Cartografía del ecosistema expositivo malagueño: artistas, museos y curadores.

Se ha empleado VOSviewer para cartografiar la red de artistas, curadores y museos que han realizado exposiciones artísticas temporales en Málaga y que han contribuído a crear y prestigiar la marca  "Málaga, ciudad de museos".

Tags clouds sobre “Museos y Nuevas Tecnologías”

Tags clouds sobre “Museos y Nuevas Tecnologías”, según ISOC. Realizados por J. Pino-Díaz (para metodología ver: Pino-Díaz, J., 2013. Tags cloud como metáfora visual del legado investigador de la Dra. Rosario Camacho Martínez, según ISOC. Boletín de Arte, 34, 359-360)

Visualización mediante tags cloud de la evolución de la red de conocimiento asociada a Digital Humanities, según Scopus.

Tomado de iArtHis-Lab http://goo.gl/Zt4sdW

La red de conocimiento según Scopus asociada a Digital Humanities ha evolucionado desde el estudio mayoritario de los keywords “metadata”, “digital libraries”, “narrative texts”, “reading thematically”, “inflectional morphology”, “world wide web”, wordnet” , “digital resources”, ” research”, etc.  en el periodo 2005-2007,

al estudio de los keywords “digital libraries”, “research”, “humanities”, “metadata”, “philosophical aspects”, “text processing”, “word processing”, “semiotics”, “visualization”, “e-science”, etc. en el periodo 2008-2010,

y al estudio de los keywords “digital libraries”, “research”, “visualization”, “cultural heritage”, “humanities computing”, “linked data”, “history”, “ontology”, “metadata”, “digital collections”, etc. en el periodo 2011-2013,

Detectado en Academia.edu gran interés desde México, durante los últimos 30 días, por mi trabajo "Integración de sistemas de información textuales y espaciales"

La herramienta Analytics de Academia.edu permite realizar un seguimiento de la consulta web de los trabajos cientííficos de un investigador a lo largo del tiempo, por internautas de diferentes países. 
"Integración de sistemas de información textuales y espaciales" (Pino-Díaz, 2006) es el trabajo que realicé para la defensa del periodo de investigación tutelada del Programa de Doctorado "Información científica:tratamiento, acceso y evaluación", de la Universidad de Granada.
En el trabajo se expone el análisis estratégico de la investigación sobre áreas protegidas objeto de tesis doctorales leídas en España en el periodo 1979-2004. 
La información documental se obtuvo de la base de datos TESEO, base de tesis doctorales leídas en España desde 1976, (https://www.educacion.gob.es/teseo/). A partir de esta información se realizó una base de datos propia, en la que se incluyeron los campos de interés para el estudio: "disciplinas académicas", "miembros de los tribunales" y "disciplinas y miembros de tribunal". El procesamiento de la información contenida en dichos campos se realizó con el sistema de conocimiento Redes 2005 v. 1.0.0. 
El análisis estratégico se realizó con el método de análisis de palabras asociadas, usualmente utilizado en vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva. Para cada uno de los tres campos de estudio se obtuvieron la red de conocimiento y su diagrama estratégico. Con las matrices de distancias, obtenidas a partir de las matrices de co-ocurrencias de Redes 2.005 v. 1.0.0, se realizó un análisis estadístico con Statistica 6.0 y SPSS 12.0, con la finalidad de determinar las coordenadas MDS de los descriptores. Estas últimas se emplearon como dato de entrada en ArcView 3.2, sistema de información geográfica, para la obtención de mapas en dos y tres dimensiones del dominio “tésis doctorales sobre áreas protegidas”. Se comprobó como ArcView 3.2 permite la recuperación de datos de las tablas de atributos de los temas, tanto mediante búsquedas textuales como gráficas, así como, la realización de gráficos de diversos tipos, a partir de dichos atributos. Por último se obtuvo con Cortona VRML Client (plug-in para Internet Explorer) el escenario virtual en 3D de dicho dominio.

