
vibrante, como um laranja vibrante, a uma tonalidade mais opaca, como um
marrom com mais cinza. Cores com alta saturação tendem a parecer mais
brilhantes e vivas. Luminosidade reflete a intensidade da luz na cor – por
exemplo, podendo variar de azul a azul-escuro. Também é importante
mencionar a luminância,que descreve o brilho percebido de uma cor.2
Cores de fundo
Normalmente, não damos muita atenção ao plano de fundo em nossas
criações, já que – como o nome sugere – ele fica em segundo plano. Um
amigo meu tem uma foto maravilhosa emoldurada em sua mesa, que mostra
ele e seus quatro amigos, todos sorridentes, com os braços entrelaçados,
logo após a cerimônia de formatura da faculdade, capturando a alegria do
momento e a expectativa deles para o futuro. No entanto, nessa foto há uma
mulher ao fundo que deixou cair a câmera e está se agachando do jeito mais
desajeitado possível, na tentativa de agarrá-la antes que se espatife no chão.
Depois de perceber essa situação hilária no fundo da foto, é impossível ver
qualquer outra coisa. É comum que as pessoas fiquem preocupadas com a
monotonia de suas visualizações de dados quando apresentam uma figura
após a outra, todas ilustradas com fundos brancos. Elas podem achar que
essa repetição as torna monótonas, conservadoras e obsoletas. Essa
condição mental é semelhante àquela de escritores e jornalistas que temem
que seu público fique entediado quando cada citação ou diálogo termina
com a palavra “disse”.
Somente por meio de análises e pesquisas descobrimos que essa
preocupação com o fundo branco é apenas do criador da visualização de
dados. Na leitura de um livro cativante, a palavra “disse” mal é percebida
pela mente humana. Trata-se apenas de um espaço reservado para nos fazer
entender que estamos lendo um diálogo, não as palavras do autor, mas de
alguma pessoa real ou personagem fictício.
Da mesma forma, na maioria das vezes, não quer dizer que a pessoa que
está olhando para sua visualização de dados já viu outras 50 visualizações
com fundo branco e está entediada. Ela tem um objetivo específico:
visualizar os dados que você compilou e representou com números, cores
etc. É muito improvável que esse fundo branco cause qualquer tipo de
reação negativa no seu leitor.
Nota: Lembre-se de que a cor percebida de um objeto não depende apenas da cor do objeto
em si, mas também do fundo em que ele está inserido. Portanto, é recomendado que objetos com
cores semelhantes estejam agrupados em fundos da mesma cor, a fim de minimizar variações
perceptíveis.
Um exemplo interessante para ilustrar esse conceito são os quadrados cinza
apresentados na Figura 3.6. Existem dois quadrados exatamente da mesma
cor na figura; no entanto, como estão inseridos em um fundo divergente,
isso faz com que pareçam ter tonalidades diferentes.
Figura 3.6: Dois quadrados da mesma cor inseridos em um fundo divergente cinza-branco.
Os nossos smartphones são um excelente exemplo de por que o
“monótono” branco padrão é tão bem aceito na visualização de dados. Você
pode alterar a cor do plano de fundo do seu smartphone como desejar, mas
quantas vezes você já viu alguém digitando em um smartphone com fundo
vermelho brilhante ou verde floresta? A resposta é “nenhuma”, porque a
finalidade do plano de fundo é oferecer um contraste com o que está à sua
frente, não roubar o protagonismo. Algumas pessoas mudam o fundo para
uma cor mais escura para uso noturno, pois essas telas brilhantes podem
prejudicar a qualidade do sono. No entanto, até mesmo essa mudança pode
ser uma distração, já que seus olhos são atraídos pelo que é novo e se
destaca, e uma mudança drástica na cor de fundo pode causar isso
acidentalmente.
Com tantas empresas atualmente criando painéis como parte de suas
estratégias de marketing, é cada vez mais comum ver cores sendo usadas
em fundos ruins que desviam a atenção das informações importantes. Se
você não quer utilizar o branco como fundo, um cinza frio é uma boa
alternativa, já que não desvia a atenção de nenhuma cor e pode realçar
várias delas para que se destaquem de forma efetiva.
Um dos maiores erros que as pessoas cometem é utilizar um fundo escuro
ou cores altamente saturadas em seus currículos. Não é difícil entender por
que isso acontece com tanta frequência, já que muitas pessoas buscam
qualquer vantagem para fazer seu currículo se destacar dos demais. Se você
já atuou como gerente de contratação e se deparou com um currículo
impresso em papel vermelho brilhante – principalmente na época em que
tínhamos mais currículos impressos do que digitais –, certamente sabe que
essa pessoa está tentando se destacar da multidão ao tentar parecer única,
mas muitas vezes isso acaba gerando um resultado negativo.
Simplificando, o motivo pelo qual é chamado de plano de fundo é porque
está por trás daquilo que é realmente importante. Por exemplo, a bela praia
havaiana certamente é um cenário incrível, mas o casal recém-casado
sorrindo nessa paisagem é o que todos os amigos querem ver quando as
fotos da lua de mel são postadas no Facebook. Da mesma forma, quando
você tira uma foto na frente do Castelo da Cinderela na Disney World –
claro que seus avós podem achar o lugar lindo, mas são os rostos
sorridentes dos netos que realmente chamam a atenção deles quando abrem
a foto por e-mail.
Embora fundos mais escuros nem sempre pareçam ruins, ainda não
cumprem seu propósito principal. Em primeiro lugar, um fundo pesado
desvia a atenção da visualização dos dados em si, o que é exatamente o
efeito oposto do desejado.
Na Figura 3.7, por exemplo, podemos ver como um plano de fundo
colorido pode confundir o público, enquanto um plano de fundo branco
pode ajudar a destacar os principais componentes de uma visualização de
dados.
Observe as mudanças drásticas na visualização quando limitamos o uso
apenas da cor azul, o peso das linhas do gráfico é reduzido e o plano de
fundo é atualizado para a cor branca.
Figura 3.7: Dois gráficos de barras: um mostrando como um fundo rico em cores dificulta a leitura
dos dados apresentados e outro mostrando como um fundo branco é mais eficaz para essa finalidade.3
Temos apenas um cérebro e um par de olhos. Quando eles absorvem
informações erradas, não conseguimos obter o valor dos dados que as
visualizações apresentam.
Isso me lembra de uma ocasião em que um escritório do governo local
tentou implementar novas regras de segurança em um tribunal do condado e
não obteve os resultados esperados. As pessoas que entravam no prédio não
estavam conseguindo se concentrar nas novas regras, que incluíam a
proibição de entrada com armas de fogo, comida, bebida e crianças. Todas
essas regras foram afixadas em uma placa digital, acompanhadas de um
detalhe curioso: um policial “holográfico” tão realista que a maioria das
pessoas olhava duas ou três vezes antes de perceber que não era real, mas
sim um aparato tecnológico impressionante. As pessoas se aproximavam e
ficavam boquiabertas com o holograma montado em uma placa de vídeo do
mesmo tamanho e formato de uma pessoa normal. Elas o cutucavam,
tiravam fotos e gravavam vídeos em seus smartphones e conversavam com
outras pessoas na fila sobre ele. No entanto, a única coisa que a maioria das
pessoas não fez foi justamente ler qualquer uma das regras exibidas na
placa ao lado do policial holográfico. Na verdade, muitas delas mal sabia
que a placa existia! Ao implementar o holograma e acabar mudando
acidentalmente o foco, diminuíram a importância da mensagem que
queriam transmitir. Isso é semelhante ao que um fundo realmente forte,
brilhante e ousado pode fazer ao desviar a atenção do público dos dados que
você está tentando apresentar.
Uma razão menos conhecida, mas igualmente legítima para evitar cores
de fundo que não sejam o branco, é que elas são distrativas e levam mais
tempo para serem processadas pelo cérebro humano. Nossa configuração
padrão é ler palavras em preto (ou outra cor) em um fundo branco. Mudar
isso para tentar ler um texto branco em um fundo preto pode ser quase tão
difícil para a maioria das pessoas quanto ler o texto de cabeça para baixo!
Veja você mesmo a diferença na rapidez com que processa as
informações.
Por exemplo, na frase “O cachorro preguiçoso e dorminhoco foi saltado
rapidamente pela veloz raposa marrom”.
Você compreendeu todos os detalhes da frase rapidamente, não é mesmo?Agora, tente ler o texto ligeiramente modificado com suas cores básicas
invertidas (Figura 3.8).
Figura 3.8: Texto de cor branca inserido sobre um fundo preto.
Não é nada que você notaria em uma ou duas frases curtas, mas sua mente
continuará se concentrando naquela caixa preta e tentando encontrar uma
explicação para ela estar lá, em vez de perceber as palavras contidas dentro
dela.
O poder dos divisores em uma visualização de
dados
Às vezes, é possível melhorar a compreensão de uma visualização
adicionando um divisor.
Por exemplo, se dermos uma olhada nestes dois gráficos de pizza, você
notará que, inserindo um divisor branco entre as fatias da pizza, tornamos
cada fatia mais distinta (Figura 3.9).
Além disso, você pode melhorar a aparência de outros gráficos, como
mapas de árvore (Figura 3.10) e mapas geográficos.
Figura 3.9: Dois gráficos de pizza demonstrando como um divisor branco pode separar as fatias e
criar uma imagem visualmente mais atraente.
Figura 3.10: Dois mapas de árvore demonstrando como um divisor branco pode separar os retângulos
e criar uma imagem visualmente mais atraente.
No exemplo do mapa geográfico, você notará que usamos divisores de cor
preta para ajudar a fazer a distinção entre cada estado (Figura 3.11).
Figura 3.11: Duas visualizações de mapa demonstrando como um divisor preto pode separar
localizações geográficas e criar uma imagem visualmente mais atraente.
Resumo
Neste capítulo, discutimos os vários tipos de cores que podem ser utilizados
na visualização de dados. É importante entender quando utilizar paletas de
cores sequenciais, divergentes e categóricas ao desenvolver recursos
visuais. Além disso, a seleção adequada de cores de fundo pode determinar
o sucesso ou fracasso da sua visualização de dados. Em caso de dúvida
sobre qual cor de fundo escolher, opte pelo branco simples, que é
comumente aceito e facilmente interpretado.
1 Créditos da imagem: Steve Wexler, Jeffrey Shaffer, e Andy Cotgreave, The Big Book of
Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios, Wiley, 2017.
2 Tyler Wu and Lucy Cui, “Choosing the Right Color Scale for Data Visualization,” Psychology in
Action, https://www.psychologyinaction.org.
3 Créditos da imagem: Courtney Jordan, “Make Your Data Speak for Itself! Less Is More (And
People Don’t Read),” Towards Data Science, https://oreil.ly/yyZaV.
https://www.psychologyinaction.org/
https://oreil.ly/yyZaV
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Como contar uma história com
cores
Não basta apenas apresentar dados em uma folha de papel ou em uma tela
hoje em dia; é preciso capturar a atenção do público-alvo, guiá-lo através da
história que se deseja contar e levá-lo à conclusão pretendida. Aqui estão
algumas dicas rápidas sobre como contar uma história de dados com o uso
de cores, as quais abordaremos com detalhes nos próximos capítulos.
Simplicidade é a chave
Primeiro, é importante lembrar que muita coisa em excesso – mesmo coisas
boas – pode fazer mal. O cientista de dados Edward Tufte cunhou o
conceito “taxa de tinta de dados” para descrever a quantidade de tinta
necessária em um projeto de visualização de dados, enfatizando que
quantidades excessivas de cores com fins meramente decorativos só servem
para distrair o leitor.1 A quantidade adequada de tinta transmite seus pontos
rapidamente e com facilidade, conduzindo o leitor através dos dados como
se estivesse lendo palavras em uma história cativante em um livro. A
quantidade incorreta de cor pode confundir a pessoa que está analisando o
infográfico e até mesmo ocultar – sem intenção – a mensagem que se deseja
transmitir.
Usar muitas cores e designs extravagantes pode impressionar seus amigos
e seus filhos que estão na escola, mas dificilmente terá o mesmo efeito em
seus parceiros de negócios e consumidores. Ao criar visualizações de
dados, você não está tentando desenvolver o mapa meteorológico do USA
Today, mas transmitir uma narrativa específica que funcione sozinha ou que
complemente outros elementos, como texto, vídeo etc.
E, quando falamos de gráficos, como são mais complexos, você pode
acabar fazendo escolhas de design desnecessárias, como tornar as imagens
tridimensionais sem um motivo válido, usar legendas para explicar seleções
complexas ou colorir o texto sem uma razão aparente. Dê uma olhada no
exemplo na Figura 4.1, em que temos um gráfico de barras em 3D.
Esse gráfico apresenta diversas desvantagens, como a dificuldade em
encontrar as porcentagens exatas de cada barra, a ocultação das barras
verdes e, quando há valores equivalentes, as barras verdes posicionadas
atrás parecem menores que as barras azuis na frente. Removendo o
efeito 3D, o gráfico à direita se torna mais fácil de interpretar.
Figura 4.1: Gráfico de barras demonstrando as desvantagens dos gráficos em 3D.2
Agora que abordamos algumas das armadilhas do uso de gráficos em 3D,
podemos ver que manter uma apresentação visual simples geralmente é
mais eficaz. Outra forma de manter as coisas simples é considerar
cuidadosamente como incorporamos as legendas de cores. Vamos discutir
brevemente como podemos incorporar legendas de cores em uma
visualização de dados para torná-la mais acessível ao nosso público. A
Figura 4.2 mostra um exemplo de como podemos substituir as
configurações padrão de uma legenda de cores posicionadas ao lado por um
gráfico alternativo que não requer que o leitor desvie o olhar
constantemente. Na imagem do “depois”, à direita, a legenda de cores foi
incorporada dentro do próprio gráfico – com os nomes dos modos de
transporte (classe padrão, diária etc.) escritos diretamente próximo ao ponto
final das linhas, mantendo a cor do texto igual à cor da linha para
simplificar ainda mais a visualização.
Figura 4.2: Dois gráficos de linhas: o da esquerda apresenta a legenda de cores ao lado, enquanto o
da direita incorpora a legenda de cores no próprio gráfico.
Usar menos tinta ajuda a chamar a atenção do seu público e a destacar os
pontos mais importantes. Assim como, ao escrever conteúdo, é importante
colocar os pontos mais relevantes em destaque logo no início a fim de atrair
a atenção do leitor. Quando você tem uma visualização de dados, as cores
atuam como uma isca, atraindo o público para a informação mais
importante; deixando os dados menos relevantes em segundo plano.
Componentes de um storytelling de dados
Qualquer forma de storytelling de dados envolve pelo menos três
elementos:
• Personagens
• Enredo
• Narrativa
Ao contar uma história com dados, é possível utilizar representações visuais
desses elementos para fins de comparação. Os personagens são os campos
de dados que serão analisados, o enredo é o insight que surge dessa análise
e a narrativa é o estilo utilizado para comunicar esse insight ao público.
Como criadores de representações visuais de dados, temos o maior controle
sobre a narrativa – a maneira como comunicamos nossos insights, atraindo
o usuário e transmitindo nosso ponto de vista de forma confiável, o que
gera credibilidade.
Esse é outro perigo do uso excessivo de cores. Quando algo começa a
parecer um desenho animado, fica difícil levá-lo a sério. O uso adequado
das cores é uma maneira fácil de controlar o estilo da sua visualização de
dados. Ao utilizá-las de forma adequada, é possível fazer com que os
insights se destaquem na página, adicionando profissionalismo à sua marca
e dando vida aos seus recursos visuais, mesmo que os tópicos sejam densos
e complexos.
Reduza a saturação das cores
Uma dica para manter a atenção do seu público em sua história, sem
sobrecarregá-los, é reduzir a saturação das cores, como já discutimos no
Capítulo 3. Em alguns casos, cores muito intensas podem tirar o foco da
mensagem que você está tentando transmitir e tornar a narrativa confusa.
Na Figura 4.3, podemos observar a diferença entre o uso de cores de alta
saturação e cores de baixa saturação ao representar números de vendas em
subcategorias de produtos.
Figura 4.3: Dois gráficos de barras ilustrando a diferença entre as saturações alta e baixa.
Comojá vimos sobre cores primárias, secundárias e psicologia das cores, se
você tiver um amarelo brilhante ou vermelho intenso saltando de uma
visualização de dados, isso fará com que a apresentação seja dominada por
essa cor e pode facilmente desviar a atenção de todo o resto. Algumas das
cores padrão em softwares de visualização são muito intensas e acabam
distraindo a atenção da história.
Diminuir a intensidade dos matizes reduzindo sua saturação é uma forma
simples de atenuá-los. Para manter o foco nos dados, é possível também
ajustar a opacidade das cores para cerca de 75–90%. Opacidade é o nível de
transparência de uma figura na visualização de dados. Em nosso exemplo
de saturação de cores, reduzimos a opacidade em 50% para diminuir o nível
de saturação.
Quando você combina cores muito brilhantes, elas podem acabar
competindo umas com as outras, distraindo seus leitores. Exceto em alguns
casos específicos, não é recomendado usar tanta intensidade assim em suas
visualizações. Por outro lado, quando as cores são um pouco mais suaves, a
história consegue transmitir uma sensação mais madura e profissional. Para
o público, isso pode fazer a diferença entre ter informações gritadas em alto
e bom som ou apresentadas de maneira autoritária.
Cores para destacar
Ao reduzir o brilho e a intensidade, você alivia a carga cognitiva com que
seu público precisa lidar. Se você deseja destacar apenas uma informação
específica, pode manter as cores brilhantes, mas as aplique somente na parte
mais relevante dos dados, deixando todo o restante em escala de cinza. A
Figura 4.4 apresenta um exemplo de uso de uma cor para destacar um item
específico em uma visualização de dados. Em nosso gráfico de barras,
destacamos a subcategoria “pastas” adotando uma cor laranja para essa
barra e cinza para as demais.
Isso permite que você destaque um dado específico e o torne o foco de sua
história, sem muitas distrações competindo pela atenção do leitor.
Figura 4.4: Gráfico de barras demonstrando o uso de cores para focar a atenção do seu público em
um ponto de dados.
Associações de cores
Se você estiver usando mais de uma cor, é importante estar ciente das
associações que as cores ou combinações de cores já possuem, pois elas
podem levar o público a interpretar a visualização de forma equivocada e
perder o foco da mensagem principal.
Como mencionado anteriormente, o vermelho é uma cor muito marcante e
chamativa, que geralmente atrai bastante a atenção. Particularmente nos
Estados Unidos, o vermelho também é uma cor que sinaliza perigos e coisas
negativas. Luzes vermelhas e sinais de “PARE” indicam que é hora de frear,
e marcas vermelhas em um teste ou avaliação de desempenho indicam que
você não se saiu tão bem e provavelmente reprovou (Figura 4.5).
Da mesma forma, o verde geralmente simboliza aspectos positivos na
sociedade, desde sua oposição ao vermelho nos sinais de trânsito até ser
amplamente aceito como a cor da proteção ambiental (Figura 4.6).
Figura 4.5: Exemplos do vermelho sendo usado em sinais de trânsito, placas de “PARE” e para
indicar um exame reprovado.
Figura 4.6: Exemplos do verde sendo usado para sinais de trânsito e placas de ecologicamente
sustentável.
Evite usar vermelho e verde, a menos que você tenha uma intenção
específica de atribuir conotações positivas e negativas a determinadas
coisas. Em uma seção mais adiante, também discutiremos por que você
deve evitar combinações de vermelho e verde em relação à acessibilidade.
Experimente uma combinação alternativa de cores que combinem bem
juntas, como azul e laranja, para criar uma sensação diferente em sua
história. Isso é ótimo para simplificar histórias complexas porque as cores
se complementam, não parecem repetitivas e ajudam a guiar os olhos do
leitor. Dê uma olhada na Figura 4.7 – estamos usando uma combinação de
cores laranja e azul para ilustrar a porcentagem de vendas realizadas com os
modos de transporte de primeira e segunda classe. As cores são facilmente
distinguíveis e não evocam emoções intensas devido a associações
preexistentes.
Não se pode subestimar o quanto a luz e a cor estão profundamente
conectadas à emoção.
Figura 4.7: Gráfico de pizza mostrando as porcentagens de vendas realizadas com os modos de
transporte de primeira e segunda classe.
Poder do cinza
Quando as cores são opacas e neutras, podem transmitir uma sensação de
uniformidade e uma aura de calma. Os tons de cinza fazem um ótimo
trabalho na criação do contexto da sua história, permitindo que as cores
mais vibrantes destaquem o que você está tentando explicar. O poder do
cinza é útil para todos os nossos detalhes de suporte da visualização, como
eixo, linhas de grade e dados não essenciais incluídos para fins
comparativos.
Ao usar o cinza como a cor primária em uma visualização,
automaticamente atraímos os olhos de nossos leitores para o que não é
cinza. Dessa forma, se quisermos contar uma história sobre um ponto de
dados específico, podemos fazê-lo facilmente. Veja este exemplo, em que o
objetivo é destacar a menor taxa de vacinação do jardim de infância nos
condados do Texas (Condado de Terry) (Figura 4.8).
Essa visualização utiliza o preenchimento em cinza em todas as outras
barras para atrair imediatamente os olhos do público para o Condado de
Terry. Como usamos apenas duas cores, também podemos realçar o texto na
legenda para tornar a conexão ainda mais clara para o nosso público. As
cores – se usadas com prudência – tornam nossas visualizações mais fáceis
de entender e mais informativas.
Figura 4.8: Gráfico de barras demonstrando como usar cores para chamar a atenção do público.3
O que você acha que aconteceria se usássemos uma cor colorida específica
para cada condado? A mensagem que queríamos transmitir simplesmente se
perderia em meio a todas aquelas cores (Figura 4.9).
Figura 4.9: Muitas cores podem confundir o seu público.4
Consistência de cores
Observe que, ao desejar repetir uma ideia em um gráfico, usar a mesma cor
pode ajudar o público a identificar que a mesma informação está sendo
transmitida novamente. Na Figura 4.10, apresentamos uma visualização que
mostra os dados do Twitter (representados em azul) e do Facebook
(representados em vermelho). Se usássemos uma cor diferente para
representar o Twitter no segundo gráfico, isso poderia confundir nosso
público.
Figura 4.10: Dois gráficos destacando a importância de utilizar a mesma cor para os mesmos dados a
fim de garantir consistência.5
Como regra geral, você deve sempre escolher a mesma cor para representar
a mesma informação – mantenha consistência na seleção de cores e no que
elas representam em suas visualizações. Os seres humanos percebem as
cores naturalmente como padrões; portanto, quando uma mesma cor é
apresentada em vários gráficos, é comum assumir que ela representa o
mesmo objeto ou entidade.
Por outro lado, ao ocorrer uma mudança de cor, isso sinaliza uma
alteração de ideia ou informação para o público. Se você estiver
comparando dois planos de negócios, dois candidatos presidenciais ou o
desempenho de duas equipes esportivas, uma mudança de cor é a maneira
perfeita de mostrar “Aqui está o Ponto A, em contraste com o Ponto B” sem
precisar desperdiçar uma única palavra. Nosso exemplo na Figura 4.11
demonstra o uso da mudança de cor para mostrar quando os valores de
vendas estão aumentando ou diminuindo. Usamos azul para representar os
aumentos nas vendas e vermelho para representar as quedas.
Figura 4.11: Gráfico de linha demonstrando o uso de cores para representar quando as vendas estão
aumentando ou diminuindo.
As cores podem impulsionar uma história sem chamar a atenção para si
mesmas, o que se assemelha com as palavras descritivas em um romance
que é conhecido principalmente por seus personagens e diálogos. Embora o
leitor possa não perceber imediatamente, as cores desempenham um papel
essencial na visualização de dados.
Resumo
Neste capítulo, discutimos táticas específicas para contar histórias com
dados, incluindo abordagens para o uso de cores quefornecem informações
importantes ao leitor. Mantenha sua história simples, leve em consideração
os níveis de saturação das cores e use associações de cores apropriadas.
Lembre-se de que a mente humana identifica padrões por meio das cores.
Portanto, certifique-se de manter a consistência das cores nos gráficos que
representam informações semelhantes.
1 “Edward Tufte,” Wikipédia, https://oreil.ly/sYHbp.
2 Créditos da imagem: Yan Holtz, “The Issue with 3D in Data Visualization,” From Data to Viz,
https://oreil.ly/sYHbp
https://oreil.ly/TeGI6.
3 Créditos da imagem: Connor Rothschild, “Color in Data Visualization: Less How, More Why,”
postagem em blog, https://oreil.ly/BHtzB.
