Hace un par de semanas que las redes sociales fueron invadidas por un chart animado que daba cuenta de la cantidad de goles y la edad con la que convirtieron los principales anotadores del fútbol mundial. Te contamos quién los desarrolló y qué debes tener en cuenta si querés armar uno.

La eterna comparación entre Cristiano Ronaldo y Messi tuvo un nuevo capítulo la semana pasada cuando ambos fueron figura en los cruces de Champions League de sus respectivos equipos. En ese contexto, el chart que mostraba la evolución de los goles de cada uno y la edad que tenían, se viralizó de una forma poco habitual: costaba encontrar quién lo había desarrollado originalmente.

En Twitter Argentina se masificó a partir de un posteo del ex futbolista Juan Herbella, que a su vez arrobaba la fuente de donde lo había obtenido. Ese usuario, sin embargo, decía desconocer quién lo había desarrollado

 

 

La búsqueda nos llevo a una página de Facebook de origen coreano, llamada Football Dor, que había posteado el gráfico el 4 de marzo con una licencia creative commons.

La cuestión es que el video, originalmente disponible en Facebook y en el canal de Youtube de Football Dor, no tenia marcas y se podía descargar, lo que hizo que varias cuentas y medios lo reprodujeran como propio. Eso provocó la reacción de los desarrolladores:

Lo bueno de acceder a la fuente original es que se pueden disfrutar varios análisis con la misma lógica (el mismo tipo de visualización animada), incluyendo comparaciones de Messi y Ronaldo con futbolistas retirados, o mediciones de transferencias o del gasto de los clubes a lo largo de los últimos 30 años.

¿Cómo se construyen estos gráficos?

Si recuerdan, el primero de esos gráficos en viralizarse fue uno que mostraba la evolución de valor de las marcas entre 2000 y 2018:

 

El parecido con los desarrollados por Football Dor nos hizo pensar que estábamos ante un template de alguna herramienta de visualización como Data Wrapper ó Flourish Studio, algún desarrollo en PowerBi o Tableau o, en el caso más complejo, una realización en After Effects u otros programas de edición de video. Tuvimos que hablar con el especialista en ciencia de datos Lucas Pogorelsky para que nos aclare la cuestión: “Si bien es algo que tal vez se pueda hacer en Tableau o con algunos paquetes de R como gganimate, lo mejor para publicar en la web es d3.js, una librería de javascript para hacer gráficos”

El gráfico tiene cierta complejidad en el armado, pero hay algunos tutoriales que muestran paso a paso como construirlo, detallando el código imposible. Lucas nos aportó este link con el paso a paso para reconstruir la  visualización: https://observablehq.com/@johnburnmurdoch/bar-chart-race-the-most-populous-cities-in-the-world

Más allá del impacto de la fotografía, la clave en esta clase de trabajos esta en el pre-procesamiento del dataset, la originalidad de ordenar los datos por la fecha relativa a la edad modificó la visión habitual y plantea una comparativa, en principio, más justa entre los jugadores.

Actualización: Armar la visualización sin codear

Recientemente Flourish acaba de generar una plantilla para hacer estos bar-racer-chart sin código de por medio, es más simple de generar el gráfico aunque menos potente y personalizado (si, vale la pena aprender a programar aunque salgan estos templates). Se accede en https://flourish.studio/2019/03/21/bar-chart-race/

 

 

Matías Conde

Data Analyst. Responsable de Analítica Sports Data.

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