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y también mayor dificultad para seleccionarlos, categorizarlos y memorizarlos. En éste
sentido áreas como la semiótica, las matemáticas (topología), la psicología (sociometría), la
informática (redes) o la inteligencia artificial, nos aportan conceptutalización, lenguajes,
métodos y tecnologías. Otras disciplinas, como la educación, utilizan la visualización para
transfereir conocimiento.
Contenido de la comunicación
Introducción
Hay una gran diferencia entre ver y visualizar. Ver es una capacidad fisiológica, limitada por
el propio ángulo visual a un único punto de vista. En cambio, la visualización es el resultado
de un proceso cognoscitivo vinculado a la cultura que, gracias a unas convenciones de
proyección previamente establecidas, permite la visión desde cualquier punto y realizar un
recorrido no lineal, obteniendo, en función de los intereses, una visión general o detallada de
alguna de las partes, algo que resulta mucho más difícil con otro tipo de lenguajes como el
escrito.
La visualización, por tanto, puede ser utilizada para ampliar nuestro horizonte intelectual o
emocional con nuevas perspectivas sobre las cosas, superando las limitaciones de la
comprensión y percepción humana.
Visualización como acto comunicativo. Semiótica
Aunque las representaciones se generen para el consumo propio, desde el punto de vista de
la semiótica, la visualización es un acto comunicativo ya que requiere de un emisor, un
receptor, un código compartido por ambos, y una canal que lo soporta. Su resultado
depende de la eficiencia y eficacia de la relación del conjunto de estos elementos.
El emisor, de manera intencionada o no, ofrece la materia prima -obtenida directamente de la
naturaleza o de productos previamente elaborados- a un destinatario que, tras extraer su
significado la reelaborará y/o transformará a un nuevo lenguaje.
Emisor y receptor han compartido el mismo código, aceptado por convención y basado en
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unos signos que, como estableció Saussure (1916), tienen un significado o imagen mental
que varia en función de la cultura y los conocimientos previos y un significante que no
siempre tienen un carácter lingüístico ya que también pueden ser visuales o auditivos.
Estos signos, para ser efectivos (reconocibles) deben tener relación con los objetos que
representan y con el contexto en el que emisor y receptor se hallan inmersos. Charles Peirce
(1984) los clasifica en:
Icono: Signo determinado por su naturaleza interna que posee los caracteres que lo
hacen significativo, aun cuando su objeto no exista realmente (pintura, ideograma, …).
Indicio: Signo determinado en función de su relación real con el propio signo (síntomas
de una enfermedad, golpes en una puerta cerrada, ...)
Símbolo: Signo polivalente que designa un objeto en función de una convención o hábito
independientemente de su semejanza con él (la i, designando información, la @,
designando correo electrónico,...).
Los elementos o signos visuales, relacionados, nos ofrecen una imagen compacta, pero, por
separado, son bastante abstractos ya que contemplan aspectos conceptuales (requiere
idearlos), visuales (plasmarlos), de relación (percibidos a través de la posición y la
dirección, o sentidos a través del espacio y la gravedad) y prácticos (en función de la
intención u objetivo de quien los crea). Su base está en el punto, la línea, la forma y el
volumen (Wucius Wong, 1985).
Punto, de carácter comparativamente pequeño y forma simple (redonda, cuadrada,
triangular, …), en movimiento se convierte en línea.
Línea, de ancho extremadamente estrecho y longitud prominente, debe ser considerada
en su forma total (recta, curva, quebrada, irregular, trazada a mano, digital, …), su cuerpo
o parte contenida entre ambos bordes que pueden tener distinto trazo (afilado, nudoso,
vacilante, …) y las extremidades que adquieren mayor importancia cuanto más ancha es
la línea (puede acabar en flecha, círculo, cuadrado, …). las líneas se pueden unir y/o
entrelazar a/con otras líneas. La línea, en movimiento se convierte en plano.
Plano. En una superficie 2D, una forma plana tienen una gran variedad de figuras:
Geométricas (construidas matemáticamente), orgánicas (rodeadas por curvas libres que
sugieren fluidez y desarrollo), rectilíneas (limitadas por líneas rectas no relacionadas
matemáticamente entre sí), irregulares (limitadas por líneas rectas y curvas no
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relacionadas matemáticamente entre sí), caligráficas o realizadas a mano alzada, y
accidentales. El plano, representado por una serie de líneas, en movimiento se convierte
en volumen.
Volumen, delimitado por planos, en el que cada plano es una sección transversal. Cada
plano seriado puede ser considerado como un módulo que podrá ser utilizado en
repetición o en gradación, y, dependiendo de su movimiento (traslación o rotación),
determinado por la posición (relación con el cuadro o estructura en la que se inserta), y
dirección (en función de la posición de quien observa, de su relación con el marco que
las define o con las formas contiguas) puede provocar distorsión y sensación de
tridimensionalidad.La unión de planos es distinta en función del espacio ( ocupado o
vacío, real o ilusorio si se trata de sugerir profundidad) y la gravedad (atribuimos a las
formas características de liviandad/pesadez, estabilidad/inestabilidad) y de cómo se
realiza. Las conexiones pueden ser fuertes (cara/cara), débiles (filo/cara, filo/filo) y
escasamente controlables (vértice/cara, vértice/filo o vértice/vértice). Si se distorsionan
las caras (mediante superposición de planos) o los filos (curvándolos) se alteran las
uniones pero no la figura. Sin embargo, si lo que se distorsiona son los vértices
(truncándolos) queda afectada toda la forma, especialmente si la forma está vacia, ya
que queda un hueco.
Forma, entendida como la ocupante de un espacio o también como un espacio en
blanco rodeado de un espacio ocupado, tiene distintas maneras de interrelacionarse:
Distanciamiento, toque, superposición, penetración, unión, sustracción, intersección, y
coincidencia. En un diseño blanco/negro, la forma puede estar en positivo (blanco) o
negativo (negro).
Color: Distingue la forma de los elementos circundantes y puede adaptar gran variedad
de gradaciones y variaciones. A medida que aumenta la complejidad del diseño,
aumenta tambièn la posibilidad de variación del color (el teorema de los colores analiza
cuantos colores son necesarios utilizar para que en un mapa, por ejemplo, los colores
sean diferentes al otrlo lado de la línea divisoria).
Textura: Detecta las características de la superficie de la forma.
Tamaño: Mensurable físicamente aunque relativo cuando es comparado.
A nivel práctico, el diseño se basa en la:
Representación: Cuando su forma deriva de la realidad (ya sea de la propia naturaleza o
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de la elaboración humana)
Significado: Toda representación transporta un mensaje o signos significativos.
Función: Propósito con que se realiza.
