Según su punto de vista, lo que es novedoso son las consecuencias que tiene para la naturaleza de las relaciones laborales. Indica que en la nueva economía, la relación laboral empleador / empleado ha cambiado sustancialmente. Los empleados ya no se quedan con una sola compañía en su carrera profesional, ya que una de las claves para garantizar el empleo y la seguridad de los ingresos económicos para los nuevos empleados es asegurarse de que cuentan con las competencias básicas para cambiar fácilmente de un trabajo a otro.

Por otra parte también indica que las empresas están cambiando a una mano de obra núcleo más pequeña, que se complementa con una fuerza laboral puntual que tiene las habilidades necesarias en el momento justo. Es decir a los cambios sociales y económicos  del último cuarto de siglo se ha subrayado la necesidad de las organizaciones para tener más flexibilidad en sus sistemas de empleo. La rápida evolución de la tecnología, de la diversificación de los mercados laborales, el aumento de la competencia internacional, los precios en los mercados de productos, y la reestructuración financiera de las empresas en los mercados de capitales, han dibujado cada vez más la idea de “la empresa flexible”.

Aquí es donde la COcultura o cultura de la colaboración tiene un papel clave, y donde el Coworking juega un papel clave  como motor del cambio y ecosistema para la innovación. Podemos definir el coworking como “una manera innovadora de trabajar que permite que varios profesionales independientes de sectores distintos compartan un mismo espacio de trabajo, fomentando la colaboración, el trabajo en un espacio comunitario y multidisciplinario, y el networking.”

Pero en la CoWorking Spain Conference  la mesa redonda en la que tuve el placer de participar junto Albert Cañigüeral y Libby Garret  exploramos si el modelo de coworking puede ser clave para el rápido crecimiento de la sociedad colaborativa. Representa una oportunidad para cambiar el modelo organizativo y construir el nuevo ecosistema para la innovación empresarial, donde las TIC y la sociedad red  están potenciando y fomentando aún más esa colaboración e interacción entre individuos con el objetivo de lograr un bien común, ya sea un proyecto o un mayor conocimiento.

Pero para la  co-creación de ese conocimiento se conjugan las dos inteligencias: la colectiva y la colaborativa. Si por algo se caracteriza la inteligencia humana es por ser colectiva, ya que somos seres sociales y aprendemos nuevos conocimientos a partir de la interacción con otros humanos. La inteligencia siempre ha sido colectiva y orientada a la  productividad, en cambio la inteligencia  colaborativa  se ocupa de problemas en los que la experiencia individual y las distintas interpretaciones de expertos son críticos para la resolución de problemas. El objetivo es aprender una labor o incrementar el conocimiento de todos los miembros del grupo, según comparti  en el artículo “Cerebros Unidos“ publicado recientemente en La Vanguardia.

En resumen, este nuevo entorno marcado por el conocimiento, las TIC y la sociedad red, nos dibuja nuevas competencias y nuevos empleos y perfiles profesionales. Estas “nuevas ocupaciones” demandan mucho más que el dominio de ciertos conocimientos: el énfasis recae en las competencias sociales y metodologías colaborativas.Y yendo más allá del impacto TIC, la sociedad colaborativa que está naciendo actuablemente demanda una serie de actitudes y competencias como, la capacidad de tomar decisiones de forma autónoma, la flexibilidad para trabajar en cualquier lugar y en cualquier momento y con cualquier persona, la capacidad de organización.  Estas serán las bases de la Smart Collaboration.

]]> http://www.ignasialcalde.es/smart-collaboration-el-crecimiento-de-la-sociedad-colaborativa/feed/ 0 http://www.ignasialcalde.es/sociedad-knowmad-colaboracion-y-talento/ http://www.ignasialcalde.es/sociedad-knowmad-colaboracion-y-talento/#comments Thu, 16 May 2013 15:24:47 +0000 ialcalde http://www.ignasialcalde.es/?p=4352 El catedrático Manuel Castells en su libro “La Sociedad Red” explicaba hace ya algunos años los grandes retos que nos plantea la nueva estructura social en red en la que estamos viviendo. Ésta en paralelo a la revolución de las TIC , afecta a la transformación del empleo y la estructura ocupacional. La sociedad  informacional en red en la que estamos actualmente inmersos, se caracteriza porque desaparece la fabricación y el eje central pasa de la producción a las actividades de servicios y la productividad se basa en la generación de conocimiento a través del procesamiento de la información. Las economías se dirigen hacia un nuevo patrón de crecimiento caracterizado por las capacidades de incorporación de valor a través del conocimiento y hacia un modelo de competitividad basado en la innovación.

