En un mundo donde la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, la combinación de sabiduría antigua, innovación tecnológica y pensamiento visual emerge como una poderosa tríada para navegar la complejidad. Durante esta última semana, os he ido compartiendo cada uno de estos elementos por separado. En el post de hoy, os quiero compartir cómo se entrelazan para crear un marco de trabajo integral para enfrentarnos a un futuro cada vez más acelerado.
Triada del pensamiento visual moderno
⚖️ El fundamento Estoico
En este caso os compartí el círculo de control de Epicteto en el contexto de la IA. Esta filosofía milenaria nos ofrece un marco mental invaluable para abordar la revolución tecnológica actual. El estoicismo nos enseña a distinguir entre lo que podemos controlar (nuestro aprendizaje, nuestras respuestas, nuestro uso de la tecnología) y lo que está fuera de nuestro control (el ritmo de avance tecnológico, las decisiones corporativas, las regulaciones).
La verdadera innovación surge cuando aplicamos este principio estoico a nuestra práctica del Visual Thinking: nos enfocamos en lo que podemos controlar (nuestras habilidades, nuestras herramientas, nuestra metodología) mientras mantenemos una actitud de adaptabilidad ante los cambios tecnológicos inevitables.
Los patrones y relaciones que os mostraba se traducen directamente en cómo organizamos visualmente la información. La jerarquía de datos nos enseña a estructurar nuestras visualizaciones de manera más efectiva. El storytelling con datos nos proporciona un marco para crear narrativas visuales convincentes.
La fase de Visualización incorpora la aceptación estoica de lo que podemos controlar.
La Integración representa la fusión armoniosa entre lo tradicional y lo tecnológico.
La Síntesis aplica principios de Data Science para condensar información compleja.
La Transformación utiliza la IA como herramienta de potenciación creativa.
El Análisis incorpora tanto la reflexión estoica como la rigurosidad científica.
El método VISTA
⭐️ La síntesis práctica
¿Cómo se materializa esta tríada en la práctica? Veamos un ejemplo: Imaginemos que estamos visualizando un proyecto de transformación digital.
El enfoque estoico nos ayuda a mantener la claridad mental ante la incertidumbre del cambio.
Los principios de Data Science nos permiten organizar y estructurar la información de manera efectiva.
El método V.I.S.T.A nos proporciona el framework para ejecutar la visualización, aprovechando las herramientas de IA para potenciar nuestra creatividad.
Mirando hacia el futuro
Esta convergencia de filosofía antigua, ciencia moderna y pensamiento visual no es una moda pasajera, sino un marco de trabajo robusto para el futuro que nos permite:
Mantener la calma y el enfoque en medio de la revolución tecnológica
Aprovechar el poder de la IA sin perder nuestra humanidad
Crear visualizaciones más efectivas y significativas
Comunicar ideas complejas de manera más impactante
💡Conclusión
La verdadera innovación en el Visual Thinking moderno proviene de la integración consciente de sabiduría antigua, rigor científico y herramientas modernas. Como Visual Thinkers en la era digital, nuestro desafío y oportunidad es mantener este equilibrio dinámico.
💡 La Visualización de Datos y el Visual Thinking son dos caras de la misma moneda: ambos tienen como objetivo principal la comprensión y la comunicación de información compleja.
📊 En el siguiente sketchnote, comparto 5 principios fundamentales para Visual Thinkers que te ayudaran a mejorar tu forma de crear visualizaciones:
5 principios para Visual Thinkers
1️⃣ Patrones y Relaciones: Identificación de conexiones y tendencias ocultas en los datos.
Veamos algunos ejemplos que encajarían con este principio:
Mapa de Red: Utiliza nodos y enlaces para mostrar cómo diferentes elementos están conectados entre sí.
Diagrama de Venn: Para mostrar intersecciones y relaciones entre diferentes conjuntos de datos.
Heatmap: Para visualizar la densidad de datos y detectar patrones.
2️⃣ Jerarquía de Información: Organización de datos desde lo más general hasta lo más específico.
