Cómo Mejorar la Accesibilidad en Figuras Científicas
11 ago 2025
Mejora la accesibilidad en figuras científicas mediante el uso adecuado de colores, tipografías y descripciones claras para una mejor comprensión y comunicación.
¿Por qué es importante la accesibilidad en figuras científicas? Para garantizar que todos los investigadores puedan interpretar y utilizar datos visuales, sin importar sus capacidades visuales o cognitivas. Esto incluye desde gráficos y mapas hasta visualizaciones interactivas.
Resumen rápido:
Accesibilidad visual: Diseñar figuras para personas con daltonismo, baja visión o discapacidades visuales.
Normativas en España: Cumplir con las WCAG 2.1 y el Real Decreto 1112/2018.
Colores y contraste: Usar herramientas como ColorBrewer para elegir paletas seguras y garantizar un contraste mínimo de 4,5:1.
Texto alternativo: Incluir descripciones claras que resuman tendencias clave.
Datos accesibles: Ofrecer tablas en formatos como CSV o Excel, con encabezados claros y explicaciones.
Tecnologías avanzadas: Incorporar gráficos interactivos, táctiles o con elementos de audio.
Conclusión clave: Diseñar figuras accesibles mejora la comunicación científica y permite que más personas contribuyan al avance del conocimiento.
Elección de Colores y Contraste Accesibles
Seleccionar los colores adecuados es clave para que las figuras científicas sean accesibles. Una mala elección puede dificultar la comprensión de los datos, especialmente para investigadores con daltonismo o problemas visuales, reduciendo el impacto y la utilidad de la información presentada.
El contraste entre los elementos visuales también juega un papel importante. Un buen contraste mejora la legibilidad, tanto en pantallas como en impresiones, y es crucial en presentaciones científicas o cuando las figuras se visualizan en condiciones de iluminación variadas.
Paletas Seguras para Daltonismo
Para garantizar que las figuras sean inclusivas, es fundamental usar paletas que funcionen para personas con diferentes tipos de daltonismo. Por ejemplo, la deuteranomalía, una de las formas más comunes, debe ser considerada al diseñar la visualización.
Una herramienta útil es ColorBrewer 2.0, creada por Cynthia Brewer en la Universidad Estatal de Pensilvania. Esta plataforma ofrece paletas diseñadas específicamente para mapas y visualizaciones de datos, organizadas en esquemas secuenciales, divergentes o cualitativos. Estas paletas aseguran que los colores sean distinguibles tanto para personas con visión normal como para aquellas con daltonismo.
Para gráficos de líneas múltiples, colores como azul (#0173B2), naranja (#DE8F05) y verde (#029E73) son ideales, ya que mantienen su diferenciación incluso para personas con protanopia o deuteranomalía. En gráficos de barras o de sectores, añadir patrones o texturas refuerza la información visual, haciendo que las figuras sean más accesibles.
Otra herramienta práctica es Coblis (Color Blindness Simulator), que permite comprobar cómo se ven las figuras bajo diferentes tipos de daltonismo. Esto resulta especialmente útil para visualizaciones complejas que incluyen múltiples variables representadas por colores.
Ratios de Contraste
Las Pautas WCAG 2.1 establecen estándares mínimos de contraste para garantizar la legibilidad visual. Según estas pautas, el contraste debe ser de al menos 4,5:1 para texto normal y 3:1 para texto grande. Para elementos gráficos no textuales, como líneas o barras, se recomienda un contraste mínimo de 3:1 con los colores circundantes.
Herramientas como WebAIM Contrast Checker y Colour Contrast Analyser son excelentes para calcular automáticamente estos ratios y comprobar si cumplen con los estándares de accesibilidad. Estas herramientas son especialmente útiles cuando se trabaja con colores institucionales que podrían no cumplir inicialmente con los requisitos de contraste.
En figuras con fondos de color, como mapas de calor o visualizaciones de densidad, es importante garantizar que el texto tenga suficiente contraste. Esto puede lograrse añadiendo contornos blancos o negros alrededor del texto o utilizando fondos semitransparentes para mejorar la legibilidad sin comprometer la estética o la información.
Adaptación de Figuras para Audiencias Españolas
Localizar figuras científicas para el contexto español implica más que traducir etiquetas. Es necesario ajustar formatos numéricos, unidades de medida y convenciones visuales para que los datos sean claros y comprensibles para investigadores en España.
