El cuidado de los mayores en el foco

Para la cuarta práctica de la materia decidí focalizar las bases de datos a emplear en el cuidado y atención sanitaria a los mayores. Obviamente utilicé datos a nivel nacional y también a nivel europeo, los primeros fueron extraídos del INE, mientras que los el segundo y tercero de Eurostat. Las bases de datos tienen como temática:

• El cuidado de personas mayores o personas con dolencias crónicas según sexo, grupo de edad y nivel de estudios. En este caso la limpieza fue sencilla puesto que lo único que tuve que hacer fue eliminar aquellos datos irrelevantes para la presentación a realizar, en este caso eliminé las cifras que no guardasen relación con el cuidado a mayores, así como las cifras totales.

Limpieza- Cuidado de personas mayores o personas con dolencias crónicas según sexo, grupo

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• Uso de los servicios de atención domiciliaria por personas con dificultad grave en las actividades de cuidado personal, desglosado por sexo y edad (55 años o más). En lo que respecta a estos datos cabe remarcar que fueron los más complicados de tratar puesto que Eurostat no ofrece tantas posibilidades de selección y personalización previa de la información como el INE.

Lo primero que hice fue descargar los datos de Eurostat por separado en lo que respecta a las variables de población (total de población, hombres y mujeres), así como las cifras relacionadas con los grupos de edad; para luego integrarlos en el mismo Excel (primera hoja del archivo de trabajo). Una vez completado esto seleccioné 19 países de la Unión Europea teniendo en cuenta su peso y cercanía respecto a España para finalmente volcar los datos de cada uno consiguiendo así reducir la tabla original de forma significativa.

Limpieza- Solicitantes de servicios de atención domiciliaria en la Unión Europea

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• Necesidades insatisfechas a la hora de realización de un examen médico por sexo, edad, motivo principal declarado y nivel de educación. En el manejo de esta base de datos me resultó más sencilla que la anterior puesto que lo único que hice fue, aplicar el mismo filtro de países que en la base anterior y acotar los periodos anuales a los últimos 5 años (de 2015 a 2020). Además en este caso decidí emplear sólo las variables relacionadas con los mayores de 65 años, así como aquellos casos cuya causa de descontento fuese la falta de dinero (cuestión que marcará la diferencia en países con sanidad pública y privada, además de su riqueza).

Limpieza- Necesidades insatisfechas de examen médico autoinformadas

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Trabajo infográfico en Flourish

• Hierarchy: Originalmente este gráfico lo comencé a trabajar sobre el modelo de círculos pero terminé abandonando esta idea ya que los títulos de las secciones en algunas partes se tapaban entre sí entorpeciendo la lectura y comprensión de la visualización. Por su lado la opción de Sunburst se adaptaba perfectamente a mis necesidades. El único cambio que le apliqué de uno a otro fue borrar las cifras de "total" de las secciones de hombre y mujer puesto que, en el caso de la opción final, quedaba repetitivo.

Además decidí aplicar un filtro para poder apreciar la gran diferencia existente entre los géneros, puesto me parece la variable más relevante pero la que menos peso visual tiene en la radial ya que el grupo de edad y del nivel de estudios ya tienen un lugar señalado en la infografía (nivel 1 y nivel 2). Motivo por el que también los grupos de edad no presentan un pop-up.

• Scatter: En el caso de esta herramienta el proceso compositivo me resultó mucho más tedioso y complicado. En primer lugar moldeé la sección de 'Data' viéndome obligada a repetir cada país tres veces para poder abordar los diferentes grupos de edad de cada uno. Algo que en un inicio me resultó complicado de entender. En siguiente lugar modifiqué los pop-ups y toqué la forma de visualización de los números (% en el caso de la población total) así como su formato decimal. Con todo, las cifras de los pop-ups de hombres y mujeres quedaron en nomenclatura normal, complicación que decidí atajar cambiando el título de las celdas y añadiendo a estas un signo de tanto por ciento.

Del mismo modo que en el anterior ejemplo puse un filtro, siendo en este caso doble, uno que facilita la navegación por cada país y otro que la facilita por área geográfica para que el usuario pueda comparar países con características similares.

• Line chart race como libre elección: Para la última visualización decidí emplear una tercera base de datos que contase con el elemento temporal para poder explorar las opciones de infografía que tenía para ofrecer Flourish a este respecto. Finalmente mi elección fue line chart race ya que me pareció muy interesante el movimiento que tenía por ofertar, al final personalicé un poco estos y una vez iniciada la reproducción aparecen los datos de 2018 a 2020.

En relación a los datos no hubo grandes complicaciones, aquello que me demoró más fue la caracterización de las banderas de cada país en las celdas de datos, así como la modificación de los colores de las líneas para que estas fueran acordes a la bandera de cada territorio en orden a buscar harmonía visual en la infografía.

fDe nuevo añadí un filtro, esta vez sólo sobre las diferentes regiones de Europa ya que la visualización al completa puede presentar problemas de comprensión; sobre todo en los países del inferior del gráfico ya que presentan cifras muy similares, motivo por el que en la opción "scores" las líneas están muy próximas entre sí.