Questions and Answers
La infografía y la visualización de datos tienen como objetivo principal:
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre infografía y visualización de datos es correcta?
A través de la infografía y la visualización percibimos rápidamente las relaciones entre datos porque:
¿Qué nos permiten la infografía y la visualización?
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El proceso básico para crear una visualización consiste en:
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En la investigación, el periodista visual debe almacenar:
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Una vez seleccionados los datos para nuestra visualización, ¿cuál es la acción más adecuada a seguir?
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Un boceto:
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Con el proceso de elaboración de una visualización:
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El proceso de visualización se completa:
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La proyección cartográfica más conocida y usada en la actualidad es:
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Leonardo da Vinci es considerado padre de la visualización de la información por:
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La creación de los principales gráficos económicos (de línea, de barras y tartas) se le atribuye a:
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Gracias a su mapa del cólera de 1854, John Snow consiguió:
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La integración del departamento artístico en la redacción se debe a:
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El Instituto Isotype perseguía crear un lenguaje universal mediante:
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El nacimiento del USA Today trajo consigo:
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¿Qué acontecimiento tuvo como consecuencia un fuerte desarrollo de la infografía en España?
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Los nuevos modos de trabajar con los datos son producto de:
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Hoy el profesional de la visualización:
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¿Cuáles de las siguientes opciones son motivos erróneos para la creación de una encuesta? (Seleccione todas las que apliquen)
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¿Cuáles de las siguientes son herramientas de recolección de datos?
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Indica cuál de las siguientes afirmaciones es correcta:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el cuarteto de Anscombe es correcta?
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Una distribución normal de los datos:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre la visualización de datos? (Seleccione todas las que apliquen)
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la información es correcta?
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Para comunicar adecuadamente de forma gráfica nuestra visión sobre un conjunto de datos, estos se han de mostrar siguiendo:
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Entre las variables categóricas, ¿cuáles son los dos tipos que se distinguen?
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Las medidas de tendencia central:
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El sentido de la visión no sería posible sin la presencia de:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre nuestra visión es correcta?
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Los atributos «preatentivos» son detectados:
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El procesamiento «preatentivo» se produce:
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En la última etapa del proceso de percepción:
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¿Cuáles de los siguientes principios que rigen nuestro comportamiento visual son correctos? (Selecciona todas las que apliquen)
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El principio de similitud afirma que:
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Cuando nos encontramos con objetos que parecen tener una frontera a su alrededor, ¿cuál es el principio que prima?
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¿Cuál de las siguientes leyes se impone sobre las otras?
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La aplicación de principios «gestaltistas» en la comunicación gráfica:
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La elección de las fuentes tipográficas guarda una estrecha relación con:
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Las principales familias tipográficas son:
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¿Con qué modelo de color obtenemos la luz blanca?
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El color puede ser utilizado para:
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La unidad de medida habitual en las visualizaciones digitales es:
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¿Qué es la resolución?
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El peso que tendrá cada elemento en una visualización está fundamentalmente ligado a:
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El formato ideal en la visualización de gráficos interactivos es:
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La utilización de iconos:
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En una visualización, ¿qué debe primar?
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Cuando los datos son representados de manera abstracta y sin parecido real con lo que se representa, hablamos de:
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El gráfico estadístico más adecuado para realizar comparaciones entre valores es:
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Si lo que queremos mostrar es cómo ha evolucionado un valor a lo largo del tiempo, utilizaremos mejor:
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Para representar el movimiento y la conexión entre dos ubicaciones, ¿qué tipo de mapa se debe realizar?
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¿Qué tipo de gráficos son más cercanos al lector y captan rápidamente su atención?
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Los mapas geográficos son un tipo de representación idónea para abordar:
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Para averiguar sobre un plano las medidas reales de lo dibujado utilizamos:
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En los grandes despliegues infográficos, ¿cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas? (Seleccione todas las que apliquen)
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Para saber a qué corresponde cada código utilizado en la representación, utilizamos:
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¿En qué parte de un gráfico se incluye normalmente la unidad de medida?
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La posición es un atributo gráfico…
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La longitud es un atributo gráfico que podemos utilizar para…
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El área…
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La mejor forma de visualizar variación en el tiempo es mediante:
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Para visualizar relaciones parte–todo, ¿cuál de las siguientes opciones es correcta?
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En un gráfico de dispersión:
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En la tarea de codificación gráfica, la tipología de las variables a representar:
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Como atributos gráficos, las formas y el color:
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Las gráficas de línea:
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Al utilizar el color para codificar variables categóricas, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la visualización estática es correcta?
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Las visualizaciones estáticas se realizan para:
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Una de las ventajas que tiene la visualización estática de una secuencia sobre una dinámica es:
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Una visualización estática publicada en un medio impreso normalmente tendrá como formato de salida:
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Por otro lado, una visualización estática publicada en un medio digital normalmente tendrá como formato de salida:
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Para representar información visualmente y de manera estática podemos utilizar:
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La ventaja más importante de trabajar con gráficos vectoriales es que:
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Los objetos vectoriales se componen de:
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¿Dónde encontramos la galería de gráficas en Illustrator?
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¿Cuál es la principal ventaja que ofrecen las herramientas manuales respecto de las automáticas a la hora de crear una visualización estática?
