Diseñamos mapas para vivir. Aquí está quién acertó en las elecciones de 2020

Los gráficos siempre ocupan un lugar central durante una elección, y los de este año fueron especialmente creativos e informativos. Aquí están nuestros favoritos.

Diseñamos mapas para vivir. Aquí está quién acertó en las elecciones de 2020

Cada temporada electoral, los mapas y gráficos ocupan un lugar central en los principales medios de comunicación y en las redes sociales. El público está hambriento de números y comprensión, y los visualizadores de datos y cartógrafos compiten para producir su mejor trabajo en plazos ajustados, adaptando tropos familiares para mantenerse al día con desarrollos impredecibles y rápidos.



Como un estudio de cartografía y visualización de datos , seguimos el diluvio del mapa electoral con gran interés. Compartimos constantemente mapas y gráficos electorales en nuestro grupo interno de Slack, debatimos cuáles son nuestros favoritos y también observamos de cerca cuáles parecen atraer la mayor atención del público. Como puedes imaginar, tenemos opiniones. Estos son algunos de nuestros gráficos y mapas favoritos de las elecciones de 2020.

¡Tantos gráficos y mapas! [Captura de pantalla: cortesía del autor]



Antes de la noche de las elecciones

CincoTreintaOcho teníamos nuestras visualizaciones favoritas de la noche de las elecciones, como compartimos anteriormente. Todavía pensamos CincoTreintaOcho está en la cima de su juego, especialmente para el análisis de conocimientos de datos en el período previo a una elección. En 2016, el público en general se sintió quemado por los errores de las encuestas y las predicciones incorrectas de la mayoría de los expertos, pero nos gustaría señalar que FiveThirtyEight ' s modelo (que predice a Hillary Clinton con menos de tres en cuatro posibilidades de ganar) estaba menos equivocado que los otros modelos de alto perfil, algunos de los cuales le dieron una 99% de probabilidad !



Amamos como CincoTreintaOcho aprendió de la reacción del público en 2016 y puso más esfuerzo en su pronóstico para explicar mejor la incertidumbre y cómo funcionan las probabilidades. Por ejemplo, FiveThirtyEight ' La proyección de s para este año (solo un 10% de posibilidades de una victoria de Trump) era incluso más segura que en 2016, pero tuvieron especial cuidado en explicar en un lenguaje sencillo que incluso una probabilidad de 1 en 10 sigue siendo algo que puede suceder con bastante frecuencia:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

FiveThirtyEight ' s enjambre de abejas El gráfico fue quizás la primera visualización icónica de esta temporada electoral, convirtiéndose en un elemento básico de visualización de datos que un visualizador de datos lo convirtió en un disfraz de Halloween .



[Captura de pantalla: cortesía del autor]

A medida que nos acercábamos a la noche de las elecciones, nos gustó la modelo interactivo que le permite elegir ganadores en estados específicos y luego ver las probabilidades para los otros estados que se actualizan dinámicamente:



[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Esta herramienta para jugar con diferentes escenarios también nos recuerda a un clásico New York Times Caminos a la Casa Blanca visualización de 2012 y este Versión 2020 de Kerry Rodden, el árbol de decisiones del Colegio Electoral:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

La noche de las elecciones:

La noche de las elecciones, vimos a algunos amigos y colegas transmitir en vivo la visualización de datos a medida que llegaban los resultados. Ian Johnson y EJ Fox hicieron un Transmisión de dos horas (grabada en Twitch ) mezclando una transmisión en vivo de noticias de televisión con sus propias visualizaciones de datos.

Al día siguiente, Shirley Wu transmitió en vivo visualización de problemas de votación el día de las elecciones .

Y para las actualizaciones en vivo durante el conteo de las elecciones, todos teníamos curiosidad por saber cuál sería la visualización amada u odiada de 2020 de la manera La aguja desde Los New York Times Fue en 2016. Todos quedaron traumatizados por el estresante temblor de la aguja, pero aún necesitamos alguna forma de mostrar incertidumbre. El Washington Post Intenté hacer gráficos de barras (que muestran los votos que se han contado hasta ahora) complementados con una zona borrosa a la derecha de la barra, mostrando dónde es probable que termine el resultado final, en función de la demografía esperada de los votos que aún esperan ser contado. ¿Quizás este Fuzzy Bar sería el famoso visor de este año?

Oh, sí, a la gente le encantó:

Aunque otros lo encontraron un poco obtuso:

Trazando los días que siguieron

Después de que terminó la primera noche de resultados electorales, y la mayoría de las elecciones estatales fueron convocadas, nos acomodamos para varios días más de conteo de votos en algunos estados clave. Elija dinámicamente sus propios mapas de aventuras y las herramientas de modelado de escenarios se volvieron mucho menos útiles, y el panorama de los resultados restantes del Colegio Electoral podría explicarse mejor sin un mapa o un gráfico. Infografías simples como este de la BBC hizo un excelente trabajo al decirle al lector todo lo que necesitaba saber:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Entonces, durante días, todos los ojos estuvieron puestos en estos cinco estados, observando cómo los votos finales se contaban con una lentitud agonizante.

