Introducción al concepto de visualización de datos para profesionales de la información dentro de la comunidad de prácticas online de monitorización y evaluación en medios sociales de SEDIC realizada del 17 de noviembre del 2012 al 10 de enero de 2013. http://comunidad20.sedic.es
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
Texto visualizacion de_datos_beatrizgarcia
1. V isualización de datos
Beatriz García aka “TorcuataTK”
Bienvenidos de nuevo, feliz 2013.
Hoy, mañana y pasado estaremos juntos en esta recta final de la comunidad de prácticas sobre monitorización y
evaluación en medios sociales, con el temario sobre visualización de datos.
La estrategia de estos tres días es clara y sencilla:
Primer día: ¿Qué es “Visualización de Datos”, qué implica y por qué hablar de visualizar datos en una comuni-
dad sobre la monitorización y evaluación en medios sociales?
Segundo día: Intenso y completo listado de herramientas de visualización, de análisis de datos y estadísticas.
Tercer día: ¿Practicamos juntos? Os convoco a poner en práctica conmigo la visualización de los datos que
habéis analizado con Nieves y con Miguel Ángel, en paralelo yo realizaré una visualización de los datos relacio-
nados con @sedic20.
Comencemos por una definición: “La visualización de datos es una disciplina transversal que utiliza el inmenso
poder de comunicación de las imágenes para explicar de manera comprensible las relaciones de significado,
causa y dependencia que se pueden encontrar entre las grandes masas abstractas de información que gene-
ran los procesos científicos y sociales.” Esta definición corresponde a la línea de trabajo Visualizar de Media-
lab Prado en el que se proponía un proceso de investigación abierto y participativo en torno a la teoría, las
herramientas y las estrategias de visualización de información, en el que tuve la suerte de participar con el
proyecto Mercamadrid: Una tipología visual de la red de flujos de los alimentos, en la convocatoria del
2011 del taller y seminario internacional Visualizar’11: Comprender las infraestructuras, y que me aportó
una visión global de todo el proceso que sigue la información como dato tratable y su posterior visualización.
[Vídeo] ¿Qué es la visualización de datos? “Las infraestructuras, como mínimo, son la expresión sistemática
del capital, de los tipos de interés, los instrumentos crediticios, los tratados comerciales, las fuerzas del merca-
do y las instituciones que las hacen cumplir (...). Son agua, combustibles y reservas eléctricas, rutas y calenda-
rios de suministro; son los ordenadores que controlan el tráfico, los aeropuertos y los centros de distribución
de mercancías...” Sanford Kwinter, Daniela Fabricius “Urbanism: An Archivist’s Art?”. En Rem Koolhas, Mutations.
Beatriz García aka “TorcuataTK” PROGRAMA “MONITORIZACIÓN Y EVALUACIÓN
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2. V isualización de datos
Beatriz García aka “TorcuataTK”
Visualización generada para Mercamadrid: una tipología de la red de flujos de alimentos
El equipo, como podéis ver en el blog que creamos, era multidisciplinar y no nos conocíamos la mayoría, pero nos
interesaba el tema y suponía un reto trabajar durante 2 semanas a tiempo casi completo (algunos combinábamos
trabajo y taller). Se generó una aplicación con la que interactuar con los datos, pero por problemas técnicos no está
subida a la web, aunque si alguien quiere ver cómo funciona puede ver el vídeo de la presentación del proyecto.
En octubre del mismo año comenzó el Grupo de trabajo de Periodismo de datos, enmarcado en el mismo
Medialab Prado, que supone un continuo estímulo ya que tenemos citas programadas para realizar talleres y
debates, a la lista de distribución llegan muchos recursos de análisis, tratamiento y visualización de datos y
del que surgen bastantes de las referencias que os voy a dar estos tres días.
Durante este tiempo he aprendido que la visualización de datos tiene como bases importantes:
• el objetivo para el cual se recopilan y analizan los datos (SMART);
• los propios datos en su obtención, revisión y filtro;
• y por último, el diseño y la programación con las que se obtiene: la visualización del objetivo, se encuentran
los datos relevantes, se representa la construcción narrativa con la que contestamos a nuestros usuarios, se
refinan y se enriquecen las respuestas y, por último, se interactúa.