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La visualización dinámica:
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Las visualizaciones dinámicas se realizan para:
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Una de las ventajas que tiene la visualización dinámica sobre la estática es que ofrece:
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Podemos realizar trabajos interactivos principalmente con:
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Una visualización dinámica publicada en un medio digital normalmente tendrá como formato de salida:
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Si realizamos nuestra visualización dinámica a través de una herramienta predefinida, ¿qué tipo de resultado podemos esperar?
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Hans Rosling es el creador de:
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Gapminder y Google Public Data Explorer son:
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Promover el desarrollo global sostenible es el objetivo principal de:
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¿Por qué se creó Google Public Data Explorer?
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La proliferación de herramientas de exploración y visualización de datos es fruto principalmente de:
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¿Qué herramienta se utiliza para construir cronologías interactivas?
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Una herramienta de Google para la visualización de datos dirigida principalmente a desarrolladores web es:
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¿Cuáles de las siguientes herramientas son de código abierto? (Selecciona todas las que apliquen)
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¿Qué librería da como resultado avanzadas visualizaciones a partir de conjuntos de datos complejos?
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Si nuestro objetivo es contar una historia a través de la geolocalización de eventos, haremos uso de:
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¿Qué herramienta tiene como objetivo la evaluación del progreso del mundo en el cumplimiento de los objetivos del milenio?
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¿Cómo podemos realizar visualizaciones basadas en D3.js sin necesidad de tener conocimientos de programación?
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De los siguientes, ¿cuál es un entorno y lenguaje de programación especializado en estadística?
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De las siguientes herramientas, ¿cuál NO permite la creación de mapas interactivos?
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En una visualización es importante:
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La falta de ética del profesional de visualización da como resultado:
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El profesional de visualización a través de sus proyectos es responsable de:
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¿Es posible encontrar visualizaciones poco éticas sobre…?
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La eficacia en el trabajo visual debe primar sobre:
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¿Cuáles de estas opciones son consideradas buenas prácticas para la visualización de datos? (Selecciona todas las que apliquen)
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¿Cuál es el valor primario en una visualización?
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Como norma general, las escalas:
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La elección de la representación gráfica:
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Una visualización debe ser:
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Study Notes
1 Introducción a la Visualización de Datos
-
Concepto de infografía y visualización de datos
- Infografía: Representación de información con gráficos y texto.
- Visualización de datos: Representación visual de datos abstractos, a menudo interactiva.
-
Importancia de la infografía y visualización de datos
- Facilita la percepción rápida de relaciones entre datos.
- Beneficio: Información pura interpretada rápidamente.
-
Estadios de la visualización
- Investigación: Búsqueda y recopilación de fuentes.
- Selección de datos: Filtrar información relevante.
- Creación de boceto: Esquema preliminar.
- Elaboración: Representación comprensible.
- Percepción y conocimiento: Asimilación por parte del público.
-
Definiciones clave
- "Visualización es aquella tecnología plural que consiste en transformar datos en información semántica..." (Cairo, 2011).
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Qué diferencia hay entre infografía y visualización de datos?
- ¿Por qué es importante la visualización de datos?
- ¿Cuáles son los estadios del proceso de visualización?
- ¿Cómo se define la visualización según Cairo?
Resumen (Resumen de la sesión)
La infografía y la visualización de datos son métodos complementarios para representar información de manera gráfica y visual. La visualización de datos es crucial en la era de la información debido a su capacidad para ayudar al público a percibir rápidamente las relaciones entre los datos. El proceso de visualización incluye investigación, selección de datos, creación de bocetos, elaboración y percepción y conocimiento. Estos pasos permiten transformar datos en representaciones comprensibles y accesibles, facilitando la adquisición de conocimiento.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Infografía: Combina gráficos y texto para representar información.
- Visualización de datos: Representaciones visuales de datos abstractos, usualmente interactivas.
- Importancia: Facilita la percepción rápida y comprensión de grandes cantidades de datos.
Cuadrante 2: Procesos
- Investigación: Búsqueda y recopilación de fuentes de datos.
- Selección de datos: Filtrar y organizar datos relevantes.
- Creación de boceto: Esquema preliminar de la visualización.
- Elaboración: Desarrollo de la visualización final.
- Percepción y conocimiento: Asimilación y comprensión por parte del público.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Infografía del accidente de tren en Santiago de Compostela (Figura 1).
- Visualización de relaciones económicas globales (Figura 2).
- Evolución de los presos de Guantánamo (Figura 3).
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de visualización: “Visualización es aquella tecnología plural que consiste en transformar datos en información semántica…” (Cairo, 2011).
2 Historia de la Visualización de Datos
-
Orígenes de la infografía y la visualización de datos
- Primeros mapas: Cartografía antigua (mapa de Nippur, Hiparco de Nicea, Eratóstenes, Ptolomeo).
- Renacimiento: Proyección de Mercator.
-
Ilustración científica
- Leonardo da Vinci: Primer infografista, ilustraciones explicativas.
- Copérnico: Gráfico heliocéntrico.
- Vesalio: Anatomía humana.
-
Primeros gráficos y mapas estadísticos
- William Playfair: Gráficos de línea, barras y tartas.
- Joseph Priestley: Líneas de tiempo.
- Charles Minard: Gráficos de datos geográficos.
- John Snow: Mapa del cólera.
