Siempre ha sido posible crear visualizaciones de datos sin necesidad de programar. Las hojas de cálculo, que son las herramientas más utilizadas con este fin, no requieren más que seleccionar el conjunto de datos a representar, y escoger un tipo de gráfico. El problema de estas aplicaciones es su reducida capacidad expresiva, limitando las posibles creaciones a aquellas predefinidas por los tipos de gráficos o plantillas que conforman su galería. Lo que en su día llamaba la tiranía interactiva de los wizards.

Durante mucho tiempo, si necesitabas crear visualizaciones visual e interactivamente más complejas, necesitabas irremediablemente saber programar y dedicarle una buena cantidad de tiempo.

Esto empieza a cambiar a raíz de la famosa publicación de Wilkinson, en la que propone una teoría sobre la composición de gráficos estadísticos y científicos: the Grammar of Graphics (1999). Su trabajo no solo invita a repensar la forma en la que se conciben las aplicaciones software de creación de visualizaciones, sino también el procedimiento interactivo a través del cual los usuarios especifican y componen estas representaciones gráficas de datos. El trabajo de Wilkinson ha inspirado una gran cantidad de herramientas de exploración y visualización de datos surgidas en los últimos años, entre ellas muchas no-code. Sobre estos temas hablamos en detalle en nuestro último artículo publicado en El Profesional de la Información:

Hassan-Montero, Y.; De-Moya-Anegón, F.; Guerrero-Bote, V.P. (2022). SCImago Graphica: a new tool for exploring and visually communicating data. Profesional de la información, v. 31, n. 5, e310502.

Disponible también en castellano.

En la elección de qué modelo gráfico vamos a utilizar para representar un conjunto de datos entran en juego multitud de factores: ¿cuál es la naturaleza de los datos? ¿será una visualización dinámica o estática? ¿a través de qué medios o dispositivos se publicará y será accedida? ¿cuál será el grado de alfabetización estadística de sus usuarios?…

Pero de entre todos los factores, si hay uno que condiciona especialmente la elección es la función específica de la visualización, es decir, el tipo de análisis que pretendemos que la representación gráfica soporte.

Por ello, uno de los recursos más útiles para facilitarnos esta elección son los catálogos que clasifican los tipos de gráficos en base a su función o propósito específico. Entre estos catálogos destacan:

IBM Design Language: Aunque no se trata del más completo ni exhaustivo, es un buen punto de partida para familiarizarse con las diferentes funciones (comparaciones, tendencias, relaciones parte-todo…) y su explicación.

DatavizCatalogue: Uno de los más completos, tanto en número de tipos de gráficos como en el número de categorías empleadas. Creado por Severino Ribecca.

Dataviz Project: Otro proyecto muy exhaustivo, con multitud de ejemplos y detalladas explicaciones. Creado por la agencia infográfica Ferdio.

Graphica Data Viz Catalogue: Si bien no abarca tantos tipos de gráficos como los anteriores, por cada uno ofrece una explicación sobre cómo implementarlo mediante Scimago Graphica, además de ficheros de ejemplo (este es el proyecto en el que ando embarcado en Scimago).

The Chart Maker Directory: Creado por Andy Kirk es claramente uno de los catálogos más útiles, ya que además de los tipos de gráficos clasificados por función, incluye multitud de recursos web con ejemplos de cómo implementarlos mediante las herramientas de visualización de datos más importantes.

La visualización de datos y la cartografía son dos disciplinas inseparables. Los mapas constituyeron las primeras representaciones gráficas abstractas de información y por tanto el origen mismo de la visualización.

La representación georreferenciada de información cuantitativa nos permite detectar anomalías, patrones o concentraciones geográficas, un tipo de análisis que otros modelos gráficos no nos posibilitan.

Existen múltiples tipos de visualizaciones geográficas, cada una con sus propias fortalezas y debilidades.

Una de las formas más populares y extendidas de visualización geográfica son los mapas de coropletas. En estos mapas temáticos, la variable a visualizar se codifica mediante el color de las diferentes regiones geográficas. Su principal ventaja tiene relación precisamente con su popularidad, ya que para el usuario es un tipo de visualización familiar y por tanto fácil de reconocer e interpretar. Sus desventajas se encuentran en lo difícil y poco preciso que resulta para el ojo humano comparar diferentes tonalidades de color, o en el hecho de que el área de la región geográfica influya en la prominencia visual de dicha región.

Una alternativa serían los cartogramas, en los que la variable cuantitativa se expresa a través del área de cada región. Esto se puede lograr distorsionando la forma de las regiones hasta aproximar el área deseada, como en los llamados cartogramas contiguos:

En otros cartogramas, se sustituye cada región por formas geométricas cuyo área expresa los diferentes valores cuantitativos, y se intenta preservar las relaciones de vecindad entre regiones a través de las posiciones de las formas. Cuando se utilizan círculos, estos cartogramas se conocen como cartogramas de Dorling:

Sobre un cartograma es más sencillo comparar visualmente entre sí los valores cuantitativos representados, aunque para la mayoría de usuarios resultan mucho menos familiares y reconocibles.

Otra posible solución es el uso de mapas de símbolos proporcionales, en los que la variable cuantitativa se representa a través del área de símbolos (normalmente burbujas) geoposicionados. Son visualizaciones de intuitiva interpretación, pero a menudo el solapamiento entre símbolos puede dificultar el análisis.

