El valle inquietante de la animación 3D

Diferentes renderizados virtuales.

El valle inquietante (‘The Uncanny Valley’) es una hipótesis acuñada por el profesor de robótica Masahiro Mori en 1970 que afirma que cuando la apariencia de un robot se parece más a un humano, la respuesta emocional del observador se irá haciendo más positiva. Sin embargo, llega un punto en el que la respuesta  se vuelve muy negativa. En esa zona negativa se encontraría el valle inquietante. Pasado el valle, la empatía con el robot vuelve subir.

The Uncanny Valley: Existence and Explanations, Shensheng Wang, Scott O. Lilienfeld, and Philippe Rochat
The Uncanny Valley: Existence and Explanations, Shensheng Wang, Scott O. Lilienfeld, and Philippe Rochat

 

Según la hipótesis, tenemos una respuesta psicológica negativa a los robots que casi se parecen al ser humano al apreciar algo extraño (nos da mal rollo, vemos algo siniestro, como un cadáver espeluznante).

 

En 1970 el Doctor Mori diseñó un gráfico en el cual se encuentra la representación de los diseños de los robots en función del parecido humano y como resultante obtenemos el agrado del diseño, dicho gráfico es el conocido como “Uncanny Valley”.
En 1970 el Doctor Mori diseñó un gráfico en el cual se
encuentra la representación de los diseños de los robots en función del parecido
humano y como resultante obtenemos el agrado del diseño, dicho gráfico es el
conocido como “Uncanny Valley”.

 

 

Se supone que el gusto por un robot aumenta cuanto más humano es, hasta que cruza hacia el valle (el área gris).
Se supone que el gusto por un robot aumenta cuanto más humano es, hasta que cruza hacia el valle (el área gris).

 

Wired: La hipótesis del valle inquietante aplicada a 'celebrities'
Wired: La hipótesis del valle inquietante aplicada a ‘celebrities’

 

Userlike: la hipótesis del valle inquietante aplicado a los servicios al cliente.
Userlike: la hipótesis del valle inquietante aplicado a los servicios al cliente.

Referencias:

  • La influencia del Efecto ‘Uncanny Valley’ en el Diseño de un Robot Social (pdf), Anaís Garrell Zulueta
  • Face Reality: Investigating the Uncanny Valley for virtual faces, Rachel McDonnell, Trinity College Dublin (pdf)
  • Total Recoil: The Uncanny Valley is an Uncanny cliff, Jessica Outlaw (web)

Datawrapper River: Una nube para guardar datos, gráficos y mapas

Datawrapper River, un sitio para guardar datos, gráficos y mapas.

Datawrapper River es una biblioteca experimental de gráficos y mapas adaptables e interactivos que pueden ser utilizados por cualquier usuario registrado (si el usuario creador dejó los derechos abiertos para su gráfico) de forma totalmente gratis.

El objetivo es poner en contacto de una forma más directa y rápida a las fuentes de información con los periodistas. Por ejemplo, una fuente de información (Eurostat, Destatis, World Bank, OSZE, WHO, IMF) puede registrarse y crear gráficos y sets de datos (Excel, Google Sheets, R)  con su información. Un periodista en cualquier parte del mundo podría incrustar esos gráficos en sus noticias o descargar los datos.

 

 

Biblioteca de gráficos y mapas de Datawrapper.
Biblioteca de gráficos y mapas de Datawrapper.

 

 
Ejemplo de gráfico incrustado desde Datawrapper River:

Datawrapper blog.

Datawrapper River

JasperReports: Documentos y visualizaciones flexibles

Río Arga, Pamplona.

JasperReports (actualmente TIBCO Jaspersoft Studio, Palo Alto, California) es una aplicación de software libre (versión Community) escrita en Java (Eclipse) para crear informes con contenido dinámico.

iReport es el front-end gráfico de código abierto para la edición de informes —una herramienta para diseñar las páginas flexibles del documento desarrollada desde 2001—. Actualmente cuenta con más de 50 tipos de gráficos distintos, tablas, imágenes y mapas.

 

Formatos de exportación de Jaspersoft Studio.
Formatos de exportación de Jaspersoft Studio.

 

Tipos de gráficos en Jaspereports en la versión 4, 2010
Tipos de gráficos en JasperReports en la versión 4, 2010

 

Tipos de gráficos HTML5, versión 6, 2016
Tipos de gráficos HTML5, versión 6, 2016

 

 

Los gráficos HTML5 (en la versión profesional) se pueden personalizar utilizando  propiedades para el control del nivel de píxel sobre cada visualización.

