Esta página é um projeto de (Serious) Storytelling usando conceitos de Visualização de Dados e Informação. A ideia é focar na apresentação de fatos derivados de dados por meio de visualizações (que, a partir de agora, serão carinhosamente referidas por VIS).

O Storytelling é importante pois nem sempre apenas uma VIS é suficiente para comunicar o que há nos dados. Dados possuem senmântica e precisam de um contexto para serem apresentados.

Não basta apenas entregar a VIS, queremos também extrair conhecimento dela. Queremos mostrá-la e responder a pergunta "e o que eu faço com isso?"

Foram selecionados os dados do registro de ocupação hospitalar do OpenDataSUS.

As etapas do storytelling foram:

1. Explorar os dados: Os dados foram coletados do site, e uma série de processamentos foram feitos sobre eles, como o cálculo das médias móveis, filtragens, transformações e criação de campos calculados. Um segmento dos dados foi utilizado para gerar as visualizações finais. A exploração permitiu perceber que, apesar de 2022 já ter iniciado com uma grande parcela da população vacinada, o cenário ainda foi alarmante durante o decorrer do ano.
2. Conceber a estória: Identifiquei a linha geral da estória, que seria chamar a atenção para o fato de que a ampla vacinação da população brasileira não pôs um ponto final nas mortes decorrentes de COVID-19. Pensando nisso, refinei os dados, separando informações para gerar VIS que permitissem ver o cenário estado a estado, região a região, e do país como um todo. A narrativa foi pensada para guiar o leitor até a conclusão de que a pandemia ainda não acabou.
3. Materializar a estória: Para materializar a estória, construí os seguintes artefatos. Um repositório no GitHub com todo o código implementado, VIS geradas com o Bokeh, e a compilação das VIS com anotações em uma página web, pronta para o story share.

Embora o foco da página seja a estória, ao longo dela existem botões contando os aspectos de design envolvidos (como o botão que você clicou para ver esse texto!).

A VIS acima é interativa: a ação de colocar o mouse em cima de um estado (hover) apresenta um texto com o seu nome, número de óbitos acumulados em 2022, e sua classificação no índice dos estados mais acometidos (em valores absolutos) pela COVID-19. A cor de cada estado foi selecionada numa escala de vermelhos, sendo que tons mais escuros indicam piores cenários. As cores foram selecionadas de forma discreta, com base no rank dos estados. Então existem 26 tons diferentes de vermelho. A vantagem de visualizar esses dados de maneira georreferenciada é a possibilidade de identificar a relação de um estado com seus vizinhos.

• Perfil: Leitores do site com interesse em dados de COVID-19
• Objetivo: Apresentar o panorama geral do Brasil

• Estrutura: Dados tabulares
• Item dos dados: Georreferenciado (nome do estado), Quantitativo (total de mortes), Quantitativo (rank de cada estado)

• Comparar os diferentes estados

• Variável visual: posição e cor
• Tipo de descrição: hue

A VIS acima é altamente interativa: pode-se comparar até 3 linhas ao mesmo tempo (selecionando os dados na caixa de seleção), por meio de várias interações (pan horizontal, hover e zoom), com um minimapa de seleção para controlar o pan horizontal. A ideia é que --- uma vez que temos finalidade de fornecer uma análise exploratória --- possibilitar que o usuário escolha seus próprios dados para focar e ver se encontra correlações. Por padrão, o gráfico vem com a correlação foco do site: Ocupação de UTIs e número de óbitos. Para criação de todos os dados, foi calculada a média móvel (procedimento que se tornou padrão para visualizar esse tipo de dado, graças às notícias na televisão, e que são de conhecimento da maioria da população. Em termos técnicos, a média móvel é um filtro passa-baixa, que remove dos dados oscilações altas, evitando uma linha muito ruidosa e difícil de ser lida e comparada).

• Perfil: Leitores do site com interesse em dados de COVID-19
• Objetivo: Explorar correlações

• Estrutura: Dados tabulares
• Item dos dados: Ordinal (data), Quantitativo (médias móveis disponíveis)

• Encontrar correlações por visualização

• Variável visual: posição e cor
• Tipo de descrição: linha e hue

A VIS acima é interativa: um hover permite ver informações sobre cada estado. A ideia dessa VIS é apresentar, ao longo do tempo, o número de ocupações (que pode ser visto pelo tamanho das barras), assim como explicitar as regiões mais afetadas (por meio das frações das barras de tamanhos grandes). Aqui há um compromisso entre efetividade (bom uso das primitivas para mostrar a informação) e expressividade (mostrar todos os dados que precisam ser mostrados), uma vez que algumas barras ficam pequenas e é difícil identificar as regiões. Entretanto, o foco foi chamar a atenção que a região do Sudeste se destaca.

• Perfil: Leitores do site com interesse em dados de COVID-19
• Objetivo: Comparar

• Estrutura: Dados tabulares
• Item dos dados: Ordinal (regiões do Brasil), Ordinal (mês do ano (apresentados com enumeração de 1 a 12)), Quantitativo (Ocupação de leitos de UTI)

• Comparar diferentes regiões ao longo do tempo

• Variável visual: posição, cor
• Tipo de descrição: barra e hue

A VIS acima tenta alinhar as diferentes métricas, sem se basear em médias móveis, e sim na soma dos valores absolutos para cada mês. A ideia é acompanhar a progressão de cada indicador, com um campo calculado sendo apresentado no último gráfico: a porcentagem de saídas do hospital correspondentes a óbitos. Chama a atenção que: ou a quantidade de óbitos é numericamente grande, ou é percentualmente grande.

• Perfil: Leitores do site com interesse em dados de COVID-19
• Objetivo: Comparar

• Estrutura: Dados tabulares
• Item dos dados: Ordinal (mês do ano (apresentados com enumeração de 1 a 12)), Quantitativo (soma dos valores para cada mês)

• Comparar diferentes indicadores ao longo do tempo

• Variável visual: posição, cor
• Tipo de descrição: barra e hue