-
Infografía periodística
- Primer gráfico en prensa: The Times (1806).
- Primer mapa meteorológico: The Times (1875).
- USA Today: Introducción de snapshots.
- Guerra del Golfo: Impulso en España.
-
Era digital
- Infografía interactiva: The New York Times.
- Avance tecnológico y leyes de transparencia: Nuevas herramientas de visualización.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cuáles son los orígenes de la infografía y la visualización de datos?
- ¿Qué figuras fueron importantes en la ilustración científica?
- ¿Qué aportaciones hizo William Playfair a la visualización de datos?
- ¿Qué evento impulsó la infografía en España?
- ¿Cómo ha influido la era digital en la visualización de datos?
Resumen (Resumen de la sesión)
La visualización de datos y la infografía tienen sus raíces en la cartografía antigua y la ilustración científica. Figuras como Leonardo da Vinci y Copérnico sentaron las bases para la representación gráfica de la información. En el siglo XIX, los primeros gráficos estadísticos fueron desarrollados por William Playfair y Joseph Priestley. La infografía periodística comenzó a tomar forma en el siglo XIX con gráficos en prensa como los del The Times. En la era digital, la visualización interactiva ha revolucionado la forma en que se presenta la información, con avances tecnológicos y nuevas herramientas que facilitan el trabajo de los periodistas visuales.
Historia de la Visualización de Datos
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Cartografía: Primeros mapas, proyección de Mercator.
- Ilustración científica: Leonardo da Vinci, Copérnico, Vesalio.
- Gráficos estadísticos: Playfair, Priestley, Minard, Snow.
- Infografía periodística: The Times, USA Today, Guerra del Golfo.
- Era digital: Infografía interactiva, avance tecnológico.
Cuadrante 2: Procesos
- Orígenes de la visualización: Cartografía antigua, Renacimiento.
- Ilustración científica: Dibujos explicativos, gráficos de Copérnico y Vesalio.
- Primeros gráficos estadísticos: Gráficos de línea, barras y tartas.
- Infografía periodística: Gráficos en prensa, mapas meteorológicos.
- Era digital: Visualización interactiva, nuevas herramientas.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Mapa de Nippur: Primeros ejemplos de cartografía.
- Gráfico heliocéntrico de Copérnico.
- Mapa del cólera de John Snow.
- Infografías del USA Today y Guerra del Golfo.
- Visualización interactiva del New York Times.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de visualización: “Visualización es aquella tecnología plural que consiste en transformar datos en información semántica…” (Cairo, 2011).
3 Trabajar con Datos
-
Fundamentos de los datos
- Información vs. conocimiento: "El conocimiento es poder" (R. Lewis).
- Importancia de analizar y representar datos adecuadamente.
-
Recolección de datos
- Métodos: Encuestas, medición directa, grupos focales, observación, examen de documentos existentes, diarios.
- Fuentes externas: Públicas y privadas.
-
Preparación y limpieza de datos
- Separar campos útiles, identificar datos incompletos, uniformizar unidades.
- Limpiar datos: Identificar errores, eliminar duplicados, verificar rangos y ortografía.
-
Transformación de datos
- Distribución normal vs. sesgada.
- Transformaciones comunes: Logarítmica, raíz cuadrada, medidas de tendencia central.
-
Visualización de datos
- Determinar mensaje clave, entender la audiencia.
- Uso de narrativa y técnicas de representación (gráficos de barras, tarta, etc.).
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cuál es la diferencia entre información y conocimiento?
- ¿Qué métodos se pueden usar para recolectar datos?
- ¿Cuáles son los pasos para preparar y limpiar datos?
- ¿Qué transformaciones se pueden aplicar a los datos?
- ¿Cómo se debe abordar la visualización de datos?
Resumen (Resumen de la sesión)
Trabajar con datos implica varias etapas cruciales: desde entender la diferencia entre información y conocimiento hasta la recolección, preparación, limpieza, transformación y visualización de datos. La recolección puede hacerse mediante encuestas, mediciones directas, y otros métodos. La preparación y limpieza de datos aseguran su calidad y consistencia. La transformación de datos, como aplicar una transformación logarítmica, facilita su análisis. Finalmente, una visualización efectiva requiere un mensaje claro y una adecuada comprensión de la audiencia.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Información vs. Conocimiento: El conocimiento es lo realmente valioso.
- Recolección de datos: Métodos y fuentes (públicas y privadas).
- Preparación y limpieza: Separar campos útiles, eliminar errores y duplicados.
- Transformación de datos: Distribuciones normales y sesgadas, transformaciones logarítmicas y de raíz cuadrada.
- Visualización de datos: Mensaje claro, audiencia, uso de narrativa.
Cuadrante 2: Procesos
- Fundamentos de los datos: Comprender la importancia del conocimiento.
- Recolección de datos: Identificar métodos adecuados según el propósito.
- Preparación y limpieza: Asegurar la calidad de los datos recolectados.
- Transformación de datos: Aplicar transformaciones para facilitar el análisis.
- Visualización de datos: Determinar el mensaje y entender la audiencia.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Gráficos de ventas (evitar gráficos 3D que distorsionan la información).
- Uso de encuestas bien diseñadas para recolectar datos fiables.
- Transformación logarítmica para datos sesgados.