En casos de aglomeración y solapamiento, y siempre y cuando el número de símbolos no sea muy elevado, se podría optar por una solución híbrida entre el mapa de símbolos proporcionales y el cartograma de Dorling. En esta solución tras geoposicionar los elementos se aplica un algoritmo de reposicionamiento para evitar solapamientos, proceso que se repite cada vez que el usuario cambia interactivamente el nivel de zoom.

De ahí surge la idea original de la aplicación que hemos desarrollado en Scimago Lab: Scimago Graphica. Se trata de una herramienta para el análisis, exploración y comunicación visual de datos.

La herramienta busca combinar la mayor flexibilidad gráfica con la facilidad de uso de una herramienta no code. Aunque la aplicación es producto de muchas horas de trabajo, aún se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo. Lanzamos esta primera versión alpha precisamente para estabilizarla, detectar fallos e identificar necesidades de uso.

Por el momento la aplicación se encuentra disponible para Windows y Mac. Próximamente lanzaremos versión para Linux y, con más tiempo, versión Cloud. Aunque todavía no dispone de documentación, empezaremos a publicar guías y ejemplos de uso pronto.

Si pruebas la aplicación y quieres compartir conmigo cualquier opinión o sugerencia, ¡te lo agradecería!

Descargar Scimago Graphica

Terminaba la primera parte de este texto, hace cuatros años, diciendo que a veces se escribe para pensar.

Desde el momento en el que para pensar delegamos funciones cognitivas en objetos físicos, artefactos o en otras personas, podemos hablar de una cognición distribuida en la que el procesamiento de información se extiende más allá de nuestra mente.

El primer recurso externo con el que pensamos es nuestro propio cuerpo. Por ejemplo, como comentamos al hablar de cognición numérica, no es solo que de niños aprendamos a contar utilizando los dedos, es que los números se inventaron con las manos, lo que explica el uso generalizado de sistemas de numeración decimal.

Exteriorizar información y externalizar su procesamiento o representación nos permite resolver problemas de mayor complejidad. Basta pensar en la diferencia entre resolver una ecuación mentalmente y hacerlo sobre papel. Escribir, antes que un acto comunicativo, es una forma de conectar, estructurar y organizar ideas. Del mismo modo nos servimos de herramientas más sofisticadas (incluso inteligentes) o de otras personas, para pensar, comprender y resolver problemas que exigen manejar un volumen de información mayor.

La función de la interacción

La interacción es el fenómeno central de estudio y trabajo de los diseñadores de experiencia de usuario, de interfaz de usuario, o directamente llamados de interacción. Por ello resulta llamativo que tengamos tan asimilada una idea de la interacción cuando menos sesgada.

En esta visión generalizada del fenómeno interactivo, la acción del usuario se entiende motivada por una intencionalidad previa, y dirigida hacia un fin práctico. El usuario evalúa la información disponible, formula un objetivo y entonces ejecuta su acción.

Sin embargo, como afirman Anderson y Fast (2020), la interacción no es el resultado del pensamiento (nuestro cerebro diciéndole a nuestras manos que hagan algo), sino una parte integral del pensamiento. Dicho con otras palabras, no solo pensamos para actuar, sino que actuamos para pensar.

A este tipo de interacciones Kirsh y Maglio (1994) las denominaron acciones epistémicas: acciones dirigidas a “descubrir información oculta o que resulta difícil de computar mentalmente”, en contraposición a las acciones pragmáticas, cuyo fin es lograr acercarnos a un objetivo. Los investigadores estudiaron el comportamiento de jugadores de Tetris, detectando que durante el juego rotaban continuamente las piezas. Lo que en principio podría parecer un número excesivo e innecesario de movimientos, se desvelaba como un medio por el que los jugadores economizaban esfuerzo cognitivo, ya que estos movimientos resultaban más rápidos y menos costosos que su ejecución mental.

La interacción, desde esta perspectiva, representa una vía hacia la comprensión, ya que como señalan Anderson y Fast en su libro, a través de las interacciones conectamos lo que tenemos en la cabeza con lo que hay en el mundo.

Es por esto que además aprendemos interactuando, porque solo a través de la acción llegamos a comprender realmente. Sobre la relación entre interacción y aprendizaje, Sergio Ortega escribe:

“Al cometer errores, los usuarios desarrollan experiencia y, paradójicamente, el error es un componente necesario del propio desempeño experto. Todos aprendemos rápido a utilizar las clásicas acciones de deshacer y rehacer, en consecuencia se refuerza la experimentación pero también la familiaridad con el producto que usamos, reduciendo así las probabilidades de error. En el ensayo y error encontramos una valiosa forma de aprendizaje y de acumulación de experiencia.”

La función del diseñador

Me parece importante comprender la naturaleza de la interacción en toda su complejidad porque nos habla del impacto que tienen los productos y herramientas que diseñamos en los usuarios y los no-usuarios, y por tanto en las organizaciones y la sociedad.

Nuestra función no consiste en hacer que los productos sean fáciles de usar. Esta puede ser una forma directa y sencilla de explicar nuestro trabajo a profanos en la materia, pero sería un error que nos termináramos creyendo que nuestro ámbito de actuación es tan limitado.

Participamos de la creación de productos y herramientas que transforman radicalmente las actividades a las que sirven, que expanden nuestras capacidades cognitivas, que nos permiten comprender, visualizar y aprender, o que modifican nuestras habilidades y conductas. Diseñar interacción no solo consiste en dar forma al producto, sino en cierto sentido también en dar forma a quien lo usa.

