Visualizing Data: Metodología para el diseño de visualización de datos.

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Caso de Estudio
NombreVisualizing Data: Metodología para el diseño de visualización de datos
AutorMauro Villena
Palabras ClaveVisualización, datos, visualizing, data, ben fry, benjamin fry
Estudiado enPresentación 4º DG 2014
Estudiado porMauro Villena
URLhttp://ead.pucv.cl:8080/rid=1MQSFK8XY-1G9Z0S2-3W0/Visualizing%20Data%20-%20Mauro%20Villena.cmap

Líneas temáticas

  • Processing
  • Visualización de datos
  • Metodología de siete pasos

Palabras clave

  • Información
  • Metodología
  • Planificación
  • Datos
  • Análisis
  • Minería de datos
  • Diseño gráfico
  • Interacción
  • Usuario
  • Control
  • Visualización

Sobre el autor

Benjamin Fry

Benjamin Fry (Nacido en 1975) Es un experto en visualización de datos estadounidense, presidente de Fathom (una consultora de software y diseño en Boston, MA, además de co-desarrollador de Processing, junto a Casey Reas.

Fry recibe su Ph.D. en "Diseño de información computacional) del Grupo de Estética y Computación (Aesthetics and Computation Group en inglés) en el MIT Media Lab (Laboratorio de medios del Instituto de Tecnología de Massachusetts), bajo la direcci´no de John Maeda..

Otro de sus intereses es la visualización de información genética. Su trabajo personal es esta área fue presentado en el Cooper-Hewitt Museum National Design Triennial en 2003.

El trabajo artístico de Fry fue presentado en la Trienal de diseño de Copper-Hewitt de 2006, la Bienal de Whitney en 2002, el Museo de Arte Moderno de New York (2001, 2008), en Ars Electronica en Linz, Austria (2000, 2002, 2005) y en las películas "Minority Report y "The Hulk". Fue ganador del Premio Nacional de Diseño de 2011 en la categoría "Diseño de interacción".

Argumento central

Processing

Processing constituye un lenguaje de programación de código abierto, y un Entorno de Desarrollo Integrado (o IDE por sus siglas en inglés). Fue construido para las comunidades de artes eletrónicas, y de diseño visual, con el propósito de enseñarles lo básico de la programación computacional en un contexto visual.

Metodología de siete etapas

Benjamin Fry propone un método que consta de siete etapas que van desde la recolección de datos, hasta el usuario interactuando con estos. La secuencia se presenta a continuación:

Dependiendo de los requerimientos, y de los resultados de cada paso, puede o no ser necesario regresar a pasos anteriores para modificar ciertas decisiones.

PASO UNO: ADQUIRIR DATOS

Para este paso, lo principal es tener una fuente confiable, proviniente de algún organismo oficial, institudo te estadística, estudio académico, etc.

PASO DOS: ANALIZAR

En este paso, la información recopilada se ordena en estructuras, de modo que los datos adquiridos comiencen a adquirir una estructura.

PASO TRES: FILTRAR

Este paso consiste en eliminar los antecedentes innecesarios.

PASO CUATRO: EXTRAER

Este paso involucra matemáticas, estadística y minería de la información, es decir, metodología científica aplicada.

PASO CINCO: REPRESENTAR

Este paso determina la forma básica que tomará el conjunto de datos.

PASO SEIS: REFINAR

En este paso se aplican métodos de diseño gráfico para fomentar la claridad de la representación, aumentando la atención sobre datos particulares (estableciendo jerarquías), o modificando atributos (como el color) para contribuir a la legibilidad.

PASO SIETE: INTERACTUAR

En esta etapa se añade interacción, permitiendo al usuario controlar o explorar los datos, esto puede ser cambiando el punto de vista, u otras características.

Citas representativas

  • "My dissertation covered the process of getting from data to understanding; in other words, from considering a pile of informationto presenting it usefully, in a way that can be easily understood and interacted with."
  • "By making these ideas accessible to a wide range of people, we should see some truly amazing things in the next decade."
  • "(...)we can begin to answer these questions in a meaningful way that also makes the answers accessible to others."
  • "(...)but data is a moving target (...) What happens when things start moving? How do we interact with “live” data? (...) it becomes easier to disassociate the data from the original reason for collecting it (...)“How can we possibly understand so much data?”(...)"
  • "The most important part of understanding data is identifying the question that you want to answer. Rather than thinking about the data that was collected, think about how it will be used and work backward to what was collected. You collect data because you want to know something about it. If you don’t really know why you’re collecting it, you’re just hoarding it. It’s easy to say things like, “I want to know what’s in it,” or “I want to know what it means.” Sure, but what’s meaningful?"
  • "The more specific you can make your question, the more specific and clear the visual

result will be."

Mapa conceptual

¿Cómo funciona la visualización de datos, y cual es el rol que cumple el diseño gráfico en ella?

CmapBenFryMauroVillena.jpg

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Imagen clave

Benjamin Fry propone un método que consta de siete etapas que van desde la recolección de datos, hasta el usuario interactuando con estos. Dependiendo de los requerimientos, y de los resultados de cada paso, puede o no ser necesario regresar a pasos anteriores para modificar ciertas decisiones.

Reflexión crítica

La metodología propuesta por Fry demuestra ser eficiente en el trabajo mediado por herramientas digitales, específicamente en el libro se habla de la utilización de "Processing", sin embargo, presenta algunas incongruencias al contraponerse con métodos tradicionales de diseño, ya que en muchos casos, durante el desarrollo de un proyecto impide dar vuelta atrás para modificar decisiones tomadas con anterioridad, o de permitirlo implica una pérdida de tiempo tremenda. Finalmente, tanto bajo metodologías tradicionales, o metodologías ligadas al mundo de herramientas tecnológicas para el desarrollo de la visualización de datos, su objetivo es facilitar la comprensión de grandes cantidades de información por medio de su representación de manera sencilla. Por lo tanto cabe preguntarse: ¿de que manera puede el diseño gráfico alterar la intencionalidad de una visualización, sin cambiar los datos duros?

Presentación

Ficha de la presentación

Archivo:Ficha-visualizingdata-maurovillena.pdf