- Visualizaciones claras para comunicar resultados de análisis.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de conocimiento: “El conocimiento es poder, la información no” (R. Lewis).
- Ejemplo de mala visualización: Gráfico de tarta en 3D que confunde la interpretación de datos.
4 Psicología aplicada al diseño de visualizaciones
-
Visión humana
- Proceso del ojo al cerebro: luz, córnea, iris, pupila, retina, fóvea.
- Mecanismo similar al de una cámara.
-
Percepción visual y cognición
- Tipos de memoria: icónica, corto plazo, largo plazo.
- Procesamiento preatentivo: detección de atributos (color, forma).
-
Principios de la Gestalt
- Proximidad: objetos cercanos se perciben como grupo.
- Similitud: objetos similares se agrupan.
- Cercado: objetos con frontera se perciben juntos.
- Continuidad: elementos que sugieren continuidad se perciben como un todo.
- Conexión: objetos conectados se perciben como relacionados.
-
Aplicación a la comunicación gráfica
- Uso de principios gestaltistas para facilitar la comprensión visual.
- Ejemplos de gráficos que aplican estos principios.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cómo funciona el proceso de percepción visual del ojo al cerebro?
- ¿Qué tipos de memoria están involucrados en la percepción visual?
- ¿Cuáles son los principios de la Gestalt y cómo se aplican al diseño?
- ¿Cómo afectan los principios de la Gestalt a la comprensión de visualizaciones?
Resumen (Resumen de la sesión)
La psicología aplicada al diseño de visualizaciones se basa en comprender cómo el ojo humano percibe la información visual y cómo esta es procesada por el cerebro. El proceso de percepción incluye la captura de luz por el ojo y la interpretación de imágenes en el cerebro. Los principios de la Gestalt, como proximidad, similitud, cercado, continuidad y conexión, son fundamentales para crear visualizaciones que sean fácilmente comprensibles. Aplicar estos principios en el diseño gráfico facilita el procesamiento de la información y mejora la comunicación visual.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Visión humana: Proceso del ojo al cerebro, córnea, retina, fóvea.
- Percepción visual: Memoria icónica, corto plazo y largo plazo.
- Principios de la Gestalt: Proximidad, similitud, cercado, continuidad, conexión.
- Aplicación: Uso de principios gestaltistas en diseño gráfico.
Cuadrante 2: Procesos
- Visión humana: La luz es capturada y procesada por el ojo, transformada en señales nerviosas.
- Percepción visual: Procesamiento de información visual en tres etapas (icónica, corto plazo, largo plazo).
- Principios de la Gestalt: Aplicación de reglas visuales para agrupar y organizar información.
- Comunicación gráfica: Diseño de visualizaciones efectivas basadas en los principios de la Gestalt.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Uso de color para resaltar información importante.
- Agrupación de elementos por proximidad y similitud.
- Aplicación de cercado para crear agrupaciones visuales.
- Uso de líneas para conectar elementos relacionados.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de percepción visual: "La visión es la suma de la información obtenida tras múltiples fijaciones."
- Principios de la Gestalt: "Organizamos lo que vemos para proporcionar sentido" (Psicólogos de la Gestalt).
5 Diseño aplicado a la visualización de datos
-
Tipografía
- Tipos principales: Serif (con remates) y Sans serif (sin remates).
- Importancia de la eficacia y legibilidad.
- Recomendaciones para fuentes en medios impresos y digitales.
-
Color
- Modelos de color: CMYK (sustractivo) y RGB (aditivo).
- Uso del color para destacar elementos, jerarquizar objetos y expresar valor.
-
Dimensiones y resolución
- Unidad de medida: milímetros (impresión) y píxeles (digital).
- Resolución: 300 ppp (impresión) y 72 ppp (digital).
-
Composición gráfica
- Equilibrio visual y uso adecuado del espacio.
- Organización de elementos según su relevancia.
-
Formatos de imagen
- Impresión: TIFF, JPEG, EPS.
- Digital: JPEG, PNG, SVG.
-
Importancia de lo icónico
- Uso de iconos para simplificar datos y mejorar la comprensión visual.
-
Estético vs. funcional
- Prioridad de la funcionalidad sobre la estética en la infografía.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cuáles son las principales familias tipográficas y su uso recomendado?
- ¿Qué modelos de color existen y cuándo se deben utilizar?
- ¿Cómo se determina la resolución adecuada para una visualización?
- ¿Qué principios se deben seguir para una composición gráfica efectiva?
- ¿Por qué es importante priorizar la funcionalidad sobre la estética en las infografías?
Resumen (Resumen de la sesión)
El diseño aplicado a la visualización de datos abarca diversos aspectos cruciales como la tipografía, el color, las dimensiones y la resolución, la composición gráfica y los formatos de imagen. La elección de tipografías debe considerar la claridad y legibilidad, utilizando fuentes serif para impresión y sans serif para digital. El color se usa para destacar, jerarquizar y expresar valor, siguiendo los modelos CMYK para impresión y RGB para digital. La resolución adecuada es vital para la calidad de la imagen. La composición gráfica debe equilibrar visualmente los elementos según su relevancia. Los iconos simplifican la representación de datos. Finalmente, la funcionalidad debe prevalecer sobre la estética para asegurar la eficacia de la infografía.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Tipografía: Serif y Sans serif.
- Color: CMYK y RGB.