Del significado y significante de estos signos, de su relación y secuencia, de las técnicas y
los soportes (canales de entrada y salida) utilizados, las representaciones visuales
obtenidas pueden ser:
Estáticas (fotografía, mapas, diagramas, …)
Dinámicas o actualizables (paneles de cotizaciones de bolsa, de salida de pasajeros,
GPS, video o cine en tanto que sucesión de imágenes estáticas pasada a una
determinada velocidad que sugieren, movimiento …)
Discretas: Sucesión de representaciones estáticas que puede describir un proceso
dinámico en su totalidad: folleto de instrucciones, cámaras de vigilancia, …)
Sinópticas: Reflejan gráficamente diferentes estados del proceso en una única imagen
estática.
Según Gutwin y Fedak (2004), hay dos categorías de mecanisos de visualización digital:
Los que distorsionan o deforman la información visual (alteración de las posiciones, las
formas y/o los tamaños de los elementos visuales. Es el caso del panning (paginar o
hacer scroll), o zooming (ampliación/reducción).
Los que no la distorsionan. Es el caso de las múltiples vistas (diferentes vistas de la
misma representación visual a nivel global) y focus+context (diferentes vistas de la
misma representación visual a nivel de detalle).
El valor explicativo de las representaciones está en función de los elementos que la
sustentan y a los cuales representan (Tufte, 1997):
Datos o hechos que no tienen relación con otros datos y carecen de un significado
preciso.
Información o datos que incorporan algún tipo de relación que les otorga un significado.
Conceptos, cuando la información está relacionada con varios datos o informaciones,
adquiriendo el significado por el conjunto de ellas.
Conocimiento (racional o intuitivo), cuando un concepto incorpora relaciones con otros
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conceptos, datos e informaciones y permite crear un patrón o modelo que mejora la
predicción de lo que puede suceder a continuación y, por tanto, facilita la toma de
decisiones.
Sabiduría: Capacidad para reconocer y gestionar el mayor número posible de patrones
y modelos de conocimiento.
Así, desde el punto de vista de la semiótica, la visualización puede definirse como una
transformación interna y externa de los datos iniciales a unidades significantes que, si bien
utilizan un nuevo código, mantienen la misma congruencia y el mismo orden inicial, como
consecuencia de una captación y correspondiente análisis previo de datos.
Análísis de datos. Matemáticas y Estadística
A nivel formal, topológico, la forma convencional de analizar los datos es el método
estadístico. Está basado en la creación de una matriz rectangular en la que las filas
representan los casos, sujetos y observaciones, y las columnas, las puntuaciones de los
atributos, variables o mediciones, que permiten comparar el grado similitud o diferencia de
los actores en relación a sus atributos.
En un análisis reticular (datos de red), la matriz tiene los mismos elementos en las filas que
en las columnas dado que lo que analiza son las relaciones (vínculos) entre actores (nodos)
y no sus atributos. El objeto de análisis, en este caso, son los vínculos que tiene cada uno de
los nodos, pero lo que se analiza son los nodos para descubrir qué vínculos tiene y como
se comportan cada uno de ellos dentro de una muestra seleccionada. Los resultados, por
tanto, son muestreo probabilistico.
En cambio, en el análisis de datos de las redes sociales el objeto son los vínculos que se
producen entre los nodos, su tipo y su comportamiento. Para ello se utiliza un censo
poblacional ya que si se ha elegido un nodo, para que el análisis sea correcto, deben ser
analizados la totalidad de sus vínculos con el resto de nodos.
Por tanto, la visualización, desde el punto de vista matemático, puede ser descrita como una
representación no modificada de la información con técnicas de presentación de grafos,
entendiendo por grafo un conjunto de puntos, cuyos vértices están unidos por aristas (líneas),
la unión de los cuales forman una estructura de red.
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La importancia en la visualización de este tipo de estructuras no está en la forma geométrica
resultante sino la manera como los vértices están conectados.
Análisis de datos. Informática y Data Mining
En las últimas décadas, el desarrollo de la informática ha supuesto una serie de cambios en
la producción, almacenamiento y tratamiento de la información. Ha mecanizado los procesos
de análisis, por lo que los modos de visualización también han sufrido variación. Así, desde
el punto de vista informático, ésta se describe como la organización de datos e información
en categorías, en un grado creciente de complejidad (línea, bus, árbol, estrella, anillo, malla,
...), de acuerdo al orden y jerarquía en que se vinculan sus componentes, bajo unos criterios
de dependencia, subordinación y recorrido.
El continuo desarrollo de la informática nos ha llevado a reconocer que la información es
algo modificable y, por tanto, transitorio, sujeto a cualquier tipo de transformación posterior.
Esta libertad en su tratamiento y la mejora de la usabilidad de las herramientas, ha
propiciado lo que conocemos como superabundancia de información, con una carga visual y
cognitiva que supera la capacidad humana para procesarla de modo eficiente en un espacio
de tiempo breve. Es por ello que adquiere una gran importancia el análisis de datos no
estructurados generados continuamente en la red, aportando una información en tiempo
real, especialmente útil para las empresas e instituciones.
En este sentido, la teoría de la Información que busca la probabilidad de sucesos inciertos y
trata de cuantificar numéricamente cuanta información aporta cada indicio o hecho conocido
para reducir el nivel de incertidumbre, unida a procesos de ingeniería informática e
inteligencia artificial, propician el desarrollo de procesos de minería de datos (data mining),
que, utilizando algoritmos concretos generan una enumeración de patrones que proporcionan
una predicción automatizada de tendencias y comportamientos, y el descubrimiento
automatizado de modelos previamente desconocidos.
El proceso de minería de datos tiene cuatro fases:
1. Filtrado de datos
2. Selección de variables
3. Extracción de conocimiento
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4. Interpretación y evaluación de resultados
produce cinco tipos de información:
1. Asociaciones
2. Secuencias
3. Clasificaciones
4. Agrupamientos
5. Pronósticos
e invierte la dinámica del método científico ya que, lejos de formular una hipótesis y diseñar
el experimento que la confirme o refute, de alguna manera, permite que sean los propios
datos los que proporcionen nuevas hipótesis y sean ellos mismos los que las validen.
Análisis de datos. Inteligencia Artificial. CBR, EIDE
La Inteligencia Artificial incorpora nuevas técnicas para el análisis de datos. Una de ellas,
que además nos permite aprender de la experiencia, es el Razonamiento Basado en Casos
(CBR), que, basado en casos anteriormente resueltos con éxito, adapta las técnicas
aplicadas en aquel caso para proponer una posible solución al problema actual mediante
uno o varias hipótesis, ofrece un prototipado rápido de los problemas y un desarrollo
incremental y adaptativo, de fácil y rápida visualización.