Veamos algunos ejemplos que encajarían con este principio:
Pirámide de Información: Divide la información en niveles, desde lo más general en la base hasta lo más específico en la cima.
Diagrama de Árbol: Muestra la estructura jerárquica de la información, con ramas que representan diferentes niveles.
Infografía de Capas: Utiliza capas superpuestas para mostrar diferentes niveles de información.
3️⃣ Storytelling con Datos: Creación de narrativas impactantes basadas en datos. Por ejemplo, líneas de tiempo.
Veamos algunos ejemplos que encajarían con este principio:
Línea de Tiempo: Representa eventos en secuencia cronológica para contar una historia.
Gráfico de Barras Apiladas: Para mostrar la evolución de diferentes categorías a lo largo del tiempo.
Storyboard: Una serie de viñetas o cuadros que ilustran los puntos clave de una narrativa basada en datos.
4️⃣ Simplificación y Síntesis: Reducción de la complejidad para facilitar la comprensión. Metáforas visuales.
Veamos algunos ejemplos que encajarían con este principio:
Iconos y Símbolos: Utiliza iconos simples para representar conceptos complejos.
Metáforas visuales: Representación visual de conceptos complejos.
Gráfico de Tarta: Para mostrar proporciones de un todo de manera sencilla.
Diagrama de Flujo Simplificado: Reduce un proceso complejo a sus pasos esenciales.
5️⃣ Visualización Interactiva: Exploración dinámica y detallada de los datos.
Veamos algunos ejemplos que encajarían con este principio:
Mapa Interactivo: Permite a los usuarios explorar diferentes áreas y obtener más información al hacer clic.
Gráfico de Burbuja: Con burbujas de diferentes tamaños y colores que los usuarios pueden interactuar para obtener más detalles.
Dashboard: Un panel de control con múltiples visualizaciones interactivas que permiten explorar datos desde diferentes ángulos.
⭐️ Me gustaría conocer tu opinión…
💡 ¿Sabías que los científicos de datos y los visual thinkers compartimos objetivos comunes? Hacer que la información compleja sea accesible y accionable.
🤔 ¿Qué principio te parece más útil para tu práctica diaria? ¿Sueles utilizar este tipo de recursos?
En la semana 28/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre El ascenso y el aumento de los LLM. La fuente principal de los datos está en https://geni.us/IIB-LLMdata . En cualquier caso en esta ocasión tras revisar los datos me he centrado en la relevancia y posición predominante de OpenAI en el desarrollo de la IA Generativa, y la potencia diferencial de sus modelos LLM. Así que, el DataStoryTelling de la semana versará principalmente sobre OpenAI.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Finalmente tampoco usare esta imagen de presentación para la parte de Visual Thinking de la semana. La cual tampoco será un Mapa Mental como luego os indicaré.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente. Tras revisar el tema como ya indicaba me centraré en la evolución de los modelos de OpenAI y dará un poco de contexto al desarrollo de la IA.
Visual Thinking. Generación de un SketchNote en base a la evolución de los modelos LLM de OpenAI. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado varios gráficos de líneas y un gráfico de burbujas y los he combinado todos ellos en una especie de infografía.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos IA y modelos LLM la representación es una especie de cerebro 🧠 digital.
#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En la semana 28/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a la evolución de los modelos a lo largo del tiempo y del volumen de parámetros que utiliza cada uno de ellos. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves en la evolución de los LLMs desarrollados por OpenAI, la empresa que está marcando de forma predominante el desarrollo de la IA Generativa..
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. GPT-2 (2019)
El lanzamiento de GPT-2 fue un hito significativo. Este modelo, con 1.5 mil millones de parámetros, demostró una capacidad sorprendente para generar texto coherente y relevante en una variedad de contextos. A pesar de las preocupaciones iniciales sobre su posible uso indebido, se publicó una versión reducida y luego la versión completa, mostrando el potencial de los LLM para aplicaciones comerciales y de investigación.
