Se necesitaron algunos días para resumir objetivamente lo que fue el primer seminario internacional de visualización de datos Big Bang Data.
Pese a que fue organizado por el Taller Multitask, correspondiente al cuarto año de la carrera de diseño en la Universidad de Chile, resultó ser una buena base para futuros eventos.
Centrándonos en la visualización de datos, las expectativas fueron divergentes. El tema no es nuevo. Existen libros, publicaciones online, y expertos que llevan alrededor de dos décadas trabajando en la materia (o adentrándose en ella), pero por otra parte, para muchos que estudiamos alguna carrera relacionada con comunicar, se vuelve un poco ajeno…
¿Por qué?
Existe una carencia en la integración de disciplinas que van ligadas en la comunicación. Esto hace que individualmente sigamos separando los procesos, cerrándonos y asimilando cierta superficialidad, el punto es que resultaría totalmente útil para los equipos interdisciplinarios que cada uno de sus integrantes fuera capaz de manejar cada instancia del proceso creativo, comunicacional e interpretativo.
Enfocándonos en los expositores, Christián Oyarzún abrió la jornada con su visión artística de la recopilación de datos para mostrarnos su proyecto FAULT los cinco minutos finales de su exposición, nos dejó con gusto a poco en cuanto a contenido.
Luego vino el momento tragicómico en la videoconferencia con Sheila Pontis, (no comentaremos lo pésimo que se vio la falla del ancho de banda en el centro mismo de las comunicaciones) personalmente, la charla más interesante, ya que contempla una mirada gráfica del diseño de información y la visualización de datos. Una lástima que en ese momento no haya resultado, pero revisando el video subido en el sitio de Big Bang Data, aclara las diferencias entre estas dos aristas y nos enseña, con proyectos realizados por ella, que su integración permite decidir de manera correcta sobre cuál será la representación óptima escogida para visualizar ciertos datos complejos. Excelente por Sheila y su disposición de hacer llegar su charla.
Continuando en el seminario, Paulo Saavedra representaba el lado complejo de los exponentes, (gobierno = lata) sin embargo, fue quien mejor desenvolvió su contenido al mostrarnos resultados concretos con ejemplos cotidianos. Se agradecen las ganas de integrarnos en el tema de la estandarización e interoperabilidad en los servicios públicos y le mandamos toda nuestra fuerza en estos difíciles momentos.
Seguimos con Rodrigo Duarte, un tipo que destaca por los conocimientos que maneja, pero se vuelve complejo al mostrarnos sus proyectos comerciales a medias y responder todas las preguntas en esa perspectiva. Sentimos que le faltó interpretación con respecto al público al cual se dirigía, pudo haber simplificado su exposición y no dejarnos cargados de dudas que, por el poco tiempo destinado, no alcanzó a responder.
Para finalizar el seminario, el momento peak fue el panel donde Herbert Spencer, Mario Saavedra, Rodrigo Ramírez y Paulo Saavedra compartieron sus experiencias en torno al diseño analítico, las barreras entre éste y la visualización/representación de los datos, mostrándonos diversas técnicas, estrategias a través de sus particulares experiencias. Destacamos a Herbert Spencer por mostrarnos metodologías aprendidas junto al gran Ben Fry y a Mario Saavedra por presentarnos de modo simple, práctico y concreto su experiencia en Chile Ayuda en torno a lo ocurrido el 27 de Febrero.
La conclusión:
Dada nada más y nada menos que por el profesor, y en esta ocasión, anfitrión, Juan Carlos Camus. El cambio de los profesionales recae en el hecho que todos debemos considerar: la evolución personal en función de los equipos interdisciplinarios, cada vez más comunes en las áreas de la comunicación.
Debemos ahondar un poco más en las distintas temáticas ya sumergidas en las comunicaciones, facilitando los aspectos necesarios para desarrollar proyectos partiendo desde su base analítica hasta la síntesis de su lenguaje visual.
Nos quedamos con “arriesgarse a cruzar la línea”. Las ganas de saber más y ser responsable en todo el proceso de la entrega de información, no sólo esperar los resultados, sino también, ayudar a generarlo.
Seremos más eficientes, los problemas se identificarán más rápido y las soluciones serán más contundentes, por lo que estaremos mejores capacitados para responder fervientemente a proyectos de mayor complejidad.
Esperamos que Big Bang Data tenga una segunda instancia, ya que los errores fueron mínimos y de seguro, mejorará con la experiencia adquirida en esta oportunidad.
Avisen su versión 2.0.
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