Visualización y representación de la información

Dentro del proceso científico, el tratamiento y transformación de los datos en información para su posterior análisis resulta un paso fundamental para la consecución de unos resultados óptimos. Una de las maneras más accesibles para comprender la realidad que subyace detrás de los datos científicos y de poder concretar los conceptos e ideas que pertenecen al ámbito de lo abstracto, es mediante la generación de representaciones visuales. La acción de visualizar la información facilita su comprensión y asimilación, contribuyendo a la generación de nuevo conocimiento (Vargas-Quesada, 2005). Si se acude al origen etimológico del término información es posible comprobar que guarda cierta relación con el concepto de representación ya que, proviene del

sustantivo latino informatio (-nis) (que, a su vez, proviene del verbo informare) que, entre otras acepciones, significa "dar forma a la mente".

En términos generales, la visualización puede ayudar a hacer visible al ojo humano aquello que es muy pequeño y/o complejo de ver o, por el contrario, aquello que es excesivamente grande para comprenderlo, también aquello que sólo existe en la mente, o a poner de manifiesto fenómenos que no son visibles por sí mismos, como es el caso de la visualización de la información, así como, las relaciones entre los elementos que la

componen (Araya, 2003). Según Card, Mackinlay & Shneiderman “la visualización puede

aumentar la capacidad de procesamiento, recurriendo directamente a los recursos del sistema visual. O puede actuar indirectamente descargando de trabajo al proceso cognitivo, o reducir las tareas memorísticas haciendo que parte de estas sean externas y visuales [...]. La visualización permite realizar inferencia de una forma fácil, que de otra

forma no sería posible” (Card, Mackinlay & Shneiderman, 1999). En el caso de la visualización de la información puede permitir el reconocimiento de patrones, de estructuras, tendencias y relaciones que ayudan a la comprensión de los datos y del fenómeno que representan que, de otro modo, serían incomprensibles por su complejidad (Olmeda, 2014).

De este modo, para Card, Mackinlay y Shneiderman (1999), la visualización de la

información puede definirse como “el uso de representaciones visuales interactivas de datos abstractos, no físicos, para ampliar el conocimiento”. Es decir, se centra en la

extracción de estructuras de grandes conjuntos de datosPese que puedan ser representadas de forma visual. En consecuencia, en las visualizaciones de información intervienen distintos procesos. Hay una transformación de datos brutos en abstracciones analíticas que, a continuación, se transforman en un modelo espacial- visual abstracto, para que finalmente, mediante procesos de diseño, el modelo visual se presente de forma gráfica y visible (Olmeda, 2014).

El gran desarrollo de la informática en las últimas décadas ha tenido una especial incidencia en la visualización de la información. Por un lado, gracias a las posibilidades que ofrece de almacenamiento, tratamiento y difusión, se han diversificado notablemente las fuentes de información suministrando enormes cantidades de información dificultando cada vez más su procesamiento e interpretación. Tanto es así, que I. Alcalde (2012) indica que la cantidad de datos que se producen en el mundo crece exponencialmente, siendo la expectativa de generación de datos para el 2020 de 35 Zettabytes/año, (es decir, un 1 seguido de 21 ceros y multiplicado por 35). Además, según M. Hilbert y P. López (2011) desde el 2007, el 99% de la información generada en

el mundo es en formato digital y según el informe Business, Analytics and Optimization

for the Intelligent Enterprise de IBM (2009), se produce un promedio de unos 2,5 trillones de bytes de datos cada día, habiéndose generado el 90% de los datos de todo el mundo en los últimos dos años. Esto es lo que se ha denominado recientemente,

como el fenómeno Big Data o era de los grandes volúmenes de información. Por otro

lado, el desarrollo de la informática también ha impulsado el incremento de herramientas y técnicas que tratan de favorecer la comunicación de resultados científicos y de promover una mayor interacción entre los investigadores y el tratamiento informático de los datos.

Una de las grandes posibilidades que brinda la informática al campo de la visualización de la información es la oportunidad de interactuar con las imágenes. El observador de una representación visual está obligado a interpretarla a partir de la forma física externa de la estructura y de los atributos de los datos que se usan para definirlos de forma visual como objetos y además tiene la posibilidad de interactuar pudiendo manipularla, tratarla y gestionarla de la misma forma que lo hace con otros

objetos de la realidad. Según C. Olmeda (2014), “las visualizaciones de información son procesos dinámicos, donde se permite al usuario en su grado máximo, el control virtual de todas las fases de los procedimientos, desde la selección y control de los datos que se

desean ver, hasta la posible selección del color o el modo de afinar las vistas”. No obstante, en este proceso de interacción con las imágenes hay que tener en cuenta las capacidades cognitivas relacionadas con las habilidades y las limitaciones propias del

sistema visual de cada observador. Es esencial tener en consideración las habilidades de percepción de cada individúo y comprender cómo se ve, ya que, puede ayudar a generar visualizaciones más efectivas y eficaces (Costa, 1998).

Del mismo modo, también cabe tener en cuenta que, el marco en el que se desarrolla la visualización de la información es en un mundo multifacético, multidimensional y

multi-fenoménico que se presenta como un continuum donde la intersección de la

imagen, la palabra, el número y el arte ayudan a transformar la información en conocimiento (Vargas-Quesada, 2005). La complejidad de este mundo que presenta tantas dimensiones, plantea un reto a la hora de visualizar la información ya que las representaciones gráficas están limitadas a dos o tres dimensiones como máximo y a un formato comprimido y reducido (Tufte, 1994).

Dentro del campo de la visualización de la información es posible distinguir diferentes tipologías en función del tipo de información que se esté representando. A continuación, se indican las tipologías que C. Olmeda define en su estudio (Olmeda, 2014):

o Visualización de datos geoespaciales: describen objetos o fenómenos con

una localización específica en el mundo real. La forma más habitual de representar objetos de información geolocalizable es en mapas temáticos. Una vez ubicados en el espacio, los datos geolocalizables pueden revelar patrones y relaciones difíciles de descubrir o de ser apreciados de otro modo.

o Visualización de redes: se centra en las interrelaciones de la información

relacional. La manera más habitual de representar este tipo de información es mediante la generación de grafos. Éstos, mediante el empleo de nodos y enlaces permiten reflejar estructuras relacionales y patrones que reflejan la conexión de los elementos de análisis.

o Visualización de textos: consiste en transformar los objetos contenidos en los corpora o colecciones de documentos, en un formato visual. Estos objetos pueden ser palabras, sentencias, párrafos, atributos y metadatos, a nivel individual o en colecciones. Si se identifican entidades importantes en el seno de los textos, se puede analizar su contenido en tres niveles de representación: en un nivel léxico, sintáctico o semántico. Por ejemplo, mediante la obtención de frecuencias o distribuciones de palabras; el contenido semántico y repeticiones; el tema o los temas que definen conjuntos de documentos o los temas centrales de los documentos. También pueden detectarse semejanzas mediante conexiones, cambios o fenómenos de difusión de la información.

Finalmente, indicar que la representación gráfica de la información para su posterior visualización, es una actividad común en la mayoría de las disciplinas científicas (Klovdhal, 1981; Crosby, 1997) aunque tiene una especial incidencia en el campo de la Bibliometría, ya que, tiene una gran utilidad para poner al descubierto y divulgar la esencia y estructura de la ciencia. Pese a sus años de existencia, actualmente, se encuentra en fase de evolución y desarrollo teniendo especial interés para el Análisis de Dominios, el mapeo de la ciencia y el Análisis de Redes.