¿Sabías qué si se hubiera realizado una mejor visualización de los datos quizás se hubiera evitado la explosión del transbordador Challenger en 1986?
Las bajas temperaturas el día del lanzamiento hicieron endurecer más de la cuenta una de las juntas de goma del propulsor derecho, desencadenando así una explosión 73 segundos después de su lanzamiento.
Se recogían datos de los distintos experimentos que se hacían antes del lanzamiento.
Y durante las reuniones ésta era la visualización que se mostraba para ver los daños que sufrían los dos propulsores en los distintos experimentos:
Para cada pareja de propulsores se pueden ver unas marcas que indican que aquella junta de goma se había estropeado, y se indicaba también la temperatura en grados Fahrenheit del día del lanzamiento.
¿Eres capaz de ver alguna relación entre la temperatura y los daños? ¡Yo no!
Edward Rolf Tufte, estadístico estadounidense, pionero en el campo de la visualización de datos, defendió que debería haberse mostrado una mejor visualización de los datos, como ésta:
Donde puede verse que los propulsores situados a temperaturas más bajas son los que presentan más daños.
Además, casi todos los lanzamientos que se realizaron para experimentar estaban entre los 50 y los 80 grados Fahrenheit, mientras que la temperatura en la que se iba a realizar el lanzamiento, el 28 de enero de 1986, estaba por debajo de los 30 grados!!!
Tufte añadió un par de cohetes a 29 grados Fahrenheit en su visualización, ya que ésta era la temperatura prevista para el día del lanzamiento.
En esta otra visualización de Tufte, se puede ver claramente que a medida que descendía la temperatura los propulsores tenían más daños.
¿Quizás hubiera sido más obvio que habría problemas y se hubiera evitado el desastre si se hubiera mostrado una mejor visualización de la información en las reuniones de preparación? Quizás sí…. o quizás no, porque seguramente la temperatura sólo fue uno de los factores que influyó, pero lo que sí está claro es que era necesaria una mejor visualización de los datos para tomar una decisión tan importante.
En este caso se debía realizar una visualización para analizar los datos y poder encontrar patrones, relaciones y valores atípicos que permitieran tomar una decisión, pero también podemos utilizar las visualizaciones para explorar los datos y poder responder a preguntas (o hacernos preguntas nuevas), y también podemos contar historias con los datos.
¿Conocías esta historia?
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