4 Créditos da imagem: Rothschild, “Color in Data Visualization.”
5 Créditos da imagem: Benjamin Mangold, “14 Data Visualization Tips You Need to Be Using,”
Loves Data (blog), https://oreil.ly/6XSIE.
https://oreil.ly/TeGI6
https://oreil.ly/BHtzB
https://oreil.ly/6XSIE
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Selecionando um esquema de cores
para sua visualização de dados
Quando as pessoas não dedicam um tempo para aprender mais sobre as
cores, acabam prejudicando o resultado final de suas visualizações de dados
com ideias conflitantes, combinação de cores incompatíveis ou destoantes
que distraem seu público antes mesmo que alguém tente interpretar o
significado dos dados reais. Vamos dar uma olhada em alguns dos
principais pontos a considerar ao selecionar um esquema de cores para seus
recursos visuais.
A importância de escolher as cores
Decidir quais cores usar em um projeto pode ser igualmente empolgante e
desafiador. É empolgante porque você pode descobrir uma combinação
incrível que transforma seus pontos de dados em algo memorável e único.
Porém, também pode ser desafiador, pois há o risco de que o que você criar
seja um desastre total e transmita uma mensagem equivocada sobre sua
marca para o público-alvo.
Qual é a importância de escolher a cor certa? Estudos indicam que mais
de 50% das pessoas que optam por sair de um site e nunca mais voltar o
fazem devido a escolhas de cores e design inadequadas.1 Isso também é
válido para nossas visualizações de dados. Se você não prender a atenção
do seu público desde o início, eles não vão te dar atenção. Assim como ao
sair de um site, se as cores da sua visualização não forem atrativas e sua
mensagem não for clara, é muito improvável que um leitor lhe dê uma
segunda chance.
Conheça seu público
Antes de tudo, uma ótima maneira de escolher as melhores cores para seu
protejo é conhecer bem seu público-alvo, começando por sua cultura e país
de origem. Isso porque cores diferentes podem ter significados diferentes
em culturas distintas. Por exemplo, no Japão, o amarelo é uma cor que
representa coragem. No entanto, nos Estados Unidos, chamar alguém de
“amarelo” normalmente significa que essa pessoa é covarde. Já na China, o
amarelo está associado a algo vulgar. Além disso, não é somente a cultura
ou o país de origem que influenciam nas escolhas de cores. A percepção
também é afetada por fatores como gênero, religião, classe social, raça e
idade. Realizar pesquisas de mercado e compreender como seu público-alvo
reage a certas cores e combinações é um primeiro passo vital para atrair a
atenção deles com as visualizações de dados que você está criando. Nunca
comece a trabalhar em uma visualização sem conhecer a fundo seu público-
alvo.
Considere as associações de cores do setor
Após ter seu público-alvo em mente, leve em conta as características de
certas cores para determinados setores. Se você está construindo um gráfico
de barras para as despesas e receitas de uma funerária, usar verde-limão e
rosa-choque não será uma boa escolha. Certas cores são mais adequadas
para certos setores do que outras. Em contrapartida, verde-limão e rosa-
choque podem muito bem ser usadas para realçar as margens de lucro de
uma loja de surf em Miami (Figura 5.1).
Evitamos usar laranja e amarelo vibrantes em relatórios de empréstimos
de bancos porque sabemos que essas cores não refletem a seriedade do
setor. Devemos estar cientes da importância das visualizações que estamos
criando. As instituições financeiras utilizam tons claros de azul porque a
maioria das pessoas associa essa cor à confiança, honestidade e
credibilidade.
Se você estiver apresentando o retorno sobre o investimento de um novo
aplicativo de relacionamentos, vermelho e rosa de repente se tornam cores
apropriadas (Figura 5.2).
Figura 5.1: Gráfico de linha mostrando a evolução do lucro de uma loja de surf ao longo do tempo.
Figura 5.2: Gráfico de linhas mostrando o retorno sobre o investimento de um aplicativo de
relacionamentos.
Se você estiver criando um gráfico de barras para mostrar como várias
empresas do setor reduziram suas pegadas de carbono, então as cores
verdes e marrons do círculo cromático, que representam bem o meio
ambiente, se tornam apropriadas. A Figura 5.3 apresenta um exemplo de
gráfico que mostra as pegadas de carbono por tipo de dieta – você notará
várias tonalidades de verde e marrom sendo utilizadas.
Utilizar cores inadequadas pode acabar ofendendo o público, e isso é
determinante para perder não apenas a atenção deles, mas também a
confiança. Uma vez perdidas, será muito difícil recuperar ambas.
Figura 5.3: Gráfico de barras empilhadas mostrando a quantidade de CO2e por pessoa, categorizado
de acordo com as preferências de dieta.2
Cores da marca
A identidade visual é extremamente importante nos esquemas de marketing
e publicidade da sua empresa. Se você conseguir fazer com que
consumidores e parceiros de negócios associem determinadas cores à sua
marca, terá uma vantagem significativa. Quando alguém vê um tom de
verde e começa a querer uma xícara de café quente do Starbucks, ou vê um
azul profundo e se lembra daquela grande picape da Ford que a família
tinha, isso significa que o poder das cores cumpriu bem seu papel para
divulgar essa marca. No entanto, a visualização de dados não gira em torno
da publicidade, e as mesmas cores que parecem adoráveis em outdoors ou
anúncios na internet não necessariamente funcionarão quando usadas em
gráficos e tabelas.
Embora possa parecer contraintuitivo e até difícil de aceitar para pessoas
no topo da hierarquia corporativa, que geralmente buscam conformidade
em tudo, é importante não se ater a essa mentalidade, e sim se esforçar ao
máximo para destacar os dados pelos quais você é responsável, de modo
que eles sejam compreensíveis para o público e se apresentem da melhor
forma possível. Em toda empresa, é provável que muitas pessoas já tenham
opinado sobre as cores da marca, que passam por inúmeras mudanças ao
longo do tempo até que se chegue a um consenso. É dessa forma que é
criada a identidade visual – um guia de estilo que se torna a “bíblia” não
oficial para garantir a coesão de todos os documentos e materiais da
empresa. No entanto, existem três razões pelas quais as cores da sua marca
podem não funcionar tão bem quando se trata de visualização de dados:
• Elas podem não apresentar contraste suficiente entre si.
• Pode haver uma quantidade insuficiente de cores disponíveis.
• As cores podem não ser adequadas aos dados.
Nesse caso, o desafio consiste em equilibrar a identidade visual da sua
marca criando paletas de cores para diferentes tipos de dados, mantendo a
adesão aos princípios de deficiência de visão cromática e contraste, para
que você consiga aplicar a identidade visual da sua marca de forma única
para todos. Por exemplo, digamos que você trabalhe para uma empresa em
que uma cor Pantone azul específica é a referência para todos os gráficos
produzidos pela empresa. Em 1963, a Pantone – junção das palavras “pan”
e “tone”, que significa “todas as cores” – desenvolveu o primeiro sistema de
correspondência de cores. Esse sistema permite aos designers gráficos ver
exatamente como o “azul” ficaria no papel fornecendo o número Pantone à
impressora a fim de garantir que obtenham o resultado desejado.3 Graças à
Pantone, agora temos consistência de cores para designers, gráficas,fabricantes de tintas e seus clientes.
O azul é uma cor ótima para várias coisas; no entanto, pode ser difícil
para as pessoas distinguir as diferentes tonalidades de azul em um relatório.
Azul-claro, azul-escuro, azul-royal e azul-marinho tendem a se misturar,
então tonalidades diferentes não farão tanta diferença para o público que
está tentando compreender o que está sendo apresentado. O mesmo vale
para outras cores: não é tão fácil para os seres humanos distinguir entre
várias tonalidades da mesma cor, a menos que sejam muito diferentes. Para
ilustrar a complexidade dos dados, será necessário utilizar mais cores. É
possível que você se depare com uma situação em que seus superiores não
desejam que você use cores que não estejam dentro da paleta de cores da
marca; portanto, será preciso criar um exemplo para mostrar a eles por que
é absolutamente necessário utilizar mais cores. Faça isso de forma
profissional, e não por vingança ou malícia. Crie duas versões da
visualização: uma usando apenas as cores aprovadas e outra usando mais
cores para mostrar melhoria. Deixe a visualização se vender sozinha.
Para o exemplo a seguir, vamos supor que a Figura 5.4 representa a logo
da empresa do nosso cliente, a “Candylicious”, uma marca de doces que
tem um logotipo vermelho brilhante!
Figura 5.4: Logo da Candylicious.
Nossa tarefa consiste em criar uma visualização de dados que compare o
sabor dos doces da Candylicious com nossos dois concorrentes, Sweetstuff
e Goodcandy. O cliente quer que utilizemos as cores da sua logo nas tabelas
e gráficos que vamos criar.
O problema é que nosso público está nos Estados Unidos e o gráfico pode
ser interpretado de forma equivocada, já que na cultura ocidental o
vermelho é associado a algo ruim quando se trata de avaliação de
desempenho. Na Figura 5.5, é possível ver um exemplo de antes e depois de
um gráfico que compara as classificações de sabor e variedade. No
primeiro, as cores da marca são usadas, enquanto, no segundo, apenas uma
cor destaca a empresa em questão, a Candylicious, e as outras são
apresentadas em tons de cinza.
Ao escolher essas cores adicionais, evite escolhê-las aleatoriamente. Além
disso, saiba que essa não é a única etapa necessária. É preciso que as cores
reflitam a marca da sua empresa e, para isso, é imprescindível que você faça
sua pesquisa. Comece analisando as diretrizes de marca da organização, sua
declaração de missão e qualquer outra literatura existente que fale sobre o
que a empresa representa, seus pontos de contato, valores fundamentais e
motivações para fazer o que faz.
Figura 5.5: Dois gráficos de barras que demonstram como o uso do vermelho pode desencadear
emoções negativas, mesmo que sejam as cores da marca.
A identidade visual da marca é tão importante quanto suas cores e pode
facilitar muito a escolha de quais cores complementares usar em sua
visualização de dados. Se a declaração de missão da empresa enfatiza a
inovação, adicione um pouco de laranja. Se você está vendendo confiança e
reputação histórica, considere usar o azul. Não se contente apenas com as
cores padrão; trabalhe com tonalidades de cores que combinem bem com as
cores da marca. Além disso, é importante considerar o contraste entre as
suas cores e entre elas e o fundo para que qualquer pessoa possa lê-las e
distingui-las com facilidade. O contraste não se limita apenas a cores
nítidas; é também crucial para pessoas com deficiência visual ou baixa
visão.
Esquemas de cores sugeridos
Existem diversos sites e aplicativos que sugerem esquemas de cores que
combinam bem e que já se mostraram eficazes no passado. Recomendo
uma abordagem prática ao criar visualizações de dados – comece
construindo os gráficos, tabelas e ilustrações primeiro no modo de escala de
cinza e só depois aplique as demais cores para encontrar aquela que mais
lhe agrada.
Nem tudo precisa ter sua própria cor em suas visualizações. É importante
que você se lembre disso, pois assim entenderá o verdadeiro propósito das
cores em geral. Em situações em que tudo é feito digitalmente e não há
diferença de custo entre enviar algo colorido ou em escala de cinza, é fácil
esquecer esse princípio. Para aqueles que ainda pagam para imprimir
anúncios em papel colorido, o peso de cada gota de tinta ainda é um fator
importante que geralmente torna esses profissionais mais humildes e
conservadores em relação ao uso das cores.
As pessoas tendem a ficar sobrecarregadas com tantas opções de cores
disponíveis, especialmente quando percebem que não são apenas 10 ou
12 cores, mas literalmente milhares. Aquela caixa de 64 gizes de cera do
seu material escolar anual não chega nem perto do que as suas ferramentas
profissionais podem oferecer. No entanto, ter uma seleção tão abrangente
não significa que você deva misturar e combinar cores sem um propósito
definido. Lembra-se daquela entrevista no início do livro em que você
estava mal vestido? Não queremos misturar as cores em nossas
representações de dados, assim como não deveríamos ter usado aquele look
com cores berrantes.
Ao combinar cores, é importante escolher cores que se complementem e
utilizar a saturação e a luminosidade de forma adequada para atingir a
finalidade desejada. Como já mencionamos anteriormente, se o seu objetivo
é vender camisas havaianas em uma praia na Flórida, você pode abusar das
cores vibrantes. Mas para todas as outras finalidades, a sutileza é um fator
importante na escolha das cores. Evite cores que se misturam facilmente e
aquelas que não apresentam muita variação quando a saturação ou a
luminosidade são alteradas. Por exemplo, se você tem uma cor laranja e a
clareia em 25%, ainda continuará muito laranja. Se você a combinar com
outra cor semelhante em um gráfico, não terá muito contraste. Observe o
gráfico de área empilhada na Figura 5.6 que utiliza quatro tonalidades
diferentes de laranja, cada uma com um nível diferente de saturação,
tornando difícil distinguir uma da outra.
Figura 5.6: Gráfico de áreas empilhadas que demonstra a dificuldade em discernir entre cores muito
semelhantes.
Uma excelente combinação de cores que muitos designers de visualização
de dados apreciam é amarelo, laranja, vermelho e azul. Veja a seguir na
Figura 5.7 o exemplo de um gráfico que utiliza essas quatro cores.
Figura 5.7: Gráfico de barras empilhadas que demonstra um uso eficaz de combinações de cores.
Por que essas combinações de cores atraem tanto? Você está combinando
cores quentes com azul frio e isso sempre faz uma grande diferença.
Embora o vermelho e o amarelo sejam cores primárias que, quando
combinadas, formam a cor laranja, as três são tão distintas que podem
facilmente ser distinguíveis uma da outra. Além disso, o azul é o grande
equalizador na maioria das apresentações de dados. É tão diverso em suas
tonalidades que muitos tons de azul podem transmitir profissionalismo,
calma ou emoções positivas, quer você use uma tonalidade mais escura ou
mais clara, ou uma saturação completa ou apenas parcial.
Enquanto essas quatro cores têm um grande impacto, o verde
surpreendentemente não é tão eficaz em sua forma mais pura. A Figura 5.8
apresenta a mesma visualização da Figura 5.7, mas utilizando a cor verde
em vez da cor original azul.
O verde-floresta parece retrair em relação a outras cores e, se você o
clarear, ele rapidamente se torna neon, o que é ainda pior. No entanto,
quando você o clareia e diminui a saturação, obtém uma cor distinta que
mantém muito bem seu valor, especialmente se adicionar um pouco de azul
ou amarelo para torná-la mais clara ou mais escura. O verde sólido também
é difícil de distinguir para pessoas com daltonismo, já que é complicado
para elas diferenciar entre verde, vermelho e marrom.
Figura 5.8: Adicionar verde em vez de azul pode tornar a combinação de cores menos impactante.
Independentemente das combinações escolhidas, é preciso evitar cores
puras vibrantes e saturadas (Figura 5.9).
Cores puras são as cores primárias, secundárias e terciárias que não foram
misturadas com branco, preto ououtra cor. No círculo cromático a seguir,
essas cores puras são identificadas no anel interno, enquanto as outras cores
representam nuances, tons e sombras dessas cores.
Figura 5.9: Círculo cromático demonstrando cores puras, nuances, tons e sombras.4
As cores neon definitivamente atraem a atenção – é por isso que muitos de
nós não conseguem ver um marcador amarelo sem ter uma memória
desagradável de estudar para uma prova da faculdade às 3 da manhã. Um
exemplo da frustração que as cores neon podem causar é quando são
colocadas juntas em um gráfico de pizza ou de área, encostadas umas nas
outras e sem bordas discerníveis para separá-las. Dê uma olhada na
Figura 5.10 – o que você acha desse gráfico de pizza? Um pouco confuso,
certo?
Figura 5.10: Gráfico de pizza demonstrando que as cores neon não são eficazes na visualização de
dados.
Pode até parecer uma boa ideia usar essas cores vibrantes, mas, se todas
tiverem a mesma luminosidade, será difícil para o seu público distingui-las.
Se você não tem certeza se seu design se encaixa nesse padrão, converta
suas cores para preto e branco. Se estiverem todas na mesma escala de
cinza, terão a mesma luminosidade e precisarão ser separadas. Vamos ver
novamente o mesmo exemplo anterior sobre cores neon, só que agora em
preto e branco (Figura 5.11) – você consegue distinguir as fatias?
Figura 5.11: A aparência das cores neon quando impressas em preto e branco.
Existem duas maneiras de evitar esse problema. Uma delas é alterar a
intensidade de cada cor para diferenciá-las; a outra é usar uma borda branca
para separá-las. A primeira opção geralmente é bem melhor, pois as cores
ficarão dinâmicas, funcionando melhor para pessoas com daltonismo. Na
Figura 5.12, escolhemos diversas luminosidades para as cores e
adicionamos bordas brancas para separar as fatias.
Figura 5.12: Dois gráficos de pizza que demonstram a eficácia da seleção adequada de cores para
cada fatia (a imagem à direita ilustra a aparência em preto e branco).
Selecionando as cores principais em uma paleta
Vamos supor que você vai construir uma paleta para todas as suas futuras
necessidades de visualização de dados. Nesse caso, é preciso dar um passo
de cada vez, e isso significa selecionar uma cor principal que representará
tudo o que você fizer daqui para a frente. Mas o que essa cor principal
representará, afinal? Ela pode assumir diversos significados, tais como:
• Uma cor encontrada em uma imagem que complemente a visualização
de dados.
• A cor dominante da sua marca.
• Uma cor que evoca uma determinada sensação para os dados com base
em associações preestabelecidas, como o azul para instituições
financeiras ou o verde para uma causa ambiental.
• Uma cor que combine com outras mídias em uma apresentação, como
nos slides do PowerPoint.
Independentemente do motivo, essa cor principal será usada em situações
importantes, como para denotar seus pontos de dados ou o ponto da
apresentação que você acha que requer mais atenção. Todas as outras cores
em sua paleta serão selecionadas com base em quantas cores você precisa
em geral, em que posição do círculo cromático essas cores estão localizadas
e que tipo de associação o restante de seus dados tem com os dados da cor
principal.
Para este exemplo, vamos escolher a cor laranja como nossa cor principal.
A cor laranja escolhida terá um certo matiz, saturação e luminosidade
associados a ela. À medida que percorremos o círculo cromático em busca
de cores para combinar com a cor principal, é importante manter os mesmos
valores de matiz, saturação e luminosidade para cada uma delas. Essa
consistência nos permite unir a paleta de cores e criar um gráfico, um
diagrama ou um infográfico visualmente agradável. A Figura 5.13
demonstra a combinação de laranja e azul; a partir dessa combinação de
cores complementares, podemos criar uma paleta de cores.
Figura 5.13: Círculo cromático demonstrando a combinação de cores complementares de azul e
laranja.
Quando alteramos os valores dentro das cores, é importante que apenas um
deles seja modificado – seja o matiz, a saturação ou a luminosidade. Qual
deles escolher dependerá do resultado que desejamos alcançar. Em geral, se
estivermos trabalhando com dados categóricos, devemos mudar o matiz
para criar distinções. Já se estivermos trabalhando com valores ou dados
contínuos, a alteração da luminosidade ou saturação pode ser mais
adequada.
Existem ferramentas disponíveis para identificar as cores exatas utilizadas
em visualizações de dados – você pode usar valores RGB ou HEX para
manter a consistência em seu conteúdo.
RGB é um espectro de cores de luz que utiliza vermelho, verde e azul para
renderizar cores na tela. Ao desenvolver materiais para web, mídias digitais
ou TV, é comum usar o sistema de cores RGB.
HEX, que significa hexadecimal, também é usado em telas e é
basicamente um código curto para representar as cores RGB. Uma cor HEX
é uma combinação de seis dígitos de letras e números, sendo que os dois
primeiros dígitos representam a intensidade de vermelho, os dois do meio
representam a intensidade de verde e os dois últimos representam a
intensidade de azul. Na maioria dos programas, o número HEX é gerado
automaticamente.5
A Figura 5.14 é um exemplo dos valores RGB e HEX para a cor na
imagem.
Figura 5.14: Ilustração dos valores HEX e RGB para uma cor específica.
Usando cores encontradas na natureza
Se você está tendo dificuldades em selecionar uma paleta de cores bonita,
pode se inspirar usando cores encontradas na natureza. Selecione uma
imagem que tenha cores que você considera bonitas. Aqui está uma foto da
natureza que tirei durante uma das minhas corridas matinais pela vizinhança
(Figura 5.15).
Figura 5.15: Foto de um rio e árvores, mostrando as principais cores presentes na imagem.
O próximo passo é selecionar as cores com uma ferramenta de conta-gotas.
Eu utilizo o Canva, mas você pode usar o Photoshop ou outras ferramentas
de design. Dê uma olhada nas 18 cores diferentes que foram escolhidas na
foto da natureza.
Você também pode extrair a paleta de cores de uma imagem usando uma
ferramenta chamada “Color Thief”6. Basta arrastar uma imagem para o
navegador e identificar as principais cores utilizadas. Escolhi no exemplo a
seguir uma foto que tirei (Figura 5.16) de quando escalei um prédio em
Nova York.
Figura 5.16: Foto do horizonte de Nova York, incluindo a paleta de cores usada na imagem.
A imagem oferece uma excelente vista da cidade e a ferramenta Color Thief
nos fornece uma paleta de cores eficaz, além de uma sugestão de cor
dominante na imagem.
Paletas de cores para comparar dois elementos
Se você for comparar dois elementos e o objetivo é destacar um deles como
mais importante que o outro, uma boa ideia é utilizar a cor principal para
aquele que você considera mais relevante e cinza para o outro. Agora, se
você for comparar dois elementos em grupo mais amplo, por exemplo, com
mais de 12 itens, ou se houver muitos elementos diferentes envolvidos e
você quiser destacar alguns grupos específicos, provavelmente precisará
usar duas cores de destaque diferentes.
Essa pode ser uma tarefa difícil se você não conhecer bem o círculo
cromático. As pessoas tendem a pensar em cores “opostas” como
necessárias ou simplesmente escolhem uma cor clara e outra escura e
seguem em frente. Quando procuramos harmonias de cores para destacar
duas séries, podemos imaginar um círculo cromático como um relógio com
as seguintes cores nas seguintes horas (Figura 5.17):
• 12 – Vermelho
• 1 – Laranja
• 2 – Amarelo
• 3 – Verde-claro
• 4 – Verde
• 5 – Verde azulado
• 6 – Azul-claro
• 7 – Azul
• 8 – Anil
• 9 – Roxo
• 10 – Rosa
• 11 – Vermelho rosado
Vamos analisar algumas maneiras de escolher duas cores para fazer
comparações em visualizações de dados.
Figura 5.17: Círculo cromático na forma de um relógio.
Harmonia análoga
A harmonia análoga é o tipo de harmonia mais fácil de entender e colocar
em prática. Para aplicá-la, comece com a cor principal e mova exatamente
uma cor para a esquerdaou para a direita no círculo cromático, mantendo o
mesmo nível de saturação. Ao usar uma ou duas cores vizinhas, você
garante que nenhuma delas se sobressaia mais que as outras. Se a sua cor
principal for a mesma da sua marca, ela pode chamar um pouco mais a
atenção do público, mas não a ponto de alterar a visão do gráfico. Neste
exemplo, vamos supor que a cor principal escolhida seja o laranja. No
círculo cromático descrito na Figura 5.17, um passo para à esquerda seria a
cor vermelha e um passo à direita seria a cor amarela. Ambas são análogas
ao laranja e complementam bem a cor escolhida. A Figura 5.18 apresenta
uma visualização da paleta de cores criada a partir das cores vizinhas do
laranja.
Figura 5.18: Círculo cromático demonstrando cores análogas.
Harmonia de cores complementares com conotação
positiva/negativa
Embora sua cor principal possa ser bem complementada pelas cores
próximas a ela no círculo cromático, ela pode ser ainda mais acentuada
pelas cores do lado oposto. As cores complementares são opostas diretas e
oferecem o melhor contraste possível. Isso as torna ideais para destacar
diferenças positivas e negativas.
Quando você usa a cor principal da sua marca como cor principal, ela
funciona perfeitamente para representar dados positivos, enquanto a cor
complementar pode ser usada para dados negativos. É importante evitar
usar a cor da marca como um aspecto negativo, mesmo se for uma cor
comumente associada a algo negativo, como o vermelho ou o preto. Para
combinar cores complementares, basta traçar uma linha de um ponto do
círculo cromático até o número (hora) diretamente oposto a ele. No
exemplo da cor laranja, a cor complementar é o azul (Figura 5.19).
