Durante mucho tiempo, hacer ciencia significaba tener grandes conocimientos sobre los mecanismos de la naturaleza. A medida que se desarrollaba, la necesidad de registrar ocurrencias y patrones impulsó nuevos análisis y complejos algoritmos. Sin embargo, también hizo que la ciencia fuera sólo para unos pocos.

Paralelamente, el mundo giraba en otra dirección. Mientras Internet sumergía al mundo en una interminable red actualizada, la ciencia construía su club secreto de especialistas.

Hace sólo un par de años que los científicos sintieron la necesidad de exponer sus descubrimientos para llegar al gran público.

El problema era que la brecha era tan grande que sólo los científicos se interesaban por la ciencia.
Y lo que es peor, sólo los científicos entendían el lenguaje científico. Para el gran público, "datos" era una palabra sin sentido. Era inexplicable, vacía y, por supuesto, aburrida.

 

visualización de datos

 

El reto era grande: ¿cómo hacer que la gente se interesara por la ciencia?
Y la respuesta era clara: la gente tiene que entender el lenguaje científico.

El lenguaje científico del que hablamos también se conoce como visualización de datos.

Visualizar datos es hacer que la información sea visual. Significa presentar tu trabajo de forma que otras personas puedan entenderlo y establecer conexiones. Con eso en mente, el siguiente paso era averiguar cómo hacer una visualización de datos con éxito.

 

visualización de datos

 

Realizar una visualización de datos con éxito consiste en presentar información relevante de forma lógica y atractiva. Es importante darse cuenta de que para una persona que siempre ha hablado el lenguaje científico, la visualización de datos puede no resultar fácil.

Para ello, ciencia y diseño forman una pareja perfecta.

Mientras que la ciencia aporta información y un objetivo, el diseño proporciona una forma visual y una historia. Combinados, proporcionan visualización de datos como debe ser.

Muchas personas mezclan la idea de visualización de datos con la de añadir cualquier asunto visual. Puedes solucionar este problema preguntándote: ¿cuál es la mejor manera de presentar mis conclusiones? ¿Se explicarían mejor con una ilustración o con un texto? ¿Y con una infografía? ¿O un gráfico?

Decidir cómo comunicar tu trabajo es un paso importante en la visualización de datos.
Una vez que lo tengas hecho, ¿qué te parece ¿dando el segundo paso?

visualización de datos

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