A medida que las aplicaciones se va haciendo más complejas, especialmente tras la
llegada de internet, es cada vez más necesario incorporar abstracciones computacionales
en los sistemas de computación que faciliten su diseño, desarrollo y mantenimiento. En el
núcleo de esta aproximación se hallan los Entornos de Desarrollo de Instituciones Electrónicas
(EIDE) que proveen de una analogía computacional de las organizaciones humanas en las
cuales, agentes inteligentes interpretan distintos roles organizacionales, interactuando para
cumplir objetivos individuales y de organización.
Las instituciones electrónicas encapsulan los mecanismos de coordinación que median entre
los agentes software representando diferentes grupos de trabajo y se alejan de visiones de
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programación orientadas a máquina para reflejar mejor los conceptos organizacionales,
permitiendo entender mejor las aplicaciones distribuidas.
El EIDE requiere de una herramienta gráfica para la especificación de las reglas y protocolos,
un software que permita la ejecución de instituciones electrónicas, herramientas de desarrollo
de agentes software y herramientas de simulación para animar y analizar las
especificaciones creadas.
Especialmente útil en organizaciones virtuales, el EIDE tiene su área de aplicación en la
gestión del flujo de trabajo basado en agentes, de proyectos colaborativos y de redes de
suministro, ya que tiene un ciclo de desarrollo más corto, granularidad en la implementación,
simulación analítica previa al despliegue y flexibilidad en el diseño de reglas y relaciones.
Análisis de datos. Realidad Virtual y Realidad Aumentada
La realidad Virtual permite la interacción con unos modelos que definen tridimensionalmente
un objeto o fenómeno, calculan y obtienen, en tiempo real, las imágenes necesarias para
que obtengamos una percepción del objeto cómo si fuera real.
El desarrollo de la tecnología de la Realidad Virtual ha incorporado y consolidado en nuestra
sociedad la interacción (hombre/hombre y hombre/máquina y máquina/máquina) que permite
una transmisión constante de información, que primero fue escrita y asíncrona (e-mail, LMS,
foros, ...) y gradualmente ha ido incorporando elementos multimedia y evolucionado hacia
unas fórmulas síncronas (chats, videoconferencias, MUVE's, ...), aprovechando los nuevos
desarrollos en software y hardware que permiten mejorar sus resultados. Del progreso de
esta tecnología deriva la Realidad Aumentada, que permite superponer gráficos virtuales en
3D a un entorno de visión real de la persona, de una manera alternativa, complementaria y
en tiempo real.
El proceso se inicia con el registro de las señales del mundo real (fundamentalmente video y
audio) que son procesadas para determinar dónde, en qué posición y desde que
perspectiva se debe sustituir un objeto real por otro virtual con la correcta correspondencia
geométrica, a fin de que el usuario pueda ver la fusión entre las imágenes reales y virtuales
de forma lógica y coherente.
La Realidad Aumentada aprovecha las tecnologías derivadas de la visualización para
construir aplicaciones y contenidos. Así, del procesamiento de imágenes adopta la cualidad
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de analizar (para extraer sus propiedades geométricas) y la de resaltar aspectos en las
imágenes captadas mediante la cámara de video. De la tecnología de creación de gráficos
por ordenador adopta la síntesis de objetos tridimensionales y sus transformaciones para
construir nuevas metáforas dentro de estos mundos mixtos.
En el proceso de creación de Realidad Aumentada es necesaria la
Captura y procesamiento de la información necesaria para definir el contexto del usuario
Gestión y organización de los contenidos para la ejecución de la aplicación
Interacción usuario/sistema
Posicionamiento/tracking (posición y orientación del usuario en tiempo real y con precisió
n
Comunicación entre dispositivos
Renderización 3D o presentación en el dispositivo de visualización
Aplicaciones prácticas. Uso de la visualización
El consumo de visualización de la información es distinto en función de quien lo demande y
del método utilizado para generarla. Sin embargo, a medida que se van incorporando las
nuevas tecnologías, se amplia también el espectro de las visualizaciones y se hace
necesario obtener algunas técnicas que la mejoren. Esto se consigue con la interactividad y
el dinamismo de la imagen.
Según Gutwin y Fedak (2004), la recuperación de la información digital por parte del usuario,
ya sea de equiparación exacta o parcial, tiene dos grandes estrategias:
Browsing o exploración, cuando el usuario no busca nada concreto, o lo busca pero sin
saber muy bien cuál es el camino adecuado. En ambos casos, el usuario divaga un
poco y puede ir hacia recorridos distintos de los inicialmente previstos.
Querying o interrogación, cuando el usuario introduce una serie de palabras clave que
indican sus necesidades de información y el sistema, tras analizarlas y equiparar las
con la base documental, le ofrece una lista de resultados relacionados con la consulta
realizada.
El mundo corporativo es una gran consumidor de visualización de datos. La globalización y
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la competencia de los mercados exige una actualización y tratamiento continuo de la
información.
Conscientes de la transitoriedad de ésta información, para las corporaciones, una
visualización rápida y eficiente de los resultados es esencial ya que permite una actuación
eficaz y eficiente en la toma de decisiones. Y es en función de las necesidades que las
corporaciones eligen un tipo u otro de software.
Por ejemplo, la efectividad de las campañas de marketing puede mejorarse con los
resultados ofrecidos por un CRM (integración de software de relaciones con el cliente),
estrategia basada en una arquitectura de apoyo para la toma de decisiones, que requiere
una estructura precisa de almacenamiento de datos operacionales procedentes de fuentes
(internas y externas), que luego serán analizados en busca de patrones significativos sobre
preferencias y necesidades del cliente de una manera individual.
En cambio, los CBR ofrecen las mejores opciones de resolución de un problema.
Imaginemos, por ejemplo, que una empresa necesita recortar costes de fabricación de un
determinado producto. El software puede agilizar la selección y la comparación de
componentes y ofrecer opciones nuevas y quizá menos evidentes, cosa que, de forma
manual, debido a la gran cantidad de elementos y variables, no podría realizarse de manera
tan eficiente en un espacio tan corto de tiempo.
Actualmente se investigan las posibilidades de integración de éstas técnicas en una sola
herramienta o sistema, que permitiría desarrollar aplicaciones industriales de la computación
ubicua y posibilitaría la apertura de nuevos mercados, especialmente virtuales, dotándolos
de la credibilidad y reputación.
Los gobiernos e instituciones, por su parte, utilizan la minería de datos para prevenir, por
ejemplo, acciones delictivas y actos terroristas. El análisis de redes sociales aporta, en este
sentido, muchos datos, algunos de ellos, muy relevantes.
