3.2. Ámbito de las representaciones visuales 57
3.2.1. Datos 60
3.2.2. Finalidad 61
3.2.3. Tecnología 64
3.2.4. Forma 66
3.2.5. Interfaz 69
3.3. El proceso de razonamiento visual 70
3.4. Conclusiones 77
3.1. Los principios básicos de la visualización de Información
La Visualización de Información adolece de no tener una teoría subyacente claramente definida y entre la comunidad científica existe un malestar con respecto a la falta de base teórica para validar herramientas que han sido diseñadas, implementadas y evaluadas por los investigadores. Además Purchase et al. (2008) plantean que la complejidad de Visualización de Información está relacionada con la ingeniería, la cognición, el diseño y la ciencia.
En la teoría lingüística, la Visualización de Información se explica en la consideración del lenguaje desde dos perspectivas, una como representación y otra como proceso: como proceso nos permite estudiar aproximaciones semánticas y simbólicas (Purchase et al., 2008; Segel & Heer, 2010); como representación, los símbolos léxicos están clasificados sintácticamente para producir un concepto semántico que el lector entienda con referencia a un código aprendido. El concepto se entiende en un contexto y el lector responde pragmáticamente. Un paso más allá de este enfoque es considerar la teoría semiótica de Saussure (1995) en la que un signo es una relación entre un símbolo perceptible, el significante de referencia y un concepto. Por ejemplo, un par de números considerados puede significar una ubicación geográfica en un contexto, sin embargo, pueden significar otras cosas en un contexto distinto. Esta perspectiva saussuriana del lenguaje como una representación estática de significado puede ser contrastada con la de Bhaktin (1981), que considera el lenguaje como un proceso dinámico en el que se interactúa con un texto, se manipula y su significado se construye dinámicamente. Bhaktin dice que crear nuevos significados “[...] establece una serie de relaciones complejas, consonancias y disonancias [...] (y) los diversos puntos de vista diferentes, horizontes conceptuales [...] llegan a
1 “Some challenges will be outlined that need to be addressed if we are to be successful in the goal of enabling visual
reasoning with big, messy, place-relevant data... challenges that should serve as exciting opportunities for a new generation of GIScientifists, particularly those who understand the power of visual thinking” (MacEachren, July 5th 2012).
3
MARCO TEÓRICO DEL PROCESO DE RAZONAMIENTO VISUALinteractuar entre sí”2 (Bhaktin, 2010, p. 282). La teoría de la interpretación dinámica y negociación de
lingüística de Bhaktin se basa principalmente en el contexto social de la interpretación de la lengua y de la construcción de ideologías dentro de las culturas e instituciones, que es un complemento útil para la consideración del lenguaje como representación (Purchase et al., 2008).
Otra perspectiva es considerar la Visualización de la Información como “un conjunto de tecnologías que utilizan la computación visual para amplificar la cognición humana con la Visualización de Información. La información abstracta promete ayudarnos a acelerar nuestra comprensión y acción en un mundo de creciente volumen de información.”3 (Card, 2008, p. 542). “El
propósito de la Visualización de Información es amplificar el rendimiento cognitivo, no sólo para crear imágenes interesantes. La visualización de Información deben hacer por la mente lo que los automóviles hacen por los pies.”4 (Card, 2008, p. 539). Visualización de Información se define como:
“el uso interactivo de representaciones visuales de los datos para amplificar la cognición”5 (Card et
al., 1999, p. 6). Esto significa que los datos se transforman en una imagen, se les asigna un espacio
en la pantalla. La imagen puede ser cambiada por los usuarios, ya que pueden trabajar con ella. Esta interacción es importante porque permite la constante redefinición de los objetivos cuando la nueva visión de los datos sea adquirida” El principal objetivo de la visualización es la representación adecuada, tanto de los datos con parámetros múltiples, como de las tendencias y las relaciones subyacentes que existen entre ellos. Su propósito no es la creación de las imágenes en sí mismas sino el insight, es decir, la asimilación rápida de información. Dentro del marco de Visualización de Información un modelo de los datos contenidos en una visualización debe ser explorado, manipulado y adaptado dentro de un proceso de investigación que facilite una mayor comprensión de su significado. Cuando hay una transformación en un contexto de interacción hombre-máquina, o ambos pueden realizar este procesamiento (Purchase et al., 2008).
