Hoy les he dado la turra a mis colegas sobre cómo leer este mapa y ser un poquito más escéptico con las visualizaciones de datos. Abro hilo. 
Lo primero que vemos es la negrura de España. El mensaje está claro, España es un outlier, muy lejos de cualquier otro país europeo. ◼️
Analicemos poco a poco el mapa. Lo primero siempre que tengamos enfrente un mapa de coropletas es asegurarnos que está normalizado. Este primer examen lo pasa, los datos están divididos por un número constante de habitantes. ✅
Lo siguiente es la clasificación. En nuestro caso, el autor/a ha decidido clasificarlo, usando grupos o clases personalizados. Los 2 primeros son rangos de 5, los 4 siguientes de 10, y el último engloba todo por encima de 50. ¿Por qué?
En principio son cantidades que todo el mundo entiende. ¿Pero por qué 7 grupos y no 5 o 6? ¿U otros breaks?Posiblemente sí encontrásemos el artículo o tuit original dónde está publicado nos ayudaría a entenderlo. La fuente de datos, por otro lado, apunta a @JohnsHopkins y la BBC.
En un primer momento he pensado que quizás este mapa fuera una réplica de uno inglés. Es casualidad que UK tenga 39 y este en el rango de 30-40. Pero creo que apostaría más que es un diseño hecho por alguien con agenda catalana-independentista.
He encontrado este tuit mirando en Google imágenes, no creo que sea el original pero el hashtag dice mucho de las intenciones en las que encaja el mapa.
Con este hilo quería resaltar como un mapa puede tener un claro objetivo conseguido a través decisiones como:
- su normalización (¿por qué no por 1M de habs.?)
- la rampa de color 🟨 🟥⬛️(¿por qué no un marrón?)
- y su clasificación (¿por qué no menos grupos?)
- su normalización (¿por qué no por 1M de habs.?)
- la rampa de color 🟨 🟥⬛️(¿por qué no un marrón?)
- y su clasificación (¿por qué no menos grupos?)
*Este análisis no quita la crudeza de lo que representan esos datos. Y la dramática situación de España. Solo busco un poco más de escepticismo, e ir más allá de ese primer vistazo que genera una primera reacción (drama, ira...). Entended la codificación e id a las fuentes.
Gracias a @Chucheria, me han pasado este hilo de @congosto (y el hilo dentro de su hilo) donde explican muy bien el origen, y además que los datos... están mal.
