Introduzione alla Visualizzazione.
- Percezione umana ed elaborazione delle informazioni
- Tipi di dato
- Percezione grafica (abilità di interpretare la codifica visuale – grafica – delle informazioni e quindi decodificare l’informazione presente in grafici e diagrammi):
a. Identificazione dei segnali
b. Stima della grandezza (magnitude)
c. Elaborazione visuale pre-attentiva
d. Uso di codifiche visuali multiple
e. Raggruppamento per Gestalt
- Il colore nella rappresentazione dell’informazione
- Esempi e casi di studio
- Sistemi di gestione del colore
- Visualizzazione e fruizione delle immagini fotografiche
- Trasformazione di dati in fonti di conoscenza attraverso la rappresentazione visuale.
- Requisiti ed euristiche per visualizzazioni di qualità.
- Diagrammi e visualizzazioni standard: pertinenza e appropriatezza.
- Strumenti avanzati e innovativi per data visualization e analisi quantitative avanzate.
- La valutazione della qualità delle visualizzazioni.
Valutazione qualitativa: esperta ed euristica;
Valutazione quantitativa: task utente; tecniche di statistica inferenziale.
Questionari psicometrici validati e loro analisi e comprensione.
- Laboratori in cui verranno acquisite competenze pratiche per:
o L’estrazione di dati non strutturati dal web
o La gestione e manipolazione dei dati in formato tabellare (google spreadsheet, excel, etc.)
o L’esplorazione e la visualizzazione statica di dati
o L’esplorazione e la visualizzazione interattiva di dati (Tableau Public)
o La progettazione di una narrazione “data-driven” nel contesto del data journalism.