Jaspersoft Studio utiliza el lenguaje de consulta de sus fuentes de datos, por ejemplo SQL o MongoDB, para crear el primer pase de proyección de datos. Una vez que los datos ingresan a la herramienta, se pueden transformar aún más usando variables y grupos, y cada campo puede usar lógica personalizada para crear la transformación o proyección de datos deseada.

 

Descargas: Community Edition

TIBCO Visual Analytics

Ilustraciones para PowerPoint de estudio estadístico

Ilustración sobre algoritmos y bases de datos

Diseño de presentaciones de PowerPoint que incluyen gráficos, creación / importación de gráficos y creación de plantillas para casos de clientes y proyectos no relacionados con el cliente.

Ilustraciones y diseño de presentación PowerPoint para nuevos productos.

Algoritmos y bases de datos.

Conento y Abacus Consulting Technologies

Enero de 2018

 

Portada PowerPoint, bases de datos y algoritmos

Portada del documento PowerPoint, bases de datos y algoritmos

 

Indice interior, bases de datos y algoritmos
Indice interior, bases de datos y algoritmos
Página interior
Página interior

 

 

Un esquema didáctico de La Celestina

La Celestina

Diagrama de personajes de La Celestina. 

Fernando de Rojas, 1499.

 

Ficha de la Comedia o Tragicomedia de Calisto y Melibea :

Su loca pasión por Melibea lleva a Calisto a romper todas las barreras morales y sociales y a aliarse con una vieja alcahueta. El destino de Calisto y Melibea, engarzado con habilidad insospechada por Celestina, culmina fatalmente con la muerte de ambos.

Desde el momento en que entra en escena, Celestina irrumpe no sólo en toda la obra, sino en toda la literatura, hasta convertirse en un personaje literario de fama universal. Reflejo de una sociedad conflictiva ─la española del siglo xv─ e intensa expresión de las más grandes pasiones humanas, Celestina resume y liquida la tradición medieval y abre las puertas a tiempos nuevos.

 

 

Diagrama de personajes de La Celestina.
Diagrama de personajes de La Celestina.

 

 

Esquema reducido de los principales personajes de La Celestina.
Esquema reducido de los principales personajes de La Celestina.

 

Tragicomedia de Calisto y Melibea, Juan Jofre, Valencia,
Tragicomedia de Calisto y Melibea, Juan Jofre, Valencia,

Cómo visualizar los grupos de interés que están influyendo en tu proyecto

Mapas de los círculos de interés (gestión estratégica de los

Cuando hablamos de los grupos de interés, realmente ¿de qué estamos tratando? ¿Es posible establecer u diálogo con ellos o gestionarlos de alguna manear? Una parte importante en la gestión estratégica de los activos intangibles de una empresa es el conocimiento de las partes interesadas en el diseño de un servicio.

Estas partes interesadas son individuos o grupos de personas que pueden impactar o ser afectados por el diseño y la prestación de un servicio existente o futuro. A la hora de gestionar la reputación corporativa es imprescindible conocer a los potenciales clientes y a las partes interesadas, a quiénes quizás nunca se les prestó atención.

Primer paso:  Identificar a los agentes implicados

Todo producto debe adaptarse a su público objetivo, por ello, tenemos que determinar el público al que deseamos llegar por medio de análisis cualitativos proporcionados por encuestas temáticas, tormentas de ideas y la observación para recopilar datos. ¿Quién es el público de nuestro producto? ¿Está preparada la audiencia para recibir la información que se le proporciona? ¿Qué necesitan aprender para usar la información de manera efectiva? ¿Que es lo que ya entienden? Adicionalmente se pueden dar un enfoque cuantitativo para confirmar los primeros análisis y realizar árboles, diagramas de Venn, matrices y mapas de la compañía y las empresas asociadas.

Se trataría de poner nombres y caras sobre los miembros de la sociedad que son de interés para los negocios y así reforzar la credibilidad de la información que se les presenta.

Las partes interesadas clave: Aquellas personas o grupos que tienen una influencia significativa en el diseño del servicio o que se ven afectados significativamente por el mismo y cuyos intereses e influencia deben ser reconocidos para asegurar su éxito. Un grupo o individuo clave podría poner fin a un determinado proyecto (alta dirección).

