Diseño de la Información

Definición y Propósito

La Visualización de Datos en el contexto del Diseño Editorial se erige como una disciplina multifacética y crucial en la era de la información, cuyo alcance y propósito van más allá de la mera estética para adentrarse en la cognición, la comunicación efectiva y la responsabilidad social.

La visualización de datos es, en su esencia, una representación visual de la información, una "presentación gráfica de información". Es un campo que se posiciona tanto como arte como ciencia, siendo "el arte y la ciencia de preparar información de modo que pueda ser usada por los seres humanos con eficiencia y eficacia" [citando a Robert E. Horn].

Se concibe también como un proceso que implica la transformación de "datos complejos, no organizados ni estructurados, en información visual legible y accesible". Los datos por sí solos, como "registros aislados, no aportan un significado concreto"; es a través de la interpretación que cobran sentido y se convierten en conocimiento. El Diseño de Información (infodesign), un término que se interrelaciona, se define como "el estudio de la organización de la información con el objetivo de permitir al usuario encontrar una vía de navegación hacia el conocimiento y la comprensión de la información" [citando a Wurman]. Es una "disciplina emergente, transversal, orientada hacia competencias específicas para comunicar conocimientos, de los datos al saber".

Propósito de la Visualización de Datos

El propósito central de la visualización de datos es asegurar la efectividad de las comunicaciones. Esto se logra mediante una doble función: la interpretación y construcción de significado a partir de los datos (análisis) y su posterior comunicación.

Entre los propósitos clave se destacan:

Facilitar la comprensión y el aprendizaje: Permite a los usuarios "captar rápidamente las relaciones complejas, tendencias o distribuciones" que de otra forma serían imperceptibles en formatos numéricos. Busca que el aprendizaje sea "significativo", conectando la nueva información con el conocimiento previo del usuario.

Comunicación eficiente y clara: Las buenas visualizaciones permiten "comunicar ideas complejas con claridad, precisión y eficiencia", y "transmitir ideas y hallazgos a otras personas". Se busca que sea con la "menor cantidad posible de tinta" [citando a Tufte], aunque con la salvedad de "dentro de lo razonable".

 Apoyar la toma de decisiones: La información visualmente accesible es "fundamental para la toma de decisiones", tanto a nivel individual como organizacional o cívico.

Campos tan disímiles como los sistemas de representación científica, la comunicación periodística de la actualidad, la generación de documentos públicos y privados son solo al-gunas de sus aplicaciones estratégicas en el diálogo actual entre ciudadanos, consumidores, Estado, medios y empresas. En esta línea el diseño de información puede aportar a la generación de nuevas experiencias de valor con la información pública, con preguntas que conciernen a todos los ciudadanos, preguntas cuyas respuestas no sabíamos que no teníamos, preguntas cuyas respuestas en definitiva nos pertenecen y por tanto nos afectan.

Contar una historia (Narrativa): La visualización de datos es a menudo enmarcada como un "medio para la narración de historias". Las infografías, por ejemplo, "se utilizan para contar 'historias'" a partir de datos, combinando visualizaciones con otros elementos como símbolos, leyendas, y dibujos. La ausencia de una historia clara puede llevar a la audiencia a crear la suya propia, incluso negativa.

Exploración y análisis de datos: Es una "herramienta muy potente para descubrir y comprender la lógica que se encuentra detrás de un conjunto de datos". 

El diseño editorial se beneficia y, a su vez, define el papel de la visualización de datos a través de varias consideraciones fundamentales:

1. El Rol del Diseñador: El diseñador ha evolucionado de un "traductor de información invisible a visible" a un "organizador autoral de información". Esto implica:

Estudiar y ampliar los datos: "cotejar la información con antecedentes, relacionarla con análogos, detectar particularidades y relevar datos afines". 

Estructurar la información: "valoración y jerarquización de los datos generales, la comparación de datos específicos, la relación entre los datos".

Dosificar los elementos: Considerar la cantidad y complejidad de los elementos en función del tipo de pieza y del usuario.

Codificar la información: Definir "géneros, estilos, tipos de imágenes y gráficos, estructura de textos y familias tipográficas que articulen los datos entre sí, para colaborar con la lecturabilidad".

