
Cartografía 101: elige bien tu leyenda
En análisis espacial, uno de los errores más frecuentes no está en el dato. Está en cómo lo representas.
Elegir el método de clasificación, el número de intervalos, la paleta de color o dónde pones el cero no son decisiones estéticas. Son decisiones analíticas. Natural Breaks, Quantiles, intervalos manuales... cada método cuenta una historia diferente con el mismo dato. Y si no eres consciente de eso, el mapa puede estar mintiendo con total corrección técnica.
Hace un mes me pasó a mí. Y lo peor es que lo sabía.
Estábamos elaborando un atlas de dinámicas de crecimiento de las áreas metropolitanas españolas: bases de datos construidas, tasas calculadas, mapas listos. Para que el cliente pudiera comparar entre ciudades, unificamos la leyenda. Mismos intervalos para todo. Parecía lo lógico.
El problema es que habíamos metido en la misma escala dos fenómenos que no se comportan igual. La migración exterior es expansiva y prácticamente siempre positiva, con valores altos. La migración interior es un juego de suma cero: lo que gana un municipio lo pierde otro, con valores más moderados y muchos en negativo. Forzar una leyenda común no era comparar, era distorsionar lo que cada mapa tenía que contar.
Cuando vi que todos los mapas aparecían en la misma tonalidad, algo no cuadraba. Le pregunté a la IA cómo corregir el desfase visual unificando los criterios de leyenda. Lo primero fue descartar que el error estuviera en los datos o en los cálculos: se hicieron las comprobaciones precisas y todo era correcto. Una vez descartado eso, quedaba claro que el problema respondía solo a la leyenda. La solución fue forzar manualmente cinco intervalos fijos con frontera cero estricta (el 0% como límite real entre crecimiento y pérdida) aplicados por fenómeno, no por proyecto. Se ajustó el Diseño de Impresión y se volvió a verificar.
Lo que me quedó dando vueltas no fue el error en sí, sino en qué momento lo cometí: justo cuando más convencida estaba de que lo tenía controlado.
Una leyenda mal construida no grita. Simplemente distorsiona en silencio.
