Lenguaje, datos y mapas: buenas prácticas para productos en español
Un producto de datos o mapas puede fracasar por tres razones: nadie lo entiende, nadie lo necesita o nadie confía en él. Este artículo propone un conjunto de buenas prácticas para diseñar y construir productos geoespaciales en español que la gente quiera usar. La receta mezcla lenguaje claro, accesibilidad, estándares abiertos y medición del impacto.
1) Lenguaje que reduce fricción
El contenido no es el último paso del diseño: es el primero. Reglas que funcionan:
- Títulos orientados a tareas: “Encontrar aparcamientos para bicicletas” mejor que “Inventario de mobiliario urbano”.
- Microcopys que explican consecuencias: “Activar tu ubicación ayuda a calcular rutas a pie. Puedes desactivarla cuando termines”.
- Glosarios visibles para términos técnicos (“isócrona”, “cobertura”).
- Mensaje único por pantalla con CTA claro (“Descargar informe PDF”).
2) Accesibilidad desde el día 1
No se “añade” al final. Haz pruebas con lectores de pantalla y teclado. Asegura:
- Contraste suficiente y tamaños escalables.
- Textos alternativos para mapas y leyendas: describe lo esencial (“Zonas con ruido alto en horario nocturno”).
- Foco visible y orden lógico de tabulación.
- Lenguaje inclusivo y lectura fácil cuando aplique.
3) Metadatos que sirven (no que sobran)
Los metadatos no son un trámite. Deben responder a: ¿qué es?, ¿de dónde sale?, ¿cuándo se actualiza?, ¿cómo puedo usarlo? Un contrato de datos en español con:
- Definiciones de campos con ejemplos.
- Licencia y atribución claras.
- Versionado y política de deprecación.
- Puntos de contacto humanos.
Cuando publiques capas, añade un “Resumen para no técnicos” en 3 líneas. Evita jerga INSPIRE si el público es general.
4) Estándares OGC y arquitectura modular
Para durar, sé interoperable. Recomendaciones:
- Servir datos con OGC API – Features/Tiles y vector tiles.
- Usar formatos optimizados en nube (COG, Parquet) para ráster y tablas grandes.
- Separar catálogo (STAC, metadatos) de serving (APIs) y analítica (SQL/UDFs, notebooks).
- Automatizar pruebas de calidad de datos (geometrías válidas, duplicados, cobertura temporal).
5) Mapas que cuentan historias
El mapa es medio y mensaje. Para contar historias útiles:
- Usa progresión: empieza con el contexto (ciudad/región) y guía al detalle.
- Elige escalas y simbologías comprensibles (no 7 colores si basta con 3).
- Muestra incertidumbre (rangos, puntos de confianza) y evita sobrerrepresentar exactitud.
- Acompaña con texto en español: qué vemos, por qué importa, qué podemos hacer.
6) Privacidad y ética en claro
Explica el porqué de cada dato personal. Señala si la geolocalización se guarda y durante cuánto tiempo. Ofrece alternativas (buscar por dirección). En IA, cita fuentes y permite revisar/impugnar decisiones. Un párrafo en español vale más que diez políticas legales opacas.
7) Métricas de producto
Define éxito más allá del tráfico:
- Tareas completadas y tiempo al éxito.
- Comprensión: pruebas con 5 usuarios por iteración.
- Impacto: decisiones aceleradas, ahorro de costes/tiempo, reducción de quejas.
- Equidad: compara métricas por edad/dispositivo/región.
8) Documentación y soporte en español
Tutoriales cortos, ejemplos listos (curl, Python) y postman collections. Evita PDFs largos sin mantener. Ofrece un canal humano (correo, foro) con respuestas en español y tiempos de atención definidos.
9) Performance que se siente
El rendimiento es UX. Carga progresiva de tiles, simplificación de geometrías y caché inteligente. Usa lazy loading en capas pesadas y permite “previsualizar” antes de descargar todo. Informa: “Este mapa puede tardar 5–10 s”.
10) Iterar con usuarios reales
Publica una beta con alcance claro. Pide feedback en español con preguntas abiertas y obligatorias: “¿Qué te costó entender?” “¿Qué harías diferente?”. Cierra el círculo: comunica qué has cambiado gracias a ese feedback.
La suma de estas prácticas no solo mejora la experiencia; también reduce costes de soporte, acelera integraciones y aumenta la confianza. En España, el diferencial competitivo es unir datos sólidos, estándares abiertos y lenguaje claro en español. Si el producto se entiende, se usa; si se usa, cambia decisiones.