1. VISUAL
SENSE
MAKING

2. ANA BARROSOI N O V A Ç Ã O , D E S I G N T H I N K I N G
& V I S U A L S E N S E M A K I N G

4. Antigamente:
informações pouco
precisas, visualizações
baseadas na imaginação

5. Atualmente:
dados precisos,
informações complexas,
interdependentes,
real time

6. Desafios complexos, indefinidos, complexidade organizada
Humantific | Challenge Complexity Shift

7. Desafios complexos, indefinidos, complexidade organizada
Humantific | Challenge Fuzziness Shift

8. Séculos XVII, XVIII, XIX
problemas
simples
Século XX
problemas de
“complexidade
desorganizada”
Século XXI
problemas de
“complexidade
organizada”
Desafios complexos, indefinidos, complexidade organizada
Não sabíamos das
ligações ou variáveis que
conectavam as coisas
Não temos só a variedade, mas
também as interdependências e
conexões entre variáveis
Organized Complexity, Warren Weaver

9. Sensemaking by Humantific
Demanda por MUITO sensemaking.

10. Sensemaking by Humantific
Tornando o estranho familiar. Tornando o familiar, estranho.
Entender cenários
complexos
Criar
diferenciação

11. Sensemaking
Data Viz
Visual Complexity
Visual Thinking
Visual Journalism
Infografia
Análise,
síntese e
captura
de sentido
de sistemas
complexos}
Objetivo:
(apesar das grandes diferenças...)

12. Usuário:
histórias,
significado
entendimento
síntese,
interesse,
engajamento
Sistemas /
Dados
complexos,
em volume,
densos,
detalhados
‣ Entendimento do universo do problema e do usuário,
‣ problem framing, definição das perguntas certas,
‣ conhecimento de UX, ferramentas e meios apropriados
para sintetizar a complixadade dos dados ou cenário.
SENSEMAKER:

14. 4 GRANDES DESAFIOS
99%+ dos dados coletados disponíveis não são analisados.
O desafio não é a coleta mas sim o processamento.
Temos um grande déficit de especialistas no mapeamento e análise de sistemas
complexos importante para a organização (ex.: a própria organização, suas
atividades, as atividades econômicas de um país, as redes de transporte, etc)
EUA: faltam 140 - 190 mil pessoas com habilidades analíticas profundas; faltam 1,5 milhões de gerentes
e analistas de grandes volumes de dados para tomar decisões com base em suas descobertas.
Disciplinas sociais e econômicas precisam ser revisitadas: precisamos de
novas abordagens empíricas e teóricas para lidarmos com os novos fenômenos
sociais e econômicos complexos.
O grande volume de informações faz com que dados relevantes se misturem
à ruído. Não há hierarquia na visualização do usuário.
1
2
3
4

15. Sensemaking by Humantific
EM QUE ESFERAS
PODEMOS NOS UTILIZAR DE SENSEMAKING?

16. QUANDO É A IMAGEM
QUE QUEREMOS DESENHAR?
Futuring:
Demanda por sensemakers no design e construção de interfaces, ferramentas e
experiências que ajudem as pessoas a co-criarem imagens e transições entre Hoje-Amanhã.
Ontem Hoje Amanhã
demanda dados e fatos demanda visão,
imaginação e ideias
sensemaking changemaking

17. gripe suína
gripe aviária
SARS
bug do milênio
colisões de
asteróides vespas
assassinas
David McCandless
Timeline | Pânico da mídia global
Sensemaking no mapeamento e entendimento de
FENÔMENOS SOCIAIS

18. videogames violentos
David McCandless
Dezembro - Natal (aumento do consumo por jogos)
Abril - Massacre de Columbine
Sensemaking no mapeamento e entendimento de
FENÔMENOS SOCIAIS
Timeline | Pânico da mídia global

19. Sensemaking na reestruturação da experiência
INDIVIDUAL E PRIVADA

20. Sensemaking na reestruturação da experiência
INDIVIDUAL E PRIVADA

21. Sensemaking na melhoria do
ESPAÇO PÚBLICO

22. Sensemaking na evolução da esfera
ORGANIZACIONAL E CORPORATIVA

23. by Dave Gray, autor do Gamestorming
Sensemaking na evolução da esfera
ORGANIZACIONAL E CORPORATIVA

24. “Estamos vivendo uma mudança de
paradigma no sentido de que árvores não são
mais capazes de acomodar a complexidade
no mundo modernos... A rede é um conceito
alternativo de beleza.”
Manuel Lima, UX designer
http://www.youtube.com/watch?v=_0LVSIwifpI

25. ÁRVORE:
verdade absoluta, desejo por ordem
e simplicidade, classificação de
conhecimento
Manuel Lima, UX designer

26. Diderot and D’Alembert, Enciclopédie: Distribuição genealógica de ciências e artes.
Galhos individuais, sem conexões.
Manuel Lima, UX designer

