‘Visualizing Data’ P OR Ben Frycap 1 : THE 7 STAGES OF VISUALIZING DATA

Visualización de Datos, Presentación al Diseño 4, Catalina Reyes navarro

visualización de datos c onceptos generales

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 dataEdición publicada por Ben Fry en 2007Trata del diseño de información computacional, desde el tratamiento con la base de datos hasta la construcción de softwares interactivos.

benjamin fry datos generales del autor

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, construido con el propósito de enseñar los fundamentos básicos de la programación en un medio visual.

anemoneOrganismo que monitorea el tráfico web visualizando la estructura cambiante de un sitio web.

benjamin fry proyectos en torno a l a genética

valenceSoftware que explora las relaciones y estructuras dentro de bases de datos extensas.

genome valenceRepresentación visual del algoritmo utlizado para la codificación del genoma humano.

benjamin fry proyectos en torno a l a genética

handheld genome browserVersión 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

visualización de datos pl anif icación de l a exp osición de datos

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.

visualización de datos pl anif icación de l a exp osición de datos

mapa del metro de londresHarry 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

visualización de datos métod os para l a visualización

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

visualización de datos métod os para l a visualización

adquirir analizar filtrar extraer representar refinar interactuarpregunta

inicialrespuestanarrativa

y clara

ESQUEMA DEL PROCESOEl 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.

visualización de datos métod os para l a visualización: adquirir

visualización de datos métod os para l a visualización: analizar

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)

visualización de datos métod os para l a visualización: filtrar y extraer

visualización de datos métod os para l a visualización: representar

visualización de datos métod os para l a visualización: refinar

visualización de datos métod os para l a visualización: interactuar

visualización de datos fundamentos de l a visualización según ben fry

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.

reflexión críticaresp onsabil idad so cial en l a visualización

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?

reflexión críticaproyecto ‘gapminder’

Chile

Chile

proyecto gapminderGapminder es una fundación creada en el 2005 que ha desarrollado el ‘Trendalizer Software’

reflexión críticaproyecto ‘gapminder’

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