En España, los números decimales se separan con una coma, y los millares con un punto (por ejemplo, 1.234,56). Este formato debe aplicarse de manera consistente en ejes, etiquetas y leyendas. Además, las unidades del sistema métrico son estándar: temperaturas en grados Celsius, distancias en metros o kilómetros, y pesos en gramos o kilogramos.
Las fechas deben seguir el formato DD/MM/AAAA o DD-MM-AAAA, común en España. También es esencial que las fuentes utilizadas representen correctamente caracteres específicos del español, como tildes y la letra ñ. Verificar que estos caracteres se visualicen correctamente al exportar las figuras es crucial para evitar errores y garantizar una presentación profesional.
Estos ajustes en colores, contrastes y formatos aseguran que las figuras científicas sean accesibles y comprensibles para todos, independientemente de sus capacidades o del contexto cultural en el que se encuentren. Esto no solo mejora la comunicación científica, sino que también refuerza su impacto global.
Mejora de Etiquetas, Leyendas y Legibilidad del Texto
El texto en las figuras científicas es el puente entre los datos visuales y la interpretación del lector. Sin embargo, una mala elección de tipografía o un tamaño inadecuado pueden transformar una figura clara en un desafío, especialmente para quienes tienen dificultades visuales o acceden a las figuras desde distintos dispositivos.
La legibilidad no depende únicamente del tipo de letra, sino también de cómo se organiza la información. Las etiquetas de los ejes, las leyendas y las anotaciones deben estar alineadas para facilitar la interpretación de los datos. Estas mejoras complementan los ajustes cromáticos y estructurales ya mencionados. A continuación, se presentan recomendaciones prácticas sobre tipografía y tamaño para garantizar una lectura clara.
Fuentes y Tamaños de Texto
Elegir la tipografía adecuada marca una gran diferencia en la accesibilidad. Para etiquetas y leyendas, se sugieren fuentes sans-serif como Calibri o Arial; para ecuaciones, fuentes serif como Computer Modern; y, para secuencias, fuentes monoespaciadas como Courier [1][2].
El tamaño del texto también es clave. El mínimo recomendado es de 5 puntos [1], aunque muchas revistas científicas exigen un tamaño de al menos 8 puntos [2]. Para evitar inconsistencias, es mejor limitarse a un máximo de tres tamaños de fuente diferentes dentro de una misma figura, definiéndolos desde el inicio del diseño [1].
Además de la tipografía, un lenguaje claro y directo es esencial para que las figuras sean comprensibles.
Lenguaje Claro y Ortografía Española
El uso de un lenguaje claro y directo mejora la accesibilidad textual. Aunque el vocabulario técnico es inevitable, las etiquetas y descripciones deben ser comprensibles para ampliar el público que pueda beneficiarse de la investigación.
En el contexto español, es imprescindible seguir las normas ortográficas de la Real Academia Española. Esto incluye el uso correcto de tildes, la letra ñ y las reglas de puntuación. Por ejemplo, etiquetas como "Concentración (μg/ml)" deben respetar estas normas, evitando anglicismos cuando existan términos equivalentes en español.
La consistencia terminológica también es crucial. Si en una parte de la figura se utiliza "temperatura", no debe abreviarse como "temp." en otra. Esta uniformidad reduce la carga cognitiva y facilita la comprensión.
Las abreviaturas solo deben usarse cuando sea absolutamente necesario y, en tal caso, deben explicarse en su primera aparición. Por ejemplo, en lugar de "conc.", es preferible escribir "concentración" si el espacio lo permite. Si el espacio es limitado, las abreviaturas deben seguir las convenciones científicas estándar y ser fácilmente comprensibles.
En las leyendas, la claridad es fundamental. En lugar de descripciones vagas como "Grupo A vs. Grupo B", es mejor emplear términos descriptivos como "Tratamiento con fármaco vs. Placebo". Esto permite que los lectores entiendan de inmediato el significado de los elementos visuales.
Por último, evitar el uso excesivo de mayúsculas mejora la legibilidad. Las etiquetas escritas completamente en mayúsculas (como "TEMPERATURA") son más difíciles de leer que aquellas que siguen las reglas de capitalización estándar (como "Temperatura").
Incorporación de Descripciones Alternativas y Datos
Tras optimizar textos y etiquetas, se abren nuevas posibilidades al incluir descripciones alternativas y formatos de datos accesibles. Una figura científica no solo debe tener colores y tipografías adecuados; para ser inclusiva, necesita ofrecer formas alternativas de acceso a la información que permitan a todas las personas comprender los datos, independientemente de sus capacidades visuales o cognitivas.