El entorno interno: Son personas o grupos de personas que son parte de la organización (accionistas, empleados, directivos, personas que integran la organización).

El entorno externo: Son personas o grupos de personas con ‘intereses creados’ en la organización (activistas, inversores, proveedores, consumidores, clientes, autoridades reguladoras, ONGs, gobiernos y Administraciones Públicas, competidores, entorno social, entorno ambiental).

Conocer los cuatro modelos de mapeo

Un mapa de grupos de interés es una herramienta que ayuda a identificar y clasificar de manera visual a las distintas partes interesadas en función de diferentes parámetros y atributos: interés, influencia, legitimidad, participación, poder o creatividad.

Modelo de Gardner (1986): Matriz de poder y dinamismo

El modelo de mapa de grupos más común es la matriz de poder de James R. Gardner que clasifica a los individuos y grupos de acuerdo al poder que poseen en las estrategias de la empresa y su capacidad para tomar decisiones (dinamismo) sobre una matriz.  Señala la dirección en la que se debe canalizar el esfuerzo “político” o de gestión antes de tomar algunas medidas o acciones.

 

Matriz genérica de poder e interés (Gardner, Mendelow)
Matriz genérica de poder e interés (Gardner, Mendelow)

 

Modelo de Mendelow (1991):  Matriz de poder e interés

El modelo de Aubrey L. Mendelow (Kent State University, Ohio) presenta, como Gardner, una matriz  para identificar a los grupos que influyen en la organización. Posee dos ejes críticos: el potencial de estos actores para influir en  la organización y el potencial de estos grupos de interés de cooperar con la organización.

Diagrama de Venn en el cual se relacionan las variables poder, legitimidad y urgencia (Modelo de Mitchell, Agle y Wood)
Diagrama de Venn en el cual se relacionan las variables poder, legitimidad y
urgencia (Modelo de Mitchell, Agle y Wood)

Modelo de Mitchell, Agle y Wood (1997): Diagrama de Venn

El modelo clasifica a los ‘stakeholders’ en siete tipos según tres variables, poder, legitimidad y urgencia que se resume en un diagrama de Venn.

La variable ‘poder’ significa la capacidad del ‘stakeholder’ de influenciar en la organización. La variable ‘legitimidad’ se refiere a la relación y a las acciones del grupo de poder con la organización en términos de participación, propiedad o conveniencia. La ‘urgencia’ alude a los requisitos que los grupos o individuos plantean a la organización en términos de urgencia y oportunidad.

Así, la combinación de estos tres atributos  lleva a siete tipos de ‘stakeholders’: latentes, discrecionales, reclamantes, dominantes, peligrosos, dependientes y definitivos (jugadores clave).

Modelo de Bourne & Walker (2005):  El círculo de poder

El diagrama del círculo de partes interesadas sirve para identificar y visualizar la influencia relativa de cada uno de los principales interesados ​​y planificar formas de interactuar y gestionar sus expectativas o contribuciones.

 

El diagrama del círculo de partes interesadas: proximidad, influencia y poder.
El diagrama del círculo de partes interesadas: proximidad, influencia y poder.

 

Para desarrollar el “círculo”, las partes interesadas se ponderan según tres características:

Eje del círculo de poder:  Algunas partes interesadas pueden ‘matar’ el proyecto usando su propio poder; en cambio, otras partes interesadas tienen el poder de cambiar o dañar el proyecto, pero no pueden por sí mismas cancelarlo o ‘matarlo’.

Eje de proximidad: Este eje considera cuál es la asociación de una parte interesada con el día a día del proyecto. El pequeño círculo en el centro del diagrama representa el proyecto. El espacio entre los dos círculos representa la esfera de influencia del proyecto en toda su comunidad de actores. La proximidad de una parte interesada al proyecto está representada por la proximidad de su segmento al proyecto en el centro.

Eje de urgencia o importancia: La anchura del arco representa la cantidad de urgencia o importancia atribuida a una parte interesada desde la perspectiva de los equipos (es decir, la probabilidad de que el ‘stakeholder’ use su poder), cuanto más amplio sea el segmento, mayor será la urgencia.

 

 

 

Referencias

James R. Gardner, Rober Rachlin, H. W. Allen Sweeney: Handbook of Strategic Planning (1986)

ehow.com: What Is a Stakeholder Map?

CSR Europe: The Sustainable Development Goals (SDGs): The value for Europe.

ORSE: Observatoire de la responsabilité sociétale des entreprises.

