Jer Thorp | Visualización de Datos, MADA

VISUALIZACIÓN DE DATOS
ROBERTO PUENTES | RODRIGO VERA
JER THORP
HACER LOS DATOS MAS HUMANOS

•
Jer Thorp:About
• Jer Thorp es un artista y educador de Vancouver Canadá, actualmente vive en Nueva york. Su
background es desde la genética. su arte digital explora los mundos de la ciencia, datos, artes y cultura.
• Cofundador de The Office for Creative Research, y profesor adjunto en la Universidad de New York en
el ITP program. Del 2011 al 2012 fue el “Artista de Datos” en residencia en New York Times R&D
Group. Ha colaborado con la NASA visualizando 138 years of Popular Science. Su trabajo ha sido
expuesto en MoMa de Manhattan. Y ha expuesto su trabajo en TED.com

•
Jer Thorp:About
• Jer Thorp es un “artista de datos” cuyo trabajo se centra en la adición de sentido narrativo a
enormes cantidades de datos. En otras palabras, él hace los datos más humanos.
• A través de técnicas de corte de visualización de datos de última generación, Thorp ayuda a las
personas y empresas a tomar el control de la información que les rodea, utilizando la tecnología
y los datos como una nueva forma de contar historias.

•
138
YEARS
OF
POPULAR
SCIENCE
POPULAR
SCIENCE
MAGAZINE
(2011)
Contactado por Popular Science para producir una pieza de visualización que exploró el
archivo de su publicaciones. PopSci tiene una historia que se extiende por casi 140 años, el
desafío fue evidenciar cómo los diferentes términos técnicos y culturales han llegado dentro
y fuera de uso en la revista desde sus inicios.

•
CASCADE
NYT
R&D
LAB
(2011)
Proyecto Cascade es un proyecto que visualiza la actividad de intercambio de contenidos New York
Times a través de las redes sociales. Se accede a una base de datos constantemente actualizada
de eventos compartidos, el sistema construye estructuradas con los eventos compartidos llamadas
'cascadas' casi en tiempo real.

•
HAITI
EARTHQUAKE
AID
–
IN
AVATAR
MINUTES
(2010)
A principios de 2010, el almacén de datos de The Guardian publicó una lista que muestra lo mucho que
los países y organizaciones diferentes se han comprometido a los esfuerzos de ayuda al terremoto de
Haití.

•
GOOD
MORNING!
(2009)
GoodMorning!
es
una
herramienta
de
visualización
de
Twitter
que
muestra
alrededor
de
11.000
tweets
de
"buenos
días"
en
un
período
de
24
horas,
haciendo
una
simple
muestra
de
la
actividad
de
Twitter
en
todo
el
mundo.

•
JUST
LANDED:
PROCESSING,
TWITTER,
METACARTA
&
HIDDEN
DATA
(2009)
Just Landed encuentra tweets que contengan las frases "acaba de aterrizar en ..." y “acabo de llegaron
a ... “ y proporciona la visualización basada en mapas de estos tuits con el tiempo. La herramienta,
plantea un modelo para determinar los patrones de movilidad humana en social media.

•
NYTimes:
365/360
(2009)
Este conjunto de visualizaciones muestra las principales organizaciones y personalidades de todos los
años desde 1985 a 2001, por la aparición en el New York Times. Las conexiones entre estas personas
y organizaciones están indicadas por líneas.

•
ALL THE NAMES: ALGORITHMIC DESIGN AND THE 9/11 MEMORIAL
Diseño del algoritmo y una herramienta de software que se suministra para ayudar en la colocación de
los cerca de 3.000 nombres en el Memorial del 9/11 en Manhattan.Traspasa la barrera digital para
participar en un proyecto visible en el mundo “palpable” con el desafío de crear la data con la cual
trabajar, crear las relaciones a través de algoritmos.

https://www.youtube.com/watch?v=mxFfaFepyA8

•
METODOLOGÍA
Levantamiento de Información:#
#
• Solicitud de parte del personal de la 9/11 memorial a los familiares de las víctimas#
• Adicionalmente su suman los registros de las empresas que estaban en el WTC y sus
ubicaciones.#
• El número de adyacencias que cada persona tiene con las víctimas#
• Pasajeros de los vuelos que chocaron con las torres.

•
MAPA RADIAL!
PRIMER ACERCAMIENTO A LA COMPLEJIDAD DEL PROBLEMA
Una de las primeras cosas que hizo fue para tener una idea de la complejidad de esta red de
relaciones era mediante la construcción de algunos mapas radiales

•
MAPA DE CLUSTERS!
SEGUNDO ACERCAMIENTO A LA COMPLEJIDAD DEL PROBLEMA
• Realiza como segunda medida mapas de clusters de agrupaciones, para poder tener la medida de
dimensiones de cantidad de caracteres, espacio y tamaño de las agrupaciones.
• Aquí está un mapa de los clusters de adyacencia dentro de uno de los principales grupos

•
CÍRCULO DE AFILIACIONES
Thorp se enfrenta al problema de como las relaciones se contienen, se superponen y se interceptan, el
desafío es crear un algoritmo que permita cumplir con todas las relaciones posibles.

•
DEFINICIÓN DEL ALGORITMO
• Se desarrolló en Processing
• Adyacencia (Relaciones entre personas, lazos, amistades, etc)
• Afiliaciones y sub-afiliaciones (Empresas, Departamentos de Empresas, Pasajeros de Aviones)
• Con esto construye los grupos de relaciones finales
• Se dividieron los espacios en las bases sur y norte, y cada una a su vez en paneles
• Esto permitió tener un resultado final con un 98% de satisfacción de las adyacencias

•
FALTA EL FACTOR HUMANO:
• Desarrollan un software (en Processing) que permite al usuario mover nombres dentro y entre los paneles#
• Permite ingresar el factor humano (criterio) para poder llegar a la versión final del diseño a realizar por los
arquitectos. En este caso, el equipo fue capaz de evaluar a millones de posibles soluciones a la
distribución, gestión de un sistema de relaciones complejo, y el seguimiento de un gran conjunto de
variables y mediciones importantes. Los seres humanos, por otra parte, podrían centrarse en opciones
estéticas y de composición

•
“...debemos dejar que las computadoras hagan lo que las
computadoras saben hacer mejor y dejar que los humanos hagan lo
que los humanos saben hacer mejor…”

VISUALIZACIÓN DE DATOS
GRACIAS

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