- Dimensiones y resolución: Milímetros y píxeles.
- Composición gráfica: Equilibrio y organización.
- Formatos de imagen: TIFF, JPEG, EPS, PNG, SVG.
- Importancia de lo icónico: Uso de iconos.
- Estético vs. funcional: Funcionalidad prioritaria.
Cuadrante 2: Procesos
- Tipografía: Selección de fuentes basadas en eficacia y legibilidad.
- Color: Aplicación según modelo adecuado (CMYK para impresión, RGB para digital).
- Dimensiones y resolución: Determinación de medidas y resolución según medio.
- Composición gráfica: Distribución equilibrada de elementos.
- Formatos de imagen: Uso de formatos adecuados según el medio (impresión o digital).
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Uso de tipografía sans serif en visualizaciones digitales.
- Aplicación de color para destacar elementos clave.
- Creación de gráficos SVG para interactividad.
- Composición gráfica equilibrada en infografías.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de tipografía: "El arte y la técnica de elegir y componer tipos para transmitir un mensaje."
- Principio de funcionalidad: "La funcionalidad es el valor primario; la estética debe entenderse como un valor secundario que complementa y refuerza al anterior" (Cairo, 2011).
6 Definición y tipologías de gráficos
Notas (Notas de clase)
-
Gráficos no figurativos
- Representan información de manera abstracta.
- Ejemplos: gráficos de barras, líneas y tartas.
-
Gráficos figurativos
- Usan recursos que se parecen a lo que representan.
- Ejemplos: mapas, fotografías, ilustraciones.
-
Elementos de un gráfico
- Título: Encabezado que introduce el tema.
- Subtítulo: Detalles adicionales, como el período de referencia.
- Clave o leyenda: Explica la codificación del gráfico.
- Ejes: Cuantitativo (Y) y categórico (X).
- Fuente: Origen de los datos mostrados.
-
Mapas de flujo y coropletas
- Mapas de flujo: Representan movimiento y conexiones entre puntos.
- Mapas de coropletas: Usan colores para mostrar datos en áreas geográficas.
-
Grandes despliegues infográficos
- Abordan temas de gran interés y suelen involucrar a varios periodistas visuales.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cuál es la diferencia entre gráficos figurativos y no figurativos?
- ¿Cuáles son los elementos esenciales de un gráfico estadístico?
- ¿Qué es un mapa de flujo y cómo se utiliza?
- ¿Cuándo se utilizan grandes despliegues infográficos?
Resumen (Resumen de la sesión)
El estudio de los gráficos en la visualización de datos se divide en gráficos figurativos y no figurativos. Los gráficos no figurativos representan datos de manera abstracta, mientras que los figurativos usan imágenes similares a lo que representan. Los elementos esenciales de un gráfico incluyen título, subtítulo, ejes, clave y fuente. Mapas de flujo y coropletas son tipos específicos de gráficos utilizados para representar movimientos y datos geográficos. Los grandes despliegues infográficos se utilizan para eventos de gran interés y suelen requerir un equipo de periodistas visuales.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Gráficos no figurativos: Barras, líneas, tartas.
- Gráficos figurativos: Mapas, ilustraciones.
- Elementos de un gráfico: Título, subtítulo, ejes, clave, fuente.
- Mapas de flujo y coropletas: Movimiento y datos geográficos.
- Grandes despliegues infográficos: Temas de interés, trabajo en equipo.
Cuadrante 2: Procesos
- Gráficos no figurativos: Representación abstracta de datos.
- Gráficos figurativos: Uso de imágenes reales o similares a lo que se representa.
- Elementos de un gráfico: Incluyen título, subtítulo, ejes, clave, fuente.
- Mapas: Flujo para conexiones y coropletas para áreas geográficas.
- Despliegues infográficos: Planificación y trabajo colaborativo.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Gráfico de barras para comparar valores.
- Gráfico de líneas para mostrar evolución temporal.
- Mapas de flujo para representar migraciones.
- Coropletas para mostrar distribución de la pobreza.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de gráfico no figurativo: "Representación visual abstracta de información."
- Principio de mapas de flujo: "Representan movimiento y conexión entre puntos."
- Importancia de los gráficos figurativos: "Captan la atención y facilitan la comprensión de fenómenos complejos."
7 Codificación gráfica de datos
-
Fundamentos de la codificación gráfica
- Distinción entre visualización científica y de información.
- Codificación gráfica como traducción de datos a lenguaje visual.
-
Atributos gráficos
- Color: Usado para variables categóricas y cuantitativas.
- Posición: Alta expresividad, útil para variables categóricas y cuantitativas.
- Longitud: Muy expresivo para comparar segmentos en un mismo plano.
- Área: Menos expresivo, útil cuando no se pueden usar otros atributos.
- Conexión: Representa relaciones mediante líneas.
- Grosor: Codifica variables cuantitativas adicionales.
- Formas: Codifica variables nominales.
- Unidades: Repetición de elementos gráficos para representar variables cuantitativas.
-
Tareas de analítica visual
- Variación en el tiempo: Gráficas de línea y minigráficas.
- Comparaciones simples: Tablas de datos y gráficos con etiquetas y longitudes.
- Relaciones de ranking: Presentar valores ordenados.
- Relaciones parte-todo: Gráficas de barra y tartas.
