Visualización de datos territoriales: mapas de calor que se entienden

Un mapa de calor bien armado no se nota. El lector mira la mancha roja sobre el barrio sur, entiende que ahí pasa algo y sigue leyendo. El problema aparece cuando el color hace un trabajo que los datos no respaldan: un gradiente arcoíris sobre una variable continua, una escala recortada a propósito para que el pico se vea más dramático, o cinco capas superpuestas con transparencias que terminan en un gris turbio donde ya no se distingue nada.

La primera decisión es la escala. Si la variable tiene un cero natural y solo importa cuánto crece, conviene una secuencial de un solo tono. Si el punto de interés es el desvío respecto a una referencia, la escala divergente funciona mejor porque el color neutro marca el centro y los dos extremos se leen como opuestos. Mezclar las dos lógicas en un mismo mapa es una fuente segura de confusión.

La segunda es la clasificación. Los cuantiles reparten la misma cantidad de polígonos por clase, lo que ayuda cuando los valores están muy concentrados, pero puede exagerar diferencias mínimas entre distritos parecidos. Los intervalos iguales son más honestos con la magnitud y suelen dejar clases casi vacías. Ninguna opción es neutral: cada una cuenta una historia distinta con los mismos números.

Sobre las transparencias, la regla es simple: si al superponer dos capas el resultado deja de ser legible, hay que elegir una. Dejar la segunda como contorno, como trama o directamente fuera del mapa. Y antes de publicar, mostrarlo a alguien que no participó del proyecto. Si esa persona no puede decir en una frase qué muestra el mapa, todavía falta trabajo.