Comunidad, Monitorización y evaluación en medios sociales 2012

Visualización de datos

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 comunidad 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 (u otros datos con los que podáis interactuar en una gráfica), en paralelo yo realizaré una visualización de los datos relacionados con @sedic20. De entrada iré escribiendo las instrucciones en este procesador de texto online en el que podremos editar todos, de cara a que pongáis vuestras dudas, sugerencias, etc sobre la quedada virtual y la idea es el jueves conectarnos en un Hangouts de 21 a 22.

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 generan los procesos científicos y sociales.” Esta definición corresponde a la línea de trabajo Visualizar de Medialab 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 mercado y las instituciones que las hacen cumplir (…). Son agua, combustibles y reservas eléctricas, rutas y calendarios 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.

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 interactua.

“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 (1) 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 atributos 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 (2)

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.

¿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 preveemos 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.

[Artículo] “Recuerdo un caso que me llamó especialmente la atención. Se trataba de una clase magistral impartida por un psicólogo. Comenzó a mostrar imágenes del Sistema Solar: fondos negros cargados de estrellas, planetas 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 empezar 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)

Cómo elegir el tipo de infográfico más adecuado para cada historia. Alberto Cairo (ver artículo)

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), confeccionadas 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.

Primer ejercicio o reto que os propongo

¿Se distinguen entre sí los conceptos: Diseño de información, Visualización de datos, Visualización de información, 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 poneros 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 geoposicionada de mensajes entre partipantes del movimiento 15M en redes sociales. Este estudio ha tenido como objetivo investigar, por una parte, las propiedades estadísticas de la información 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 consideradas 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 herramienta 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.

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

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 queremos, 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 (3), cuyo blog El arte de presentar es un referente (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.

Para finalizar el intenso día os dejo un vídeo para que os relajéis un poquito con esta animación kinetic text:

Referencias:

(1) IIID is recommended by UNESCO as a partner organization for world wide co-operation on matters os information design (Resolution 4.9 of the 28th General Conference of UNESCO 1995, París)

(2) Sobre Benjamin Fry http://en.wikipedia.org/wiki/Benjamin_Fry

(3) Sobre el autor, Gonzalo Alvarez http://www.elartedepresentar.com/

Making sense of information (visual) practices. Sheila Pontis. Mapping Complex Information (ver artículo).

Te puedes descargar el post completo en PDF

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