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3. V isualización de datos
Beatriz García aka “TorcuataTK”
“High-quality information empowers people to attain goals” / “La alta calidad de la información habilita a las
personas a alcanzar sus objetivos”
IIID, The International Institute for Information Design.
El IIID define Información de alta calidad como aquella que es resultado del procesamiento, la manipulación y la
organización de los datos en una forma que contribuye al conocimiento de la persona que los recibe. Sus atribu-
tos son: accesibilidad, adecuación, atractivo, credibilidad, integración, concisión, interpretabilidad sin errores,
obejtividad, relevancia, oportunidad, seguridad, comprensible y valiosa.
“Todos los problemas de datos se inician con una pregunta y terminan con una construcción narrativa que
entrega una respuesta clara, sin detalles innecesarios.”
Visualizing Data, Ben Fry
Si os interesan más definiciones sobre visualización de datos, os dejo unas referencias:
Visualización y multimedia. Laia Blasco.
En el que hace un repaso cronológico referenciando a grandes profesionales del mundo del diseño.
Es refrescante la nota personal sobre una “visualización doméstica” de datos.
Hacía una taxonomía de investigación entre Visualización de información y Diseño.
Carlos Córdoba Cely y Yadira Alatriste Martínez.
Una definición en un marco de referencia muy cercano al mundo de la documentación y
la investigación científica.
Diseño de información. Francisco J. Martín Fernández
El diseño de información desde la usabilidad.
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4. V isualización de datos
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¿Qué implicaciones tiene realizar una buena Visualización de datos?
La realidad es que tiene tantas implicaciones como deseemos cada uno de nosotros. Es decir, una visualización
puede ser de lo más sencillo a un proyecto complejo e interactivo.
Fuente: 10 user-engaging was to create interactive infographics. Computer Arts magazine.
“Todo buen infográfico es funcional como un martillo, “multicapa” como una cebolla, bello y verdades como una
ecuación matemática” Alberto Cairo
Las capas de la cebolla podrían enumerarse como:
• Un objetivo (que habéis definido con Nieves) tras el cual contestaremos a la pregunta: ¿Qué es lo que pre-
veemos que nuestros lectores intentarán hacer con el gráfico?
• Unos datos (que habéis recopilado con Miguel Ángel
• Algunos conocimientos de psicología de la percepción, psicología cognitiva y ergonomía cognitiva, porque
el cerebro humano no procesa todo lo que creemos.
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5. V isualización de datos
Beatriz García aka “TorcuataTK”
[Artículo] “Recuerdo un caso que me llamó especialmente la atención. Se trataba de una clase magistral impar-
tida por un psicólogo. Comenzó a mostrar imágenes del Sistema Solar: fondos negros cargados de estrellas, pla-
netas de colores muy claros, etc. El problema era que sobre dichos planetas había colocado textos diminutos de
color blanco y escritos con fuentes de trazos muy finos. Eso hacía que fuesen no sólo muy difíciles de ver, sino
también de leer. Fue una revelación. Me dije: “esto es increíble; puedo identificar un buen montón de problemas
muy básicos; estas diapositivas ignoran lo que conocemos sobre la importancia del contraste, por ejemplo. ¿Por
qué?” Así que comencé a tomar notas.” Stephen M. Kosslyn entrevistado por Alberto Cairo (El arte funcional)
• Conocimientos sobre la codificación de datos visuales, para los que os recomiendo encarecidamente empe-
zar por los trabajos de William S. Cleveland y Robert McGill, investigadores de los AT&T Bell Labs que entre
otros han publicado “Graphical perception: theory, experimentation, and application to the development of
graphical methods” (PDF)
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6. V isualización de datos
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Cómo elegir el tipo de infográfico más adecuado para cada historia. Alberto Cairo (ver artículo)
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7. V isualización de datos
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Crowdsourcing Graphical Perception: Using Mechanical Turk to Assess Visualization Design
Jeffrey Heer, Michael Bostock
• Conocimientos de estadística.
• Algunas nociones de diseño y programación (no necesarias, pero sí interesantes).
Os completo con estas guías sobre cómo escribir sobre números, realizada a nivel europeo (descargar), confec-
cionadas dentro del marco de la Comisión Económica para Europa de las Naciones Unidas (UNECE) Sesión de
Trabajo sobre Difusión Estadística y Comunicación auspiciada bajo el programa de trabajo de la Conferencia de
Estadísticos Europeos.
