Neste artigo, continuo abordando Visualização de Dados voltado para User Interface, que comecei aqui. Agora, vou falar sobre o tema de uma maneira mais simplificada e interessante.

É muito comum algumas pessoas ficarem perdidas nesse assunto e, ainda por cima, não conseguirem avançar no tema sem pensar nos gráficos tradicionais, pizza e bastões.

Quero lembrar que os gráficos de pizza e bastões são úteis, mas eles são métodos quantitativos, ao passo que quando você precisa analisar dados mais complexos em uma escala maior, tais gráficos não suprem a nossa necessidade.

O entendimento desse tema é tão interessante que vai fazer com que você tenha uma visão diferente para absorver a informação de hoje. Isso porque estamos acostumados a buscar as informações também pelos meios tradicionais, e pesquisar se torna algo absurdamente cansativo, mas existem métodos mais práticos para se fazer isso, e um deles é a Visualização de Dados, que está presente em diversos formatos, não só nos é trazida através de softwares desenvolvidos para isso. Um exemplo típico está em uma área urbana por onde passamos, se vemos muitas mansões e poucas casas simples, supomos claramente que ali vivem pessoas ricas, não é simples? Claro, mas será que fazemos isso de maneira consciente ou inconsciente? Certamente fazemos isso de maneira inconsciente, seria muito mais interessante se racionalizássemos a esse respeito; dessa forma, conseguimos absorver a informação de vários outros meios, e com isso repassar as ideias para as nossas interfaces.

Sei que seu olho já está sendo chamado para a imagem abaixo, mas vamos fazer um exercício simples: se eu te perguntasse que preciso saber quais são as áreas mais urbanas e populosas do mundo, de maneira rápida, como e de que forma você pesquisaria? Vamos, seja sincero com você mesmo, certamente você começaria a fazer pesquisas na Internet para ver se alguém já não se encarregou desses dados – e não só isso, iria até a Wikipedia e procuraria nos diversos meios de comunicação existentes… A pergunta é: quanto tempo você levaria até ter tais informações?

Agora, respire e veja o poder da Visualização de Dados.

Simples, não? Eu apenas pesquisei por uma imagem de satélite do mundo que fosse noturna, e com isso eu teria as áreas mais claras sendo as mais populosas. A diferença está em como você pensa e como alguém que enxerga dados pensa; se você não for capaz de mudar a maneira como lida e enxerga a informação, não será capaz de criar soluções inteligentes para a Visualização de Dados.

Dessa forma, você consegue claramente dizer quais regiões no mundo são mais populosas e urbanas, no mais, tal informação não foi gerada por um software, tais dados estavam ali, disponíveis para todos e gratuitamente.

Você saberia dizer rapidamente qual área dos EUA é mais urbana e populosa? Lado Leste? Oeste? Sul? Norte? Vamos ver:

Bom, com isso acho que podemos concluir que a área Leste dos EUA é a mais populosa. Percebe que se trata da forma como você busca a informação?

Espero que com este artigo simples e objetivo eu possa ter aberto uma porta interessante na forma como você antes visualizava as interfaces para como poderá enxergar agora a informação.

E para continuar nossa sequência de softwares e aplicações que atuam no mercado de Visualização de Dados, segue:

Fidg’t é um aplicativo desktop que usa tags do Flickr e do Last.fm para que você visualize a rede e suas atividades através de marcações.

Last.Forward é uma ferramenta open source para visualizar qualquer rede social de usuário da Last.fm, incluindo as relações entre os outros usuários.

Stack é um visualizador de dados para o Digg, ele trabalha de forma dinâmica e em tempo real.

Swarm é outro visualizador para o Digg, mais pobre, mas ele tem uma versão ScreenSaver.

Research Chronology mostra as relações entre os caminhos de um aluno de pesquisa utilizando os seus favoritos do Del.ici.ous ao longo de um semestre. É um projeto bem interessante e inclui marcadores para mais de 270 websites.