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Manuel Lima es un diseñador, investigador y autor conocido por su trabajo en visualización y mapeo de redes complejas. Es fundador de VisualComplexity.com, miembro de la Royal Society of Arts y fue nombrado una de las "50 Mentes más creativas e influyentes" por la revista Creativity. Hoy en día, trabaja como Senior UX Manager en Google.
La siguiente entrevista explora sus inspiraciones y procesos, así como sus puntos de vista sobre cómo la visualización de datos puede ayudar a mejorar la calidad de nuestras ciudades.
Fabian Dejtiar (FD): ¿Qué te inspiró en un principio a convertir datos en imágenes?
Manuel Lima (ML): A veces es difícil encontrar ese momento específico en que la vida te impulsa a algo, pero puedo recordar una situación específica en 2004. Estaba haciendo una Maestría en Bellas Artes en la Parsons School of Design en Nueva York. Estaba en la audiencia asistiendo a una conferencia de un maestro mío llamado Christopher Kirwin, que nos presentaba algo llamado "understanding spectrum". Es un diagrama que tiene diferentes nombres, pero básicamente muestra cómo los datos conducen a la información, la información al conocimiento y el conocimiento a la sabiduría.
A pesar de que mi experiencia y formación venía del lado del diseño industrial, me interesaba y quería ser parte de ese proceso. Específicamente, construyendo un puente entre la información y el conocimiento, entre productores y consumidores. Creo que es una de las cosas más difíciles que podemos hacer. Tiene sentido cuando los seres humanos son excelentes para recopilar información, y es por eso mismo que hoy tenemos el fenómeno del big data.
Pero ahora necesitamos dar sentido a los datos, convertirlos en información y, en última instancia, en conocimiento. Ese es nuestro mayor desafío. Para mí fue como un llamado. Hubo un momento en el que pensé, wow, necesito ser parte de este movimiento. Quería trabajar creando conocimiento y sabiduría a través de los datos.
FD: Una parte importante de saber qué hacer con los datos es saber qué preguntas hacerles. ¿Cómo sabes cuáles son los datos relevantes para mostrar cuando hay demasiados?
ML: Creo que siempre surge de la pregunta que estás tratando de responder. En tu mente, cuando buscando realizar una visualización, estás pensando en una pregunta que quieres responder o en un mensaje que quieres transmitir. A veces, se saltan los datos que pueden servir para ese propósito. Entonces, digamos que estás tratando de comprender mejor las diferentes características demográficas de un lugar. Probablemente uno va a intentar comprender a los usuarios, en el sentido de buscar saber cómo navegan a través de un edificio o un diseño urbano. Tienes esta pregunta inmediata en la cabeza, y los datos pueden proporcionar esa respuesta.
Por supuesto, los datos sin procesar rara vez son suficientes para que uno tenga sentido de un patrón. La respuesta que uno necesita es visualizarlo. Se necesita convertir y traducir datos en metáforas visuales y modelos que se puedan entender. De esta manera, uno puede responder esa pregunta a través de algún tipo de visualización al mismo tiempo que le sirve como el mensaje que uno desea transmitir.
FD: ¿Cómo haces eso? ¿Como trabajas?
ML: Hoy en día existen muchas herramientas diferentes que puedes usar. Hay diferentes bibliotecas disponibles que puedes usar para darle sentido al mundo. Últimamente, estoy más interesado en la taxonomía, en comprender el sistema. Realmente siento que la visualización de datos es un lenguaje. De la misma manera que el lenguaje escrito está compuesto de bloques, que toman forma de las palabras que puedes combinar y crear oraciones, lo mismo sucede con la visualización de datos. Tenemos gráficos que puedes combinar usando color, tamaño o forma. Y a través de ese proceso, creas mensajes, oraciones significativas.
Busco mirar las diferentes formas en que las personas han estado usando este lenguaje al comprender las similitudes, las diferencias a lo largo del tiempo, no solo en los tiempos modernos, sino también retrocediendo en la historia y entendiendo cómo los humanos han estado usando las imágenes, los símbolos y la comunicación visual como un medio para transmitir información.