Son "coautores de las relaciones y creaciones de la cultura actual", tomando "decisiones epistemológico-proyectivas que inciden tanto en la forma como en los medios de acceso de los ciudadanos a la información y el conocimiento".

2. La Centralidad del Usuario/Audiencia: El diseñador debe considerar "las competencias cognoscitivas del lector o del usuario de la información", su "condición socio cultural, su rango etario, el contexto de uso", y sus necesidades específicas. La visualización busca que el "proceso de aprendizaje pueda resultar efectivo y duradero si se hacen conexiones entre equivalencias, relaciones y/o comparaciones", lo que se denomina "aprendizaje significativo"

3. Balance entre Datos y Contexto: Aunque Edward Tufte popularizó el concepto de "maximizar la relación data-ink" (reduciendo la "tinta no-data"), se subraya que esto debe hacerse "dentro de lo razonable". Un diseño "demasiado minimalista puede resultar difícil de leer, confuso o simplemente no tan convincente". La información "sin contexto" no adquiere significado.

4. Consideraciones Críticas y Éticas: Hay "problemas perceptuales" que pueden hacer que un gráfico sea "confuso o engañoso". La "excelencia gráfica requiere decir la verdad sobre los datos" [citando a Tufte]. Hay una preocupación por la "descomplejización" irreflexiva del conocimiento, y la "licuefacción de la experiencia humana en aras de la información". Se advierte sobre la "manipulación intencional en gráficos y mapas", ya sea por datos descontextualizados, falseamiento de escalas, o representaciones numéricas desproporcionadas en ilustraciones. Esta dimensión resalta la responsabilidad ética y política del diseño de información para promover la "democratización y la igualdad en el intercambio de sentido", especialmente frente a la "hiperinformación" que puede llevar a la "information anxiety" o "data smog".

5. Naturaleza Multidisciplinaria: El diseño de información es una disciplina "transversal", que reúne a profesionales de diversos campos como "diseñadores gráficos, comunicadores sociales, arquitectos de la información, expertos en sistemas, profesionales de las interfaces, psicólogos sociales y educadores". Su evolución se ha visto impulsada por la "convergencia y expansión comunicativa".

Resumen:
La visualización de datos es una disciplina híbrida que busca transformar datos en conocimiento comprensible y accionable, a través de una cuidadosa consideración de los principios de diseño, la naturaleza de la información, las características de la audiencia y una profunda ética profesional.

Conceptos Fundamentales

La visualización de datos es un campo esencial y multidisciplinario que busca transformar la información compleja y los datos no organizados en representaciones accesibles, claras y útiles para los seres humanos. Su propósito principal es asegurar la efectividad de las comunicaciones, permitiendo la interpretación y construcción de significado a partir de los datos, así como su comunicación eficaz.

Dato Aislado: Son registros empíricos que, por sí mismos, no aportan un significado concreto.

Información: Se genera a partir del procesamiento, análisis de origen, contextualización y relación de diferentes datos. Si un dato no informa, no puede ser considerado información. La organización de los datos, al crear una forma para su apropiación, cambia su interpretación y posibilita una experiencia.

Conocimiento: Surge cuando la información se integra y se le da un contexto. Es el resultado de un acto de selección y transformación de la información. El diseño de la información busca aportar la posibilidad de que el conocimiento sea vivido como un camino hacia la sabiduría.

Sabiduría: Es el nivel superior de comprensión, un proceso personal e íntimo, condicionado por el contexto, las relaciones y las jerarquías.

Principios de Diseño y Percepción

La efectividad de la visualización se basa en cómo se alinean los principios de diseño con la percepción humana

Estética vs. Funcionalidad: La estética, el color, la composición y la tipografía son elementos básicos del diseño de una infografía y aportan valor a la pieza, pero siempre deben facilitar lo comunicacional y no entorpecerlo.

Percepción y Cognición: La forma en que percibimos las cosas influye en la efectividad de las figuras. El cerebro humano procesa datos continuamente para construir la realidad y entender el entorno. Existen reglas Gestalt que describen nuestra tendencia a inferir relaciones entre elementos visuales (proximidad, similitud, conexión, destino común).

