A plataforma Datavisualization.ch cresceu e se tornou um dos sites mais relevantes e populares na Europa dedicados a desenvolvimentos em visualização de dados. Seguindo as tendências e revisando tecnologias, é uma fonte de informação útil tanto para os interessados em entrar no campo do jornalismo de dados como para os jornalistas de dados que querem estar a par dos últimos desenvolvimentos.
O DataDrivenJournalism.net entrevistou Benjamin Wiederkehr, fundador-parceiro da datavisualization.ch e do estúdio de design Interactive Things, para descobrir o que um jornalista deve saber dados sobre ferramentas, tendências e os prós e contras na visualização de dados.
O que mudou na visualização de dados desde que você começou o site em 2008?
De modo geral, a maior mudança diz respeito à sua própria popularidade, a amplitude do tema e do número de pessoas envolvidas. Há um número muito maior de empresas e indústrias que usam a visualização de dados como uma forma de analisar, avaliar e comunicar suas informações. Quando começamos, a frequência de novo material publicação era bastante baixa, enquanto que hoje em dia, novos projetos de visualização de dados são publicados todos os dias.
O jornalismo de dados, em particular, tem visto um aumento grande de maior atenção e produção. Isto é particularmente verdadeiro no caso da visualização de dados interativos, devo dizer, como o trabalho realizado pelos jornais Guardian e New York Times, que estão envolvidos totalmente em mídias interativa como forma de apoiar seus artigos, bem como para atrair um maior interesse do público em geral.
Quais são as tendências mais quentes em visualização de dados hoje?
Tecnologicamente falando, este é um momento muito interessante para a visualização de dados, porque as ferramentas que permitem às pessoas criar visualizações, comunicar informações e começar a contar histórias com dados mudaram dramaticamente nos últimos anos. Existem algumas ferramentas disponíveis que permitem que você publique dados de uma forma muito envolvente, ao mesmo tempo, fazendo justiça aos dados em si. Estou pensando em ferramentas como o Tableau e Tableau Public, mas também a inclusão de possibilidades em mapeamento dentro do Google Docs --um desenvolvimento que tem ajudado muita gente a começar sem muito conhecimento de programação.
Existem também linguagens de programação, ou bibliotecas, para a criação de efeitos visuais por meio de processamento ou através de JavaScript, que mudaram drasticamente. A D3, por exemplo, é muito popular no momento e parece ser a maneira de-facto para publicar visualizações na Web. Tomou completamente o trabalho que era feito com Flash no passado.
Há também novas tendências vindas da uma perspectiva de visualização, e com isso me refiro ao trabalho feito com dados em tempo real, um feed de dados que está sempre mudando como uma fonte para visualização de dados, como um feed do Twitter, por exemplo.
Outra tendência envolve deixar os usuários criarem visualizações e compartilharem sua exibição personalizada em um conjunto de dados com seus colegas ou amigos. O envolvimento --o diálogo entre os dados e o criador da visualização, por um lado, e os próprios usuários, por outro lado-- está ganhando popularidade.
Quais são as suas ferramentas favoritas de visualização de dados para jornalistas no momento?
Minha absoluta favorita é a biblioteca D3, que mencionei anteriormente. É uma ferramenta flexível e a comunidade em torno dela é muito ativa, o que me leva a acreditar que chegou para ficar. Mas existem outras ferramentas que se baseiam em D3, como o Datawrapper. É realmente útil para jornalistas que queiram publicar visualizações baseadas em dados que já possuem, tornando mais fácil para eles criar visualizações em D3.
O Tableau é uma outra maneira bastante sofisticada para publicar visualizações, especialmente se você montar uma coleção de visualizações. Os resultados podem ser muito agradáveis. Nós confiamos muito no Tableau em nosso estúdio como um meio para nos ajudar a entender os dados nos primeiros estágios do nosso trabalho, para explorá-los, antes de partirmos para produções mais personalizadas.
Às vezes usamos Google Refine, agora chamado Open Refine. Não é uma ferramenta de visualização, mas muitas vezes o trabalho de visualização envolve refino e compreensão dos dados. Open Refine nos ajuda a ter uma noção da textura e estrutura dos conjuntos de dados que estamos trabalhando.
A IBM criou uma ferramenta de visualização chamada Many Eyes. É uma aplicação na Web que lhe permite fazer upload de um conjunto de dados e explorá-los com muitas técnicas diferentes de visualização pré-construídas. Vai um pouco além das possibilidades dadas pelo Tableau, mas também é um pouco mais restrito quando se trata de combinar diferentes gráficos em painéis completos. Mas, ainda assim, é definitivamente interessante.
O Quadrigram é outra ferramenta recente interessante. É a nova versão de uma ferramenta que foi criada há alguns anos chamada Impure. É uma aplicação construída em Flash e, talvez por essa razão, não foi recebida com tanto entusiasmo como deveria ter sido. Mas a ferramenta em si é muito interessante. É uma espécie de ferramenta de prototipagem, ou uma ferramenta de produção, para trabalhar com dados. Num sentido mais amplo, permite conectar fontes de diferentes tipos de dados, o que permite transformar os dados e visualizá-los no mesmo aplicativo. Você pode fazer isso de uma maneira muito sofisticada, sem código de programação. É uma ferramenta muito interessante. Eu recomendo experimentar.