Poco sabíamos (está bien, deberíamos haber sabido) que las visualizaciones de estrellas de 2020 serían variaciones en los gráficos de líneas que muestran el cambio en los márgenes de voto a medida que se contabilizan los votos. Este año hubo muchas más papeletas de votación por correo que nunca antes, y llevaría días contabilizarlas. Mostrar resultados parciales era el nombre del juego, que era bastante diferente al de años anteriores.

Nos gustó especialmente el diseño de Visualizaciones de Bloomberg , combinando un degradado de color suave con un gráfico de líneas para mostrar el cambio en el liderazgo a medida que ingresó un mayor porcentaje de votos:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Aquí hay otra variación de Bloomberg sobre esos agradables gradientes de colores suaves, casi como si fueran senderos dejados por un grupo de caracoles que se arrastran lentamente hacia la línea de meta.

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Los New York Times tenía un conjunto similar de visualizaciones, que también nos gustó. El concepto era el mismo: ¿Cuáles son los márgenes a lo largo del tiempo y cuántos votos estimados es probable que lleguen?

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Mientras observábamos estos gráficos, todos nos convertimos en Mesas de Decisiones Electorales amateurs tratando de averiguar cuándo los patrones eran lo suficientemente claros como para tener confianza en los resultados antes de que se recibieran todos los votos. No sabemos exactamente cómo funcionan las mesas de decisión de las grandes cadenas. análisis, pero sabemos aproximadamente que están estudiando cuidadosamente las tendencias, y cuando están muy seguros de dónde aterrizarán las líneas de tendencia, pueden convocar las elecciones. Como espectadores de este año, pudimos ver esas líneas de tendencia nosotros mismos y tratar de responder las mismas preguntas. ¿Cuántos votos podrían quedar? ¿Qué porcentaje de los votos restantes necesita Biden para superar a Trump?

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Una nueva tendencia de este año fue que las personas usaran la fuente de datos de Los New York Times para desarrollar sus propias visualizaciones. Esto permitió a las personas desarrollar visualizaciones que responden a las preguntas particulares que tienen sobre los datos. Un sitio popular basado en Veces la alimentación era un hoja de cálculo de actualización en vivo mostrando precisamente el obstáculo que había que superar:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Y alguien más construyó un visualización de la alimentación del raspador :

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Pero sabiendo Cuándo la ventaja cambiaría tomaría un diagrama de dispersión y una línea de tendencia:

Todos estos intentos de trazar las líneas de tendencia fueron geniales, pero no vimos ninguno de ellos que hiciera un buen trabajo ilustrando que las líneas de tendencia serían diferentes para cada lote de boletas según sus fuentes (primeras boletas por correo versus boletas de votación anticipadas tardías enviadas por correo justo antes del día de las elecciones) o en diferentes geografías (áreas rurales versus grandes ciudades). Al ver a los analistas de televisión en vivo describir el recuento de votos, escuchamos muchas buenas explicaciones verbales sobre por qué ciertos lotes de votos tenían tendencias específicas, pero hasta ahora nadie parece haber puesto eso con éxito en un gráfico.

Hace unos días, CincoTreintaOcho hizo un buen mapa-de-gráficos para explicar el Red Mirage y Blue Shift, ya que se desarrollaron de manera diferente en cada estado. Nos gustan especialmente las anotaciones en este gráfico:

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

Mapeando el panorama general

Laura Bliss en MapLab llama tiempo de elecciones Un superbowl de cartógrafos , y al igual que en el Super Bowl, a veces se sentía como si estuviera viendo a los presentadores de deportes en la televisión:

¿Quiénes somos para quejarnos cuando una vez cada cuatro años toda la televisión se convierte en el mostrar mapa y cuando todo el mundo en las redes sociales (dirigido por el comediante Leslie Jones ) ha desarrollado un enamoramiento colectivo por Steve Kornacki ?

Pero las explicaciones reales basadas en mapas (en lugar de un sinfín de anécdotas geográficas de los comentaristas de la televisión) se sintieron pocas y distantes entre sí. Podría decirse que contar la historia de una elección tiene más que ver con los gráficos y los números que con los mapas. Solo ocasionalmente hubo patrones geográficos claramente mapeados (como secciones censales de mayoría cubana) que tenían una correlación obvia con los resultados de las elecciones:

O este ejemplo que muestra la correlación de los resultados electorales y las tierras tribales en Arizona:

[Captura de pantalla: Noticias de High Country / cortesía del autor]

Pero más allá de estos pocos ejemplos, los patrones espaciales fueron difíciles de encontrar. Los New York Times Mapa de flechas (basado en mapas similares de 2012 y 2016 ) mostraba cambios que iban en todo tipo de direcciones diferentes con poca rima o razón. Para citar a Nate Silver en respuesta a este mapa: ¯ _ (ツ) _ / ¯

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

El El Correo de Washington Ha tenido una similar mapa de viento - versión inspirada, donde el flujo ascendente de las líneas indica una mayor participación, y el flujo hacia la izquierda o hacia la derecha muestra un cambio partidista de 2016 a 2020. Creo que estaremos analizando estos patrones durante bastante tiempo.