Variables Visuales: Se utilizan para representar simbólicamente la información. Estas incluyen el lugar/posición (ejes X e Y), el tamaño (para cantidades cuantitativas), el color (matiz, brillo, saturación para cualidades y distinciones), el sombreado, la textura y la forma (para diferenciar elementos cualitativos). La efectividad de estas representaciones varía; la posición en una escala común y la longitud son más efectivas para datos ordenados que el área o el color.

Niveles de Percepción: Las variables visuales pueden aplicarse a niveles de percepción asociativoselectivoordenado y cuantitativo, dependiendo del tipo de pregunta que se busca responder.

Principio de la Tinta de Datos (Data-Ink Ratio): Edward Tufte popularizó la idea de maximizar la proporción de tinta dedicada a la información no redundante de los datos. Esto implica reducir el "clutter" (elementos no esenciales) para lograr diseños más limpios y elegantes. Sin embargo, se debe tener cuidado de no quitar demasiado contexto, ya que esto puede hacer que las figuras sean difíciles de leer.

Diseño y Buenas Prácticas

La visualización de datos es una disciplina fundamental en la actualidad, que busca transformar la información compleja y los datos no organizados en algo fácilmente comprensible y accesible para los seres humanos. Va más allá de la mera presentación estética, actuando como una herramienta poderosa para descubrir y comprender la lógica detrás de los datos, así como para comunicar estas interpretaciones de manera objetiva. Se la considera tanto un arte como una ciencia, vinculándose con teorías del conocimiento, la percepción y la psicología cognitiva.

El Propósito y Rol del Diseño

Transformación de datos en conocimiento: El objetivo principal es la divulgación del conocimiento. Los datos por sí solos no aportan un significado concreto; solo a través de su procesamiento, análisis, contextualización y relación con otros datos se transforman en información. Esta información, al integrarse con el conocimiento previo del usuario, puede generar una experiencia de aprendizaje significativo, un concepto clave en este campo.

Diseño como acción y pensamiento crítico: El diseño de información no se limita a ser un factor estético o cosmético. Se entiende como una acción y pensamiento crítico y constructivo orientado a la creación de experiencias para la vida cotidiana y colectiva. Implica la organización autoral de la información, pasando de un rol de traductor de lo invisible a visible, a un organizador de la información para una comunicación efectiva.

Disciplinariedad y Transversalidad: El diseño de información es un campo transdisciplinario que reúne a profesionales de diversas áreas como el diseño gráfico, la comunicación social, la arquitectura de la información, la estadística, la psicología social y la educación. Esto lo hace aplicable a una vasta gama de dominios, desde la investigación y la enseñanza hasta el periodismo y el entretenimiento.

Principios de Diseño y Buenas Prácticas

Claridad, Precisión y Eficiencia: Una visualización debe comunicar ideas complejas con claridad, precisión y eficiencia, ofreciendo la mayor cantidad de ideas en el menor tiempo posible y con la menor cantidad de elementos innecesarios. Esto implica que la información fluya al espectador de la manera más clara y eficiente, sin capas adicionales de colores o mejoras que distraigan.

Consideración de la Audiencia: Es fundamental que el diseñador de información conozca los modos en que las audiencias usan y comprenden la información que se les presenta. Esto incluye su condición sociocultural, rango etario y el contexto de uso. La visualización debe estar diseñada para ser fácilmente percibida y construir sobre el conocimiento previo de la audiencia para integrar nueva información.

Estructuración y Relación de la Información: El diseñador debe estructurar la información y establecer relaciones pertinentes entre los datos. La forma en que se organiza la información cambia su interpretación, creando una nueva experiencia de apropiación. Esto se logra mediante la valoración y jerarquización de los datos, y la dosificación adecuada de los elementos.

Variables Visuales y Jerarquía: Las variables visuales o "retinales" como el lugar, tamaño, sombreado, textura, orientación, color y forma son cruciales para transmitir información. Deben usarse de manera que reflejen la importancia o el tipo de datos. Por ejemplo, el tamaño y la intensidad pueden denotar jerarquía, mientras que el color y la forma pueden denotar distinción.

Equilibrio entre Datos y Contexto: Una buena visualización debe equilibrar la tinta dedicada a los datos con la dedicada al contexto (ejes, etiquetas, leyendas). Si bien se recomienda reducir la "tinta no-data" para evitar el desorden, una excesiva minimización puede hacer que las figuras sean difíciles de leer o confusas.