Imperial College London: Project Stakeholder Analysis (doc template)

Blackwell Publishing: Construction Stakeholder Management (pdf).

Project Management Institute: Visualizing stakeholder influence (article, 2006)

CHARTS: El diagrama de caja y bigotes de John W. Tukey

Exploratory Data Analysis, John W. Tukey, 1977

John W. Tukey (1915-2000), de la Universidad de Princeton (EEUU), definió en 1970 el diagrama de caja (‘box-plot’ en inglés). Este gráfico se utiliza cuando deseamos explicar cómo se distribuyen una serie de datos cuantitativos. Otras opciones para reflejar distribuciones son los histogramas y las curvas de distribución. En comparación con estos últimas, el gráfico de caja es más sencillo de entender, más claro y, por tanto, hace más rápida la comprensión visual.

 

Gráfico de caja y bigotes de John W. Tukey comparando los puntos más altos de cada estado de EEUU y altitudes de algunos volcanes, 1977
Gráfico de caja y bigotes de John W. Tukey comparando los puntos más altos de cada estado de EEUU y altitudes de algunos volcanes, 1977

 

Morfología del diagrama de caja

En su forma más simple, el gráfico de caja representa cinco datos estadísticos en una sola dimensión: el valor mínimo, el cuartil inferior (percentil 25), la mediana, la media, el cuartil superior (percentil 75) y el valor máximo.

Los cuartiles son los valores que dividen los datos en cuatro partes iguales o cuartos. Los percentiles, en cambio, dividen los datos en cien partes iguales. De esta forma,  el cuartil inferior (Q1) se corresponde con el percentil 25 y el cuartil superior (Q3) con el percentil 75.

· Caja: La longitud de la caja representa la distancia entre los percentiles 25 y 75: el tramo de la escala que va desde el primer cuartil al tercer cuartil de la distribución (rango intercuartílico o rango intercuartil). Esto incluye el 50 % de las observaciones centrales.
· Punto interior de la caja: Representa la media.
· Línea interior de la caja: Representa la mediana.

 

Los gráficos de caja muestran un resumen de distribución de datos en muy poco espacio.
Los gráficos de caja muestran un resumen de distribución de datos en muy poco espacio.

 

· Líneas verticales (bigotes): Representan los valores máximos (corte superior) y mínimos (corte inferior) del conjunto de datos. Sirven como referencia para ubicar las observaciones que están por fuera del 50% central de la distribución. Por tanto, estos diagramas descriptivos son muy valiosos para observar los valores atípicos (‘outliers’) y las dispersiones de los puntos con respecto a los percentiles.

Evolución de la potencia de salida (kwatts;). Cada gráfico de caja representa un día en concreto.
Evolución de la potencia de salida (kwatts;). Cada gráfico de caja representa un día en concreto.
Morfología del gráfico de caja: el valor mínimo, el valor máximo, la mediana, el primer cuartil y el tercer cuartil de los datos.
Morfología del gráfico de caja: el valor mínimo, el valor máximo, la mediana, el primer cuartil y el tercer cuartil de los datos.

John Wilder Tukey

Tukey fue un polifacético científico: matemático, químico y estadístico. En 1977 publicó el libro ‘Exploratory Data Analysis’ (‘EDA) en el cual propone una nueva didáctica de la enseñanza de la estadística descriptiva mediante innovadoras herramientas visuales.

 

El termino 'software' fue usado por primera vez por John Wilder Tukey en el año 1957.
El termino ‘software’ fue usado por primera vez por John Wilder Tukey en el año 1957, creador del diagrama de caja.

 

Exploratory Data Analysis , 1977
Exploratory Data Analysis , 1977

Exploratory Data Analysis
John W. Tukey.
1977
Addison-Wesley Publishing Company.
688 pp.

CHARTS: Análisis predictivo y el gráfico de velas japonés (Candlestick Chart)

D3 Candlestick Chart

El gráfico de velas japonés (‘Japanese candlestick chart’) es una gráfica de barras avanzada y densa de información utilizada para mostrar los movimientos del precio de índices bursátiles, productos derivados o tipos de cambio y establecer una predicción en su curva.

Gráfico de velas o de Candlesticks
Gráfico de velas o de Candlesticks

Generalmente, cada vela muestra un día; así, un gráfico mensual suele recoger los veinte días de negocio representados en 20 velas que muestra los valores de apertura, de cierre, máximos y mínimos.

