Uma introdução aos pequenos múltiplos

Múltiplos pequenos - coleções de gráficos pequenos (obviamente) em que as mesmas variáveis são plotadas em cada gráfico, mas os dados em cada gráfico são condicionados com base em outra variável (ou duas) - podem ser usados para fins semelhantes, com algumas vantagens e algumas desvantagens.

No meu último artigo, argumentei que ainda há um lugar para GIFs na visualização de dados na web. Um GIF pode ser usado para ilustrar como uma medida ou medidas mudaram ao longo do tempo ou variam com base em uma terceira variável categórica.

Aqui está o GIF das mudanças na população ao longo do tempo do meu artigo anterior (os dados vêm do Banco Mundial):

Esse GIF tem 54 quadros separados. Não é particularmente prático criar um pequeno gráfico múltiplo com 54 gráficos separados, mas ainda podemos ter uma boa ideia das mudanças que ocorrem "amostrando" os dados a cada seis anos:

Obviamente, você pode navegar pelo pequeno layout múltiplo à vontade. Você pode ver claramente o rápido aumento da população do México, por exemplo. Você pode ver que a população praticamente dobrou de pouco mais de 50 milhões em 1972 para pouco mais de 100 milhões em 2002. Para obter esse tipo de informação do GIF, você deve manter os detalhes na memória de trabalho enquanto espera que os quadros progridam.

No entanto, acho que o GIF torna as mudanças mais sutis mais óbvias. As "oscilações" (pequenos aumentos e diminuições) na população alemã que são fáceis de ver no GIF estão ausentes do pequeno gráfico múltiplo. Isso não é apenas por causa da resolução temporal mais baixa. Mesmo que houvesse um gráfico para cada ano, o pequeno tamanho de cada gráfico e a distância entre eles significariam que as pequenas e sutis oscilações provavelmente passariam despercebidas.

No artigo sobre GIFs, também fiz referência a um gráfico anterior que criei usando os mesmos dados, uma variante do gráfico de inclinação:

Desconstruir essa visualização dos dados em gráficos de linhas separados e, em seguida, criar um quadro GIF para cada país não foi particularmente útil. Mas e se criarmos um pequeno gráfico múltiplo? Fiz isso abaixo, omitindo a Austrália (de forma bastante arbitrária) para facilitar o uso de uma grade de 3 por 4.

Isso é mais útil do que a versão GIF. É, por exemplo, muito mais fácil comparar países que não são espacialmente adjacentes neste gráfico do que comparar países cujos quadros não eram temporalmente adjacentes no GIF. Mas ambos parecem inferiores à variante slopegraph que nos permite ver cruzamentos de linha (indicando mudanças na classificação da população) e mais detalhes nas oscilações populacionais (como a da Alemanha) devido à maior extensão vertical. No entanto, os dados de outros países podem não corresponder tão bem ao projeto básico do slopegraph. Como mencionei anteriormente, os slopegraphs frequentemente sofrem de problemas envolvendo rótulos sobrepostos. Isso não é um problema com a pequena configuração múltipla.

Outra razão pela qual a variante slopegraph funciona bem no exemplo anterior é porque temos apenas uma linha por país, mostrando a população. Se tivermos mais de uma linha por país (ou outra variável categórica), esse design não faz mais sentido. Mas um pequeno design múltiplo pode se destacar em tal situação.

O gráfico abaixo mostra as estimativas brutas da taxa de natalidade e da taxa de mortalidade bruta (novamente do Banco Mundial) para uma seleção (bastante arbitrária) de nove nações do G-20.

A partir dessa figura, podemos ver toda uma gama de histórias de dados interessantes (e, infelizmente, frequentemente sombrias e deprimentes) sobre países individuais, como:

• O aumento da taxa de natalidade e a queda na taxa de mortalidade na China dos anos 1960 após o fim do período do Grande Salto Adiante;
• O aumento, a partir de meados da década de 1990, da taxa de mortalidade na África do Sul devido à epidemia de AIDS e o declínio nos últimos anos, à medida que os medicamentos antirretrovirais se tornaram mais amplamente disponíveis;
• The hinoeuma year (1966) in Japan.

Ao mesmo tempo, a figura nos permite contrastar e comparar. Por exemplo, um padrão de baixas taxas de mortalidade e taxas de natalidade ainda mais baixas leva ao envelhecimento da população (pelo menos na ausência de qualquer migração significativa). Consequentemente, uma rápida leitura da figura e você provavelmente não ficaria surpreso ao saber que nos últimos anos houve preocupações com as pensões e a idade de aposentadoria na Itália, Alemanha e Japão.

Até agora, os exemplos não fizeram nenhuma distinção entre os componentes horizontal e vertical de uma pequena "grade" múltipla. Mas, como acontece com gráficos de linhas e gráficos de dispersão, podemos codificar diferentes variáveis em nossas duas dimensões diferentes. O gráfico abaixo do Scientific Visualization Studio da NASA (vale a pena baixar o arquivo TIFF de alta resolução para si mesmo) mostrando a variação na extensão do gelo no Pólo Norte codifica o ano na direção horizontal (de 1979 a 2014) e o mês na direção vertical. Cada coluna mostra como a extensão do gelo mudou ao longo do ano, enquanto cada linha mostra as mudanças de longo prazo para um determinado mês.

Mais uma vez, é importante enfatizar que a escolha do gráfico depende de onde ele será colocado e de quem o verá. Apesar de cada gráfico individual ser pequeno, uma pequena grade múltipla pode ocupar um espaço considerável. Com pequenos navegadores em telefones, isso pode ser um obstáculo significativo.