En este entorno están naciendo el perfil profesional de los Knowmads, nómadas del conocimiento o también entendido como trabajadores del conocimiento nómada, concepto ampliamente explorado en el libro Knowmad Society. Dicho de otro modo es un nuevo perfil profesional, una persona creativa, imaginativa e innovadora que puede trabajar con casi todo el mundo, en cualquier momento y en cualquier lugar.  Y aquí es donde las capacidades de colaboración y talento juegan un papel determinante.Como hemos comentado anteriormente  la sociedad industrial está dando paso al trabajo del conocimiento y la innovación. Mientras que en la industrialización era necesario que las personas se estableciesen en un solo lugar para realizar una función específica, en los trabajos relacionados con el conocimiento e  información , las tareas no son tan concretas o específicas y  el lugar de desempeño no es tan relevante. Además las TIC permiten a estos nuevos trabajadores trabajar de forma más amplia , donde los espacios “presencial” y  virtual ( un buen ejemplo son las redes sociales corporativas)  se combinan permanentemente.

Los knowmads puede reconfigurar y recontextualizar sus ambientes de trabajo de forma instantánea  y esta mayor movilidad les permiten la creación de nuevas oportunidades. Están rompiendo el concepto de barreras geográficas y de las reglas de trabajo estancas basadas en jerarquías, ya que trabajan de forma  transnacional, transcultural, y su trabajo va mas allá de la organización con la que trabajen.

Un knowmad sólo se emplea en un trabajo siempre y cuando pueda agregar valor a una organización y sea valorado,  y si no es así no se implica esos proyectos profesionales. Además e independientemente del componente económico los knowmads trabajan con nuevas variables como la pasión, innovación, aprendizaje y creación de nodos de confianza. Son  valorados por el conocimiento personal que poseen, y que les aporta una ventaja competitiva, y se esfuerzan por definir y refinar continuamente su trabajo y pudiendo ocupar varios puestos de trabajo. Normalmente participan en programas de aprendizaje, disponen de  espíritu emprendedor , participan en  actividades sociales, y lo que es más relevante son responsables de diseñar su propio futuro personal y profesional.

Personalmente  mi forma de proceder profesionalmente sintoniza con la cultura knowmad. Si realmente avanzamos pues hacia una sociedad knowmad, este tipo de profesionales crearán unas bases de transformación social sólidas. Harán replantear el aprendizaje y el desarrollo humano, las habilidades y competencias requeridas. Toda una “revolución” que permitirá repensar la educación, las jerarquías y la nueva creación de valor en las  organizaciones. Un reto que debería  pivotar entre otros valores en  la colaboración y el talento.

]]> http://www.ignasialcalde.es/sociedad-knowmad-colaboracion-y-talento/feed/ 2 http://www.ignasialcalde.es/visualizacion-de-datos-retos-y-mitos/ http://www.ignasialcalde.es/visualizacion-de-datos-retos-y-mitos/#comments Mon, 08 Apr 2013 10:33:41 +0000 ialcalde http://www.ignasialcalde.es/?p=4312 Aaron Koblin  en su conferencia TED “Visualizando nuestra humanidad artísticamente” manifestó que  el siglo XXI estará definido como el siglo de la interfaz, en similitud al impacto que tuvo el cine en siglo XX,  o la novela en el siglo XIX. Y realmente está siendo así, ya que por ejemplo consumimos información multi dispositivo (tableta, smartphone, PC , TV….)  y además con la ingente cantidad de datos generados, empresas de servicios de visualización como Platfora, Datameer,  o plataformas con interfaces de visualización basados en el  navegador como Clearstory y Chartio son claros ejemplos de que la visualización de datos goza de buena salud, y no ha hecho más que despegar.

Además si estamos un poco avezados en la programación, y nos atrevemos a trastear con el código  disponemos de diversas herramientas,  como  por ejemplo las librerías de JavaScript,  tipo D3.js, Raphaël o  Paper.js, que aprovechando las funcionalidades tipo Canvas y SVG de los navegadores   nos facilitan mucho la producción de visualizaciones de datos complejas,  que hasta hace poco eran área específica i exclusiva de programadores avanzados. Aunque todo parece fácil y fascinante ,  en mi opinión hay algunos puntos que merece la pena tener en cuenta antes de crear una visualización de datos,y que rompen algunos de los mitos.

Aunque David Mccandless  asegura en su famoso libro que la información es bella , los datos en crudo son feos y  debemos trabajar con ellos para darles forma. La mayoría de los tutoriales de visualización de datos nos ofrecen conjuntos de datos o datasets ,  estructurados y limpios. Pero en la práctica en la mayoría de los conjuntos de datos que nos encontremos en el mundo real, consumiremos casi el 80%  de  nuestro tiempo para crear una visualización ,  en la exploración, adquisición, carga, limpieza y transformación de datos.  Además aunque dispongamos de herramientas automatizadas para la limpieza de  los conjuntos de datos como por ejemplo Google Refine , siempre requeriren un nivel de trabajo manual en la limpieza y transformación de los datos.