27. Representação visual de estruturas organizacionais hierárquicas, verticais.
Manuel Lima, UX designer

28. COLABORAÇÃO de desenvolvedores editando
código PHP, Python, Perl, Javascript e Ruby.

29. Manuel Lima, UX designer

30. Social Bookmarking | Categorização coletiva.
Manuel Lima, UX designer

31. “Em simplicidade de estrutura, a árvore é
comparável ao desejo compulsivo por ordem e
organização... A ‘semilattice’, em comparação, é a
estruturação de uma trama complexa, a estrutura
das coisas vivas, de grandes pinturas e sinfonias.”
DE ÁRVORES
A REDES
- Christopher Alexander

32. Redes estão tornando-se um meme cultural.
NETWORKISM

34. Galaxies Forming Along Filaments,
Like Droplets Along the Strands of
A Spider’s Web (2008)
Tomas Saraceno (cordas de elástico)

35. Galaxies Forming Along Filaments,
Like Droplets Along the Strands of
A Spider’s Web (2008)
Tomas Saraceno (cordas de elástico)

37. “O gráfico não é mais apenas a ‘representação’ da
simplificação final. É um ponto de partida para a descoberta
dessas simplificações e a forma de justificá-las.
O gráfico tornou-se, por sua possibilidade de ser manejado,
um instrumento de processamento de informação.”
- Jacques Bertin

38. Principais termos que alimentam a ferramenta:
#protestorj, #protestosp, #ChangeBrazil, #PrimaveraBrasileira, #oGiganteAcordou,
#changeBrazil, #MudaBrasil e #OGiganteFoiPraRua. As hashtags mais comentadas são, em
ordem decrescente, #vemprarua, #oGiganteAcordou, #ChangeBrazil, #protestorj e #protestosp. changebrazil.sodet.biz

39. www.measureofamerica.org/maps

40. DADOS

41. BIG DATABig data ≠ toneladas de dados
BIG em tamanho: contem informação de um grande número de entidades
individuais (milhões, bilhões)
BIG em resolução: contem informações com alto detalhamento temporal,
espacial e tipológo (ex.: não importa saber a média de gasto de um grupo. É importante
saber onde, quando, que horas e com que gastam).
BIG em escopo: ela tem informações que permitiriam o aprendizado sobre
outros sistemas além daquele para que os dados foram coletados? É possível aprender
sobre o mundo, além do seu negócio?

42. ACUMULA
DORES DE
DADOS

45. API + APPS
DE TERCEIROS

47. Desafio: criar um software que se utilize de
dados públicos existentes para informar
cidadãos sobre seus arredores, gerar
curisidade e engajamento pela esfera local,
com o mínimo de manutenção de backend.
APIs: US Census Bureau, Influence Explorer,
the Dark Sky weather, Yelp.
‣ Distribuição etária
‣ Contribuições políticas
‣ Média de aluguel
‣ Lugares populares
‣ Restaurantes recomendados
‣ Como pessoas se locomovem
‣ Temperaturas record
Sitegeist

48. ‣ Abidjan, Costa do Marfim
‣ IBM estudou atividades de 500 mil usuários durante 5 meses,
147 antenas de celular. Dataset continha a torre de celular e a
hora em que o usuário havia recebido ou enviado SMS ou ligação.
‣ Grande informalidade do setor de transportes nas cidades:
pouca segurança, baixa eficiência energética e excesso de
poluição. Dificuldade em quantificar corretamenta a demanda e
inexistência de dados “oficiais” da cidade..
‣ Guia de movimentação de grandes populações:
pessoas com celulares funcionam como sensores.

49. Modelagem da rede otimizada: AllAboard
Melhoria de 10% no tempo de todo o sistema,
introdução de 4 novas rotas
Grupos de pesquisa estão usando datasets similares para:
‣ criar histórico de crédito pessoal baseado na movimentação
física do indivíduo e suas transações pelo celular,
‣ detectar conflitos étnicos emergentes
‣ identificar fluxo de pessoas depois de desastres naturais.

50. Em uma rede de terrorismo, a liderança é difusa:
permanência, laços e domínio do cenário
Mapeamento da rede terrorista de 11 de Março –
seus laços fracos e sua força
Grupo de Estudos de Poder e Previlégio, Univ. de
Barcelona

52. Forma segue a Função
Comece com uma pergunta
Interatividade é chave
Cite suas fontes
O poder da narrativa
Não glorifique a estética
Busque relevância
Considere o tempo
Busque conhecimento
Evite visualizações gratuitas
O MANIFESTO
DA VISUALIZAÇÃO
DE INFORMAÇÕES
| Manuel Lima, UX Designer

53. “O propósito da visualização
é insight, não imagens.”
Estamos à beira de uma enorme onda de
inovação, produtividade e crescimento,
da criação de novos modos de competição
– tudo impulsionado pelo entendimento
e extração de significado de dados e
sistemas complexos.
Cabe a nós – consumidores,
empresas e setores econômicos –
explorar seu potencial.
Ben Shneiderman (1999)

54. OBRIGADA.
ANA BARROSOI N O V A Ç Ã O , D E S I G N T H I N K I N G
& V I S U A L S E N S E M A K I N G
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