Les Journées d'Intelligence Économique - BIG DATA MINING, 22 et 23 Mai 2014 à Tanger.

Tomado de http://xploorew.com/JIE/2014.html


JIE2014 - BIG DATA MINING. José Pino-Díaz, del grupo iArtHis Lab de la Universidad de Málaga, forma parte del comité científico de las Jornadas de Inteligencia Económica que se van a realizar en Tánger los días 22 y 23 de mayo del 2014. 

Los temas de debate serán Big Data, procesos y métodos de Big Data Mining, complejidad de datos, clasificación y fusión de datos multifuente y distribuidos, estructuras materiales de almacenamiento, almacenamiento de datos, y retornos de experiencias.

Les Journées d'Intelligence Économique - JIE renforceront les actions du Colloque international VSST organisé pour présenter des travaux de recherche et de développement industriel innovants dans le domaine des systèmes de Veille Stratégique Scientifique et Technologique. Après 2 congrès à Toulouse en 1995 et 1998, Barcelone en 2001, Toulouse en 2004, Marrakech en 2007 Toulouse en 2010 et Nancy 2013. Comme la périodicité de 3 ans semblait trop grande pour certains, il a été décidé d’intercaler entre 2 colloques, un séminaire organisé sur 2 jours. Le premier séminaire a eu lieu à l’université de Lille 1 en janvier 2006 en symbiose avec le colloque EGC, le second s’est déroulé en mars 2009 à l’INIST-CNRS de Nancy, le troisième à Ajaccio en 2012 avec à chaque fois plus de 120 participants. Une première journée thématique "les apports de l’intelligence économique à la gouvernance de l’entreprise" s’est tenue à l’ENSIAS de Rabat le 3 mars 2010 avec plus de 250 participants. 

La thématique de cette deuxième version des journées, porte sur "Big Data Mining".

Thèmes:

  •  Big Data


Les articles seront soumis à la sélection du Comité Scientifique et les meilleurs articles seront publiés dans Intelligences Journal (IsJ).

De façon non limitative, nous sollicitons des communications sur les thématiques suivantes :

  •  Processus et méthodes de Big Data Mining
  •  Complexité des données
  •  Classification et fusion de données multi-sources et distribuées
  •  Structure matérielle du stockage
  •  Stockage des données
  •  Retours d'expériences


Membres de Comité Scientifique:

  •  Rafael BAILON MORENO, Université de Grenade (Espagne)
  •  Ilham BERRADA, ENSIAS, Rabat (Maroc)
  •  Redouane BENABDELOUAHED, Université Hassan II, Mohammedia (Maroc)
  •  Taoufik BENKAARACHE, Université Hassan II, Mohammedia (Maroc)
  •  Pascal CUXAC, INIST-CNRS, Vandoeuvre lès Nancy (France)
  •  Chaker EL AMRANI, FST, Tanger (Maroc)
  •  Khalid EL HIMDI, FS, Rabat (Maroc)
  •  Abdelhadi FENNAN, FST, Tanger (Maroc)
  •  Claire FRANCOIS, INIST-CNRS, Vandoeuvre lès Nancy (France)
  •  Brigitte GAY, Ecole Supérieure de Commerce, Toulouse (France)
  •  Jean Charle LAMIREL, LORIA-CNRS, Vandoeuvre lès Nancy (France)
  •  Christian LONGEVIALLE, Université de Marne la Vallée (France)
  •  Mourad OUBRICH, Inst. National des Postes et Télécommunications (Maroc)
  •  Sévrine PERBAL, Tudur, Luxembourg (Luxembourg)
  •  José PINO-DIAZ, Université de Malaga (Espagne)
  •  Maryse SALLES-COLLETIS, Université de Toulouse (France)



Soumission des articles

Feuille de style :

Les auteurs sont invités à télécharger la feuille de style IEEE (page en 2 colonnes) et de respecter les consignes scrupuleusement. La feuille de style de IEEE est à télécharger à l’adresse suivante :

URL:

http://www.ieee.org/publications_standards/publications/authors/author_templates.html

-         DOC Format: http://www.ieee.org/documents/trans_jour.doc

-        LaTEX Format: http://www.ieee.org/publications_standards/publications/authors/IEEEtran.tar

Les auteurs sont invités à soumettre des propositions originales et non publiées dans d’autres manifestations ou éditions scientifiques. Les propositions sont à soumettre sur le plateforme : JIE’2014 "EasyChair Conference system".