Estas descripciones y formatos conectan el contenido visual con usuarios que dependen de lectores de pantalla o herramientas de análisis de datos. Además, siguen los principios de las Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web (WCAG): perceptible, operable, comprensible y robusto [3].
Redacción de Texto Alternativo
El texto alternativo (alt text) es clave para hacer accesibles las figuras científicas. Su objetivo principal es transmitir el mensaje más importante de la figura a quienes no pueden verla, evitando detalles innecesarios.
Un buen texto alternativo debe:
Identificar el tipo de figura.
Resaltar el hallazgo principal.
Resumir las tendencias clave.
Mencionar ejes o unidades solo si son esenciales para entender el resultado.
La extensión ideal se sitúa entre 50 y 120 palabras, priorizando claridad y concisión [3].
Los lectores de pantalla ya indican que se trata de una imagen, por lo que frases como "imagen de" no son necesarias. Es mejor empezar directamente con el tipo de gráfico y su propósito.
Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:
Gráfico de líneas: "Gráfico de líneas que muestra la temperatura media mensual en Madrid de 2000 a 2020. La temperatura aumenta en torno a 0,3 °C por década, con picos en julio y agosto y una anomalía cálida destacada en 2017" [3].
Gráfico de barras agrupadas: "Barras agrupadas que comparan la precisión de tres modelos (A, B, C) en dos conjuntos de datos. El modelo B tiene la mayor precisión en ambos conjuntos (92% y 89%), superando a A y C por 3–5 puntos" [3].
Diagrama de dispersión: "Diagrama de dispersión que relaciona consumo energético y emisiones, con una línea de regresión positiva. Un mayor consumo se asocia a mayores emisiones; tres valores atípicos superan 2 desviaciones estándar" [3].
Para figuras más complejas, como aquellas con múltiples paneles o variables, combina un texto alternativo breve con una descripción larga (longdesc) que se enlace desde el pie de figura o se incluya en materiales adicionales [3].
Una vez definido el texto alternativo, es crucial garantizar que los datos detrás de las figuras también sean accesibles.
Formatos de Datos Accesibles
Los datos que sustentan las figuras deben estar disponibles en formatos que permitan su análisis independiente. Las tablas de datos son una alternativa accesible a los gráficos, ya que ofrecen valores exactos que pueden interpretarse mediante lectores de pantalla o software especializado.
Usa encabezados HTML (
<th>) con atributos de alcance para facilitar la navegación.Las etiquetas de columna deben ser claras, incluir unidades y respetar el formato español (punto para miles, coma para decimales) [3].
En tablas extensas, añade resúmenes estadísticos con información como media, mediana, tamaño muestral e intervalos de confianza del 95%. Mantén la estructura simple, sin celdas combinadas, y asegúrate de que el orden de lectura sea lógico [3].
Los archivos descargables deben estar en formatos abiertos y fáciles de usar. El CSV es ideal por su compatibilidad, usando codificación UTF-8 y delimitador de punto y coma si hay comas decimales. El formato JSON es adecuado para datos estructurados, mientras que XLSX puede ofrecerse por comodidad del usuario [3].
Cada archivo debe incluir un diccionario de datos que explique variables, unidades, rangos de valores, códigos de valores perdidos y pasos de preprocesamiento. También se debe proporcionar un archivo README con título, autores, versión, fecha (DD/MM/AAAA), licencia y forma de citar [3].
Estos formatos complementan las alternativas visuales, promoviendo una divulgación científica más inclusiva. Antes de publicar, realiza pruebas de calidad con lectores de pantalla como NVDA, JAWS o VoiceOver para verificar claridad y orden de lectura. Combina estas pruebas con verificaciones automáticas basadas en las normas WCAG 2.1 AA y revisiones manuales para garantizar un lenguaje claro y adaptado al español [3].
Funciones Interactivas y de Accesibilidad Avanzada
Las tecnologías interactivas y multisensoriales están transformando la manera en que las figuras científicas se presentan, ampliando su accesibilidad para usuarios con discapacidades y mejorando la comprensión general para todos los públicos. Estas herramientas no solo eliminan barreras, sino que también enriquecen la experiencia científica de manera significativa.
Aunque implementar estas funciones requiere una planificación detallada, los beneficios en términos de accesibilidad y participación compensan con creces el esfuerzo. Aquí exploramos dos enfoques clave: figuras interactivas y gráficos táctiles con componentes de audio.
Figuras Interactivas para Publicaciones Digitales
Las figuras interactivas están revolucionando las publicaciones científicas al ofrecer a los usuarios la posibilidad de explorar datos de forma personalizada. A diferencia de los gráficos estáticos, estas herramientas permiten profundizar en los datos y adaptarse a las necesidades individuales.