Bibliografía

Anderson, S.P.; Fast, K. (2020). Figure It Out: Getting from Information to Understanding. ISBN: 1-933820-96-9

Kirsh, D.; Maglio, P. (1994). On Distinguishing Epistemic from Pragmatic Action. Cognitive Science 18, 513-539.

Ortega, S. (2020). Todos cometemos errores. sortega.com

Fuente de la Imagen: Stories

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Ahora que tanta preocupación despierta el rumbo de nuestra profesión, no puedo evitar pensar que uno de los principales problemas que enfrentamos es que está siendo engullida por un utilitarismo creciente.

No parece haber otros motivos para compartir conocimiento que su directa rentabilización o su uso, más o menos velado, con fines promocionales.

No escribimos pensando en persuadir e inspirar, sino en dar respuesta a consultas de buscador.

No hay artículo que no nos prometa las 10 herramientas, los 5 principios o los 7 consejos con los que resolveremos todos nuestros problemas sin necesidad de pensar.

La apropiación de ideas ajenas de quien evita referenciar a alguien más que a sí mismo, no provoca el más mínimo rubor.

Parece que hemos olvidado que hacer comunidad no significa atesorar audiencia, o que popularidad y reputación no son conceptos intercambiables.

Estamos viviendo momentos complejos, de gran incertidumbre y una ingente cantidad de polución informativa. Seguramente ahora, más que nunca, es el momento de pararse a pensar, y de hacerlo en voz baja.

Las palabras (al igual que las imágenes visuales) funcionarían a modo de ‘asideros’ (handles) a través de los cuales podemos manejar significados, lo que implica que no podemos pensar conscientemente sobre ideas o conceptos que no tengamos vinculados a un ‘asidero’, del mismo modo que una palabra no asociada a significado alguno la percibimos carente de sentido.

Una de las conclusiones más interesantes es que el lenguaje no solo sería una herramienta de comunicación, sino también una herramienta para el pensamiento racional consciente. Formulamos y percibimos nuestros pensamientos por medio de palabras pronunciadas por nuestra voz interior. De hecho, según Jackendoff, es precisamente la linealidad del lenguaje hablado lo que explicaría que nuestro pensamiento racional sea secuencial, costoso y lento, en comparación a la eficiencia de nuestro pensamiento intuitivo e inconsciente.

Esta tesis arroja luz sobre el sentido que tienen expresiones como “¿en qué idioma piensas?” o “lo tengo en la punta de la lengua“; o la tan corriente dificultad que experimentamos cuando tenemos que definir el significado de términos que usamos habitualmente y cuyo significado estamos seguros de conocer.

Por otro lado, todas estas ideas encajan muy bien con nuestra forma de acceder al significado de los números, que como vimos requería dar forma manejable a las cantidades representadas.

Inteligencia delegada

En el recomendable ensayo filosófico “Nueva ilustración radical”, la profesora Marina Garcés habla, entre otros temas, de cómo la utopía solucionista apunta a un escenario en el que las personas delegamos en las máquinas la toma de decisiones, asumiendo nuestra incapacidad para resolver los problemas de un mundo cada vez más complejo, y renunciando así a la inteligencia y, con ello, a nuestra responsabilidad.

Felipe Romero, partiendo de la referencia a este mismo ensayo, describe cómo en los estudios de mercado que realizan detectan en el consumidor precisamente esa necesidad, deseo o incluso fantasía de inteligencia delegada; que el producto más allá de ayudarnos a resolver un problema, nos ofrezca la solución misma. No debería extrañarnos, ya antes habíamos delegado en la tecnología otras facultades intelectuales como la de memorizar, así que por qué no hacerlo también con la de pensar.

Si bien no deja de ser apasionante el debate sobre qué podrían (y deberían) llegar a hacer las máquinas, como diseñador aún más interesante me parece el impacto que estas inteligencias digitales y su diseño pueden llegar a tener en las personas.

En un informe publicado en 2016 por el Departamento de Transporte de los Estados Unidos, por ejemplo, se afirma que los avances en la automatización de las aeronaves, si bien han contribuido a mejorar de forma general la seguridad de los vuelos, hace que los pilotos pasen ahora mucho menos tiempo pilotando en modo manual, mermando su destreza (lo que paradójicamente puede estar entre las causas de algunos recientes accidentes aéreos).

Más allá de que podamos pensar que pilotar (o conducir un vehículo) son tareas que, por el bien de la propia humanidad, deberíamos dejar de hacer los humanos, lo que el ejemplo sugiere es que cuanto más delegamos una tarea ‘intelectual’ en la máquina, inevitablemente menor termina siendo nuestra propia habilidad para la misma.

Inteligencia cristalizada

Aunque hoy la Inteligencia Artificial esté más en boga que nunca, la realidad es que el comportamiento interactivo de la mayoría de los productos con los que interactuamos se rige por otro tipo de inteligencia, una que podríamos denominar inteligencia cristalizada (parafraseando el concepto de imaginación cristalizada de César Hidalgo). Esta inteligencia no es otra que la del propio diseñador (en el sentido amplio de la palabra), materializada en el comportamiento guionizado del producto: el conjunto planificado de estados de interfaz, condicionales, opciones y respuestas del sistema.