- Análisis de la distribución: Histogramas, gráficas de área y mapas de calor.
- Relación entre variables cuantitativas: Gráficos de dispersión.
- Relación entre variables categóricas: Minigráficas.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Cuáles son los atributos gráficos más expresivos y para qué tipos de variables se utilizan?
- ¿Qué métodos gráficos se utilizan para visualizar variaciones en el tiempo?
- ¿Cómo se representan las relaciones parte-todo en gráficos?
- ¿Qué tipos de gráficos son adecuados para analizar la distribución de datos?
- ¿Cómo se visualizan las relaciones entre variables cuantitativas y categóricas?
Resumen (Resumen de la sesión)
La codificación gráfica de datos implica traducir datos abstractos a un lenguaje visual que sea accesible y procesable. Se utilizan diversos atributos gráficos, como color, posición, longitud, área, conexión, grosor, formas y unidades, cada uno con diferentes niveles de expresividad y adecuados para distintos tipos de variables. Las tareas de analítica visual, como la variación en el tiempo, comparaciones simples, relaciones de ranking, relaciones parte-todo, análisis de la distribución y relaciones entre variables, requieren el uso de gráficos específicos como gráficas de línea, minigráficas, histogramas y gráficos de dispersión para representar los datos de manera efectiva y comprensible.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Fundamentos de la codificación gráfica: Traducción de datos a lenguaje visual.
- Atributos gráficos: Color, posición, longitud, área, conexión, grosor, formas, unidades.
- Tareas de analítica visual: Variación en el tiempo, comparaciones simples, relaciones de ranking, parte-todo, distribución, variables cuantitativas y categóricas.
Cuadrante 2: Procesos
- Fundamentos: Distinción entre visualización científica y de información.
- Atributos gráficos: Selección en función de la tipología de la variable y su expresividad.
- Codificación gráfica: Elección de gráficos adecuados según los datos y objetivos.
- Analítica visual: Uso de métodos gráficos específicos para tareas de análisis visual.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Color: Codificación de variables categóricas.
- Posición: Uso en gráficos de dispersión.
- Longitud: Comparación en gráficos de barras.
- Área: Representación en gráficos de burbujas.
- Conexión: Gráficas de línea para variables ordinales.
- Grosor: Variación en grafos.
- Formas: Codificación de variables nominales.
- Unidades: Pictogramas para variables cuantitativas.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de codificación gráfica: Traducción de datos abstractos a lenguaje visual.
- Expresividad de atributos: "Los atributos gráficos presentan diferentes niveles de expresividad" (Few, 2008).
- Relaciones de ranking: "Presentar valores de forma ordenada para identificar posiciones" (Kosara, 2013).
8 Visualización estática
-
Concepto de visualización estática
- Representación de información invariable, sin interacción del lector.
- Utilizada tanto en medios impresos como digitales.
-
Formatos de salida
- Medios impresos: EPS, PDF, TIFF.
- Medios digitales: JPG, PNG, SVG.
-
Herramientas principales
- Adobe Illustrator: Edición de gráficos vectoriales.
- Otras herramientas: CorelDRAW, Inkscape, Infogram, Easelly, Piktochart, Creately.
-
Gráficos vectoriales
- Ventajas: Redimensionables sin pérdida de calidad.
- Composición: Líneas, curvas, círculos, polígonos.
-
Proceso de creación en Adobe Illustrator
- Espacio de trabajo: Panel de herramientas, panel de control, paneles flotantes.
- Tipos de gráficos: Barras, líneas, áreas, dispersión, tarta, radar.
- Edición y personalización de gráficos: Colores, trazos, capas.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Qué es una visualización estática y en qué contextos se utiliza?
- ¿Cuáles son los formatos de salida para medios impresos y digitales?
- ¿Qué herramientas se utilizan para crear visualizaciones estáticas?
- ¿Cuáles son las ventajas de los gráficos vectoriales?
- ¿Cómo se utiliza Adobe Illustrator para crear y personalizar gráficos?
Resumen (Resumen de la sesión)
Las visualizaciones estáticas representan información que no cambia y no requiere interacción del lector, y se utilizan tanto en medios impresos como digitales. Los formatos de salida para impresos incluyen EPS, PDF y TIFF, mientras que para digitales se usan JPG, PNG y SVG. Herramientas como Adobe Illustrator, CorelDRAW e Inkscape son fundamentales para la creación de gráficos vectoriales, que tienen la ventaja de ser redimensionables sin pérdida de calidad. En Illustrator, se pueden crear y personalizar diversos tipos de gráficos (barras, líneas, tarta, etc.), utilizando paneles de herramientas y control para ajustar colores, trazos y capas.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Visualización estática: Información invariable, sin interacción.
- Formatos de salida: EPS, PDF, TIFF (impresos); JPG, PNG, SVG (digitales).
- Herramientas principales: Adobe Illustrator, CorelDRAW, Inkscape.
- Gráficos vectoriales: Redimensionables sin pérdida de calidad.
Cuadrante 2: Procesos
- Creación de visualización estática: Uso en medios impresos y digitales.
- Formatos de salida: Selección según el soporte final.
- Herramientas: Uso de Adobe Illustrator y alternativas.
- Gráficos vectoriales: Creación y edición de gráficos.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Adobe Illustrator: Creación de gráficos de barras, líneas, tarta.