Algunas áreas de la ciencia, como la medicina, utiliza la realidad aumentada para poder ver
algunas zonas del cuerpo humano con información complementaria sin tener que seccionar.
Áreas como el turismo o la publicidad utilizan también la realidad aumentada ya que aporta
movimiento a partes de visualización estática, permitiéndo elaborar animaciones
innovadoras que mezclan lo real y lo irreal.
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En el mundo educativo, algunos educadores (cada vez más) suelen utilizar la realidad
virtual, habitualmente en forma de plataformas interactivas propias de la web 1.0 o 2.0 que
además de permitir una colaboración sincrona y asíncrona, aceptan la inclusión de distintos
elementos de visualización más conceptual, elaborados de una forma manual o artesanal en
función de las necesidades de aprendizaje (diapositivas, vídeos, mapas mentales o
conceptuales, …).
Las diapositivas apoyan, generalmente, una exposición verbal. El vídeo plasma una serie de
imágenes pasadas a una velocidad adecuada para dar sensación de movimiento a una
acción o actividad ya sea real o hipotética. Un mapa mental o conceptual posibilita poder
visualizar y memorizar, en muy poco tiempo, toda la información disponible para obtener una
visión global, establecer diversos recorridos que muestren visiones parciales o detalladas
que permitan analizar las relaciones existentes entre los elementos, y, en definitiva, mostrar
aspectos que no serían visibles a través de otras herramientas.
Las representaciones obtenidas son un conjunto formado por elementos de carácter intuitivo
y visual que sirven de base y estrategia para la conceptualización ya que permiten manejar
complejas constelaciones de datos. El siguiente mapa es un claro ejemplo de ello.
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Pese a que la herramienta utilizada para realizarlo permite la colaboración de forma síncrona
y asíncrona con una o varias personas simultáneamente, este mapa es una creación
subjetiva, elaborada de forma individual a partir de diversas fuentes, con el objetivo de
mostrar diversos recorridos de la visualización que se desarrolla en círculos concéntricos.
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Sin embargo, ésta no es la única forma de aplicación de un mapa conceptual.
El Observatorio CTS del CAEU/OEI-AECID trabaja en un portal
(http://www.oei.es/divulgacioncientifica/noticias_008.htm) que ofrecerá, mediante
mapas conceptuales y a partir de los documentos académicos publicados en los sitios web
de un conjunto seleccionado de universidades iberoamericanas, una visualización gráfica de
los principales temas abordados por esas casas de estudio y ha puesto a disposición del
usuario una prueba piloto que, con el objetivo de verificar la funcionalidad del sistema,
presenta un mapa de las temáticas de investigación de la Universidad Complutense de
Madrid, construido a partir de los 3.000 documentos más citados por esa institución en su
sitio web, que a su vez han sido indexados por Google Scholar, criterio que centra el análisis
en documentos académicos.
Debido al gran desarrollo informático, hay mucho software, con pocas diferencias entre sí,
que permite a particulares, instituciones y empresas la visualización de resultados. Esta es
una lista que concentra 50 interesantes ejemplos
(http://www.webdesignerdepot.com/2009/06/50-great-examples-of-data-
visualization/).
Conclusiones
La visualización es un acto comunicativo, y como tal, para ser efectivo, ha de tener un
emisor y un receptor que compartan el mismo código. El soporte o canal de esta información
varia en función la tecnología y estrategias utilizadas.
Para obtener una visualización efectiva es necesario seleccionar adecuadamente la
información relevante, reelaborarla utilizando un nuevo código aunque manteniendo el
orden y la congruencia iniciales.
La tecnología que la hace posible es sumativa y ubicua. Intervienen en ella diversas
disciplinas como la semiótica, las matemáticas, la estadística, la informática y la inteligencia
artificial.
A medida que se van incorporando las nuevas tecnologías, se amplia también el espectro
de las visualizaciones y se hace necesario obtener algunas técnicas que la mejoren. Esto se
consigue con la interactividad y el dinamismo de la imagen.
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El consumo de visualización de la información es distinto en función de las necesidades de
quien lo demanda y del método utilizado para generarla.
Bibliografía/Referencias
Barthes, R., (1971). Elementos de Semiología. Madrid. Ed. A. Corazón
Daniel Rojas N., (2007). Acerca de la visualización topológica de redes. [Fecha de consulta:
Septiembre de 2009] http://medialab-prado.es/mmedia/971
Freeman L. C., (2000). Visualizing Social Networks, Journal of Social Structure 1. [Fecha
de consulta: Septiembre de 2009]
http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volume1/Freeman.html
Gutwin, C.; & Fedak, C., (2004). Interacting with Big Interfaces on Small Screens: a
Comparison of Fisheye, Zoom, and Panning Techniques. Department of Computer Science,
University of Saskatchewan. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009]
http://hci.usask.ca/publications/2004/bigui-gi04.pdf
Heras Lara, L, y Villarreal Benítez, J.L., (2004). La realidad Aumentada: Una tecnología en
espera de usuarios. Revista Digital Universitaria. Volumen 5 Número 7. ISSN: 1067-6079.
http://www.revista.unam.mx/vol.8/num6/art48/jun_art48.pdf
Lyons, John., (1981). Lenguaje, significado y contexto . Barcelona, Paidos
Peirce, Ch., (1974). La ciencia de la Semiótica. Buenos Aires. Nueva Visión
Pontis, S., (2007). La historia de la esquemática en la visualización de datos. [Fecha de
consulta: Septiembre de 2009] http://medialab-prado.es/mmedia/965
Saussure, F. (2006). Curso de Lingüística General (3ª edición), traducción de Mauro
Armiño, Madrid. Ed. Akal.
Schmitt, R, (1987). La importancia de la semiótica para una pedagogía de los medios de
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Con la colaboración de:
Esta obra está bajo licencia
de Creative Commons
Web: Meddia
congreso2009@cibersociedad.net
comunicación. Educar, 11 (1987. 127-143. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009]
http://ddd.uab.cat/pub/educar/0211819Xn11p127.pdf
Tufte, E. R., (1997). Visual Explanations. Images and Quantities, Evidence and Narrative.
