|
Autor/a
Bagué i Collell, Maria
|
Abstract
Después de hacer una búsqueda bibliográfica en torno al concepto de taxonomía de visualización, no se ha identificado ningún criterio establecido generalizado de clasificación, sino que cada autor presenta su propuesta con criterios propios.
El objetivo de este estudio es la elaboración de una taxonomía de visualizaciones propia partiendo de la bibliografía estudiada y, también, la realización de un primer intento de validación. Con este fin, este trabajo pretende establecer una taxonomía bastante general que sirva de punto de partida independientemente del ámbito de aplicación.
Después de haber estudiado las taxonomías identificadas como más importantes en este campo, e intentar detectar si faltaba alguna referencia relevante construyendo una red de citas, se ha elaborado una tabla resumen de la bibliografía que permite extraer las principales características de cada taxonomía estudiada. Este ha sido el primer input para comenzar a elaborar la propuesta taxonómica propia que cuenta con cuatro niveles: Objetivo a comunicar, Número de variables, Tipo de variable y Volumen de datos. Se han ejemplificado cada una de las visualizaciones que forman parte de la taxonomía propia con el programa R. La propuesta ha sido sometida a un proceso de validación con dos métodos diferentes: por comparación con las visualizaciones que aparecen en algunas revistas de referencia y a partir de las opiniones de los expertos.
Una vez obtenidos los resultados de las dos validaciones, se concluye que la propuesta taxonómica es válida con coincidencias superiores al 50%, aunque cuenta con alguna excepción. El último y cuarto nivel Volumen de datos queda cuestionado en la validación por expertos, ya que la rama del primer nivel Distribución sólo cuenta con un 31,58% de coincidencias y es donde el nivel Volumen de datos es sensible. Este nivel podría ser estudiado en una futura investigación, donde se debería comprobar si eliminar o sustituirlo por otro como podría ser el número de categorías a visualizar en el caso de las variables categóricas.
|
|
