2000年からの週ごとの米国の失業手当の請求件数のチャートだそうです。%ではなく実件数での推移のチャートです。
チャートを正しいスケールのまま表示させるために、新聞紙面のレイアウトを変更しています。
結果として、非常時であることを力強く伝える紙面になってます。

リーマンショックが比較にならないことがよくわかります。

The most powerful single image of the COVID-19 crisis yet >>

データの視覚化は複雑な情報を理解しやすくすることですが、視覚化のためのデザインがユーザーの解釈と結論に影響を及ぼさないように、そのデザインに至った文脈がわかるデータソースを提示すべきだそうです。
また、データの不確実性も考慮すべきとしています。

「事実をフィクションから分類し、過剰な不安を避けて、そして何よりも情報過多のこの時代に正確に通知され続けるように願っています。」

【1】
元データの収集方法が変更されることがあります。これがチャートのスパイクとして現れます。
チャートに使用されるデータの定義は一貫している必要があります。

【2】
データは毎日増えています。新たな知識も増えています。過去に作成したチャートが正しくなくなることがあります。
参照元を明らかにして、不確実性について注記をつけておく必要があります。

【3】
国や地域で人口規模、政治環境、保健システムは異なります。
コロナウイルスの死亡率などの数値を世界全体で平均したり一般化することはできません。
視覚化から導かれる結論に注意してください。

【4】
感染のリスクを伝えるためには、よりローカルな地図にマッピングすべきです。
また、世界地図には緯度による面積差があるので、地図の塗りつぶしよりもバブルの大きさで視覚化したほうが適切です。

【参考】Mapping coronavirus, responsibly >>

【5】
デザイナーはチャートの見やすさシンプルさを大切にしますが、それよりも、パンデミックの状況で情報を伝えていることに配慮すべきです。
センセーショナルに恐怖を煽るようなデザインをせず、適切な注釈で必要なコンテクストを提供すべきです。

【参考】17 (or so) responsible live visualizations about the coronavirus, for you to use >>

【6】
パンデミック初期のデータは不確実性が高いことに留意する必要があります。
たとえば、致死率のデータが時間とともに大きく変化することも有り得ます。

【7】
コロナウイルスを他の病気と比較することは困難です。コロナウイルスについてのデータはまだ不確実です。
過去の他の病気との不正確な比較をすることで、コロナウイルスを過小評価したり、対策やアドバイスを無視することに繋がらないようにすべきです。

【8】
いくつものデータソースが公共資産として提供されています。それらのデータソースは人によるもので、それを元にしたチャートも人によるもので、そのチャートを見るのも人だということを忘れないでください。
情報を拡散させる前に、データソースを確認してください。

【参考】What if Data Wasn’t Data? Spoiler Alert, it isn’t.

パンデミック状況下のインフォグラフィックのガイドとしてだけでなく、現代のグラフィックデザイナーの課題でもあると思います。社会状況を理解して適切に配慮したデザインができることが求められている気がします。
そういうセンスを持ち合わせていないと、クライアントにもダメージを与えかねないし、世の中に害を及ぼすことになる時代かも。

元記事はこちら
A complete guide to coronavirus charts: Be informed, not terrified | Fast.Co DESIGN >>

秀逸です。感染はどのように拡大するのか、対策によって感染拡大はどのように抑制されるのか、をパーティクルでシミュレーションしてます。
時間経過で健康な人の数、感染者の数、回復した人の数 の変化を把握できるインフォグラフィック。
説明文がわかりやすいです。
なにより世の中の役に立つグラフィックです。

p5.jsを習得して、こういうインフォグラフィックとこういうコンテンツを制作したいです。

コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか | The Washington Post