Tecnologías y Herramientas

Las herramientas y tecnologías para la visualización de datos se han diversificado enormemente. Se distinguen varios enfoques:

1. Estándares Web y Bibliotecas JavaScript (Base para Visualizaciones Interactivas):  

HTML5 y Canvas: El estándar HTML5 (versión 5, publicada en 2014) incluye Canvas, un elemento para dibujar gráficos 2D en el navegador. 

SVG (Scalable Vector Graphics): Un estándar para crear gráficos 2D vectoriales que permite la manipulación del DOM y es la base de muchas librerías.

WebGL: Un estándar para gráficos 3D que utiliza Canvas, ampliamente soportado por navegadores, aunque es más difícil de codificar directamente. 

CSS3: Permite diferenciar el contenido de la presentación y ofrece funcionalidades avanzadas de fondos, animaciones y posicionamiento.

Bibliotecas JavaScript: D3.js (Data-Driven Documents): Una de las bibliotecas más utilizadas para gráficos 2D, que ayuda a dar vida a los datos usando HTML, SVG y CSS. Permite crear gráficos interactivos y personalizados. Su "genericidad" la hace compleja, lo que ha llevado al desarrollo de "envoltorios" como n3-charts o NVD3 para tipos de gráficos específicos.        ▪ Google Charts: Basada en SVG, ofrece una amplia gama de gráficos y mapas, con la capacidad de consultar datos dinámicos desde fuentes de Google. 

HighchartsJS: Una biblioteca popular con una documentación extensa, aunque con licencia comercial.

JavaScript InfoVis Toolkit: Utiliza WebGL para gráficos 3D y mapas interactivos con animaciones. 

BabylonJS / Three.js: Bibliotecas para gráficos 3D que abstraen la complejidad de WebGL. 

Bibliotecas para mapas: Ejemplos incluyen LeafletJS y OpenLayers, basados en estándares como Open Geospatial Consortium (OGC). 

Otros tipos: Sigma.js para visualización de grafos y Timeline.js para líneas de tiempo.

2. Clasificación de Herramientas y Plataformas de Visualización de Datos:

Ofimática: Hojas de cálculo como MS Excel, OpenOffice Calc o Google Sheets son las herramientas históricamente más populares por su facilidad de uso y rapidez para usos sencillos. 

Analítica / Business Intelligence (BI): Herramientas más avanzadas que gestionan grandes volúmenes de datos y ofrecen explotación analítica. Ejemplos incluyen Tableau Software, QlikView y QlikSense, y suites de SAP, SAS, Microsoft, IBM y Pentaho. 

Programación: Lenguajes como R, Weka, Matlab, Mathematica o Maple que ofrecen posibilidades "prácticamente infinitas" para la creación de visualizaciones, aunque requieren conocimientos técnicos. 

Web Nativas y Open Data: Aplicaciones web diseñadas para contenidos dinámicos y responsivos, simplificando la creación y gestión de datos, especialmente para fuentes públicas. Ejemplos notables son Tabulae, Carto, Socrata y los módulos de visualización de CKAN. Estas herramientas apoyan el movimiento Open Data, facilitando la usabilidad y el acceso a datos para cualquier usuario.

3  Tendencias Futuras:

La disciplina continúa evolucionando, con líneas de investigación en:       

Visualización de grandes volúmenes de información.     

Herramientas que permitan la construcción de visualizaciones por usuarios no expertos.   

Visualizaciones 3D, que están en estado incipiente en el entorno web pero se espera que maduren. 

Visualización de datos y realidad aumentada, un ámbito poco explorado pero con gran potencial disruptivo en el consumo de datos.

Inspiración

infografías interactivas

Con una infografía interactiva consigues que cualquier dato o proceso sea memorable y fácil de entender. En Genially, crear infografías es fácil y gratis.

Inspiración

The Data Visualisation Catalogue

El sitio web sirve como recurso de aprendizaje e inspiración para quienes trabajan con la visualización de datos.

Apps WEB:

columns.ai   

Data GIF Maker   

Datamatic   

Datawrapper   

Datylon   

Flourish   

Gliffy   

Infogram   

Chartle   

Plotly   

Vizdium   

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