Teórico dictado por Gino Cingolani y Julio Alonso en el marco del Taller de Procesamiento de Datos a cargo de A. Piscitelli en la Facultad de Ciencias Sociales - UBA.
Consejos y ejemplos para desarrollar una investigación en digital humanities para los alumnos de la cursada.
-info en www.catedradatos.com.ar
2. ¿Por qué esto no es un Prezi?
Ayudantes no oficiales
Cuentas de mail .edu de la UBA
Licencias educativas de Prezi con mail .edu
Licencia estandard de Prezi: Espacio limitado
3 años haciendo Prezis = Espacio ocupado 100%
DH Ejemplos Consejos
3. DH Ejemplos Consejos
Ciencias vs. Humanidades
Rompiendo la lógica del hijo menor
La Ciencia puede decirte
cómo clonar un T-Rex
Las Humanidades pueden decirte
porque esto puede ser una mala idea
4. Menos es más o
la distancia como
condición de
conocimiento
“We know how to read
texts, now let’s learn how
not to read them.”
Franco Moretti El pensamiento en el baseball es medieval.
Se están haciendo todas preguntas incorrectas
DH Ejemplos Consejos
7. Tipos de Datos - Mash up de información
DH Ejemplos Consejos
Cuando nos fijamos en los datos vemos dos tipos:
Datos que puedes medir y datos que no puedes medir
11. Mapping the Republic of Letters
Stanford - Humanities Center
DH Ejemplos Consejos
12. Mapping the Republic of Letters
Reconstruir el flujo de ideas circulando entre Europa y America durante fines
del SXVII y SXVIII que potenció las ideas Iluministas en ambos lados del
Atlántico.
Input: Metadatos presentes en los intercambios postales (Autores/
Destinatarios, Ciudades de origen/destino, fechas, contenido) Output:
Mapeo geográfico interactivo
Network mapping, geolocalización
DH Ejemplos Consejos
16. MAPA76
Analizar las transcripciones de los juicios relacionados con la última dictadura
militar en la Argentina, extraer datos relevantes y realizar conclusiones
Input: PDF´s y archivos de texto con declaraciones desgrabadas. Output:
Timelines y mapas
Scrapping
DH Ejemplos Consejos
19. PHOTOTRAILS
Lev Manovich - Nadam Hochman + Equipo
DH Ejemplos Consejos
Zooming into an Instagram City: Reading the local through social media
20. ¿Cómo analizar y visualizar patrones culturales presentes en fotografías
tomadas y subidas a través de Instagram en ciudades alrededor del mundo?
Input: Metadatos y contenido de mas de 2 millones de fotografías subidas a
Instagram durante el 2012. Output: Visualizaciones espacio temporales
producidas por software analítico.
Técnicas de visualización de datos.
PHOTOTRAILS
21. Técnicas de visualización de datos
Sintaxis de escritura
Claves de lectura
+
=
Infovisualización
Pautas visuales/
referencias
Estructuración
de datos
23. PHOTOTRAILS
“Estas representaciones usualmente niegan la
especificidad de las imagenes particulares, check-
ins y otros detalles; privilegiando en cambio, la
unificación de incontables formas similares.
Usualmente, no representan un todo que emerge
en tiempos especificos, sino un todo que existe por
fuera del tiempo - una forma representacional que
nos cuenta algo sobre la naturaleza del lugar pero
que raramente tiene el poder de explicar la
naturaleza del tiempo especifico en el que estas
acciones unificadas ocurren. Involuntariamente,
construyen “comunidades imaginarias” - visiones
de un todo que realmente no existe.”
Lev Manovich
26. MIRADOR DISNEY
¿Cuáles son los patrones de representación cultural que se pueden encontrar
en las películas de Disney? Reconstruir a partir de los datos relevados las
representaciones de los personajes y los tópicos tratados.
Input: Guión literario (lo dicho) Output: Dataviz (Tablas, gráficos de torta,
nubes de palabras)
Infogr.am, Wordle, Piktochart
DH Ejemplos Consejos
27. Infogr.am, Wordle, Piktochart WTF
Teórico del 3 de Septiembre
Traigan sus computadoras (Le rezaremos al Dios de la Internet de Sociales)
Vengan temprano
DH Ejemplos Consejos
29. MITOS VS VERDADES EN COMUNICACIÓN
Natalia Aquino, Natalia Cano, Diana Vera
http://mitosvsdatosencomunicacion.weebly.com
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30. MITOS VS VERDADES EN COMUNICACIÓN
¿Qué factores externos influyen en la cursada de los estudiantes de Ciencias de
la Comunicación? ¿Cuales de estos influyen en el tiempo total de cursada?
Input: Encuestas a estudiantes, materiales de la página de la carrera, threads
en el grupo Facultad de FB. Output: Visualizaciones de datos
Herramientas de recolección de datos manuales, estructuración en planillas,
infografías
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