Cheshire/Connecticut: Graphics Press. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009]
http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volume1/Freeman.html
Wucius W., (1985). Fundamentos del diseño bi y tri-dimensional. [Fecha de consulta:
Septiembre de 2009] http://www.scribd.com/doc/16100232/Fundamentos-del-
Diseno-Wucius-Wong
Web CSIC http://www.iiia.csic.es/es/projects/list
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posterior)
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  • 1. ¡Tú e lige s e l Congre so! Cale ndario Blog Pre nsa Contacto Actas de l congre so FAQ Castellano Català English Galego Português Organizan: Con la colaboración de: 136 Profe sionale s y 4 3 Institucione s Portada Línea editorial Grupos de trabajo Comunicaciones Plenarias Actividades Foros Buscador Inicia sesión para participar Inscríbete Grupo de trabajo B-10: Visualización de redes y de otros datos Elementos de la visualización de datos y redes Resumen A mayor desarrollo social y tecnológico, mayor capacidad de generar datos e informaciones Palabras clave docencia lenguaje lingüística metodología redes sociales visualización de datos Ponente/s Dolors Capdet Esteve Del Castellano al Castellano Traduce Traduce Participa y síguenos Acce de al de bate PDFmyURL.com
  • 2. y también mayor dificultad para seleccionarlos, categorizarlos y memorizarlos. En éste sentido áreas como la semiótica, las matemáticas (topología), la psicología (sociometría), la informática (redes) o la inteligencia artificial, nos aportan conceptutalización, lenguajes, métodos y tecnologías. Otras disciplinas, como la educación, utilizan la visualización para transfereir conocimiento. Contenido de la comunicación Introducción Hay una gran diferencia entre ver y visualizar. Ver es una capacidad fisiológica, limitada por el propio ángulo visual a un único punto de vista. En cambio, la visualización es el resultado de un proceso cognoscitivo vinculado a la cultura que, gracias a unas convenciones de proyección previamente establecidas, permite la visión desde cualquier punto y realizar un recorrido no lineal, obteniendo, en función de los intereses, una visión general o detallada de alguna de las partes, algo que resulta mucho más difícil con otro tipo de lenguajes como el escrito. La visualización, por tanto, puede ser utilizada para ampliar nuestro horizonte intelectual o emocional con nuevas perspectivas sobre las cosas, superando las limitaciones de la comprensión y percepción humana. Visualización como acto comunicativo. Semiótica Aunque las representaciones se generen para el consumo propio, desde el punto de vista de la semiótica, la visualización es un acto comunicativo ya que requiere de un emisor, un receptor, un código compartido por ambos, y una canal que lo soporta. Su resultado depende de la eficiencia y eficacia de la relación del conjunto de estos elementos. El emisor, de manera intencionada o no, ofrece la materia prima -obtenida directamente de la naturaleza o de productos previamente elaborados- a un destinatario que, tras extraer su significado la reelaborará y/o transformará a un nuevo lenguaje. Emisor y receptor han compartido el mismo código, aceptado por convención y basado en Comparte Seguidores PDFmyURL.com
  • 3. unos signos que, como estableció Saussure (1916), tienen un significado o imagen mental que varia en función de la cultura y los conocimientos previos y un significante que no siempre tienen un carácter lingüístico ya que también pueden ser visuales o auditivos. Estos signos, para ser efectivos (reconocibles) deben tener relación con los objetos que representan y con el contexto en el que emisor y receptor se hallan inmersos. Charles Peirce (1984) los clasifica en: Icono: Signo determinado por su naturaleza interna que posee los caracteres que lo hacen significativo, aun cuando su objeto no exista realmente (pintura, ideograma, …). Indicio: Signo determinado en función de su relación real con el propio signo (síntomas de una enfermedad, golpes en una puerta cerrada, ...) Símbolo: Signo polivalente que designa un objeto en función de una convención o hábito independientemente de su semejanza con él (la i, designando información, la @, designando correo electrónico,...). Los elementos o signos visuales, relacionados, nos ofrecen una imagen compacta, pero, por separado, son bastante abstractos ya que contemplan aspectos conceptuales (requiere idearlos), visuales (plasmarlos), de relación (percibidos a través de la posición y la dirección, o sentidos a través del espacio y la gravedad) y prácticos (en función de la intención u objetivo de quien los crea). Su base está en el punto, la línea, la forma y el volumen (Wucius Wong, 1985). Punto, de carácter comparativamente pequeño y forma simple (redonda, cuadrada, triangular, …), en movimiento se convierte en línea. Línea, de ancho extremadamente estrecho y longitud prominente, debe ser considerada en su forma total (recta, curva, quebrada, irregular, trazada a mano, digital, …), su cuerpo o parte contenida entre ambos bordes que pueden tener distinto trazo (afilado, nudoso, vacilante, …) y las extremidades que adquieren mayor importancia cuanto más ancha es la línea (puede acabar en flecha, círculo, cuadrado, …). las líneas se pueden unir y/o entrelazar a/con otras líneas. La línea, en movimiento se convierte en plano. Plano. En una superficie 2D, una forma plana tienen una gran variedad de figuras: Geométricas (construidas matemáticamente), orgánicas (rodeadas por curvas libres que sugieren fluidez y desarrollo), rectilíneas (limitadas por líneas rectas no relacionadas matemáticamente entre sí), irregulares (limitadas por líneas rectas y curvas no PDFmyURL.com
  • 4. relacionadas matemáticamente entre sí), caligráficas o realizadas a mano alzada, y accidentales. El plano, representado por una serie de líneas, en movimiento se convierte en volumen. Volumen, delimitado por planos, en el que cada plano es una sección transversal. Cada plano seriado puede ser considerado como un módulo que podrá ser utilizado en repetición o en gradación, y, dependiendo de su movimiento (traslación o rotación), determinado por la posición (relación con el cuadro o estructura en la que se inserta), y dirección (en función de la posición de quien observa, de su relación con el marco que las define o con las formas contiguas) puede provocar distorsión y sensación de tridimensionalidad.La unión de planos es distinta en función del espacio ( ocupado o vacío, real o ilusorio si se trata de sugerir profundidad) y la gravedad (atribuimos a las formas características de liviandad/pesadez, estabilidad/inestabilidad) y de cómo se realiza. Las conexiones pueden ser fuertes (cara/cara), débiles (filo/cara, filo/filo) y escasamente controlables (vértice/cara, vértice/filo o vértice/vértice). Si se distorsionan las caras (mediante superposición de planos) o los filos (curvándolos) se alteran las uniones pero no la figura. Sin embargo, si lo que se distorsiona son los vértices (truncándolos) queda afectada toda la forma, especialmente si la forma está vacia, ya que queda un hueco. Forma, entendida como la ocupante de un espacio o también como un espacio en blanco rodeado de un espacio ocupado, tiene distintas maneras de interrelacionarse: Distanciamiento, toque, superposición, penetración, unión, sustracción, intersección, y coincidencia. En un diseño blanco/negro, la forma puede estar en positivo (blanco) o negativo (negro). Color: Distingue la forma de los elementos circundantes y puede adaptar gran variedad de gradaciones y variaciones. A medida que aumenta la complejidad del diseño, aumenta tambièn la posibilidad de variación del color (el teorema de los colores analiza cuantos colores son necesarios utilizar para que en un mapa, por ejemplo, los colores sean diferentes al otrlo lado de la línea divisoria). Textura: Detecta las características de la superficie de la forma. Tamaño: Mensurable físicamente aunque relativo cuando es comparado. A nivel práctico, el diseño se basa en la: Representación: Cuando su forma deriva de la realidad (ya sea de la propia naturaleza o PDFmyURL.com
