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Visualización de Información

IIC2026 2020-2

Validación en visualización

Visualización de Información

IIC2026 2020-2

Repaso

1. Validación y tipos de resolución

2. Amenazas a la validez

3. Enfoques de validación

Modelo en cascada de cuatro capas

Caracterización de dominio

Abstracción de datos y tareas

Codificación visual y de interacción

Implementación algorítmica

Amenazas a la validez

Problema incorrecto: Identificación de necesidades no fue acertada .

Abstracción incorrecta: Lo identificado no resuelven los problemas de usuarios.

Idiom incorrecto: Idioms seleccionados no funcionan.

Algoritmo incorrecto: Código sea muy lento o presenta errores.

Enfoques de validación

Los separaremos por niveles del modelo anidado.

Al mismo tiempo, hay dos tipos:

Inmediatos

"Río abajo"

Caracterización de dominio
✅❌ Validación inmediata

Abstracción de datos y tareas
✅❌ Validación inmediata

Codificación visual y de interacción
✅❌ Validación inmediata

Implementación algorítmica
✅❌ Validación inmediata

¡Implementar sistema!

✅❌ Validación "río abajo"

Enfoques de validación inmediatos

Caracterización de dominio
✅❌ Realizar entrevistas a usuarios objetivos, o realizar estudios de campo de observación.

Abstracción de datos y tareas

Codificación visual y de interacción
✅❌ Justificar estas decisiones realizadas en base a principios de percepción y cognición.

Implementación algorítmica
✅❌ Análisis de complejidad computacional de implementación.

¡Implementar sistema!

Ejemplo aplicado (a comienzo de semestre)

Empresa de desarrollo de software Gladius SpA desarrolla aplicación de gestión para una corredora de propiedades. Administrativos son capaces de ver todas las propiedades registradas en sistema, ver aquellas arrendadas y monitorear su estado.

Gladius busca ofrecerle más funcionalidades a su cliente (corredora de propiedadees), e intenta buscar oportunidades de visualización que entreguen valor a la herramienta.

Le entregan a alguien este proyecto (a mi).

Sin saber donde partir, ¡apliqué el modelo anidado!.

¿Qué pudo mejorar?

La primera capa (caracterización de dominio) pudo guiar mucho mejor el proceso si se hubiera tenido contacto directo con los usuarios de la herramienta.

Caracterización de dominio
✅❌ Realizar entrevistas a usuarios objetivos, o realizar estudios de campo de observación.

Abstracción de datos y tareas

Codificación visual y de interacción

Implementación algorítmica

¡Implementar sistema!

Enfoques de validación "rio abajo"

Caracterización de dominio

Abstracción de datos y tareas

Codificación visual y de interacción

Implementación algorítmica

¡Implementar sistema!

✅❌ Medir tiempo de carga y respuesta en la práctica.

✅❌ Experimentos de laboratorio para medir impacto cuantitativo y cualitativo de desiciones o idioms aislados.

✅❌ Poner a prueba la herramienta con usuarios objetivos y recolectar anécdotas. ✅❌ Estudio de campo de herramienta en contexto de uso.

✅❌ Medir cómo se a adoptado la herramienta en el contexto que fue concebida.