Tradicionalmente hemos asumido que un producto interactivo inteligentemente diseñado era aquel capaz de adaptarse al usuario y acompasar sus diferentes opciones y estados a las intenciones y objetivos de uso en cada momento de la interacción. De forma relativamente más reciente, se empieza a entender que un buen diseño no solo se adapta, sino que también incide y modifica conductas e intenciones, e incluso genera hábitos en el usuario, si bien esto se ha utilizado casi siempre con objetivos de persuasión comercial. Los diseñadores hemos aprovechado la capacidad de influir en el usuario para hacer que compre aun cuando no tenga intención, o que desarrolle relaciones adictivas con nuestros productos. Como bien resume la afirmación de Jeffrey Hammerbacher, “The best minds of my generation are thinking about how to make people click ads”.

Inteligencia diseñada

Además de manipular o influir en el comportamiento inmediato del usuario, los productos y herramientas que usamos, especialmente los de más frecuente uso, tienen la enorme capacidad de transformar a los usuarios, de mejorar o empeorar progresivamente su habilidad y destreza para la tarea o actividad en la que se enmarca el uso del producto.

¿No sería acaso esta cualidad de ilustrar o instruir mediante su uso, el siguiente nivel de la experiencia de usuario? Más allá del correcto funcionamiento, la usabilidad o el placer de uso.

Editores de texto que nos hagan mejores escribiendo, aplicaciones de correo que nos enseñen a gestionar mejor nuestro tiempo y comunicaciones, herramientas de diseño que nos faciliten aprender a reconocer las mejores opciones de composición o uso del color…

Evidentemente no dispongo de la receta para llegar a crear este tipo de herramientas, aunque sí creo que tiene al menos dos ingredientes a considerar. Por un lado, que la inteligencia del producto – las decisiones que tome por nosotros – esté orientada precisamente a hacernos tomar mejores decisiones, no a atrofiar nuestra habilidad por falta de práctica. Por otro lado se encontraría la limitación intencionada de la funcionalidad del producto, lo que Pierce y Paulos denominan “counterfunctionality”. Instruir al usuario a través de qué le permite el producto hacer, pero sobre todo a través de qué le impide o cómo limita su acción.

En próximos textos intentaré aterrizar estas ideas a través de algunos ejemplos.

No debería extrañarnos, por tanto, el hecho de que estemos dotados de un sentido numérico heredado, una capacidad innata de percibir y estimar diferencias aproximadas entre cantidades de objetos (Dehaene; 2016). Este sentido nos permite diferenciar, de forma instantánea y precisa, entre conjuntos formados por 1, 2 o 3 objetos. Conforme mayor sea el número de objetos por cada grupo, y menor la diferencia entre el número de objetos en uno y otro grupo, más difícilmente acertaremos al intentar identificar cuál de los conjuntos es más numeroso.

Figura 1. De un simple vistazo y sin contar, ¿cuál es el grupo con más elementos entre los dos de A? ¿Y entre los dos de B?

En relación al carácter innato de este sentido numérico, existen multitud de experimentos en los que se demuestra que los bebés no solo son capaces de percibir diferencias entre cantidades, sino incluso de realizar operaciones aritméticas sencillas. Un ejemplo clásico de esto último es el experimento realizado por Wynn (1992), en el que a bebés de tan solo 5 meses se les hace presenciar secuencias de eventos con un final posible (1+1=2) o uno imposible (1+1=1), tal y como se describe en la figura 2. Los resultados del experimento muestran que los bebés pasan más tiempo fijando su atención visual cuando el resultado acontecido es el imposible, por imprevisible.

Figura 2. Secuencia de eventos y los dos finales posibles utilizada en el trabajo de Wynn (1992)

Esta habilidad protonumérica no es exclusiva de los humanos, ya que también se ha demostrado que otras especies animales, como por ejemplo las ratas, cuentan con una capacidad similar. En los experimentos, para obtener la recompensa (comida) las hambrientas ratas tenían que accionar un determinado número de veces la palanca A, y solo entonces accionar la palanca B. En caso de fallar (accionar la palanca B sin haber accionado la A el número requerido de veces) las ratas sufrían una penalización. Por ensayo y error las ratas descubren el funcionamiento, y prueba tras prueba van aproximando el número correcto de veces que tienen que accionar la palanca A antes de accionar la B, demostrando así una capacidad de conteo aproximado.

Lo que sí es exclusivo del ser humano es nuestra capacidad para representar mentalmente conceptos o significados mediante símbolos arbitrarios. Fue este pensamiento simbólico sobre el que se pudo cimentar la invención de la escritura y de los números como tales.

Los números escritos

La necesidad de realizar registros contables precisos se acrecentó, como no podía ser de otra forma, con el inicio de la agricultura y la ganadería. Entre las herramientas rudimentarias utilizadas para registrar cantidades, los arqueólogos han descubierto desde la presencia de muescas en huesos, al uso de vasijas en las que se introducían tantas fichas como equivalían a la cantidad que se quería registrar.

Aunque sin duda, el mayor logro humano en este sentido fue la invención de la escritura (3300 a.C.), y con ella de los números escritos o numerales (cadenas de cifras utilizadas para denotar números).

Los primeros documentos escritos de los que se tiene constancia no versan sobre poesía o filosofía, sino que son aburridos registros contables, anotaciones de impuestos o de propiedades. El motivo no es únicamente que en sus orígenes la escritura no tuviera una capacidad expresiva equivalente a la del lenguaje hablado, es que probablemente no se inventó con esa finalidad. Como afirma Mateos Maroto (2019), son muchos los arqueólogos que defienden la hipótesis de que la escritura no habría nacido como una interpretación ideográfica de los objetos, sino que se desarrolló como consecuencia de las necesidades de contabilidad.

