Universidad de Granada
Departamento de Biblioteconomía y Documentación
Máster en información científica: tratamiento, acceso y evaluación


syllabus

Interfaces gráficos para la visualización de información


Los contenidos presentados aquí son de carácter informativo y tienen cómo objetivo dar una visión general a los alumnos que deben seleccionar los cursos a realizar.

El curso se dicta de forma semipresencial. Habrá una clase presencial de presentación el día lunes 11 de noviembre de 2013 por la tarde. El resto del curso se desarrollará en la plataforma de elearning del Centro de Enseñanzas Virtuales de la Universidad de Granada (http://cevug.ugr.es/).


Los contenidos de este curso fueron reformulados con el fin de que pueda ser llevado a cabo tanto por alumnos con perfil en Información y Documentación como con perfil en Comunicación (Periodismo, CAV y Publicidad). Alumnos que provengan de otras ramas de conocimiento también son bienvenidos. En caso de duda, ponerse en contacto con el profesor a cargo.


Profesor: Víctor Herrero-Solana
Email: victorhs@ugr.es
Twitter: @vitikoherrero
Home: www.ugr.es/~victorhs
GSC: scholar.google.com/citations?user=OKIleUEAAAAJ



Contenidos

1 - Introducción

En este apartado se ofrece una introducción a la problemática de la visualización de la información. Se llevará a cabo durante la clase presencial al comienzo del curso.

2 - Visualizar Estadísticas

En este apartado veremos la capacidad de los gráficos estadísticos para sintetizar fenómenos complejos. Para ello veremos Gapminder, un portal que permite análizar tendencias en base a representaciones bidimensionales desarrollado por Hans Rosling y actualmente propiedad de Google.

3 - Data Vis Journalism

En este apartado veremos el interés creciente que tiene la visualización de la información en el ámbito de la Comunicación. Desde la infografía más figurativa hasta la representación más esquemática, estas herramientas constituyen una nueva forma de narración periodística que está tomando los más diversos nombres en inglés (data journalism, data vis journalism, data-driven journalism, etc.). El objetivo de este punto consiste en introducir al alumno en este campo.

4 - Mapas de la Ciencia

En este apartado se presentan una serie de técnicas de diversa procedencia (estadística, informática, etc.) que permiten la creación de mapas de la ciencia. Entre estas técnicas encontramos: Escalamiento Multidimensional (MDS), Análisis de Componentes Principales (PCA), Clustering, Redes neuronales, Análisis estructural y de redes, etc. Se incluyen varios ejemplos pubicados por el grupo de investigación SCImago.

5 - Práctica: Many Eyes

En este quinto y último apartado se realiza la práctica final del curso. Para ellos el alumno dispone de una serie de screencast con la indicaciones detallas de como debe desarrollar su propio trabajo. Se usarán las herramientas de trabajo colaborativo que nos brinda el portal Many Eyes.