• Las búsquedas más populares que se están realizando en google, en tiempo real, dentro del Google Hot trends.
• Algunas veces, menos es simplemente menos, por Stephen Few.
• Usar explicaciones visuales para el aprendizaje, contiene ideas interesantes, recogidas también en el blog visual explanation library, como parte de un proyecto de investigación de un alumno de diseño/bellas artes en Oslo.
• Para ir más a fondo, puedes leer también Interactive data visualization for the web, por Scott Murray.
• Y si lo que te gusta es también recopilar y analizar los datos (en concreto de Twitter), aquí tienes Twitter Data Analytics, un libro que describe todas las partes del proceso, con código fuente de ejemplos e información para ponerte manos a la obra.
• Aplicar el uso de Composer para Magento.
• ¿Qué tal si aplicamos Términos y condiciones de uso de nuestros datos?

Hace tiempo que no tocaba temas relacionados con la lingüística, y he aquí una pequeña joya para degustar, un documental, libro, estudio o una combinación de los anteriores, sobre el poder de manipulación del lenguaje en base a la creación de nuevos términos que sirven para lanzar nuevas ideas, conceptos o productos a vender: Unspeak.

El documental está (por ahora) formado por seis episodios:

• Introducción
• La crisis financiera.
• Desastres naturales.
• Social Media
• El uso de la retórica y la repetición en las campañas presidenciales de estados unidos.
• Las "nuevas enfermedades" (y sus nuevos medicamentos).

• Puedes ver el contexto en el que se mencionan estas palabras en Twitter (la disfunción eréctil, por ejemplo) y ver los términos relacionados. Esa visualización permite diferenciar el uso de los términos en base al sentimiento (positivo/negativo/neutro), el género y la edad.
• También puedes encontrar un diccionario de nuevos términos.
• Y más cosas...

Lecturas, ejemplos, tutoriales y proyectos interesantes, por si te pueden dar ideas.

• Visualizar 3000 millones de tweets, con MapBox.
• Una lista interesante de tutoriales sobre Gephi.
• ruse.js, una biblioteca javascript para visualizaciones de datos utilizando WebGL para gráficos 2D.
• Luces y sombras en algunos ejemplos de visualización, y la necesidad de crear un lenguaje visual, en el blog Source de Open News.
• Los cinco pasos para narrar historias con los datos, según UX Magazine.

La teoría de las ventanas rotas fue propuesta a principios de los 80 como un buen indicador del nivel de violencia de un barrio. Explicado en pocas palabras: la cantidad de ventanas rotas o de otros signos de dejadez promovía el crimen. Esta teoría tuvo una gran aceptación, pero actualmente ha sido sometida a críticas considerables, entre otras razones porque es complejo cuantificar algo tan subjetivo como el desorden visible.

Esta situación es habitual en muchos procesos de análisis científicos: falta un eslabón que permita aplicar un método objetivo (cuantificar el desorden visual) para llegar a la afirmación anterior (hay más o menos desorden visual). Para conseguir superar esa subjetividad, unos investigadores del MIT han publicado un paper para cuantificar esos elementos subjetivos.

Google Street View

Con ese proceso de selección los investigadores pudieron establecer valoraciones generales de las áreas seleccionadas para el estudio, cuyos resultados concretos para el área de Nueva York se pueden ver en la imagen lateral.

¿Se puede afirmar que la teoría de las ventanas rotas funciona?

Por ejemplo, los coches aparcados en esa calle denotan parcialmente el status de quienes viven ahí: una persona que identifique modelos de gamas más altas o más bajas que en su barrio tenderá a acentuar su valoración hacia el extremo.

¿Está todo perdido?

El valor de obtener un modelo así es el de tener una herramienta que permita establecer políticas económicas en áreas especialmente deprimidas para invertir en mejoras (sería deseable que no sólo para maquillar el entorno). También  podrían servir como herramienta de detección precoz de la degradación del entorno.