Siempre estoy fascinado por cuánto tiempo ha estado sucediendo esto. Hemos estado usando imágenes durante mucho más tiempo que el lenguaje escrito. El alfabeto más antiguo conocido tiene aproximadamente 6,000 años. El primer tipo de representación pictórica se remonta a hace 40,000 años. Hemos estado usando imágenes y símbolos mucho más tiempo de lo que hemos estado usando el sistema escrito. Entonces, de alguna manera está incrustado en nuestro ADN; Tenemos una fuerte inclinación hacia las imágenes.
FD: Hoy en día, las personas no solo escriben y leen más, sino que también ven más imágenes: Instagram y Pinterest están llenos de fotografías de arquitectura y ciudades. Eso me lleva a la siguiente pregunta: ¿cómo crees que la visualización de datos puede ayudar a la arquitectura y las ciudades?
Esa es una gran pregunta. Creo que puede ayudar de tres maneras distintas:
Puede servir de inspiración. Una de las mejores cosas que encontré sobre visual complexity es que cuando comencé a armar la ciencia detrás de esto hace más de quince años, noté una maravillosa polinización cruzada de ideas. Recibí correos electrónicos de biólogos inspirados en representaciones visuales que vieron sobre algo completamente diferente. E incluso recuerdo un correo electrónico de un arquitecto que recibí en aquel entonces; estaban usando visualizaciones que vieron para una red social, y estaban aplicando algunas de esas ideas en un edificio. La arquitectura, como cualquier campo creativo, puede inspirarse de muchas áreas diferentes, una de ellas es la visualización. Puede ser una visualización de sonido, datos demográficos o lo que sea, pero puede ser una gran fuente de inspiración.
La otra forma es por la metodología, que también puede ser inspiradora para la arquitectura. Hoy, muchos campos son manejados por códigos. Una de las mejores cosas que sigo son las artes generativas y las personas que crean arte a través de códigos, a través de algoritmos. Están creando formas interesantes y formas que son impredecibles y únicas. No son creados por computadoras, sino por máquinas. Así que creo que eso es algo que la arquitectura está tratando de entender también: cómo se puede crear la forma a través del código, el algoritmo y las máquinas. Me parece muy interesante. Especialmente cuando se trata de Inteligencia Artificial - y estamos hablando mucho de diseño impulsado por Inteligencia Artificial. Hay una oportunidad para la arquitectura impulsada por inteligencia artificial, donde podemos crear un elemento de sorpresa a través de este proceso.
Mi tercer punto es que la visualización puede aportar muchos insights a los arquitectos y urbanistas. Uno de los grandes proyectos que se me viene a la mente se llama Tracing the Visitor's Eye. Este fue construido en la ciudad de Barcelona hace aproximadamente 10 años. Reunieron todas las imágenes subidas a Flickr que fueron tomadas en la ciudad de Barcelona. Dos cosas eran importantes: el momento en que se tomó la imagen y la ubicación. Fueron con estos puntos de datos, y recrearon el camino que la gente tomó por la ciudad. Ahora imagine la riqueza de esa visualización. De repente, tienes este mapa de dónde la gente realmente está navegando y qué calles están tomando. ¿Por dónde empiezan? ¿Dónde terminaron su viaje? Para un planificador urbano, o incluso para el alcalde de una ciudad, hay muchos conocimientos realmente interesantes que pueden derivarse de este proceso.
Lo desafortunado es que a veces las personas que están haciendo las visualizaciones realmente interesantes no están hablando necesariamente con las personas que realmente pueden beneficiarse de ellas, como los arquitectos y los urbanistas. Creo que hay una gran oportunidad para que este tipo de pensamiento esté más conectado con las personas que pueden beneficiarse de él.
- Todas las imágenes son cortesía de Manuel Lima y puedes revisar más en The Book of Circles.