Figura 3. Sistema de notación numeración babilónica (1900 a.C.). Fuente: Wikipedia

Los diferentes tipos de notación numérica han evolucionado significativamente a lo largo de la historia, dando lugar a la notación más extendida actualmente: los números arábigos (ideados en la India, pero introducidos en Europa por los hispanoárabes). Entre sus cualidades se encuentran el tratarse de una notación posicional (la cantidad representada por cada dígito depende de su posición relativa en la cadena que forma el numeral) así como su uso del concepto de 0 (cero). Como tantas otras notaciones numéricas es de base 10, es decir, utiliza 10 símbolos (dígitos) diferentes. Como explica Everett (2018) el motivo de que tantas notaciones numéricas sean de base 10 se debe sencillamente a que tenemos diez dedos en las manos, la herramienta sobre la que desde los orígenes (y hasta la actualidad) nos hemos apoyado para contar.

Los números en la mente

Entendiendo los numerales como la forma fundamental de representación gráfica de los números, y conectando ahora con la temática principal de este blog, cabe preguntarnos cómo ejecutamos mentalmente la más fundamental de las operaciones de análisis cuantitativo: la comparación de dos números.

Podríamos pensar que damos sentido a los números que percibimos de la misma forma que lo hacemos con las palabras. En ambos casos se trata de conjuntos de símbolos lingüísticos o gráficos, arbitrarios, aprendidos y compartidos, que utilizamos para designar, delimitar o representar ideas o conceptos. Sin embargo, a la hora de decodificar estos símbolos numéricos, nuestra mente utiliza una serie de procesos distintivos para reconocer su significado.

Moyer y Landauer (1967) midieron el tiempo que las personas necesitan para determinar cuál de dos dígitos es mayor que el otro, descubriendo que tardamos más en realizar la operación conforme más similares sean las cantidades representadas. Es decir, nos cuesta menos esfuerzo identificar que 9 es mayor que 2, que identificar que 9 es mayor que 8. Esto demostraría que la información ‘9 es mayor que 8’ no la tenemos registrada en la memoria de la misma forma que tenemos registrado, por ejemplo, el resultado de multiplicar 7 por 7.

Este trabajo dio pie a la hipótesis de que las personas representamos los números a través de una ‘recta numérica mental’ . En forma de reflejo automático e inconsciente, nuestro cerebro traduce los símbolos que utilizamos para representar números a posiciones distribuidas en dicha recta.

Además, esta ‘recta numérica mental’ parece tener una organización o extensión espacial, ya que como demuestran diferentes experimentos realizados por Dehaene (2016) entre otros, las personas tienden a responder más rápido con la mano izquierda cuando se trata de números pequeños (0-4), y más rápido con la derecha al tratarse de números mayores (6-9).

Visualizar números

Más allá de su carácter espacial, podemos preguntarnos si esta recta numérica tiene además naturaleza visual. Aunque el trabajo de Castronovo y Seron (2007) parece contradecir esta idea, al probar que las personas ciegas hacen uso de la misma representación espacio-numérica mental, el trabajo posterior de Salillas et al. (2009) concluye que, si bien las representaciones numéricas son similares, las personas ciegas hacen uso de diferentes procesos subyacentes, demostrando diferente rendimiento en función de la tarea de estimación numérica ejecutada. Además, como concluyen Hevia, Vallar y Girelli (2008), existen numerosas evidencias de que las habilidades aritméticas y numéricas se sirven de recursos visuoespaciales, con objetivos tanto de procesamiento como de almacenamiento.

A raíz de estas explicaciones, podríamos concluir que nuestra mente, para dar sentido y poder operar sobre los números necesita visualizarlos, formar imágenes de las cantidades representadas que permitan su comparación, determinando su grado de proximidad o distancia. Esta visualización espontánea e inconsciente nos permitiría acceder al significado relativo de los números, a la forma visuoespacial de sus relaciones. Por ello, cuando diseñamos gráficamente información cuantitativa, no solo explotamos la enorme capacidad de nuestra percepción visual para identificar anomalías, patrones o similitudes en los datos a través de sus formas gráficas. Estamos quizá traduciendo esa información al lenguaje cuantitativo primario de nuestro cerebro.

Bibliografía

Castronovo, J. ; Seron, X. (2007). Semantic numerical representation in blind subjects: the role of vision in the spatial format of the mental number line. Q J Exp Psychol (Hove). 2007 Jan; 60(1):101-19.

Dehaene, S. (2016). El cerebro matemático: cómo nacen, viven y a veces mueren los números en nuestra mente. Siglo veintiuno editores.

Everett, C. (2018). Los números nos hicieron como somos. Editorial Crítica

Hevia, M.D. de.; Vallar, G.; Girelli, L. (2008). Visualizing numbers in the mind’s eye: The role of visuo-spatial processes in numerical abilities. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 32(8):1361-72.

Mateos Maroto, J. (2019). En el principio fue el número: la humanidad aprende a contar. 140p.

Moyer, R.S.; Landauer, T.K. (1967). Time required for Judgements of Numerical Inequality. Nature, vol. 215, pp. 1519–1520 (1967)

Salillas, E.; Graná, A.; El-Yagoubi, R.; Semenza, C. (2009). Numbers in the Blind’s ‘‘Eye’’. PLoS ONE 4(7): e6357.

