lunes, 9 de noviembre de 2015

El límite de nuestra memoria y la necesidad de la visualización de datos

La visualización de datos (data visualization) busca generar metáforas visuales que nos ayuden a dar forma a los datos y sacar conclusiones de ellos. 

En el proceso de visualización de datos, necesitamos de nuestra memoria a corto plazo para analizarlos. Pero esta memoria – similar a la memoria RAM de un ordenador o memoria rápida – tiene un límite de entre 7 y 9 elementos. 

Cuando esta memoria observa, por ejemplo, un listado de notas en las que puede haber 100 elementos, nos es difícil responder a preguntas como cuántos suspensos o aprobados hay, cuántos han sacado buenas notas, etc. Y es que, como no hay elementos diferenciadores que nos permitan dar más relevancia a unos u otros datos (por ejemplo, utilizando colores para diferenciar los aprobados de los suspensos), sino que simplemente tenemos una tabla de datos, nuestros ojos no detectan ningún patrón y por tanto nuestra memoria a corto plazo no puede ayudarnos a extraer conclusiones y responder a estas preguntas. 

Debido a este límite de nuestra memoria, la visualización de datos tiene el objetivo de no cargar nuestras capacidades cognitivas, procesar y digerir los datos masivos para que su presentación nos ayude a la toma de decisiones o extracción de conclusiones.

En el  Diagrama de la Visualización de Información elaborado por Víctor Pascual se muestran los pasos que se dan en el proceso de realización de una visualización. Este gráfico representa que el diseñador tiene un esquema notacional -un lenguaje visual específico, que convierte información en gráficos-, una experiencia, formación y cultura, y a la vez, también tiene que tener en cuenta el esquema notacional y cultura de los usuarios a los que estará dirigido el objeto visual que el diseñador va a crear.

La siguiente tabla resume los pasos que componen este diagrama, e incluye ejemplos de fuentes y herramientas en concreto que nos apoyarán en el proceso de elaborar un gráfico, además de los efectos que éste tiene en el usuario tras observar y analizar el objeto visual:


Descripción del paso Fuentes / Herramientas
1) Recoger datos de diversas fuentes propias o externas: bases de datos, datos extraídos de Internet (ficheros públicos abiertos), hojas de datos, etc.
2) Filtrar y procesar para tener los datos en contexto: en tablas (con encabezados, columnas y filas).
3) Utilizar herramientas que ayudan a la traducción visual de esa información.
4) Generar el objeto visual: representar los datos en una ilustración, dibujo, esquema, etc.
5) Percibir e interpretar el objeto visual por el usuario. La visualización será percibida dependiendo de las experiencias y conocimientos del usuario
6) Comprender la información La visualización podrá generar conocimiento dependiendo de las experiencias y conocimientos del usuario
7) Interaccionar y manipular la representación por el usuario (en el caso de que sea una visualización interactiva) La visualización variará dependiendo de los intereses, gustos, curiosidad del usuario,…


Sofía Arguis Molina
Documentalista en el IACS
Responsable de gestión de contenidos web del Portal GuíaSalud

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