Visualización de la Información
La visualización de la información es el uso de representaciones visuales interactivas de datos abstractos para amplificar la comprensión humana, ayudando a las personas a explorar, analizar y comunicar información.
Definition
La visualización de la información es el diseño de representaciones visuales interactivas de datos abstractos, elegidas y organizadas para explotar la percepción visual humana de modo que los patrones, las relaciones y los valores atípicos puedan ser vistos y razonados.
Scope
Esta área abarca la representación visual de datos abstractos y no espaciales dentro de la interacción persona-ordenador: cómo se mapean los datos a marcas y canales visuales, cómo la percepción rige lo que funciona, las técnicas de interacción que hacen que las visualizaciones sean explorables, la visualización de gráficos y redes, y la integración de la visualización con el análisis en la analítica visual. No cubre la visualización científica de datos físicos inherentemente espaciales, ni los métodos estadísticos de análisis de datos en sí mismos, que pertenecen a la estadística.
Sub-topics
Core questions
- ¿Cómo se mapean los datos abstractos a marcas y canales visuales?
- ¿Por qué algunas codificaciones visuales transmiten información de manera más efectiva que otras?
- ¿Cómo apoyan las técnicas de interacción la exploración de grandes conjuntos de datos?
- ¿Cómo se combina la visualización con la computación para apoyar el análisis?
Key concepts
- codificación visual (marcas y canales)
- eficacia perceptiva
- visión general, zoom, filtro, detalles a demanda
- interacción en la visualización
- visualización de grafos y redes
- analítica visual
- relación datos-tinta
- análisis exploratorio de datos
Key theories
- Usar la visión para pensar
- La visualización de la información externaliza los datos en forma visual para que el sistema visual humano de gran ancho de banda pueda detectar patrones y descargar la cognición, convirtiendo la percepción en una herramienta para razonar sobre información abstracta.
- El mantra de la búsqueda de información visual
- El principio de Shneiderman, visión general primero, zoom y filtro, luego detalles a demanda, organiza cómo las visualizaciones interactivas permiten a los usuarios navegar desde una vista amplia hasta un detalle específico, estructurado por una taxonomía de tareas por tipo de datos.
- Eficacia de las codificaciones visuales
- Las opciones de codificación visual se pueden clasificar según la precisión con la que las personas las leen, y un diseño basado en principios, como maximizar los datos mostrados en relación con la tinta, produce pantallas más claras y veraces.
Clinical relevance
La visualización de la información ayuda a las personas a comprender grandes y complejos volúmenes de datos en campos que van desde la ciencia y las finanzas hasta la salud pública y el periodismo; las visualizaciones bien diseñadas apoyan una comprensión y una toma de decisiones más rápidas y precisas, mientras que las deficientes pueden inducir a error.
History
Basándose en los gráficos estadísticos y la cartografía, la visualización de la información surgió como un campo distinto en la década de 1990, consolidado por la colección Readings de 1999 y la taxonomía de tareas de Shneiderman. Los escritos de Tufte dieron forma a los principios de la excelencia gráfica, y textos posteriores como el de Munzner sistematizaron el diseño, mientras que la analítica visual surgió en la década de 2000 para acoplar la visualización con el análisis automatizado.
Key figures
- Stuart K. Card
- Jock D. Mackinlay
- Ben Shneiderman
- Tamara Munzner
- Edward R. Tufte
Related topics
Seminal works
- card1999
- shneiderman1996
- tufte2001
Frequently asked questions
- ¿En qué se diferencia la visualización de la información de la visualización científica?
- La visualización de la información trata con datos abstractos que no tienen una forma espacial inherente, como registros financieros o redes sociales, por lo que el diseñador debe inventar un mapeo espacial. La visualización científica representa datos que ya son espaciales o físicos, como escáneres médicos o flujos de fluidos, donde la geometría está en gran medida dada.
- ¿Por qué es tan importante la elección del tipo de gráfico?
- El sistema visual humano lee las diferentes codificaciones visuales con distinta precisión; la posición y la longitud se juzgan con precisión, mientras que el área y el color se juzgan en menor medida. Elegir una codificación que se ajuste a los datos y a la tarea facilita la visualización de patrones y reduce el riesgo de una lectura errónea.