Figura 5.19: Círculo cromático demonstrando as cores complementares.
Outras combinações (Figura 5.20) nesse formato são:
• Amarelo e anil
• Verde-claro e roxo
• Verde e rosa
• Verde azulado e rosa avermelhado
• Azul-claro e vermelho
Figura 5.20: Exemplos de cores complementares em vários círculos cromáticos.
Harmonia de cores quase complementares para destacar duas
séries onde uma é o foco principal
Em vez de usar cores opostas polarizadas, nesse padrão é possível obter um
bom contraste sem que as cores pareçam complementares. Para isso, basta
percorrer apenas 33% do círculo cromático, em vez de percorrer
completamente os 50%. Assim, se o nosso exemplo de laranja está à 1 hora
no relógio, sua cor quase complementar pode ser encontrada avançando
33% até às 5 horas, que é o verde azulado, ou retrocedendo 33% para as
9 horas, que é o roxo. Preferencialmente, nessa situação, sua cor principal
será quente e suas cores complementares serão frias, mas, se não for o caso,
você pode suavizar a cor secundária diminuindo sua saturação ou alterando
sua luminosidade para que tenha menos contraste com o fundo
(Figura 5.21).
O que são cores “quentes” e “frias”? A Figura 5.22 demonstra como o
círculo cromático pode ser dividido em cores quentes e frias.
Figura 5.21: Círculo cromático com cores quase complementares.
Figura 5.22: Círculo cromático identificando cores quentes e frias.
No círculo cromático das cores primárias e secundárias, as cores quentes
são o vermelho, o amarelo e o laranja. Cores com matizes de vermelho,
amarelo e laranja também são consideradas quentes. Por outro lado, verde,
roxo e azul são cores frias, e as cores que possuem matizes próximos a
essas tonalidades também são consideradas frias.
As cores quentes e frias são categorizadas assim devido às sensações que
transmitem quando vistas. Os tons vermelhos, amarelos e laranja nos fazem
pensar no sol e no fogo. Por isso, tendem a transmitir uma sensação de
aconchego e conforto. Já as cores frias nos fazem pensar em florestas e na
água. Esses matizes frequentemente geram uma sensação de frescor, assim
como as áreas externas com as quais estão associados.
Paletas de cores para comparar três elementos
Mudar de duas paletas de cores para três é como tirar as rodinhas da
bicicleta e de repente subir em uma Harley Davidson. Queremos usar cores
que sejam visualmente agradáveis para nosso público-alvo, mas também
precisamos sugerir relações específicas entre os diferentes pontos de dados,
de forma intuitiva. Aqui estão alguns exemplos, baseados no mesmo círculo
cromático de relógio que usamos anteriormente.
Harmonia análoga/triádica para destacar três séries
A harmonia análoga funciona bem quando se fazem distinções simples
entre categorias. É a mais simples das opções, pois basta usar as duas cores
vizinhas à cor principal. Portanto, no caso da cor principal laranja, basta
adicionar o vermelho de um lado e o amarelo do outro para destacá-la.
Como essa cor é familiar à nossa marca, ela terá uma ênfase visual um
pouco mais forte, o que normalmente funciona bem para nossos propósitos.
A Figura 5.23 mostra a paleta de cores utilizada para comparar três
elementos.
Figura 5.23: Círculo cromático mostrando cores análogas triádicas.
A harmonia triádica captura a sua cor principal e as duas cores
complementares que estão uniformemente espaçadas ao redor do círculo
cromático. Em comparação com a harmonia análoga, há mais contraste
aqui, resultando em uma aparência melhor em telas grandes. No entanto, a
desvantagem é que pode haver uma perda na sensação de que uma cor é a
cor principal.
Destacando uma série em comparação a duas séries
relacionadas
Nessa disposição, sua cor principal está em um lado do círculo cromático,
enquanto as outras duas estão do lado oposto, a apenas um passo de
distância da cor complementar que discutimos na seção anterior. Assim,
como temos o laranja como cor principal e o azul como cor complementar,
movemos um passo para o anil à esquerda e azul-claro à direita e
adicionamos ambos à combinação (Figura 5.24).
Figura 5.24: Círculo cromático demonstrando uma série de cores em comparação a duas séries de
cores relacionadas.
Essa fórmula é ideal quando você pretende usar as duas cores
complementares como parte integrante de um todo representado pela cor
principal. Por exemplo, imagine que o laranja representasse a receita total
gerada pelo clube de reforço atlético de uma escola. Nesse caso, o anil
poderia representar as doações coletadas durante o torneio anual de golfe,
enquanto o azul-claro poderia representar as vendas de camisetas e outros
itens de merchandising relacionados (Figura 5.25).
Figura 5.25: Mapa de árvore demonstrando uma paleta de cores que utiliza duas cores
complementares para cada parte e uma terceira cor para representar o todo.
Paletas de cores para comparar quatro elementos
A necessidade de comparar quatro elementos distintos usando quatro cores
diferentes em uma única visualização é rara. Como aprendemos em
capítulos anteriores, o uso de cores para chamar a atenção pode se tornar
bastante complicado quando muitas cores estão sendo utilizadas
simultaneamente. No entanto, essa situação pode ocorrer de vez em quando
e, portanto, é importante estar preparado para lidar com ela.
Harmonia de cores complementares e análogas e para uma
série principal e seus três componentes
Ainda é possível aplicar a harmonia análoga com quatro cores, desde que
você tenha tamanho e contraste adequados para fazê-la funcionar. Comece
com sua cor principal (no nosso caso, ainda o laranja) e adicione sua cor
complementar (azul). Em seguida, dê um passo em ambas as direções,
adicionando azul-claro e anil, e você terá seu quarteto de cores. As
semelhanças dos três complementos permitem que sua cor principal se
destaque facilmente (Figura 5.26).
Figura 5.26: Círculo cromático mostrando cores complementares análogas para uma série principal e
três componentes.
Harmonia dupla de cores complementares para dois pares no
qual um deles é dominante
Em um cenário com quatro séries de dados diferentes, é provável que haja
dois grupos compostos de duas séries cada um. Nesse caso, a escolha mais
adequada é utilizar a harmonia dupla de cores complementares. Para aplicar
essa técnica, comece com sua cor principal e selecione uma de suas duas
cores análogas– as duas cores adjacentes a ela no círculo cromático. Em
seguida, escolha as cores complementares da cor principal e da análoga
para formar os pares de combinação. Se possível, é recomendado que a cor
principal e sua análoga sejam cores mais quentes, enquanto as cores
complementares sejam cores mais frias (Figura 5.27).
Figura 5.27: Círculo cromático mostrando dois pares em que um deles é dominante.
Harmonia quadrática ou retangular de cores complementares
para quatro séries com a mesma importância
Se o seu objetivo é usar cores para fazer distinções categóricas em quatro
séries em que nenhuma é mais importante que as demais, uma harmonia
quadrática ou retangular pode ser a solução. Semelhante à harmonia dupla
de cores complementares, você escolhe a cor principal e sua cor
complementar, mas, em vez de usar uma cor análoga, seleciona uma cor
quase análoga – dois passos distante no círculo cromático. Em seguida,
você escolhe a cor complementar quase análoga e obtém o padrão
retangular. Na harmonia quadrática ou retangular, também conhecida como
harmonia tetrádica, você escolhe a cor principal e move três passos no
círculo cromático para formar seu quarteto de cores (Figura 5.28).
Enquanto a harmonia retangular sugere que as quatro séries formem dois
pares, a harmonia quadrática coloca as quatro cores suficientemente
distantes entre si, conferindo a todas o mesmo peso.
Figura 5.28: Círculo cromático mostrando a harmonia retangular.
Resumo
A principal lição aprendida neste capítulo é que você não deve
simplesmente aceitar as configurações padrão de um software de
visualização de dados, a menos que tenha sorte e essas configurações o
ajudem a contar sua história de dados de maneira eficaz. Por isso, é
fundamental dedicar um tempo para selecionar intencionalmente a paleta de
cores apropriada que o ajudará a comunicar suas ideias para seu público-
alvo de forma clara e impactante.
1 Neil Patel, “Color Psychology: Meanings & How It Affects You,” https://oreil.ly/dbHZj.
2 Créditos da imagem: Jane Richards, “Food’s Carbon Footprint,” Green Eatz (blog),
https://oreil.ly/jVCwl.
3 Daniella Alscher, “Color Me Confused: What Is Pantone?,” G2, https://oreil.ly/krY8h.
4 Créditos da imagem: “Color Philosophy #1,” Villa30 Studio (blog), https://oreil.ly/L6Mcy.
5 Nicole Oquist, “Color Systems Guide - The Difference Between PMS, CMYK, RGB, & HEX”,
https://oreil.ly/9v60C.
6 Lokesh Dhakar, “Color Thief,” https://oreil.ly/CzIVB.
https://oreil.ly/dbHZj
https://oreil.ly/jVCwl
https://oreil.ly/krY8h
https://oreil.ly/L6Mcy
https://oreil.ly/9v60C
https://oreil.ly/CzIVB
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Dicas de cores para visualização de
dados
Misturar cores na forma de visualização de dados é como uma dança: algo
sutil. Não devemos tratá-la como o equivalente a um pintor contemporâneo
jogando um galão de tinta em uma tela em branco e chamando isso de arte.
O objetivo é influenciar a percepção geral da visualização e dar a ela
profundidade. É importante considerar o significado das cores que você está
usando. Cores vibrantes e claras, como amarelo e laranja, podem despertar
uma sensação alegre em alguém, trazendo clareza e alegria ao seu humor.
Se você precisa passar calma e confiança, o azul é uma ótima escolha. Já
para transmitir a empolgação de um novo produto, o vermelho vibrante é a
escolha certa.
Use cores contrastantes
Não use sempre a mesma cor, independentemente de ser a mais associada à
sua marca. Se todos os pontos plotados são de cor azul-clara, o que faz com
que um deles se destaque dos demais? É importante levar em consideração
o contraste, como discutiremos com mais detalhes adiante neste capítulo.
O contraste entre duas cores pode fazer toda a diferença na aparência e no
significado de seus dados. Se alguns elementos são menos importantes que
outros, não desperdice uma cor com eles; marque-os com cinza para
garantir que seus pontos importantes sejam acentuados e o restante não se
destaque.
Vamos supor que estamos analisando a popularidade de vegetais
específicos vendidos em nosso supermercado fictício. O chefe do
departamento de vendas quer saber especificamente como estão as
tendências de popularidade da “alface” nos últimos anos (Figura 6.1).
Podemos usar tons de cinza e verde para criar contraste suficiente,
permitindo ao leitor que identifique facilmente as tendências dos diferentes
vegetais e destaque aquele que está sendo analisado – a alface.
Figura 6.1: Gráfico de linha demonstrando a popularidade de vários vegetais, destacando a alface.
Evite fundos muito coloridos
Uma parte fundamental para que sua visualização se destaque é garantir que
o público esteja focado na informação correta. Embora uma cor de fundo
chamativa possa parecer interessante, é importante ter em mente que pode
haver o risco de distrair o leitor que busca orientação nos seus dados. Não
complique as coisas para seu público! Veja as duas imagens na Figura 6.2 –
temos um gráfico com fundo colorido e outro com fundo branco simples.
Qual desses você consegue ler e compreender de maneira mais clara e
eficiente?
Figura 6.2: Dois gráficos de rosca ilustrando como um fundo branco é superior a um fundo colorido
para facilitar a leitura de um gráfico.
Conheça seus dispositivos
Certifique-se de conhecer o contexto em que sua visualização de dados será
utilizada. Ela pode parecer ótima no monitor, mas não significa que ficará
tão boa em um tablet, smartphone ou em um projetor digital que será visto
por um público de 500 pessoas. Você também deve considerar o fato de que
algumas pessoas podem acabar imprimindo sua visualização em preto e
branco!
Durante uma conversa sobre as melhores práticas para uso de cores com
Maureen Stone, pesquisadora aposentada da Tableau, ela me explicou a
importância de “acertar em preto e branco”. Essa é uma frase que ela
adotou de designers e representa um princípio fundamental no design com
cores. Como exemplo, Stone mencionou que os cartógrafos criam mapas
para serem legíveis em preto e branco, e só adicionam cores em alguns
casos para facilitar a interpretação. Essa é a nossa tarefa como designers de
visualização de dados: criar em preto e branco e adicionar cores para ajudar
os leitores a entender a mensagem de maneira mais eficiente e clara.
Utilize gradientes
Se você está tendo dificuldades para comparar e contrastar dados sem
precisar usar muitas cores diferentes, considere o uso de gradientes. Utilize
gradientes mais suaves em cores mais claras e gradientes mais intensos em
cores mais escuras para evidenciar a diferença entre elas, o que deve ser
intuitivo para o público ao qual você está direcionando a visualização. A
Figura 6.3 apresenta um exemplo de como um esquema de cores com
gradiente pode ser utilizado para representar a idade mediana em uma
região. As cores mais escuras são reservadas para idades medianas mais
altas e as cores mais claras são utilizadas para idades medianas mais baixas.
É recomendado evitar o uso de gradientes para dados categóricos, já que
isso pode confundir o público.
Figura 6.3: Visualização de mapa de cores com gradiente demonstrando idades medianas por região.1
Resumo
Nesta seção, compartilhamos algumas dicas sobre o uso de cores para
visualização de dados e storytelling. É importante utilizar cores
contrastantes, evitar fundos coloridos e criar visualizações que possam ser
vistas de maneira eficaz em diferentes dispositivos, como notebooks,
smartphones e materiais impressos.
1 Créditos da imagem: Amanda West, “Pretty (Simple) Geospatial Data Visualization in R,” Towards
Data Science, https://oreil.ly/z52ib.
https://oreil.ly/z52ib
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Acessibilidade e daltonismo
Deficiência de visão cromática – ou daltonismo – significa visualizar cores
de maneira diferente da maioria das pessoas, o que pode dificultar a
diferenciação entre saturações semelhantes de cores diferentes. Esse
problema geralmente não é muito abordado pela mídia ou pelo público,
exceto nas raras ocasiões em que se torna uma questão de saúde pública.
Neste capítulo, discutiremos a importânciaque são tão importantes para nós!
No entanto, quando chega a hora de selecionar cores para nossas criações
de infográficos e visualização de dados, frequentemente agimos como se
alguém tivesse derrubado um arco-íris no chão. As cores são de longe a
ferramenta mais mal utilizada e negligenciada na visualização de dados.
Fazemos mal uso delas ao escolher cores que não fazem sentido, e as
negligenciamos quando preenchemos nosso trabalho árduo com as
configurações padrão do software – que, apesar de serem um bom ponto de
partida, podem não atender às nossas necessidades.
A falta de foco e compromisso com as cores é algo desconcertante.
Quando usadas corretamente, não há melhor ferramenta de visualização do
que as cores – seja para publicidade, identidade visual ou para transmitir
uma mensagem a qualquer público-alvo. Os analistas de dados podem
manipular os números para se destacar e chamar a atenção com facilidade,
mas às vezes têm dificuldade em criar ambientes visualmente estimulantes
que convençam o público-alvo a se envolver com os dados apresentados.
Os especialistas em vendas e marketing compreendem a mentalidade do
cliente, mas muitas vezes não conseguem evitar transformar tabelas e
gráficos simples em um emaranhado de cores que exigem um mapa
detalhado para orientar o público na direção certa.
Felizmente, no exemplo anterior sobre o look incompatível, não
precisamos criar nossas próprias roupas, embora precisemos ser verdadeiros
“alfaiates de infográficos”, fazendo o nosso melhor para obter combinações
de cores que atendam aos nossos propósitos, capturem de maneira eficaz a
atenção do nosso público-alvo e direcionem os olhos para o local exato
onde queremos transmitir a mensagem pretendida em todas as ocasiões.
Por que escrevi este livro
Como fundadora da DATAcated, deparo semanalmente com uma
quantidade impressionante e frustrante de visualizações de dados em que as
cores são mal utilizadas. Antigamente, quando as cores ainda eram artigo de
luxo nos relatórios em papel e a maioria das empresas ainda vivia em um
ambiente em preto e branco, o uso inadequado de cores não tinha o impacto
negativo que tem hoje. Mas agora que muitas empresas em todo o mundo
abraçaram completamente a revolução digital, a colaboração em tempo real
e todos os recursos avançados que vêm com esses avanços, tornou-se
essencial saber como usar as cores de forma apropriada.
Aprendemos sobre cores desde cedo, mas compreender como elas
conectam nossos olhos ao nosso cérebro e como seu uso adequado pode
transformar gráficos ainda é um tema complexo para muitos. É por isso que
decidi escrever este livro: para embarcar na missão de educar profissionais
de negócios e de dados sobre o uso adequado das cores.
O poder da internet e da tecnologia digital inundou todos os setores e
nichos com uma enxurrada de empresas, todas buscando o mesmo número
limitado de clientes. Isso significa que as empresas precisam se destacar e
se diferenciar da concorrência para mostrar por que sua oferta é a melhor no
mercado, seja para clientes finais, em relacionamentos de negócios (B2B)
ou para promover seus próprios projetos dentro do ambiente empresarial.
Como este livro está organizado
Este é um livro que pode ser lido de duas maneiras. Você pode percorrê-lo
do início ao fim, criando uma base de conhecimento que começa nos
conceitos mais amplos e se aprofunda em conceitos mais específicos sobre
o uso de cores na visualização de dados. Ou, se já possui experiência na
área, pode usar este livro como um guia de referência para aprimorar suas
habilidades existentes quando se trata de usar cores corretamente para
representar dados em gráficos, tabelas e infográficos. Ao fazer isso, você
não apenas aprenderá sobre várias dicas e truques, mas também
compreenderá a teoria por trás deles, por que funcionam de tal maneira e
como aprimorar os conceitos básicos para seus próprios projetos futuros.
Independentemente do caminho que você escolher seguir – e sinta-se à
vontade para experimentar ambos – este livro o ajudará a compreender:
• A história, biologia e psicologia da teoria das cores.
• Definições de visualização de dados e storytelling de dados, e o papel
vital da cor em ambos.
• Uma série de regras e sugestões sobre como selecionar o melhor
esquema de cores para sua próxima visualização de dados.
• Como abordar adequadamente a deficiência de visão cromática para ser
acessível para pessoas com as mais diversas capacidades visuais.
• Uma análise mais aprofundada da cor no design cultural.
• Alguns erros comuns a serem evitados ao usar cores na visualização e no
storytelling de dados.
Essa lista é apenas a ponta do iceberg. Vamos embarcar em uma jornada
pelo tempo, explorando diversos setores e casos fascinantes do uso de
cores, que retratam tanto situações de sucesso quanto de fracasso inevitável.
Se você levar algum aprendizado deste texto, espero que os seguintes
itens estejam inclusos:
• Use a cor de forma intencional em tudo o que fizer. Não use apenas as
configurações padrão de sua análise de dados ou software de
inteligência de negócios porque acredita que é a melhor opção. Como
designer de visualização de dados, você possui o conhecimento e o
poder de usar cores intencionalmente para contar a história da sua
visualização de dados.
• Tenha sempre em mente a deficiência de visão cromática. Ela afeta mais
pessoas do que você imagina e envolve uma série de condições, não
apenas aquelas que muitos conhecem como “daltonismo”. Esforce-se
para ser o mais inclusivo possível.
• Leve em conta as conotações culturais ao selecionar cores para sua
visualização de dados. A mesma cor pode ser interpretada de maneira
bastante diferente em diversas culturas.
Para quem é este livro?
O público-alvo deste livro inclui analistas de dados, analistas de negócios,
cientistas de dados ou qualquer pessoa que precise fornecer insights,
desenvolver infográficos e visualizações de dados, criar dashboards e contar
histórias de dados.
Este livro pode ser utilizado como referência ao criar visualizações de
dados ou como uma ferramenta de ensino para aprender sobre o uso correto
das técnicas de storytelling de dados e construção de dashboards.
Agora que discutimos os conceitos de “o que”, “por que”, “como” e
“quem” deste livro, é hora de mergulharmos em nossa própria história,
biologia e psicologia para compreender como processamos as cores, como
elas têm sido utilizadas ao longo do tempo e quais efeitos poderosos –
muitas vezes subconscientes – elas têm em nossa mente.
Como entrar em contato conosco
Envie comentários e dúvidas sobre este livro para:
novatec@novatec.com.br.
Temos uma página da web para este livro, na qual incluímos a lista de
erratas, exemplos e qualquer outra informação adicional.
• Página da edição em português
http://www.novatec.com.br/livros/a-cor-dos-dados/
• Página da edição original, em inglês
https://learning.oreilly.com/library/view/colorwise/9781492097839/
Para obter mais informações sobre livros da Novatec, acesse nosso site em:
https://novatec.com.br
Agradecimentos
Obrigada a toda comunidade de dados por me incentivar a escrever este
livro – fico muito grata pelo apoio recebido.
À Michelle Smith – obrigada por apostar na ideia do livro e repassá-la
para a equipe da O’Reilly.
A toda equipe editorial (O’Reilly) e à minha editora (Angela Rufino),
obrigada por sua orientação e feedback, e por me ajudarem a compartilhar a
importância de ser intencional com as cores na visualização de dados.
Agradeço a Kate Galloway e Kristen Brown, que gentilmente ajudaram a
preparar todos os arquivos do livro e trabalharam comigo durante a
produção. Aprecio muito o apoio de Charles Roumeliotis e de Suzanne
http://www.novatec.com.br/livros/a-cor-dos-dados/
https://learning.oreilly.com/library/view/colorwise/9781492097839/
https://novatec.com.br/
Huston, assim como do ilustrador, do indexador e de todos os envolvidos no
processo.
Sou grata a todos os profissionais renomados na área de visualização de
dados que dedicaram tempo ede selecionar cores facilmente
interpretadas por pessoas com deficiência de visão cromática e
apresentaremos algumas práticas recomendadas sobre como abordar a
questão.
Por que isso é importante?
Vamos discutir um caso em que o daltonismo virou notícia. Em novembro
de 2015, a Liga Esportiva Profissional de Futebol Americano (National
Football League, ou NFL) realizou um experimento durante uma partida
entre o New York Jets e o Buffalo Bills. Normalmente, os Jets usam calças
verdes com camisetas brancas ou vice-versa, enquanto os Bills usam uma
combinação de vermelho, azul e branco, dependendo se estão jogando fora
ou em casa. Durante a campanha “Color Rush” da NFL, que celebrava o
50º aniversário do primeiro jogo da liga televisionado em cores, ambas as
equipes vestiram uniformes com calças e camisas de cores sólidas: verde
para os Jets e vermelho para os Bills. Isso resultou em um caos total para os
fãs da NFL que são daltônicos para as cores vermelho/verde, que não
conseguiam diferenciar as equipes, exceto pelos ícones em seus capacetes
(Figura 7.1).1
Figura 7.1: Duas equipes de futebol americano vestindo uniformes verdes e vermelhos.
O site Deadspin inflamou ainda mais esse caso ao utilizar efeitos de realce
de imagem para dar uma ideia ao resto do mundo de como o jogo se parecia
aos olhos de uma pessoa daltônica. O resultado? Vinte e dois jogadores
vestindo camisas idênticas de um verde “lamacento” jogando em um campo
verde sujo – o gramado verde vibrante também apresenta uma tonalidade
diferente devido ao daltonismo.
Podemos aplicar um filtro de deficiência cromática na imagem anterior
para obter a Figura 7.2.2 O filtro representa o tipo mais severo de
daltonismo. Existem diversos níveis de daltonismo, dependendo de cada
caso.
Ainda em 2015, ocorreram mais duas situações embaraçosas. Em uma
delas, os Rams usavam uniformes totalmente amarelos enquanto os
Seahawks estavam vestidos completamente de verde. Na outra ocasião, os
Browns vestiam marrom enquanto os Ravens estavam totalmente de roxo.
Na temporada seguinte, a NFL reconheceu seus erros e iniciou uma
campanha, determinando que uma das equipes jogasse inteiramente de
branco para evitar que os torcedores ficassem confusos com os uniformes
semelhantes.
Figura 7.2: Duas equipes de futebol americano com uniformes que parecem quase idênticos quando
vistos em um filtro de deficiência de visão cromática.
