Herramientas para visualizaciones de datos

Como les contamos en el resumen de la segunda reunión de coordinación de Desarrollando América Latina, este año entregaremos una mención a las visualizaciones de datos. Esta es una forma de que más personas puedan acercarse a los datos abiertos y apropiar su uso y creemos que es importante para que el evento sea tan interdisciplinario y rico como sea posible.

Para eso les queríamos dejar una pequeña guía con herramientas para aquellos grupos o personas que se embarquen en este camino. De hecho, una buena idea sería empezar por mirar una guía mucho más completa que esta que es el Data Journalism Handbook.

Yendo a lo más concreto, les dejamos una lista de herramientas que pueden investigar y usar para el tratamiento y visualización de datos:

Por último, tanto para inspiración como para información, dejamos algunos ejemplos y guías de uso. ¡Mucha suerte!

http://www.guardian.co.uk/news/datablog/2011/mar/31/deprivation-map-indices-multiple
http://www.poynter.org/how-tos/digital-strategies/126628/how-to-make-a-heatmap-in-google-fusion-tables/
http://www.guardian.co.uk/news/datablog/2012/mar/28/data-visualisation-tools-free

Criterios de evaluación DAL Uruguay

En este artículo contamos lo que tomaremos en cuenta para evaluar los proyectos que se presenten en la etapa uruguaya del DAL. A nivel regional aquí hay un enlace a buenos ejemplos para algunos criterios generales para la evaluación.

En Uruguay la evaluación se va a guiar por los siguientes criterios -en general alineados con los regionales- pero «a la Uruguaya».

  1. Relevancia: ¿Qué tan relevante es el problema que se busca resolver? Asumiendo que trabajamos sobre un problema social determinado, este criterio busca establecer la importancia en el contexto de nuestro país, incluyendo la posible cantidad de personas a la que puede ayudar.
  2. Replicabilidad-Escalabilidad: ¿Puede ser  la iniciativa fácilmente adaptable a otros países o lugares?
  3. Eficacia: ¿La iniciativa resuelve el problema planteado de la forma más eficaz posible? En resumen, hace lo que debe hacer y lo hace bien.
  4. Innovación: Innovar es combinar conocimiento para una crear una solución que anteriormente no existía o que mejora sustancialmente aquellas que existían anteriormente. Si la idea no ha sido probada anteriormente, estamos frente a una idea original, lo cual supone el máximo en la escala de puntaje.
  5. Elegancia: El término elegancia lo usamos en dos sentidos. El primero en referencai a que el código sea «elegante» (no somos puristas y sabemos de las limitaciones de tiempo, solo indicamos que preferimos algo sencillo, facill de leer y lo más limpio posible). En un segundo sentido lo usamos cuando vemos buen diseño asociado al sitio que lo hace visualmente atractivo. En resumen, también nos gusta que sea lindo.
  6. Usabilidad: Siguiendo la definición sencilla, nos interesa saber qué tan fácil de usar podría llegar a ser por el público objetivo de la aplicación. Sabemos que un prototipo puede no llegar a ser inmediatamente usable, pero sí nos interesa el potencial que tenga.
  7. Datos Abiertos: La idea es que las aplicaciones se nutran de las bases de datos públicas abiertas que existen para trabajar con ellas. Si algunos equipos requirieran abrir más datos y ponerlos a disposición de todos (por ejemplo vía CKAN) para desarrollar su aplicación, esto también será valorado. El uso de los datos abiertos nos ayuda a promover la idea de construcción de valor.
  8. Sostenbilidad a nivel local: Si bien una idea puede ser buena, replicable, usable, elegante e innovadora, la pregunta es si es factible que con el debido apoyo pueda mantenerse en el tiempo más alla del hackhatón en Uruguay.

Las categorías están consideradas igualmente importantes y los jurados las evaluarán del 1 al 10 en cada una de ellas. Los equipos presentarán a los jueces sus ideas en una presentación de un máximo de  7 minutos. Los jueces podrán realizar todas las preguntas que consideren pertinentes. Posteriormente los jueces deliberarán y comentarán cada uno de los proyectos eligiendo los ganadores del concurso.

Visualización de datos

Con el espíritu de fomentar la participación de más personas de todos los ámbitos y potenciar el desarrollo del uso de datos abiertos en otras disciplinas como el periodismo de datos, incorporaremos en Uruguay una mención a la visualización de datos.

Esto abarca desde infografías (estáticas, digamos), pasando por el procesamiento de datos con herramientas de visualización (les prometemos un nuevo artículo con más detalles e ideas sobre esto pronto) y llegando hasta pequeñas herramientas o aplicaciones de visualización.

De esta forma, queremos abrir la cancha y bajar la barrera de entrada a Desarrollando América Latina, para que todos podamos apropiarnos de los datos.