Lectura e interpretación de mapas temáticos

Un mapa temático convierte valores en colores, y esa conversión incorpora decisiones del autor: qué colores se emplean, dónde se colocan los cortes entre clases y qué información acompaña a la imagen. Con los mismos datos pueden producirse mapas que sugieren conclusiones distintas. Conocer esas decisiones permite distinguir lo que el mapa muestra de lo que resulta de cómo se dibujó.

Tipos de paleta

La clasificación habitual de las paletas, difundida por Brewer y por la herramienta ColorBrewer (Harrower y Brewer, 2003), distingue tres tipos según la naturaleza de los datos.

• La paleta secuencial varía de manera ordenada, por lo general de claro a oscuro, y se usa para magnitudes que crecen en un solo sentido, como un índice de vegetación o la lluvia acumulada.
• La paleta divergente combina dos matices que parten de un color neutro central. Corresponde a variables con un valor de referencia significativo, como las anomalías, donde el centro representa lo normal y los extremos, desviaciones de signo opuesto.
• La paleta cualitativa emplea matices claramente distintos, sin orden entre sí, para categorías como el tipo de cobertura o la clasificación de un lote.

Una paleta inadecuada induce a error con facilidad. Una secuencial aplicada a una anomalía oculta dónde está el cero, y una cualitativa aplicada a una magnitud hace que el lector no perciba cuál valor es mayor.

Paleta de arcoíris y daltonismo

La paleta de arcoíris, que recorre el espectro del azul al rojo, es muy frecuente en mapas científicos y ha sido criticada en la literatura de visualización (por ejemplo, Borland y Taylor, 2007). La luminosidad de sus colores no varía de forma monótona a lo largo de la escala, sino que sube y baja, y el amarillo, por ejemplo, es más claro que los colores contiguos. Esas irregularidades generan franjas y bordes aparentes que no existen en los datos, y hacen difícil juzgar cuál de dos colores corresponde a un valor mayor.

El daltonismo, o deficiencia en la visión del color, afecta con más frecuencia a los varones. En poblaciones de origen europeo, la variante rojo-verde se presenta en alrededor del 8 % de los varones y en menos del 1 % de las mujeres, con cifras distintas en otras poblaciones. Una paleta que dependa de distinguir rojo de verde, como la que va del rojo al verde para indicar mal estado y buen estado, es ambigua para una parte de los lectores. Una alternativa consiste en codificar el valor con la luminosidad. Una paleta secuencial cuya claridad cambie de modo monótono se interpreta correctamente aun sin percibir el matiz, y también cuando el mapa se imprime en escala de grises.

Métodos de clasificación

Un mapa con pocas clases exige decidir dónde se cortan los valores. Tres métodos son habituales.

• Los intervalos iguales dividen el rango entre el mínimo y el máximo en clases del mismo ancho.
• Los cuantiles reparten las unidades de modo que cada clase contenga la misma cantidad de ellas.
• Los cortes naturales de Jenks buscan los cortes que minimizan la variación dentro de cada clase y maximizan la diferencia entre clases. El método se atribuye a Jenks (1967) y se apoya en un algoritmo de agrupamiento óptimo de Fisher (1958).

A modo de ejemplo, con valores ilustrativos de un índice en diez lotes, 0,52; 0,55; 0,58; 0,60; 0,61; 0,63; 0,64; 0,66; 0,78 y 0,80, y tres clases, los intervalos iguales fijan los cortes en 0,613 y 0,707: cinco lotes quedan en la clase baja, tres en la media y dos en la alta. Los cuantiles reparten los lotes en grupos de 3, 3 y 4, de modo que el 0,64 y el 0,66 se colorean igual que el 0,78 y el 0,80, aunque estos últimos están separados de los demás por un salto mucho mayor. Los cortes naturales colocan un corte en ese salto, entre 0,66 y 0,78, y el otro entre 0,58 y 0,60, con grupos de 3, 5 y 2 lotes.

Ninguno de los métodos es correcto en términos absolutos. Los intervalos iguales son sencillos de leer y respetan la escala numérica, pero pueden dejar clases casi vacías; los cuantiles garantizan variedad de colores, aunque pueden separar valores casi idénticos o agrupar valores muy distintos; los cortes naturales siguen la forma de los datos, pero sus cortes cambian cuando cambian los datos, lo que dificulta comparar mapas de fechas distintas. Para esa comparación se emplean cortes fijos, definidos de antemano.

Cuatro pasos con un mismo campo ficticio de valores en una cuadrícula, con muchas celdas de valor bajo y pocas de valor alto. En el primer paso se muestra con tres paletas: secuencial, divergente y de arcoíris, cada una con su rampa. En los tres pasos siguientes el campo se clasifica en cinco clases mediante intervalos iguales, cuantiles y cortes naturales. Un histograma muestra la posición de los cortes y una barra indica la proporción del área de cada clase, de modo que la lectura del mapa cambia según el método. Los valores son ilustrativos.

Requisitos de lectura

Para que un mapa pueda interpretarse debe indicar qué variable representa y en qué unidades. Una leyenda asocia cada color o clase con su intervalo de valores, y sin ella el color no tiene significado cuantitativo. La fecha, o el periodo, es igualmente necesaria, porque un mapa de una variable que cambia con el tiempo describe un momento determinado. La escala gráfica y la resolución espacial indican el nivel de detalle que cabe esperar, en coherencia con lo que muestra la lección Lote, finca y región.

Dos precauciones adicionales completan la lectura. Las celdas sin dato, por nubes u otras causas, deben tener un color propio, distinto del de la clase de valores más bajos; de lo contrario un hueco de información se confunde con un valor bajo, como se explica en la lección Nubes, sombras y calidad del dato. Además, en los mapas por unidades de tamaño muy distinto, las unidades grandes ocupan mayor superficie visual y atraen la atención aunque representen menos casos o menos producción, de modo que conviene considerar también el área que cada una representa.