Victor Pascual: “La visualización no es la parte final del análisis, sino que debería formar parte de todo el proceso”

 

Víctor Pacual.
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Víctor Pascual.

Victor Pascual es un apasionado confeso de la Visualización de Datos Científicos. Es doctorado en Ciencias de la Computación y Comunicación Digital. Actualmente da conferencias en diferentes másters y cursos Online. Y desde 2011 es co organizador del primer curso de posgrado en Visualización de Información en España en el IDEC.
“Mis intereses de investigación están relacionadas con el estudio y la aplicación de nuevas técnicas de visualización e interacción de favorecer la formación de una visión de conjuntos de datos grandes y complejos”, dijo Víctor.

Este viernes, Victor Pascual nos expondrá  sobre Datavis – La Visualización de la información en el Máster en Comunicación y Marketing Online de la UAB. Antes concedió una entrevista para el blog dónde habló un poco sobre el tema.

¿En qué consiste la Visualización de la información?
La Visualización de la Información es la disciplina que estudia las mejores maneras para representar datos, y las interacciones que las pueden acompañar. Nuestro sentido de la vista nos ayuda a decodificar información de manera muy rápida ya que nuestro cerebro es muy bueno detectando patrones. Por ejemplo, somos capaces de distinguir entre miles de caras distintas y acordarnos de ellas. Si representamos un conjunto de datos de manera que nuestro cerebro los decodifique fácilmente, aumentaremos nuestra cognición y mejoraremos nuestro entendimiento sobre los datos con los que estemos trabajando.

¿En tu opinión, qué caracteriza  una buena visualización de datos? ¿Nos puedes dar un par de ejemplos?
Eso depende del objetivo de la visualización. Se pueden hacer visualizaciones que sean “solo” para impactar y que el contenido no sea muy bueno, o se pueden llegar a hacer visualizaciones estéticamente no tan bonitas pero que transmiten la información de manera muy fidedigna. Entre estos casos hay una amplia gama donde se tiene que tener muy claro el compromiso entre hacer cosas bonitas, y cosas útiles (a nivel analítico).
Aquí van un par de ejemplos: caso 1 y caso 2.

¿Qué conocimientos o habilidades son necesarios para hacer una buena Visualización de la información?
La verdad es que son muchos. Para hacer buenas visualizaciones se necesita saber analizar datos (con malos datos o datos mal trabajados se consiguen malas visualizaciones), un diseñador para pulir la presentación, un programador para poder desarrollar “cualquier” representación e interacción que queramos, y un comunicador (periodista o perfil similar) que tenga la idea de la historia que se quiere representar. No obstante, en función de lo que se desee no siempre se necesitan todos estos perfiles. Sin embargo, es importante tener un poquito de todo.

¿En que pasos se divide el proceso de desarrollar una buena visualización?
Tal y como dijeron Juan Carlos Dürsteler y Yuri Engelhart, el proceso de la visualización se divide principalmente en tres fases: conversión de los datos en información, conversión de la información en representaciones visuales y conversión de la representación visual en “conocimiento” a través del diseño de interacciones, y del desarrollo de tests de usabilidad que nos ayuden a adaptar nuestra representación al usuario final. Estos pasos no tienen porque ser secuenciales, sino que se pueden llegar a desarrollar en paralelo.

¿Qué herramientas (software y hardware) son necesarias para desarrollar buenas visualizaciones?
A nivel de hardware no se necesita nada especial, a no ser que nos enfrentemos a la representación de Big Data, con lo cual necesitaremos de una infraestructura que nos ayude a acceder a grandes volúmenes de datos. A nivel de Software, hay muchísimas alternativas en función del perfil de quien las vaya a desarrollar. En este post de Visualising Data aparece un gran listado de herramientas disponibles Visualisingdata. Herramientas clásicas serían el Excel o Google Spreadsheet (que ya incorpora técnicas de visualización más “avanzadas” o “novedosas”). Tableau es otra que está ganando terreno pero todavía está limitada en algunos aspectos. Y para aquellos que se atrevan a programar, la librería D3.js se ha convertido en un referente.

¿Qué crees que aporta la visualización de la información al Marketing Digital?
Lo mismo que puede aportar a cualquier otra disciplina que implique el análisis de datos. La visualización no es la parte final de proceso de análisis, sino que debería formar parte de todo el proceso. Representando los datos de que disponemos, los resultados de los distintos análisis, etc., podremos tomar decisiones más informadas sobre cual será el próximo paso que debemos realizar. Finalmente, cuando ya tengamos nuestros resultados, deberemos volver a utilizar la visualización para presentarlos de manera estática, o bien dinámica. En este último caso, podemos incluso dejar a nuestro usuario final (en este caso nuestro cliente) que explore los datos por si mismo y que saque sus propias conclusiones.

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