Conteúdo
O conteúdo da disciplina é organizado em semanas. Nossos encontros ao-vivo acontecem principalmente nas segundas, 16-18h, mas ocasionalmente também nas quintas-feiras 14-16h.
As atividades são todas postadas no Canvas, geralmente com detalhes extra e com prazos ao longo da semana. Revise os prazos no Canvas no início da semana e se programe de acordo.
As leituras são acompanhadas de quizzes, que também têm prazos.
Semana 1: O quê e por quê
Ao fim dessa semana, você deve conseguir:
- reconhecer visualizações de dados,
- argumentar sobre sua utilidade para análise de dados e comunicação, e
- ter uma visão ampla sobre possibilidades de visualização além dos exemplos mais convencionais que você provavelmente já conhece.
Encontros
| Quando | O que |
|---|---|
| Segunda 10/8 16h | Nos conhecermos e combinarmos funcionamento do curso |
| Segunda 17/8 16h | Discussão sobre as leituras e atividades da semana 1 |
Links do meet serão anunciados no canvas.
Leia/assista
Sobre o curso:
Conteúdo:
- Esse e esse vídeo da profa. Raquel Minardi da UFMG motivando Visualização de Dados e mostrando vários bons exemplos para irmos criando um repertório comum (35 mins).
- Capítulo 1 do livro de Munzner (+ Quiz)
- Por que visualizar dados? (19 mins), vídeo meu comentando as leituras da semana.
- Sobre sonificações, fisicalizações e outros sentidos (Explore os links)
Faça
- Se apresente aqui, contando um pouco seu background (principalmente o que for relevante para curso, mas fique à vontade para contar mais), preferências e intenções com o conteúdo do curso (esperamos que você planeje usar isso de alguma maneira).
- O quiz sobre o capítulo do livro.
- Faça uma sonificação de dados usando o Twotone (será usada no próximo passo). Salve o resultado para mostrar aos colegas no próximo passo. Pode usar os dados que preferir, e não precisa submeter.
- Envie um documento com suas impressões do conteúdo dessa semana feito em conjunto com mais 2 colegas do curso. Submetam juntos (basta 1) um google doc com o nome dos 3 e com a opinião conjunta de vocês sobre:
- quais os 2 conceitos ou visões mais novos dessa semana para vocês;
- quais os 2 conceitos ou conteúdos mais difíceis ou que ficaram menos claros essa semana;
- uma opinião de vocês sobre as sonificações que vocês fizeram: dava para entender? era agradável de usar? onde vocês usariam uma sonificação?
- Lembre de deixar a permissão do google doc com leitura para qualquer pessoa.
- Compartilhe conosco um exemplo de visualização que você acha interessante e relacionado com o conteúdo dessa semana. Se precisar de ideias ou de onde procurar, olhe esse post.
Opcional
- Site com apanhado histórico de visualizações de dados antigas
- Visualização de Dados com Sotaque Brasileiro, vídeo da apresentação de Rodrigo Medeiros no DatavisLisboa.
- Dear Data, um projeto de visualização de dados analógica com lápis e papel e sobre small data.
- O mapa não é o território é uma metáfora importante para visualização. Se fizéssemos mapas que são territórios, cairíamos nesse conto de Borges.
Semana 2: Sobre dados
- Descrever o conjunto de dados usado em uma visualização
- Enumerar para uma viz/conjunto os dados presentes, com sua semântica e seu tipo
- Identificar tarefas de análise mais/menos facilitadas por uma vis
- Formular tarefas a partir de um conjunto de dados
Encontros
| Quando | O que |
|---|---|
| Segunda 24/8 16h | Para discutirmos as leituras e exercícios |
Link no canvas.
Leia/assista
- Texto de introdução à semana.
- Cap. 2 do Livro de Munzner
- Low-Level Components of Analytic Activity in Information Visualization, de Amar, Eagan e Stasko, uma pesquisa empírica buscando padrões nas tarefas que as pessoas realizam com dados. Não se preocupe com a Seção 6.
- Cap. 3 do livro de Munzner.
- Vídeo meu comentando dados e conjuntos de dados (20 mins)
- Exemplos de uso do framework de Munzner para desconstruir algumas visualizações.
Faça
- Quiz sobre o capítulo de Munzner
- Quiz sobre os dois textos que falam de tarefas (textos 3 e 4 na lista).
- Desconstrua visualizações identificando os dados usados nelas
- Proponha tarefas de análise sobre um conjunto de dados com mais dois/duas colegas do curso seguindo as instruções. Link para submeter.