- CorelDRAW: Alternativa a Illustrator para gráficos vectoriales.
- Inkscape: Software libre para gráficos vectoriales.
- Infogram y Easelly: Plantillas prediseñadas para infografías.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de visualización estática: "Representación de información invariable y sin interacción del lector."
- Ventaja de gráficos vectoriales: "Permiten redimensionarlos sin que pierdan calidad."
9 Visualización dinámica e interactividad
Notas (Notas de clase)
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Concepto de visualización dinámica
- Representa información que cambia y puede requerir interacción del lector.
- Ejemplos: Google Maps, mapas meteorológicos.
-
Ventajas de la visualización dinámica
- Espacio de trabajo ampliable.
- Posibilidad de profundizar en datos con opciones de interacción.
-
Formatos de salida
- Publicación web: HTML, CSS, JavaScript.
- Herramientas predefinidas: iframe o enlace HTML.
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Herramientas para visualización dinámica
- Adobe Edge Animate: Animaciones en HTML5.
- Tumult Hype: Animaciones para escritorio y móviles.
- Google Public Data Explorer: Exploración de datos públicos.
- Gapminder: Gráficos interactivos con datos de desarrollo global.
-
Gapminder y Google Public Data Explorer
- Gapminder: Creado para promover el desarrollo global sostenible.
- Google Public Data Explorer: Comparación y actualización automática de datos públicos.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Qué es una visualización dinámica y en qué contextos se utiliza?
- ¿Cuáles son las ventajas de la visualización dinámica sobre la estática?
- ¿Qué formatos de salida se utilizan para visualizaciones dinámicas?
- ¿Qué herramientas se pueden utilizar para crear visualizaciones dinámicas?
- ¿Cuál es el propósito principal de Gapminder y Google Public Data Explorer?
Resumen (Resumen de la sesión)
La visualización dinámica representa información que cambia y puede requerir interacción del lector, como mapas meteorológicos o Google Maps. Ofrece ventajas como un espacio de trabajo ampliable y la posibilidad de profundizar en los datos. Los formatos de salida incluyen HTML, CSS y JavaScript, y herramientas como Adobe Edge Animate y Tumult Hype permiten crear animaciones interactivas en HTML5. Gapminder y Google Public Data Explorer son herramientas clave para explorar datos públicos, promoviendo el desarrollo global sostenible y facilitando la comparación y actualización automática de datos.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Visualización dinámica: Información cambiante, requiere interacción.
- Formatos de salida: HTML, CSS, JavaScript, iframe.
- Herramientas: Adobe Edge Animate, Tumult Hype, Gapminder, Google Public Data Explorer.
- Propósito: Exploración de datos públicos, promoción del desarrollo sostenible.
Cuadrante 2: Procesos
- Creación de visualización dinámica: Uso en medios digitales.
- Formatos de salida: Selección según la herramienta utilizada.
- Herramientas: Uso de Adobe Edge Animate, Tumult Hype, Gapminder, Google Public Data Explorer.
- Exploración de datos: Análisis y visualización de datos públicos.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Google Maps: Interacción y actualización en tiempo real.
- Gapminder: Visualización de la relación entre esperanza de vida y renta per cápita.
- Google Public Data Explorer: Comparación de indicadores de salud y fertilidad.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de visualización dinámica: "Representa información que cambia y puede requerir interacción del lector."
- Ventajas de la visualización dinámica: "Ofrece un espacio de trabajo ampliable y permite profundizar en los datos."
10 Visualización dinámica e interactividad II
-
Concepto de visualización dinámica e interactiva
- Herramientas para gestionar y visualizar datos.
- Diferentes formatos de salida para web: HTML, CSS, JavaScript.
-
Herramientas estándar
- Datawrapper: Código abierto para crear gráficos.
- TimelineJS: Construcción de líneas de tiempo interactivas.
- Google Charts: API para gráficos dinámicos.
- Google Maps: Visualización e integración de mapas.
- Google Fusion Tables: Gestión y visualización de datos.
-
Otras herramientas de software libre
- D3.js: Librería JavaScript para crear visualizaciones complejas.
- RAW: Creación de visualizaciones con D3.js sin programación.
- StoryMap JS: Geolocalización de eventos.
- R: Programación estadística y gráficos.
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Herramientas de software propietario
- Tableau Public: Creación y publicación de gráficos interactivos.
- CartoDB: Visualización de datos en mapas interactivos.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Qué es la visualización dinámica e interactiva y qué posibilidades ofrece?
- ¿Cuáles son las herramientas estándar para la visualización de datos?
- ¿Qué herramientas de software libre se pueden utilizar para visualizaciones interactivas?
- ¿Qué ventajas ofrecen las herramientas de software propietario para la visualización de datos?
- ¿Cómo se publican las visualizaciones dinámicas en la web?
Resumen (Resumen de la sesión)
La visualización dinámica e interactiva utiliza diversas herramientas para gestionar y visualizar datos de manera efectiva en la web. Herramientas estándar como Datawrapper, TimelineJS, Google Charts, Google Maps y Google Fusion Tables permiten la creación de gráficos y mapas interactivos. Otras herramientas de software libre como D3.js, RAW, StoryMap JS y R facilitan la creación de visualizaciones avanzadas sin necesidad de programación extensa. Herramientas de software propietario como Tableau Public y CartoDB ofrecen opciones avanzadas para la visualización de datos y mapas interactivos, ampliando las posibilidades de presentación y análisis de datos.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Visualización dinámica e interactiva: Gestión y visualización de datos.
