Replicando un gráfico horrible con ggplot2

Hace unos días vi en Reddit este gráfico sobre el coronavirus, con las peores divisiones del eje vertical que he visto en mucho tiempo. Echadle un vistazo con calma porque merece la pena. Al principio, las divisiones son de 30 en 30 (30, 60, 90) para luego pasar a 100 (!!), 130, 160, 190, dar un salto hasta 240 (??), 250, y a partir de ahí las divisiones son de 50 en 50 (300, 350, 400).

El gráfico apareció en la emisora local de Fox en Denver, Colorado.

Hacer el gráfico con R y el paquete ggplot2 usando una escala sensata es muy sencillo. Dejo el código reproducible:

# Carga de paquetes
library(lubridate)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Valores del gráfico
valores <- c(33, 61, 86, 112, 116, 129, 192, 174,
             344, 304, 327, 246, 320, 339, 376)
dias <- seq(ymd("2021-03-18"), ymd("2021-04-01"), by = 1)

# Construcción del gráfico
data.frame(dias, valores) %>%
  ggplot(aes(x = dias, y = valores, label = valores)) + 
  geom_line() +
  geom_point(size = 7) +
  geom_text(col = "white", size = 3, fontface = "bold") + 
  scale_y_continuous(name = "Escala bien",
                     limits = c(30, 400),
                     breaks = seq(0, 400, 50)) + 
  scale_x_date(name = "Días",
               breaks = seq(ymd("2021-03-18"), ymd("2021-04-01"), by = 2)) + 
  ggtitle("Gráfico con escala bien") + 
  theme_classic() + 
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        panel.grid.major.y = element_line())

El verdadero reto está en hacer el gráfico mal a propósito, replicando la foto original.

Os invito a que probéis a hacerlo antes de seguir leyendo y dejo aquí mi solución, que puede no ser la más elegante o eficiente.

¡ALERTA! Vienen fórmulas.

Algo de notación para empezar. Tenemos 15 valores a representar: \(\{x_1 = 33, x_2 = 61, \dots, x_{15} = 376\}\) y las divisiones (mal repartidas) en el eje Y que deberíamos seguir: \(\{a_1 = 30, a_2 = 60, \dots, a_{12} = 400\}\).

La idea es trasladar las divisiones \(\{a_j\}\) a una escala \(\{j\}\), que vaya de \(1\) a \(12\). Para cada valor \(x_i\) del gráfico, buscamos el intervalo \((a_{j-1}, a_j)\) al que pertenece, y consideramos las siguientes transformaciones:

$$\begin{cases} a_{j-1} \rightarrow j-1 \\ x_i \rightarrow v_i \\ a_j \rightarrow j \end{cases}$$

donde \(\{v_i, i = 1, \dots, 15\}\) son los valores que se representarán en la gráfica transformada, y variarán entre 1 y 12.

Suponiendo linealidad dentro del intervalo \((j-1, j)\), tenemos:

$$\frac{a_j - a_{j-1}}{j - (j-1)} = \frac{a_j-x_i}{j-v_i}$$

de donde se despeja el valor de \(v_i\) como:

$$v_i = j - \frac{a_j-x_i}{a_j-a_{j-a}}$$

Como único escenario que no se ha contemplado, si \(x_i = a_j\) para algún \(i\) y algún \(j\), entonces \(v_i = j\).

Puede parecer complejo, pero por ejemplo el proceso para \(i = 1\) es el siguiente:

Lo programamos en R: para cada \(x_i = valor[i]\), buscamos el intervalo \((a_{j-1}, a_j) = (i\_inf, i\_sup)\) al que pertenece y calculamos \(v_i = valores\_mal[i]\).

escala_mal <- c(30, 60, 90, 100, 130, 160, 190, 240, 250, 300, 350, 400)
valores_mal <- c()

for(i in 1:length(valores)){
  # Encontramos el intervalo donde pertenece el valor
  for(j in 1:length(escala_mal)){
    if(valores[i] < escala_mal[j]){
      # Extremos del intervalo transformado
      i_inf <- escala_mal[j - 1]
      i_sup <- escala_mal[j]
      # Calculamos el nuevo valor y lo añadimos al vector
      valor_i_nuevo <- j - ((i_sup - valores[i]) / (i_sup - i_inf))
      valores_mal <- c(valores_mal, valor_i_nuevo)
      break()
    }
  }
}

print(valores_mal)

##  [1]  1.100000  2.033333  2.866667  4.400000  4.533333  4.966667  7.040000
##  [8]  6.466667 10.880000 10.080000 10.540000  8.600000 10.400000 10.780000
## [15] 11.520000

Ya sólo falta representar el gráfico cambiando las etiquetas del eje Y, que en realidad son los números del 1 al 12, por escala_mal.

# Construcción del gráfico
data.frame(dias, valores_mal, valores) %>%
  ggplot(aes(x = dias, y = valores_mal, label = valores)) + 
  geom_line() +
  geom_point(size = 7) +
  geom_text(col = "white", size = 3, fontface = "bold") + 
  scale_y_continuous(name = "Escala mal", 
                     limits = c(1, 12),
                     breaks = 1:12,
                     labels = escala_mal) + 
  scale_x_date(name = "Días",
               breaks = seq(ymd("2021-03-18"), ymd("2021-04-01"), by = 2)) + 
  ggtitle("Gráfico con escala mal") + 
  theme_classic() + 
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        panel.grid.major.y = element_line())

En el siguiente gif se pueden ver fácilmente las diferencias entre el gráfico correcto y el incorrecto:

Resumo las conclusiones en dos:

1. R y ggplot2 todo lo pueden.

2. Hacer las cosas mal lleva mucho más tiempo que hacerlas bien.