1. ‘ V i s ua l i z i n g Data’ P O R B e n F ry
ca p 1 : T H E 7 STAG ES O F V I S UA L I Z I N G DATA
Visualización de Datos, Presentación al Diseño 4, Catalina Reyes navarro

2. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
c o n c e p to s g e n e r a l es
La visualización de datos se puede definir como la ciencia que estudia la representación
visual de un número de datos.
Ben Fry plantea la visualización de datos como una respuesta a una pregunta precisa,
mediante herramientas gráficas, computacionales, estadísticas y exploración de datos.
La respuesta visual a la relación de cifras numéricas, permite apreciar patrones y conductas
que de otra forma estarían dispersos en bases de datos. Los patrones se vuelven tangibles
gracias a la visualización.
Minería de datos: campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir
visualizing data
Edición publicada por Ben Fry en 2007
Trata del diseño de información
computacional, desde el tratamiento
con la base de datos hasta la
construcción de softwares interactivos.

3. b e n ja m i n f ry
dato s g e n e r a l es d e l au to r
Experto norteamericano en visualización de datos con especial interés en genética.
Forma parte de la consultora de diseño ‘Fathom’, encargada de visualización de datos
complejos a través de gráficos informativos y aplicaciones interactivas.
Es co-creador de ’Processing’, un lenguaje de programación de software de código abierto,
anemone construido con el propósito de enseñar los fundamentos básicos de la programación en un
Organismo que monitorea el tráfico
web visualizando la estructura medio visual.
cambiante de un sitio web.

4. b e n ja m i n f ry
p roy ec to s e n to r n o a l a g e n é t i ca
valence
Software que explora las relaciones y
estructuras dentro de bases de datos
extensas.
genome valence
Representación visual del algoritmo
utlizado para la codificación del
genoma humano.

5. b e n ja m i n f ry
p roy ec to s e n to r n o a l a g e n é t i ca
handheld genome browser
Versión biológica de una calculadora,
es el prototipo de un buscador de
genoma para dispositivos móviles.
Pensado como complemento a una
edición impresa, ayuda a comprender
lo básico de la genética

6. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
p l a n i f i cac i ó n d e l a e x p o s i c i ó n d e dato s
Lo fundamental en el entendimiento de datos es identificar la pregunta que se desea
responder, concentrarse en cómo utilizar las bases de datos y no en la cantidad de datos que
contiene.
Una pregunta inicial precisa demuestra una motivación a partir del interés en la
información, mientras que la respuesta que surja debe ser expositiva y clara.
Cada set de datos tiene exigencias sobre su visualización, y la pregunta planteada
inicialmente también influye en el modo de aparecer de los datos.
- Concentrarse en cómo utilizar las bases de datos y no en la cantidad de datos que
contiene.
- Hacer la información visible y accesible a una audiencia lo más extensa posible.
- Tratar con bases de datos que dejan de ser absolutos estables y se vuelven objetos en
movimiento que varían en cada segundo.

7. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
p l a n i f i cac i ó n d e l a e x p o s i c i ó n d e dato s
mapa del metro de londres
Harry Beck, ingeniero, rediseñó el mapa
del metro de Londres en 1931 .
Se aleja de los datos geográficos para
resaltar los recorridos del metro y darle
prioridad a las necesidades del usuario

8. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n
1. Adquirir: Obtención de la data desde un archivo o desde la red
2. Analizar: Organizar los datos y definir categorías para ordenarlos.
3. Filtrar: Desechar la información que no sea de interés a la pregunta inicial
4. Extraer: Aplicar métodos de la minería de datos como un modo de identificar patrones y
situar los datos en un contexto matemático
5. Representar: Escoger un modelo básico para visualizar la información
6. Refinar: Mejorar la representación básica para hacerla más clara y más cautivante
visualmente
7. Interactuar: Añadir métodos para controlar los datos o características visibles

9. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n
pregunta respuesta
adquirir analizar filtrar extraer representar refinar interactuar
inicial narrativa
y clara
ESQUEMA DEL PROCESO
El proceso planteado por Ben Fry habla
de la conexión entre metodologías
para poder construir un producto final
consecuente y claro.
Se produce una interacción entre
las partes, siendo reversibles las
desiciones tomadas.

10. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : a d q u i r i r

11. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : a n a l i z a r
String: secuencia de caracteres
que forman palabras
Float: punto de ubicación del
dato adquirido
Character: una sola letra o
símbolo que designa un dato
Integer: número entero
Index: secuencia de caracteres o
número entero que redirecciona
a otra base de datos (sirve para
hacer la data más compacta)

12. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : f i lt r a r y e x t r a e r

13. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : r e p r es e n ta r

14. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : r e f i n a r

15. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
m é to d o s pa r a l a v i s ua l i z ac i ó n : i n t e r ac t ua r

16. v i s ua l i z ac i ó n d e dato s
f u n da m e n to s d e l a v i s ua l i z ac i ó n s egú n b e n f ry
1. Una visualización debería ser capaz de reunir las características propias de los datos
que representa.
Cada tipo de dato requiere una construcción visual diferente
2. Utilizar la menor cantidad de datos para comunicar un mensaje significativo sobre la
información reunida.
Una mayor cantidad de datos no equivale a una mejor visualización, si no que muchas
veces envía un mensaje confuso.
3. Conocer el público a quien va dirigida la visualización de datos.
Saber su objetivo al acercarse a un modelo visual, que información buscan y en qué modo
la utilizaran.

17. r e f l e x i ó n c r í t i ca
r es p o n s a b i l i da d s o c i a l e n l a v i s ua l i z ac i ó n
Un mayor acceso a la información con datos publicados que se encuentran en un estado
puro, y por lo mismo, difíciles de descifrar.
Mediante la visualización de datos podemos esclarecer los datos y llevarlos a una
representación que permite apreciar patrones de conducta.
Se logra una democratización de los contenidos, y es allí donde se entra a la problemática
de establecer el rol social del diseñador.
¿Cómo es plantea la información adquirida? ¿Qué filtro se utiliza?

18. r e f l e x i ó n c r í t i ca
p roy ec to ‘g a p m i n d e r ’
Chile
Chile
proyecto gapminder
Gapminder es una fundación creada
en el 2005 que ha desarrollado el
‘Trendalizer Software’

19. r e f l e x i ó n c r í t i ca
p roy ec to ‘g a p m i n d e r ’
El usuario puede destacar
determinados países, cambiar
indicadores según temática o año, y
cambiar los criterios de colores