Visualización dinámica de datos y periodismo digital

La visualización dinámica de datos y procesos desempeña un papel fundamental en múltiples ámbitos profesionales y académicos ya que permite no sólo observar, paso a paso en el tiempo la evolución de un sistema o fenómeno en estudio, sino obtener diferentes visualizaciones de los mismos datos, representar mediante animación un fenómeno, posibilitar la interacción de la visualización con el usuario, la simulación de sistemas, etc.

Por su importancia y centralidad en la comunicación y en el periodismo, los Estudios de Ciencias de la información y de la Comunicación de la UOC organizaron el miércoles 26 de junio una mesa redonda sobre visualización dinámica de datos y periodismo digital en el marco de los programas académicos: el Grado en Comunicación y el Máster oficial de Periodismo y Comunicación Digital: Datos y Nuevas Narrativas.

La mesa redonda contó con la presentación y moderación del Dr. Victor Cavaller, y con la participación del Dr. Ricardo García y Daniel Ruiz, profesores colaboradores de la Universitat Oberta de Catalunya y Nadia Fankhauser, experta en visualización dinámica de datos.

El acto estuvo estructurado en cuatro miniconferencias de 20 minutos cada una y un espacio final para el debate.

Víctor Cavaller presentó una clasificación de las diferentes tipologías de visualización de datos y de procesos, ilustrándolas con ejemplos extraídos de los premios de periodismo de datos.

El periodismo digital, más que nunca, requiere herramientas que sinteticen la información en formatos que faciliten su comprensión. La visualización dinámica es fruto del desarrollo tecnológico y permite distintos formatos de visualización que facilitan la transmisión de noticias de forma más directa y amplia. Por ese motivo, el conocimiento de las diferentes técnicas y metodologías de visualización dinámica en diferentes disciplinas científicas o en diferentes ámbitos profesionales permite evaluar su integración en el periodismo digital.

De acuerdo con el ponente, la visualización de datos está entrando en una fase de consolidación y madurez que apunta a una fase de integración de las técnicas, las metodologías y las herramientas, donde juegan cuatro dimensiones distintas: la eficacia comunicativa digital, los modos y propiedades deseables para una buena visualización, las fases de abstracción de la información y las herramientas o aplicaciones concretas utilizadas.

En la eficacia comunicativa se valida los niveles de edición, medialidad, grado de interacción y de integración. En los modos de visualización de datos se asciende desde una consideración puramente objetiva de datos a un modo subjetivo de consideración del usuario, pasando por un modo comunicativo-estético hasta llegar a un modo educativo-científico. En las fases de abstracción de datos, se recorren diferentes fases y vías: parametrización y cuantificación, abstracción simbólica, representación estática, agregación conceptual, visualización dinámica en serie temporal, integración niveles de complejidad del proceso y finalmente, una reconstrucción del proceso parametrizado. En cuanto a las herramientas, la visualización - dependiendo del público objetivo y la finalidad de la visualización, puede recurrir a herramientas desde representación gráfica estadística de datos, Motion Graphics, visualización dinámica de datos hasta ilustración científica.

Daniel Ruiz, Chief Data Officer de Equifax Ibérica y Profesor Colaborador de la UOC, habló sobre cómo la visualización de datos, estática o dinámica, está siendo una de las consecuencias del desarrollo del Big Data, y en particular, una de las formas que está ayudando a mostrar su utilidad, y por qué no, uno de los caminos que está ayudando a monetizar las inversiones realizadas en tecnología y recursos. Y esta “V” de visualización se añade ya a aquellas tres que inicialmente definieron esta industria (Velocidad, Variedad, Volumen). Actualmente los ecosistemas de trabajo tienden a consolidarse como únicos en cada una de las empresas, y es por ello que muchas herramientas propiamente analíticas (R, Python, etc.) han desarrollado módulos de visualización muy potentes, de igual forma que lo han hecho otras herramientas propias del entorno CRM / ERM (PowerBI, Spotfire, Tableau, etc.). Estas herramientas, junto con las fuentes de datos apropiadas (privadas, open data) ayudan de forma notable en el día a día de los periodistas haciéndolo mucho más productivo y enriquecedor.

“¿Cuál es el propósito de una visualización de datos?” Así comenzó la intervención reflexiva de Ricardo García hacia el auditorio sobre la importancia que tiene el usuario final en la creación de cada visualización. Los aspectos de relaciones, patrones y significado de los datos son solo algunos de los elementos necesarios en el diseño de una visualización. Tampoco la utilización de un determinado tipo de herramienta es una finalidad en sí misma dentro del proceso de identificación de requerimientos necesarios para una óptima visualización.

La intervención giró permanentemente alrededor de un eje fundamental como es que una visualización debe ser una herramienta de ayuda, un asistente, para comunicar un mensaje concreto. Dicho mensaje debe ser sencillo, claro y orientarse hacia la comunicación de una idea sobre los datos que estemos manejando también igual de sencilla. Recordar cual es nuestro público objetivo es más importante que la elección de una herramienta o visualización.

Nadia Fankhauser, responsable de InfoVis Designer y Data Visualization en el Arte de Medir, trató sobre el tema de cómo la visualización de datos ha demostrado ser un potente medio para lograr una visión profunda de conjuntos de datos relativamente dispersos y eficaz a la hora describir la realidad y comunicar de manera efectiva. Aunque podemos impactar, facilitar la toma de decisiones o lograr que la audiencia se plantee nuevas preguntas y tome una posición frente a un tema, es importante tener en cuenta que rara vez se consumen aisladamente de otras modalidades de información.

La efectividad de su propósito funcional se evalúa teniendo en cuenta el marco de su público y contexto objetivo; y, finalmente, el diseño se torna crucial a la hora de alinear y sostener esos tres factores comunes y relevantes a todo proyecto de visualización de datos.

Practicar la visualización de datos amplía nuestra percepción de que podemos ver más sobre determinada información y también amplía nuestra capacidad para descubrir historias sorprendentes a nuestro público. Lo mismo se puede aplicar a nuestra experiencia como espectador.

Cita recomendada: CAVALLER, Víctor; GARCÍA, Ricardo; RUIZ, Daniel; FANKHAUSER, Nadia. Visualización dinámica de datos y periodismo digital. COMeIN [en línea], julio 2019, no. 90. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n90.1949.

periodismo; diseño audiovisual; big data; eventos;