2. GPT-3 (2020)
GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, representó un salto cuántico en las capacidades de los LLM. Su capacidad para realizar tareas complejas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como traducción, resumen, y generación de texto con un alto grado de coherencia y contexto, lo convirtió en un modelo revolucionario. OpenAI lanzó API para GPT-3, permitiendo su integración en diversas aplicaciones comerciales.
3. Codex y GitHub Copilot (2021)
Codex, una extensión de GPT-3 enfocada en la generación de código, marcó otro hito. Integrado en GitHub Copilot, este modelo facilita la escritura de código asistida por IA, sugiriendo líneas de código y completaciones basadas en el contexto del archivo en el que el desarrollador está trabajando. Esto ha transformado la manera en que los desarrolladores trabajan, aumentando la productividad y la eficiencia.
4. DALL-E y DALL-E 2 (2021 y 2022)
DALL-E y su sucesor DALL-E 2 han demostrado la capacidad de los LLM para generar imágenes a partir de descripciones textuales. Estos modelos han ampliado el alcance de las aplicaciones de los LLM más allá del texto, explorando la síntesis de medios visuales. DALL-E 2, en particular, ha mostrado mejoras significativas en la calidad y precisión de las imágenes generadas.
5. ChatGPT y GPT-4 (2023)
El lanzamiento de ChatGPT, basado en GPT-4, mostró un avance significativo en las interacciones conversacionales humanas con IA. Con una mejor comprensión del contexto y una capacidad mejorada para mantener conversaciones coherentes y relevantes, ChatGPT ha sido ampliamente adoptado para servicios de atención al cliente, tutorías, y otras aplicaciones interactivas. GPT-4, con capacidades mejoradas en términos de comprensión y generación de lenguaje, ha cimentado aún más la posición de OpenAI como líder en el campo de los LLM.
6. GPT-4o (2024)
CharGPT-4o es el modelo más reciente y avanzado de OpenAI, diseñado para proporcionar una inteligencia al nivel de GPT-4 pero con mejoras significativas en velocidad y capacidad. Este modelo es más rápido y económico, y tiene capacidades multimodales que le permiten manejar texto, voz y visión en tiempo real. Por ejemplo, CharGPT-4o puede traducir un menú en un idioma extranjero, proporcionar información sobre los platos y hacer recomendaciones basadas en imágenes compartidas por el usuario
En resumen, los LLM en OpenAI han tenido un desarrollo impresionante en los últimos años, y esto ha colocado a OpenAI en la vanguardia de esta evolución, liderando con innovación, responsabilidad y un enfoque estratégico en la integración comercial y la colaboración abierta.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)? Y en esta ocasión mucho más ya que la representación en esta ocasión es una comparación entre la IA y la IH
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas ideas nos ayudaría a procesar toda esta información.
Seguidamente te muestro un SketchNote en el que comparo la evolución de los LLMs de OpenAI con la evolución de la especie Humana. En definitiva, lo que vendría a ser una comparación entre la evolución de la IA con la evolución de la IH.
Introducción de un modelo básico de lenguaje con 117M de parámetros.
Australopithecus: Primeros pasos en la evolución del lenguaje.
2018
GPT-2
2019
Modelo mejorado con 1.5B de parámetros, demostrando generación de texto coherente.
Homo Habilis: Mayor habilidad y herramientas rudimentarias.
2019
GPT-3
2020
Salto cuántico a 175B de parámetros, gran capacidad en tareas de NLP.
Homo Erectus: Avance significativo en capacidades y adaptaciones.
2020
Codex
2021
Extensión de GPT-3 para la generación de código y asistencia a desarrolladores.
Homo Neanderthalensis: Especialización en habilidades técnicas.
2021
DALL-E
2021
Generación de imágenes a partir de descripciones textuales.
Homo Sapiens: Expansión a nuevas áreas (imágenes) más allá del lenguaje.
2021
GPT-4
2023
Mejoras en la comprensión y generación de lenguaje, interacciones conversacionales avanzadas.
Homo Sapiens Moderno: Alta sofisticación y complejidad en habilidades de comunicación.
