Visualización de datos inmersiva

¿Son los interfaces bidimensionales la única opción para la visualización de datos?

A finales de la década de los 60, concretamente en 1968, se materializó por primera vez la posibilidad de mostrar la información de un ordenador o un osciloscopio en una variante de las pantallas CRT, conocida como Storage Tube. Desde entonces, hemos asumido, naturalmente, que el interfaz visual de una computadora es una pantalla de dos dimensiones, puesto que es lo que viene sucediendo en los últimos 50 años. Pero, ¿Es una pantalla bidimensional el interfaz de salida de información más natural? ¿O puede suceder que el condicionamiento tecnológico (pantallas planas, imprenta) nos haga pensar así?

Si echamos un vistazo al sitio web dataphys, donde se propone al visitante un recorrido histórico por las visualizaciones de datos físicas (es decir, no reproducidas en pantallas), pronto nos daremos cuenta de que la visualización de datos no siempre ha sido llevada a la práctica en superficies bidimensionales. Desde los ‘Quipus’ incas (cuerdas anudadas en diferentes maneras para registros administrativos, que datan del 2.600 a.C) y los tokens de arcilla mesopotámicos (5.500 a.C); hasta las últimas posibilidades que permite la impresión 3D en 2015, nos encontramos con más de 200 ejemplos de visualizaciones de información tridimensionales.

También es probable que el equilibrio entre coste y beneficio de la visualización tridimensional, nos haya hecho inclinar la balanza hacia la bidimensionalidad: los píxeles son más baratos que los átomos. No obstante, basta una comparación histórica para darse cuenta de que esto está cambiando. En 1874, James Clark Maxwell, tardó alrededor de 7 meses en general esculturas representando estados termodinámicos, mientras que en 2015 la misma tarea puede llevar unos pocos minutos, a un coste realmente bajo.

La visualización de datos inmersiva

La segunda ola de dispositivos y software de Realidad Virtual que estamos viviendo (en contraste a la primera ola de los años 90), está abriendo muchas puertas nuevas en el campo de la representación visual inmersiva, y claramente una de ellas es la de la visualización de datos inmersiva. La sensación no es la de ser un mero espectador de la visualización, sino que gracias a la capacidad de presencia de estos nuevos dispositivos, ‘estamos’ dentro de los datos. Con esta tecnología, por otro lado, podemos ‘habitar’ escenarios sin que haya que construirlos físicamente (como es el caso de la impresión 3D), es decir: volvemos a escapar del átomo para llegar otra vez al píxel.

Tradicionalmente se ha descartado la representación tridimensional como soporte a la visualización de datos, principalmente por la distorsión que produce la proyección y la dificultad de comparación de magnitudes asociada. Hay que aclarar que este problema se produce al proyectar en una pantalla bidimensional una escena tridimensional, y que un escenario inmersivo bien planteado, no debería adolecer de este problema: En caso contrario seríamos incapaces de saber (en nuestro mundo físico) cuando dos cosas son más grandes o de inferir con precisión su posición en el espacio.

Otra cuestión que viene a la mente es: ¿Qué aporta de nuevo la visualización inmersiva respecto a la bidimensional? Ahí van un par de argumentos: (a) La sensación de inmersión y de empatía hacia lo representado es mucho mayor, lo cual va a capturar mucho más nuestra atención (hay gente que ya llama a la realidad virtual la “La máquina de empatía”); (b) disponemos de una dimensión más.

El paper titulado “Evaluating the Memorability of Physical Visualizations” del grupo HCI de la Universidad de Munich, publicado este mismo año, nos aclara que en el caso de visualizaciones en el espacio físico que no sólamente se recuerda mejor a largo plazo la visualización tridimensional, sino que el tiempo pasado ‘leyendo’ la visualización es mayor (en otras palabras: captura más nuestra atención); aunque hay que decir que en el caso del recuerdo puramente numérico, las visualizaciones bidimensionales producen mejores resultados. Esta por ver si estos resultados quieren decir que la componente cualitativa de la visualización se absorbe mejor en el caso tridimensional y la cuantitativa mejor en el caso bidimensional.

