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

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.

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