6 enfoques para la complejidad visual Mtra. Nora Morales Zaragoza Noviembre 2019
Intro Como diseñadores de información, nuestro trabajo es crear representaciones visuales complejas mas claras o fáciles de entender, lo que involucra: • Hacer algo difícil de entender más accesible para un público más amplio. • Traducir la complejidad a una forma más simple o sencilla • Comunicar un mensaje clave En ocasiones • La visualización también ayudan a comprender patrones y tendencias representados en conjuntos de datos grandes.
Proceso
El proceso de visualización es complejo y trata de extraer el significado de los datos y filtrar información relevante de otra no tan relevante y determinar la mejor manera de contar la historia Identificar partes clave de la información y traducir la estructura narrativa en una modalidad visual Este proceso se vuelve difícil cuando los datos están desorganizados, existen a multiples niveles o son muy bastos
Problemas comunes en la Vis de datos El diseño visual es el campo que se encarga de aplicar el mapeo de datos en forma visual, ayuda a la comprensión, pero generalmente no aborda cómo manejar cantidades extremadamente grandes de datos. Las técnicas de minería de datos pueden manejar grandes cantidades de datos, pero están desconectadas de los medios para interactuar con ellas. La visualización de información basada en software agrega bloques de construcción para interactuar y representar varios tipos de datos abstractos, pero generalmente los principios estéticos del diseño visual son tratados como menos importantes o incluso superficiales, en lugar de adoptar su fuerza como una ayuda necesaria para una comunicación efectiva.
En el libro: La imagen cientĂfica desde las cavernas a la computadora Harry Robin (1993) muestra los esfuerzos de profesionales y aficionados para representar sus observaciones de fenĂłmenos naturales a travĂŠs de las ilustraciones.
La imagen científica
Las imágenes denotan un movimiento interno de elementos persuasivos en los humanos En el acto de ver observador transforma la imagen estética en una experiencia intelectual activa. En ocaciones se puede generar una experiencia estética o una simple curiosidad o ingenuidad hacia el creador de la misma
6
Enfoques I. Observación II. Inducción III. Metodología IV. Rastro ilustrativo V. Clasificación VI. Conceptualización
Robin, H. (1993). The scientific image: From cave to computer. New York: Freemann.
I. Observación “miré detenidamente y esto es lo que ví” Este tipo de visualizaciones se refiere al dibujo a partir de la observación directa y su propósito principal es describir. Se trata de capturar las características y condiciones de un fenómeno particular (por ejemplo, planta, animal, objeto) que ocurren en un momento específico. Estas visualizaciones han evolucionado del dibujo a mano, al dibujo digital que representa observaciones más sofisticadas. Las representaciones visuales creadas como resultado de la observaciones directa son el primer paso para comprender un fenómeno natural. Algunos ejemplos son descripciones de la luna, descripciones de los componentes del cerebro o de las plantas.
Las fases de la luna Galileo Galilei 1564-1642
II. Inducción “Miré y esto fue lo que pensé” El “cómo” y “porque” son fuerzas poderosas del quehacer científico, este tipo de visualización en contraste con la anterior se centra en sugerir una respuesta u explicación del fenómeno. Comienzan con la observación del fenómeno, objeto o proceso, pero después se enriquece con información que no se puede observar, sino inferir. Este enfoque aporta orden y claridad al lector, siempre que se hayan creado después de una comprensión exhaustiva del fenómeno y o la revisión de una explicación previa
El ciclo del agua. Stephen Switzer 1729
III. Metodología “Así es como creo que funciona” Este tipo de visualizaciones reflejan el deseo del científico de experimentar la causa o efecto del fenómeno para verificar o rechazar una hipótesis. Describen un fenómeno pero también explica sus implicaciones para un contexto más amplio al presentar una explicación diferente o una realidad mejorada o revisada del fenómeno observado construido a partir del análisis científico, la evidencia y la experiencia. Son representaciones que muestran cómo se encontró una nueva conclusión o descubrimiento, algunos de ellos también representan cualquier método, artefacto o dispositivo utilizado para pensar nuevos conceptos. Algunos ejemplos son experimentos con luz y color, y cómo se pueden observar las manchas solares.
El ciclo del agua. Stephen Switzer 1729
IV. Rastros auto-ilustrativos “Un patron repetido provoca que…”
Esta visualización transmite patrones repetidos o muestra caminos trazados por fenómenos que indican su funcionamiento o lo relacionan con otras fuerzas". Se crearon originalmente a partir de un patrón repetitivo o causa natural de un fenómeno que provoca que el científico explore o indague a partir de dicho rastro. Incluye las técnicas contemporáneas que tienen como función capturar algún rastro informativo de los objetos, (La fotografía es uno de ellos, imágenes creadas con sensores, o incluso software de gráficos por computadora).
Algunos ejemplos son las trayectorias de los cometas, las constelaciones de galaxias, los fósiles
Corte seccional del tronco de un รกrbol. Andrew Douglas
Clasificación “Piense de esta manera” Este tipo de visualizaciones se refiere a la estructura o el orden en que el científico cataloga las condiciones de fenómeno, condiciones o partes de ellos. El acto de clasificar un fenómeno de la naturaleza conlleva el intento por descubrir cierto semejanza u orden en la estructura, permitiendo la comparación entre rasgos y resaltando las diferencias. Las visualizaciones que presentan datos en un orden específico permiten realizar observaciones más detalladas. Algunos ejemplos son los estudios comparativos de objetos, enciclopedias, tabla periódica, muestra nueva en comparación con las más antiguas las similitudes y diferencias.
Conceptualización “Expresión concreta de experimentos científicos” Este tipo de visualizaciones tiene como objetivo explicar alguna teoría. Transmiten explicaciones de fenómenos creados a partir de la comprensión personal, observaciones, pensamientos internos (memoria) y exploración. La mayoría de las imágenes creadas para estas representaciones visuales se toman de nuestra propia experiencia. La memoria de los fenómenos observados, las ilustraciones y las relaciones cuantitativas y matemáticas está sujeta a la exploración mental, la contemplación y la meditación que pueden producir nuevas ideas ". Algunos ejemplos son ilustraciones de astronomía y dibujos técnicos de predicciones (de movimientos, evolución, etc.)
En los seis enfoques, cuando la información se traduce al lenguaje visual, se presenta de una manera más simple. Algunas representaciones visuales pueden parecer simples desde un punto de vista estético (por ejemplo, pocos componentes, formas simples, reducir la paleta de colores, etc.), pero siempre deben comunicar una gran cantidad de significado de manera clara. Sin embargo, cuando en una visualización "no hay nada con qué relacionarse", es porque es simplista, es decir, se ha "vuelto vago y sin sentido" (Wurman, 1989). Por otro lado, las visualizaciones exitosas tampoco tienen que ser "estériles o sin complicaciones".
Bibliografía y Referencias
– Robin, H. (1993) The Scientific Image: From Cave to Computer. W H Freeman & Co (Sd) – Wurman, R. S. (1989). Hats. Design Quarterly, 1-3 - Pontis Sheila (2016) Six Approaches to visualizing complexity (Resumen literario) en el Blog Mapping Complex entrada enero 7 2016