Por ejemplo, las funciones de zoom y navegación son especialmente útiles para personas con baja visión, ya que permiten ampliar detalles sin perder el contexto general. Eso sí, es fundamental que estas funciones mantengan la legibilidad y el contraste en todos los niveles de ampliación.
Además, los elementos clicables añaden una capa extra de información al permitir que los usuarios interactúen directamente con los datos. Esto resulta particularmente valioso para quienes utilizan lectores de pantalla, ya que pueden acceder a detalles específicos sin depender exclusivamente del texto alternativo.
Las leyendas interactivas son otra herramienta poderosa. Estas permiten mostrar u ocultar conjuntos de datos específicos, ayudando a los usuarios a centrarse en lo que realmente les interesa mientras reducen el ruido visual.
Para que estas figuras sean accesibles, deben ser completamente navegables mediante teclado. Esto incluye un orden lógico de tabulación, atajos intuitivos y estados de foco claramente visibles. Además, la compatibilidad con lectores de pantalla es imprescindible, lo que requiere el uso de atributos ARIA que comuniquen roles y estados de manera clara.
Gráficos Táctiles y de Audio
Además de las figuras interactivas, las herramientas táctiles y sonoras ofrecen alternativas inclusivas para personas con discapacidades visuales severas.
Los gráficos táctiles convierten la información visual en texturas y relieves que pueden interpretarse a través del tacto. Por ejemplo, las líneas pueden variar en grosor, las barras en rugosidad y los puntos de datos en forma. La clave está en diseñar un sistema táctil coherente que sea fácil de entender y recordar.
Con tecnologías como impresoras 3D y papel microcápsula, es posible crear gráficos táctiles a un coste razonable. Las impresoras 3D, por ejemplo, permiten fabricar modelos tridimensionales para datos complejos, mientras que el papel microcápsula es ideal para gráficos más simples como líneas o barras.
Por otro lado, los elementos de audio complementan estas soluciones táctiles. La sonificación de datos transforma valores numéricos en sonidos, donde el tono, el ritmo o incluso el instrumento representan diferentes variables. Por ejemplo, una serie temporal puede convertirse en una melodía en la que el tono refleja la magnitud y el ritmo marca el tiempo.
Las descripciones de audio también son fundamentales. Estas no se limitan a leer un texto alternativo, sino que ofrecen explicaciones detalladas sobre tendencias, patrones o anomalías, guiando al usuario de manera clara y contextual.
Es importante considerar el contexto de uso al implementar estas herramientas. Los gráficos táctiles funcionan mejor con datos simples y estructurados, mientras que los elementos de audio son ideales para series temporales o comparaciones sencillas. Sin embargo, datasets más complejos pueden resultar confusos si se representan únicamente de forma sonora.
La combinación de modalidades suele ser la solución más eficaz. Por ejemplo, un gráfico táctil acompañado de descripciones de audio y acceso a los datos en bruto puede ofrecer una experiencia inclusiva que se adapta a diferentes usuarios y niveles de familiaridad con estas tecnologías.
Estas herramientas avanzadas están ayudando a construir una ciencia más accesible, asegurando que la información esté al alcance de toda la comunidad investigadora, sin importar sus capacidades.
Pasos para Implementar las Mejores Prácticas de Accesibilidad
Lograr que las figuras científicas sean accesibles requiere un enfoque planificado, que abarque desde la fase de diseño inicial hasta la publicación final. Aquí se presentan pasos concretos para incorporar prácticas de accesibilidad en cada etapa del proceso.
Claves para Diseñar Figuras Científicas Accesibles
Elige colores inclusivos: Utiliza paletas y niveles de contraste que sean accesibles para todos. Herramientas como ColorBrewer o Coblis pueden ayudarte a verificar que tu diseño cumpla con las pautas WCAG.
Apuesta por fuentes legibles: Usa tipografías sans-serif con un tamaño mínimo de 12 puntos para garantizar claridad. Evita el uso de jerga innecesaria y define cualquier abreviatura siguiendo las normas ortográficas y científicas.
Describe lo esencial: Las descripciones alternativas deben centrarse en las tendencias, patrones y conclusiones clave. Por ejemplo, en lugar de describir un "gráfico de barras con tres columnas", explica la tendencia general y los datos más relevantes.
Facilita el acceso a los datos: Ofrece los datos en formatos descargables como CSV o Excel para usuarios con discapacidades visuales. Además, organiza títulos, subtítulos y leyendas de manera lógica para que la información sea fácil de navegar.
