COVID-19: La data literacy è utile a tutti

Marco Cortella
Nightingale
Published in
7 min readMay 31, 2020

Le nostre vite durante la pandemia si sono intrecciate profondamente con le visualizzazioni dei dati (data visualization). Dalle infografiche che mostrano le istruzioni per il lavaggio delle mani, ai richiami ad “appiattire la curva”, la data visualization ci indica come vivere e prevedere i nostri futuri possibili.
All'aumentare del volume di open data sul COVID-19, aumentano anche i grafici e le visualizzazioni che affermano di poter decifrare, decodificare e tradurre questi dati per una migliore comprensione.

Come reazione a queste visualizzazioni dei dati della nostra vita quotidiana, i designer e gli storyteller dei dati stanno lavorando duramente per combattere i grafici che rappresentano “fake news” cercando di insegnare ai giornalisti, analisti e commentatori a creare migliori data visualization.

Abbiamo creato questo fumetto per condividere parte del loro lavoro e aiutare il pubblico a comprendere meglio le visualizzazioni dei dati sul COVID-19 che oggi affollano la nostra vita quotidiana.

La data literacy è utile a tutti
Realizzato da
Perchè la data visualization literacy è importante
La pandemia è un evento eccezionale
Confusione
Visualizzazione dati
Una maggiore consapevolezza
Indifferenza
Empatia
Il modo in cui vengono rappresentate persone, città e nazioni…
Tipi di distanziamento
Distanziamento informato
Introduzione: la comunicazione dei dati COVID-19
L’epidemia da coronavirus ha generato una quantità enome di dati.
Tuttavià, le informazioni vengono raccolte da così tanti soggetti…
Immagine infodemia
Al fine di rendere più accessibili questi dati…
Questi open data sono un’incredibile risorsa
Immagine ricercatore
Fonti dati
Titoli notizie
Rendere accessibili i dati con la data visualization
Ma con tutti questi dati che circolano…
Quanto riusciamo veramente a comprendere?
Il modo in cui i dati vengono rappresentati
Quali informazioni potrebbero mancare…
Queste sono le tipologie di domande che le persone…
Cosa sono un numeratore ed un denominatore
Molte delle statistiche che vediamo…
Come si sono diffusi i casi confermati di coronavirus
Il numeratore è ciò che si vuole contare
Il denominatore è il totale della popolazione…
Perchè il denominatore è importante
Per comprendere i tassi di letalità…
Tassi di letalità COVID-19 vs influenza stagionale negli USA
Su tutti i casi identificati di COVID-19 dai 60 anni in sù, il 6% muore
A prima vista sembrerebbe che il tasso di mortalità sia del 6%
Qual è il problema?
Non tutti i casi di COVID-19 sono stati testati o segnalati
Ciò avviene in particolare in alcuni paesi come il Regno Unito…
Sheila Bird
Chi non ha mai sviluppato dei sintomi non è contato
Per dare un senso alle statistiche…
Dateci i denominatori!
Randy Au
Improvvisamente, molte persone hanno sviluppato interesse per i denominatori
Finalmente ci si sta rendendo conto di quanto questo processo sia confuso
Che cos’è un numeratore?
Le persone vogliono saperne di più anche sui numeratori
Oltre la metà dei morti è tra gli over 80
A volte vediamo variabili che rappresentano il genere, la regione…
Philip Ball
E’ preferibile non riporre troppa fiducia nella cifre esatte
Gli scienziati non ne conoscono ancora il motivo…
Disaggregare i numeri per genere di appartenenza può aiutarci a comprendere meglio…
Andy Kirk
Quando riportiamo i dati sulla mortalità il contesto dei soggetti sfortunati…
Perchè le dimensioni di una popolazione contano
Stiamo vedendo anche tante mappe nazionali…
Catherine D’Ignazio
Il CDC mette a disposizione una mappa…
Stati per densità della popolazione
Stati per numero di casi di covid-19
Altre cose che queste rappresentazioni non mostrano…
Il problema della capacità del sistema sanitario…
Usare la data visualization per drammatizzare la pandemia
Non soltanto far vedere i numeri è importante…
I tassi di mortalità variano per età, sesso e condizione di salute
Andy Cotgreave
Percepiamo questo come valore massimo…
Troncando l’asse al 15%…
Tuttavia, accorciare l’asse fa sembrare le cifre molto grandi…
In quale percentuale le persone che hanno contratto il coronavirus muoiono?
Un altro modo di visualizzare questi dati…
Che % di persone è sopravvissuta su 44000 casi di coronavirus in Cina?
Un importante elemento della data visualization literacy…
Oltre che pensare in modo critico a come i numeri vengono rappresentati…
Kenneth Field
Coronavirus in Cina: 24 Febbraio 2020
Siamo passati da uno schema cromatico rosso ad uno blu-verde.
Coronavirus in Cina: 24 Febbraio 2020 (colorazione alternativa)
Le proiezioni non sono una scienza esatta
Molte delle data visualization che circolano sul COVID-19…
Simulazione dell’impatto
Poichè i dati disponibili variano…
Angus Loten
Le analisi dell’epidemia puntano a raccogliere tutti i dati disponibili
I dati grezzi vengono rielaborati in formati più opportuni
Zeynep Tufekci
Non credete ai modelli sul COVID-19
Neil Ferguson
Stiamo realizzando delle rappresentazioni semplificate della realtà
Invece di pensare alle proiezioni come a sfere di cristallo
Come un modo per vedere in anticipo i nostri futuri possibili
Futuri possibili
Conclusione
Appello ai media, epidemiologi e governi
E’ importante pensare a come scelte visive cambino la narrativa
La data visualization si porta dietro un’aura di certezza
Queste convenzioni possono danneggiarci
Chartable, ESRI e Nightingale
Per saperne di più sulla data visualization literacy

Il fumetto originale in inglese può essere letto qui

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Marco Cortella
Nightingale

Data visualization consultant. You can find me on twitter: @mcx83