Format des articles :

–      Tous les Articles ne dépassent pas les 8 pages en format .DOC, .RTF ou .PDF
–      Article long en 8 pages maximum et article court en 5 pages maximum.

Tag cloud as a visual metaphor research legacy of Dr. Rosario Camacho, according ISOC.

Pino-Díaz, J., (2013). Tag cloud como metáfora visual del legado investigador de la Dra. Rosario Camacho Martínez, según ISOC. Boletín de Arte, 34, p. 359-361.

Pino-Díaz, J., (2013) Tag cloud as a visual metaphor research legacy of Dr. Rosario Camacho, according ISOC. pic.twitter.com/iF72Jawf3W
— José Pino Díaz (@jpinod02) July 9, 2013

Taller práctico: Crear y visualizar nuevo conocimiento extraído de un corpus documental mediante Text mining.

RECIDA 2013. Taller: Crear y visualizar nuevo conocimiento extraído de un corpus documental mediante Text mining. twitter.com/jpinod02/statu…
— José Pino Díaz (@jpinod02) 10 de junio de 2013

Visualization of the research on Med Marine Protected Areas (co-word graph obtained with the Techné Knowledge System)

Visualization of the research on Med Marine Protected Areas (co-word graph obtained with the Techné Knowledge System) twitter.com/jpinod02/statu…
— José Pino Díaz (@jpinod02) 5 de mayo de 2013

Tagcloud of "Spanish research recent on the artistic literature of the XVI-XVIII century; according to ISOC database"

Tagcloud of "Spanish research recent on the artistic literature of the XVI-XVIII century; according to ISOC database" twitter.com/jpinod02/statu…
— José Pino Díaz (@jpinod02) 1 de mayo de 2013

Ponencias y comunicaciones del Congreso Internacional TeLiARTe.

Puedes consultar todas las comunicaciones, ponencias y sus horarios en el cronogramaow.ly/jEFeP #historiadelarte #teliarte2013

— TeoríaLiteraturaArte (@teliarte) 2 de abril de 2013

Conferencia sobre visualización de la información

II Jornadas doctorales realizadas en Octubre de 2011 en Granada, organizadas por la Asociación de Estudiantes Extranjeros de la Universidad de Granada con la colaboración de TECHNE y la ANEI SIGLO XXI. Mi conferencia sobre Visualización de la información.

¿Cómo se gestó la crisis de la deuda?

En 1995 Alemania presentaba la misma ratio deuda/déficit del Estado que España en el 2010.

Visualizando datos y extrayendo conocimiento

Upload Datasets

The Google Public Data Explorer allows users to upload their own datasets for visualization and exploration.

To get started:

1. Describe your dataset using the Dataset Publishing Language (DSPL), an open, XML-based metadata format optimized for data visualization. See the documentation on Google Code for more information.
2. Bundle your data and metadata into a single Zip file, and upload it using the button below.
3. Preview, share, and publish your dataset for others to see and use.

If you're an official data provider and you would like to add your data to the directory, please follow this link.

If you have questions or feedback, please post a message in the DSPL discussion forum.

Nature International weekly journal of science. "From neutrinos to stem cells: a round-up of the year in research and science policy."

Nature International weekly journal of science. 365 days: 2011 in review.