Así lo enfocaba Rolf Dobelli en The guardian con el artículo News is bad for you. Sus argumentos (y siempre bajo su opinión) son:

• No centran su atención en el foco de la noticia (news misleads): Al buscar la dramatización de la noticia, pueden perder el foco de interés
• Son irrelevantes: Pocas o ninguna noticia ayudan a sus lectores a tomar mejores decisiones.
• No tienen capacidad para explicar el trasfondo: Los elementos profundos que generan el cambio están fuera del radar informativo, mientras las noticias sólo son burbujas que emergen de ese trasfondo. Seguir las burbujas no ayuda a entender el trasfondo.
• Son tóxicas para tu cuerpo: Al centrarse en la dramatización, disparan nuestro sistema límbico y aumentan nuestro estrés. La lista de las consecuencias que indica el autor no es apta para hipocondríacos.
• Aumentan los errores cognitivos: Por todo lo anterior, las noticias aumentan el sesgo informacional (dar más fundamentos a la opinión propia para que se mantenga intacta).
• Inhiben el pensamiento crítico: Las noticias tratan de captar tu atención, y por ello distraen de otras tareas que ocupaban tu memoria a corto plazo. En realidad, las noticias están diseñadas para ese objetivo.
• Funcionan como una droga: Por la naturaleza plástica de nuestro cerebro, si tenemos el hábito de leer cosas rápidas y superficiales, frente a lecturas más profundas, cambia nuestra estructura neuronal.
• Malgastan el tiempo: Porque la información no es un un recurso escaso, pero sí lo es la atención.
• Nos hace pasivos: Las noticias que se muestran son por lo general demasiado grandes para que aparentemente podamos
• News kills creativity: Las noticias son por lo general buenas fuentes de información para soluciones antiguas, pero si estás buscando nuevas soluciones, probablemente no las encontrarás ahí.

Eso no me parece que sea todo responsabilidad de los generadores de noticias. No al menos por completo. Es una cuestión de moderación. Estamos saturados de información y cualquier lectura nos obliga a desbrozar conscientemente para mantener abierto el camino de la relevancia. Por su naturaleza (rápida, agresiva, fácil lectura, y en parte superficiales), las noticias son especialmente complejas, pero no me parecen las culpables de todo.

Después de esa lectura, siempre nos queda volver a mirar hacia adentro y quizá también buscar soluciones que nos mantengan a dieta.

Buen provecho.

• Un mapa mental sobre criterios de selección: http://columnsandcoffee.com/quel-graphique-choisir/ y http://annkemery.tumblr.com/image/57624499100
• La recopilación de gráficos que es posible hacer con Protovis (y con D3, aunque debas reprogramarlo) http://hci.stanford.edu/jheer/files/zoo/
• Una taxonomía interesante sobre combinaciones de preguntas factuales y gráficos: http://www.vizualism.com/images/stories/2013_Infographics_5W_v1.png
• Una pequeña reflexión sobre el gráfico perfecto (o de cómo acercarnos a él) en Eager eyes.
• En una dirección muy distinta los tres elementos de la visualización de datos exitosa.
• Un objetivo: desnuda los datos, cuanto más, mejor: en Darkhorse Analytics.
• Y para saber qué hacer, también vale la pena aprender de los errores en WTF Viz.
• Una lista bastante amplia de gráficos en Statsoft.
• Por supuesto, la tabla periódica de las visualizaciones, o un esquema (aún en vías de desarrollo) para explicar las funciones de la visualización.

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Además todo es mejorable, por lo que la remodelación (y mejora) de un gráfico ya existente puede ser una buena base de experimentación. Es lo que hicieron en el blog de SAS:  http://blogs.sas.com/content/iml/2013/08/21/comparing-two-groups-graphically/
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Pero si la introducción anterior no te basta, Dan Roam (the back of the napkin) comparte una buena presentación, en la que no sólo enseña (diapositiva 43) una relación entre las preguntas factuales (qué, quién, cómo,...) y los gráficos, sino también su propio proceso de dedución para realizar gráficos: http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam.
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Lecturas dispersas y algo retrasadas respecto a su fecha de publicación. Pero no revenidas ;-). Un aperitivo de domingo.

• Para quien se preocupa por las velocidades de carga de los contenidos en dispositivos móviles, en A list Apart publicaron el artículo Breaking the 1000ms Time to Glass Mobile Barrier.
• Cuando hables de salarios utiliza la mediana, no la media.
• ¿Bloquear el móvil con un código que es el resultado de un problema matemático motivará lo suficiente al alumno?
• Un resumen de cómo está el mundo (en cuanto a TIC), según los datos del Banco Mundial, en su Little Data Book on ICT 2013. La página incluye también enlaces a ediciones anteriores.
• Listado de sitios y servicios para acceder a datos, en VisualizingData.
• Otro listado de herramientas para obtener información de keywords SEO, en Blog de Moz.