  • 5. de la elaboración humana) Significado: Toda representación transporta un mensaje o signos significativos. Función: Propósito con que se realiza. Del significado y significante de estos signos, de su relación y secuencia, de las técnicas y los soportes (canales de entrada y salida) utilizados, las representaciones visuales obtenidas pueden ser: Estáticas (fotografía, mapas, diagramas, …) Dinámicas o actualizables (paneles de cotizaciones de bolsa, de salida de pasajeros, GPS, video o cine en tanto que sucesión de imágenes estáticas pasada a una determinada velocidad que sugieren, movimiento …) Discretas: Sucesión de representaciones estáticas que puede describir un proceso dinámico en su totalidad: folleto de instrucciones, cámaras de vigilancia, …) Sinópticas: Reflejan gráficamente diferentes estados del proceso en una única imagen estática. Según Gutwin y Fedak (2004), hay dos categorías de mecanisos de visualización digital: Los que distorsionan o deforman la información visual (alteración de las posiciones, las formas y/o los tamaños de los elementos visuales. Es el caso del panning (paginar o hacer scroll), o zooming (ampliación/reducción). Los que no la distorsionan. Es el caso de las múltiples vistas (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel global) y focus+context (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel de detalle). El valor explicativo de las representaciones está en función de los elementos que la sustentan y a los cuales representan (Tufte, 1997): Datos o hechos que no tienen relación con otros datos y carecen de un significado preciso. Información o datos que incorporan algún tipo de relación que les otorga un significado. Conceptos, cuando la información está relacionada con varios datos o informaciones, adquiriendo el significado por el conjunto de ellas. Conocimiento (racional o intuitivo), cuando un concepto incorpora relaciones con otros PDFmyURL.com
  • 6. conceptos, datos e informaciones y permite crear un patrón o modelo que mejora la predicción de lo que puede suceder a continuación y, por tanto, facilita la toma de decisiones. Sabiduría: Capacidad para reconocer y gestionar el mayor número posible de patrones y modelos de conocimiento. Así, desde el punto de vista de la semiótica, la visualización puede definirse como una transformación interna y externa de los datos iniciales a unidades significantes que, si bien utilizan un nuevo código, mantienen la misma congruencia y el mismo orden inicial, como consecuencia de una captación y correspondiente análisis previo de datos. Análísis de datos. Matemáticas y Estadística A nivel formal, topológico, la forma convencional de analizar los datos es el método estadístico. Está basado en la creación de una matriz rectangular en la que las filas representan los casos, sujetos y observaciones, y las columnas, las puntuaciones de los atributos, variables o mediciones, que permiten comparar el grado similitud o diferencia de los actores en relación a sus atributos. En un análisis reticular (datos de red), la matriz tiene los mismos elementos en las filas que en las columnas dado que lo que analiza son las relaciones (vínculos) entre actores (nodos) y no sus atributos. El objeto de análisis, en este caso, son los vínculos que tiene cada uno de los nodos, pero lo que se analiza son los nodos para descubrir qué vínculos tiene y como se comportan cada uno de ellos dentro de una muestra seleccionada. Los resultados, por tanto, son muestreo probabilistico. En cambio, en el análisis de datos de las redes sociales el objeto son los vínculos que se producen entre los nodos, su tipo y su comportamiento. Para ello se utiliza un censo poblacional ya que si se ha elegido un nodo, para que el análisis sea correcto, deben ser analizados la totalidad de sus vínculos con el resto de nodos. Por tanto, la visualización, desde el punto de vista matemático, puede ser descrita como una representación no modificada de la información con técnicas de presentación de grafos, entendiendo por grafo un conjunto de puntos, cuyos vértices están unidos por aristas (líneas), la unión de los cuales forman una estructura de red. PDFmyURL.com
  • 7. La importancia en la visualización de este tipo de estructuras no está en la forma geométrica resultante sino la manera como los vértices están conectados. Análisis de datos. Informática y Data Mining En las últimas décadas, el desarrollo de la informática ha supuesto una serie de cambios en la producción, almacenamiento y tratamiento de la información. Ha mecanizado los procesos de análisis, por lo que los modos de visualización también han sufrido variación. Así, desde el punto de vista informático, ésta se describe como la organización de datos e información en categorías, en un grado creciente de complejidad (línea, bus, árbol, estrella, anillo, malla, ...), de acuerdo al orden y jerarquía en que se vinculan sus componentes, bajo unos criterios de dependencia, subordinación y recorrido. El continuo desarrollo de la informática nos ha llevado a reconocer que la información es algo modificable y, por tanto, transitorio, sujeto a cualquier tipo de transformación posterior. Esta libertad en su tratamiento y la mejora de la usabilidad de las herramientas, ha propiciado lo que conocemos como superabundancia de información, con una carga visual y cognitiva que supera la capacidad humana para procesarla de modo eficiente en un espacio de tiempo breve. Es por ello que adquiere una gran importancia el análisis de datos no estructurados generados continuamente en la red, aportando una información en tiempo real, especialmente útil para las empresas e instituciones. En este sentido, la teoría de la Información que busca la probabilidad de sucesos inciertos y trata de cuantificar numéricamente cuanta información aporta cada indicio o hecho conocido para reducir el nivel de incertidumbre, unida a procesos de ingeniería informática e inteligencia artificial, propician el desarrollo de procesos de minería de datos (data mining), que, utilizando algoritmos concretos generan una enumeración de patrones que proporcionan una predicción automatizada de tendencias y comportamientos, y el descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos. El proceso de minería de datos tiene cuatro fases: 1. Filtrado de datos 2. Selección de variables 3. Extracción de conocimiento PDFmyURL.com