2023
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, se trata de la evolución en el tiempo de los diferentes LLMs que se han ido generado por diferentes compañías. Sin embargo he preferido centrarme en particular en datos relevantes sobre OpenAI.
Infografías
Una infografía es una combinación de diferentes representaciones de datos con un formato visual en el que se combina el Visual Thinking y DataStoryTelling. En el caso que nos ocupa es lo que he generado combinando diagramas de líneas y burbujas, añadiendo datos adicionales que nos muestran una historia muy interesante, y que puede deducirse prácticamente con lo que la propia infográfia muestra..
📊 Visualización de datos
Los gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro la Infografía que he tuneado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los LLMS de OpenAI y el número de parámetros que ha utilizado cada uno de ellos
La evolución en el mismo tiempo de las visitas mensuales a ChatGPT desde su lanzamiento en noviembre de 2022 .
La comparación relativa de los accesos a ChatGPT con respecto a sus principales competidores..
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos contar diversas historias y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
En la semana 26/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre la Eurocopa de Naciones a lo largo de las 16 ediciones que llevamos disputadas. Los datos están en statista.com y en esta ocasión me he centrado más en los hitos relevantes de la competición y simplemente he añadido un sencillo DataStoryTelling de la semana sobre los países ganadores.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate, como indicaba este no será el motivo central del Mapa Mental final por el cambio de orientación.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente.
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado únicamente un gráfico de barras.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos de fútbol que mejor que una pelota ⚽️
En la semana 26/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a una gran cantidad de estadísticas de la competición. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves de la competición más que en un análisis exhaustivo de datos.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. La Primera Eurocopa (1960)
La Eurocopa de Naciones se celebró por primera vez en 1960. Este torneo inaugural tuvo lugar en Francia y fue ganado por la Unión Soviética, que derrotó a Yugoslavia 2-1 en la final celebrada en París. Este evento marcó el inicio de uno de los torneos de fútbol más prestigiosos del mundo, con solo cuatro equipos participando en la fase final. Indicar que en esta primera edición España 🇪🇸 debería haberse enfrentado a la Unión Soviética en cuartos de final, pero el Régimen de Franco impidió que se celebrara este partido, y España quedó eliminada.
2. La expansión a 16 equipos (1996)
Hasta 1992, la Eurocopa contaba con solo ocho equipos en la fase final. Sin embargo, en 1996, el torneo se expandió a 16 equipos, permitiendo una mayor representación de países europeos. Este cambio tuvo lugar en Inglaterra y fue un hito importante en la historia de la competición, ya que aumentó la competitividad y la emoción del torneo. Alemania se coronó campeona en esta edición, venciendo a la República Checa en la final.
3. Grecia, Campeón Sorpresa (2004)
Uno de los momentos más sorprendentes en la historia de la Eurocopa ocurrió en 2004 cuando Grecia, contra todo pronóstico, ganó el torneo. Bajo la dirección del entrenador Otto Rehhagel, Grecia adoptó un enfoque defensivo y táctico que los llevó a vencer a equipos como Francia y Portugal, a quienes derrotaron 1-0 en la final. Este triunfo fue considerado una de las mayores sorpresas en la historia del fútbol.
4. España y su Dominio (2008 y 2012)
España hizo historia al ganar consecutivamente las Eurocopas de 2008 y 2012, convirtiéndose en el primer equipo en lograrlo. En 2008, bajo la dirección de Luis Aragonés, España venció a Alemania 1-0 en la final. Cuatro años después, con Vicente del Bosque como entrenador, España derrotó a Italia 4-0 en la final, mostrando un estilo de juego basado en la posesión y el toque, conocido como «tiki-taka». Estos triunfos consolidaron a España como una potencia futbolística mundial.
5. La expansión a 24 equipos (2016)
La Eurocopa de 2016 en Francia fue la primera en contar con 24 equipos en la fase final, un aumento significativo respecto a las ediciones anteriores. Este cambio permitió una mayor participación de países y más partidos emocionantes. Portugal se coronó campeón por primera vez en su historia al vencer a Francia 1-0 en la final, con un gol en tiempo extra de Éder, a pesar de perder a su estrella Cristiano Ronaldo por lesión durante el partido.