Autores como Fry, Keim, Lima, Mazza y Purchase plantean definiciones similares de Visualización de Información (Fry, 2007; Keim et al., 2006; Lima, 2011; Mazza, 2009; Purchase et al.,
2008; Ware, 2013). Dejando establecida la diferencia entre la Visualización de Datos y Visualización de
Información. La Visualización de Datos se basa en la representación gráfica, mientras que Visualización de Información se orienta hacia el proceso de comunicación por medio de la representación gráfica
(Friendly, 2009).
La Visualización de Información se centra en la información que, a menudo, es abstracta. Un problema clave de la investigación es descubrir nuevas ‘metáforas’ visuales para representar la información y comprender en lo que se apoyan las tareas analíticas. La abstracción visual maximiza la capacidad analítica de los sistemas visuales y cognitivos dando a los usuarios un control interactivo sobre la pantalla de datos en una visualización.
La Visualización de Información forma parte de la interfaz directa entre usuario y máquina. El análisis visual se combina con las técnicas de Visualización de Información, con técnicas de transformación y con el análisis de datos, ampliando así las capacidades cognitivas en seis maneras básicas:
2 “[...] establishes a series of complex interrelationships, consonances and dissonances […] (and) various different points of
view, conceptual horizons … come to interact with one another.” (Card, 2008, p. 542).
3 “A set of technologies that use visual computing to amplify human cognition with abstract information. Information
visualization promises to help us speed our understanding and action in a world of increasing information volumes.”(Card, 2008, p. 532).
4 “The purpose of information visualization is to amplify cognitive performance, not just to create interesting pictures.
Information visualizations should do for the mind what automobiles do for the feet.” (Card, 2008, p. 539).
5 “[...] is the use of interactive visual representations of data to amplify cognition.” (Card et al., 1999,p. 6).
3.1.
Los principios básicos de la V
3
MARCO TEÓRICO DEL PROCESO DE RAZONAMIENTO VISUAL
• Aumentar los recursos cognitivos, como por ejemplo por medio de un recurso visual para ampliar la capacidad de trabajo.
• Reducir la búsqueda, ya que se presenta una gran cantidad de datos en un espacio limitado. • Ayudar al reconocimiento de patrones, cuando la información se organiza en el espacio y el
tiempo mostrando la visualización de las relaciones.
• Apoyar la percepción de las relaciones que de otra manera son más difícil de inducir.
• Manipular la información por un medio que permite la exploración de un espacio de valores dentro de unos parámetros.
Estas capacidades de Visualización de Información, combinadas con el análisis de datos, se pueden aplicar al razonamiento analítico. MacEachren puso de relieve la acción recíproca entre los procesos cognitivos humanos y las presentaciones creadas para facilitar esos procesos, considerando la iteración, la interacción y la presentación de datos en varias modalidades como las características claves de la visualización (MacEachren, 1994).
La importancia de incluir al operador humano en la definición de la Visualización de Información radica en que todo proceso adecuado de visualización debe tener presente las limitaciones perceptuales del ser humano, y su experiencia de uso con el hardware y con el software, donde el operador humano se convierte en la verdadera medida de configuración de la Visualización de Información (Purchase et
al., 2008). La Figura 6 es la propuesta del modelo teórico de Córdoba y Alatriste que para el desarrollo
del mismo tomaron de referencia los modelos sobre la teoría del lenguaje del producto de Bühler y Gros
(Bühler, 1961; Córdoba & Alatriste, 2012; Vihma, 2004). Partiendo de Bühler el modelo de Visualización
de Información tiene dos actores: humano y máquina, los cuales se comunican por medio de una interfaz donde se reproducen representaciones de diferentes niveles de complejidad (Bühler, 1961). Córdoba y Alatriste suponen que “toda visualización es asumida como un producto cuya finalidad es transmitir información relevante” (Córdoba & Alatriste, 2012, para. 13) y utilizan el modelo de la escuela de Offenbach para realizar la interpretación de los tres niveles funcionales de Visualización de Información: un primer nivel de tipo sintáctico orientado a los datos, un segundo nivel de tipo semántico orientado a la información, y un tercer nivel de tipo pragmático orientado a la interacción (Burdek, 2005; Gros,
1984; Norman, 2002; Norman, 2005). La satisfacción de la relación humano-máquina se valora desde
la eficiencia del sistema para conseguir sus objetivos, se hace referencia al uso del sistema, a aspectos cuantitativos sobre la usabilidad de la máquina, pero también a aspectos de tipo cualitativo como el nivel de disfrute total que el operador humano ha tenido al interactuar con la interfaz de visualización
(Heijden, 2004).