Google Flu Trends

Este proyecto nace luego de que investigadores de Google encontraran que ciertos términos de búsquedas son buenos indicadores de la gripe, es así que Google creo el Flu Trends con los datos globales de las búsquedas de Google y que permite estimar la actividad de la gripe en todo el mundo. Se puede buscar por país o región y observar las tendencias de la gripe en el mundo.

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Figura 15: Tendencias de la gripe en Australia.

Fuente: Tomado de (http://www.google.org/flutrends/au/#AU-WA)

1.6.3. LOTRProject.

Este proyecto establece un censo imaginario del mundo de J.R.R Tolkien, la Tierra Media; se puede encontrar la genealogía e información de 923 personajes de las obras de Tolkien. Se puede navegar mediante varias etiquetas o usar un buscador para encontrar caracteres específicos.

Figura 16: Visualización de información y genealogía de un personaje. Fuente: Tomado de (http://lotrproject.com/)

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Esta visualización muestra la información sobre personas que fueron asesinadas por armas de fuego en 2013 o el 2010, la gráfica está basado en datos provistos por los Reportes de Crimen Unificado del FBI y la Organización Mundial de la Salud. Los arcos muestran datos sobre víctima como su fecha de nacimiento, su fecha de deceso y un pronóstico sobre cuán largo hubiera podido vivir, al apuntar con el ratón un arco se muestra más información sobre la víctima.

Figura 17: Muertes por armas de fuego en el 2013. Fuente: Tomado de (http://guns.periscopic.com/?year=2013)

1.7. Análisis

En base a los trabajos relacionados se puede observar que existen una gama bastante amplia de herramientas para la visualización de datos, las que difieren en varios puntos como la tecnología utilizada, las características implementadas, etc.; dependiendo de las necesidades del usuario se pueden clasificar las mismas en tres tipos: de procesamiento, de análisis estadístico y de visualización.

Las de visualización serían las más versátiles puesto que permiten representar datos de una manera más significativa, clara y eficiente; el usuario puede inferir conclusiones rápidamente mediante el simple hecho de observar las gráficas, como en Google Chart, al observar la gráfica se puede concluir que la información está mejor organizada mediante gráficas estadísticas, para su mejor interpretación.

De ahí que debido al poder de las visualizaciones existen varios proyectos de representación gráfica que están siendo implementados o se encuentran ya implementados.

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En la actualidad existen varias tecnologías para presentar la información de manera visual, cada una de ellas implica el uso de ciertos estándares, modelos de datos o técnicas, complicando así el uso sobre una misma data de distintas formas de visualización, sean estos mapas, graficas, tablas, modelos, entre otros; el usar cada una de estas requiere que la estructura de los datos se mantenga acorde a cada forma.

Existen algunas tecnologías para representar datos de forma visual como: google chart, google maps, google fusión tables que permiten visualizar la información desde diferentes enfoques y formas y de acuerdo a las necesidades del usuario; pero la versatilidad de las mismas genera distintas maneras de consumir los datos, generando un problema: para visualizar la misma información en distintas representaciones se deben estructurar los datos acorde a las tecnologías empleadas, no existe una estructura definida y común que librerías de representación visual (como las de javascript) puedan usar.

Esto conlleva a que las representaciones sobre un mismo conjunto de datos lleguen a ser limitados en algunos casos, debido a que al no tener predefinido un modelo de datos mediante el cual estructurar la información para cada tecnología se limite el empleo de las mismas en las representaciones.

2.2. Análisis

Para resolver la problemática descrita anteriormente se necesita establecer un modelo de datos mediante el cual estructurar la data concerniente a publicaciones científicas y posteriormente consumir dicho modelo en varias visualizaciones para probar la validez del mismo.

Una vez diseñado el modelo se implementará el mismo en un servicio web, que permita obtener la data respecto a una publicación en base a una consulta, dicha data se encontrará ya estructurada según el modelo de datos definido; también se hará el análisis, diseño e implementación de un sistema que mediante el uso de este servicio web y por ende del modelo de datos muestra distintas formas de visualización sobre publicaciones científicas.

2.2.1. Especificaciones.

El sistema necesitará implementar las siguientes especificaciones:

a) Visualización de datos en el mapa: su función es presentar puntos geográficos sobre un mapa en la ubicación donde están alojadas las afiliaciones.

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b) Búsqueda de organización dentro del mapa: su función es hacer una búsqueda más rápida y eficiente de una afiliación en específico.

c) Obtención de información de cada nodo: presentar información de la afiliación seleccionada como: Ciudad, Provincia donde se encuentra la misma y su respectivo número de publicaciones que ha realizado.

d) Visualización de datos en las gráficas: su función es mostrar detalles sobre las afiliaciones que se encuentran registradas en el repositorio dentro de una gráfica y en otra grafica su número de publicaciones que mantienen cada una de ellas.

e) Comparación visual de indicadores: la función de la comparación visual de indicadores es mostrar visualmente los resultados de un conjunto de datos a través de gráficas, para así dar una idea al usuario de las tendencias de la información mostrada. f) Visualización de información en tabla: su función es presentar información más

detallada sobre las publicaciones que ha realizado la afiliación donde su contenido constara el título, descripción, autor y colaborador de su respectiva afiliación.