Para a realización deste traballo número 3, a procura, manexo e visualización de datos recae, no meu caso, nun tema cuxa gravidade só pode ser comprendida e demostrada en termos númericos. Sobre a presencia de enfermidades de transmisión sexual en España hai que falar de cifras.
Foi xa neste primeiro paso no que me atopei cunha particularidade bastante significativa: a pesar de que os expertos alertan de que os casos por ETS aumentan considerablemente en España cada ano, o Instituto Nacional de Estatística só conta con rexistros do ano 2003. Datos dispoñibles na seguinte táboa:
E non se trata dun tema menor. O uso do preservativo nas novas xeracións de mozos españois reduciuse dende o 84% no ano 2003 –a data analizada- ata o 75% no 2018, e en consecuencia, o número de infeccións de transmisión sexual experimentou un incremento medio anual do 26% dende o 2013. Se ben é certo que as cifras dispostas arriba, e pertencentes ao comezo da década dos 2000, non son alarmantes, o propio Ministerio de Sanidade recoñeceu unha ‘’indiscutible’’ tendencia ascendente nos últimos anos, especialmente marcada a partir do ano 2005.
En canto ao deseño dos datos, o meu maior dilema xurdiu á hora de preparar o gráfico. A táboa cedida polo INE é clara e intelixible (de feito, non tiven que aplicarlle ningunha remodelación), dividindo os casos en sexo masculino, feminino e ofrecendo unha media de ambos. Esta separación quería mantela, e o ‘’gráfico de columnas’’ era un boceto que posibilitaba acceder a cada unha das tres opcións por separado. Pero as cores podían ir só dunha maneira, polo que se as cifras de ETS no sexo masculino son altas en Madrid van en vermello, pero se o sexo feminino presenta uns números baixos, estes non podían ir en verde, o bloque por comunidade só admitía unha cor, aínda que variasen os casos por sexo.
Deste xeito, elixín un gráfico que ensinase a diferencia entre os tres de forma sinxela, accesible cun só golpe de vista. Polo demais, Datawrapper é unha ferramenta que non provoca grandes complicacións, e que resulta unha introdución moi axeitada e útil para manexar un pouco máis os números e menos o texto, algo ao que persoalmente non estou moi afeita. Para facer un traballo comprensible con tanto dato, creo que resulta preferible que sexa o máis limpo e intuitivo posible, con cores que representen ben o significado dos datos (vermello = alerta; verde = aceptable). Niso se baseou o deseño do mapa, no que ademais está sinalado o nome das comunidades con mellores e peores datos.
O tratamento dos datos é axeitado e a súa presentación tamén, pero hai que focalizar a mellora en dous puntos: cor e etiquetas.
No relativo á cor, temos demasiada variedade no gráfico para uns datos que se moven nun rango tan pequeno (entre o 1% e o 7%, máis ou menos). Entendo que a idea é facer unha sorte de semáforo (verdes-laranxas-vermellos), pero non temos tanta amplitude de datos como para que resulte eficaz. Se te fixas, Cantabria ten un verde moi potente e é a Comunidade cos datos máis baixos. Neste tipo de mapas é a tonalidade da cor a que nos dá conta da forza dos datos. Así, habería que revisar ese rango e elixir unha desas cores…