Teórico 5 Diseño lúdico de actividades. Herramientas que apuestan a la resiliencia (23/4/2013)

Las apps no pasan se incorporan

Muchos de los ingenios con los que simpatizamos y que se han ocupado de diagnosticar, cuando no de transformar nuestro presente, como es el caso de Alessandro Baricco, Henry Jenkins, LevManovich, Mark Prensky, Janet Murray, Ignacio Lewkowicz (y la lista sigue), coinciden en lo mismo: el modo de adquirir experiencias está cambiando.

Estamos virando de un modelo basado en el esfuerzo y la profundidad como requisitos indispensables hacia otro que propone una rápida puerta de entrada junto a la posibilidad de seguir explorando diferentes capas de complejidad. Pero entiéndase bien, no es que el esfuerzo haya desaparecido, sino que ya no estamos generalmente dispuestos a relacionarnos con interfaces que nos obligan a un largo entrenamiento antes de permitirnos una movilidad con cierto grado de soltura y autonomía en relación con ellas.

El modelo paradigmático de este cambio son los videojuegos. Cualquiera con un mínimo de experiencia en VJ sabe que si la curva de aprendizaje de estos es muy  empinada o el nivel de dificultad desde el comienzo es altamente exigente, se autocondenan al fracaso (salvo que estén dirigidos a un nicho de usuarios, que nunca faltan, sedientos de esas rarezas). ¿Cuántas competencias o habilidades especiales se necesitan para jugar a Mario Bross? Prácticamente ninguna. Pero si lo que queremos es convertirnos en un
experto en ese VJ de seguro tendremos que invertir largas horas de consola, fracasos y reintentos.

http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=RT2gAjX-4IU 

Del mismo modo el diseño de actividades (y las herramientas que involucran) de esta versión de #datos2013 ocupada en las humanidades digitales, está pensada a partir de este modelo de experiencia. Casi que podríamos pensar en una analogía con “Plantas vs Zombies” donde los datos son los zombies (que etapa tras etapa se vuelven más difíciles de controlar) y las apps que vamos aprendiendo a usar progresivamente son las plantas con las que contamos (cada vez más potentes y exigentes) para resistir o al menos movernos mejor frente al embate.

Así fue que arrancamos con N-gram una herramienta con un nivel de dificultad inicial mínimo incluso para quienes nunca habían trabajado con gráficos de ese tipo. Luego llega Gapminder cuyos requisitos de lectura de la interfaz son un poco más exigentes y ya no trabaja con una base de datos textual sino numérica, estadísitica. No obstante el atractivo de la plantilla y el impacto de ver los datos en movimiento y la simpleza con la que podemos manipular los indicadores son un buen gancho/invitación a seguir explorándola. Además propone una apertura de las fuentes para sudescarga y reapropiación pocas veces vistas, lo cual nos sirve como puente para dar el siguiente paso.

En tercer lugar tendremos que generar nuestras propias visualizaciones utilizando plantillas de fácil lectura/escritura como los gráficos de barras, tortas, burbujas o hasta los motion charts para los más audaces. En cualquier caso será indispensable usar planillas de cálculo (Excel, Google Drive) para limpiar los datos y disponerlos según la sintaxis requerida. Allí se incorpora un nuevo nivel de dificultad.

Luego vendrán herramientas de analítica textual como Voyant, Wordle y Manyeyes (Wordtree y Phrasenet) donde pondremos en juego nuestra sagacidad y lucidez para tejer conjeturas sobre cuerpos textuales en colaboración con algoritmos de lectura (Reading machines). Y finalmente veremos cómo armar nuestros propios grafos de red con Shiva Networks Tool y Network Diagram (Manyeyes). Allí tendremos que imaginar qué representarán los nodos y qué las relaciones a la vez que proponer una serie de atributos que los distingan.