Wynn, K. (1992). Addition and Subtraction by Human Infants. Nature 358 (6389): 749-50.

Microinteracciones

Una de las citas grabadas a fuego en el imaginario colectivo de los diseñadores es “The details are not the details. They make the design.”, de Charles Eames. En términos de diseño de interacción, los detalles serían las microinteracciones, que podemos definir como la unidad mínima de interacción destinada a resolver una funcionalidad específica.

Tal y como defiende Dan Saffer, estos pequeños detalles que llamamos microinteracciones son de gran importancia en la experiencia del usuario, marcando a menudo la diferencia entre un producto aceptable y uno que adoras. Un gran diseño es aquel en el que está meticulosamente cuidado cada detalle gráfico e interactivo.

Dicho esto, las microinteracciones conllevan un riesgo: hacernos creer que la suma de microinteracciones cuidadosamente definidas dará automáticamente como resultado un buen diseño de interacción.

Esta es una situación frecuente. Para los diseñadores los detalles representan a menudo un área demasiado confortable, un espacio de trabajo de mucha menor incertidumbre que puede terminar haciendo que desatendamos otro tipo de interacciones, seguramente de mayor importancia.

Macrointeracciones

El concepto de macrointeracción resulta más ambiguo que el de microinteracción, entre otras razones porque cuando se utiliza se suele hacer con muy diferentes sentidos.

Para los objetivos de este texto, las macrointeracciones pueden ser definidas como aquellas interacciones en las que el producto juega una función de mediación. Es decir, aquellas interacciones que no son con el producto, sino a través y por medio de él.

Un ejemplo sencillo. Podemos pensar en el diseño de una red social como Twitter en términos de microinteracciones; como cuál es el mecanismo, la lógica interna y el feedback asociados a la funcionalidad de marcar como favorito un tuit. O podemos pensarlo en términos de macrointeracciones; cómo el producto media, condiciona, posibilita o restringe la interacción social.

Diseñar macrointeracciones implica dejar de pensar la interacción en términos de relación aislada entre un usuario y un producto, o de tareas interactivas destinadas a resolver funcionalidades específicas. Implica pensar y definir cómo el producto va a encajar en la actividad socialmente compartida del usuario, cuál va ser su función y relación multidimensional en el ecosistema de productos, usuarios y no-usuarios. Como afirma Kruzeniski, tenemos que pensar en los espacios adyacentes al producto como un problema de diseño tan importante como el del propio producto.

La experiencia

Al margen del debate de si deberíamos seguir describiéndonos profesionalmente como diseñadores de experiencia de usuario, personalmente sigo encontrando el concepto de experiencia de usuario interesante y útil entendido como resultado deseado del trabajo de diseño. Ahora bien, lo encuentro especialmente útil asociado a su ‘memorabilidad’, es decir, definido como la huella que el uso del producto deja en el usuario. Una huella que influirá en la decisión del usuario de volver a utilizar el producto, pagar por su uso, recomendarlo a otros, o en su percepción de la marca.

En este sentido me parece interesante la teoría sobre la experiencia, la memoria y la felicidad que Daniel Kahneman explica, y que, con algunos malabarismos, podemos intentar aplicar al ámbito del diseño de interacción.

Según Kahneman tenemos dos ‘yoes’ claramente diferenciados, el ‘yo que experimenta’ y el ‘yo que recuerda’. El ‘yo que experimenta’ vive en el presente; disfruta, se emociona o frustra con cada momento experimentado. En cambio, el ‘yo que recuerda’ es el que tiene acceso a tu memoria, a tu pasado; y el que por tanto puede valorar cada experiencia vivida.

Como afirma Kahneman, el ‘yo que recuerda’ es un narrador de historias. Cuando interrogamos a nuestra memoria acerca de una experiencia del pasado, nos cuenta una historia, en gran parte reinterpretada, completada o inventada. Nuestro ‘yo que recuerda’ valorará esas experiencias vividas como un todo conectado, en función de si forman una buena o una mala historia. La inmensa mayoría de los momentos vividos por el ‘yo que experimenta’ se perderán y no terminarán formando parte de la historia. Lo importante serán los cambios, los momentos significativos y, por supuesto, el final de la historia.

Pensemos en estos dos ‘yoes’ en relación a las experiencias interactivas, aún a riesgo de estar estirando demasiado la cuerda. Lo interesante de esta distinción es que el ‘yo que recuerda’ hace algo más que formar y almacenar historias, es el yo que toma las decisiones. Diseñar pensando en términos de experiencia de usuario sería diseñar pensando en cómo el uso de un producto será recordado y por tanto valorado en las futuras decisiones del usuario.

¿Cuál es el papel de las micro y macrointeraciones en estas historias experimentadas? La verdad, sigo sin tenerlo del todo claro. Al final esto es una mala historia. A veces se escribe para comunicar, otras para recordar, y en otras ocasiones, como en este caso, simplemente para pensar.

Liberarlo es mi pequeño agradecimiento a todos los que durante este tiempo lo han comprado y a los que, por si fuera poco, además se han acercado en UX Spain y en otros momentos para decirme que el libro les gustó y resultó útil.

No toda representación gráfica de datos sirve para propósito alguno ni por tanto debe considerarse visualización. La película juegos de guerra debió dejar un permanente poso en el subconsciente de mi generación que, frente a los datos de un conflicto armado, nos lleva irremediablemente a su simplificación mediante formas gráficas animadas.

