MĂŠtricas de la ciudad y el Territorio TALLER / ejercicio 1B Profesor: Vicente Iborra PallarĂŠs Urbanismo IV 2012-13
EJERCICIO 1B 5x6 La segunda parte del ejercicio consistirá en realizar la medición de propuesta en el ejercicio 1A. Para ello se pretende realizar una matriz de 5x6 maquetas que compongan la descripción detallada que desde la asignatura hacemos de la ciudad de Elche. Como parte del desarrollo del ejercicio se procederá a la elección de un formato y escala conjuntas (al menos para las mismas zonas de trabajo) a partir de vuestras propuestas. La entrega irá acompañada de documentación gráfica y numérica anexa que a modo de “manual de instrucciones” permita conocer con detalle la formalización representada en la maqueta.
FORMATO: maquetas de tamaño y escala a determinar + paneles (formato a determinar) DURACIÓN : 5-7 semanas FORMA Y LUGAR DE ENTREGA: Blog + exposición (fecha y lugar a determinar). Se fijará una entrega intermedia para la revisión un mockup. EVALUACIÓN: 60% del ejercicio 1 ZONA A FÍSICOS TEMPORALES AFECTIVOS ECONÓMICOS ENERGÉTICOS AMBIENTALES
ZONA B
ZONA C
ZONA D
ZONA E
Visualizaci贸n de datos
Historia
Estudio de las distintas posiciones de las manchas solares como prueba del heliocentrismo. Galileo Galilei (1613)
Visualizaci贸n de datos como parte del proceso de investigaci贸n y como elemento de comunicaci贸n cient铆fica
Plano en el cual Edmond Halley predecía un eclipse solar (1724)
Visualización de datos como parte del proceso de investigación y como elemento de comunicación científica
Esquema que muestra las alineaciones que producen un eclipse solar. Scot James Ferguson (1756)
Visualizaci贸n de datos como parte del proceso de investigaci贸n y como elemento de comunicaci贸n cient铆fica
Plano donde se muestran los casos de c贸lera durante la epidemia de Londres de 1854 y la ubicaci贸n de los pozos de agua. John Snow
Visualizaci贸n de datos como base fiable para la toma de decisiones
Diagrama de la enfermera Florence Nightingale que muestra la causa de muerte en los hospitales militares brit谩nicos durante la guerra de Crimea (1858)
Visualizaci贸n de datos como base fiable para la toma de decisiones
Mapa de flujos del ingeniero francés Charles Joseph Minard mostrando la evolución de la invasión de Rusia de las tropas napoleónicas (1869)
Visualización de datos como base fiable para la toma de decisiones
Visualización de los datos del hundimiento del Titanic en la revista The Sphere (1912)
Visualización de datos para el gran público. La aparición de los periódicos y las revistas
Población urbana vs. Población rural. Otto Neurath (1930)
Visualización de datos para el gran público. La aparición de los periódicos y las revistas
Poster elaborado por British Railways mostrando la congestión de los trenes (1960)
Visualización de datos para el gran público. La aparición de los periódicos y las revistas
Imagen del debate electoral Zapatero vs. Rajoy. Elecciones generales 2008 / Imágenes mostradas por Colin Powell en la ONU previas a la segunda guerra de Irak mostrando armas de destrucción masiva
Visualización de datos como herramienta de persuasión. ¿Son los datos fiables? El usuario como autor
Turning visualisations into stories and “big pictures”. (Paolo Ciuccarelli) “Mientras los científicos han ganado reconocimiento y autonomía, todavía deben enfrentarse a una sensación generalizada de distancia y elitismo, y una falta de interés y reconocimiento. (…) Esta distancia existente entre los científicos y el público se ha ampliado a lo largo de los años, en parte porque los científicos tienden a usar un lenguaje específico e impenetrable, incluso en las escasas ocasiones en las que es necesario hacer un sencillo comentario al gran público.” “Los científicos y el público no hablan el mismo lenguaje.” “Cuando la intención es hacer visible un problema social o económico, simples visualizaciones [tablas o estadísticas por ejemplo] no son suficientes. La gente necesita herramientas de orientación. La condición más importante para conseguir una participación efectiva es conocer y entender el contexto: quién son los participantes, cuáles son los puntos de vista, que sentimientos o intereses están involucrados, y que fuerzas positivas y negativas influyen en la evolución del fenómeno.” “los elementos narrativos no pueden ser considerados como meros embellecimientos, tienen una función específica en la construcción de la historia. Es necesario recrear el contexto y dar sentido a los datos.”
Clasificaciones
Tipos de Visualizaci贸n de Datos David McCandless
Formas de estructurar la informaci贸n. LATCH (Richard Saul Wurman) LOCATION Elements are organised spatially ALPHABET Elements are organised alphabetically TIME Elements are organised against a timeline CATEGORY Elements are divided into clases HIERARCHY Elements are ranked in order of priority
Bubbles
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The Guardian. Mark McCormick
Miller-McCune magazine.Stanford Kay
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Data Flow
http://www.youtube.com/watch?v=DtqSIplGXOA
Charticle
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Concept map
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Data blocks
Data Flow
Data Flow
Data Flow
Data Flow
Family tree
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Flow chart
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Data Flow
Infographic (figurativo)
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Data Flow
Data Flow
Data Flow
Data Flow
Data Flow
Data Flow
Data Flow
One Nation, Under God. GOOD magazine. Chris Korbey
Mandala
Influences of Edgar Allan Poe. Público. Jesús Rocamora
Matrix
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Data Flow
Data Flow
Mind map
Visualizaci贸n de una red de usuarios de Instagram
Network
Votting patterns in the Eurovision Song Contest. Svenska Dagbladet. Thomas MolĂŠn
Data Flow
Data Flow
Periodic table
Tratado sobre los gestos. John Bulwer (1644)
Periodic Table of swearing. Clay Interactive
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Diagrams
Spiral
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Refugees and aimmigrants Peter Orntoft
Sun Burst
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Treemap
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Word cloud
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Fast Faust Poster. Boris M端ller