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Visual Sensemaking | Ana Barroso

Visual Sensemaking & Design Thinking Specialist
21 de Oct de 2013
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Visual Sensemaking | Ana Barroso

  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
  3. Antigamente: informações pouco precisas, visualizações baseadas na imaginação
  4. Atualmente: dados precisos, 
 informações complexas, interdependentes, 
 real time
  5. Desafios complexos, indefinidos, complexidade organizada Humantific | Challenge Complexity Shift
  6. Desafios complexos, indefinidos, complexidade organizada Humantific | Challenge Fuzziness Shift
  7. 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
  8. Sensemaking by Humantific Demanda por MUITO sensemaking.

  9. Sensemaking by Humantific Tornando o estranho familiar. Tornando o familiar, estranho. Entender cenários complexos Criar
 diferenciação
  10. Sensemaking Data Viz Visual Complexity Visual Thinking Visual Journalism Infografia Análise, síntese e captura de sentido
 de sistemas 
 complexos} Objetivo: (apesar das grandes diferenças...)
  11. 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:
  12. 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
  13. Sensemaking by Humantific EM QUE ESFERAS 
 PODEMOS NOS UTILIZAR DE SENSEMAKING?
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. Sensemaking na reestruturação da experiência INDIVIDUAL E PRIVADA
  18. Sensemaking na reestruturação da experiência INDIVIDUAL E PRIVADA
  19. Sensemaking na melhoria do ESPAÇO PÚBLICO
  20. Sensemaking na evolução da esfera ORGANIZACIONAL E CORPORATIVA
  21. by Dave Gray, autor do Gamestorming Sensemaking na evolução da esfera ORGANIZACIONAL E CORPORATIVA
  22. “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
  23. ÁRVORE:
 verdade absoluta, desejo por ordem 
 e simplicidade, classificação de conhecimento Manuel Lima, UX designer
  24. Diderot and D’Alembert, Enciclopédie: Distribuição genealógica de ciências e artes. Galhos individuais, sem conexões. Manuel Lima, UX designer
  25. Representação visual de estruturas organizacionais hierárquicas, verticais. Manuel Lima, UX designer
  26. COLABORAÇÃO de desenvolvedores editando código PHP, Python, Perl, Javascript e Ruby.
  27. Manuel Lima, UX designer
  28. Social Bookmarking | Categorização coletiva. Manuel Lima, UX designer
  29. “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
  30. Redes estão tornando-se um meme cultural. NETWORKISM
  31. Galaxies Forming Along Filaments, Like Droplets Along the Strands of A Spider’s Web (2008) Tomas Saraceno (cordas de elástico)
  32. Galaxies Forming Along Filaments, Like Droplets Along the Strands of A Spider’s Web (2008) Tomas Saraceno (cordas de elástico)
  33. “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
  34. 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
  35. www.measureofamerica.org/maps
  36. DADOS
  37. 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?
  38. ACUMULA
 DORES DE 
 DADOS
  39. API + APPS 
 DE TERCEIROS
  40. 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
  41. ‣ 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.
  42. 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.
  43. 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
  44. 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
  45. “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)
  46. 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 linkedin.com/in/anabarroso CONTATO PARA CONSULTORIA, 
 PROJETOS, PALESTRAS E FORMAÇÃO: @ contact@anabarroso.com
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