Mientras tanto, un excelente mapa meme se repitió, demostrando que no es necesario utilizar los datos de la elección actual para contar una historia que sigue siendo relevante en la actualidad:

De manera similar, cuando la atención se centró en los desequilibrios del Senado, este mapa (anotado por Steve Chiotakis de la radio KCRW-FM en Santa Mónica, California) se volvió viral en nuestros feeds:

Y todos los años hay un clamor por la inexactitud de los omnipresentes mapas electorales que muestran cada estado en rojo o azul sólido. De nuevo así fue este año, con un Estados morados de América mapa de Greg Albers que se vuelve viral:

[Captura de pantalla: Purplestatesofamerica.org/cortesía del autor]

Ya sea que los mapas violetas sean más precisos o no (podríamos argumentar que los mapas rojos y azules sólidos y duros hacen un mejor trabajo al contar una historia precisa de la inherente Defectos del tipo first-past-the-post ), el sitio Purple States of America enlaza con algunos investigación interesante mostrando que los mapas violetas hacen que los espectadores perciban el país como menos polarizado. Al mostrar la polarización de los votos de los colegios electorales en rojo y azul, ¿los cartógrafos están creando más polarización en las mentes de los lectores de mapas?

[Captura de pantalla: cortesía del autor]

facebook messenger luna emoji modo oscuro
Los cartogramas también fueron populares este año (como siempre), aunque una variación un poco menos confusa de El mundo (usando cartogramas desconectados flotando en formas de estado reconocibles) obtuvo muchos me gusta entre los no cartógrafos de nuestra red:

Como otra forma de repensar los interminables mapas rojo-azul que nos dicen poco sobre la población o la cercanía de la raza, la edición impresa de El New York Times tenía un mapa que mostraba márgenes de votación del condado como círculos proporcionales . Estos márgenes están correlacionados con la población, pero no siempre: en algunos casos, las áreas de alta población casi desaparecen en este mapa. Un área metropolitana con márgenes estrechos (como Phoenix o Las Vegas) aparece como un punto diminuto, y condados como el condado de Tarrant, Texas (hogar de Fort Worth y una población de 2 millones de personas) ni siquiera aparecen porque Biden y Trump dividió sus votos casi por igual.

Si leemos los comentarios de ese tweet, vemos que la mayoría de las personas que ven este mapa no comprenden que está mapeando los márgenes de la victoria; casi todos piensan que es una representación de la población.

Si queremos mapear solo el margen de victoria, ¿qué pasa si mapeamos estos como anillos en lugar de puntos? Armamos un prototipo rápido usando VizHub para ver si este método funcionaría. En este mapa, el radio exterior es el número de votos del candidato ganador en cada estado, y el radio interior muestra el número de votos del perdedor:

[Captura de pantalla: Vizhub / cortesía del autor]

Efectivamente, este mapa solo muestra el exceso de votos, básicamente los votos adicionales desperdiciados que están aumentando la puntuación. El radio interior muestra los votos del partido perdedor en cada estado y el radio exterior muestra el partido ganador. Entonces, un estado de alta población con una victoria estrecha sería un círculo grande y delgado (como Florida o Texas) y un estado grande con un margen amplio es un círculo grande y grueso como California.

Este mapa muestra una falla importante en nuestro sistema de colegio electoral para elegir al presidente. Una vez que tiene suficientes votos en un estado para ganar una pluralidad allí, los votos adicionales se desperdician. Estos márgenes adicionales no compensan los votos de su oponente en otros estados. Todos esos gruesos círculos rojos en estados como Oklahoma y West Virginia representan votos que podrían haber ayudado a Trump a ganar si estuvieran en otros estados. Los grandes círculos azules en California y Nueva York representan millones de votos excedentes de Biden que no le dieron ningún voto electoral adicional. No es de extrañar que en la mayoría de los estados el resultado ya esté determinado, por lo que los votantes no sienten que haya ninguna diferencia entre votar o no (al menos para presidente).

En conclusión

Este año vimos un refinamiento continuo de los estilos tradicionales de mapas electorales, y una nueva frontera emocionante (y estresante) desarrollada con la visualización del conteo de boletas post-electorales. Los profesionales de la visualización de datos están luchando con los desafíos de cómo mostrar la incertidumbre y cuánta incertidumbre se puede mostrar sin dejar de hacer que nuestras visualizaciones sean limpias y fáciles de entender. Los cartógrafos electorales están lidiando con su propio dilema de cuánto mostrar la polarización y desigualdad que existe actualmente en nuestro sistema electoral (con el riesgo de reforzarlo) versus hacer mapas contrafácticos de sistemas que podrían o deberían ser.


Alan McConchie es el cartógrafo principal de Diseño de estambre , un estudio de visualización de datos y cartografía con sede en San Francisco. Vive en Bellingham, Washington, donde es cofundador del grupo de reforma electoral no partidista. FairVote Washington . Síguelo en Gorjeo , y siga Stamen en Instagram .

Este ensayo fue adaptado con permiso. Leer el original aquí .