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8. V isualización de datos
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Primer ejercicio o reto que os propongo
¿Se distinguen entre sí los conceptos: Diseño de información, Visualización de datos, Visualización de informa-
ción, Visualización científica y Análisis visual ? Si tu respuesta es sí ¿compartes ejemplos con la comunidad? Con
este reto os invito a reflexionar sobre los términos diseño, visualización, análisis, datos e información.
Segundo ejercicio o reto que os propongo
Nieves nos aportó un enlace muy interesante a una plantilla de power point que nos podía ayudar a realizar una
infografía con nuestros datos sociales ¿Os véis capaces de poner os en el lugar de vuestro usuario que recibe esa
visualización y compartís con nosotros qué os parecería? Con este reto os invito a despertar vuestro ojo crítico.
Unas reflexiones con las que busco contextualizar y enriquecer un poco más el por qué de la “Visualización de
datos” asociada a la monitorización y evaluación en medios sociales...
[Vídeo] Proyecto: Muestra geo-posicionada de mensajes entre participantes del movimiento 15M en redes
sociales. Este estudio ha tenido como objetivo investigar, por una parte, las propiedades estadísticas de la infor-
mación difundida y por otra, cómo son los patrones de conexión entre aquellos que propagan y reciben dicha
información.
Esta comunidad de prácticas está dirigida a “Profesionales de la información”, o en origen se pensó así en el 2008
cuando se lanzó la primera comunidad, entre los que claramente se distinguía hasta hace unos años los que
producían (como los periodistas) y los que organizaban y exponían información (bibliotecarios, archiveros,..).
Hoy en día esto ha variado: ahora todos “producimos” y muchas otras profesiones, tradicionalmente no consi-
deradas como dentro de ese grupo de “profesionales de la información”, trabajan como tales en muchos, si no a
tiempo completo, momentos de su vida profesional.
Me explico: cuando un profesional de la información (pasivo o activo) realiza una monitorización y evaluación
de sus redes sociales, produce nuevos datos, algunos de estos datos ya estaban ahí, pero que se medían de
otras formas (número de usuarios, análisis bibliométricos, etc) y, seamos realistas, en la mayoría de los casos no
los medíamos nosotros directamente. Ahora (no literalmente) entran las redes sociales como una nueva he-
rramienta para conseguir objetivos, como analizabais con Nieves, los objetivos SMART y estos dan una nueva
dimensión a nuestro trabajo y entramos a producir datos, que van dirigidos a un público o varios públicos.
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9. V isualización de datos
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En la web 2.0 el Usuario produce información, somos prosumidores.
Asociada a la Historia de Internet podemos encontrar (y generar) muchas visualizaciones tanto de contenidos,
herramientas, como de redes sociales.
Facebook, OSM (2004) Youtube (2005) Twitter, WikiLeaks (2006) Tumblr, Pachube (2007) Spotify (2008) Google
Docs, Web 2.0 Suicide Machine (2009) Google+, Pinterest (2011)
Big Data, Internet de las cosas, Ciudad digital (2012)
Fuente: DataAnalysis15M Análisis y visualización de datos del sistema red #15M
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10. V isualización de datos
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Tecnopolítica y 15m. La potencia de las multitudes conectadas. Sistema red #15m. Un nuevo paradigma de la
política distribuida.
No nos conformamos con gestionar “interpretaciones” (por ejemplo, infografías) de otros, si no que ahora quere-
mos, necesitamos, producirlas nosotros.
No es una tarea fácil (tampoco titánica).
No se trata de realizar tartas de datos (casi nunca útiles), barras o burbujas impulsivamente.
Os dejo unas referencias (con un toque de humor) de Gonzalo Álvarez, cuyo blog El arte de presentar es un refe-
rente (en el que nos habla de esas gráficas de tartas, barras y burbujas) Las tartas son para el postre y Cuatro
formas de mentir con gráficos de datos en una presentación y, por otro lado, Uncommon Knowledge about
pie charts o la teoría de que la mayoría de los gráficos de tarta parecen Pac Man.
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Para finalizar el intenso día os dejo un vídeo para que os relajéis un poquito con esta animación kinetic text:
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