Estas actividades no se configuran unas respecto de las otras de manera aislada sino de forma progresiva en la que cada nueva app puede entrar en juego con la anterior, enriqueciendo nuestra caja de herramientas y habilitando modos de abordaje y generación de preguntas más ricos y complejos para los problemas con los que nos interese trabajar.

¿Existen los datos?

A esta altura del partido epistemológico nadie quiere ser tildado de fetichista tecnológico y/o de positivista, y mucho menos si el contexto de trabajo es una facultad de ciencias sociales. Así fue que más temprano que tarde las preguntas acerca de la “veracidad” de los datos y sus posibles sesgos ideológicos fueron despuntando durante la cursada, y no queriendo desatenderlas en nuestro último encuentro (¿teórico?) generamos un espacio de conversación en torno a esas preocupaciones.
Principiamos el recorrido con aquella afirmación nietzscheana acerca de que no existen hechos sino solointerpretaciones, seguida de la nueva configuración hermenéutica que Foucaultse aventuró a leer allí (y por supuesto en toda la obra de Nietzsche así como en la de Freud y Marx) la cual no habría de vérselas ya con signos externos a sí misma, añeja pretensión de la semiología, sino siempre con interpretaciones. Convirtiéndose ella misma en una tarea insoslayablemente reflexiva.

¿Tiene todo eso alguna relación con la tarea que nos ocupa? ¿Qué es lo que hacemos cuando trabajamos con datos, cuando leemos volúmenes de datos? Se trata de una tarea hermenéutica, o tal vez semiológica o será quizás solo una nueva ola de positivismo ingenuo renovado. No satisfechos con estas opciones de la mano de Bruno Latour pusimos sobre el tapete una cuarta: la referencia circulante.

Según Latour no deberíamos hablar nunca de datos (lo que nos es dado), sino más bien de sublata, es decir, de los <<logros>> (Latour, 2001). Siempre que nos parece contar con una abstracción sin mácula la cual señalaría, a partir delextraño rito de la correspondencia, a una realidad exterior estamos olvidándonos de los rodeos que nos permiten poseer esa abstracción y las operaciones de cálculo.

Donde antes veíamos los dualismos de la representación y la correspondencia con la referencia circulante vemos una extensa traza reversible de transformaciones que modulan (en el sentido musical del término) el fenómeno, donde en cada etapa se conserva una fracción infinitesimal de la situación original de la cual se alejan a la vez que habilitan un acercamiento con posibilidades de manipulación y experimentación diferentes.

Quién antes de N-Gram podría leer la inabarcable cuantiosidad de libros contenidos en google books, y más aún, quién podría hurgar en ellos y atravesarlos por operaciones de cálculo como lo hacemos hoy. N-gram no representa 500.000 millones de palabras, ellas y los libros que las contienen siguen estando allí, sólo que han perdido algunas propiedades y ganado otras que los hacen compatibles con lo que Latour llama centros de cálculo.

“Gracias a las inscripciones, somos capaces de supervisar y controlar una situación en la que nos vemos inmersos, nos volvemos superiores a algo que es mayor que nosotros mismos y nos hacemos capaces de ver de manera sinóptica todas las acciones que ocurren a lo largo de muchos días y que en ese tiempo se nos han olvidado” (Latour, 2001, pág. 83).

Infovisualización, cuando dos descripciones son mejores que una

En Espíritu y naturaleza una de sus obras más importantes (sino la más importante), Gregory Bateson articula un capitulo, el tercero para ser más precisos, en torno a una pregunta: ¿Qué agregado o incremento del saber se deriva de una combinación de información proveniente de dos fuentes? En la versión borrador del libro pensó en una sección más amplia que iba a llamarse “Dos descripciones son mejores que una”, y que finalmente fue desagregada en varias entre las que se encuentra el capítulo tres denominado “Múltiples versiones del mundo”.

