La explicación a través de la visualización de redes.
Resumen Las evaluaciones de causa y efecto, configuraciones y dinámicas están en el corazón de nuestro pensamiento y nuestras explicaciones (Tufte 1997: 9). Aunque se han desarrollado muchos métodos para dichas evaluaciones, que son utilizados en nuestra práctica científica diaria, es frecuente qu...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | ES PT |
| Publicado: |
Universitat Autònoma de Barcelona
2005
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/0ebf6c994a244a76b51eeccd4859df6d |
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| Sumario: | Resumen
Las evaluaciones de causa y efecto, configuraciones y dinámicas están en el corazón de nuestro pensamiento y nuestras explicaciones (Tufte 1997: 9). Aunque se han desarrollado muchos métodos para dichas evaluaciones, que son utilizados en nuestra práctica científica diaria, es frecuente que la visualización no sea considerada uno de ellos. En este artículo, defendemos en primer lugar que ésto se debe a la práctica habitual de visualizar los datos en lugar de la información contenida en los mismos. En segundo lugar, repasamos una serie de principios para la visualización efectiva. Tercero, valoramos algunos ejemplos específicos de la visualización de redes basada en estos principios. Cuarto, demostramos que la visualización de información aplicada a redes no sólo es un posible método para el análisis de configuraciones, dinámicas y causas, sino que, además, tiene un valor añadido en comparación con otros métodos. Finalmente, concluimos con algunas implicaciones para la visualización de redes sociales.
Abstract
Assessments of configurations, dynamics, and cause and effect are at the heart of our thinking and explanation. Although numerous methods for such assessments have been developed and are being used in our daily scientific practice, visualization is frequently not considered one of them. In this paper we will first argue that this is due to the common practice of visualizing data rather than the information contained in it; secondly, we address a number of principles for effective visualization; thirdly, we assess specific examples for the visualization of networks on these principles; fourthly, we demonstrate that information visualization applied to networks is not only a possible method to analyze configurations, dynamics, and cause but, moreover, that it has an added value compared to other methods. We conclude with implications for the visualization of social networks.
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