De http://www.nature.com/news/365-days-2011-in-review-1.9684

From neutrinos to stem cells: a round-up of the year in research and science policy.
Richard Van Noorden
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Source: Thomson Reuters/Web of Science

http://www.nature.com/news/papers-jpg-7.2070?article=1.9684

Visualización de la información

Visualización de la información

Explicación del proceso que lleva de los Datos al Conocimiento.

El Diagrama de InfoVis: "- Enviado mediante la barra Google"

Presentaciones Conceptuales

por Juan C. Dürsteler

[mensaje nº 119]

Las presentaciones tienden a ser más visuales y menos textuales. Convertir cada concepto en una imagen es el reto y, a la vez, la solución.

Las presentaciones con soporte visual, típicamente en PowerPoint se han hecho ubicuas. Todos nos hemos visto alguna vez en la necesidad de realizar alguna y son, cada vez más, parte de nuestro quehacer habitual.
¿He dicho con soporte visual? Sorprendentemente una buena parte de las presentaciones que nos toca sufrir son básicamente largas ristras de frases que el orador se limita a recitar, acaso con alguna glosa colateral. El uso de gráficos es más bien escaso, aunque creciente.
¿Por qué usar gráficos?. Si han presenciado algunas aburridas presentaciones en la que todas las transparencias son texto, ya lo saben: no hay forma de diferenciar en la memoria unas de otras. (Véase también el artículo numero 73 sobre Presentaciones Gráficas)
Los elementos visuales:

• se recuerdan mucho mejor que los textos ya que una transparencia llena de texto tiene siempre el mismo aspecto visual, no importa lo que diga el texto.
• permiten diferenciar unas transparencias de otras
• permiten diferenciar unas presentaciones de otras

En cierta ocasión tuvimos que presentar las ideas de futuro del departamento de I+D. Hicimos una transparencia con un fondo de color cielo y nubes flotando con una idea en cada una. Largo tiempo después mucha gente se acordaba aún de las “ideas en las nubes”.

Las transparencias de texto parecen todas iguales	Los elementos visuales permanecen más en la memoria

Básicamente hay dos tipos de material gráfico a considerar:

• Conceptual, que intenta ilustrar las ideas y los conceptos abstractos que animan nuestros proyectos o que ilustran nuestros descubrimientos y conclusiones.
• Cuantitativo, en forma de gráficos de barras, de pastel, etc. que dan idea de la marcha presente o futura de nuestros proyecto.

El primero es quizá el más desconocido ya que pocos programas dan soporte gráfico a las ideas. En cuanto al segundo, las hojas de cálculo suelen proporcionar formas de representar gráficamente los datos cuantitativos, lo que los ha hecho más populares.
He estado buscando información desde hace tiempo sobre la mejor forma de representar gráficamente ideas y conceptos con resultados descorazonadores: hay muy poca literatura sobre el particular.
Sin embargo es posiblemente la forma más potente de expresión en una presentación. Gene Zelazny, en su libro “Say it with charts”* divide los elementos visuales en dos grupos:

• Figuras geométricas abstractas, como flechas, triángulos, círculos, que se pueden utilizar para componer conceptos. Las flechas, quizá uno de los símbolos más expresivos y ubicuos, dan, por ejemplo, idea de movimiento, implicación, conexión o dirección. Los círculos pueden expresar, entre otras, ideas como ciclo, cierre, grupo o periodicidad.
• Metáforas visuales, figuras familiares que transmiten una idea, por ejemplo un pez que muerde el anzuelo dos brazos haciendo un pulso, una cadena con un eslabón muy débil...

Zelazny reúne casi 50 páginas de símbolos y figuras que expresan ideas, pero no son muy diferentes de las que se pueden encontrar en los Clip-Arts que hay en el propio Power Point o en cualquiera de las imágenes que suministra Google.
Lo importante (y lo difícil) es cómo convertir las ideas en dibujos, en diagramas o en metáforas visuales que expresen el concepto. Y para ello no hay muchas reglas establecidas.
Propongo un método.