Otro error es creer que solo comprendemos mediante la razón, obviando el rol de nuestra inteligencia emocional. En ocasiones, la fotografía de un niño que no pudo concluir su huida hacia un lugar en el que jugar y crecer seguro, nos hace ver y comprender la magnitud de una tragedia de forma mucho más directa y precisa que miles de gráficas.

Comprender se suele equiparar a dar sentido. En mi opinión, en ocasiones, también es visualizar el sinsentido.

Comienzo el curso académico asumiendo con entusiasmo un nuevo reto, la dirección del Máster online de Diseño de Experiencia de Usuario de la Universidad Internacional de la Rioja.

Llevo muchos años impartiendo formación, tanto en modalidad presencial como a distancia, disfrutando con ambas formas y asumiendo que cada una tiene, inevitablemente, sus propias ventajas y desventajas.

Cuando mis padres me compraron mi primer ordenador de 8 bits, aprendí a programar con el manual de basic que venía con el ordenador. El libro es la forma más básica de formación a distancia. Si hubiera tenido que desplazarme a Stanford (o a Jaén) para que me enseñaran a programar, sencillamente no hubiera podido aprender.

Actualmente la formación a distancia es mucho más que leer y procesar documentos. Es también poner en práctica y recibir feedback. Es debatir y reflexionar. Es disponer de un itinerario guiado. Es poder consultar cualquier duda en cualquier momento. Es poder adaptar el aprendizaje a tus propios tiempos y necesidades.

En el caso concreto de la UNIR, además, existen clases por videoconferencia, a las que puedes asistir en directo y plantear tus dudas, o volver a visionar en cualquier otro momento.

En mi opinión el aprendizaje es, por encima de todo, una actitud individual, y la misión de cualquier curso, ya sea presencial o a distancia, es ofrecer herramientas que potencien, guíen y retroalimenten el proceso.

Un día me pidió que hiciera una moto. Intentaba que unas fichas parecieran ruedas, otra un manillar… pero todos mis intentos acababan en fracaso:

— «Eso no es una moto»

En un momento dado, ya cansado, cogí una simple ficha alargada, la puse sobre la alfombra en la que jugábamos y le dije: aquí tienes, una moto.

— «¡Eso sí es una moto!»

«Hice» otra para mí y pasamos el resto de la tarde jugando a carreras de motos.

Algunas obviedades conclusiones (poco originales por mi parte) al respecto:

El buen diseño es simple.

El buen diseño es evidente, también ante los ojos del cliente.

El buen diseño es su mejor argumentación.

No es posible alcanzar el mejor diseño posible ignorando las limitaciones: materiales, contextos…

El buen diseño lo es siempre en relación a su propósito (poder jugar a las carreras de motos).

El no terminar de estar convencido de las lecturas que recomendaba me ha llevado a elaborar mi propia propuesta, un trabajo de síntesis de principios y metodologías que he publicado en forma de e-book.

La tabla de contenidos (con algún ejemplo de capítulo enlazado):

I. Introducción

II. Conceptos fundamentales

Usabilidad
Accesibilidad
Arquitectura de Información
Diseño Centrado en el Usuario
Interacción
Estilos de interacción
Affordance
Modelos mentales
Necesidades y estrategias de búsqueda de información (PDF)
Relación Esfuerzo-Beneficio

III. Principios de diseño

Clasificación
Color
Eficiencia
Error humano
Estética
Fotografías
Gestalt
Iconos (PDF)
Inteligencia colectiva
Jerarquía visual
Legibilidad e inteligibilidad
Ley de Fitts
Mapeo natural
Ordenación
Relevancia
Taxonomías
Toma de decisiones
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Aprovecho para publicar aquí su traducción y, de paso, tener por fin un post cuyo título empieza por “Los 10…” (siguiendo los consejos de @tripix).

1. Debes tener una mentalidad abierta y estar dispuesto a cambiar tus creencias ante nuevas evidencias.
2. Esfuérzate en creer lo que es más probable que sea verdad, no lo que desearías que fuera verdad.
3. La investigación con usuarios es el método más fiable para comprender a los usuarios.
4. Todo usuario tiene el derecho de control sobre su interacción.
5. El cliente no es necesariamente una buena persona ni tiene por qué vivir una vida completa y significativa.
6. Sé consciente de las consecuencias de todas tus decisiones de diseño y asume tu responsabilidad sobre las mismas.
7. Trata a los usuarios como te gustaría que te trataran a ti y como esperan ser tratados. Piensa en su perspectiva.
8. Tenemos la responsabilidad de considerar a todo el mundo, incluidos a los usuarios de más edad.
9. No existe una única forma correcta de diseñar.
10. Deja la interfaz de usuario mejor que como te la encontraste.

Why? the bar they set for the overall quality is as high as their weakest skill. And you want the best of both for the end result.

Termina recomendando que al contratar estos perfiles mixtos la mejor opción es que ejerzan su actividad exclusivamente como diseñadores o como desarrolladores, pero no como ambos.

Ayer tuve además la suerte de asistir a la excelente charla que Sergio Álvarez Leiva impartió en UX Fighters, titulada “Design Culture is bullshit”, en la que, entre otros temas, defendió justo la visión opuesta. Sergio vislumbra un futuro (en el entorno digital) en el que los perfiles de diseñador y desarrollador terminarán fusionándose, argumentando las ventajas que el saber programar implica para diseñar, y viceversa.