Hoja de excel que recoge en columnas los valores de apertura, cierre, máximo y mínimo.
Hoja de excel que recoge en columnas los valores de apertura, cierre, máximo y mínimo.
Estructura de las velas o 'Candlesticks'
Estructura de las velas o ‘Candlesticks’

Origen japonés
Este tipo de gráfico fue desarrollado en el siglo XVIII por Munehisa Homma (1724-1803). En 1697 se estableció el primer mercado de futuros en Osaka: la bolsa del arroz de Dojima (‘Dojima Rice Exchange’). En 1755, el comerciante escribió el libro orientado hacia la psicología de los mercados ‘The Fountain of Gold – The Three Monkey Record of Money’.

Munehisa Homma  (1724-1803) fue un comerciante de arroz japonés; el padre del gráfico de velas.
Munehisa Homma (1724-1803) fue un comerciante de arroz japonés; el padre del gráfico de velas.
Japanese Candlestick Charting Techniques: A Contemporary Guide to the Ancient Investment Techniques of the Far East, Second Edition
Japanese Candlestick Charting Techniques: A Contemporary Guide to the Ancient Investment Techniques of the Far East, Second Edition
Las velas japonesas (Finanzas (valor)) Tapa blanda – 15 mar 2014 de Steve Nison  (Autor)
Las velas japonesas (Finanzas (valor)) Tapa blanda – 15 mar 2014
de Steve Nison .

Steve Nison, analista técnico, lo recogió en su libro ‘Japanese Candlestick Charting Techniques‘ – 1991, New York Institute of Finance– y lo dio a conocer en Occidente (el libro se conoce como ‘la biblia del gráfico de velas’).

Patrones clásicos del gráfico de velas
Patrones clásicos del gráfico de velas

Análisis visual y predicción de los mercados
Los gráficos de vela se han popularizado entre analistas financieros y bursátiles porque ofrecen una imagen visual muy clara de la evolución de los mercados. En comparación con un gráfico de barras normal, las velas ofrecen más profundidad en la información y en la dirección del mercado, los datos son más precisos y visualmente son más informativos. De un vistazo se obtiene una imagen de los movimientos de una acción y los analistas pueden comparar los precios de apertura y cierre, así como también los valores máximos y mínimos.

El uso del color (blanco y negro, rojo y verde) ayuda enormemente a distinguir las tendencias y establecer patrones e hipótesis, especialmente a corto plazo.

Gráfico de Heinkin-Ashi
Gráfico de Heinkin-Ashi

El caso del gráfico de vela Heikin-Ashi (Heikin-Ashi Candlestick)
En japonés, ‘Heikin’ significa ‘media’ y ‘Ashi’ es ‘paso’. Heinkin-Ashi representa los pasos medios de los precios y es parecido al gráfico japonés normal. En el primero el color de los rectángulos es blanco cuando el cierre del día anterior está por debajo de la apertura del día (tendencia alcista). Ala inversa, si el cierre del día anterior está por encima del cierre actual, entonces el rectángulo se visualiza en negro (tendencia a la baja). Los analistas financieros interpretan los múltiples patrones visuales que ofrecen cada gráfica para obtener el sentimiento del mercado (indecisión, Doji, de martillo, invertido, el ahorcado, el chico abandonado, nubes oscuras, estrella de la noche).

En el gráfico de velas Heiken Ashi, los patrones quedan más claros cuándo el precio está subiendo y cuándo el precio está bajando pero, según algunos analistas, se pierde precisión a cambio de comodidad visual.


Referencias

Gráficos de Velas o “Candlesticks”

Heikin-Ashi Candlesticks

Introduction to Japanese Candlestick Patterns, Traderslog (PDF)

Manual de Candlestick, Ustin (pdf en castellano).

Candlestick charts using D3, André Dumas

D3 Candlestick Chart, Codepen

DATA: La oportunidad del análisis y la visualización de datos

Out of Sight, Out of Mind, pitchinteractive.com

Texto publicado en UNIR Revista el 28 de enero de 2014.

Sin duda, el tratamiento de los datos se ha convertido en una poderosa herramienta en todos los frentes del mundo de la comunicación. ¿De dónde salen todos estos datos? ¿Quién está detrás de ellos? Podemos pensar que la ciencia de los datos la desarrollan increíbles mentes pensantes de los departamentos de Ingeniería y Ciencia Computacional en las más importantes compañías de tecnología. Y por un lado es así. Los ingenieros en computación, los estadísticos y los matemáticos han encontrado un nuevo continente en el desarrollo de aplicaciones que manejan millones de datos. Es lo que se conoce como ‘Big Data’. Sus trabajos no deben quedarse en el manejo de las cifras: los números hay que convertirlos en algo que se pueda consumir.

