Luc\u00eda M\u00e1laga y Hazel Rosas<\/p>\n\n\n
1. Selecci\u00f3n del tema <\/a> En primer lugar decidimos que quer\u00edamos visualizar aspectos relacionados con la corrupci\u00f3n. Elaboramos un primer esquema conceptual de lo que cre\u00edmos pod\u00edamos decir. Decidimos usar datos del Latinobarometro y elaboramos algunas visualizaciones exploratorias. <\/p>\n\n\n\n Nuestro tema tiene como foco de an\u00e1lisis examinar la brecha que hay en la capacidad institucional para enfrentar la corrupci\u00f3n y la confianza ciudadana a nivel de Am\u00e9rica Latina.<\/strong><\/p>\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n Se descargaron los datos de Latinobarometro para la regi\u00f3n y para todos los a\u00f1os para as\u00ed ver si hab\u00eda una tendencia de inter\u00e9s. Se consideraron dos aspectos: percepci\u00f3n de avances en la lucha contra la corrupci\u00f3n y las multiples dimensiones de confianza.<\/p>\n\n\n\n Los datos descargados de Latinobarometro requieren de algunas modificaciones para que se puede identificar las tablas, columnas, filas y encabezados. En algunos casos es suficiente con eliminar algunas filas y columnas para dejar en el documento s\u00f3lo la estructura de la table. En otros, se requiere hacer alguna transposici\u00f3n de datos o generar variables nuevas. Ya que Latinobarometro permite la descarga en Excel esas modificaciones se hicieron directamente sobre el archivo utilizando las herramientas de este procesador.<\/p>\n\n\n\n Para evitar alterar los datos originales se mantuvo estos en otra hoja del mismo libro de excel. Puede ver todos los datos utilizados, las visualizaciones y las alteraciones efectuadas en esta carpeta.<\/a><\/p>\n\n\n\n Posteriormente identificamos un documento adicional que consideramos valioso en la narrativa planteada, el \u00edndice de Capacidad para Combatir la corrupci\u00f3n. En este caso no se contaba con una base de datos, sino con un documento en pdf. Los datos fueron recogido del pdf e ingresados en un excel para permitir el procesamiento.<\/p>\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n Se explor\u00f3 cuatro herramientas de visualizaci\u00f3n y finalmente se utiliz\u00f3 los gr\u00e1ficos elaborados en Datawrapper. A continuaci\u00f3n comentar\u00e9 las herramientas utilizadas.<\/p>\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n Para instalaci\u00f3n de R ver https:\/\/www.r-project.org<\/a> y para instalaci\u00f3n de RStudio, que es un IDE para R y Python ver https:\/\/posit.co\/download\/rstudio-desktop\/<\/a><\/p>\n\n\n\n Esta fue la primera opci\u00f3n explorada. Permite personalizar los gr\u00e1ficos y da gran control sobre los resultados pero las visualizaciones no resultaban satisfactorias y hacer los ajustes que quer\u00edamos requer\u00edan hacer muchos c\u00f3digos. Adicionalmente, si bien los resultados pod\u00edan obtenerse en html, no daba opciones sencillas para incrustar los gr\u00e1ficos en una entrada de WordPress u otro documento HTML. Para un ejemplo de los resultados obtenidos ver este HTML de los gr\u00e1ficos elaborados y pasos realizados para obtenerlos<\/a>.<\/p>\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n Para utilizar Tableau ver https:\/\/www.tableau.com<\/a>. Adem\u00e1s, Tableau ofrece una opci\u00f3n gratuita en la que se trabaja exclusivamente en l\u00ednea https:\/\/public.tableau.com\/app\/discover<\/a>.<\/p>\n\n\n\n En este caso sab\u00edamos que la herramienta es poderosa y relativamente f\u00e1cil de usar. Quisimos incluir en la visualizaci\u00f3n de los contenidos l\u00edneas de tendencia pues en la informaci\u00f3n descargada hab\u00edamos incluido mucho a\u00f1os, sin embargo, eso requiri\u00f3 una mayor modificaci\u00f3n de los datos pues en tableau para hacerlo requer\u00edamos tener una columna por a\u00f1o, una para el porcentaje y otra para pa\u00eds. Para la modificaci\u00f3n requerida ver hoja Data-TLDR2<\/a> en este documento.<\/p>\n\n\n\n Tableau tiene muchas opciones para manejar los datos pero a veces las visualizaciones demoran en cargar, y requiere un nivel intermedio de procesamiento de los datos. Su dise\u00f1o es m\u00e1s adecuado para un dashboard interactivo y no tiene opciones muy amigables para la descarga de im\u00e1genes manteniendo la transparencia del fondo, pero tiene varias opciones de personalizaci\u00f3n de los resultados finales. En este enlace <\/a>a un perfil de Tableau se pueden ver algunos de los gr\u00e1ficos realizados y en este enlace<\/a> un primer esquema con esbozo de contenidos que incluye im\u00e1genes dise\u00f1adas con Tablea. <\/p>\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n Para utilizar Flourish es suficiente con entrar a su web y explorar en su amplia gama de visualizaciones https:\/\/flourish.studio<\/a>. En nuestro caso utilizamos algunos mapas e intentamos descargarlos manteniendo transparencias para poder utilizarlos en un video. Sin embargo, las opciones de descarga eran m\u00e1s limitadas que en datawrapper que utilizamos despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Como Flourish tiene m\u00e1s opciones de gr\u00e1ficos que datawrapper utilizamos tambi\u00e9n un gr\u00e1fico de personas para mostrar porcentajes, pero el resultado final no se ajustaba a nuestras necesidades visuales y las opciones de ajuste de la visualizaci\u00f3n no nos resultaban adecuados por lo que no lo utilizamos en el trabajo final.<\/p>\n\n\n\n Ver gr\u00e1ficos elaborados abajo<\/p>\n\n\n
2. Descarga y procesamiento de datos<\/a>
3. Selecci\u00f3n de herramienta de visualizaci\u00f3n<\/a>
3.1 R \/ RStudio<\/a><\/em>
3.2 Tableau<\/a><\/em>
3.3 Flourish<\/a><\/em>
3.4 DataWrapper<\/a><\/em>
3.5 Excel<\/a><\/em>
4. Selecci\u00f3n de medio narrativo<\/a><\/p>\n\n\nSelecci\u00f3n del tema<\/h2>\n\n\n\n
Descarga y procesamiento de datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Selecci\u00f3n de herramienta de visualizaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
R \/ RStudio<\/h3>\n\n\n\n
Tableau<\/h3>\n\n\n\n
Flourish<\/h3>\n\n\n\n