Los 5 errores más comunes al diseñar un diagrama de Sankey (y cómo evitarlos)
Los diagramas de Sankey son uno de los formatos más potentes en el arsenal de la visualización de datos. Con sus flujos anchos y fluidos, tienen una capacidad casi mágica para contar historias sobre sistemas complejos, desde el presupuesto de una nación hasta el viaje de los usuarios en un sitio web.
En Datasketch hemos trabajado con muchas personas que quieren contar historias con datos, y hemos visto cómo un Sankey bien hecho puede marcar la diferencia. Pero también hemos identificado los 5 errores más comunes al diseñarlos y, lo más importante, cómo puedes solucionarlos.
1. Proporciones que no corresponden
Este puede ser un error obvio, pero es más común de lo que pensamos. Si los flujos no tienen un ancho proporcional a su valor, el gráfico engaña. Pierde sentido. El principio básico del Sankey es que el grosor de los flujos representa la magnitud.
Para solucionarlo es necesario revisar la conexión entre los datos y el gráfico. Asegúrate de que no haya errores de formato en la columna de valores y verifica dos veces en tu programa de visualización que la columna correcta esté seleccionada para definir el ancho de los flujos.
2. El efecto espagueti
Un Sankey con demasiados flujos delgados, cruzados y superpuestos se convierte en un caos visual. En lugar de ver un sistema, ves un enredo. Como si alguien hubiera tirado un plato de pasta sobre el lienzo.
La solución: menos es más. Si tienes muchas categorías menores que no aportan al mensaje principal, agrúpalas en un nodo llamado “otros” y dale protagonismo a los flujos más relevantes. Esto ayuda a reducir el ruido visual y enfoca la atención en la historia que realmente quieres contar.
Si necesitas mostrar el detalle completo, usa una versión interactiva que permita explorar por partes.
3. Orden sin lógica
Un error clásico es dejar que los nodos (las columnas que marcan cada etapa) se ordenen por defecto, casi siempre alfabéticamente. El resultado es un desorden inmediato: los flujos se ven forzados a cruzarse caóticamente a lo largo del diagrama, creando una barrera visual que impide seguir la historia de los datos.
La solución más eficaz empieza con tus datos. Antes de visualizar, ordena las categorías en tus columnas de origen y destino de mayor a menor valor. Esta simple acción reduce drásticamente los cruces de líneas, creando un diagrama mucho más limpio y ordenado que guía la mirada de forma natural.
3. Colores sin intención
El problema: colores muy similares, demasiado vibrantes o completamente aleatorios. O, en el extremo opuesto, un solo color para todo. En ambos casos, es difícil seguir o interpretar los flujos.
La solución: asigna colores por categoría o tipo de flujo y mantenlos consistentes. Usa tonos suaves para lo general y colores llamativos solo para destacar lo importante. Puedes usar herramientas como ColorBrewer para elegir paletas accesibles y armónicas.
5. Etiquetas invisibles o invasivas
Un Sankey con malas etiquetas es como un mapa sin nombres de calles: frustrante e inútil. Si el texto es ilegible o está ausente, la capacidad de comunicación del gráfico se desploma.
La solución es simple: menos es más. Etiqueta claramente los nodos y solo los flujos cruciales. Usa abreviaciones o íconos para mantener los textos cortos. Si tu diagrama sigue viéndose saturado, hazlo interactivo; permite que los detalles aparezcan al explorar con el cursor, ofreciendo una experiencia limpia y profunda a la vez.
¿Por qué importa?
Un Sankey bien diseñado es más que un gráfico bonito: es una herramienta poderosa para revelar patrones, evidenciar desigualdades o explicar decisiones. Si lo haces bien, puedes transformar una tabla difícil de leer en una historia visual clara, comprensible y con impacto.
Y si quieres empezar a explorar este tipo de visualización, puedes usar herramientas como las de Datasketch, donde crear un Sankey está al alcance de un par de clics. ¿Listo para dejar atrás los espaguetis?
