Information design e data visualization

Finalità dell'insegnamento e apporto specifico al profilo professionale

l corso intende offrire gli strumenti concettuali e metodologici necessari ad affrontare la selezione, l’elaborazione e progettazione dei dati (small e big data) in forma visiva e interattiva al fine di identificare fenomeni, trend e informazioni, che diversamente risulterebbero poco leggibili a una prima analisi dei dati. Con l’emergere dell’era dei Big Data e della complessità, la capacità di saper visualizzare dati e informazioni in maniera sintetica racconta una storia e rimuove il rumore evidenziando le informazioni rilevanti e i pattern che sussistono in un delicato equilibrio tra forma e funzione. Mentre la cultura tradizionale traccia una linea di separazione netta tra narrazione creativa e analisi scientifica il mondo attuale della data science richiede nuove competenze e abilità in grado di connettere i due ambiti da cui emerge la necessità di nuove professionalità emergenti quali il data scientist o il visual journalist.

Prerequisiti richiesti

Nessuno

Competenze

• Capacità di organizzare in autonomia la propria ricerca affinando di volta in volta la selezione, la raccolta e l’analisi dei dati;
• capacità di sviluppare una lettura critica dei dati raccolti e di relazionarli con il proprio bagaglio cognitivo e la letteratura di riferimento;
• capacità di analizzare, sintetizzare e classificare logicamente i dati identificando relazioni e modelli strutturali utili alla loro rappresentazione visuale e interattiva;
• capacità di confronto, esposizione e argomentazione dei risultati raggiunti attraverso la mediazione con il team di progetto e il docente.

Abilità

Il corso intende offrire allo studente un'apprendimento mirato allo sviluppo delle seguenti abilità:

• data mining: estrazione dei dati in forma di strutture relazionali (dataset e decision tree);
• clustering analysis: individuazione, analisi dei pattern di dati e restituzione di questi ultimi in strutture logiche e modelli grafici;
• data visualization: trovare soluzioni efficaci, esaurienti e attendibili nella progettazione e visualizzazione dell’informazione in forma visiva, attraverso la rappresentazione multimediale e interattiva dei dati e delle informazioni e la realizzazione di dashboard

Conoscenze

1. Concetti introduttivi

1.1 Cos'è un'informazione

1.2 Dal dato alla conoscenza

1.3 Relazioni tra data visualization e information design

1.4 Overload informativo e big data

1.5 Open & linked data

2. Data visualization

2.1 Introduzione ai principi del modello relazionale e concetti di base per l’estrazione dei dati e l'interpretazione dei risultati

2.2 Organizzazione e gestione di un dataset

2.3 Diagrammi e rappresentazione dei dati

3. Information design

3.1 Il design dell’apprendimento: psicologia cognitiva e neuroscienza applicate al design dell’informazione

3.2 Information architecture

3.3 La ruota della visualizzazione

3.4 Analisi e valutazione di un'infografica 3.5 Applicazioni, case study e format dell’information design: Infografica, Data Journalism, Visual Storytelling, Design Thinking

Bibliografia

Bibliografia di base:

 

• CAIRO A., L’arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Pearson, 2013
• NUSSBAUMER-KNAFLIC C., Data storytelling: generare valore dalla rappresentazione delle informazioni, Apogeo, Milano, 2016

 

Bibliografia di approfondimento:

 

• ANTENORE M., SPLENDORE S., Data journalism. Guida essenziale alle notizie, Mondadori Università, Milano,2017
• CAIRO A., L’arte del vero. Dati, grafici e mappe per la comunicazione, Pearson, 2016
• DEHAENE S., I neuroni della lettura, Raffaello Cortina, 2009
• GUIDOLIN U., Pensare digitale, Milano, McGraw-Hill, 2005
• KIRK A., Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design, Sage, 2019
• MCCANDLESS D., Information is beautiful. Capire il mondo al primo sguardo, Rizzoli, Milano, 2011
• ORZATI D., Visual storytelling. Quando il racconto si fa immagine, Hoepli, Milano, 2019
• REZZANI A., Big Data: Architettura, tecnologie e metodi per l’utilizzo di grandi basi di dati, Maggioli editore, Milano, 2013
• ROSENFELD L., MORVILLE P., Architettura dell'informazione per il World Wide Web, Tecniche Nuove, 2002
• TUFTE E.R., Envisioning Information, 4th edition, Graphics Press, London, 1990
• WOLF M., Proust e il calamaro, Vita e pensiero, 2019

Metodologia

Lezione, esercitazione e pratica, progettazione e gestione del progetto. Il corso prevede momenti di spiegazione teorica e dimostrativa, alternati ad esercitazioni e attività in aula finalizzati all’applicazione concreta di quanto appreso dagli studenti durante il corso. Divisi in gruppi gli studenti svilupperanno in autonomia un progetto di information design che presenteranno alla fine del corso e verrà valutato dal docente come prova parziale d'esame.

Criteri di valutazione e Modalità d'esame

La valutazione del livello di apprendimento teorico da parte dello studente avviene attraverso un esame orale individuale. La valutazione delle competenze e abilità acquisite avviene attraverso l’esposizione e discussione del progetto realizzato in gruppo che verrà valutato dal punto di vista dell'analisi e della ricerca, e dal punto di vista dell'esecuzione tecnica.

 

Criteri di valutazione della prova teorica individuale sono:

• Comprensione dei quadri teorici e utilizzo appropriato di terminologie e concetti
• Capacità di analisi e giudizio critico
• Capacità espositiva

 

Criteri di valutazione del progetto di gruppo sono:

• Qualità dell'organizzazione della ricerca, dei dati raccolti e delle metodologie sviluppate
• Qualità dell’esecuzione e correttezza dell’elaborato finale

Contatti e Orario di ricevimento

Il docente riceve su richiesta degli studenti accordandosi preventivamente via mail. L’appuntamento può avvenire anche tramite videocall (Google Meet, Zoom, Skype).

 

 E-mail: u.guidolin@iusve.it