Opcional
- On the Theory of Scales of Measurement. S. S. Stevens na Science em 1946 propondo as escalas que até hoje aparecem na maior parte dos livros-texto.
- Nominal, Ordinal, Interval, and Ratio Typologies are Misleading, onde Velleman e Wilkinson criticam o uso cego dessas escalas como guias em manuais e argumentam que Scale type, as defined by Stevens, is not an attribute of the data, but rather depends upon the questions we intend to ask of the data and upon any additional information we may have. It may change due to transformation of the data, it may change with the addition of new information that helps us to interpret the data differently, or it may change simply because of the questions we choose to ask.
Semana 3: Visão crítica de dados e Visualização
- Perceber tarefas abstratas ao interagir com uma visualização
- Identificar e criticar estruturas de poder na produção de dados e em seus usos
- Contrastar abordagens mais e menos humanizadas para análise e visualização de dados
Leia/assista
- O Cap. 3 do livro de Munzner continuará sendo útil como referência sobre tarefas.
- Capítulos 2 e 5 do livro Data Feminism, de Catherine D’Ignazio e Lauren Klein.
- Data Humanism, The Revolution will be Visualized, de Giorgia Lupi. Tem muitas palestras dela online em TEDs e afins.
Faça
- Exercício de percepção de tarefas de análise baseado no Visual Literacy Assessment Test. Link para submeter o resultado. Faça com mais 2 colegas.
- Quiz sobre Data Feminism
- Quiz sobre Data Humanism
- Documento em grupo refletindo a opinião de vocês sobre como esses textos impactam sua prática respondendo as duas perguntas abaixo. Link para submeter o resultado.
- O que cada um dos textos tenta mudar na nossa forma de praticar análise (incluindo visualização) de dados?
- O que vocês julgam que deveriam mudar na sua maneira de analisar dados a partir desse argumento?
- Crie um auto-retrato com dados seguindo essas instruções (mais detalhadas aqui) e suba nessa discussão (Se der, faça com lápis colorido. Se estiver complicado por causa da pandemia, seja criativo/a).
Adicional
- Visualizing Algorithms, de Mike Bostock.
- Guia do Urban Institute sobre práticas equitativas em torno de dados.
- Datasheets for datasets: uma abordagem para descrever contextos de conjuntos de dados.
- Lista de leituras de um curso do fast.ai sobre dados e Ética.
Semanas 4 e 5: Marcas, canais e dados tabulares
- Explicar uma visualização de dados a partir das escolhas de marcas e canais de percepção que foram usadas no design.
- Comparar e criticar escolhas de usos de marcas e canais (principalmente de posição) para apoiar uma mesma tarefa em um conjunto de dados.
- Reconhecer como marcas e canais são manipuladas por diferentes ferramentas baseadas em templates.
Leia/assista
- Capítulo de Munzner sobre Marcas e Canais. Tem também um resumo legal na primeira seção dessa página do IBM Design Language.
- Vídeo meu sobre marcas e canais
- Capítulo de Munzner sobre uso do espaço para dados tabulares.
- Vídeo meu usos do espaço e visualizações comuns para tabelas
Faça
- Exercício desconstruindo visualizações em marcas e canais
- Exercício desconstruindo o uso de espaço em visualizações
- Exercício em grupo criando a mesma visualização em 3 ferramentas diferentes dentre: Flourish, Datawrapper, Tableau ou Data Illustrator.
Adicional
One Chart, Nine Tools – Revisited, de Lisa Charlotte Rost.
Semana 6: D3, mais sobre marcas e canais
- Criar uma visualização simples com D3.js em um notebook Observable.
- Reconhecer um repertório de nomes comuns de visualizações de dados tabulares e suas decisões de design.
- Reconhecer como marcas e canais são manipuladas por diferentes ferramentas baseadas em templates.
Leia/assista
- Uma introdução ao Observable e a notebooks com javascript.
- Essa série de notebooks com uma introdução a D3
- Vídeo programando um exemplo com D3
- Vídeo comentando escolhas de marcas e canais em visualizações comuns (32 mins).
Faça
- Quiz sobre D3
- Uma primeira visualização com D3 e Observable
- Disseque em grupo 2 visualizações do Viz Catalogue (ou datavizproject) e 1 do Xenographics
Adicional
- Se perca no Xenographics
- A galeria de exemplos do D3 é bem impressionante
Semana 7: Além dos dados + Laboratório de Visualização
- Criar visualizações mais completas com D3.js, incluindo escalas, nomes nos eixos e anotações.