- Formatos de salida: HTML, CSS, JavaScript.
- Herramientas estándar: Datawrapper, TimelineJS, Google Charts, Google Maps, Google Fusion Tables.
- Software libre: D3.js, RAW, StoryMap JS, R.
- Software propietario: Tableau Public, CartoDB.
Cuadrante 2: Procesos
- Visualización dinámica: Creación y publicación en la web.
- Herramientas estándar: Uso de Datawrapper, TimelineJS, Google Charts, Google Maps, Google Fusion Tables.
- Software libre: Creación de visualizaciones avanzadas con D3.js, RAW, StoryMap JS, R.
- Software propietario: Uso de Tableau Public y CartoDB para gráficos y mapas interactivos.
Cuadrante 3: Aplicaciones
-
Ejemplos:
- Datawrapper: Creación de gráficos de barras y líneas.
- TimelineJS: Líneas de tiempo interactivas.
- Google Charts: Gráficos dinámicos en web.
- Google Maps: Integración de mapas personalizados.
- Google Fusion Tables: Gráficos y mapas interactivos.
- D3.js: Visualizaciones complejas basadas en datos.
- RAW: Visualizaciones con D3.js sin programación.
- StoryMap JS: Geolocalización de eventos.
- Tableau Public: Gráficos interactivos y tableros.
- CartoDB: Mapas interactivos con datos geoespaciales.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de visualización dinámica: "Gestión y visualización de datos de manera interactiva."
- Ventajas del software libre: "Permite crear visualizaciones avanzadas sin necesidad de programación extensa."
- Importancia del software propietario: "Ofrece opciones avanzadas para la visualización de datos y mapas interactivos."
11 Representación gráfica: la relación entre eficacia y ética
Notas (Notas de clase)
-
Introducción
- La visualización debe ser clara, precisa y ética.
- La falta de ética conduce a visualizaciones ineficaces y polémicas.
-
Ética en visualización de datos
- Importancia de utilizar datos precisos y verificables.
- Evitar manipulación de datos y presentaciones engañosas.
- Citar siempre las fuentes de datos.
-
Buenas prácticas
- Usar datos precisos y verificables.
- Elegir la representación gráfica más adecuada.
- Atender a las escalas y no truncarlas sin justificación.
- Mostrar toda la información relevante.
- Mantener la simplicidad y evitar elementos innecesarios.
- Incluir texto explicativo para contextualizar los gráficos.
-
Ejemplos de visualizaciones inadecuadas
- Manipulación de datos en gráficos de barras, tartas y cascadas.
- Uso incorrecto de escalas y representación gráfica.
- Priorizar estética sobre funcionalidad puede resultar en visualizaciones confusas.
Preguntas (Preguntas clave)
- ¿Por qué es importante la ética en la visualización de datos?
- ¿Cuáles son las buenas prácticas en la visualización de datos?
- ¿Qué errores comunes deben evitarse en la representación gráfica?
- ¿Cómo pueden manipularse los datos en los gráficos?
- ¿Cuál es el valor primario en una visualización y por qué?
Resumen (Resumen de la sesión)
La representación gráfica de datos debe ser ética y eficaz, evitando manipulaciones que conduzcan a visualizaciones engañosas o polémicas. Es crucial usar datos precisos y verificables, citar las fuentes, y elegir representaciones gráficas adecuadas sin truncar escalas sin justificación. Buenas prácticas incluyen mantener la simplicidad, mostrar toda la información relevante y contextualizar los gráficos con texto explicativo. Ejemplos de visualizaciones inadecuadas demuestran cómo la priorización de la estética sobre la funcionalidad puede resultar en gráficos confusos y engañosos.
Cuadrante 1: Conceptos Clave
- Ética en visualización de datos: Importancia de la precisión y veracidad.
- Buenas prácticas: Datos precisos, representación adecuada, atención a escalas, simplicidad.
- Errores comunes: Manipulación de datos, uso incorrecto de escalas, priorización de estética.
- Ejemplos de visualizaciones inadecuadas: Gráficos de barras, tartas y cascadas.
Cuadrante 2: Procesos
- Ética en visualización: Utilizar datos precisos, citar fuentes.
- Buenas prácticas: Elegir representación adecuada, mostrar toda la información relevante.
- Evitar errores comunes: No manipular datos, no truncar escalas sin justificación.
- Priorizar funcionalidad: Mantener simplicidad y claridad en la visualización.
Cuadrante 3: Aplicaciones
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Ejemplos:
- Gráficos de barras: Comparaciones claras sin manipulación.
- Gráficos de tartas: Evitar uso excesivo, optar por barras si es más claro.
- Gráficos de cascada: Uso adecuado para evitar confusión.
- Círculos: Comparación correcta de tamaños.
Cuadrante 4: Citas y Definiciones
- Definición de ética en visualización: "La visualización debe ayudar a comprender la información e invitar al análisis y reflexión" (Cairo, 2011).
- Valor primario: "La funcionalidad es el valor primario; la estética debe entenderse como un valor secundario que complementa y refuerza al anterior" (Cairo, 2011).
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