Datascapes: Los nuevos paisajes de datos

Como ejemplos pioneros en la generación de ‘paisajes de datos’ (visualizaciones de datos donde la componente topográfica o espacial cobra una especial relevancia), destacan los trabajos de la firma de arquitectura MVRDV y el estudio interdisciplinar DS+R.

El proyecto “Pig City” (2001) de MVRDV nos sitúa de diferentes maneras en la problemática del alto consumo de carne de cerdo y “espacializa” variables tales como la emisión de gases y el espacio dedicado a la cría. El simple hecho de ‘ver’ las piaras repartidas por la ciudad, usando cifras reales, genera una empatía y una comprensión cualitativa difíciles de reproducir mediante gráficos estadísticos.

El proyecto “Exit” (2008) de DS+R nos propone un viaje alrededor del fenómeno de la migración global, mediante varias visualizaciones inmersivas y desde diferentes ángulos, apoyándose en narrativas como los cambios de población, los envíos de dinero, el refugio político y los desastres naturales.

La visualización inmersiva en 2015

Este pasado mes de Junio, Epic Games y Wellcome Trust lanzaron un concurso llamado ‘Big Data VR Challenge’, con una dotación de 20.000 dólares, con el objetivo de visualizar y ayudar a encontrar correlaciones en datasets de series temporales de varias décadas. El proyecto ganador, ‘Lumapie’, de la compañía “Masters of Pie”, nos propone nuevas metáforas inmersivas para explorar el dataset ‘Children of the 90’s’, un estudio longitudinal de 14.000 niños nacidos en los noventa que registra temporalmente variables sociológicas y fisiológicas como: dieta, tamaño de la cintura, estilo de vida o analíticas de sangre y orina. La explicación detallada del proyecto se puede encontrar aquí y aquí. Otros proyectos concursantes incluyen: la exploración de las estructuras del ADN en formato tridimensional para ayudar a la identificación de secuencias, y la visualización de registros médicos de 40 años.

En el colectivo Outliers estamos trabajando en tres proyectos diferentes, relacionados con la visualización de datos inmersiva.

En el primero, ex.plorify.com (a partir de Agosto 2015), estamos trabajando en una nueva manera de contar historias, más allá de los mapas. A través del servicio de panorámicas de Google Street View, y configurando los datos en una hoja de cálculo de Google Drive, el servicio permite contar ‘historias inmersivas’. El usuario, con unas Google Cardboard, Oculus Rift o con cualquier dispositivo compatible con WebVR, puede ‘visitar’ una secuencia de lugares definidos por el autor. Cada uno de ellos presenta una ‘cartela’ de información asociada a cada sitio, definida por el autor.

El segundo proyecto, “Neurath’s Dream”, nos permite llevar la idea de los isotipos de Otto Neurath al espacio inmersivo. El usuario puede subir una hoja de cálculo con estadísticas susceptibles de ser dibujadas con isotipos, y el software se encarga de representarlas con los colores (categorías), metáforas (personas, casas, coches) y proporciones adecuadas. Como ejemplo, en las dos figuras siguientes se representa un figura estadística tradicional (la ya clásica en el mundo de la infografía ‘The world as 100 people’) y su contrapartida inmersiva.

El último proyecto en el que estamos trabajando es un visualizador de redes inmersivo, añadiendo una dimensión más; configurable por el usuario. El código de la primera versión de encuentra en Github, y aquí se pueden leer los detalles de esta primera versión. En las figuras de abajo, se ha configurado una red de usuarios en Twitter (generada a partir de los retweets entre ellos) para que la tercera dimensión (altura) represente el número de seguidores de cada uno de los usuarios, emergiendo diferentes topologías, difíciles de ver en un entorno bidimensional: (a) Topología top-down, centrada en usuarios influyentes; en forma de pirámide, (b) Topología plana, centrada en la importancia del mensaje; en forma de disco plano, y (c) Topología irregular, formada por red de ‘bots’.

Para terminar, un vídeo del equipo de 422 South, que muestra claramente la dirección en la visualización de datos geoespaciales inmersiva y las nuevas maneras de comprender y visualizar la complejidad.