Quais ferramentas são mais adequadas para iniciantes e para veteranos?
As melhores para iniciantes são Tableau e Many Eyes. Estas são ferramentas simples para começar a brincar. E Datawrapper, definitivamente --que orienta o processo.
Outra é o MapBox --um aplicativo de mapeamento. Aplicativos de mapeamento são muito populares. Com um sistema muito simples e uma interface de usuário simples, o MapBox permite ao usuário fazer upload de dados para mapeá-los de muitas maneiras diferentes e para criar mapas que contam uma história. É uma ferramenta muito acessível para iniciantes.
Quanto às ferramentas mais avançadas, a D3 é atualmente a base que lhe permite fazer coisas muito personalizadas e sofisticadas para a Web. Há também o Processing, que ainda é comumente usado, embora não tanto para a Web. Mas se trabalharmos em projeções ou em interfaces touch screen, que são em grande escala, podemos usar o Processing porque é construído com Java e, portanto, tem uma série de vantagens sobre a tecnologia comum para a Web.
E depois há também o Gephi, que eu recomendaria também para usuários avançados, especificamente para visualização em rede --redes sociais, redes dentro das empresas ou entre empresas.
O que distingue uma boa visualização de dados da ruim no jornalismo?
Boa visualização realmente sustenta a história. A má visualização se situa sozinha, fora da narração e do contexto que originou. Se a história é pré-escrita e a visualização é algo separado, não é bem utilizado.
Eu gostaria de ver o jornalismo profundamente interconectado, onde a palavra escrita, as visualizações interativas, imagens e outros materiais multimídia são colocados juntos para formar uma narrativa que realmente cria um artigo de jornalismo. Adoraria ver mais desta interação entre diferentes tipos de mídia. Se conseguirmos fazer uma experiência interativa guiada para os usuários, seremos capaz de contar histórias muito interessantes e muito envolventes.
Você acha que a popularidade da visualização de dados irá garantir um papel mais proeminente para designers gráficos na redação?
Eu esperaria ver mais equipes interdisciplinares, que incluem jornalistas, designers e desenvolvedores, como um híbrido de duas ou três disciplinas. Há tarefas no fluxo de trabalho do jornalismo de dados que necessitam reunir diferentes tipos de conhecimentos para criar algo de alta qualidade. Espero, portanto, ver uma colaboração mais estreita entre jornalistas, designers e desenvolvedores.
Na abordagem tradicional, o jornalista faz a pesquisa e escreve a matéria, para que algumas imagens sejam posteriormente acrescentadas. Se você quiser trabalhar em visualizações interessantes que estejam totalmente integradas na matéria, precisa falar mais cedo com os designers de visualização ou desenvolvedores, discutir com eles o método de visualização, como representar os dados e como combiná-los com as partes textuais do artigo.
Ainda estamos longe de ter um método totalmente satisfatório para alcançar uma interação ideal. Um monte de pessoas está atualmente explorando como chegar lá e a melhor forma de envolver e atrair usuários para matérias que são contadas através da visualização interativa.
Quem são os formadores de opinião que devemos monitorar no futuro?
Os suspeitos de sempre vêm imediatamente à mente: o New York Times aparece constantemente com bons exemplos, que me surpreendem, especialmente quando dou uma espiada no trabalho feito nos bastidores e sua configuração. Eles construíram uma equipe fascinante de pessoas muito competentes que parecem colaborar perfeitamente.
O Guardian também faz um trabalho incrível e rápido produzindo efeitos visuais que sustentam suas matérias. Eu recomendo também olhar para os [Prêmio Malofiej que recompensam os melhores profissionais em design de informação. Visualização interativa para fins jornalísticos é sempre uma parte dele. Então, a premiação é um bom ponto de partida para encontrar a próxima melhor coisa. É também um bom lugar para assistir a um resumo da produção de visualização de dados do ano passado.
Eu também gosto de conferir conferências, como a see conference na Alemanha, ou o AEIO festival em Minneapolis, entre outros. Gosto de assistir, quando posso, e ouvir os palestrantes falarem sobre como trabalham. Projetos de visualização são publicados e são fáceis de encontrar. Mas aprender sobre o processo que levou a estes resultados --é isso que me entusiasma.
_Moran Barkai é assistente editorial da DataDrivenJournalism.net. Ela já trabalhou para publicações como o Haaretz, o Huffington Post, Time Out, Your Middle East, e a revista online do European Journalism Centre Web (http://www.ejc.net/)._
_Este post foi publicado originalmente na DataDrivenJournalism.net e reproduzido na IJNet com permissão sob licença Creative Commons Attribution-NonCommercial. Criada pela European Journalism Centre, esta iniciativa de jornalismo de dados destina-se a permitir que mais jornalistas de todo o mundo usem dados para melhorar sua reportagem._
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