  • 8. 4. Interpretación y evaluación de resultados produce cinco tipos de información: 1. Asociaciones 2. Secuencias 3. Clasificaciones 4. Agrupamientos 5. Pronósticos e invierte la dinámica del método científico ya que, lejos de formular una hipótesis y diseñar el experimento que la confirme o refute, de alguna manera, permite que sean los propios datos los que proporcionen nuevas hipótesis y sean ellos mismos los que las validen. Análisis de datos. Inteligencia Artificial. CBR, EIDE La Inteligencia Artificial incorpora nuevas técnicas para el análisis de datos. Una de ellas, que además nos permite aprender de la experiencia, es el Razonamiento Basado en Casos (CBR), que, basado en casos anteriormente resueltos con éxito, adapta las técnicas aplicadas en aquel caso para proponer una posible solución al problema actual mediante uno o varias hipótesis, ofrece un prototipado rápido de los problemas y un desarrollo incremental y adaptativo, de fácil y rápida visualización. A medida que las aplicaciones se va haciendo más complejas, especialmente tras la llegada de internet, es cada vez más necesario incorporar abstracciones computacionales en los sistemas de computación que faciliten su diseño, desarrollo y mantenimiento. En el núcleo de esta aproximación se hallan los Entornos de Desarrollo de Instituciones Electrónicas (EIDE) que proveen de una analogía computacional de las organizaciones humanas en las cuales, agentes inteligentes interpretan distintos roles organizacionales, interactuando para cumplir objetivos individuales y de organización. Las instituciones electrónicas encapsulan los mecanismos de coordinación que median entre los agentes software representando diferentes grupos de trabajo y se alejan de visiones de PDFmyURL.com
  • 9. programación orientadas a máquina para reflejar mejor los conceptos organizacionales, permitiendo entender mejor las aplicaciones distribuidas. El EIDE requiere de una herramienta gráfica para la especificación de las reglas y protocolos, un software que permita la ejecución de instituciones electrónicas, herramientas de desarrollo de agentes software y herramientas de simulación para animar y analizar las especificaciones creadas. Especialmente útil en organizaciones virtuales, el EIDE tiene su área de aplicación en la gestión del flujo de trabajo basado en agentes, de proyectos colaborativos y de redes de suministro, ya que tiene un ciclo de desarrollo más corto, granularidad en la implementación, simulación analítica previa al despliegue y flexibilidad en el diseño de reglas y relaciones. Análisis de datos. Realidad Virtual y Realidad Aumentada La realidad Virtual permite la interacción con unos modelos que definen tridimensionalmente un objeto o fenómeno, calculan y obtienen, en tiempo real, las imágenes necesarias para que obtengamos una percepción del objeto cómo si fuera real. El desarrollo de la tecnología de la Realidad Virtual ha incorporado y consolidado en nuestra sociedad la interacción (hombre/hombre y hombre/máquina y máquina/máquina) que permite una transmisión constante de información, que primero fue escrita y asíncrona (e-mail, LMS, foros, ...) y gradualmente ha ido incorporando elementos multimedia y evolucionado hacia unas fórmulas síncronas (chats, videoconferencias, MUVE's, ...), aprovechando los nuevos desarrollos en software y hardware que permiten mejorar sus resultados. Del progreso de esta tecnología deriva la Realidad Aumentada, que permite superponer gráficos virtuales en 3D a un entorno de visión real de la persona, de una manera alternativa, complementaria y en tiempo real. El proceso se inicia con el registro de las señales del mundo real (fundamentalmente video y audio) que son procesadas para determinar dónde, en qué posición y desde que perspectiva se debe sustituir un objeto real por otro virtual con la correcta correspondencia geométrica, a fin de que el usuario pueda ver la fusión entre las imágenes reales y virtuales de forma lógica y coherente. La Realidad Aumentada aprovecha las tecnologías derivadas de la visualización para construir aplicaciones y contenidos. Así, del procesamiento de imágenes adopta la cualidad PDFmyURL.com
  • 10. de analizar (para extraer sus propiedades geométricas) y la de resaltar aspectos en las imágenes captadas mediante la cámara de video. De la tecnología de creación de gráficos por ordenador adopta la síntesis de objetos tridimensionales y sus transformaciones para construir nuevas metáforas dentro de estos mundos mixtos. En el proceso de creación de Realidad Aumentada es necesaria la Captura y procesamiento de la información necesaria para definir el contexto del usuario Gestión y organización de los contenidos para la ejecución de la aplicación Interacción usuario/sistema Posicionamiento/tracking (posición y orientación del usuario en tiempo real y con precisió n Comunicación entre dispositivos Renderización 3D o presentación en el dispositivo de visualización Aplicaciones prácticas. Uso de la visualización El consumo de visualización de la información es distinto en función de quien lo demande y del método utilizado para generarla. Sin embargo, a medida que se van incorporando las nuevas tecnologías, se amplia también el espectro de las visualizaciones y se hace necesario obtener algunas técnicas que la mejoren. Esto se consigue con la interactividad y el dinamismo de la imagen. Según Gutwin y Fedak (2004), la recuperación de la información digital por parte del usuario, ya sea de equiparación exacta o parcial, tiene dos grandes estrategias: Browsing o exploración, cuando el usuario no busca nada concreto, o lo busca pero sin saber muy bien cuál es el camino adecuado. En ambos casos, el usuario divaga un poco y puede ir hacia recorridos distintos de los inicialmente previstos. Querying o interrogación, cuando el usuario introduce una serie de palabras clave que indican sus necesidades de información y el sistema, tras analizarlas y equiparar las con la base documental, le ofrece una lista de resultados relacionados con la consulta realizada. El mundo corporativo es una gran consumidor de visualización de datos. La globalización y PDFmyURL.com
  • 11. la competencia de los mercados exige una actualización y tratamiento continuo de la información. Conscientes de la transitoriedad de ésta información, para las corporaciones, una visualización rápida y eficiente de los resultados es esencial ya que permite una actuación eficaz y eficiente en la toma de decisiones. Y es en función de las necesidades que las corporaciones eligen un tipo u otro de software. Por ejemplo, la efectividad de las campañas de marketing puede mejorarse con los resultados ofrecidos por un CRM (integración de software de relaciones con el cliente), estrategia basada en una arquitectura de apoyo para la toma de decisiones, que requiere una estructura precisa de almacenamiento de datos operacionales procedentes de fuentes (internas y externas), que luego serán analizados en busca de patrones significativos sobre preferencias y necesidades del cliente de una manera individual. En cambio, los CBR ofrecen las mejores opciones de resolución de un problema. Imaginemos, por ejemplo, que una empresa necesita recortar costes de fabricación de un determinado producto. El software puede agilizar la selección y la comparación de componentes y ofrecer opciones nuevas y quizá menos evidentes, cosa que, de forma manual, debido a la gran cantidad de elementos y variables, no podría realizarse de manera tan eficiente en un espacio tan corto de tiempo. Actualmente se investigan las posibilidades de integración de éstas técnicas en una sola herramienta o sistema, que permitiría desarrollar aplicaciones industriales de la computación ubicua y posibilitaría la apertura de nuevos mercados, especialmente virtuales, dotándolos de la credibilidad y reputación. Los gobiernos e instituciones, por su parte, utilizan la minería de datos para prevenir, por ejemplo, acciones delictivas y actos terroristas. El análisis de redes sociales aporta, en este sentido, muchos datos, algunos de ellos, muy relevantes. Algunas áreas de la ciencia, como la medicina, utiliza la realidad aumentada para poder ver algunas zonas del cuerpo humano con información complementaria sin tener que seccionar. Áreas como el turismo o la publicidad utilizan también la realidad aumentada ya que aporta movimiento a partes de visualización estática, permitiéndo elaborar animaciones innovadoras que mezclan lo real y lo irreal. PDFmyURL.com