Estudos mostram que aproximadamente 1 em cada 12 homens (8%) e 1 em
cada 200 mulheres (0,5%) apresentam alguma forma de deficiência de visão
cromática – outro termo para daltonismo.3 A maioria das pessoas ainda
pode perceber cores, mas certas cores são transmitidas para o cérebro com
codificação diferente. A maioria não está ciente de que as cores que
percebem como idênticas parecem diferentes para outras pessoas. O
dicromatismo vermelho-verde é a forma mais comum de daltonismo, na
qual o vermelho e o verde parecem indistinguíveis. Alguém com deficiência
de visão cromática vermelho-verde normalmente consegue distinguir entre
um vermelho vibrante e um verde-claro – embora possa não ser capaz de
identificar qual é o vermelho e qual é o verde.
Você provavelmente chegou à conclusão de que esse é um ponto-chave a
ser considerado ao selecionar cores para visualizações de dados.
Possíveis causas do daltonismo
Muitas outras deficiências de visão cromática também ocorrem em
combinações de cores. Pouquíssimas pessoas são completamente
daltônicas, mas aquelas que são também têm dificuldade em distinguir a
intensidade e as diferentes tonalidades das cores. Aquelas com nível alto de
daltonismo também podem ter dificuldades com movimentos rápidos de um
lado para o outro e sensibilidade à luz. As pessoas são mais propensas ao
daltonismo se houver histórico da doença na família, se tiverem outras
doenças oculares como glaucoma, certos problemas de saúde como
diabetes, esclerose múltipla ou Alzheimer, tomarem certos medicamentos,
ou se forem de origem caucasiana.4
Embora você possa não conhecer pessoalmente alguém que se identifique
como daltônico, como mencionamos anteriormente, aproximadamente 1 em
cada 12 homens e 1 em cada 200 mulheres têm daltonismo. Isso é uma
frequência significativa que deve ser considerada se você estiver fazendo
uma apresentação de visualização de dados para um grande público ou se os
dashboards que você estiver usando forem distribuídos para um grande
número de pessoas.
Esse é apenas mais um motivo para evitar a combinação vermelho-verde
em apresentações, pois pessoas de culturas ocidentais costumam associar o
verde a bons resultados e o vermelho a resultados negativos, mesmo que a
empresa em questão utilize frequentemente o vermelho em sua marca.
Se você conhece ou trabalha com alguém que é daltônico, pode pedir a ele
que revise seu trabalho antes de enviá-lo para aprovação ou para um
público maior. Isso não apenas permite a você saber o que eles conseguem
ou não enxergar, mas também fornece um feedback valioso sobre quais
cores se destacam para eles e quais são menos nítidas ou suaves.
Além disso, é possível utilizar filtros de deficiência de visão cromática
online, carregando seu arquivo completo e visualizando-o como se você
também tivesse daltonismo. Recomendamos a ferramenta Coblis Color
Blindness Simulator (https://oreil.ly/bmKtk). Outra opção é conferir o Color
Oracle (https://colororacle.org), um simulador de daltonismo gratuito para
Windows, Mac e Linux, que elimina a incerteza na criação de visualizações
https://oreil.ly/bmKtk
https://colororacle.org/
para daltônicos, mostrando em tempo real o que as pessoas com
deficiências de visão cromática mais comuns são capazes de ver.
Quer fazer um teste rápido para saber se você tem daltonismo?
Experimente o Teste de Ishihara5, que inclui círculos (Figura 7.3) com
números impressos que são formados por pontos aleatórios únicos em mais
de uma cor. Você consegue enxergar todos os números nos círculos? Isso
ajudará a avaliar a sua capacidade de distinguir entre diferentes
combinações de cores.
Figura 7.3: Quatro círculos contendo pontos multicoloridos que formam números.6
O teste completo pode ser realizado online (https://oreil.ly/WvgpW) e consiste
em selecionar um número de 0 a 9 cada vez que um novo círculo é
apresentado – há 38 círculos diferentes. Se alguém comete alguns erros
durante o teste, é diagnosticado com daltonismo. Eu mesmo fiz o teste e
obtive o resultado de “visão normal”.
Combinações de cores a evitar
https://oreil.ly/WvgpW
Vamos analisar algumas combinações de cores que você deve evitar se
houver daltônicos em seu público.
Vermelho, verde e marrom
Em um campo de tons de vermelho, verde e marrom, as pessoas com
daltonismo para o vermelho não verão nada além de tons de marrom –
quase indistinguíveis –, e alguns amarelos escuros. Para as pessoas com
daltonismo para o verde, as cores são um pouco mais ricas, mas elas não
conseguirão enxergar o verde e o vermelho. Pessoas com essa deficiência
de visão cromática precisam usar óculos especiais ou outros dispositivos
para dirigir com segurança, devido ao grande uso de vermelho e verde nos
sinais de trânsito.
Rosa, turquesa e cinza
Embora não sejam as cores mais utilizadas, elas aparecem com frequência
ao comparar informações em gráficos de barras e tabelas. Para indivíduos
com daltonismo para o vermelho, todo o espectro parece cinza, exceto o
rosa-escuro, que parece mais azul. Já para aqueles com daltonismo para o
verde, as versões claras das três cores parecem um rosa suave, enquanto
as mais escuras são percebidas como um cinza-escuro uniforme.
Roxo e azul
Para indivíduos daltônicos com deficiência na distinção entre as cores
vermelha e verde, a cor roxa pode não ser percebida e confundida com
azul.
Melhores práticas
Se você deseja que sua visualização funcione bem para daltônicos, nossos
velhos amigos azul e laranja são um ótimo ponto de partida. Como diz o
ditado: “Azul é a tonalidade mais segura”, e isso se aplica aqui. Laranja é a
cor complementar do azul, posicionada o mais distantepossível no círculo
cromático, o que dá às pessoas com deficiência de visão cromática a melhor
chance de enxergá-la claramente.
Como mencionado anteriormente, uma frase bastante usada por
professores de design é “Acerte em preto e branco”. Isso significa que, após
terminar sua visualização com cores, faça uma versão em preto e branco. Se
ainda for possível ler e entender sem a presença de cores, pode ter a certeza
de que uma pessoa com daltonismo será capaz de fazer o mesmo.
Você também pode brincar com a luminosidade das diferentes cores para
torná-las mais distintas entre si. Ajustar o matiz e a saturação não terá o
mesmo efeito desejado. É importante considerar que, quanto mais cores
forem utilizadas, mais difícil será para qualquer pessoa as distinguir,
especialmente para aqueles com daltonismo. Na verdade, mais pessoas
descobrem que têm um nível leve de daltonismo quando olham para uma
apresentação com uma ampla variedade de cores e enxergam duas cores
azuis ou duas outras cores que se parecem muito semelhantes para elas e
diferentes para outras pessoas.
Se você ainda estiver tendo dificuldades para criar um produto final que
atenda às necessidades da população daltônica, considere utilizar outros
elementos em sua visualização de dados, como símbolos, formas, posições,
padrões, diferentes larguras de linha, linhas pontilhadas, rótulos diretos e
efeitos visuais.
Resumo
Considere seu público ao criar visualizações de dados. Se houver alguém
com daltonismo nele, é importante tomar medidas para utilizar cores que
sejam facilmente distinguíveis por todos. O objetivo principal do uso de
cores em uma visualização de dados é ajudar a contar uma história, não
confundir o leitor.
1 John Breech, “Bills-Jets Game Is Complete Torture for Color-Blind People,” CBS Sports, 12 de
novembro de 2015, https://oreil.ly/aUksp.
2 Coblis - Color Blindness Simulator, https://oreil.ly/bmKtk.
3 “About Colour Blindness,” Colour Blind Awareness, https://oreil.ly/JQfh1.
4 “Color Blindness,” National Eye Institute, https://oreil.ly/8DjVN.
5 “Ishihara Test | Color Test | Ishihara Chart,” https://oreil.ly/WvgpW.
6 Créditos da imagem: “Ishihara Test.”
https://oreil.ly/aUksp
https://oreil.ly/bmKtk
https://oreil.ly/JQfh1
https://oreil.ly/8DjVN
https://oreil.ly/WvgpW
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Algumas considerações sobre cores
e design cultural
Como discutimos em capítulos anteriores, as cores carregam significados
diferentes em diferentes culturas. Na visualização de dados, lidar com isso
pode ser um desafio, especialmente se você viveu ou trabalhou por muito
tempo em um país específico e tem conotações culturais enraizadas sobre o
significado de cada cor.
As cores podem ter significados específicos para diferentes segmentos
populacionais. Por exemplo, nos Estados Unidos, é comum que fios
elétricos verdes sejam usados para aterrar correntes elétricas, e, se você
avistar um caminhão de entrega com a cor marrom, saberá imediatamente
que se trata de um veículo da empresa de entrega de pacotes UPS. Além
disso, se a tela do seu monitor ficar azul de repente, você saberá que é hora
de sacar o cartão de crédito, pois acabou de encontrar a Tela Azul da Morte
e precisará de um novo computador.
É sempre bom lembrar: esteja ciente do seu público-alvo! O mundo está
cada vez maior em termos de população, mas nossas notáveis conquistas
tecnológicas têm encurtado a distância entre nós de uma forma sem
precedentes. Fazer uma ligação de negócios de Nova York para Tóquio
algumas décadas atrás era um grande desafio. Hoje, isso pode ser feito
gratuitamente em segundos por meio de aplicativos como Skype ou Zoom.
Identifique o perfil do público-alvo para o qual está criando visualizações
e use isso como base para desenvolver algo que mantenha o foco no ponto
desejado. Vamos discutir mais exemplos para ampliar nosso conhecimento
nessa área.
Amarelo
Nas culturas ocidentais, como nos Estados Unidos, o amarelo é
frequentemente visto como a cor do calor e da felicidade. É a cor do sol e
remete à ideia de férias, juventude e diversão. No entanto, chamar alguém
de “amarelo” implica que você o considera um covarde. Na Alemanha, a
cor é associada à inveja, enquanto, na França, pode ser vista como um sinal
de fraqueza e traição. Nas culturas orientais, é a cor da harmonia em
algumas partes da China, enquanto em outras é considerada vulgar. Já na
Tailândia, a cor amarela é associada à sorte, e, no Egito, representa
prosperidade. Além disso, o amarelo é a cor mais visível do espectro e a
primeira a ser percebida pelo olho humano. Também é considerada uma cor
sagrada na Polinésia, onde a palavra para amarelo é traduzida como
“comida dos deuses”. Na religião cristã, amarelo e dourado são
intercambiáveis e usados para simbolizar a fé e a glória divina. Resumindo,
é uma cor que dificilmente ofenderá alguém em sua apresentação.
Azul
Embora seja frequentemente associado à tristeza – como é o caso da
personagem Tristeza no sucesso de 2015 da Pixar, Divertida Mente –, o azul
não tem muitas conotações culturais negativas em todo o mundo, o que
pode explicar por que é frequentemente usado por empresas internacionais.
Para culturas ligadas à água – lagos, rios e oceanos –, o azul reflete a cor da
vida, da sobrevivência, da calma e da limpeza. Em muitas culturas árabes e
mediterrâneas, é visto como tendo o poder de repelir o mal e oferecer
proteção. Por ser uma cor tão relaxante, muitas companhias aéreas usam o
azul no interior de suas aeronaves para ajudar a acalmar passageiros que
possam ter ansiedade ao voar. No antigo Egito, o azul era a cor da
divindade, enquanto, no hinduísmo, todos os deuses têm pele azul. Porém,
às vezes as empresas podem acabar passando associações negativas, como
ocorreu com a Pepsi no Sudeste Asiático, quando mudou a cor de suas
máquinas de venda automática para um tom mais claro de azul para tentar
destacá-la. Isso acabou tendo um efeito contrário, já que a cor foi associada
à morte e ao luto naquela parte do mundo!
Vermelho
O vermelho é uma cor marcante com muitos significados diferentes. Nos
Estados Unidos, significa emoção e amor, mas também é a cor do perigo e
dos sinais de alerta. O vermelho também está associado à alta moda e ao
glamour nos Estados Unidos – o tapete vermelho é estendido antes da
estreia de um grande filme em Hollywood, e as estrelas do cinema pintam
os lábios de vermelho antes de sair à noite. Na China, o vermelho é um
símbolo de força e poder, provavelmente associado à história comunista do
país. Também é associado a significados de sorte e prosperidade. Nos
mercados de ações do Leste Asiático, o vermelho é usado quando há um
grande aumento nos preços das ações. Quando os norte-americanos veem o
vermelho em seus painéis de investimento, geralmente é um sinal de que é
hora de começar a vender ações com urgência. Na China, a cor vermelha é
frequentemente utilizada em casamentos, enquanto, em países africanos,
essa mesma cor tem a conotação de morte e agressão. Na África do Sul, o
vermelho é a cor do luto. Parte da bandeira do país é pintada com essa cor
para representar o derramamento de sangue e os sacrifícios feitos para
conquistar a independência. Já na Rússia, o vermelho está historicamente
associado a líderes comunistas – como Lenin e Stalin –, por isso essa
questão polariza bastante aqueles que acreditam que o país teve seu auge no
passado e os que acreditam que melhores dias ainda estão por vir. É
importante destacar que o vermelho tem significados muito fortes e
apaixonados, independentemente do público-alvo. Portanto, é necessário ter
muito cuidado ao usá-lo.
Branco
Pureza, simplicidade, inocência e casamentos estão associados à cor branca
nos Estados Unidos. Se você não se casar com um vestido de noiva branco,
pode receber olhares de desaprovação no seu grande dia. O branco
raramente é usado em visualizações de dados, exceto como plano de fundo,
mas, se você tiver um motivo para usá-lo, lembre-se de que nem todos o
veem da mesma forma. Para a maioria dos países da Ásia, a cor branca está
associadaà morte e à má sorte. Uma pena ou uma bandeira branca pode ser
interpretada como sinal de covardia e rendição. Embora no Japão o branco
seja uma cor sagrada, na Índia ele simboliza o ciclo de morte e
renascimento. Os Papas usam vestes brancas desde 1566 para simbolizar o
sacrifício, enquanto os peregrinos muçulmanos vestem trajes brancos para
mostrar que, diante de Deus, são todos iguais.
Preto
Intimidante e poderoso, o preto é muito semelhante ao branco, apesar de ser
seu oposto polar. Na Índia, é a cor do azar. Existe uma história curiosa
associada à cor preta que merece ser mencionada. Uma empresa japonesa
lançou sua linha de scooters de sucesso na Índia, mas só depois descobriu o
significado negativo do preto naquela cultura. Como resultado, teve de
recolher dezenas de milhares de unidades para repintá-las, já que ninguém
queria comprar uma scooter “azarada”. O preto sugere elegância e luxo,
mas nos Estados Unidos também é a cor da morte. Todos se vestem de preto
para um funeral, e a figura do Grim Reaper – segundo a crença, o ceifador
que aparece na hora da nossa morte – é geralmente retratada com uma
túnica preta. No Ocidente, acredita-se que gatos pretos tragam má sorte,
enquanto, na África, a cor preta simboliza masculinidade, maturidade e
idade.
Verde
O verde está presente praticamente em todo o mundo e, para os ocidentais,
é excepcionalmente popular, representando coisas positivas como ser
ambientalmente correto, ter boa sorte, amar a natureza e, é claro, a cor da
moeda norte-americana. Na Irlanda e no México, o verde é a cor nacional,
mas nem todos compartilham dessa opinião positiva. Na China, a cor está
associada à infidelidade e, em muitos outros países, à inveja – daí o termo
“verde de inveja”. Na Europa, pode ser associada a doenças – daí o termo
“verde de enjoo”. No geral, o verde está no mesmo patamar que o azul e o
amarelo, pois são cores que dificilmente transmitem uma impressão
negativa a longo prazo.
Laranja
Nossa velha conhecida de todos os exemplos anteriores no livro, a cor
laranja tem muitos significados positivos. Está associada à segurança em
muitos países, já que é a cor mais bem vista em condições de pouca luz,
além de ser usada em botes salva-vidas, coletes salva-vidas e cones de
segurança. Na religião hindu da Índia, é considerada sagrada, enquanto na
Colômbia representa a fertilidade. Em vários países orientais, é o símbolo
do amor, da saúde e da felicidade. Na Ucrânia, significa bravura. Nos
Estados Unidos, é associada à inovação nas empresas e é frequentemente
usada nos logotipos de startups, principalmente na indústria de tecnologia.
Claro que ninguém é perfeito, e até a cor laranja tem suas desvantagens,
como no Egito, onde simboliza o luto. Já na Holanda, surgiu o fenômeno
conhecido como “Oranjegekte” (“mania laranja” em uma tradução literal),
que era inicialmente uma forma de celebrar a família real holandesa – a
Casa de Orange-Nassau –, mas que acabou evoluindo para uma forma de
comemoração do aniversário do rei e dos principais eventos esportivos do
país, como o Grande Prêmio da Holanda de Fórmula 1.
Roxo
O roxo é uma cor que representa magia, mistério, realeza e fé religiosa na
Europa e nos Estados Unidos. Também é associada com a ambiguidade por
ser uma mistura de vermelho e azul, sendo inclusive usada na bandeira do
orgulho bissexual. Já em outras culturas, o roxo simboliza a morte e o luto.
Na Tailândia, por exemplo, as viúvas usam roxo em funerais, assim como
os fiéis católicos no Brasil. Os italianos associam o roxo a funerais, tanto
que evitam usar papel de embrulho roxo e as noivas evitam a cor em seus
casamentos. Inclusive, na cultura italiana, usar roxo na ópera é até mesmo
considerado sinal de azar.
Rosa
O rosa é amplamente associado à feminilidade no Ocidente, e também em
muitos países do Oriente. Amor, romance, o nascimento de meninas e
ternura também são associados a essa cor. Acredita-se que o rosa seja uma
cor mentalmente estimulante, capaz de reduzir comportamentos violentos e
ajudar as pessoas a se sentirem mais calmas. Curiosamente, o rosa é
frequentemente usado para pintar paredes em prisões, a fim de criar um
ambiente mais calmo para os detentos, embora esse fato não deva ser
mencionado em visualizações de dados. No Japão, tanto homens quanto
mulheres usam rosa, e a cor tem uma conotação mais masculina do que
feminina. Na Coreia, o rosa significa confiança, e, na América Latina, está
associado à arquitetura. É interessante notar que, na China, o rosa foi
ignorado por décadas devido às suas conotações com a cultura ocidental.
Quando finalmente entrou na cultura chinesa, a palavra para rosa foi
traduzida como “cor estrangeira”.
Um fato interessante que minha filha compartilhou comigo (ela aprendeu
isso na primeira série) é que, nos Estados Unidos, a cor rosa costumava ser
mais popular entre os meninos do que entre as meninas. Um artigo de junho
de 1918 da publicação comercial Earnshaw’s Infants’ Department dizia: “A
regra geralmente aceita é rosa para os meninos, e azul para as meninas. A
razão é que o rosa, por ser uma cor mais decidida e forte, é mais adequado
para meninos, enquanto o azul, que é mais delicado e sutil, é mais bonito
para meninas. Em 1927, a revista Time publicou um gráfico mostrando as
cores apropriadas para meninas e meninos, de acordo com as principais
lojas dos Estados Unidos. A loja Filene’s em Boston recomendava que os
pais vestissem os meninos com roupas rosa, assim como a Best & Co. na
cidade de Nova York, a Halle’s em Cleveland e a Marshall Field em
Chicago.”1 Como sabemos, isso mudou ao longo dos anos, e, se você entrar
em uma seção de roupas infantis em uma loja de departamentos, notará que
a maioria das roupas para meninas será rosa, enquanto as roupas para
meninos serão azuis.
A Figura 8.1 mostra que, no final do século 19 e início do século 20, era
comum que os pais fossem orientados a vestir meninos com cores
consideradas masculinas, como rosa, para que se tornassem indivíduos mais
viris no futuro, enquanto as meninas deveriam ser vestidas com uma opção
mais feminina, como o azul.
Figura 8.1: Foto de um menino e uma menina usando vestidos, o menino de rosa e a menina de azul.2
Resumo
Neste capítulo, discutimos como é importante evitar enganar seu público
com as cores. Se você apresenta uma visualização de dados e a primeira
reação do público é ficar ofendido ou não entender o que está sendo
mostrado, você falhou miseravelmente. O mesmo vale se as cores que você
usa para indicar algo positivo ou negativo forem na contramão do modo
como a cultura deles vê essas cores. Como os vários exemplos neste
capítulo mostram, nem sempre é possível satisfazer todas as pessoas o
tempo todo, por isso é essencial pesquisar o histórico do seu público, quais
culturas eles representam e como se comunicar com eles de forma adequada
para garantir que tudo seja feito corretamente desde o início.
1 Jeanne Maglaty, “When Did Girls Start Wearing Pink?” Smithsonian Magazine,
https://oreil.ly/hJLAV.
https://oreil.ly/hJLAV
2 Créditos da imagem: Khadija Bilal, “Here’s Why It All Changed: Pink Used to Be a Boy’s Color &
Blue for Girls”, https://oreil.ly/m5yC7.
https://oreil.ly/m5yC7
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Armadilhas comuns do uso de
cores no storytelling de dados
Além das armadilhas culturais mencionadas no último capítulo, existem
outros obstáculos e perigos que você pode encontrar ao lidar com cores na
visualização de dados. Neste capítulo, vamos examinar alguns dos
problemas comuns que ocorrem quando se utilizam dados na narrativa, a
fim de evitar que você cometa os mesmos erros do passado.
Adicionar informações excessivas ou irrelevantes
Um erro que discutimos neste livro é adicionar informações excessivas ou
irrelevantes. As cores têm sua utilidade, mas não é necessário utilizá-las em
todos os casos. Digamos que você queira mostrar o rápido crescimento de
popularidade de uma região específica dos Estados Unidos nos últimos
25 anos. Você poderia dividir um mapa do país em várias regiões e utilizar
cores diferentes emcada uma; no entanto, isso significaria pelo menos
quatro a seis cores diferentes em um mesmo gráfico, o que realmente
distrairia seu público e o sobrecarregaria com muita informação.
Uma escolha mais adequada seria destacar a região em questão com uma
cor vibrante e deixar o restante do país em cinza ou em tons suaves. Se você
deseja apenas apresentar o impacto positivo de uma parte do país, por que
dar atenção ao restante? Existem muitas cores diferentes e várias delas são
muito semelhantes umas às outras. O objetivo é utilizar as cores para
facilitar a leitura das figuras, e não para dificultar a compreensão dos dados
que queremos destacar com um emaranhado visual de cores, matizes,
gradientes e sombras (Figura 9.1).
Figura 9.1: Visualização de mapa preenchido demonstrando como a cor pode ser utilizada para
enfatizar uma região geográfica específica.
Escalas de cores qualitativas são a melhor opção quando existem entre 3 e
5 categorias que necessitam de cor. Porém, quando chegamos a um
conjunto com 8 a 10 categorias, começamos a usar cores que não são bem
conhecidas ou que são muito semelhantes entre si, ficando bastante difícil
distingui-las. Embora você possa perceber a diferença entre verde azulado e
verde-água quando tem uma camisa de cada em seu armário, será que uma
pessoa conseguiria distingui-las a 9 metros de distância em uma tela de
projeção em uma sala de conferências lotada? Colorir apenas por colorir,
sem um propósito claro, é tão ruim quanto a decisão de colorir tudo, em vez
de se concentrar apenas no que precisa de cor. Essa abordagem resulta em
apresentações de dados que mais parecem um arco-íris do que qualquer
outra coisa.
Podemos tentar diferenciar as coisas alterando sua saturação ou matizes,
mas isso pode ser ainda mais confuso, já que as cores acabam se tornando
indistinguíveis umas das outras e qualquer significado percebido desaparece
nas semelhanças.
Usar cores não monotônicas para valores de dados
As cores precisam indicar quais valores são maiores ou menores que os
outros, assim como as diferenças entre as cores devem refletir as diferenças
entre os valores dos dados. Isso não acontece quando os designers usam
escalas de cores populares que não cumprem essa função. A escala de cores
típica do arco-íris é um excelente exemplo disso, já que é basicamente um
círculo em que as cores no início – os vermelhos-escuros que se
transformam em laranja e amarelo – são as mesmas no final – os
vermelhos-escuros que evoluem de roxos e rosas. A escala começa com
uma tonalidade meio escura, depois se torna muito clara com laranja,
amarelo e verde, em seguida, fica muito escura com azul e roxo e,
finalmente, volta para uma tonalidade meio escura (Figura 9.2).
