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6 Princípios de Gestalt para Visualização de Dados

Em agosto participei de um evento da WoMakersCode, uma comunidade focada em conectar e apoiar mulheres na tecnologia. Dei uma palestra sobre conceitos e aplicação de visualização de dados, tentando descomplicar a parte teórica e sugerir melhores práticas no desenvolvimento das visualizações. Você pode ver a palestra na íntegra aqui.

Um dos temas abordados foram os Princípios de Gestalt para Visualização de Dados.

Gestalt é uma teoria da psicologia elaborada por Max Wertheimer sobre como enxergamos as coisas e como percebemos e interpretamos informações visuais. Dentre os pontos elencados, destaco 6 Princípios de Gestalt para Visualização de Dados.

1. Proximidade

Esse princípio enuncia que elementos mais próximos uns dos outros são vistos como pertencente a um mesmo grupo, quando comparados com elementos distantes – separados por um espaço maior em branco. É fácil de entender quando vemos as imagens abaixo:

Todos os pontos tem a mesma distância um dos outros. Temos a impressão que são pertencentes a um único grupo.
Aumentando o espaço em branco entre duas colunas de pontos, imediatamente assumimos que existem 2 grupos e os pontos mais próximos fazem parte de um mesmo grupo.

Esse Princípio de Gestalt para Visualização de Dados é útil para ajudar a entender e guiar para onde o usuário vai olhar a seguir e para termos em mente que o usuário terá tendência a achar que visuais próximos um dos outros seguem um mesmo contexto.

2. Similaridade

O próximo Princípio de Gestalt para Visualização de Dados é bem intuitivo. O princípio assume que elementos com um mesmo formato, cor, tamanho ou orientação são percebidos como pertencentes a um mesmo grupo.

Apesar de simples, esse princípio tem um papel extremamente relevante e impacta diretamente a eficiência da visualização. É por causa dele, por exemplo, que identificamos, sem nem pensar duas vezes, linhas ou colunas nas figuras a seguir:

Outro uso fundamental deste Princípio de Gestalt em Visualização de Dados é quando temos diferentes categorias ou banco de dados e/ou múltiplas visualizações. Assim, é importante manter as mesmas cores e padrões para cada grupo em todos os elementos visuais, de modo a facilitar a interpretação e evitar erros.

3. Fechamento

O Princípio de Fechamento indica a tendência que temos de completar ou preencher espaços de imagens e formatos para formar um elemento inteiro. Esse princípio tem relação próxima com o princípio listado a seguir. É por causa desse princípio que utilizamos apenas um eixo x e um eixo y para definir a área de gráficos.




4. Continuidade

O Princípio da Continuidade enuncia que seguimos linhas, curvas e sequências, de modo a encontrar uma relação entre elas.

Como você enxerga o espaço em branco?

Em conjunto, os Princípio de Fechamento e Continuidade podem levar a erros não intencionados, pois, ao preencher espaços faltantes, podemos alterar a informação sendo mostrada. Por isso, muito cuidado quando houver alguma falta de dados ou espaços sem informação!

E se eu te contar que a verdade é essa?

5. Envoltura

Outro Princípio de Gestalt para Visualização de dados muito simples, mas que pode deixar a mensagem a ser passada mais simples de ser compreendida. Esse princípio enuncia que vemos objetos fisicamente envoltos por algo como pertencentes a um grupo, ou relacionados, e separados de outros objetos.

Sendo assim, podemos, por exemplo, utilizar esse Princípio para destacar um conjunto de categorias:

6. Conexão

O último Princípio de Gestalt para Visualização de Dados que separei, enuncia que elementos conectados entre si por meio de cores, linhas ou outras formas são percebidos como parte de uma única unidade (ou categoria) quando comparados com outros elementos que não estão vinculados da mesma maneira. O Princípio da Conexão ajuda a representar relações.

É por causa desse princípio que gráficos de linha ou slope charts funcionam tão bem.

Dica Bônus!




Agora que já sabemos construir visualizações mais eficientes, não esqueça da integração e limpeza dos seus dados! Sem dados consistentes e confiáveis, sua visualização pode ser incrível. mas não tratá resultados expressivos. Confira algumas dicas sobre o assunto:

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