Allí se convocan breves ejercicios de repetición/variación/modulación en torno a un mismo problema (como si la estructura de la sección remitiera también al tema a tratar) entre los cuales me interesa destacar uno en particular. Me refiero a “El caso de los lenguajes sinónimos”. En este se refiere a la doble demostración posible de un binomio, la que por un lado se obtiene por la vía algebraica y por otro la obtenida por la vía geométrica. Sin embargo álgebra y geometría no son la misma cosa, son dos lenguajes diferentes pero que pueden referirse a un mismo problema y clarificarlo cada una a su manera.

¿Qué es entonces lo que aprendemos del hecho de traducir una ecuación algebraica al lenguaje de la geometría?, se pregunta Bateson. Si bien al hacerlo en cierto modo no hemos agregado nada, no obstante “el descubrimiento (si es que lo es) de que los lenguajes del álgebra y la geometría son mutuamente traducibles es en sí mismo un esclarecimiento” (Bateson, 2006, pág. 88).

No se incrementa el volumen de data y sin embargo en la traducción emerge algo que nos enseña algo más sobre el fenómeno en cuestión y sobre los tipos de relaciones posibles entre ambos lenguajes.

Algo parecido nos dice David McCandless en su conferencia Ted “La belleza de los datos” al referirse a las posibilidades expresivas que emergen en la combinatoria de las imágenes con otros medios expresivos.

La infovisualización como un nuevo alfabetismo

La nuestra es una época en la que las alfabetizaciones múltiples reclaman atención, programación, retóricaprocedural, lenguaje audiovisual, etc. forman parte de una larga lista de habilidades y competencias cada vez más indispensables para habitar nuestro presente.

Entre estas alfabetizaciones también se cuenta la de la visualización de datos, la cual implica el reconocimiento y puesta en práctica de las competencias básicas para la traducción de datos cuantificados, que no son visuales en sí mismos, en imágenes. Pero también la capacidad poner en juego cierto número de recursos que excedan estas inscripciones y las contextualicen y conecten con universos de sentido muchos más amplios
Todos concuerdan en que para ser un buen escritor hay que ser antes un buen lector. Lo mismo podemos pensar en el terreno de las infovisualizaciones, tenemos que entrenarnos en sus claves lectura y conocer sus sintaxis de escritura(como deben estructurarse los datos para ser traducidos a imágenes por los diferentes tipos de plantillas). Atendiendo particularmente las preguntas a las cuales responden, identificar si lo hacen de una forma adecuada o si se podrían mejorar y de qué manera.

Sintaxis de los datos en GapminderSintaxis de los datos en Motion chart de Google DriveAsí por ejemplo es necesario saber  que un gráfico de barras representa la diferencia entre datos de objetos a través de rectángulos que tienen la misma anchura pero diferentes alturas.

Que un gráfico de línea representa los cambios que se van dando a través del tiempo en los valores de los datos mediante el cambio de altura de la línea.

Y que el diagrama de dispersión usa de modo similar variables espaciales (posiciones y distancias entre los puntos) para dar sentido a los datos. Si algunos puntos forman un grupo, esto implica que los objetos de datos correspondientes tienen algo en común; si se observan dos grupos distintos, esto implica que los objetos se dividen en dos clases diferentes, etc.

Gapminder, es la interfaz… los datos y los usuarios

Gapminder es un software de visualización de datos a nivel mundial que ofrece conjuntamente una versión para escritorio y otra online. Como en toda buena interfaz para los tiempos de barbarie que corren (Baricco, 2008) la puerta de entrada es sencilla donde se nos permite manipular la información desagregándola en múltiples capas.

Para empezar a usarlo basta con comprender que se trata de un gráfico de burbujas el cual se monta sobre dos ejes cartesianos los cuales pueden representar el mismo o diferentes set de datos y que se prestan a movimientos a medida que la línea de tiempo (anual) avanza (o retrocede).

