Visualización de la Información

La Visualización de la Información es el método que se ocupa de la representación visual de contenido. Este método pretende facilitar la comunicación, transformación e interpretación de los contenidos a través del uso de diagramas, gráficas y esquemas [17].

El proceso de desarrollo de una interfaz de visualización se ha de articular en 4 etapas: adquirir, transformar, representar y añadir interactividad. Las dos primeras se etapas se refieren a acciones sobre datos en soporte electrónico, la etapa de representar por su parte alude a la materialización gráfica de la información anteriormente extraída (traducción a gráficos), y por último la etapa de interactividad consiste en posibilitar al usuario de manipular o explorar con el fin de modelar la interfaz para sus propios intereses y necesidades. A continuación realizaremos una breve introducción a las tres primeras etapas.

En primer lugar tenemos, como hemos mencionado, la etapa de adquisición de datos. En esta, teniendo en cuenta que la visualización de la información toma como objetivo reducir el volumen de datos con el fin de facilitar su acceso y transformación de contenidos sobre un dominio concreto, se ha de tener mucho cuidado en el análisis y selección de datos, con tal de no representar excesiva información o de poco interés. La siguiente etapa con la que nos encontramos será la transformación de los datos. Mediante esta etapa los datos fuente a visualizar, normalmente representados como registros y campos, o en diversas formas, son transformados en datos computables para que esta información sea visualizable.

En la etapa de representación grafica de la información lo que se hará será, a partir de los datos de naturaleza numérica transformados en la etapa anterior, producir una imagen de equivalente significado mediante lenguaje visual. Esta etapa se entiende como un proceso de traducción o codificación, y se realiza con el fin de que el usuario pueda percibir la mayor cantidad de información posible con el menor esfuerzo.

Una vez expuestas las diferentes etapas en las que se divide un proceso de visualización, vamos a estudiar las Interfaces Visuales de Recuperación de la Información o VIRIs (Visual Information Retrieval Interface). Los VIRIs tienen dos objetivos principales: ayudar al usuario a navegar y obtener información y ofrecer una visión global de un conjunto documental. A través de esto el usuario puede percibir que puede encontrar, e incluso adquirir nuevos conocimientos mediante la interiorización de la visualización. Un esquema de análisis y evaluación de las VIRIs muy utilizado es el RRRR, cuyas funciones básicas esperadas de un VIRI son [18]: (i) Resumir la información, (ii) Resaltar la información mñas relevante, (iii) Relacionar la información semejante o similar y (iv) Recuperar la información. A continuación hablaremos sobre algunos de los VIRIs más populares, que siguen el esquema RRRR, con numerosas implementaciones en la web.

a) Grafos

La representación mediante grafos es una forma sencilla de exponer las relaciones que mantienen entre sí elementos de distinta índole. Además resulta muy eficaz para representaciones de estructuras de datos en red y de forma jerárquica. Muchas veces la reducción de la información se realiza mediante técnicas de poda. El objetivo de trabajo consiste en encontrar algoritmos eficientes para lograr grafos que transmitan su significado en forma clara y rápida.Un ejemplo de visualización en grafo es el expuesto a continuación en la figura 10:

Figura 10: Ejemplo de Grafo, co-ocurrencias entre SO.

b) Tree-map

Los diagramas de árbol, o Tree-map, permiten mostrar información jerárquica en una serie de rectángulos agrupados, que en conjunto representan un concepto amplio. El tamaño de cada cuadro representa un número y casi siempre se suele utilizar colores para añadir otra dimensión, es decir, jugamos con un espacio bi-dimensional, el tamaño y el color.

Como ejemplo exponemos en la Figura 11 un NewsMap, un tree-map que trata las noticias y prensa de cobertura. NewsMap permite visualizar las últimas noticias por dominio geográfico, mostrando las noticias más populares.

c) Tag Cloud

Los Tag Cloud, o nubes de etiquetas, son un sencillo modelo de VIRI con forma de lista ponderada de palabras claves, que se ha popularizado bastante últimamente. Se tratan de unos VIRIs que muestran las palabras claves o tag más populares, según la frecuencia con la que se hayan utilizado para describir los recursos a recuperar. Una vez el usuario selecciona un tag, se muestra una lista de recursos descritos por ese tag, para así poder continuar su búsqueda.

A continuación mostraremos un ejemplo de búsqueda de la palabra “arreglar gato”, búsqueda utilizada anteriormente, en Google, haciendo uso de la aplicación “Tag Cloud Search + Translate”. Esto lo mostraremos en la Figura 12:

Figura 12: Tag Cloud de la búsqueda “arreglar gato”.

Ya que este será el VIRI utilizado para nuestro trabajo profundicemos un poco más en el. Si realizamos un análisis RRRR, podemos determinar los siguientes puntos:

- Resumir: Se pretende hacer un resumen global sobre los temas más populares, basados en la frecuencia de uso. Una mejora se podría realizar teniendo en cuenta no solo la popularidad del tag, sino también su valor de discriminación, es decir, la capacidad del tag para describir aquellos recursos no descritos por otros tags.

- Resaltar: el tamaño de cada fuente indica su relevancia, determinada por su popularidad o capacidad representativa. Si, como hemos comentado, en tal cálculo se tuviese en cuenta el valor de discriminación, el tamaño del tag indicaría con más fiabilidad la relevancia de este.

- Relacionar: La mayoría de las veces los tags se distribuyen visualmente de forma lineal, ordenado alfabéticamente o por ordene popularidad. Esto no posibilita la percepción de relaciones entre tags, pues la vecindad visual no proporciona información alguna al usuario. Para mejorar en este sentido las Tags Clouds existen varias propuestas.

- Recuperar: Una vez el usuario selecciona un tag, se muestra una lista de recursos descritos por ese tag.

Una vez expuestos estos puntos podemos hacer un estudio de por qué la popularidad de este VIRI frente a Tree-Map o Grafos. Su éxito reside en que posee cierta ventaja frente a estos dos, como por ejemplo, su facilidad de implementación: la selección de tags se puede obtener simplemente consultando una base de datos, y su implementación gráfica puede obtenerse mediante HTML. Además de que existen varias formas de optimizar

las Tags Cloud como interfaces visuales, sin necesidad de aumentar el procesamiento de datos o utilizar otras tecnologías de implementación, como en el caso de los grafos. Una de las medidas importantes para la evaluación de un VIRI es el compromiso sencillez-flexibilidad. Se da que cuanto más sencilla la interfaz más fácil de utilizar. Por otro lado, cuanto más flexible sea, más información aportará. Para nuestro trabajo, al destinarse a un público general, debe primar la sencillez, justificando una vez más el uso de Tags Cloud.