Digilicious, Blog de diseño

Hay cosas bellas y lo que se puede alcanzar diseñando información (al menos yo llego a grados de excitación curiosos). Por eso quería compartir con ustedes esto que acabo de pillar por ahí, donde una agencia de diseño japonesa hace un digrama de las tendecias en la Web durante el 2007, utilizando el código para mapas de trenes subterráneos y simbología para pronósticos del clima. Échenle una mirada y fíjense en la leyenda. Está expectacular!

Vía: Smashing Magazine

Hace un par de semanas encontré en una publicación de Humanidades española, un artículo acerca de este proyecto.

Se trata de Rome Reborn 1.0, un proyecto que nace de la cooperación interdisciplinaria del CVRLab (Laboratorio de Realidad virtual Cultural) y el ETC (Centro de Tecnología Experiencial) de la UCLA, el INDACO (Laboratorio de Ingeniería Inversa) del politécnico de Milano, y el IATH (Instituto para las tecnologías avanzadas en las Humanidades) de la Universidad de Virginia y que tiene como objetivo la creación de un modelo digital de la cultura romana tal como fue en tiempos pasados. Se estima que la fecha de esta reproducción es el 21 de Junio del año 320 DC. La idea también es desplegar un modelo ilustrativo que de cuenta del desarrollo de la cultura Romana desde la Edad de Bronce hasta los inicios de la Edad Media.

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Jonathan Harris, una mezcla entre científico computacional, artista visual y antropólogo, presentó en el TED de Marzo de 2007 su proyecto “We Feel Fine” consistente en una interfaz de visualización de información (cosa de la cual ya se habló en Digilicious y también hace poco en Smashing Magazine) montada sobre Java que recopila y ordena información de los post de cualquier blog que contengan la frase “I Feel” o “I’m Feeling” con el fin de poder determinar los estados de ánimo de la gente en momentos determinados.

• El sistema automaticamente trata de deducir la edad, el genero, la ubicación geográfica y la hora (con estos 2 últimos puede saber también las condiciones del clima en el momento que se escribió la frase) lo cual puede luego ser usado para filtrar la información.
• El sistema recopila en su base de datos alrededor de 200.000 “sentimientos” al día los cuales son representados en forma de puntos.
• El color de cada punto determina el tipo de “sentimiento” que lo origina (colores claros son felices y oscuros tristes)
• El tamaño de cada punto depende del largo de la sentencia que lo origina (a mayor largo de sentencia, mayor tamaño de punto)

Es posible apreciar estadísticamente los tipos de sentimientos que se estan produciendo e incluso se pueden filtrar por edad, ubicación y género, entre otras.

Una aplicación un tanto abstracta y muy experimental, pero sin duda interesante, revisen “We Feel Fine” ustedes mismos

Les dejo este interesante link de un proyecto de Infografía de la Ciudad de Nueva York (Manhattan)

El proyecto muestra a través del uso de modelamiento y animación interactiva las relaciones históricas entre los rascacielos y otras capas de información urbana. También se pueden distinguir las principales formaciones geológicas, patrones de asentamiento, además de la infraestructura de transportes y comunicaciones.

Si bien los datos son de carácter técnico, es ampliamente destacable el rol sintetizador y clarificador del mensaje icónico. Las lecturas, interpretaciones y relaciones que podamos hacer con estos datos son muy amplias. (”Ojo con el Diseño, cuidado con la infografía” citando a mi manera al gran Nemesio Antúnez).
El código de las imágenes (wireframe y capas tipo AutoCAD) nos proporciona información acerca del autor del proyecto, sin duda arquitecto.

Recomendable para investigar un buen rato y descubrir algunas aplicaciones en el plano local (Chile).

Hace algún tiempo, y a propósito del revuelo en Digg por el temita del número famoso, me enteré de estas aplicaciones que, aunque ya tienen su tiempo, son absolutamente dignas de destacar, se trata de Swarm, Stack y BigSpy. Iniciativas de DiggLabs y diseñadas por la agencia Stamen (que a propósito buscan un diseñador) hechas con el fin de monitorear de una manera más clara la forma en que se mueve la actividad dentro del sitio de Digg. Bueno, pero cómo funcionan?

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