La base de datos con la que cuenta es enorme (además de estar disponible para su reutilización) donde cada fuente está minuciosamente catalogada según categoría y subcategorías. Para seleccionarlas hay que clickear en el eje horizontal o vertical y navegar una estructura arborescente hasta que dar con el set de datos a la medida de nuestras inquietudes. El resto dejamos que lo exploren en la imagen y el video que les compartimos mas abajo.

Claro que no basta con conocer la interfaz que sin dudas es indispensable, de lo que se trata es de saber hacer buenas preguntas apelando a los set de datos (y sus combinaciones) que puedan responderlas, o al menos darnos buenos indicios para tejer respuestas en la dirección que elegida.

A modo de ejemplo y ejercicio recomiendo explorar los gráficos que surgen de los datos sobre usuarios totales de internet por pais y usuarios de internet cada 100 personas. Presten atención a China en uno y otro caso y reflexionen sobre las diferencias.

Por último me gustaría subrayar, siguiendo con la reflexión que nos trajo hasta acá, que  Gapminder no es solo una técnica de inscripción novedosa y un artefacto interactivo a partir de la cual Hans Rosling trató de mostrarnos lo que ya sabía antes de forjarla, es más bien una tecnología intelectual muy potente con la que logramos hacer cosas que no podríamos lograr sin su incorporación (y viceversa). Pero también es algo más, un dispositivo interactivo que cuenta con una inmensa base de datos y una interfaz a la que se accede fácilmente y que también se puede llevar con la práctica a un uso “nivel experto”. Todo esto sumado a su liberación a la mente distribuida de la web para que los usuarios nos la reapropiemos y reinventemos con el uso hacen un mix explosivo.

Otra poderosa herramienta para las humanidades digitales… ahora hagamos nuestra parte.

Anexo: Grafo interactivo alumnos (según género)/Autores citados (según nacionalidad)

Claves de lectura:
Los nodos representan a alumnos y autores citados en la encuesta.

Los enlaces solo representan citas (elección de autores).

Los alumnos están representados en forma de triángulo y se encuentran diferenciados por color según el género (masculino = azul, femenino = rosa).

Los autores están representados en forma de círculo y se encuentran diferenciados por color según su nacionalidad (pasar el mouse encima de cada nodo para obtener más información).

Al hacer click sobre cualquier nodo este se ubicará como centro de las circunferencias.

Si el nodo que se encuentra al centro es un alumno (triángulo), entonces en la primer circunferencia se ubicarán los autores citados por este, mientras que en la segunda circunferencia se dispondrán los demás alumnos que también citaron a esos autores. Y en la tercer circunferencia los autores que han sido citados junto con cualquiera de los autores de la primer cinrcunferencia.

Si el nodo que se encuentra al centro es un autor (círculo), entonces en la primer circunferencia se ubicarán los alumnos que lo han citado, mientras que en la segunda circunferencia se dispondrán los demás autores junto con los cuales el autor del centro ha sido mencionado. Y en la tercer circunferencia los alumnos que han citado a estos últimos.

Algunos números llamativos:

Índice de originalidad:

Fueron citados 90 autores únicos sobre una base de 114 alumnos que tenian que elegir 5 autores cada uno (570 elecciones)… 16% de originalidad

Eso no lo dice el grafo, pero habla de como las redes (incluso de ideas, autores y citas) basan su estabilidad en los fenómenos de redundancia…

La citas como redes libres de escala:

Ley de Pareto: Total de autores = 90 Total citas = 578  20% = 18 acumulan = 437 citas

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[i] “Cualquier emplazamiento en el que las inscripciones estén combinadas y hagan posible algún tipo de cálculo. Puede ser un laboratorio, una institución estadística, el archivo de un un geógrafo, una base de datos, etc. Esta es una expresión que sitúa la habilidad y la capacidad de cálculo en sitios específicos, una capacidad que con demasiada frecuencia se tiende a localizar en la mente” (Latour, 2001, pág. 362)