Figura 9.2: Visualização completa do gradiente de cores saturadas do arco-íris.1
A extensão de cores claras ao centro é tão problemática quanto as cores
escuras nas duas extremidades. Devido a esse fenômeno, quando todas
essas cores são utilizadas simultaneamente em um mapa, gráfico ou
infográfico, não há clareza na diferenciação visual para o público entre o
que é considerado “bom” e o que é “ruim”. Se você utilizar as cores do lado
oposto da escala do arco-íris para representar os níveis mais baixos dos
pontos de dados, e as cores do lado direito para os níveis mais altos, os
resultados podem se tornar confusos. A Figura 9.3 mostra como o arco-íris
é visualizado no modo escala de cinza. Não é possível notar muita diferença
entre as tonalidades.
Digamos que queremos contar o número de casos de COVID-19 por
condado no estado do Texas usando as cores do arco-íris.2 Um típico leitor
norte-americano que vê alguns países destacados em vermelho e outros em
rosa e verde vai naturalmente assumir que os condados pintados de
vermelho indicam as áreas mais afetadas pela COVID-19, devido à conexão
entre a cor vermelha e as ideias de perigo e negatividade. As cores verde e
rosa são mais positivas, e, ao ver alguns condados pintados com elas,
muitas pessoas podem presumir que essas áreas têm menos casos de
COVID-19.
Figura 9.3: Duas escalas de arco-íris, uma totalmente em cores e a outra convertida em tons de cinza.3
Se você for fazer uma visualização de dados que mostre algo que vai de
valor baixo para alto ou de menos grave para mais grave, é necessário usar
cores que reproduzam esse padrão. Uma solução mais fácil é começar com
as cores mais claras e progredir gradualmente em direção às cores mais
escuras. Use amarelo, laranja e rosa para indicar os condados em que a
contagem é razoavelmente baixa e, em seguida, vá intensificando as cores
para vermelho e roxo para mostrar em que região o problema está se
agravando. A transição de uma cor clara para uma cor escura é mais fácil de
ser compreendida pelo cérebro humano, independentemente da cultura em
que se vive. Esse também é um caso em que não usar nenhuma cor é
perfeitamente aceitável.
Outra opção é manter o mapa dos condados do Texas totalmente em
cinza, exceto nos locais em que os casos atingem taxas predeterminadas,
como condados com mais de x casos por dia. Em seguida, você pode
utilizar duas ou três cores para destacar esses condados dos demais, como o
amarelo para condados com intervalos de casos por dia ligeiramente mais
altos, laranja para aqueles com intervalos por dia ainda mais altos e
vermelho quando o número de casos no condado ultrapassa outro recorde
diário (Figura 9.4).
Essa estratégia permitiria aos leitores identificar facilmente quais regiões
possuem as maiores concentrações de surtos no geral, e visualizar
rapidamente dentro do mesmo gráfico os condados com maior intensidade
de surtos da doença.
Figura 9.4: Representação geográfica de casos de COVID-19 em cidades do Texas, com o primeiro
mapa utilizando várias cores e o segundo apresentando um uso mais eficiente de cores gradientes.
Criar visualizações de dados que não levem em
consideração pessoas com deficiência de visão
cromática
Discutimos em detalhes a deficiência de visão cromática em um capítulo
anterior, mas uma revisão nunca é demais. É muito comum optar pela
combinação vermelho e verde ao lidar com dados, especialmente quando
estamos comparando algo negativo com algo positivo; essa é basicamente
uma das principais funcionalidades do nosso cérebro. Embora possa parecer
pouco, o total de oito por cento dos homens com daltonismo equivale a um
número significativo quando consideramos que, se 500 homens com
daltonismo estão olhando para o seu dashboard agora, 40 deles não serão
capazes de entendê-lo se você não o criar de maneira adequada.
Em um mundo com 7,67 bilhões de pessoas, esses números equivalem a
614 milhões de homens e 38 milhões de mulheres com algum tipo de
deficiência de visão cromática. Certamente esses números são mais do que
suficiente para o convencer a tentar produzir um trabalho acessível para
todos, certo? Vamos revisar um exemplo rápido (Figura 9.5).
Figura 9.5: Gráfico de linhas múltiplas que demonstra a diferença entre uma visão normal (esquerda)
e a visão de alguém com daltonismo para vermelho-verde (direita).4
Esse gráfico de linhas demonstra a diferença entre uma visão normal e a
visão de alguém com daltonismo para vermelho-verde. Observe como as
linhas à direita começam a parecer muito semelhantes umas às outras,
enquanto, à esquerda, elas parecem ser nitidamente diferentes entre si.
Observação: Se todas essas linhas lhe parecem iguais, talvez você faça
parte do pequeno grupo de indivíduos que têm dificuldades com a visão de
cores.
Não criar associações com cores
Se você está fazendo um trabalho repetitivo para a mesma empresa, a pior
coisa a fazer é ficar inventando coisas novas desnecessariamente. Se suas
paletas de cores funcionarem da primeira vez, não fique mudando-as o
tempo todo! Concentre-se no que funciona e comece a criar consistência e a
estabelecer um padrão no qual seus clientes e seu público possam confiar
quando virem seu trabalho.
Assim como as cores da bandeira de um país indicam um certo
significado para as pessoas quando as veem repetidamente,o mesmo
acontece com as paletas que você emprega em sua visualização de dados.
Se o azul funciona muito bem para os lucros e o laranja significa quantos
dias a empresa passou sem um acidente de trabalho, continue voltando ao
mesmo esquema repetidamente para construir esse relacionamento
amigável na mente do seu público. Não tente “apimentar as coisas” usando
novas cores toda semana.
Vamos imaginar que normalmente apresentamos à equipe de gestão da
empresa um relatório mensal de lucro por subcategoria de produto. Usamos
azul para demonstrar alta rentabilidade e laranja para representar baixa
rentabilidade. Após alguns meses, decidimos colorir em roxo as
subcategorias de produtos que apresentavam alta lucratividade. É fácil
imaginar que isso poderia causar bastante confusão entre o público. As
pessoas questionariam o significado das novas cores (Figura 9.6).
Por isso, a consistência é fundamental: quando se encontra um padrão que
funciona, é preciso mantê-lo.
Ao mudar frequentemente as cores, o público acaba tentando adivinhar a
intenção por trás das mudanças, se foi cometido algum erro ou se é apenas
uma questão de estética. O uso de apenas uma cor permite aos leitores
compreender rapidamente as variações em uma determinada métrica, de
maneira autêntica e séria. Certamente não gostaríamos de apresentar para a
diretoria da empresa, por exemplo, a tabela de funcionários que optaram
pelo trabalho remoto em uma linha que varia de verde-limão para vermelho
vibrante e rosa neon, concorda?
Figura 9.6: Visualização de tabela destacando a lucratividade das subcategorias de produtos ao longo
do tempo.
Não usar cores contrastantes para contrastar
informações
Cores e números têm mais semelhanças do que se imagina. O uso de cores
contrastantes em diferentes formas de informação permite a seu público
fazer uma distinção clara entre elas, mesmo quando o layout e o estilo são
os mesmos. Digamos que você esteja tentando mostrar a porcentagem de
adultos norte-americanos que dizem usar pelo menos uma rede social.5
Se você usar o azul para representar uma faixa etária, verde para outra,
rosa para uma terceira e roxo para uma quarta, seu público ficará confuso.
Essas cores não apenas têm pouca diferença entre si, mas também se
misturam, tornando difícil distinguir quando uma termina e a outra começa
sem adicionar bordas, o que é desnecessário e não contribui para a
compreensão dos dados (Figura 9.7).
Seu objetivo é mostrar o contraste nas informações, então o mostre!
Escolha cores que se complementem, como azul e laranja, ou uma cor
escura e fria e uma cor clara e quente, para se destacarem uma da outra. Se
precisar de uma terceira ou quarta cor, use cores distanciadas igualmente
entre as duas primeiras, para que nenhuma fique muito próxima da outra. A
Figura 9.8 nos mostra como podemos melhorar o gráfico de linhas original
usando a paleta de cores retangular que aprendemos anteriormente neste
livro.
Figura 9.7: Gráfico de linhas mostrando o uso de redes sociais em várias faixas etárias com cores que
não têm muito contraste.
Figura 9.8: Gráfico de linhas mostrando o uso de redes sociais em várias faixas etárias, utilizando
cores que proporcionam maior contraste.
O uso de cores contrastantes se torna ainda mais importante ao trabalhar
com texto em seus recursos visuais. É fundamental que o público consiga
ler o gráfico na tela, mesmo em ambientes com pouca iluminação,
especialmente quando se trata de textos com fontes menores. Além de
assegurar uma relação de contraste adequada, é importante evitar utilizar
matizes complementares (por exemplo, vermelho e verde, laranja e azul
etc.) e cores vibrantes para o fundo. Utilize essa ferramenta para testar o
contraste de cores, a diferença de brilho e verificar se as cores são
compatíveis.
A Figura 9.9 ilustra exemplos de níveis de contraste e destaca
combinações de cores que são seguras e outras que podem prejudicar a
compreensão do seu público.
Figura 9.9: Relações de contraste de cores para fundos e fontes.6
Não destacar as informações importantes
Como designer de visualização de dados, o seu trabalho não é ser imparcial
e dar a cada dado a mesma chance de ser visto. Muito pelo contrário, o seu
papel é direcionar a visão e a atenção do público para a história específica
que você deseja contar com esses dados. Seu objetivo é guiar o público por
meio de uma narrativa convincente e clara, seja para informá-los ou
convencê-los de um ponto-chave.
Isso significa usar uma cor que seja uma escolha certeira que salte aos
olhos do leitor e chame muita atenção. Vermelho-escuro, laranja, amarelo –
todas são ótimas opções, especialmente quando você atenua ou converte os
pontos menos importantes em sua visualização em tons de cinza.
Em sua visualização sobre a malária na Zâmbia (Figura 9.10), o designer
Daniel Caroli optou por destacar um único distrito em vermelho para
mostrar o quanto ele difere dos demais. Sinazongwe, um distrito localizado
próximo a cursos de água, tem uma taxa extremamente elevada de casos de
malária em comparação com os outros distritos. O designer reforça essa
mensagem em seu dashboard aplicando cor somente em Sinazongwe,
enquanto os outros distritos são mostrados em cinza para fornecer
contexto.7
Figura 9.10: Dashboard ilustrando casos de malária no sul da Zâmbia.
Você pode ter uma certa predileção por cores como berinjela, verde-água e
lilás, mas, se o olho humano não puder distinguir entre essas três cores e as
cores padrão do roxo, verde e azul, você terá problemas recorrentes desde o
início. Lembre-se de que seu objetivo, acima de tudo, é tornar as
informações contidas nos dados visualmente estimulantes e claras.
Por mais belos que os dados possam ser, não são como uma pintura ao ar
livre que deve ser aberta à interpretação de qualquer pessoa que passe pela
sua seção em um museu. Faça escolhas de cores ousadas e inteligentes que
deixem claro qual é o propósito dos dados.
Quando você lida com “muita informação” em uma página, o cinza se
torna seu melhor amigo. Dê uma olhada na Figura 9.11, que mostra
visualizações de antes e depois. Começamos com um gráfico de linhas que
mostra a quantidade de produtos vendidos ao longo do tempo em várias
subcategorias de produtos. Na imagem de “antes”, você notará que é difícil
extrair informações do gráfico. Há um excesso de informações do gráfico.
Uma vez que decidimos dar algum foco ao nosso gráfico, como se
concentrar apenas no item “Pastas”, podemos recriá-lo para destacar o
desempenho dessa subcategoria específica.
A utilização do cinza para as demais subcategorias ajuda a destacar o item
“Pastas” sem perder a perspectiva do desempenho das outras subcategorias.
Figura 9.11: Dois gráficos de linhas múltiplas demonstrando como o uso de cinza para detalhes de
suporte e uma cor de destaque para alertar o público pode fazer a diferença.
Usar muitas cores
Vermelho, azul e amarelo? Ótimo! Laranja, roxo e rosa? Claro. Verde, azul-
petróleo e aquamarine? Nem tanto. O cérebro humano sofre quando tem de
processar muitas coisas ao mesmo tempo. Por isso que é difícil lembrar de
todas as partes da tabela periódica das aulas de química do ensino médio,
mas é possível lembrar toda a letra e os passos de “Macarena”, mesmo
passados 30 anos do seu lançamento. Pesquisas indicam que sete é o
número máximo de itens que o cérebro pode armazenar de uma só vez – daí
a razão pela qual muitos números de telefone têm sete dígitos. Do mesmo
modo, quanto menos cores melhor. Lembre-se: muitas vezes, poucas cores
já são o suficiente para garantir um bom resultado.
Digamos que estamos analisando nossos 12 principais clientes – com base
no maior volume de vendas – e queremos mostrar o resultado para nossa
equipe de vendas. Dessa forma, eles teriam uma ideia de quem está
impulsionando suas vendas. Se usássemos uma cor diferente para cada
cliente, começaria a parecer um arco-íris. Embora possa parecer um gráfico
divertido, na verdade acaba distraindo a maioria das pessoas. Nosso público
ficaria distraído tentando entendero que cada cor representa. Se dermos
uma olhada no gráfico atualizado à direita na Figura 9.12, você perceberá
que, ao usar apenas uma cor consistente para representar todos os clientes
em vez de várias cores, fica mais fácil para o público digerir as informações
e se concentrar no que é realmente importante.
Figura 9.12: Dois gráficos de barras demonstrando os clientes com mais vendas: o gráfico à esquerda
usa um número excessivo de cores, enquanto o gráfico à direita usa apenas uma cor para contar a
história com mais eficiência.
Resumo
Às vezes, remover a maioria das cores pode ser a solução para corrigir o
problema de cor de uma visualização de dados! Antes de finalizar uma
apresentação, pergunte a si mesmo: O que cada cor representa no meu
gráfico? As cores são realmente necessárias? Elas servem para algum
propósito? Refletir sobre essas questões pode ajudá-lo a decidir se é
vantajoso reduzir o número de cores em sua visualização de dados.
1 Créditos da imagem: “Rainbow Gradient Fully Saturated,” Wikimedia Commons,
https://oreil.ly/jnYT7.
2 “Texas COVID-19 Data,” Texas Department of State Health Services, última atualização em 7 de
novembro de 2022, https://oreil.ly/lpLRk.
https://oreil.ly/jnYT7
https://oreil.ly/lpLRk
3 Créditos da imagem: Claus O. Wilke, Fundamentals of Data Visualization, O’Reilly, 2019.
4 Créditos da imagem: “Visualizing for the Color Blind,” insightsoftware, https://oreil.ly/TwDzg.
5 “Social Media Fact Sheet,” Pew Research Center, https://oreil.ly/2dOes.
6 Créditos da imagem: Charlie Custer, “What to Consider When Choosing Colors for Data
Visualization,” Dataquest (blog), https://oreil.ly/HGBQ6.
7 Eva Murray, “The Importance of Color in Data Visualizations,” Forbes, 22 de março de 2019,
https://oreil.ly/oUKus.
https://oreil.ly/TwDzg
https://oreil.ly/2dOes
https://oreil.ly/HGBQ6
https://oreil.ly/oUKus
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Exemplos adicionais
Até agora, você aprendeu sobre teoria e psicologia das cores e a evitar
armadilhas comuns ao trabalhar com cores em visualizações e histórias de
dados. Neste capítulo, vamos contar algumas histórias com dados e
demonstrar como as cores podem ajudar nosso público a compreender as
principais informações. Vamos iniciar nossa jornada de storytelling de
dados revisando diferentes cenários que o ajudarão a aplicar os conceitos
abordados neste livro.
Usando cores encontradas na natureza
Qual cor devemos utilizar em nossa visualização de dados? Vamos imaginar
que trabalhamos para uma rede global de restaurantes especializada em
saladas. Os responsáveis por manter o cardápio do restaurante nos pediram
para descobrir qual desses dois ingredientes eles deveriam incluir no menu
como cobertura: laranjas ou uvas (Figura 10.1).
Para responder a essa pergunta, coletamos dados do Google Trends
(https://oreil.ly/GACnr), explorando e comparando a popularidade dos termos de
pesquisa laranja e uva.
O Google Trends fornece acesso a uma amostra amplamente não filtrada
de solicitações de pesquisa reais feitas ao Google. Os dados são
anonimizados (ninguém é identificado pessoalmente), categorizados
(determinando o tópico de uma consulta de pesquisa) e agregados
(agrupados).
O conjunto de dados fornece uma divisão por região para mostrar o local
em que esses termos foram pesquisados com mais frequência globalmente
entre os anos de 2017 e 2022. A Tabela 10.1 apresenta os dados brutos e a
popularidade dos termos de pesquisa em seis países.
https://oreil.ly/GACnr
Figura 10.1: Uma laranja e um cacho de uvas roxas.
Tabela 10.1: Popularidade da laranja e da uva em seis países
País Laranja Uva
Vietnã 29% 71%
Tailândia 98% 2%
Portugal 84% 16%
Brasil 63% 37%
Grécia 74% 26%
Estados Unidos 57% 43%
Se inseríssemos esses dados em uma ferramenta de visualização de dados –
no nosso caso, estamos usando o Tableau –, nossas configurações padrão
provavelmente se pareceriam com a Figura 10.2.
Observe que as cores padrão escolhidas para os ingredientes não são muito
intuitivas. As uvas foram designadas com a cor laranja e as laranjas com a
cor azul. Isso ocorre porque nossos computadores simplesmente não são
inteligentes o suficiente para identificar essas dimensões como frutas a fim
de atribuir cores mais intuitivas a elas. De fato, isso pode acabar
confundindo a todos.
Um fato interessante que podemos utilizar para a seleção de cores aqui é
que as laranjas tendem a ser da cor laranja e as uvas tendem a ser roxas (a
menos que você esteja pensando em uvas verdes). Isso nos ajuda a decidir
quais cores usar em nossa visualização de dados.
Figura 10.2: Gráfico de barras empilhadas mostrando a popularidade dos ingredientes por país,
utilizando as configurações padrão do Tableau, uma ferramenta de visualização de dados.
Com o uso de uma ferramenta de seleção de cores (como no Canva),
podemos voltar à Figura 10.1 e identificar duas cores adequadas para usar
em nossa visualização. Identificamos o valor HEX #ecb01d para as laranjas
e o valor HEX #9a8099 para as uvas (Figura 10.3).
Figura 10.3: Laranjas e uvas, além dos respectivos valores HEX para as cores principais.
A seguir, apresentamos uma visualização de dados atualizada que retrata a
popularidade dessas frutas nos seis países que estamos estudando
(Figura 10.4). Atualizamos as cores para torná-las mais intuitivas para os
dados que estamos trabalhando e adicionamos rótulos nas barras para que
possamos remover a legenda de cores e organizar melhor a visualização.
Além disso, adicionamos uma linha divisória branca entre as barras para
fornecer outra separação entre as duas frutas.
Figura 10.4: Gráfico de barras mostrando a popularidade das frutas nos diferentes países, dessa vez
com cores atualizadas para fornecer maior clareza.
Esse insight pode ser levado em consideração ao decidir qual das duas
frutas adicionar aos cardápios de restaurantes em todo o mundo.
Usando cores para chamar a atenção do seu
público
Quando você precisa destacar um item importante, uma cor vibrante pode
ajudá-lo a se destacar. No caso de dados de suporte, o cinza é seu melhor
amigo, mas você pode também usar uma cor mais suave para os pontos de
dados “menos importantes”.
Por exemplo, na Figura 10.5, um gráfico de barras mostra a quantidade
média de passageiros por companhia aérea. Se quisermos nos concentrar na
JetBlue, podemos colorir essa companhia aérea de azul e as demais barras
de cinza-claro; isso ajudará o público a se concentrar na barra específica.
Esse uso de cores faz com que o público se concentre imediatamente na
linha azul, que se destaca das demais barras.
Figura 10.5: Gráfico de barras mostrando a quantidade média de passageiros por companhia aérea,
destacando a JetBlue Airways.1
Outro exemplo de uso de cores mais vibrantes para atrair a atenção do seu
público está presente na Figura 10.6.
Figura 10.6: Visualização de mapa preenchido mostrando o lucro do produto por estado usando a cor
vermelha para focar no único estado não lucrativo em todo o país: o Texas.
O gráfico mostra o lucro do produto por estado e usa a cor vermelha para
destacar o único estado não rentável em todo o país – o Texas. Os demais
estados são coloridos com uma cor neutra, o azul. O público sabe
imediatamente que deve se concentrar no Texas e provavelmente fará
perguntas sobre o motivo de esse estado ter uma taxa de lucro menor que os
demais.
Criando visualizações de dados para pessoas com
deficiência de visão cromática
Se você souber que há pessoas em seu público com deficiência de visão
cromática ou daltonismo, precisa tomar algumas medidas extras para
garantir que eles possam absorver efetivamente as informações que você
apresenta a eles.
Neste exemplo, estamos usando um conjunto de dados que destaca a
relação entre a temperatura externa e o número de cantos dos grilos. Existe
uma teoria de que é possível contar os cantos dos grilos para estimar a
temperatura:2
temperatura em graus Fahrenheit = número de cantos em 15 segundos +
37
A Tabela 10.2 ilustra os dados brutos que podem ser encontrados em um
site pay-per-click.3Tabela 10.2: Relação entre temperatura, número de cantos e número de
grilos
Temperatura em Fahrenheit (Celsius) Número de cantos (em 15 segundos) Total de grilos
57 (13,8) 18 2
28 (-2,2) 20 5
64 (17,7) 21 10
65 (18,3) 23 15
68 (20,0) 27 6
71 (21,6) 30 8
74 (23,3) 34 10
77 (25,0) 39 15
20 (-6,6) 10 10
24 (-4,4) 8 8
25 (-3,8) 7 7
Temperatura em Fahrenheit (Celsius) Número de cantos (em 15 segundos) Total de grilos
58 (14,4) 5 2
71 (21,6) 2 10
74 (23,3) 14 5
77 (25,0) 30 7
20 (-6,6) 34 8
24 (-4,4) 26 3
25 (-3,8) 16 4
58 (14,4) 8 2
71 (21,6) 12 1
Dê uma olhada no gráfico da Figura 10.7 que demonstra a relação entre a
temperatura do ar e o número de cantos de grilos. O tamanho dos círculos é
determinado pelo número total de insetos. As cores usadas aqui são o verde
e o vermelho, com o verde representando a maioria dos cantos e o vermelho
sendo usado para destacar três pontos de dados específicos.
Figura 10.7: Gráfico de dispersão que demonstra a relação entre a temperatura do ar e o número de
cantos de grilos.
Se você não tem daltonismo, provavelmente consegue identificar os três
círculos vermelhos com bastante facilidade. A Figura 10.8, em vez disso, os
exibe com números associados próximos a eles.
Figura 10.8: Gráfico de dispersão ajustado agora mostrando os três pontos de dados de interesse
específicos.
Podemos utilizar uma ferramenta chamada Coblis, (https://oreil.ly/bmKtk) um
simulador de daltonismo, que permite carregar uma foto e ver como essa
imagem seria visualizada por alguém com deficiência de visão cromática.
Você ainda consegue identificar os círculos vermelhos tão rapidamente
quanto da primeira vez (Figura 10.9)?
Figura 10.9: Gráfico de dispersão demonstrando a relação entre a temperatura do ar e o número de
cantos de grilo, como seria visualizado por alguém com daltonismo.
https://oreil.ly/bmKtk
Vamos discutir uma alternativa visual mais adequada para um público que
possa ter daltonismo.
Usando a cor cinza para os dados de suporte e um azul-claro para os três
pontos de dados que queremos destacar, fica mais fácil para nosso público
distinguir entre os círculos no gráfico de dispersão (Figura 10.10).
Figura 10.10: O mesmo gráfico de dispersão anterior, agora mostrando os três pontos de dados
específicos em azul e cinza, em vez de vermelho e verde.
Agora vamos carregar essa imagem no nosso simulador de daltonismo para
ver a diferença (Figura 10.11).
Figura 10.11: A versão com simulação de daltonismo da imagem com as cores atualizadas.
Você notará que há poucas diferenças entre os dois gráficos. Isso é uma
ótima notícia! Criamos uma visualização de dados que pode ser interpretada
da mesma forma pelo nosso público, mesmo que tenham dificuldade em
distinguir cores diferentes. Essa também é uma ótima opção para imprimir
visualizações de dados em preto e branco (Figura 10.12).
Figura 10.12: O mesmo gráfico de dispersão anterior com as cores atualizadas em uma visualização
em escala de cinza.
As diferenças entre os círculos ainda são visíveis devido à tonalidade mais
escura de cinza que é exibida.
