Desarrolladores

El equipo humano detrás de los tableros de visualización es muy diverso. Son profesionales que no solo construyen visualizaciones, sino que hacen análisis y procesamiento de datos; en este sentido, sienten que su rol, en muchas ocasiones, es ambiguo pero interesante. Consideran que su papel principal es poder contar una historia, sin la necesidad de usar palabras.

¿Por qué se ha logrado una buena herramienta?

Es una buena herramienta porque permite contar una historia: cómo evoluciona y/o se comporta un evento o un fenómeno asociado al conflicto armado colombiano. En este sentido, la posibilidad de narrar un suceso es el valor agregado de los tableros de visualización, de allí la importancia de plataformas como D3 para la interfaz de usuario.

Los tableros han sido una respuesta, a corto plazo, a la necesidad de exploración de una problemática dentro de un fenómeno, complementando la investigación cualitativa llevada a cabo en la Comisión. Esta complementariedad conlleva un reto: hay que comunicar algo a personas que, más allá de la estadística descriptiva, no están familiarizadas con análisis cuantitativos; en este sentido, las representaciones de datos dependen de los usuarios: qué tanto comprenden una barra, qué tanto pueden leer un mapa coroplético, entre otros aspectos. De esta manera, la mediación con investigadores, que tienen alta competencia en análisis cualitativo, es lo que permite hablar de una buena herramienta: cómo desde el repertorio visual gráfico se agrega valor al análisis cualitativo. En algunos casos, los analistas aprovechan el momento de estadística descriptiva y, en otros casos, entran más a fondo en otros modelamientos… pero, en su mayoría, y en nuestro contexto que es la investigación social, la investigación de la violencia y los derechos humanos, muchos investigadores han encontrado, y lo han expresado, que gracias a los tableros se ha podido entender mejor el enfoque del análisis cuantitativo...

El tablero en sí no es un producto final, es más un mediador entre las necesidades de investigación y las propias capacidades de cada investigador frente a análisis cuantitativos; en este sentido, los tableros son un tipo de mediación para la comprensión y para la explicación, para entender el conflicto en Colombia.

Que los equipos de investigación puedan sustentar, debatir o refutar algún argumento o alguna pregunta de investigación a partir del repertorio y la semántica visual es el gran logro de la herramienta.

Aprendizajes y experiencias

De acuerdo con el equipo de visualización, una de las dificultades mayores son los metadatos: entender qué significa la fuente de información que se va a analizar y procesar, qué significan cada uno de los campos, variables, definiciones, etc. En este sentido, y antes de realizar una visualización, se debe comprender la fuente de información; todo el proceso de transmisión histórica de la información: qué es y cómo se fue construyendo.

Adicionalmente, un aprendizaje, que se convierte en reto, es la necesidad de comprender al investigador y construir un lenguaje común que permita la fluidez en la comunicación. Los desarrolladores conocen qué puede hacerse con los datos (extracción, transformación, cargue), mientras que los investigadores, que no conocen estas tareas, se imaginan una serie de procesos muy diferentes a lo que puede hacerse con la información. Por ejemplo, en algunos casos, los datos solo presentan consistencia a nivel de departamentos y años, y el investigador quiere cortes diarios; entonces, al no tener la información ese nivel de alcance, se hace necesario generar consensos que posibiliten la fluidez en la comunicación entre ambos profesionales. Es así como se aprende a tener diálogos con personas que tienen una experticia en investigaciones cualitativas. Hay que manejar un lenguaje de comunicación, mostrarles las dificultades que se encuentran en las bases de datos para poder cumplirles el objetivo. Son hitos y retos que uno tiene que saber bordear y saber entender, porque hay que entender la base de datos y entender si lo que está ahí, realmente, está bien...

Lenguaje común

El lenguaje común comienza a tener sentido cuando, por la vía de los datos, entre los diferentes equipos se construyen conceptualizaciones diversas sobre un mismo hecho. En este punto, por ejemplo, es muy común que para un equipo un hecho victimizante sea una cosa, mientras que para otro equipo sea otra cosa; y, cuando se entra a cuantificar, las cifras van a ser diferentes. Allí aparece un gran reto: qué significan victimizaciones para cada uno de los equipos, buscando una estandarización en el lenguaje que homologue los datos. Tratar de homologar las conceptualizaciones implica trabajar de la mano con todos los equipos, apoyarse en el sistema de lenguaje controlado diseñado dentro de la organización y generar formulaciones colectivas que dirijan los esfuerzos hacia el mismo norte. En últimas, se trata de hallar un lenguaje común que supere las diferencias metodológicas, y resuelva problemas que tienen todos los niveles de complejidad: de procedimiento, en función de cómo entender los datos, cómo hacer las consultas o querys, cómo agregar o unir tablas; de infraestructura e ingeniería de datos; de modelamientos conceptuales, en función de cómo entender la violencia y cómo explotar, en términos de minería de datos, los testimonios, los metadatos, etc. Cuando las cifras no dan, no significa que haya un error en las cuentas; por el contrario, en un proceso tan complejo como el esclarecimiento dentro de una Comisión de la Verdad, no se trata solo de lo cuantitativo, sino que depende del modelo conceptual que se genera y del cual se desprende la manera de organizar la información.

Proyectos inconclusos

En muchas ocasiones, un proyecto que se entrega sigue en producción debido a requerimientos adicionales que comienzan a presentarse; este punto implica invertir tiempo en un proyecto que ya ha sido entregado y, lo más preocupante, que dicho proyecto nunca llegue a una versión estable. En este escenario cobra sentido la importancia de construir una comunicación asertiva, que permita un real flujo de ideas y procesos dentro de las primeras etapas del desarrollo; en otras palabras, es allí donde deben encontrarse puntos en común entre el investigador o usuario final y el desarrollador de la visualización, quien aprende a entender el dato y entender lo que la persona quiere hacer, y más cuando se tienen proyectos que deben entregarse en un tiempo muy corto.

Se aprende a comunicar las cosas

En la cotidianidad de las profesiones, se aprende a interactuar con términos muy técnicos: bases de datos, llaves, uniones, conexiones, ETL; sin embargo, las personas pueden no comprender estos tecnicismos. En este sentido, una experiencia importante que resalta el equipo de trabajo es, precisamente, cómo comunicar las cosas con un lenguaje visual que sea mucho más práctico y mucho más rápido.

De acuerdo con lo anterior, afirman, se pasa de ser profesionales centrados en la elaboración de algoritmos, para que sean óptimos en las distintas fases, a ser personas centradas en entender cuál es la mejor forma (color, textura, etc.) de comunicar la idea, cuál es la mejor forma de construir visualizaciones decentes y formales; en últimas, se aprende a colorear. Hay una formación constante en comunicación asertiva: transmitir una idea a través de las texturas adecuadas para ello.

El equipo de visualización de datos de la Comisión de la Verdad es uno de los equipos de visualización más grande y diverso dentro del sector público. Pasó de una idea de visualización por demanda, a la idea de tener una herramienta de autoconsulta, con enfoque de BI, para responder a necesidades analíticas. Cuenta con ingenieros, economistas, diseñadores, expertos en SIG, entre otros profesionales. En este sentido, la transdisciplinariedad es uno de los factores fundamentales, inherentes a la labor de visualización de datos desarrollada en la Comisión de la Verdad, la cual ha permitido enriquecer el debate y enriquecer lo que se está comunicando; a partir de allí, se cuenta con un proceso de retroalimentación que se materializa en la calidad del trabajo realizado.