Estos hitos han sido fundamentales en la evolución de la Eurocopa, convirtiéndola en un torneo cada vez más competitivo y popular en el panorama del fútbol mundial.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mini Mind Map #RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de diferentes estadísticas sobre las 16 ediciones de la competición. Y en este caso me he limitado a tomar una variable, que país ha sido el vencedor en cada una de las ediciones.
Diagramas de barras
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes países ganadores.
📊 Visualización de datos
Este gráfico lo he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro el gráfico tuneado que he creado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los países ganadores y el número de ediciones que ha ganado cada uno de ellos.
En cada una de las barras se incluya la edición o ediciones concretas, indicando los años de celebración.
El color verde indica los países que han alcanzado las semifinales en la edición 2024.
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos una historia y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
En particular, en este caso mi objetivo es que hagas una predicción de quién será el ganador de la edición de 2024, y puedes dejarla en los comentarios.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
Añade en un comentario tu pronóstico sobre quién será el ganador de la edición 2024…
En la semana 25/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar los datos deMuertes por Desastres Naturalesdatos de un artículo en ourworldindata.org. Sin embargo, tras una exploración de los mismos me he dado cuenta que todo apunta a un fenómeno que lo cambia todo «el cambio climático«, por lo que con ayuda de la web de statista y sus datos, he modificado ligeramente la orientación del DataStoryTelling de la semana 25/2024.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate, como indicaba este no será el motivo central del Mapa Mental final por el cambio de orientación.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficso 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado únicamente gráficos de barras.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, aunque si que me he apoyado en Tableau Public para la inspección de los datos. Tras el análisis he creado el storytelling con KeyNote, la herramienta de presentaciones de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, y aunque esta semana no será la imagen central del Mapa Mental que crearé relacionado con el caso. Este lo publiqué al principio de la semana para que si alguien se animaba se uniera a la práctica, pero tras analizar los datos lo he cambiado.
#RetoVTVD2024 week 25/2024 #makeovermonday Muertes por desastres naturales
En la semana 25/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a las muertes mundiales por desastres naturales. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, aunque esta fue mi presentación inicial del tema de la semana, tras el estudio del mismo he cambiado la orientación hacia la causa principal del aumento de muertes «el cambio climático«.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y está incluido en la información proporcionada. Seguidamente os muestro las 5 conclusiones principales generadas por la IA:
Aquí tienes un resumen con las conclusiones que genero ChatGPT 4o al interpretar directamente los datos en formato csv del reto de la semana:
Impacto de las Altas Temperaturas. Las muertes por temperaturas extremas han aumentado dramáticamente en el siglo XXI.
Inundaciones Devastadoras. Países como China y Bangladesh han visto un aumento alarmante en las muertes por inundaciones. Las inundaciones están causando estragos en países vulnerables.
Clima Extremo en América del Norte. Huracanes y tormentas están cobrando más vidas que nunca.
Incendios Forestales en Brasil y Estados Unidos. Las muertes por incendios forestales han aumentado en las últimas décadas.
La Vulnerabilidad de los Países en Desarrollo. Los países con menos recursos sufren más muertes y daños por desastres naturales.
Cada acción cuenta para mitigar el cambio climático. Podemos hacer la diferencia con acciones individuales y colectivas.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mind Map #RetoVTVD2024 week 25/2024 #makeovermonday Muertes por desastres naturales
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de datos sobre las muertes producidas por desastres naturales en el mundo durante los Siglos XX y XXI. Para completar el contexto general he añadido adicionalmente más datos desde la web de Statista. Para la representación de los datos utilizare únicamente gráficos de barras.
Diagramas de barras
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes continentes, décadas, años y siglos.
📊 Visualización de datos
Estos gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es crear una historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro los gráficos que he creado, y te cuento la historia en formato vídeo…
A partir de estas diapositivas como apoyo visual podríamos preparar nuestro discurso o ponencia. Es decir, tienes que crear una historia y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
Don't Give up! 