A mediados de la década de 2010, surgió de manera silenciosa una nueva forma de contenido visual en las elecciones, deportes y competiciones de playoffs: los gráficos de cambio de tiempo probabilístico. Lo que hace que estos gráficos sean notables es que presentan hábilmente la dinámica entre las expectativas y la realidad, transformando datos complejos en historias cautivadoras.

A través de estas imágenes, podemos presentar diversas narrativas fascinantes. Solo con los cambios en la probabilidad, se pueden contar historias emocionantes sobre fracasos, renacimientos o sorpresas inesperadas. Estos gráficos son como un 'meme', condensando una gran cantidad de información en un espacio limitado y transmitiendo la esencia de la historia de manera completa durante el proceso de difusión.

Sin embargo, esta forma de gráfico actualmente está principalmente limitada a los campos de la política, el deporte y los mercados financieros. Esto se debe a que su funcionamiento requiere datos de predicción ampliamente reconocidos, y estos datos deben estar legalmente disponibles. Los mercados financieros han tenido durante mucho tiempo una base de datos así; las elecciones pueden utilizar datos de encuestas para construir rutas de probabilidad; y los eventos deportivos, debido a su estructura clara y rica historia de datos, hacen que sea posible predecir la probabilidad de que un equipo avance a los playoffs.

A pesar de esto, la forma de expresión de este 'relato en forma de historia' todavía enfrenta desafíos en su aplicación en otros campos. Esto no solo refleja las limitaciones en la disponibilidad de datos, sino que también expone nuestras deficiencias en la comprensión y predicción de sistemas complejos. En el futuro, a medida que la ciencia de datos y los modelos predictivos avancen, quizás podamos expandir esta forma de narrativa visual tan perspicaz a campos más amplios, ayudándonos así a comprender y representar mejor la evolución de diversos eventos complejos.