Florence Nightingale y el diagrama de la rosa
Florence Nightingale no solo fue una enfermera británica reconocida por su labor humanitaria, sino también una pionera de la estadística aplicada y la visualización de datos. A mediados del siglo XIX, transformó por completo la atención hospitalaria durante la Guerra de Crimea, y su herramienta más poderosa fue un gráfico: el diagrama de la rosa.
Con este gráfico circular e innovador para su época, Nightingale logró demostrar que la mayoría de las muertes de soldados no eran causadas por heridas de batalla, sino por enfermedades infecciosas prevenibles y condiciones sanitarias deplorables en los hospitales.
¿Cuándo y dónde ocurrió esto?
Entre 1854 y 1856, Nightingale trabajó en el hospital militar de Scutari (actual Estambul), en plena guerra entre Rusia y una coalición liderada por el Imperio Británico. Fue allí donde observó y registró meticulosamente las causas de muerte de los soldados.
A su regreso a Inglaterra, en 1858, Florence presentó su análisis a las autoridades mediante un gráfico impactante: el diagrama de áreas polares, hoy conocido como diagrama de la rosa.
¿Por qué es importante este descubrimiento?
Toma gran importancia ya que no solo logró humanizar la enfermería y profesionalizarla, sino que usó datos estadísticos para cambiar políticas de salud pública.
Su gráfico visual demostraba con claridad que las infecciones como el tifus, el cólera o la disentería causaban más del 60% de las muertes, frente al pequeño porcentaje derivado de heridas de guerra. La causa: hospitales sucios, falta de ventilación, agua contaminada y nula desinfección.
Gracias a su trabajo y sus visualizaciones, logró que el gobierno británico invirtiera en mejoras sanitarias, ventilación, limpieza y reorganización de los hospitales militares, reduciendo la mortalidad del 42% al 2%.
Funcionamiento del Diagrama de la Rosa
Su objetivo era mostrar de forma clara y contundente las causas de mortalidad de los soldados británicos durante la Guerra de Crimea. A diferencia de los gráficos de barras o de líneas comunes en la época, este gráfico circular dividía el año en 12 sectores radiales (uno por cada mes).
Dentro de cada sector, Nightingale usó áreas coloreadas para representar tres causas de muerte:
🔵 Azul: muertes por enfermedades prevenibles (cólera, tifus, disentería, etc.)
🔴 Rojo: muertes por heridas de batalla
⚫ Negro: muertes por otras causas (causas no clasificadas)
¿Cómo estaba estructurado?
-
Cada «pétalo» o sector mensual mostraba la cantidad de muertes mediante el área del sector, no su longitud.
-
Aunque los sectores eran de igual ángulo (30°), la extensión del área hacia afuera crecía proporcionalmente al número de muertes, generando un efecto visual muy poderoso.
-
El área total azul (enfermedades) sobresalía abrumadoramente, destacando la dimensión invisible del problema sanitario.
¿Por qué fue tan innovador?
-
Visualmente impactante: Permitía a políticos, militares y al público ver de un vistazo la magnitud del problema. Fue una de las primeras veces en la historia que se usó la visualización de datos como argumento de política pública.
-
Emocional y racional: No solo mostraba cifras; las convertía en una historia clara y urgente, ideal para persuadir.
-
Enfoque preventivo: El gráfico no hablaba de guerra, hablaba de muertes evitables, centrándose en la necesidad de mejorar la higiene hospitalaria.
-
Pionera en Data Storytelling: Mucho antes de la era digital, Nightingale utilizó diseño, color y estructura para comunicar insights que impulsaron cambios reales.
Impacto real del gráfico
Gracias al impacto del diagrama de la rosa, Florence convenció al gobierno británico de invertir en infraestructura sanitaria, limpieza, ventilación, drenaje y agua potable en hospitales militares. La tasa de mortalidad cayó drásticamente, pasando del 42% al 2% en menos de un año.
Además, este gráfico fue una de las razones por las que Florence Nightingale fue la primera mujer admitida en la Royal Statistical Society, una organización profesional y académica con sede en el Reino Unido, dedicada a la promoción, desarrollo y aplicación de la estadística en beneficio de la sociedad.
Puedes observar en este video un resumen sobre su diagrama y su impacto:
@smart_data 🏥💀 ¿Quién era la verdadera asesina? 😱Los DATOS lo revelaron 🚨 👩 Florence usó un gráfico revolucionario que salvó miles de vidas y transformó la medicina. 📊✨ Aprende Data & Analytics y usa el poder de los datos para transformar el 🌍 📲 Inscríbete ahora: https://bit.ly/48wTnvp #DataAnalytics #guerra #Data #hospitales #ojostristes #pixverse #fyp #parati ♬ Epic Inspiration – DM Production
El segundo gráfico de Nightingale: cómo los datos demostraron que la higiene salva vidas
Después de implementar mejoras sanitarias en el hospital militar de Scutari, Florence Nightingale no solo observó los resultados, los documentó con datos. Para demostrar de forma irrefutable el impacto de las reformas, elaboró un segundo diagrama de la rosa, comparando dos períodos clave: antes y después de las intervenciones sanitarias.
Este gráfico, incluido en su informe «Notes on Matters Affecting the Health, Efficiency and Hospital Administration of the British Army» (1858), se dividía en dos círculos comparativos:
-
Círculo derecho (abril 1854 – marzo 1855):
Representaba el primer año de observación, cuando las condiciones higiénicas eran deplorables.
🔵 Las áreas azules (muertes por enfermedades) eran enormes, evidenciando el caos sanitario. -
Círculo izquierdo (abril 1855 – marzo 1856):
Mostraba el año posterior a las reformas impulsadas por Nightingale y su equipo.
🔵 Las áreas azules se reducían drásticamente, mientras que las muertes por heridas y otras causas se mantenían estables.
Un antes y un después
Con este estudio, Nightingale no solo consolidó su rol como líder en salud pública y estadística, sino que cambió la forma en que se presentaban los datos a los responsables de políticas. Mostró que los datos no solo sirven para describir el problema, sino también para medir soluciones y justificar decisiones.
Fue, en esencia, una de las primeras demostraciones documentadas de evidencia basada en datos en medicina y gestión hospitalaria.