Durante muito tempo, fazer ciência significava ter grandes percepções sobre os mecanismos da natureza. Com o desenvolvimento, a necessidade de registrar ocorrências e padrões impulsionou novas análises e algoritmos complexos. No entanto, isso também tornou a ciência apenas para algumas pessoas.
Paralelamente, o mundo estava girando em uma direção diferente. Enquanto a Internet mergulhava o mundo em uma rede interminável e atualizada, a ciência estava formando seu clube secreto de especialistas.
Foi apenas há alguns anos que os cientistas sentiram a necessidade de expor suas descobertas para atingir o público em geral.
O problema era que a lacuna era tão grande que apenas os cientistas se interessavam pela ciência.
E, pior ainda, somente os cientistas entenderiam a linguagem científica. Para o público em geral, "dados" era uma palavra sem sentido. Era inexplicável, vazia e, de qualquer forma, entediante.
O desafio era grande: como fazer com que as pessoas se interessassem pela ciência?
E a resposta foi clara: as pessoas precisam entender a linguagem científica.
A linguagem científica de que estamos falando também é conhecida como visualização de dados.
A visualização de dados é tornar as informações visuais. Isso significa apresentar seu trabalho de uma forma que outras pessoas possam entender e fazer conexões. Com isso em mente, a próxima etapa foi descobrir como fazer uma visualização de dados bem-sucedida.
Fazer uma visualização de dados bem-sucedida é apresentar informações relevantes de forma lógica e envolvente. É importante perceber que, para uma pessoa que sempre falou a linguagem científica, a visualização de dados pode não ser fácil.
Para esse fim, a ciência e o design formam uma dupla perfeita.
Enquanto a ciência fornece informações e um objetivo, o design fornece uma forma visual e uma história. Combinados, eles fornecem visualização de dados como deveria ser.
Muitas pessoas misturam a ideia de visualização de dados com a adição de qualquer material visual. Você pode contornar esse problema perguntando a si mesmo: qual é a melhor maneira de apresentar minhas descobertas? Elas seriam melhor explicadas usando uma ilustração ou um texto? Que tal um infográfico? Ou um gráfico?
Decidir como comunicar seu trabalho é uma etapa importante na visualização de dados.
Depois de concluí-lo, que tal dando o segundo passo?
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