• Realizamos la presentación enteramente textual de siempre..
• Para cada transparencia intentamos destilar cual es el concepto clave y buscamos una o más imágenes que lo representen.
• Rehacemos la presentación con las imágenes o dibujos como único elemento, convirtiendo los textos primitivos en notas para el orador.

Una hipotética transparencia textual clasificando productos. Lo mismo que recita el orador se presenta en pantalla. No hay referencia visual a la estructura (una pirámide). Pulse sobre la imagen para agrandarla	La misma transparencia con mucho más contenido visual. Se respetan algunos textos mínimos. El impacto visual del triángulo y la metáfora de la pirámide quedan mejor reflejados. El texto de la anterior transparencia puede servir como notas para el orador. Pulse sobre la imagen para agrandarla

Probablemente encontraremos que:

• La presentación gana en expresividad y comunica mucho mejor
• Si los conceptos están claros, el orador no recita sino que explica y amplía la información
• Los conceptos permanecen mejor en la memoria.

Cambiar a presentaciones verdaderamente visuales requiere un esfuerzo, tanto mayor cuanto que los gráficos a veces los hemos de hacer nosotros mismos. Sin embargo el impacto y la mejora en la transmisión de las ideas es muy notable y puede suponer la diferencia entre hacer llegar nuestro mensaje o sumir a la audiencia en otra catarata más de palabras de difícil asimilación.

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* Gene Zelazny, “Say it with charts” fourth edition ISBN 0-07-136997-X McGraw Hill


Enlaces de este artículo:

http://www.infovis.net/printMag.php?num=73〈=1		Artículo num 73 sobre Presentaciones Gráficas
http://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/007136997X/infovisnet/		Say it with Charts, by Gene Zelazny at Amazon.com
http://www.google.com/imghp?tab=wi&q=&ie=UTF-8&oe=UTF-8&hl=es&lr=		Buscador de imágenes de Google

Visual Literacy: An E-Learning Tutorial on Visualization for Communication, Engineering and Business

http://www.visual-literacy.org/index.html

This e-learning site focuses on a critical, but often neglected skill for business, communication, and engineering students, namely visual literacy, or the ability to evaluate, apply, or create conceptual visual representations. After this tutorial, students should be able to evaluate advantages and disadvantages of visual representations, to improve their shortcomings, to use them to create and communicate knowledge, or to devise new ways of representing insights.

The didactic approach consists of rooting visualization in its application contexts, i.e. giving students the necessary critical attitude, principles, tools and feedback to develop their own high-quality visualization formats for specific problems (problem-based learning). The students thus learn about the commonalities of good visualization in diverse areas, but also explore the specificities of visualization in their field of specialization (through real-life case studies). They will not only learn by doing, but in doing so contribute new training material for their peers to evaluate (peer learning).

Visualisation d'informations, visualisation de connaissances

De http://mindcator.free.fr/index.php?cote=120

Les différentes méthodes de représentation cartographique se rattachent au domaine plus large de la visualisation d'informations ou à celui, plus récent, de la visualisation de connaissances.

Définitions générales

La visualisation d'informations est « l'utilisation informatisée de représentations visuelles interactives de données abstraites afin d'amplifier la cognition ». [Card S. K., Mackinlay J. D., Shneiderman B., Information Visualization : Using Vision to Think, p.10-11]
Les techniques de visualisation de l'information constituent un adjuvant aux processus de mémorisation. Elles permettent des inférences perceptuelles et favorisent grandement l'heuristique.
La visualisation d'informations fait appel à 3 disciplines connexes :

• l'informatique
• la psychologie
• le design et l'architecture d'information

La visualisation de connaissances repose rigoureusement sur les mêmes principes, à ceci près qu'elle ne traite que des concepts, des données abstraites représentant des connaissances (alors que la visualisation d'informations prend en compte tous types de données abstraites). Elle est donc orientée spécifiquement vers le partage et le transfert de connaissances, et rencontre de ce fait un écho particulier dans la communauté du Knowledge Management (KM).
Les différentes techniques de visualisation (dont la visualisation d'informations et la visualisation de concepts) sont recensées dans le tableau synthétique basé sur la table des éléments de Mendeleïev sur le site Visual Literacy

