Data

30 jul, 2014

Visualização de dados – Uma abordagem sobre UI – Parte 02

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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.

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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:

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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.

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

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

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

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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.

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