Ilusões de cores
Discutimos algumas ilusões de cor ao longo do livro, incluindo o vestido
azul e dourado, e o quadrado cinza que parece mudar de saturação quando
colocado em um fundo gradiente. As ilusões de cores são imagens em que
as cores ao redor enganam o olho humano e levam a uma interpretação
incorreta da cor. Vamos revisar mais alguns exemplos de ilusões de cores a
serem considerados ao criar visualizações de dados.
Todas as ilusões de cor discutidas aqui demonstram o quão fácil é para o
olho humano ser “enganado” e ver algo que não está presente. Isso mostra
como é importante ser intencional com o uso de cores em visualizações de
dados e nas cores usadas para nossos planos de fundo.
A ilusão da sombra de adelson
A ilusão da sombra do xadrez de Adelson (publicada por Edward H.
Adelson) retrata algo difícil de acreditar (Figura 10.13). O quadrado
identificado como B parece muito mais claro do que o quadrado A, devido
à “sombra” que está sendo projetada sobre ele. No entanto, a cor em ambos
os quadrados é a mesma tonalidade de cinza. Se você não acredita em mim,
use qualquer ferramenta de conta-gotas ou imprima ou corte os quadrados
para verificar que o quadrado A e o quadrado B são completamente
idênticos. Usei um seletor de cores no Canva para identificar os valores
HEX de cada quadrado.
Figura 10.13: Ilusão da sombra do xadrez de Adelson.4
Você pode ver que os valores HEX para ambos os quadrados são
exatamente os mesmos!
Ilusão do cubo colorido
Dê uma olhada nos quadrados marcados com A, B e C na Figura 10.14. Dá
para acreditar que todos têm a mesma cor? Use qualquer seletor de cores,
programa gráfico ou simplesmente cubra o restante com a mão para ver
com os próprios olhos. Você pode até usar a mão como uma lupa e olhar
cada um dos quadrados individualmente para ver se todos são da mesma
cor!
Figura 10.14: Cubo colorido em um fundo xadrez preto e branco.5
Branco e cinza? Talvez não!
Quando olhamos para a cor da superfície das partes A e B na Figura 10.15,
elas parecem diferentes; uma aparenta ser branca e a outra cinza. No
entanto, elas são exatamente iguais! Basta colocar o dedo sobre o ponto em
que as duas partes se encontram e você verá.
Figura 10.15: Dois painéis que parecem ser de cores diferentes.6
Esferas coloridas (ou não?)
Uma ilusão de ótica de contraste de cores faz parecer que as esferas na
Figura 10.16 são de cores diferentes. Na realidade, todas têm a mesma cor e
tonalidade. No início, eu também não acreditei – você pode tentar isolar
cada uma delas usando as mãos para cobrir a imagem ou olhando bem de
perto para a esfera de forma isolada.
Figura 10.16: Doze esferas com listras multicoloridas sobre elas.7
A Figura 10.17 é a mesma imagem sem as linhas sobrepondo as esferas,
para mostrar a diferença.
Figura 10.17: Doze esferas em um fundo listrado multicolorido após a remoção das listras que as
estava sobrepondo.8
Cachorros coloridos
Observe as duas imagens de cachorros na Figura 10.18: Parecem
diferentes? Eles são os mesmos! À primeira vista, um pode parecer amarelo
e o outro azul, mas, na verdade, são exatamente da mesma cor.
Figura 10.18: Imagem dos cachorros da mesma cor em um fundo que varia de verde amarelado para
azul.
Para facilitar a visualização, removemos o fundo dos cachorros. Eles
parecem iguais agora (Figura 10.19)?
Figura 10.19: Imagem dos cachorros da mesma cor após a remoção do fundo.9
No final das contas, eles só pareciam diferentes por causa do fundo
gradiente.
É importante ter em mente essas ilusões de ótica ao criar visualizações de
dados, uma vez que podem influenciar na interpretação do público.
Resumo
Ao criar visualizações de dados, é importante usar cores de forma
intencional. Aproveite o imenso poder das cores para direcionar a atenção
de seu público para informações específicas.
1 Créditos da imagem: “2021/W16: Monthly Air Passengers in America,” data.world,
https://oreil.ly/XJf65.
2 Peggy LeMone, “Measuring Temperature Using Crickets,” GLOBE Scientists’ Blog,
https://oreil.ly/NKUqq.
3 “5 Scatter Plot Examples to Get You Started with Data Visualization,” PPCexpo,
https://oreil.ly/jmOK9.
4 Créditos da imagem: Jan Adamovic, “Color Illusions and Color Blind Tests”,
https://oreil.ly/ZtoVm.
5 Adamovic, “Color Illusions.”
6 Adamovic, “Color Illusions.”
7 Créditos da imagem: Phil Plait, “Another Brain-Frying Optical Illusion: What Color Are These
Spheres?” SYFY Wire, https://oreil.ly/2bXLW.
8 Créditos da imagem: Plait, “Another Brain-Frying Optical Illusion.”
9 Hill, “5 Optical Illusions That Show You Why Your Brain Messes with the Dress.”
https://oreil.ly/XJf65
https://oreil.ly/NKUqq
https://oreil.ly/jmOK9
https://oreil.ly/ZtoVm
https://oreil.ly/2bXLW
Conclusão
Não se surpreenda se, ao chegar a esta parte do livro, você estiver vendo
pontos de dados, matizes, gradientes e graus de saturação em tudo ao seu
redor. Há uma abundância de conhecimentos para absorver quando se tratade dominar as cores na visualização de dados, e, para a maioria das pessoas,
é uma tarefa que preferem confiar aos seus computadores do que ao seu
próprio poder de análise.
No entanto, as configurações padrão do seu programa gráfico favorito são
limitadas a atender às necessidades do público em geral ou à configuração
padrão cuidadosamente desenvolvida por pesquisadores altamente
qualificados, a fim de atender o maior número possível de pessoas. Embora
as configurações padrão sejam um bom ponto de partida, como designer de
visualização de dados, você possui o conhecimento e o poder de atualizar as
cores para criar uma narrativa de dados mais eficaz.
Como cientistas de dados, analistas de dados e designers gráficos, temos a
responsabilidade de usar as cores intencionalmente para transmitir
informações importantes ao nosso público de maneira mais eficaz. Somos
responsáveis pela combinação de duas grandes disciplinas essenciais: a
influência das cores e o poder dos dados, unidos para contar histórias, guiar
decisões, revelar fatos e desmistificar conceitos. Isso pode representar uma
enorme responsabilidade, que lhe permite orientar o futuro de sua empresa,
seus clientes-alvo e até mesmo setores inteiros.
Grandes visualizações de dados aparecem nos níveis mais altos da
indústria – com sua clareza, ou a falta dela – definindo as decisões de
CEOs, diretorias e milhares de outros executivos, gerentes e pessoas
poderosas.
O uso adequado de cores em visualizações de dados ajuda as pessoas a
decidir o que comprar, o que vestir, o que comer, no que acreditar e aonde
ir. Elas fornecem aos funcionários do governo as informações de que
precisam para decidir em quais projetos votar, por quais causas lutar e o que
evitar. Trata-se de uma incrível fonte de sabedoria e de conhecimento, além
de ser uma defensora da verdade.
Quando você abordar um novo projeto de visualização de dados, trate-o
como se fosse seu primeiro dia no setor, começando por se aprofundar nos
dados em si para entender seu objetivo, poder e propósito, e não dê outro
passo até que esteja completamente confiante em dominar exatamente o que
os dados estão dizendo, quem é seu público e como você pode direcionar
melhor essa mensagem.
Após ter esse conhecimento bem fundamentado, direcione sua atenção
para o público-alvo que receberá os dados, seja ele uma única pessoa ou
toda a base de clientes de uma empresa. Certifique-se de obter o máximo de
informações possível sobre esse público: faixa etária, nacionalidade,
gênero, cultura, qualquer outro aspecto que possa influenciar a forma como
eles percebem as cores e as informações.
Saiba o máximo que puder sobre as cores que os motivam e as cores que
podem ofendê-los. Em seguida, mãos à obra! Experimente com cores
complementares, com a falta de cor e com várias iterações que lhe
proporcionem a melhor variedade de opções para apresentar sua
visualização para aprovação ou para compartilhar com seus colegas de
trabalho e colaboradores, de forma a garantir que o que for enviado seja a
melhor representação possível dos dados, da sua empresa e dos seus
próprios talentos.
Recursos úteis
Aqui está uma compilação de algumas ferramentas e recursos úteis que
você pode utilizar em sua jornada de storytelling de dados:
Color Thief (https://oreil.ly/CzIVB)
Permite obter a paleta de cores de uma imagem usando apenas JavaScript.
Funciona no navegador e no Node. Basta arrastar uma imagem para o seu
navegador e você obterá uma paleta de cores, incluindo a cor dominante.
Palette Generator (https://oreil.ly/QFMHd)
Permite utilizar o seletor de paleta para criar uma série de cores
https://oreil.ly/CzIVB
https://oreil.ly/QFMHd
visualmente equidistantes. É um recurso útil para muitas visualizações de
dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras agrupadas e mapas.
Coolors (https://coolors.co)
Permite gerar paletas de cores com apenas um toque na barra de espaço.
Viz Palette (https://oreil.ly/HNTLS)
Mostra como a paleta de cores ficará em um dashboard com vários
gráficos e diagramas, e permite a você visualizar o dashboard com filtros
para daltonismo, assim como no modo em escala de cinza.
i want hue (https://oreil.ly/i6UaF)
Fornece paletas de cores para cientistas de dados. Cria e refina paletas de
cores perfeitamente distintas.
Canva Color Wheel (https://oreil.ly/G27nD)
Ajuda a construir paletas de cores para projetos com base na teoria das
cores, e oferece opção de exportar a paleta para ser usada em sua
ferramenta de design favorita ou em um projeto no Canva.
Coblis (https://oreil.ly/bmKtk)
Com o Color Blindness Simulator, é possível subir uma imagem por meio
da opção de upload ou simplesmente arrastar e soltar a imagem em seu
navegador.
Colormind (http://colormind.io)
Trata-se de um gerador de esquema de cores que usa aprendizagem
profunda (deep learning). A ferramenta é capaz de aprender estilos de
cores de fotografias, filmes e arte popular.
Color Oracle (https://colororacle.org)
Um simulador de daltonismo gratuito para Windows, Mac e Linux, que
elimina a incerteza na criação de visualizações para daltônicos, mostrando
em tempo real o que as pessoas com deficiências de visão cromática mais
comuns são capazes de ver.
WebAIM (https://oreil.ly/po6BP)
https://coolors.co/
https://oreil.ly/HNTLS
https://oreil.ly/i6UaF
https://oreil.ly/G27nD
https://oreil.ly/bmKtk
http://colormind.io/
https://colororacle.org/
https://oreil.ly/po6BP
Oferece um verificador de contraste online que mostra a diferença de
contraste entre duas cores para ajudá-lo a identificar uma cor que atenda
ao nível de contraste desejado.
Leonardo (https://leonardocolor.io/#)
Uma ferramenta única para criar, gerenciar e compartilhar sistemas de
cores acessíveis para design de interface do usuário e visualização de
dados.
ColorBrewer 2.0 (https://colorbrewer2.org)
Permite aos usuários criar esquemas de cores para mapas e outros
gráficos, tornando os dados facilmente legíveis. É possível criar mapas
usando até 12 classes de dados diferentes, que podem ser sequenciais,
divergentes ou qualitativos.
Adobe Color (https://oreil.ly/5kg8h)
Permite aos usuários criar paletas de cores com o círculo cromático ou por
meio de uma imagem, possibilitando explorar as milhares de combinações
de cores disponíveis na comunidade do Adobe Color.
https://leonardocolor.io/
https://colorbrewer2.org/
https://oreil.ly/5kg8h
Sobre a autora
Kate Strachnyi é a fundadora da DATAcated, uma comunidade que
fornece amplificação de marca para empresas de dados. Kate ministrou
vários cursos e apresentações sobre storytelling de dados, técnicas de
dashboard e melhores práticas em visualizações de dados. Além disso, é a
anfitriã da DATAcated Conference (que reúne milhares de profissionais de
dados) e do podcast DATAcated On Air. Kate apareceu na lista DataIQ100
USA de 2022. Ela foi nomeada para o LinkedIn Top Voices of Data Science
& Analytics em 2018 e 2019 e também é instrutora do LinkedIn Learning.
Além disso, é a fundadora do DATAcated Circle, uma comunidade em
que são promovidas discussões entre profissionais de dados. O Circle
também é uma plataforma que promove recursos educacionais e
treinamentos sobre as melhores práticas de visualização de dados. Ela é
mãe de duas meninas e gosta de correr ultramaratonas e corridas de
obstáculos.
Construa uma Carreira em Ciência de
Dados
Robinson, Emily
9786586057430
400 páginas
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Quais são os fatores importantes para o sucesso de longo prazo de
um cientista de dados? Combinar conhecimento técnico com
"competências interpessoais" adequadas é um ingrediente
fundamental para uma carreira gratificante. Construa uma Carreira
em Ciência de Dados é o seu guia para conseguir o primeiro
emprego nessa área e se transformar em um profissional habilitado
e inestimável. Seguindo instruções claras e simples, você aprenderá
a criar um excelente currículo para sair-se bem em entrevistas.
Nesse campo exigente e em rápida transformação, pode ser um
desafio manter os projetos na direção certa, adaptar-se às
necessidadesdas empresas e gerenciar stakeholders problemáticos.
Você irá se beneficiar com ideias sobre como lidar com as
expectativas e frustrações, além de maneiras de planejar sua
carreira com base nas vivências de cientistas de dados experientes
relatadas no livro. O que este livro contém: • Criação de um
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portfólio de projetos de ciência de dados • Avaliação e negociação
de uma proposta • Como sair-se bem e ascender profissionalmente
em uma empresa • Como sair-se bem em entrevistas com cientistas
de dados profissionais Para os leitores que querem começar uma ou
avançar na carreira da ciência de dados. Emily Robinson é cientista
de dados da Warby Parker. Jacqueline Nolis é consultora e mentora
de ciência de dados. "Repleto de conselhos úteis, cenários reais e
contribuições de profissionais do setor." — Sebastián Palma
Mardones, ArchDaily "O companheiro perfeito para alguém que
quer ser um cientista de dados bem-sucedido!" Gustavo Gomes,
Brightcove "Visão geral perspicaz de todos os aspectos de uma
carreira em ciência de dados." — Krzysztof Jędrzejewski, Pearson
"Altamente recomendado." — Hagai Luger, Clarizen
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Introdução ao GraphQL
Porcello, Eve
9788575227107
216 páginas
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Por que o GraphQL é a tecnologia mais inovadora para buscar
dados desde o Ajax? Ao oferecer uma linguagem de consulta para
suas APIs e um runtime para responder às consultas com seus
dados, o GraphQL representa uma alternativa ao REST e às
arquiteturas ad hoc dos web services. Com este guia prático, Alex
Banks e Eve Porcello apresentam um caminho de aprendizado
objetivo aos desenvolvedores web de frontend, engenheiros de
backend e gerentes de projeto e de produto que queiram começar a
trabalhar com o GraphQL. Você explorará a teoria dos grafos, a
estrutura de dados de grafo e os tipos do GraphQL antes de
aprender a construir um esquema para uma aplicação de
compartilhamento de fotos na prática. Este livro também apresenta
o Apollo Client: um framework popular que pode ser usado para
conectar o GraphQL à sua interface de usuário. - Explore a teoria
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	Depoimentos para A Cor dos Dados
	Prefácio
	Por que escrevi este livro
	Como este livro está organizado
	Para quem é este livro?
	Como entrar em contato conosco
	Agradecimentos
	capítulo 1
	História e teoria das cores
	Então, o que é cor?
	Como vemos as cores?
	O que é a teoria das cores?
	Matizes, sombras, nuances e tons
	Psicologia das cores
	Por que as pessoas nem sempre veem a mesma cor?
	Resumo
	capítulo 2
	Visualização e storytelling de dados
	O que é visualização de dados?
	Derivando significado dos dados
	Falando a mesma língua
	O poder da visualização de dados
	O que é storytelling de dados?
	Tipos de visualizações de dados
	Guia prático para escolher gráficos
	Resumo
	capítulo 3
	Tipos de cores utilizadas na visualização de dados
	Os três tipos de cores
	Cores de fundo
	O poder dos divisores em uma visualização de dados
	Resumo
	capítulo 4
	Como contar uma história com cores
	Simplicidade é a chave
	Componentes de um storytelling de dados
	Reduza a saturação das cores
	Cores para destacar
	Associações de cores
	Poder do cinza
	Consistência de cores
	Resumo
	capítulo 5
	Selecionando um esquema de cores para sua visualização de dados
	A importância de escolher as cores
	Conheça seu público
	Considere as associações de cores do setor
	Cores da marca
	Esquemas de cores sugeridos
	Selecionando as cores principais em uma paleta
	Usando cores encontradas na natureza
	Paletas de cores para comparar dois elementos
	Paletas de cores para comparar três elementos
	Paletas de cores para comparar quatro elementos
	Resumo
	capítulo 6
	Dicas de cores para visualização de dados
	Use cores contrastantes
	Evite fundos muito coloridos
	Conheça seus dispositivos
	Utilize gradientes
	Resumo
	capítulo 7
	Acessibilidade e daltonismo
	Por que isso é importante?
	Possíveis causas do daltonismo
	Combinações de cores a evitar
	Melhores práticas
	Resumo
	capítulo 8
	Algumas considerações sobre cores e design cultural
	Amarelo
	Azul
	Vermelho
	Branco
	Preto
	Verde
	Laranja
	Roxo
	Rosa
	Resumo
	capítulo 9
	Armadilhas comuns do uso de cores no storytelling de dados
	Adicionar informações excessivas ou irrelevantes
	Usar cores não monotônicas para valores de dados
	Criar visualizações de dados que não levem em consideração pessoas com deficiência de visão cromática
	Não criar associações com cores
	Não usar cores contrastantes para contrastar informações
	Não destacar as informações importantes
	Usar muitas cores
	Resumo
	capítulo 10
	Exemplos adicionais
	Usando cores encontradas na natureza
	Usando cores para chamar a atenção do seu público
	Criando visualizações de dados para pessoas com deficiência de visão cromática
	Ilusões de cores
	Resumo
	Conclusão
	Recursos úteis
	Sobre a autoraesforço para pesquisar o impacto das cores na
visualização de dados e no storytelling de dados. Tenho sido inspirada por
muitos líderes nessa área, incluindo Cole Nussbaumer Knaflic, Edward
Tufte, Alberto Cairo, David McCandless e muitos outros. Um
agradecimento especial àqueles que dedicaram seu tempo para revisar o
livro em seus estágios iniciais e forneceram feedback importante que
ajudou a moldar o produto final. Um caloroso abraço aos meus primeiros
revisores: Joe Reis, Jordan Morrow, Kimberly Herrington, Bernard Marr,
Jon Schwabish, Brent Dykes, Mico Yuk, Bernard Marr, Avery Smith,
Gilbert Eijkelenboom e outros.
Um agradecimento especial a Maureen Stone, especialista em cores
digitais e ex-pesquisadora da Tableau, por fornecer contribuições
extremamente valiosas em várias seções do livro. Maureen Stone é mais
conhecida por sua expertise em cores digitais e suas aplicações, e possui
ampla experiência em design digital, gráficos interativos e design de
interface do usuário.
Agradeço também à minha família pelo apoio durante todo esse processo.
Agradecimentos especiais às minhas duas filhas e ao meu marido, que
deram feedback sobre as imagens que incluímos no livro. Por fim, gostaria
de agradecer o apoio da minha mãe, que sempre esteve disponível para
ajudar em tudo que fosse necessário.
�������� 1
História e teoria das cores
Mencione a palavra “cor” e a maioria das pessoas terá a mente inundada
com suas memórias e paisagens favoritas. O azul profundo do oceano. Os
tons de verde de uma floresta exuberante. A combinação perfeitamente
equilibrada de marrom e branco em um sundae de sorvete de chocolate e
baunilha. Os tons dourados da luz do sol atravessando as nuvens em um dia
de tempestade (Figura 1.1).
Figura 1.1: Quatro imagens mostrando uma vista do oceano, uma floresta, um sundae de chocolate e
baunilha e o sol brilhando através das nuvens.
Neste capítulo, vamos definir o que é “cor” e faremos um breve passeio
pela história para discutir sua evolução ao longo do tempo. Você aprenderá
como os humanos veem as cores biologicamente e terá uma introdução à
teoria e à psicologia das cores.
Então, o que é cor?
Cor é o aspecto das coisas causado por diferentes qualidades de luz sendo
refletidas ou emitidas por elas. É necessário haver luz para que consigamos
ver as cores. Quando a luz atinge um objeto, algumas cores são refletidas e
outras são absorvidas por ele.
Na década de 1660, Sir Isaac Newton contribuiu significativamente para a
ciência, indo além de apenas deixar uma maçã cair em sua cabeça. Ele
também iniciou experimentos com prismas e luz solar, mostrando que a luz
branca clara que compunha tudo o que as pessoas viam do lado de fora era,
na verdade, composta de sete cores visíveis. Isso levou ao estabelecimento
científico do espectro visível (Figura 1.2).
Figura 1.2: Isaac Newton fazendo experimentos com prismas e luz solar.
O trabalho de Newton foi o precursor de um grande número de descobertas
em química, óptica, física, estudo da cor na natureza e funcionamento da
percepção. Seus estudos foram antecedidos por outros que datam de
milhares de anos, desde o tempo de Aristóteles na Grécia Antiga, que dizia
que Deus enviava raios de luz celestiais e acreditava que todas as cores se
originavam do branco e do preto – representando visualmente a claridade e
a escuridão. Ele também acreditava que essas cores estavam diretamente
relacionadas aos quatro elementos terrestres: fogo, terra, ar e água. Essas
crenças permaneceram até a época de Newton.
Newton expôs suas teorias em seu trabalho Óptica, cujo significado foi
ligeiramente modificado ao longo do tempo, mas que continua sendo um
conceito de negócios bastante usado no século XXI. Ele revolucionou a
ideia de que a luz era apenas uma cor quando escreveu: “Se a Luz do Sol
consistisse em apenas um tipo de Raio, haveria apenas uma Cor em todo o
Mundo…”.
Newton identificou as cores dentro do prisma como um acrônimo, que
mais tarde se tornaria mundialmente conhecido até por crianças em idade
escolar – o ROY G BIV1 (vermelho, laranja, amarelo, verde, azul, anil e
violeta (Figura 1.3)).
Figura 1.3: Cores do prisma – vermelho, laranja, amarelo, verde, azul, anil e violeta.
O espectro visível é a parte do espectro eletromagnético que pode ser vista
pelo olho humano (Figura 1.4). O espectro eletromagnético é dividido em
sete partes:
Ondas de rádio
A faixa mais baixa, usada para comunicações, incluindo voz, mídia de
entretenimento e dados.
Micro-ondas
A segunda faixa mais baixa, usada para radar, comunicações de alta
largura de banda e como fonte de calor em aplicações industriais e fornos
de micro-ondas domésticos e industriais.
Infravermelho
A faixa entre as micro-ondas e a luz visível. Quando é intensa o
suficiente, humanos podem senti-la como calor, mas não podem vê-la. A
visão de animais como sapos, cobras, peixes e mosquitos depende dessa
faixa.
Luz visível
Está localizada bem no meio do espectro eletromagnético, trata-se dos
comprimentos de onda visíveis para a maioria dos olhos humanos.
Ultravioleta
Fica entre a luz visível e os raios X e é um componente da luz solar
invisível ao olho humano. Tem múltiplos usos na medicina e na indústria,
mas também causa câncer de pele se usada em grande quantidade.
Raios X
Na verdade, existem dois tipos de raios X – conhecidos como “mole” e
“duro” – que possuem diferentes pontos no espectro eletromagnético. Os
raios X moles ficam entre os raios ultravioleta e os raios gama, enquanto
os raios X duros estão localizados na mesma região que os raios gama.
Raios gama
Mais conhecido em todo o mundo como o material que transformou o
Dr. Bruce Banner no Incrível Hulk, ele na verdade pode causar danos ao
tecido vivo, mas em pequenas doses pode ser usado para matar células
cancerígenas. No entanto, em grandes quantidades, é extremamente
perigoso e pode ser fatal para os seres humanos.
Figura 1.4: Espectro eletromagnético de várias fontes, com o tipo de radiação e uma escala
aproximada do comprimento de onda.
