¡Está en los ojos!

Reporte de lectura de The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations de Ben Shneiderman.

Introducción

Existen nuevos paradigmas dentro de la visualización de la información que han estado sustituyendo algunos de los viejos procesos y estructuras en la recolección de información, su búsqueda, la minería de datos y el filtrado de ellos.
El proceso de explorar colecciones de información se hace más complejo a medida que los datos aumentan, dificultando las tareas de encontrar algo preciso o de tener una visión general de la información.
Diferentes disciplinas han estado haciendo investigación en torno la información estadística y su representación utilizando nuevas herramientas tecnológicas, que brindan mayores oportunidades de exploración en entornos controlados por el usuario y generando nuevos vínculos con la información.

Mantra de la Búsqueda de Información Visual

Gracias a la interacción hombre-máquina que ha estado en auge en los últimos años, la tendencia hacia el consumo visual de la información se hace más rápida y evidente, en la que la imagen toma un rol de comprensión más importante que el texto o incluso, la palabra hablada. A medida que las pantallas y monitores de los dispositivos aumentan de tamaño, la información tiene una oportunidad de expansión, en donde a pesar de la mayor cantidad de información, el usuario debe de tener la posibilidad de detectar lo que necesita con rapidez. Las pantallas incluso permiten una retroalimentación de forma dinámica en el proceso de búsqueda y selección de información.

Dependiendo del tipo de información es el tipo de visualización que el usuario necesita. Por ejemplo, la visualización científica explica fenómenos tridimensionales o que son invisibles para el humano haciéndolos visibles; la visualización de información abstracta —como los datos estadísticos— permite detectar patrones o conjuntos.
La exploración visual es la que ha tenido mayores posibilidades dentro de la investigación con los nuevos medios y es la que aún tiene un gran campo para la experimentación con la información y su relación con la percepción: formas, colores, texturas, tamaño, movimiento.
El punto de partida de la búsqueda de información visual puede resumirse en:

Vista global primero, enfocar y filtrar, después detalles requeridos.

Tareas por taxonomía de tipos de datos
Cada información posee múltiples atributos. Una tarea indispensable y básica es seleccionar todos los que satisfagan una serie de valores y atributos. Este hecho puede simplificar la manera en que se convive con la información y puede a ayudar a resolver problemas.
Los atributos o tipos de tareas que poseen los datos son:

  • Visión preliminar (overview):Obtener una visión general de la colección de datos.
  • Acercamiento (zoom): Acercar los objetos de interés de la colección. Se necesitan herramientas de control de acercamiento.
  • Filtro: Sacar del filtro los objetos que no son de interés. Aplicar consultas dinámicas a los objetos de la colección es parte de la visualización de información.
  • Detalles a demanda: Seleccionar un objeto o grupo y obtener los detalles cuando se necesiten.
  • Relación: Ver las relaciones entre los objetos. Los usuarios pueden seleccionar un objeto y resaltar los objetos con características similares.
  • Historia: Mantener la historia de las acciones para soporte, re-uso y refinamiento.
  • Extracto: Permite la extracción de sub-colecciones y los parámetros de consulta.

Enfocarse en el desplegado visual puede permitir una selección rápida, y la retroalimentación es aparente.

Shneiderman también distingue 7 tipos de datos:

  1. Dimensional: Tipos de datos que incluyen documentos textuales organizados de manera secuencial. Incluye la tipografía, el color y el tamaño. El problema es que es exhaustivo para encontrar muchos datos.
  2. Bidimensional: Datos representados en algo plano, tales como los mapas, planos o diseños de periódicos. El problema surge cuando se trata de encontrar relaciones con los datos que se presentan, además que resulta difícil filtrar los datos.
  3. Tridimensional: Son las representaciones del mundo real, por ejemplo, los diseños asistidos por computadora en el que se recrean figuras complejas como un sistema corporal, un edificio, etc. Poseen información con cierto potencial complejo. El inconveniente es que los usuarios deben tratar de entender la ubicación y orientación cuando se les ve.
  4. Temporalidad: Son tipos de datos que se separan de lo dimensional porque son utilizados como presentaciones históricas y manejo de proyectos.
  5. Multidimensionales: Se relacionan con las bases de datos estadísticos. Son convenientemente manipuladas en términos de “n” atributos y “n” dimensión espacial.
  6. Diagrama de árbol: Son colecciones de información jerárquica en las cuales existe una relación entre ellos.
  7. Redes: Su interfase representa un nodo y un diagrama de enlace de la información. Expresa relaciones que se dan de manera inmediata.

Los siete tipos de datos reflejan una abstracción de la realidad. Esta taxonomía es útil sólo si facilita la discusión y conduce a descubrimientos utilizables.

Los usuarios tienen necesidades diferentes para buscar información. Las consultas dinámicas como el rastreo de datos por computadora denominada de acción rápida, se puede clasificar como búsqueda de manipulación directa, ya que dentro de está interacción puede haber mensajes de error o no se obtengan los resultados como se tenían planeados por la diversidad de información.
Las bases de datos pueden ayudar al usuario a que busque datos de forma especifica pero a medida que la base de datos crece es más difícil hacer está acción en la pantalla.
Numerosas propuestas se han implementado para reducir las búsquedas complejas, sobre todo con expresiones booleanas.
Se han hecho estudios de usabilidad con usuarios sin conocimiento en álgebra de Boole y utilizando la interfaz de filtro, la cual es la más aceptada por los usuarios.
Equipo: Diana Morón, Diana Sepúlveda, Jocelyn Molina, Rocío Arias y Ulises Mendoza.

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