El Diseño Visual para el Análisis Cuantitativo
Gráfico generado con Ghepi:
Coappearance weighted network of characters in the novel “Les Miserables” from Victor Hugo.
Hoy en día esta de moda las infografías, que según Wikipedia se define como "una representación visual de datos, información o conocimiento. Estas gráficas presentan información compleja de manera clara y rápida, tales como, señales, mapas, técnicas de escritura, periodismo y educación. A través de la información gráfica, los científicos computaciones, matemáticos y estadistas desarrollan y comunican conceptos utilizando sencillos símbolos para procesar la información".
Ejemplo de una infografía hecha con flash: Exportación de estudiantes chinos por el mundo.
Como dicen por ahí "una imagen vale más que mil palabras", ya que para nuestro cerebro es más fácil asimilar una gran cantidad de información compleja en una imagen que a través de un texto escrito.
Tanto en matemáticas como en las ciencias de la computación, la Teoría de Grafos "estudia las propiedades de los grafos (también llamadas gráficas). Un grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas que pueden ser orientados o no. Típicamente, un grafo se representa mediante una serie de puntos (los vértices) conectados por líneas (las aristas)."
Un gurú de la visualización de datos y el diseño de la información, es Edward Tufte, con su ya clásico libro titulado "The Visual Display of Quantitative Information", la primera edición fue publicada en 1983, la segunda edición se publico en el 2001.
La visualización de datos, es el estudio de la representación visual de los datos, es decir, como se presenta la información en una forma esquemática, la cual incluye una serie de atributos o variables de las unidades de información.
Estas formas de presentar la información, es en realidad una herramienta científica a toda regla, por ejemplo, existe la Tabla Periódica de los Métodos de Visualización, la cual agrupa los elementos como: la visualización de los datos, la visualización de la información, la visualización del concepto, la estrategia de visualización, la metaforma de la visualización, y como se compone la visualización.
Un campo de estudio relacionado con la visualización de los datos, es la minería de datos, que consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Supone que dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Por lo tanto, mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación. Ejemplos de uso de la minería de datos.
Después de lo comentado anteriormente, una infografía es por tanto, una manera de contar una historia visualmente, con cantidades enormes de datos, de forma fácil y sencilla. Por otra parte, la visualización de los datos, es útil para mostrar los patrones de los datos, pero que requiere más conocimientos por parte del usuario, acerca del tratamiento, limpieza, y análisis de los datos.
En la actualidad existe una gran variedad de herramientas y softwares para la creación de infografías, los cuales nos ayudan a representar la información o datos de manera muy sencilla (existen una gran cantidad de aplicaciones informáticas que van desde la más sencilla y fácil, hasta aquella que requiere mayores conocimientos sobre programación, estadística y matemáticas).
Algunas de las herramientas más populares para la creación de infografías: Top 5 Tools for Creating Infographics.
Algunos softwares para la visualización de datos, aquí.
Si deseas meterte seriamente en el mundo de las infografías y la visualización de datos, aquí les dejo unos links que les serán de mucha utilidad:
- Data Visualization and Infographics Resources
- Data Visualization: Selected Tools
- Over 100 Incredible Infographic Tools and Resources (Categorized)
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