En su mayor parte estoy de acuerdo con los argumentos que Javier y Sergio defienden, lo que me lleva inevitablemente a discrepar con ambos.

La mayor parte de mi actividad profesional la dedico tanto a diseñar como a programar (front y back). Por tanto, si tengo que buscar una etiqueta que describa qué hago profesionalmente probablemente una de las más aproximadas sea la de diseñador-desarrollador (designloper, devdesigner o como queramos llamarlo).

En mi opinión, el designloper tiene una especialidad diferente a la del diseñador o el desarrollador, una especialidad cada vez más demandada, pero que no viene a sustituir a las otras dos.

Obviamente si dedicas tu carrera profesional exclusivamente al diseño o al desarrollo es más probable que alcances un mayor grado de excelencia que dedicándote a ambas actividades. Llega un momento en el que tienes que elegir entre aprender más sobre tipografía o sobre optimizar código para el motor v8. Además, como señala Cañada, es probable que tu grado de habilidad en una faceta condicione tus resultados en la otra.

Pero este perfil mixto también implica sus propias ventajas. La más obvia es la autonomía y agilidad (tanto trabajando de forma individual como en equipo), lo que lo hace un perfil tan apetecible, por ejemplo, para startups. Además existen problemas de diseño y desarrollo que son más eficazmente afrontables desde perfiles mixtos. Se me ocurren: animaciones, transiciones y microinteracciones; visualizaciones con un importante componente algorítmico; responsive design…

Igualmente, existen multitud de contextos en los que resulta más eficaz contar con perfiles claramente diferenciados, por lo que no creo que vayan a dejar de ser necesarios especialistas en diseño o especialistas en desarrollo.

El objetivo del proyecto es, por un lado, ofrecer una visión global de la estructura de la ciencia y, por otro, permitir la exploración y el análisis en detalle.

En la visualización se mapean 19540 revistas científicas, donde la posición de cada revista refleja su similitud o disimilitud temática con respecto al resto. Es decir, cuanto más próximas entre sí están ubicadas dos revistas más similares son, y viceversa.

El cálculo del grado de similitud entre revistas se realiza sobre los datos de citación bibliográfica: cuanto mayor sea la frecuencia con la que dos revistas se citan entre sí o son co-citadas, mayor será su similitud.

Para traducir todas estas relaciones de similitud (aproximadamente 3,5 millones) en posiciones bidimensionales se ha empleado un algoritmo de tipo force-directed, utilizando el modelo de energía LinLog de Andreas Noack.

Además, sobre estas mismas relaciones de similitud, se ha aplicado un algoritmo de clustering con el objetivo de segmentar o diferenciar los principales grupos o clusters de revistas. El color de cada revista representa el cluster al que pertenece, pero además el contorno de cada cluster también se evidencia mediante los colores del fondo.

Las diferentes opciones permiten filtrar por el país de la revistas, el país de los autores que publican en las revistas, y el área o categoría temática al que pertenece cada revista. También es posible elegir el indicador cienciométrico a representar por el área de cada revista (nodo).

Para conocer más detalles sobre la metodología y el proyecto se puede consultar el artículo:

Hassan-Montero, Y.; Guerrero-Bote, V.; Moya-Anegón, F. (2014). Graphical interface of the SCImago Journal and Country rank: an interactive approach to accessing bibliometric information. El profesional de la información, may-june, v. 23, n. 3, pp. 272-278.

En el taller hago énfasis en diferentes ideas que considero fundamentales, y que comento a continuación.

La primera de las ideas es que el objetivo último de la visualización de datos no es hacer visibles los datos ante nuestros ojos, sino ante nuestro entendimiento.

Comprender cómo las personas percibimos visualmente es comprender la gramática gráfica, su sintaxis y semántica. El primer paso para que una información visual sea fácilmente entendible, es que su procesamiento visual sea ordenado e intuitivo. Se trata de jerarquizar información, de definir puntos de entrada; de coordinar y agrupar los elementos para guiar la atención del usuario; y de facilitar al usuario la interpretación de aquello a lo que está atendiendo en cada momento.

Como no podría ser de otro modo dedico una parte importante del taller a hablar sobre los datos, sobre cómo estructurarlos; identificar la tipología de cada variable, su longitud y semántica; qué operaciones de transformación suelen aplicarse… Su importancia radica en que es precisamente la naturaleza de los datos la que determinará de qué posibilidades de representación gráfica dispondremos, así como su diferente grado de efectividad.

Otro factor que condicionará la idoneidad de la solución gráfica serán las tareas de analítica visual que pretendemos que soporte: comparaciones simples, identificación de tendencias, relaciones de ranking, relaciones parte-todo, desviación, distribución, correlación…

Por último, la parte a la que más tiempo dedico en el taller es al proceso de elección de los atributos gráficos para codificar cada variable. Estas son decisiones de diseño que tomamos de forma intuitiva, en base a nuestro background y experiencia visual. El problema es que ese background muchas veces está contaminado por prácticas muy extendidas, pero muy poco efectivas. El objetivo de esta parte, y del taller mismo, es la de ir puliendo esas decisiones, la de replantearnos determinadas opciones como, por ejemplo, la de elegir atributos gráficos bidimensionales cuando es posible, y mucho más recomendable, optar por atributos gráficos unidimensionales.

Fotografía de @MordodeMaru

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