Critères de catégorisation

Le site MapDream, récent portail de la cartographie d'informations basé sur un wiki, propose une bonne vue d'ensemble de ces critères et des différentes formes de cartes.
Un critère essentiel réside dans la présentation des liens. On peut distinguer à cet égard 2 grands paradigmes parmi les méthodes cartographiques :

• les méthodes de représentation selon une structure composée de noeuds et de liens (node-link structure) : les items sont représentés par des formes géométriques diverses reliées par des flèches (étiquetées ou non) exprimant selon des règles prédéfinies les relations qu'ils entretiennent entre eux.
  C'est notamment le cas des mind maps (synonymes : carte heuristique, carte mentale, carte des idées, topogramme), des concept maps, des evocative knowledge maps, des Toulmin maps, des cognitive maps, des semantic networks…
• les méthodes qui ne suivent pas ce paradigme noeuds/liens : plutôt que de mettre en relief des relations entre unités d'informations, ces méthodes se concentrent sur la visualisation et la représentation d'une structure graphique globale où la position des différents items permet de dégager du sens. Les liens entre les items ne sont pas exprimés. Elles sont souvent utilisées comme supports à la représentation de grands volumes d'informations pour aider l'exploration et la recherche.
  Les tree maps, les diagrammes de Venn and Euler, les Vee diagrams, les radar charts appartiennent à cette catégorie.

La distinction entre ces deux méthodes rejoint d'une certaine manière celle proposée par Gilles Balmisse dans ce schéma. Le fait de distinguer les cartes cognitives des cartes sémantiques nous semble fondamental pour y voir un peu plus clair.

Cartes cognitives

La vocation des cartes cognitives est de représenter graphiquement des idées, concepts ou informations. Elles relèvent plus du champ de la visualisation de connaissances et trouvent leur origine dans les recherches en sciences de l'éducation et psychologie cognitive. Ces cartes peuvent prendre deux formes distinctes :

• les mind maps (couramment appelées cartes heuristiques, cartes des idées, cartes mentales, topogrammes).
• les concept maps (cartes conceptuelles).

Remarque : l'appellation « carte cognitive » doit ici être entendue au sens large et ne doit pas être confondue avec les cognitive maps (ou causal maps) telles qu'elles sont représentées dans le tableau sur le site Visual Literacy, et telles qu'elles sont définies par C. Eden dans « Cognitive mapping ». European Journal of Operational Research 36, 1988 (p.1-13) et « On the nature of cognitive maps ». Journal of Management Studies 29, 1992 (p.261-265).

Cartes sémantiques

Les cartes sémantiques sont des représentations graphiques d'informations et de leurs relations. Elles se situent plus du côté de la visualisation et de la recherche d'informations. Elles sont vouées à faciliter la navigation et la découverte de connaissances au moyen d'une présentation graphique issue de l'analyse d'un corpus d'informations, à faire émerger du sens à partir d'une masse d'informations à priori informe et inembrassable.
Elles sont générées de manière automatique selon des techniques qui reposent en partie sur celles du text mining et du data mining.
Il s'agit le plus souvent de représentations graphiques d'importants corpus documentaires ou de vastes espaces informationnels tels que les forums ou le Web tout entier. On trouvera de nombreux exemples de ces cartes informationnelles dans l'Atlas des Cyberespaces.

Schéma: le domaine de la cartographie de données abstraites et ses composantes.

Visualiser quelques exemples des types de cartes représentées dans ce schéma (cartes sémantiques, cartes heuristiques et cartes conceptuelles).

Visualización de información: Emisión anual CO2/Superficie Forestal (Gráfico realizado con Gapminder World)