  • 12. En el mundo educativo, algunos educadores (cada vez más) suelen utilizar la realidad virtual, habitualmente en forma de plataformas interactivas propias de la web 1.0 o 2.0 que además de permitir una colaboración sincrona y asíncrona, aceptan la inclusión de distintos elementos de visualización más conceptual, elaborados de una forma manual o artesanal en función de las necesidades de aprendizaje (diapositivas, vídeos, mapas mentales o conceptuales, …). Las diapositivas apoyan, generalmente, una exposición verbal. El vídeo plasma una serie de imágenes pasadas a una velocidad adecuada para dar sensación de movimiento a una acción o actividad ya sea real o hipotética. Un mapa mental o conceptual posibilita poder visualizar y memorizar, en muy poco tiempo, toda la información disponible para obtener una visión global, establecer diversos recorridos que muestren visiones parciales o detalladas que permitan analizar las relaciones existentes entre los elementos, y, en definitiva, mostrar aspectos que no serían visibles a través de otras herramientas. Las representaciones obtenidas son un conjunto formado por elementos de carácter intuitivo y visual que sirven de base y estrategia para la conceptualización ya que permiten manejar complejas constelaciones de datos. El siguiente mapa es un claro ejemplo de ello. PDFmyURL.com
  • 13. Pese a que la herramienta utilizada para realizarlo permite la colaboración de forma síncrona y asíncrona con una o varias personas simultáneamente, este mapa es una creación subjetiva, elaborada de forma individual a partir de diversas fuentes, con el objetivo de mostrar diversos recorridos de la visualización que se desarrolla en círculos concéntricos. PDFmyURL.com
  • 14. Sin embargo, ésta no es la única forma de aplicación de un mapa conceptual. El Observatorio CTS del CAEU/OEI-AECID trabaja en un portal (http://www.oei.es/divulgacioncientifica/noticias_008.htm) que ofrecerá, mediante mapas conceptuales y a partir de los documentos académicos publicados en los sitios web de un conjunto seleccionado de universidades iberoamericanas, una visualización gráfica de los principales temas abordados por esas casas de estudio y ha puesto a disposición del usuario una prueba piloto que, con el objetivo de verificar la funcionalidad del sistema, presenta un mapa de las temáticas de investigación de la Universidad Complutense de Madrid, construido a partir de los 3.000 documentos más citados por esa institución en su sitio web, que a su vez han sido indexados por Google Scholar, criterio que centra el análisis en documentos académicos. Debido al gran desarrollo informático, hay mucho software, con pocas diferencias entre sí, que permite a particulares, instituciones y empresas la visualización de resultados. Esta es una lista que concentra 50 interesantes ejemplos (http://www.webdesignerdepot.com/2009/06/50-great-examples-of-data- visualization/). Conclusiones La visualización es un acto comunicativo, y como tal, para ser efectivo, ha de tener un emisor y un receptor que compartan el mismo código. El soporte o canal de esta información varia en función la tecnología y estrategias utilizadas. Para obtener una visualización efectiva es necesario seleccionar adecuadamente la información relevante, reelaborarla utilizando un nuevo código aunque manteniendo el orden y la congruencia iniciales. La tecnología que la hace posible es sumativa y ubicua. Intervienen en ella diversas disciplinas como la semiótica, las matemáticas, la estadística, la informática y la inteligencia artificial. A medida que se van incorporando las nuevas tecnologías, se amplia también el espectro de las visualizaciones y se hace necesario obtener algunas técnicas que la mejoren. Esto se consigue con la interactividad y el dinamismo de la imagen. PDFmyURL.com
  • 15. El consumo de visualización de la información es distinto en función de las necesidades de quien lo demanda y del método utilizado para generarla. Bibliografía/Referencias Barthes, R., (1971). Elementos de Semiología. Madrid. Ed. A. Corazón Daniel Rojas N., (2007). Acerca de la visualización topológica de redes. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://medialab-prado.es/mmedia/971 Freeman L. C., (2000). Visualizing Social Networks, Journal of Social Structure 1. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volume1/Freeman.html Gutwin, C.; & Fedak, C., (2004). Interacting with Big Interfaces on Small Screens: a Comparison of Fisheye, Zoom, and Panning Techniques. Department of Computer Science, University of Saskatchewan. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://hci.usask.ca/publications/2004/bigui-gi04.pdf Heras Lara, L, y Villarreal Benítez, J.L., (2004). La realidad Aumentada: Una tecnología en espera de usuarios. Revista Digital Universitaria. Volumen 5 Número 7. ISSN: 1067-6079. http://www.revista.unam.mx/vol.8/num6/art48/jun_art48.pdf Lyons, John., (1981). Lenguaje, significado y contexto . Barcelona, Paidos Peirce, Ch., (1974). La ciencia de la Semiótica. Buenos Aires. Nueva Visión Pontis, S., (2007). La historia de la esquemática en la visualización de datos. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://medialab-prado.es/mmedia/965 Saussure, F. (2006). Curso de Lingüística General (3ª edición), traducción de Mauro Armiño, Madrid. Ed. Akal. Schmitt, R, (1987). La importancia de la semiótica para una pedagogía de los medios de PDFmyURL.com
  • 16. Con la colaboración de: Esta obra está bajo licencia de Creative Commons Web: Meddia congreso2009@cibersociedad.net comunicación. Educar, 11 (1987. 127-143. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://ddd.uab.cat/pub/educar/0211819Xn11p127.pdf Tufte, E. R., (1997). Visual Explanations. Images and Quantities, Evidence and Narrative. Cheshire/Connecticut: Graphics Press. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volume1/Freeman.html Wucius W., (1985). Fundamentos del diseño bi y tri-dimensional. [Fecha de consulta: Septiembre de 2009] http://www.scribd.com/doc/16100232/Fundamentos-del- Diseno-Wucius-Wong Web CSIC http://www.iiia.csic.es/es/projects/list Reconocimiento - Nocomercial - SinObraDerivada (CC-by-nc-nd 3.0 o cualquier otra posterior) PDFmyURL.com