METODOLOGIA
Este trabalho tem natureza aplicada e gera resultados imediatos e produtos. O objetivo geral e exploratório e descritivo. As etapas deste projeto de pesquisa são:
i) realizar revisão de literatura para síntese de estudos sobre avaliação de visualização de informações (em geral e em dashboards);
ii) extrair conhecimento científico disponível para proposição de uma ferramenta;
iii) avaliar a viabilidade da ferramenta proposta, aplicando-a em alguns casos;
iv) realizar avaliações de mais tipos de dashboards, de forma a garantir a robustez da ferramenta para diversos casos.
Revisão de literatura
A revisão de literatura (etapa i) foi conduzida por ambos autores, entre Marco/2017 e Novembro/2017. As pesquisas foram feitas nas bases de dados do Google Scholar e Science-Direct, utilizando variações da string de busca: “(“data visualization") OR ((data OR information) AND (dashboards OR chart OR “business dashboards") AND (visualization OR design OR modeling OR visual))". Os autores se reuniram ao longo desse período para discutir os trabalhos identificados, selecionando os mais relevantes a partir da leitura de título e resumo, além de levarem em conta a taxonomia proposta por Barros et. al (2014) para garantir que todas as possíveis técnicas de visualização estariam cobertas. Na revisão de literatura, foram levantados aspectos que tornam uma visualização eficaz (em geral e em dashboards) e, a partir deles, foi proposta uma ferramenta que avalia a eficácia da visualização em dashboards.
Ferramenta proposta
A ferramenta (etapa ii) atualmente está em formato de questionário, com dezenove perguntas, separadas em quatro áreas, para facilitar a navegação do usuário pela ferramenta:
1) Gráficos;
2) Cor;
3) Legibilidade e texto;
4) Organização e atenção.
Ao usar gráficos, é necessário entender qual tipo de dado ele representa. Por isso, Knaflic (2015) fez uma seleção de quais tipos de gráficos representam melhor cada tipo de dado. Além disso, é importante diferenciar atributos que tornam a visualização ineficiente ou mais e ciente. Cores são facilmente ligadas a algum atributo, como um tipo de dado, ou a importância de uma informação. Por isso, usar a mesma cor para denotar importância, por exemplo, e criar uma hierarquia em cima disso, e recomendável para não confundir o leitor (CSINGER, 1992; KNAFLIC, 2015). Porém, não se deve usar muitas cores no mesmo visual, pois aumenta a carga cognitiva e faz o dashboard parecer complicado demais (KNAFLIC, 2015; BACIC 2016).
A terceira área avalia a legibilidade da visualização. Fontes devem ser fáceis de se ler, possuir tamanhos adequados e cores visíveis (BACIC, 2016; BRATH, 2016; DUR, 2012; EVERGREEN, 2011; KNAFLIC, 2015). Também é importante ressaltar que o uso de várias fontes pode deixar o visual desorganizado e confuso (BRATH, 2016; KNAFLIC, 2015). Já sobre organização e atenção: para que uma visualização seja eficaz, ela deve captar a atenção do leitor sem que ele precise pensar muito. Um estudo feito por Potter et. al. (2014) mostra que o ser humano e capaz de processar uma imagem em 13 milissegundos, então o dashboard precisa de elementos para guiar o usuário, tornando-o entendível rapidamente.
As perguntas devem ser respondidas em uma escala de 0 a 5, sendo 0)Não se aplica, 1) não atende, 2) atende raramente, 3) atende ocasionalmente, 4) atende frequentemente, 5) atende plenamente. As questões foram pensadas de forma que um dashboard preencha toda a ferramenta.
O cálculo da ferramenta se dá pela multiplicação da porcentagem de questões respondidas pela porcentagem da nota obtida.