Newton abalou ainda mais as crenças anteriormente mantidas quando
revelou que a cor não existe inerentemente nos objetos, mas que na verdade
a superfície de um objeto reflete certas cores e absorve as demais. Apenas
as cores que são refletidas são as que vemos e, portanto, são as que definem
a cor de um objeto. Dessa forma, uma banana madura que está no balcão da
cozinha não é amarela porque o amarelo faz parte das características da
banana, mas porque a superfície de suas cascas reflete os comprimentos de
onda que nossos olhos e cérebro traduzem como “amarelo” e absorvem os
demais. Assim, um objeto totalmente branco, como uma folha de papel de
impressão, reflete todos os comprimentos de onda visíveis das cores,
enquanto um asfalto recém-colocado para consertar um buraco parece preto
porque absorve todos os comprimentos de onda.
Vermelho, verde e azul (RGB) são conhecidas como cores primárias
aditivas no espectro. Há diversos conjuntos de valores RGB, cada um deles
produzindo uma parte do espectro de cores visíveis. Quando essas três cores
são combinadas em quantidades equilibradas, produzem o branco puro. Ao
variar a quantidade dessas três cores, todas as outras cores do espectro
podem ser produzidas.
Como vemos as cores?
O processo de ver cores se inicia na retina, que, apesar de ser fisicamente
parte do olho, é considerada uma extensão do cérebro (Figura 1.5). A retina
é coberta por milhões de células sensíveis à luz, chamadas de bastonetes e
cones, devido às suas semelhanças com essas formas. Essas células agem
como receptores que processam a luz recebida em impulsos nervosos e os
enviam por meio do nervo óptico para o córtex dentro do cérebro.
Figura 1.5: Demonstração de como o cérebro humano percebe as cores.
Os bastonetes são encontrados em maior concentração ao redor da borda da
retina, com mais de 120 milhões localizados em cada olho (Figura 1.6).
Eles são particularmente úteis para a visão em condições de pouca luz. Os
cones são responsáveis pela luminância, que éa parte em tons de cinza da
cor.
Figura 1.6: Organização celular da retina.2
Por sua vez, os cones são mais frequentes no centro de nossa retina e
diminuem em número na região periférica. Existem cerca de seis milhões
de cones em cada olho transmitindo os níveis de luz mais intensos, que se
traduzem em cores e nitidez visual. Os cones são categorizados em três
tipos diferentes: longo, médio e curto, sendo sensíveis a comprimentos de
onda de luz longos, médios e curtos. Quando trabalham em harmonia,
fornecem ao cérebro ampla interpretação para identificar as cores e também
as interpretar, tarefas essenciais para visualização e storytelling de dados
(Figura 1.7).
Figura 1.7: Os comprimentos de onda da luz visível atingem o globo ocular e são interpretados pelo
cérebro.
O nervo óptico se conecta ao tálamo, que funciona como um núcleo central
para todos os tipos de sinais que chegam ao nosso cérebro por meio dos
sentidos. O tálamo recebe esses sinais, os processa e determina o que é
necessário e o que não é, combinando e reestruturando as informações
recebidas com novas informações de outros lugares, enviando-as em
seguida para outras partes do cérebro para serem usadas posteriormente. Na
visualização de dados, a cor pode ser usada tanto como sinal quanto como
ruído. Nas seções futuras, discutiremos como evitar o uso de cores como
ruído e, em vez disso, focar em utilizá-las como um sinal para destacar
insights importantes.
A próxima parada é o córtex visual, localizado na parte posterior do
cérebro (Figura 1.8). Nele, podemos encontrar diferentes tipos de células
que quebram as informações enviadas pelo tálamo. Algumas dessas células
são responsáveis por identificar a forma de um objeto, enquanto outras
observam sua cor, textura e movimento. Todos esses sinais se combinam
para formar a imagem completa. Em seguida, essa construção segue para o
córtex pré-frontal, localizado acima dos olhos e atrás da testa. Nessa região,
o cérebro combina e processa informações de vários sentidos, com emoções
e memórias, para produzir não apenas uma imagem completa do objeto,
mas também o que sabemos ou acreditamos sobre ele a partir de
experiências anteriores e conhecimento aprendido.
Figura 1.8: Como o olho funciona ao ver um objeto.
Vamos dar um exemplo que pode facilmente levar a uma identificação
equivocada. Imagine que você está fazendo um rápido passeio noturno pela
rua e nota alguma coisa “enrolada” no quintal de um vizinho algumas casas
abaixo (Figura 1.9). À medida que a luz começa a diminuir com o pôr do
sol, fica cada vez mais difícil para conseguir enxergar algo além da forma e
do tamanho do objeto. Esse objeto longo e enrolado dá ao seu cérebro duas
opções imediatas – pode ser uma mangueira de jardim que não foi
devidamente guardada após ser usada, ou pode ser uma cobra à espera de
sua próxima presa.
Figura 1.9: Uma mangueira de jardim longa e verde que se parece com uma cobra.
Só quando você se aproxima é que consegue ver o verde brilhante da
mangueira ou a textura orgânica marrom-escura da pele de uma cobra. A
cor verde brilhante da mangueira desencadeia informações em seu cérebro
que a interpretam como inofensiva e talvez evoquem imagens de plantas
sendo regadas ou de quando você era uma criança correndo por um aspersor
(sprinkler) de jardim em um dia quente de verão. No entanto, se ver uma
cor mais escura e a aparência viscosa, seu cérebro emitirá sinais de perigo e
emoções de medo, fazendo com que surja a necessidade de recuar.
O que é a teoria das cores?
A teoria das cores combina a ciência e a arte das cores, detalhando como
percebemos, misturamos, combinamos e contrastamos cores umas com as
outras. Além disso, também explora como as cores influenciam as
mensagens que comunicamos uns aos outros. Para entender como a teoria
das cores funciona, podemos imaginar uma ida ao supermercado local.
Quando você entra no corredor para comprar refrigerantes, sabe que a
vontade é a de comprar um pack de Coca-Cola (Figura 1.10).
Figura 1.10: Latas de Coca-Cola e outras garrafas de refrigerante nas prateleiras de um
supermercado.
Apesar de haver centenas de opções disponíveis nas prateleiras, você leva
apenas alguns segundos para identificar um pack de Coca-Cola e colocá-lo
em seu carrinho. Você olhou o rótulo de cada item para descobrir se era
uma Coca-Cola? Claro que não! Em vez disso, foi direto para o pack
vermelho característico, cuja cor eu aposto que consegue evocar em sua
mente agora, com as letras em branco que a acompanham. Esse é o poder
da teoria das cores e mostra o quão importante as cores são para algumas
coisas – como a identidade de uma marca de produto.
Nota: A maioria das pessoas decide em 90 segundos se gosta ou não de um produto, e 90%
dessa decisão é baseada apenas na cor da embalagem.3
Conforme mencionado anteriormente, vermelho, verde e azul se combinam
para formar o modelo de mistura de cores aditivas. Essas cores primárias
são amplamente utilizadas em tecnologias como televisores e projetores de
cinema, que as utilizam para criar todas as outras cores durante a
transmissão de um programa ou filme (Figura 1.11).
Figura 1.11: Modelos de cores aditivas e subtrativas e quando usar cada um.
Um segundo modelo é o de mistura de cores subtrativas, composto das
cores ciano, magenta, amarelo e preto (CMYK). É utilizado para cores em
superfícies físicas, como embalagens, sinalizações e papéis. Jornais usam
esse modelo para imprimir edições coloridas ou em peças de publicidade
coloridas. É conhecido como modelo subtrativo porque, ao adicionar mais
cor, ele subtrai mais luz do papel. O modelo CMYK é amplamente
considerado o melhor modelo para imprimir materiais.
A teoria das cores pode ser representada pelo círculo cromático – também
conhecido como roda de cores (Figura 1.12), que divide as cores em três
categorias:
• Cores primárias
• Cores secundárias
• Cores terciárias
Temos de agradecer ao nosso velho amigo Isaac Newton pelo círculo
cromático. Ele documentou a primeira delas, que é utilizada até hoje por
artistas e designers de todo o mundo de várias maneiras. As cores primárias
no círculo são o vermelho, o amarelo e o azul. As cores secundárias –
aquelas criadas quando as cores primárias são misturadas – incluem o roxo,
o laranja e o verde. Além disso, existem seis cores terciárias adicionais, que
são criadas pela mistura de cores primárias e secundárias, resultando em
combinações como o vermelho-violeta ou o azul-esverdeado.
Desenhar uma linha no centro do círculo cromático também ajuda a
distinguir entre as cores quentes (vermelho, laranja, amarelo) e as cores
frias (azul, verde, roxo). As cores quentes e frias associam as cores a
diferentes temperaturas, essenciais na criação de publicidade, branding e
visualização de dados para diferentes públicos. As cores quentes criam
sensações de ação, brilho e energia.
Lembra daquele pack de Coca-Cola que você identificou em apenas
alguns segundos no supermercado? No mundo ocidental, foi comprovado
que a cor vermelha promove excitabilidade e estimula o apetite na maioria
das pessoas. Quando os cones alimentam o cérebro com aquele vermelho
brilhante da Coca-Cola, isso pode desencadear pensamentos, emoções e
memórias, como dias quentes de verão, um copo gelado em sua mão e o
som da efervescência quando você derrama a bebida sobre o gelo, entre
outras coisas. As cores frias, por outro lado, como azul, roxo e verde, são
frequentemente associadas a sentimentos de calma, paz, serenidade e
confiança no mundo ocidental. Quando estiver assistindo à TV, tente contar
o número de empresas de automóveis e de saúde que usam a cor azul em
seus logotipos – talvez precise de uma calculadora para somar todos elas!
Figura 1.12: Círculo cromático representando as cores primárias, secundárias e terciárias.
Quando você está procurando fazer um par de cores se destacar usando-as
ao mesmo tempo, pode selecionar uma cor quente e uma cor fria juntas.
Esses pares são chamados de cores contrastantes ou complementares em
algumas disciplinas.Duas cores que aparecem em lados opostos do círculo
cromático costumam ser consideradas contrastantes, mas combiná-las
geralmente resulta em contrastes muito agradáveis.
Por exemplo, vermelho e verde são cores contrastantes que aparecem em
extremos opostos do círculo cromático, mas pouca gente reclama de vê-las
juntas no papel de embrulho de Natal (Figura 1.13)! Quanto mais cores de
transição houver entre um par de cores, maior será o contraste entre elas.
Figura 1.13: Papel de embrulho de Natal verde e vermelho.
Outras combinações bem utilizadas incluem cores análogas, que ficam uma
ao lado da outra em um círculo cromático, como azul e roxo, ou laranja,
vermelho e amarelo. Em um esquema de cores análogas, uma cor dominará,
outra dará suporte à primeira e a terceira fornecerá pequenos acentos.
As cores triádicas são geralmente um trio de cores espaçado
uniformemente ao redor do círculo cromático para dar bastante contraste. A
rede internacional de fast-food Burger King é um exemplo bem conhecido
disso, misturando suas letras vermelhas dentro do “pão de hambúrguer”
laranja, com um círculo azul envolvendo ambos (Figura 1.14).
Figura 1.14: Logo do Burger King.
Matizes, sombras, nuances e tons
Ao notar que há apenas 12 cores no círculo cromático que acabamos de
discutir, é natural que você esteja se perguntando como esse suprimento
escasso se traduz naquela caixa de 64 gizes de cera (Figura 1.15) que todos
nós amamos quando crianças (e muitos de nós ainda usamos como adultos).
Figura 1.15: Caixa aberta com 64 gizes de cera com alguns deles fora da caixa.
Você sabe do que estou falando – para cada azul, vermelho ou amarelo
padrão, você também encontra variações de cores como lavanda, azul-
centáurea, verde água e a minha favorita – laranja neon. Essas variações
vêm de matizes, sombras, nuances e tons, quatro termos que
frequentemente confundem tanto amadores quanto profissionais, que não
sabem de fato o que cada um significa. Vamos explicar todos os quatro
termos para que nunca mais os confunda.
Matizes
Os matizes são mais fáceis de lembrar, porque são simplesmente as cores
puras que aparecem no círculo cromático. Trata-se das cores primárias,
secundárias e terciárias. Matizes não incluem preto ou branco. Quando um
matiz é alterado pela adição de preto, branco ou ambos, deixa de ser um
matiz e se torna um tom. Portanto, da próxima vez que alguém lhe disser
que deseja mudar uma cor para um matiz ligeiramente mais claro, saiba que
essa pessoa está equivocada e que não se refere a um matiz, mas a um tom.
Sombras
As sombras são criadas quando se adiciona preto a um matiz, produzindo
cores mais ricas, escuras e intensas. É fácil lembrar que sombra significa
adicionar preto a uma cor se você considerar a origem da palavra “sombra”
na mitologia. Na mitologia grega, as sombras eram espíritos que viviam nas
sombras no domínio do submundo de Hades e vagavam perpetuamente na
escuridão. Misturar preto com outras cores pode ser uma tarefa difícil, já
que o preto tende a alterar rapidamente a tonalidade, mesmo quando usado
em pequenas quantidades. Por vezes, outros tons escuros, como roxo e azul,
são adicionados a cores mais brilhantes, substituindo ou acompanhando o
preto, a fim de obter uma mistura mais agradável.
Nuances
As nuances são criadas quando o branco é adicionado a um matiz no círculo
cromático. A adição de branco torna qualquer cor menos intensa,
diminuindo sua saturação no processo. As nuances são muitas vezes
chamadas de cores pastel, especialmente quando o vermelho é dessaturado
para se tornar rosa e o azul é consideravelmente clareado. Essas cores mais
claras costumam gerar emoções de calma e tranquilidade.
Tons
Os tons são o resultado da adição de preto e branco a um matiz – o que
equivale aproximadamente à adição de cinza. A mistura de preto e branco
pode levar os matizes em várias direções: eles podem ser mais escuros ou
mais claros que sua versão original, menos saturados ou mais intensos. Os
tons muitas vezes emulam as cores que vemos no mundo natural melhor do
que os matizes, nuances ou sombras, porque geralmente têm qualidades
complexas que refletem a maneira como os objetos naturais são afetados
pela idade, luz e clima.
Aqui está uma representação visual que ajuda a explicar os quatro
conceitos com a cor amarela – observe as diferenças entre matiz puro,
nuances, sombras e tons (Figura 1.16).
Figura 1.16: Demonstração da diferença entre matizes, nuances, sombras e tons.
Psicologia das cores
Falamos algumas vezes ao longo deste capítulo sobre emoções e
sentimentos específicos que diferentes cores podem criar. Existe uma
conexão clara entre nossos sentimentos, humores e comportamentos, e as
diferentes cores que nos cercam. Algumas cores estão até associadas a
reações fisiológicas, como fadiga ocular, pressão arterial mais alta e
metabolismo mais acelerado. Mas como funciona a psicologia das cores em
geral? Parte do que as pessoas percebem quando veem as cores está
profundamente ligada à cultura de onde vêm. Esse é um tópico que
exploraremos mais adiante no livro. Por enquanto, podemos separar as
cores mais conhecidas e usadas no mundo e ver as diferentes emoções que
frequentemente evocam e o simbolismo que tendemos a associar a elas à
primeira vista.
Preto
O preto não está no círculo cromático e não é considerado uma cor em
termos técnicos, pois trata-se da absorção de todas as cores. No entanto, é
bastante usado em múltiplas formas de visualização e é considerado uma
cor no sentido do design. Ele tem uma das gamas mais amplas de emoções
associadas a ele, transmitindo percepções de poder, mistério, luxo, ousadia
e tristeza. Empresas de automóveis frequentemente o usam para promover
elegância e sofisticação, evocando o tipo de emoção que você sente ao ver
casais vestidos de preto indo para uma festa elegante. É importante lembrar
que em muitas culturas o preto é a cor da morte, do medo e de todas as
coisas negativas. É fundamental considerar o público-alvo ao usar o preto,
especialmente se você estiver cruzando fronteiras culturais.
Branco
Assim como o preto, o branco não aparece no círculo cromático, mas
também é considerado uma cor no sentido do design. Os objetos parecem
brancos quando refletem toda a luz visível do ambiente, o que pode variar.
Além disso, assim como o preto, o significado do branco pode mudar
drasticamente dependendo da cultura em que é usado. Nas culturas
ocidentais, o branco significa pureza, tranquilidade e limpeza. É
frequentemente visto em vestidos de noiva, corredores de hospitais e
pinturas de anjos e do paraíso em igrejas. Já nas culturas orientais, tem um
significado oposto, estando associado a funerais e rituais de luto, bem como
à tristeza e à morte. O branco também pode evocar emoções negativas,
como frieza, isolamento e rigidez – como uma sala vazia. No entanto, no
lado positivo, essas características podem se traduzir em frescor,
simplicidade e limpeza, tornando o uso do espaço em branco uma boa
escolha ao desenvolver algo e criar uma sensação de conforto.
Vermelho
Falamos do vermelho uma ou duas vezes durante a nossa discussão. Mas,
ao olhar ao redor, percebemos que não é apenas a principal bebida do
mundo que é adepta do vermelho, vários fabricantes de alimentos e bebidas
também são fãs dessa cor. A razão é que o vermelho é uma cor conhecida
por aumentar o apetite. Ao dirigir na estrada, é comum notar a presença de
vermelho nas placas de restaurantes fast-food, como McDonald’s, Chick-
fil-A, Wendy’s e Sonic. Isso ocorre porque a cor vermelha pode levar o
cérebro a enviar sinais para o estômago, fazendo-o pensar que um
hambúrguer gigante com batatas fritas é a melhor coisa para se comer
naquele momento. Pesquisas indicam que o vermelho é capaz de provocar
as emoções mais fortes em comparação a qualquer outra cor. Ele é utilizado
para evocar sentimentos de poder, raiva, paixão e amor em diversas
situações. Além disso, é frequentemente empregado para sinalizar perigo e
cautela, como nos sinais de trânsito e semáforos em culturasocidentais. Por
outro lado, em culturas orientais, o vermelho é geralmente celebrado e
considerado uma cor positiva. Mas também é usado para estimular o
entusiasmo e a paixão pelos produtos nos consumidores. É uma das cores
que podem estimular respostas físicas nas pessoas, como aumento na
respiração, frequência cardíaca e pressão sanguínea. No entanto, também
está associado à agressão e dominância.4 No contexto de visualizações de
dados, é comum o uso do vermelho como um alerta para algo negativo,
sendo essa prática mais frequente na América do Norte.
Azul
Geralmente considerada a cor mais popular do mundo, o azul está
relacionado à calma e à serenidade que remetem à sua associação natural
com a água. É visto como conservador e tradicional, além de ser um sinal
de confiabilidade e estabilidade. No entanto, o termo “feeling blue” – em
uma tradução literal, “sentir-se triste” – vai contra todas essas
características e pode evocar sentimentos de tristeza e indiferença, como
demonstrado pelo lendário pintor Pablo Picasso durante seu “Período
Azul”.
Verde
Poucas cores estão mais associadas à natureza do que o verde, que evoca
imagens do quintal da nossa infância, espaços verdes amplos e florestas
exuberantes. Frequentemente descrito como refrescante e tranquilo, o verde
é considerado uma cor fria devido aos seus comprimentos de onda mais
curtos. Particularmente nas últimas décadas, também tem sido associado a
sentimentos de saúde, bem como a produtos orgânicos, criativos ou
ecologicamente corretos. É importante lembrar que, nos Estados Unidos, o
verde está irrevogavelmente ligado ao dinheiro e à riqueza, sendo a cor da
moeda norte-americana. No entanto, essa associação pode não ser tão forte
em outras culturas.
Amarelo
O amarelo é brilhante, intenso e chama rapidamente a atenção, mas pode
causar fadiga visual se usado por muito tempo ou em excesso. A maioria
das pessoas associa essa cor ao brilho e ao calor devido à sua conexão com
o sol e a luz solar. No entanto, dentre as cores mais usadas, é considerada a
que gera mais fadiga ocular. Usá-la como plano de fundo em monitores ou
em materiais impressos pode causar fadiga ocular. Na melhor das hipóteses,
o amarelo funciona bem para estimular sentimentos positivos – como
quando alguém vê os arcos dourados do McDonald’s à distância e sabe que
sua fome pode ser saciada em breve. Também é conhecido por aumentar o
metabolismo.5 No entanto, em grandes quantidades, como em uma sala
pintada de amarelo, pode resultar em mais frustração e raiva. Como os
olhos veem primeiro o amarelo, recomenda-se usar essa cor para estimular
as compras, já que é necessário capturar a atenção do cliente rapidamente
em meio às várias outras distrações das lojas de varejo.
Roxo
O roxo é uma cor que possui grande singularidade, pois é utilizada com
menor frequência do que a maioria, mas é considerada majestosa,
misteriosa, imaginativa e intrigante – sem apresentar muitos aspectos
negativos. A origem do roxo como uma cor real e régia remonta aos tempos
antigos, quando o corante roxo fenício – bastante raro e extremamente caro
– estava disponível somente para a aristocracia da época. Esse legado
perdurou por milênios, a ponto de a púrpura real – uma tonalidade do roxo
– se tornar uma cor derivada amplamente conhecida. Tanto na Eneida de
Virgílio quanto na Ilíada de Homero, Alexandre, o Grande, e os antigos reis
do Egito são retratados vestindo túnicas roxas. Nos tempos mais recentes, a
falecida Rainha Elizabeth II costumava vestir a cor roxa após sua coroação
em 1953. Essa cor também está associada à sabedoria, espiritualidade e
bravura, embora em partes da Europa seja usada para simbolizar luto e
morte. Nas forças armadas dos Estados Unidos, o Purple Heart (em
português, Coração Púrpura) é uma das maiores honras que um soldado
pode receber, simbolizando bravura e coragem. Sua história remonta a
George Washington, que criou o Distintivo de Mérito Militar em 1782.
Marrom
Embora a maioria das pessoas considere a cor marrom estranhamente
desagradável, ela tem seus usos gerais. O conceito de floresta associado ao
marrom invoca ideias de força, segurança e natureza, mas, por outro lado,
também pode trazer à mente isolamento, tristeza e solidão. Existem muitas
marcas populares que utilizam a cor marrom em seu marketing, incluindo a
mundialmente famosa UPS, com outras que podem fazer seu estômago
roncar, como M&Ms e Hershey’s.
Laranja
Assim como o amarelo, o laranja, ao ser usado em excesso, faz com que as
pessoas passem a odiá-lo por estar em toda parte. No entanto, quando usado
com moderação, é uma cor enérgica, inovadora e que causa entusiasmo,
frequentemente usada para destacar novos negócios, bem como em
ambientes tropicais em que o sol e a felicidade são protagonistas. Sendo
uma cor secundária derivada do vermelho e do amarelo, o laranja tende a
simbolizar muita emoção e entusiasmo. Também tem um alcance variado,
sendo associado à estação do outono com folhas que mudam de cor,
abóboras e Halloween, bem como a sentimentos saudáveis de primavera e
verão, frutas cítricas frescas e pôr do sol.
Rosa
Embora os papéis de gênero estejam continuamente sendo redefinidos no
século 21, a maioria das pessoas associa o rosa a todas as coisas femininas,
incluindo amor, bondade e romance. A presença do rosa em uma sala
geralmente significa que há um bebê a caminho e pode simbolizar efeitos
calmantes e estimulantes. Curiosamente, o rosa também já foi usado como
um efeito de psicologia reversa. Algumas equipes esportivas pintavam o
vestiário dos visitantes de rosa para abalar o estado de espírito naturalmente
agressivo e confiante de seus adversários!6 Além disso, ser alegre e criativo
também são estados de espírito que giram em torno do rosa.
Cinza
O cinza é uma cor útil em visualizações de dados, pois pode ser usado para
ilustrar detalhes de suporte, ajudando a destacar as cores de seus elementos
mais importantes e tornando mais fácil para o leitor distinguir informações
importantes. Exemplos de detalhes de suporte incluem o eixo, marcas de
escala, anotações menos importantes ou simplesmente pontos de dados que
não transmitem a mensagem principal. No cristianismo, o cinza é a cor das
cinzas e pode ser interpretado como um símbolo bíblico de luto e
arrependimento. É também a cor usada por monges e representa modéstia e
humildade. Além disso, em muitas culturas é relacionado aos idosos devido
à sua associação com cabelos grisalhos.
Por que as pessoas nem sempre veem a mesma
cor?