Explora tecnologías avanzadas: Considera incorporar figuras interactivas, elementos táctiles o sonificación para hacer que incluso las investigaciones más complejas sean accesibles.
Compromiso con la Mejora Continua
Revisión constante: Asegúrate de que tus diseños cumplan siempre con las pautas WCAG, adaptándolos a las necesidades específicas de tu audiencia. Solicita retroalimentación de usuarios con discapacidades para identificar áreas de mejora.
Mantente actualizado: Las tecnologías y estándares evolucionan constantemente. Familiarízate con las últimas herramientas y prácticas para integrarlas en tu flujo de trabajo.
Accesibilidad como estándar: Haz de la accesibilidad una parte integral del proceso, igual de importante que verificar la precisión de los datos.
Hacer que la ciencia sea accesible no solo amplía su alcance, sino que también fortalece su impacto. Cuando tus figuras son comprensibles para un público más amplio, abres la puerta a nuevas colaboraciones y contribuyes de manera más efectiva al progreso en tu campo.
FAQs
¿Qué herramientas son más útiles para garantizar que las figuras científicas sean accesibles para personas con daltonismo?
Mejorar la accesibilidad en figuras científicas
Hacer que las figuras científicas sean más accesibles implica elegir herramientas y estrategias que faciliten su comprensión por parte de un público diverso. Una opción útil son las paletas de colores perceptualmente uniformes, como viridis o cividis. Estas paletas aseguran que las diferencias entre los colores sean claras y comprensibles para todos, independientemente de sus capacidades visuales. Otra herramienta destacada es ColorBrewer, que permite seleccionar paletas diseñadas específicamente para ser seguras para personas con daltonismo.
También existen programas como Visolve y funciones en software de diseño que simulan cómo perciben los colores las personas con daltonismo. Estas herramientas son ideales para realizar ajustes y garantizar que las figuras sean inclusivas. Además, es esencial proporcionar descripciones alternativas para gráficos y figuras, ya que esto permite que la información sea accesible incluso para quienes no pueden interpretar los colores directamente.
¿Cómo adaptar las figuras científicas al contexto cultural y normativo de España?
Adaptar figuras científicas al contexto de España
Cuando se trata de presentar figuras científicas en España, es importante tener en cuenta ciertos aspectos locales para garantizar claridad y comprensión. Por ejemplo, utiliza siempre el sistema métrico para las unidades de medida, ya que es el estándar en el país. Asimismo, las fechas deben seguir el formato día/mes/año, y los valores monetarios deben expresarse con el símbolo del euro (€).
Además, presta atención a los colores y símbolos empleados en las figuras. Es esencial que sean fáciles de interpretar y que respeten las sensibilidades culturales. Por ejemplo, evita combinaciones de colores que puedan resultar confusas o difíciles de distinguir para personas con daltonismo.
Accesibilidad: un punto clave
Cumplir con las normativas de accesibilidad es imprescindible. Esto incluye medidas como:
Añadir descripciones alternativas para gráficos e imágenes, facilitando el acceso a personas con discapacidad visual.
Utilizar contrastes adecuados en las combinaciones de colores para que la información sea legible para todos.
Consulta las guías nacionales sobre accesibilidad y comunicación visual, ya que ofrecen recomendaciones específicas para garantizar que las figuras sean inclusivas y cumplan con los estándares establecidos en España. Al seguir estas pautas, no solo mejorarás la claridad de tus datos, sino que también asegurarás que sean accesibles para una audiencia más amplia.
¿Cómo pueden las tecnologías interactivas y multisensoriales facilitar el acceso a figuras científicas para personas con discapacidades visuales?
Tecnologías interactivas y multisensoriales: una puerta a la ciencia para personas con discapacidad visual
Las tecnologías interactivas y multisensoriales están cambiando las reglas del juego al hacer que las figuras científicas sean accesibles para personas con discapacidades visuales. Al combinar modalidades como el tacto y el sonido, estas herramientas permiten interpretar gráficos y conceptos visuales de formas completamente nuevas, sin depender de la vista.
Por ejemplo, los mapas táctiles, las descripciones sonoras detalladas y los dispositivos hápticos convierten datos visuales en experiencias interactivas que se pueden sentir y escuchar. Esto no solo facilita la comprensión de información compleja, sino que también abre la puerta a una mayor inclusión en el ámbito científico. Gracias a estas soluciones, más personas pueden participar activamente en la ciencia y aportar sus conocimientos y perspectivas únicas.
