Visualización Gráfica

De Casiopea

Introducción

Este curso se origina desde la pregunta: ¿cómo se ve la información? o más específicamente: ¿qué narrativas están cifradas en un determinado corpus de información?. En este sentido, nos preguntamos por las correspondencias entre las dimensiones cuantitativas o cualitativas intrínsecas a la información con sus representaciones visuales; ¿cómo se determina esta relación biyectiva entre la información y el relato visual? ¿cuál es el lenguaje de aparición de la información?

Específicamente en el ámbito digital esta pregunta adquiere otras connotaciones: ¿cómo podemos diseñar algoritmos computacionales que construyan las correspondencias visuales independientes de un caso particular e idiosincrático que nos permita examinar un flujo de información? o ¿qué criterios (y competencias) debemos desarrollar para manipular información dinámica?

Objetivos

  • Introducir a los alumnos a la problemática de la visualización computacional
  • Formar la capacidad de recolectar datos, filtrarlos y aplicar "data mining" sobre los mismos (en el PDE Processing)
  • Formar la capacidad de hacer preguntas pertinentes a partir de un corpus de datos determinado, preguntas que permitan la emergencia de narrativas visualmente interesantes y reveladoras a partir de estos datos
  • Discriminar la pertinencia de los distintos lenguajes gráficos en relación a los datos

Metodología

Este curso está pensado como una extensión del módulo de primer año diseño Imágen Digital y considera las materias tratadas en este módulo como pre requisito para asistir a este seminario pues se avanza sobre los conocimientos básicos de programación gráfica ofrecidos en ese curso.

En cuanto a la metodología específica de la visualización, este curso se apoya fuertemente en el modelo de Ben Fry en su tesis doctoral Computational Information Design:

  1. Adquisición de datos: Recolección y catastro de datos dinámicos y cambiantes
  2. Análisis de datos: (eng: Parsing) Formateo de datos de acuerdo al uso
  3. Filtración de datos: Automatización de procesos manuales tediosos
  4. Data mining: Modificación de parámetros estadísticos
  5. Representación: Elección y diseño del lenguaje visual, prototipado
  6. Refinación: Cambio de las leyes de representación
  7. Interacción: Transición contínua entre los diversos estados o puntos de vista alternativos

Calendario

  • Lunes 23 de Junio: Introducción al Curso y a la problemática de la visualización. Descripción del sistema de evaluación y del sentido del curso.
  • Lunes 30 de Junio: Se introducen lenguajes de representación gráfica y se discuten ejemplo. Se da inicio del proyecto individual donde cada cual expone su pregunta y su posiblecorpus de datos.
  • Lunes 7 de Julio: Se presenta la metodología de investigación centrada en las personas
  • Lunes 14 de Julio: Revisión de proyectos individuales y formato de Wiki
  • Lunes 21 de Julio:
  • Lunes 28 de Julio:
  • Lunes 4 de Agosto:
  • Lunes 11 de Agosto:
  • Lunes 18 de Agosto:
  • Lunes 25 de Agosto:
  • Lunes 1 de Septiembre:

Alumnos

Bibliografía

Tutoría