Como ya fue tratado en un post anterior, la traducción de datos numéricos en visualizaciones gráficas debe guardar ciertos cánones para no alejarse de la realidad.  Edward Tufte diseñó para contribuir al correcto diseño de visualizaciones gráficas lo que se conoce como factor de mentira, y el diagrama de barras que encabeza esta entrada puede ser analizado a la luz de lo enseñado por Tufte.

El factor de mentira es calculado como un ratio entre una medida numérica de lo representado graficamente (áreas, alturas, etc.) y una medida de las relaciones numéricas contenidas en las series estadísticas que se grafican.  Esta medida busca evidenciar las distorsiones que puede introducir la representación gráfica equivocada de una serie de cifras.  Dicho de otra forma, se trata de los ajustes gráficos que, con un cándido pero equivocado fin estético o con una pura intención de manipulación, se añaden a la representación puramente matemática y proporcional que puede ejecutarse de un conjunto de datos.

Los ejemplos provistos por Tufte son varios, y en la mayor parte de ellos puede encuadrarse la pieza comunicacional del SRI.

1. Distorsiones introducidas por datos ajenos a la serie: si lo que grafican las barras es un incremento en la recaudación tributaria, la distinción entre el período anterior al gobierno de Rafael Correa y el período de gobierno, no debería introducir variables gráficas adicionales.  En ese sentido la diferencia que se opera entre el año 2006 y el 2007, cuando se pasa de barras grises a barras de colores, etiquetas grises a etiquetas rojas, base gris de gravilla a base verde de césped (¿y de esperanza?) etc., agrega una capa de datos que distorsiona la información esencial: la variación en recaudación tributaria.  Si fuera del caso, y resulta imprescindible (como en efecto) graficar los dos períodos, bastan las líneas superiores que se agregan para graficar uno y otro período, sin distorsionar las barras, que son justamente la visualización gráfica de la serie.

    

2. Distorsiones adicionales introducidas por sobre las variables numéricas: a pocos observadores entrenados se les pasará por alto que las barras del gobierno de Rafael Correa no sólo son más altas sino que también son sensiblemente más anchas que las del período anterior.  Pero, ¿por que si el incremento está graficado (correctamente, vale reconocerlo) mediante la altura de las barras (variable cardenal vertical), se introduce además un elemento de superficie (variable cardenal horizontal) que distorsiona adicionalmente el gráfico, manipulando el sentido del mismo?

    

3. Distorsiones introducidas directamente en las variables numéricas (o en la proporcionalidad de su representación gráficas): las más aborrecibles.  En este caso se encuentran en particular las dos últimas barras del extremo derecho.  En realidad, baste una tabla de tres para identificar distorsiones en la proporción de las barras (y su incremento) respecto al incremento que pretenden graficar.  Mientras la recaudación tributaria crece 1507 millones entre 2009 y 2010, el diseñador grafica esa variación con 1,2 cm de incremento vertical.  Mientras la recaudación tributaria se incrementa en 1204 millones entre 2010 y 2011 (proyección), el diseñador gráfico se las arregla para que la variación en altura sea de 5.1 cm.