Durante mucho tiempo, hacer ciencia significaba tener grandes conocimientos sobre los mecanismos de la naturaleza. A medida que se desarrollaba, la necesidad de registrar ocurrencias y patrones impulsó nuevos análisis y complejos algoritmos. Sin embargo, también hizo que la ciencia fuera sólo para unos pocos.
Paralelamente, el mundo giraba en otra dirección. Mientras Internet sumergía al mundo en una red infinita y actualizada, la ciencia construía su club secreto de especialistas.
Hace sólo un par de años que los científicos sintieron la necesidad de exponer sus hallazgos para lograr el público en general.
El problema era que la brecha era tan grande que sólo los científicos se interesaban por la ciencia.
Y lo que es peor, sólo los científicos entendían el lenguaje científico. Para el público en general, "datos" era una palabra sin sentido. No tenía sentido, era vacía y, por supuesto, aburrida.
El reto era grande: ¿cómo hacer que la gente se interese por la ciencia?
Y la respuesta fue clara: la gente tiene que entender el lenguaje científico.
El lenguaje científico del que hablamos también se conoce como visualización de datos.
La visualización de datos es hacer que la información sea visual. Significa presentar tu trabajo de forma que otras personas puedan entenderlo y establecer conexiones. Con esto en mente, el siguiente paso era averiguar cómo hacer una visualización de datos con éxito.
Hacer una visualización de datos con éxito es presentar la información relevante de forma lógica y atractiva. Es importante darse cuenta de que para una persona que siempre ha hablado el lenguaje científico, la visualización de datos puede no resultar fácil.
Para ello, la ciencia y el diseño hacen una pareja perfecta.
Mientras que la ciencia proporciona información y un objetivo, el diseño proporciona una forma visual y una historia. Combinados, proporcionan visualización de datos como debe ser.
Muchas personas mezclan la idea de la visualización de datos con la adición de cualquier asunto visual. Puedes solucionar este problema preguntándote: ¿cuál es la mejor manera de presentar mis conclusiones? ¿Se explicarían mejor mediante una ilustración o un texto? ¿Y una infografía? ¿O un gráfico?
Decidir cómo comunicar su trabajo es un paso importante en la visualización de datos.
Una vez que lo tengas hecho, ¿qué tal si ¿dar el segundo paso?
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comunicación en la ciencia.
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