Um dos maiores fenômenos virais da última década ocorreu em 2015,
quando uma fotografia de um vestido apareceu nas redes sociais
acompanhada da pergunta: “Este vestido é azul e preto ou branco e
dourado?” (Figura 1.17). Parecia uma pergunta bizarra para quem olhasse
para a foto, mas ainda mais bizarro era a expressão no rosto das pessoas ao
notar quando seus amigos, familiares e colegas de trabalho olhavam para a
foto e viam uma peça de roupa com cores completamente diferentes das que
eles viam. O vestido foi comprado pela mãe de uma noiva na pequena ilha
de Colonsay, na Escócia. Ao postar a foto do vestido em sua página do
Facebook, ela desencadeou um debate caloroso entre os participantes da
festa de casamento, que depois se espalhou por toda a ilha, e,
aparentemente, para todo o mundo! Em menos de um dia, o debate virou
um artigo no Buzzfeed que gerou 673.000 visualizações, e um artigo na
Wired que alcançou 32,8 milhões de visitantes únicos. Quando a famosa
cantora Taylor Swift comentou sobre a foto, seu tweet foi curtido
154.000 vezes e retuitado 111.000 vezes.
Figura 1.17: Um vestido que parece ser de cores diferentes – branco e dourado ou azul e preto.
Então, qual era a cor do vestido? Bem, durante a festa de casamento,
descobriu-se que o vestido era azul e preto, o que confundiu alguns
participantes e muitos usuários da internet. Bevil Conway, um
neurocientista do Wellesley College que estuda visão e cores, afirmou que
essa discrepância em relação à cor do vestido foi devido ao nosso sistema
visualtentando descontar o viés cromático. Algumas pessoas
menosprezaram o lado azul e viram o vestido como branco e dourado,
enquanto outras desconsideraram o lado dourado e viram azul e preto.
Isso ocorre com mais frequência do que se imagina e parte do problema
está em um recurso que editores de fotos e fotógrafos usam, chamado
balanço de branco, que remove as tonalidades de cor de um objeto que é
fisicamente branco, de modo que ele permaneça branco na imagem. No
entanto, o balanço de branco muda todas as cores, não apenas os objetos
brancos. Outra razão mais biológica é que as pessoas têm diferenças na
forma como enxergam as cores, fazendo com que observem diferentes
nuances, sombras e tons ao visualizar um objeto. É por isso que a confusão
foi grande: ambos os lados pensam que estão certos e ficam perplexos
quando as pessoas afirmam ver algo que vai contra o que seus próprios
olhos estão lhe dizendo.
Além disso, existem outras razões pelas quais as pessoas não veem a
mesma cor, como a deficiência de visão de cores – ou “daltonismo” –, um
tópico que abordaremos em um capítulo mais adiante.
Resumo
Este capítulo abordou alguns conceitos importantes sobre como vemos as
cores. A seguir, discutiremos como usar cores intencionalmente para o
storytelling de dados. Usaremos o que aprendemos sobre teoria e psicologia
das cores para desenvolver visualizações de dados eficazes.
1 N.T.: A sigla em inglês ROY G. BIV é usada como mnemônico para lembrar as cores do espectro
de luz visível, em ordem de frequência crescente: Red (Vermelho), Orange (Laranja), Yellow
(Amarelo), Green (Verde), Blue (Azul), Indigo (Anil) e Violet (Violeta).
2 Imagem adaptada da Cleveland Clinic.
3 Cecile Jordan, “Color Psychology: How Color Influences Opinions About Your Brand,” Beyond
Definition, https://oreil.ly/eUyYt.
4 Kendra Cherry, “The Color Psychology of Red,” Verywell Mind, https://oreil.ly/LhP5A.
5 Kendra Cherry, “The Color Psychology of Yellow,” Verywell Mind, https://oreil.ly/v79J0.
https://oreil.ly/eUyYt
https://oreil.ly/LhP5A
https://oreil.ly/v79J0
6 Kabir Chibber, “Sports Teams Think the Color Pink Can Help Them Win,” Quartz,
https://oreil.ly/qawAg.
https://oreil.ly/qawAg
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Visualização e storytelling de dados
Assim como em outras revoluções anteriores, podemos aprender muito com
os dados. Eles são capazes de transferir informações abstratas em algo
concreto e produzir resultados poderosos. Os dados são definidos como
informações factuais – como medições ou estatísticas – que servem como
base para raciocínio, discussão ou cálculo. Além disso, podemos defini-los
como informações em formato digital que podem ser transmitidas ou
processadas.1
Os dados se tornam mais úteis quando são transformados em
visualizações ou usados para contar uma história. O storytelling de dados é
a capacidade de comunicar insights de um conjunto de dados de forma
efetiva usando narrativas e visualizações. Essa técnica pode ser usada para
contextualizar os insights de dados e inspirar ações do público. As cores
também podem ser muito úteis quando se tenta destacar informações em
visualizações de dados.
No storytelling de dados, as cores ajudam a definir o tom da história e a
reforçar uma mensagem exclusiva para as visualizações subjacentes. Elas
ajudam a criar uma atmosfera específica que pode transformar uma simples
visualização de dados em uma história emocionante.
Neste capítulo, abordaremos o conceito de visualização de dados,
explorando diferentes métodos para retratar informações, como séries
temporais, frequência, relacionamentos, redes e muito mais. Você aprenderá
sobre storytelling de dados e os tipos de cores que podem ser utilizados para
fornecer insights (como cores divergentes, sequenciais e categóricas).
O que é visualização de dados?
Visualização de dados é a prática de transformar insights obtidos a partir da
análise de dados em números, gráficos, tabelas e outros elementos visuais
para torná-los mais fáceis de serem absorvidos, entendidos, aprendidos e
utilizados. Trata-se da representação gráfica dos dados, que possibilita
capturar o que foi coletado, aprendido e revelado, para que seja aproveitado
e utilizado não apenas no momento em que é revelado, mas também no
futuro.
A visualização de dados pode ser considerada tanto uma ciência quanto
uma arte, já que a forma como os dados são apresentados muitas vezes é tão
importante para a compreensão quanto as informações em si que estão
sendo exibidas. Na melhor das hipóteses, ela pega conjuntos de dados
complexos que foram compilados em diferentes intervalos de tempo e os
transforma em representações visuais muito mais fáceis de entender,
memorizar e utilizar em práticas futuras.
Vamos ver um exemplo de como a visualização de dados é mais fácil de
interpretar do que os dados em sua forma bruta. Vejamos a Figura 2.1. Os
dados à esquerda (tabela) e à direita (gráfico de linhas) são os mesmos; no
entanto, o gráfico de linhas torna mais fácil acompanhar as tendências de
leads de entrada mês a mês e visualizar sua queda em abril, bem como o
aumento em maio.
Figura 2.1: Uma tabela e um gráfico que mostram os leads de entrada mensais para 2019.
A história nos conta que o osso de Ishango (Figura 2.2) não é apenas o
primeiro uso de dados registrado na história, mas também o primeiro
exemplo de visualização de dados. Em 1960, arqueólogos que trabalhavam
em um sítio pré-histórico de tribos paleolíticas, localizado na região que
hoje é Uganda, fizeram uma descoberta surpreendente. Um bastão de
contagem – mais tarde denominado osso de Ishango – apresentava entalhes
esculpidos que os cientistas acreditam terem sido utilizados para contar o
número de suprimentos que uma tribo possuía ou para estimar quantos
recursos estavam disponíveis para serem negociados com outras tribos. Os
cálculos realizados nada mais eram do que simples somas, mas ter esses
números em mãos permitia que as tribos fizessem suposições sobre a
quantidade de alimento que tinham armazenado para o futuro e quanto
poderiam comercializar.2
Figura 2.2: O osso de Ishango que foi usado como um bastão de contagem para cálculos em tempos
pré-históricos.
A técnica deles ainda é praticada hoje por fazendeiros e empresários que
lidam com recursos naturais ou artificiais, ou seja, podemos dizer que a
“data de nascimento” da coleta e visualização de dados foi em torno de
20.000 a.C.3 Os nativos que riscavam ou esculpiam suas contagens de
suprimentos nesses ossos e paus não o faziam apenas para contar naquele
momento, mas para ter um ponto de referência ao qual retornar e utilizar no
futuro.
Em termos de realizações humanas e do poder do cérebro, a visualização
de dados é um dos desenvolvimentos mais negligenciados e subestimados
da história. Em vez de se concentrar apenas nas necessidades imediatas,
como a necessidade de criar fogo, a próxima fome ou sede, ela permitiu aos
seres humanos se concentrar no planejamento do que está por vir, tentando
tornar o futuro até então incerto mais previsível por meio da coleta e análise
de dados.
Ao longo da história, alguns dos maiores avanços na compreensão
humana foram feitos graças à visualização de dados. Um exemplo disso é a
projeção cartográfica da Terra criada por Cláudio Ptolomeu no século II
(Figura 2.3).
Figura 2.3: Projeção cartográfica da Terra (criada por Cláudio Ptolomeu).4
Ele projetou a Terra como uma esfera com linhas de latitude e longitude,
que se tornou uma referência padrão em todo o mundo por mais de
1.200 anos.
Rene Descartes cocriou a ideia de um sistema de coordenadas
bidimensionais, bem como a geometria analítica, que influenciou
fortemente a aparência da maioria das tabelas e gráficos de hoje.5 Pierre de
Fermat e Blaine Pascal se uniram para impulsionar esse trabalho por meio
do uso da estatística e da teoria da probabilidade, que são os alicerces de
como conceituamos os dados no mundo moderno.6 De acordo com
cientistas de dados, a quantidade atual de dados produzidos é de
2,5 quintilhões de bytes de dados por dia7, ou seja,
2.500.000.000.000.000.000.A Figura 2.4 demonstra a quantidade de dados
que criamos e aponta que 90% dos dados do mundo hoje foram criados
apenas nos últimos dois anos! Para ajudá-lo a visualizar esse cenário,
imagine preencher 10 milhões de discos Blu-ray com dados. Se você
empilhar esses discos uns sobre os outros, acabará tendo a altura de quatro
Torres Eiffel!
Figura 2.4: A enorme quantidade de dados que criamos diariamente.8
Derivando significado dos dados
Principalmente quando se trabalha com grandes conjuntos de dados, a
visualização é totalmente necessária para que os dados sejam utilizados por
qualquer pessoa, e não apenas por cientistas de dados. Sem essa
visualização, seria difícil quantificar e aplicar os dados de maneira eficaz, e
a informação fornecida pelos dados poderia rapidamente se tornar
ultrapassada se apresentada em outro formato.
No setor de negócios e em outras áreas, a capacidade de identificar
tendências e padrões nos dados e utilizá-los para mudar comportamentos e
planejar o futuro é um dos aspectos mais valiosos da análise de dados.
Conforme os dados se tornam cada vez mais comuns e os conjuntos de
dados se tornam mais complexos, a habilidade de visualizar e compreender
os dados de forma precisa se tornou essencial para qualquer negócio bem-
sucedido.
Até mesmo os próprios analistas de dados nem sempre conseguem
capturar o significado e visualizar as revelações envolvidas no processo de
análise sem o uso de estímulos visuais. Processos como aprendizado de
máquina (Machine Learning, ou ML) e outras formas de inteligência
artificial (Artificial Intelligence, ou AI) podem identificar tendências
ativamente e transformá-las em insights a serem implementados. No
entanto, se o componente humano dessa equação não for capaz de
compreender o que está sendo visto e o que pode ser feito em relação aos
dados, todo o processo perde sua relevância.
Nossas máquinas estão aqui para nos auxiliar, não para tomar decisões.
Seus insights não são a palavra final, mas funcionam como se fossem o
resultado de trabalho de um analista extremamente ágil, que podem reduzir
significativamente o tempo gasto na análise dos dados – algo que nossos
colegas da geração passada teriam dificuldade em acreditar. Nas aulas de
estatística, somos ensinados a ler números brutos e obter informações a
partir deles. Ver padrões em uma planilha ou em uma tabela do Excel exige
habilidade, mas é possível – e até mesmo essencial – para entender
antecipadamente como as tendências e os padrões se desenvolvem.
Para alguém que deseja ingressar na análise de dados como profissão, essa
é uma habilidade essencial. Da mesma forma que é recomendado que um
aspirante a fotógrafo comece com uma câmera de filme e aprenda a revelar
negativos em uma sala escura para entender o processo básico da fotografia
e como as coisas se juntam para formar essa habilidade técnica; o
conhecimento do processo básico de análise de dados é crucial. No entanto,
nem todos precisam compreender esse processo. Um fotógrafo renomado
não solicita mais ao seu editor que o acompanhe em um quarto escuro de
fotografia a fim de examinar uma única imagem com uma lupa sob uma luz
vermelha para aprová-la. Em vez disso, ele usa câmeras digitais e transmite
imagens por meio de texto ou e-mail para obter a aprovação em segundos.
Da mesma forma, analistas e cientistas de dados não apresentarão
50 páginas impressas na mesa do CFO de sua empresa, solicitando a ele que
examine os dados brutos para identificar tendências. Em outras palavras,
não podemos mais esperar que o CFO seja capaz de identificar a tendência
de um determinado produto que não esteja mais vendendo e,
consequentemente, deduzir que deve ser retirado da rotação normal de
estoque da empresa. Em vez disso, são os analistas de dados que devem
pegar os dados brutos e construir um gráfico ou outra representação visual
que permita aos líderes de nível C visualizar facilmente a redução nas
vendas ao longo de alguns meses ou um ano em comparação com o
aumento de outros itens, a fim de estabelecer o padrão que forma o insight
sobre o que deve ser feito a seguir.
No mundo dos negócios, a compreensão é o grande equalizador para que
todas as partes interessadas importantes ou tomadores de decisão de uma
empresa possam estar na mesma página e analisar os problemas com as
mesmas lentes.
Falando a mesma língua
Uma das coisas mais frustrantes nos negócios é quando equipes diferentes
sentem que estão falando outra língua ao tentar se comunicar com outras
equipes e com a administração de sua empresa. O departamento de vendas
tem um termo específico para todas as suas métricas, o de publicidade tem
outro, assim como o de logística e o de contabilidade. Essa falha na
comunicação pode levar a consequências enormes que nem sempre são
percebidas no momento. Pode ser que tendências que têm grande
importância para o departamento de pesquisa e desenvolvimento não sejam
registradas como tal para vendas e marketing, e vice-versa.
A linguagem comum em todas essas áreas são os dados – números que
não podem ser mal representados por diferentes escolhas de termos. Tabelas
e gráficos cuidadosamente projetados e outras representações quebram as
barreiras da comunicação e garantem que o verdadeiro significado dos
dados seja exibido para ser compreendido por todos.
O poder da visualização de dados
Quais são as vantagens de compreender dados e poder visualizá-los? Tudo
começa com o óbvio: nossos olhos são naturalmente atraídos por cores e
padrões. Basta olhar para o brinquedo favorito das crianças ou para
materiais educacionais para percebermos que, desde o momento em que
chegamos a este mundo, somos atraídos por esses conceitos.
Nossos olhos filtram informações rapidamente para nossos cérebros, à
medida que vemos diferentes representações de cores e linhas simbolizando
diferentes significados, entre outras coisas. Com a visualização de dados,
não só somos capazes de captar rapidamente padrões, como também
identificamos valores discrepantes mais facilmente. Quando vemos um
gráfico de pizza (Figura 2.5) mostrando as contribuições para o nosso
evento anual de arrecadação de fundos, com três fatias razoavelmente
iguais, mas uma pequena faixa representando doações da câmara de
comércio local, podemos apostar que sempre que vemos o emblema da
câmara em algum lugar ou falamos com um de seus membros, nossos
cérebros imediatamente remetem para aquela pequena faixa de doação mais
baixa.
Cada conjunto de dados conta uma história, mas, quando você utiliza o
poder da visualização, essa história passa a ter um objetivo conhecido por
todos que a visualizam.
Nota: A visualização de dados tem o poder de unir as pessoas, colocando todos na mesma
página e no mesmo estado de espírito, seja na sala de conferências, na sala de reuniões ou em
uma chamada de vídeo virtual.
Figura 2.5: Gráfico de pizza mostrando as contribuições anuais de uma arrecadação de fundos.
Ela pode remover o ruído de fundo de grandes conjuntos de dados,
deixando apenas os pontos mais importantes destacados para o público-
alvo. Isso é especialmente importante na era do big data. Quanto mais
dados houver, maior será a chance de ruídos e valores discrepantes
interferirem nos conceitos centrais do conjunto de dados.
Às vezes, os conhecidos gráficos de pizza e de barras, que todos
aprendemos na escola quando crianças, nem sempre são as melhores
representações para os conceitos complexos que tentamos simplificar no
mundo dos negócios. Essa é uma das razões pelas quais nos referimos à
visualização de dados como uma arte e uma ciência. Os analistas de dados
precisam ser capazes de usar a forma e o formato adequados para aproveitar
os dados que estão compartilhando, tornando-os acessíveis para o público-
alvo e representando verdadeiramente o objetivo desse conjunto de dados.
Uma visualização simples demais e sem graça é tão arriscada quanto uma
visualização muito complexa e técnica. Lembre-se: a menos que você saiba
como montar visualizações de dados complexas adequadamente, o melhor
conselhoé mantê-las simples.
O que é storytelling de dados?
O storytelling de dados é uma maneira eficaz de fornecer respostas à sua
equipe e aos seus leitores com um mínimo de tempo e esforço da parte
deles. À medida que tudo se torna mais digital, surgem cada vez mais
painéis, planilhas e outras ferramentas de inteligência de negócios. O
problema resultante em ter todas essas formas de visualização é que,
embora painéis e planilhas sejam ótimos para informar o que aconteceu,
não são tão bons em explicar por que isso aconteceu.
Resumindo, a necessidade de intervenção humana em relatórios manuais e
manipulação de dados retarda o processo de comunicação sobre quais dados
estão sendo encontrados em uma organização.
Embora existam inúmeras ferramentas excelentes capazes de apresentar
dados em tabelas e gráficos, elas carecem de um componente extremamente
importante de uma narrativa – comunicar de maneira mais eficaz e eficiente
as informações e insights principais.
O storytelling de dados é um método de comunicar informações
personalizadas para um público específico e oferecer uma narrativa
convincente para provar um ponto, destacar uma tendência, fazer uma
venda, entre outros. Compartilhar histórias para compartilhar informações é
uma tradição humana que remonta aos nossos distantes ancestrais reunidos
em torno de uma fogueira ou pintando figuras nas paredes das cavernas.
Existem muitas evidências científicas que mostram a narrativa como a
forma primária de como o conhecimento foi transmitido de um grande
grupo de pessoas para outro, e como histórias, tradições e mitologia foram
passadas de uma geração para outra. É possível visualizar uma linha do
tempo sobre essa evolução no artigo “The History of Storytelling in 10
Minutes”, de Matt Peters, disponível em https://oreil.ly/4amoQ.
A chegada do storytelling de dados nos permite adicionar uma perspectiva
humana aos conjuntos de dados e transmitir emoção e intuição de forma
eficaz. O storytelling de dados combina três componentes críticos –
narrativa, ciência de dados e visualizações – para criar não apenas gráficos
coloridos, mas verdadeiras obras de arte que contam uma história completa
com começo, meio e fim.
Boas histórias de dados possuem três componentes principais: dados,
narrativa e recursos visuais. Na Figura 2.6, podemos ver um diagrama
montado por Brent Dykes que ilustra bem isso.
Figura 2.6: Os componentes de um storytelling de dados eficaz.9
A parte dos dados é bastante óbvia – eles devem ser precisos para que os
https://oreil.ly/4amoQ
insights corretos sejam alcançados. A narrativa deve dar voz aos dados em
linguagem simples, transformando cada ponto de dados em um personagem
da história com sua própria história para contar. Os recursos visuais são a
parte mais crucial. Eles devem nos permitir encontrar tendências e padrões
em nossos conjuntos de dados e fazê-lo de maneira fácil e específica. A
última coisa que queremos é que os pontos mais importantes fiquem
perdidos em linhas e colunas.
Conforme afirmou Stephen Few, um renomado especialista em
visualização de dados, “Os números têm uma história importante para
contar. Eles confiam em você para dar a eles uma voz clara e
convincente”.10 Portanto, se você tiver um insight que deseja compartilhar, a
melhor maneira é fazê-lo na forma de uma história de dados.
Tipos de visualizações de dados
Há vários métodos disponíveis para representar dados. Vamos discutir
alguns dos usos mais conhecidos da visualização de dados.
Mudanças ao longo do tempo
Esse é provavelmente o método mais simples de ensinar e aprender, mas
não é menos valioso por causa disso. Vejamos um exemplo. Crianças
conseguem traçar dados com base em quantas barras de chocolate
venderam na cantina da escola ao longo de uma semana para determinar em
quais dias devem estocar mais e em quais dias podem fazer novos pedidos
sem perda de receita. Elas veem que mais crianças estão comprando doces
na terça e na sexta – terça-feira porque todos se lembram dos doces na
segunda-feira, mas só terão dinheiro após voltarem para casa ao final do dia
e pedirem a seus pais, e na sexta-feira porque é o dia de lanche
compartilhado, além de ser uma maneira divertida de se preparar para o fim
de semana.
As empresas podem mapear a popularidade de certos itens ao longo de um
trimestre, ano ou década para ver quais eventos históricos estão
influenciando suas vendas e como se preparar para eles no futuro.
Por exemplo, uma rede hoteleira pode planejar sua queda na receita
durante os anos em que os preços da gasolina dispararam – como em 2008,
quando as tensões no Oriente Médio e o relacionamento conflituoso dos
Estados Unidos com a Argentina fizeram o preço da gasolina sem chumbo
no mercado interno subir para 4 dólares por galão. Com menos norte-
americanos fazendo viagens longas e o preço do combustível de aviação
subindo vertiginosamente, as companhias aéreas aumentaram seus preços e
reduziram a flexibilidade de quanta bagagem cada pessoa poderia trazer.
Como resultado, pouquíssimos norte-americanos viajaram naquele verão e
as reservas de hotel despencaram.
Embora esses números possam impactar algumas pessoas, um gráfico de
barras com uma série de linhas coloridas longas e vibrantes para cada ano
anterior a 2008, seguido de uma grande queda no número de reservas e o
número correspondente de dólares ganhos em 2008, pode chamar mais a
atenção e obter uma reação mais imediata de quem visualiza o gráfico. A
recuperação que se segue apenas atenua o dano causado, mas não resolve o
problema caso ocorra novamente.
Observar essa visualização (Figura 2.7) ajuda as pessoas a se
concentrarem em resolver o problema: a partir de qual preço da gasolina
nossa receita começará a ser afetada negativamente? Quais são os
indicadores de que isso pode se repetir no futuro? Como não podemos
controlar o preço da gasolina, que outras medidas podemos tomar para
combater a queda na receita quando ocorrer outro aumento no preço do
combustível?
Figura 2.7: Preços médios da gasolina nos últimos 20 anos (gráfico à esquerda) e evolução anual da
receita hoteleira (gráfico à direita).11
Determinando a frequência
Determinar a frequência é outro método básico – porém poderoso e ainda
relevante – de compreender os dados por meio de visualizações,
especialmente quando está associada ao tempo. Se você já levou seu carro a
um lava-rápido, é provável que já tenha sido perguntado se gostaria de fazer
parte de um clube de associados exclusivo, no qual, por uma taxa mensal
fixa, você pode lavar seu carro um número ilimitado de vezes. A maioria
das pessoas recusa a oferta, mas alguns – sempre à procura de um bom
negócio – acabam aceitando. Agora, imagine essa situação pela ótica de um
analista de dados em uma rede de lava-rápidos, que percebe que a maioria
dos clientes leva seus carros para serem lavados com frequência bastante
irregular – a maioria não mais do que uma vez por mês –, e alguns ainda
menos frequentemente – geralmente quando há um cupom de desconto ou
quando estão prestes a fazer uma viagem longa ou acabaram de voltar de
uma.
A análise dos dados mostrou que existe uma pequena porcentagem de
clientes que frequentam os lava-rápidos algumas vezes por mês, e, quando o
fazem, tendem a gastar mais dinheiro com bebidas, salgadinhos, acessórios
para carros e vários outros souvenirs, como adesivos de para-choque,
chaveiros etc. Sabendo disso, o ideal seria criar um programa que
incentivasse mais visitas por mês de mais clientes, pois os dados mostram
que, quando as pessoas vão ao lava-rápido com mais frequência, gastam
mais dinheiro.
Ao apresentar essas informações em visualizações, o analista pode
mostrar ao gerente do lava-rápido que oferecer um programa de “lavagem
ilimitada” por uma taxa fixa atrairá mais clientes para o clube devido aos
benefícios de taxa gratuita/reduzida, e terá a chance de gerar mais receita
com base nos gastos extras dos clientes.
Como pouquíssimas pessoas vão ao lava-rápido mais de duas vezes por
mês, a empresa não perderá quase nada em termos