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La visualización de datos como recurso social: posibilidades educativas y de activismo | The visualization of data as a social resource: educational and activism possibilities | Razón y Palabra
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La visualización de datos como recurso social: posibilidades educativas y de activismo | The visualization of data as a social resource: educational and activism possibilities

Resumen

La visualización de datos es una materia interdisciplinar de investigación que viene constituyendo nuevas prácticas de creación en el arte, los medios de comunicación y otras facetas. Posee, además, múltiples aplicaciones, desde un punto de vista de aprovechamiento social. En primer lugar, se aborda el ámbito educativo con el análisis de las necesidades crecientes en competencias a través de estas nuevas técnicas; se define el término minería de datos educativos y se identifican ejemplos de empleo de los datos y su visualización en entornos educativos, un campo de estudio que se encuentra en expansión. En segundo lugar, se enmarca esta técnica como protagonista dentro de un movimiento global por la liberación de los datos de procedencia pública con un objetivo social transformador. Se analizan algunos ejemplos en esta dirección.

Data visualization is an interdisciplinary issue that is building new practices in art, mass media and others. Moreover it has multiple applications from a social point of view. Firstly, the educational sector is addressed in the analysis of the increasing skill needs through these new techniques; the term data mining education is defined; it´s given some examples of use of the data and educational settings are identified, a field study that is expanding. On the second hand, this technique is framed as protagonist in a global movement for the release of public data with a changing social aim. Some examples are discussed in the text.

Palabras clave

Visualización de datos, educación mediática, minería de datos, activismo social, economía del dato, periodismo de datos

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Biografía del autor/a

Ana Sedeño-Valdellós

Doctora en Comunicación Audiovisual y Profesora en el Departamento de Comunicación Audiovisual y Publicidad de la Universidad de Málaga (España).


Citas

  1. AÌlvarez, S., Gertrudix, M. (2011). Contenidos digitales abiertos y participacioÌn en la Sociedad Digital. Enl@ce. Revista Venezolana de InformacioÌn, TecnologiÌa y Conocimiento, 8 (2), 79-93.
  2. AÌlvarez GarciÌa, S., GeÌrtrudix Barrio, M. y Rajas FernaÌndez, M. (2014). La construccioÌn colaborativa de bancos de datos abiertos como instrumento de empoderamiento ciudadano. Revista Latina de ComunicacioÌn Social, 69, 661-683. Recuperado el 13 de abril de 2015. Disponible en http://www.revistalatinacs.org/069/paper/1029_UR/32es.html
  3. Anagostaki, E. (2013). Visual for thought: why visualization should be used more in the classroom. Master of Media. University of Amsterdam Recuperado el 24 de marzo de 2015. Disponible en http://mastersofmedia.hum.uva.nl/2013/03/20/visual-for-thought-why-data-visualization-should-be-used-more-in-the-classroom/
  4. Anton Bravo, A. (2013). El periodismo de datos y la web semántica, CIC, vol. 18, 99-116.
  5. Borger, M.; Hoof, A.; Costera, I.; Sanders, J. (2013). Constructing participatory journalism as a scholarly object. Digital Journalism, 1(1), 17-134.
  6. Borge-Holthoefer, J. et alt. (2011). Structural and dynamical patterns on online social Networks: The spanish may 15th movement as a case study. Plos One, 6(8). Recuperado el 12 de diciembre de 2014. Disponible en www.plosone.org/.../info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0023883
  7. Bradshaw, P. (2011). La pirámide invertida del periodismo de datos. Blog Tejiendo redes. Recuperada el 23 de noviembre de 2014 Disponible en http://tejiendo-redes.com/2011/07/07/la-piramide-invertida-del-periodismo-de-datos/
  8. Cairo, A. (2011). El arte funcional: Infografía y visualización de información. Madrid: Alamut.
  9. Davies, A.; Fidler, D. y Gorbis, M. (2011). Future Work Skills 2010. Palo Alto, California: Institute for the Future for the University of Phoenix Research Institute. Recuperado el 28 de enero. Disponible en http://www.iftf.org/uploads/media/SR-1382A_UPRI_future_work_skills_sm.pdf
  10. De Vicente, J.L. et alt. (2012). Sectores de la nueva economía 20+20. La economía del dato. Madrid: EOI.
  11. Flores, J.M. (2009). Nuevos modelos de comunicación, perfiles y tendencias en las redes sociales. Comunicar, 33, 73-81.
  12. Manovich, L. (2010). What is visualization?. Poetess Archive Journal, 2.1.
  13. Manovich, L. (2008). La visualización de datos como nueva abstracción y antisublime. Estudios visuales, 5 (24/7), 126-136.
  14. Manovich, L. (2013). Visualizyng Vertov. Disponible en http/lab.softwarestudies.com/2013/01/visualizing-vertov-new-article-by-lev.html
  15. McKinsey Global Institute (2013): Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity. Recuperado el 5 de abril de 2015. Disponible en http://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/dotcom/Insights%20and%20pubs/MGI/Research/Technology%20and%20Innovation/Big%20Data/MGI_big_data_full_report.ashx
  16. Naps, T.L.; Cooper, S., Koldehofe, B. y Les, C. (2003). Evaluating the educational impact of visualization. iTiCSE-WGR 03 Working group reports from ITiCSE on Innovation and technology in computer science education. Nueva York: ACM.
  17. Porto, D. y Flores, J. (2012). Periodismo transmedia. Madrid: Fragua.
  18. Rheingold, H. (2004). Multitudes inteligentes: la próxima revolución social. Barcelona: Gedisa.
  19. Romero, C. & Ventura, S. (2013). “Data mining in education”. WIREsData Mining and Knowledge Discovery, 3(1), pp. 12-27. Recuperado el 3 de marzo de 2015.
  20. Ruddle, R., Brodlie, K., and Dimitrova, V. (2002). Communication, visualisation and interaction. Leeds: University of Leeds, School of Computing. Handbook of the course.
  21. Woods, D. (2011, 30 de noviembre). Tableau Software’s Pat Hanrahan on What is a Data Scientist. Forbes, Disponible en www.forbes.com/sites/danwoods/2011/11/30/tableau-softwares-pat-hanrahan-on-what-is-a-data-scientist/