Hablamos de la visualización de los datos a través de lenguajes de programación. El principal lenguaje de programación del lado del cliente e implementado por todos los navegadores (Chrome, Safari, Explorer…) es JavaScript. Así, el desarrollo de este lenguaje en los últimos años ha disfrutado de una evolución exponencial. Cada día nacen nuevas librerías del lenguaje para tareas de lo más diversas y especializadas.

Para la visualización de datos, la librería más dinámica y estructurada para la visualización de cantidades se llama ‘Data-Driven Documents –D3–’. Estas dos letras, D3, están de moda entre las empresas que se dedican a la presentación de datos en el navegador. Buscan ‘chicos D3’: Urgente. Obviamente, se trata de un perfil tecnológico; una persona que sepa programar, que tenga un buen conocimiento de Javascript y controle los lenguajes de la World Wide Web moderna (HTML5) y sus hojas de estilo (CSS).

Sin embargo, ser un gran programador no garantiza ser un buen contador de historias. Y aquí se abre la gran oportunidad para los periodistas en cualquiera de sus ramas. Se trata de encontrar la respuesta adecuada a cuestiones a veces muy complicadas y darles una solución sencilla.

 

Ejemplo de visualización de datos:

Out of Sight, Out of Mind Pitch Interactive, Berkely, California.
Out of Sight, Out of Mind Pitch Interactive, Berkely, California.

 

Ejemplo de estadística de investigación:

 Ejemplo de estadística de investigación In Climbing Income Ladder, Location Matters The New York Times, NY, EEUU
In Climbing Income Ladder, Location Matters The New York Times, NY, EEUU

 

Todo trabajo de investigación debe comenzar por la formulación de preguntas relevantes para luego identificar, obtener y transformar los datos en algo manejable que pueda utilizarse en infografías, gráficos, visualizaciones y textos escritos.

La cultura del ciudadano está cambiando: ahora exige que las información que se aporta esté sustentada en datos. Si no se los damos, el mismo puede consultar en la red lo que están diciendo otros, y siempre tendrá más fuerza un argumento con los pies en los datos que un comentario o opinión sin ellos. Ahora, los datos y su análisis ya no son exclusivos de las grandes compañías tecnológicas como Google, eBay o Facebook: prácticamente todo tipo de industria, grande o pequeña, necesita el análisis de datos para convencer al ciudadano y mejorar el rendimiento de sus negocios.

 

Se necesitan programadores, claro, pero también gente que sepa como hacer las preguntas adecuadas, qué datos recoger, cómo tratarlos para encontrar los datos que nos sirvan, como hacer un resumen de ellos y finalmente, qué herramientas existen para presentarlos en sociedad. A veces, tendremos que echar mano de programadores especializados en visualización; otras, bastará una infografía sencilla realizada por uno mismo en Excel o Tableu.

La comunicación es un aspecto de la nueva cultura de la red que interesa a todo tipo de industria y actividad, desde educadores y estudiantes hasta agentes de publicidad. Los personas que se dedican o quieran dedicarse a la comunicación deben conocer cómo trabajar con distintos perfiles en el desarrollo de los gráficos y el análisis de datos.

Muchas veces, las empresas echan en falta la penetración de sus informe en su propia empresa o hacia el exterior. La mayoría de las veces, la causas se encuentran en la mala presentación de los conceptos, la poca o nula información visual y la gran extensión de los textos. En una sociedad sin tiempo, es imprescindible el resumen de conceptos y ofrecer una alternativa visual. Los sectores más interesados en el análisis de los números son las empresas de análisis de los consumidores (marketing, análisis social, consultoría, gobiernos), de los resultados de las máquinas (ingeniería, medicina, topografía, finanzas), de los contenidos (medios de comunicación, educación) y de la investigación (I+D, alta tecnología). Los profesionales con más proyección en la visualización de información son periodistas, documentadores, directores de arte, diseñadores y desarrolladores de páginas web que deben presentar la información de forma coherente y digerible para el usuario final. En definitiva, personas que sepan encontrar el valor en los datos para después presentarlo de forma eficaz.