“Quiero mostrar las oportunidades que entrega programar y visualizar”
Entrevista #3 con Riva Quiroga, parte de nuestra serie de entrevistas a expertos en visualización de datos.
Esta apasionada por la visualización de textos se ha especializado en el lenguaje de programación R, y en su workshop del 9 de junio te enseñará todo lo que sabe (que es muchísimo)
Cuéntanos de ti
Soy Lingüista, lo que técnicamente no es una profesión, porque no es un título que se obtenga a través de una carrera profesional (solo podemos acumular grados). Digamos, entonces, que es un oficio: los lingüistas trabajamos con/para/por el lenguaje.
Tengo un título profesional, en todo caso. Soy profesora. Trabajé siete años haciendo clases en un colegio. Una de las mejores experiencias de la vida :). Tengo 36 años.
¿Cómo conociste a Data Campfire?
En el Diplomado en Visualización de Datos de la UC. Chloe (co fundadora) y Cris Hernández (Data & Skills officer) fueron a ver nuestras presentaciones finales. En esa ocasión comentaron qué era Data Campfire y dijeron que estaban buscando ampliar su equipo de instructores.
Quienes estuvieran interesados, tenían que dejar sus datos. Como soy muy tímida no me anoté, jajaja. Pero después me escribieron porque les había gustado mi proyecto final, así que nos juntamos a conversar. Y aquí estamos.
¿Por qué te gusta /te interesa la visualización de datos?
En parte, mi interés más formal surge porque llevo un rato trabajando en el área de desarrollo de habilidades comunicativas y me parece que la alfabetización visual es parte de ellas.
Pero sin duda que hacer el diplomado en Visualización de Datos fue un hito importante. Me permitió sistematizar muchas cosas que hacía de manera intuitiva y tener un proceso de trabajo para el desarrollo de proyectos.
¿Por qué crees que es importante para alguien de las Ciencias Sociales saber aprovechar datos al máximo?
Creo que para cualquier persona, de cualquier disciplina, es importante poder aprovechar los datos de los que dispone. En el caso de quienes trabajan en las Ciencias Sociales, las Humanidades y las Comunicaciones, ocurre que muchas veces su principal fuente de datos son textos. Y no siempre concebimos los textos como datos.
La digitalización ha permitido incorporar herramientas computacionales al trabajo con textos que facilitan la identificación de patrones que sería muy difícil encontrar de manera analógica. Se trata de tomar distancia y ver de otro modo.
La idea es aprovechar la posibilidad de trabajar los textos como datos, es decir, de explorarlos y visualizarlos para generar una nueva comprensión respecto de su contenido.
¿Cómo le explicarías a alguien que no tiene conocimientos de visualización de datos qué es? ¿O lo que es una nube de palabras?
La visualización es una forma de representar gráficamente la información contenida en un conjunto de datos. La idea es reducir la complejidad de esos datos organizándolos y presentándolos de una manera que permita generar conocimiento y una nueva comprensión sobre ellos.
Una nube de palabras, por su parte, es un tipo de visualización que busca mostrar cuáles son los términos más frecuentes en un texto. Para elaborarlas, se agrupan (casi) todas las palabras de un texto y se ajusta el tamaño de cada una según su frecuencia de aparición. Mientras más grande la palabra en una nube, más frecuente la palabra en el texto. Es, quizás, una de las formas más habituales de hacer una visualización de documentos, pero no por eso está exenta de problemas. A veces es difícil distinguir proporciones que son muy similares, los tamaños pueden resultar engañosos, entre otros. Así que la idea del taller es explorar otras formas de visualización de textos.
¿Qué aprenderán las personas que asistan a tu workshop?
El taller está pensado para personas que tienen poca o ninguna experiencia programando, así que pretende ser una introducción lo más amable posible. La idea es mostrar las oportunidades que entrega desarrollar nuestros análisis usando un lenguaje de programación abierto y gratuito.
¿Por qué R? Porque es un lenguaje muy bien documentado y con una comunidad muy activa, por lo que es fácil encontrar recursos y apoyo para aprender más.
Elaboraremos algunos tipos de visualizaciones que permiten explorar el contenido de un texto que no sólo se enfocan en qué palabras son más frecuentes, sino también en la posición que ocupan y en qué contexto aparecen. Así mismo, hablaremos sobre cómo interpretar esos datos y qué cosas debemos tener en cuenta al hacerlo.