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Desplazamiento en Antioquia 2000-2006

Un intento de dibujar el desplazamiento forzado dentro del departamento de Antioquia desde 2000 hasta 2006 (clic para verlo más grande). En el diagrama de desplazamiento entre departamentos se ve claro que Antioquia produce un alto número de desplazados en ese período (13% del total nacional) pero al mismo tiempo acoge a la gran mayoría de ellos. En este grafo están todos los municipios de Antioquia. El tamaño del nombre del municipio es (más o menos) proporcional al total de flujo (entradas más salidas) del municipio. Entre más intenso el vínculo entre dos municipios, más flujo. Aunque hay flechas y las curvé un poco para sugerir dirección son difíciles de ver entre la maraña, así que como apoyo coloreé los nombres de los municipios: los de color naranja producen más desplazados de los que acogen; los de color azul acogen más de los que producen. Supongo que también podría hacerlo con un diagrama de cuerdas pero quería probar la visualización de migraciones con este tipo de grafos.

Los municipios que no registraron desplazados durante esos años son Entrerrios, Gómez Plata, Hispania, Olaya. Los que registran la razón entre salidas y llegadas más alto son Envigado (67 salidas por cada llegada), Itagüí (46), La Estrella (37), Rionegro (35), Medellín (8) y Bello (7.6).

En este repositorio dejé los datos de desplazamiento con los que he estado trabajando así como los scripts de R que he escrito para pasear por ellos.

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Laia en nieve

Inicialmente quería mirar si se podían detectar, dentro de la nube de políticos tuiteros colombianos, los cúmulos de clientes de empresas de compra de seguidores robot. Con paciencia me bajé el jueves las listas de seguidores de los ciento cuarenta y nueve candidatos al senado con cuenta en Twitter de acuerdo a la base de datos de La Silla Vacía. La idea ingenua era hacer un análisis de componentes principales con la matriz resultante pero las dimensiones de la matriz (149 x 700.000) eran demasiado grandes para poder hacerlo en un tiempo razonable con un computador casero. Por un rato me resigné a hacer sólo la representación del grafo de seguidos y seguidores, pero después recordé que hay reductores de dimensionalidad no-lineales que parten de calcular las distancias entre los puntos (una matriz pequeñita). Una vez procesados los puntos y apropiadamente bidimensionalizados en R armé el gráfico de puntos con D3 (estoy enamorado de D3) y le agregué los vértices del grafo al hacer clic sobre un candidato. El resultado es esto.

Sospecho que lo que el gráfico muestra más que nada (y muy superficialmente) las diferencias en estrategia de comunicaciones digital de los diferentes partidos y candidatos. Los que le meten plata a ser presencia en línea y los que no. Los que quieren ser atendidos y los que atienden. Los conservadores mucho más aglomerados que los liberales. Los verdes totalmente disgregados. El sancocho de “centro democrático”. Benedetti y José Obdulio Gaviria apareados por (conjetura) contratos con la misma empresa de seguidores robot. Igual Serpa y Galán. Tres bloques más o menos bien diferenciados de cuentas: arriba a la izquierda los “líderes de opinión”, abajo los políticos en ascenso y arriba a la derecha los que no le paran muchas bolas a internet pero alguien les dijo que había que estar ahí por si las moscas.

Es un juguete medio inútil pero me gusta cómo se ve. De pronto después intento más serio en esta misma línea. Sigo con ganas de hacer algo a fondo sobre seguidores robots en política colombiana. A ver cuándo puedo.

Lostalgia

El último proyecto de Santiago Ortiz es Lostalgic, una visualización del guión de Lost utilizando la información disponible en Lostpedia. En Creative Applications lo entrevistan al respecto:

I believe books, movies and in general stories could be visualized in ways persons not only will learn about the contents, the context and the structure of the narrative but will actually read in a different ways the story, or, if you want, will read another story out of the atoms and molecules of the allegedly analyzed one (and I use the word ‘read’ in the most wide hermeneutical possible sense). These aren’t new ideas at all, for many that’s exactly what literature and art criticism should do: build new meaning out of the previously existing one. When it comes to create interactive visualization, or, in general, interactive creation based on pre-existent narrative material, I think there are multiple unexplored ways to create new meaning, new stories… or to re-tell the same story (which is as impossible as to take a bath twice in the same river, as Borges perfectly explained in his Pierre Menard, Author of Quixote story). ‘Re-telling’ has been explored in digital arts but not so much in visualization.

Bogotá en bola

El ejercicio era hacer una versión automatizada y animada de esto usando la mezcla HTML5+JScript (de la que sabía/entendía muy poco). Bogotá en bola representa, usando bolas, algunos datos sobre Bogotá (recopilados mayoritariamente por Miguel con ayuda de sus contactos en el bajo mundo burocrático — estamos en el proceso de aclarar las fuentes) a nivel de localidades. En varios de los gráficos (o en las transiciones entre uno y otro) quedan en evidencia las disparidades y contradicciones de la ciudad. En un área relativamente pequeña caben muchas ciudades con características dispares (casi universos paralelos) y estas disparidades a su vez generan barreras (algunas físicas y otras más sutiles y poderosas) que refuerzan las diferencias.

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Aporte de homicidios por localidad al total de la ciudad en 2011

Aunque puse una leyenda explicativa en la esquina inferior izquierda de cada gráfico, tal vez valga la pena explicar mejor qué quiere decir cada una. Si dice “Aporte porcentual por localidad al total de la ciudad” entonces la bola sobre cada localidad representa (ejem) el porcentaje que la localidad aporta al conteo total de la ciudad. Si, en cambio, dice “Porcentaje sobre el total en la localidad” entonces cada bola representa el porcentaje de población en la localidad con tal o cual característica sobre el total de la localidad. Así, el grafo de Hogares con teléfono similar al de Población (porque el aporte por localidad al total de la ciudad es muy parecido al aporte de población total) pero en el grafo de Teléfono (relativo) (del segundo tipo) las bolas son todas de tamaño similar, porque el porcentaje de teléfonos por localidad es casi uniforme en toda la ciudad (con internet, por ejemplo, ya no es así).

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Para representar la ciudad por localidades la describimos con un grafo de contigüidad (entre la localidad A y la localidad B hay un vértice si comparten una frontera) y calculamos la disposición del grafo utilizando la librería arbor.js, que determina la posición de los nodos (asunto en el que francamente no quería pensar) de acuerdo a un modelo físico. Es muy práctica (aunque tal vez un poco pesada). Un primer problema de esta aproximación es que La Candelaria está totalmente rodeada por Santa Fe y por tanto en el grafo se vuelve una cola. Otro problema obvio es el siguiente: dado que la configuración inicial de nodos es semi-aleatoria, existe la posibilidad de que el grafo generado sea una imagen especular del grafo deseado (o que salga enredado). Para compensar el grafo admite la opción de ser reconfigurado moviendo nodos como si fuera de caucho. Esto permite, con un poco de maña, adecuar la ciudad a la imagen preferida por el usuario. (Una posible tarea que surge de acá es cómo generar y describir con algo parecido a arbor.js grafos que sean orientados sobre una superficie bidimensional. No he mirado.)

Tasa de homicidios (i.e. número de homicidios por cada 100 Khab) por localidad en 2011