TERCER ENCUENTRO DENTRO DE «HERRAMIENTAS DIGITALES PARA LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES» EN EL CICLO I+C – CICLO EL OFICIO DE INVESTIGAR EN COMUNICACIÓN.
TALLER DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
Por María Ortiz y Carolina Gruffat
Los procesos y metodologías que utilizamos para la investigación de nuevos objetos culturales nos obligan a detenernos en el tema de visualización de datos, como un recurso que nos permite -tanto al elaborarlo como en su lectura y análisis- construir hipótesis o preguntas de investigación, sintetizar y abstraer ideas, o identificar qué hace sentido en un corpus de gran cantidad de datos. Por eso en este tercer encuentro del ciclo I+C, después de explorar técnicas de procesamiento y análisis de datos en el 2do. taller, nos enfocamos en las técnicas y herramientas de visualización.
Partiendo de la idea de que toda infografía implica una codificación visual, analizamos los distintos elementos que la componen, y sus dimensiones: cognitivas, narrativas y estéticas. Es decir buscamos responder a las preguntas de por qué, para qué y cómo crear una visualización, y qué pueden aportarnos estas herramientas en un proceso de trabajo -temática que desarrollamos en nuestro proyecto UBATIC 2017-19, donde proponemos una serie de pasos que conforman una metodología para el trabajo con datos-.
Algunas ideas claves expuestas en el taller:
- Una visualización busca transformar datos cuantificados en una representación visual. Los principales desafíos: escapar al flatland y no reducir la complejidad.
- Las visualizaciones son argumentos visuales (Cairo, 2011), tienen un potencial persuasivo (“Change your mindset”, Rosling).
- Las visualizaciones tienen un potencial cognitivo (Manovich, 2013), ayudan a descubrir patrones en extensos conjuntos de datos.
- Tres objetivos: presentar datos de forma clara, entender mejor un tema, promover nuevas percepciones.
- Tres mitos (“Misconceptions”) comunes a problematizar (Cairo, 2019): “Una imagen vale más que mil palabras”, “Una visualización es intuitiva”, “Los datos hablan por sí solos”, “Muestra, no cuentes”.
Trabajamos con dos visualizaciones de Information is Beautiful:
Going grey: visualiza el crecimiento de la población de adultos mayores a partir del aumento de la expectativa de vida, que alcanza su mayor porcentaje en países como Japón, seguido por China, Alemania, Corea del Sur. Visualización demográfica, desarrollada por Reuters.
She said more: visualiza la asimetría de género en análisis semántico de 500.000 artículos de secciones de las industrias creativas de The Guardian, analizando patrones en el uso de pronombres, verbos, espacio dedicado, etc.
La charla de Alberto Cairo presenta otros ejemplos de errores comunes en la lectura de visualizaciones
Por último, siguiendo con la actividad de uso de Tableau del taller, dejamos algunos tutoriales para seguir investigando:
Tutoriales de Tableau
Tutoriales de Flourish
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