- Distinguir e escolher entre escalas de cores para dados quantitativos.
Leia/assista
Faça
- Laboratório 1 de visualização de dados. Links para submeter partes 1 e 2 no Canvas.
- Quiz sobre cores
- Compare as abordagens e visualizações sua e de 2 colegas
Adicional
Semana 8: Interação e um pouco de cores
- Reconhecer e descrever gestos e técnicas de interação em visualização de dados.
- Implementar uma visualização com interação simples usando D3.js.
Leia/assista
- Toward a Deeper Understanding of the Role of Interaction in Information Visualization, de Yi e colegas.
- Post aqui no site sobre gestos vs. técnicas de interação.
- Notebook sobre interação com D3 (e links).
- Extra de semanas anteriores: o básico de cores para visualização de dados tabulares.
Faça
- Quiz sobre interação
- Adicione interação e revise as cores de sua visualização das queimadas.
- Descreva em grupo as técnicas de interação vistas em uma dessas visualizações
Extra
- Um catálogo de visualizações interativas para dispositivos móveis que tem também uma lista de boas práticas, várias das quais envolvem interação.
- Um texto comentando o uso de gestos em telas touch para interagir com visualização.
Semana 9: Narrativas
- Reconhecer narrativas baseadas em visualizações de dados e padrões comuns para essas narrativas
- Criticar decisões de estruturas narrativas e propor novas estruturas para um contexto
- Projetar uma narrativa baseada em datavis baseada em técnicas comuns de narrativa
Leia/assista
- Emerging and Recurring Data-Driven Storytelling Techniques: Analysis of a Curated Collection of Recent Stories, de Stolper e colegas (sugiro pular a seção 6).
- O corpus de visualizações narrativas de Stolper e o de Segel e Heer que eles re-analisam.
- Seções 4.3 em diante de Narrative Visualization: Telling Stories with Data.
- Some things I learned about data-driven storytelling in Schloss Dagstuhl, Moritz Stefaner
Faça
- Quiz sobre narrativas
- Preencha uma linha na nossa planilha colaborativa inspirada na de Stolper.
- Proponha em grupo duas narrativas com estruturas diferentes usando algum dos conjuntos de dados com os quais já trabalhamos.
Extra
- Cartões de padrões narrativos em contação de histórias com dados <- Muito bom!
- Data Comics: visualizações inspiradas pela linguagem narrativa dos quadrinhos.
- Mais um catálogo com mais uma categorização de narrativas.
- Communicating with interactive articles
- Useful junk? The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts. Bateman e colegas.
- Trechos de um livro de Tufte ditando como criar visualizações sem tralha (junk), e outros mandamentos dele.
Semana 10 : Laboratório 2 de visualização
- Criar uma narrativa baseada em dados e visualizações com d3.js.
Faça
Semana 11: Mapas e um pouco mais de cores
- Descrever os desafios particulares da visualização de dados em mapas
- Reconhecer vantagens e desvantagens das alternativas de design para visualizações mais comuns com mapas
- Construir uma visualização com mapas na web
Leia/assista
- Cap. de Munzner sobre mapas.
- What to consider when creating choropleth maps, do Datawrapper.
- Methods of comparison, compared, Mike Bostock
- Vídeo sobre visualização de dados em mapas.
- Notebooks sobre mapas.
Faça
Extra
- Veja a parte de dots e maps na galeria do D3
- Marcos históricos de visualizações em mapas
- Uma boa lista de vis em mapas
Semana 12: Cores
- Criar escalas de cores perceptualmente precisas e lidando com situações mais desafiadoras
Leia/assista
- Notebook sobre escalas de cores com percepção linear (em breve).
- Dicas de ferramentas para criar escalas de cores
Faça
Extra
- Como escolher cores mais bonitas para a sua visualização, do blog do DataWrapper.
- Treino divertido de percepção com cores
- Muito mais sobre ferramentas e cores, do blog do DataWrapper.
Semana : Redes / grafos
Leia/assista
- Capítulo 9 do livro de Munzner, sobre visualização de redes
- Revisão sobre grafos e exemplo com nós e links x matriz de adjacência
- Vídeo sobre vis em redes (em breve)
Faça
- Quiz desconstruindo redes
- Quiz sobre capítulo de Munzner
- Uma visualização com o Gephi