Otro de los mitos a explorar cuando empezamos con la visualización de los datos es que los gráficos de barras son aburridos,  y realmente no es así ya que muchas veces son la mejor opción . Cuando empezamos a trabajar en visualización de información y datos siempre queremos ser creativos y buscar visualizaciones efectivas como el informe Digital Life de TNS. Queremos huir rápidamente de los “aburridos” gráficos de barras ya que en comparación con los gráficos de barras, los gráficos de burbujas  por ejemplo facilitan más puntos de datos en menos espacio, los gráficos de anillos indican claramente las relaciones parte-todo,  y  los diagramas de árbol muestran fácilmente las  categorías jerárquicas. Pero si aprendemos sobre psicología de la percepción veremos claramente que ninguno de ellos es más efectivo que una simple gráfico de barras  para una comparación fina entre valores. El hecho que dispongamos de herramientas y formas de visualización visualmente atractivas , no quiere decir que sean las más efectivas siempre.  Debemos pensar siempre en facilitar la comprensión sin distorsión de los datos facilitados no debemos caer lo fashion o “eye candy” . Los gráficos de barras son una de las mejores herramientas disponibles para facilitar las comparaciones visuales, aprovechando nuestra capacidad innata para comparar con precisión longitudes que están una al lado de la otra. Un buen ejemplo  de esto sería el gráfico “En qué gasta España” creado por la Información, donde podemos comparar de forma interactiva en qué partidas se gasta el presupuesto general del Estado.

Un último mito a reflexionar es que la visualización no es el análisis.  Es importante recordar que la visualización es una herramienta para ayudar al análisis y  no un sustituto de la habilidad analítica.  Tampoco es un sustituto de las estadísticas : el gráfico puede resaltar las diferencias o correlaciones entre los puntos de datos,  pero  para sacar conclusiones de forma fiable sobre  percepciones a menudo requeriremos de  un enfoque estadístico más riguroso. Un claro ejemplo de esto es el Cuarteto de Anscombe que demuestra que cuatro conjuntos de datos que tienen las mismas propiedades estadísticas, son distintos al inspeccionar sus gráficos respectivos. No esperemos que las visualizaciones de datos, y más si estas se basan en herramientas gratuitas online con plantillas, nos hagan todo el trabajo de forma automática. El éxito de una visualización, se basa entre otras variables , en  comprensión de nuestros datos  que por lo general requiere una combinación de habilidades de análisis , estadística y  cierto experiencia en la limpieza de datos.

Fuente: Seven Dirty Secrets of Data Visualization

Algunos especialistas marcan una frontera entre estas dos disciplinas (infografía  o visualización de datos ), basada en el hecho de que, supuestamente, la infografía consiste en presentar información por medio de gráficos estadísticos, mapas y esquemas, mientras que la visualización se basa en la creación de herramientas visuales (estáticas e interactivas) que un público pueda utilizar para explorar, analizar y estudiar conjuntos complejos de datos . Pero  como indica Alberto Cairo autor del Arte Funcional, hay una naturaleza común de la infografía y la visualización ya que pertenecen a un mismo continuo, donde los límites son definidos por las palabras presentación y exploración.

En una reciente formación que impartí sobre introducción a la Infografía , los alumnos me pedían herramientas y mas herramientas  ….  y aunque  existen servicios gratuitos en la red como Piktochart o Visualy entre otros, que permiten crear infografías de forma semiautomática, yo insistía que el foco debería ser otro, ya que debemos adquirir competencias previas de como evaluar, analizar y representar información. Una visualización de información, explica historias, simplifica, mide, compara, explora, descubre… con el objetivo de transformar los datos en información, la información en conocimiento. La infografía y la  visualización de la información, no dejan de ser representación y presentación de datos que explotan nuestra capacidad de percepción visual con el fin de ampliar el conocimiento, y eso no lo realizan las herramientas de forma automática. Un buen ejemplo es este video infográfico  sobre la distribución de la riqueza en USA.

En la Edad Media, los primeros alquimistas, los antecesores de los químicos, buscaban la transmutación de los metales en oro. A comienzos del Siglo XXI, la generación de masas inabarcables de datos se ha convertido en una de las actividades centrales de la actividad científica, económica y social, pero este aumento exponencial de la información a interpretar no ha venido acompañado de un aumento de nuestras capacidades cognitivas; e intentar leer estos nuevos entornos textuales y numéricos  pueden ser  muchas veces tremendamente frustrante. La visualización de la información , paralelamente a este concepto de alquimia, busca mediante un  proceso, convertir los datos básicos en “oro”, es decir hacer visible información que antes no había podido ser vista. De esta “alquimia” que resulta de la ciencia de la gestión de la información, están naciendo los nuevos alquimistas del siglo XXI , los alquimistas de la información.

Además las organizaciones deberían saber gestionar su información ya que esta es un activo clave  y la mayoría de  ellas no logran enfocarse en obtener, proteger y hacer crecer el valor de ese activo. Estos alquimistas de la información, son capaces de crear el proceso de extraer valor de los recursos de datos de una organización mediante la definición, procesado , visualización y explotación de la información.El poder visualizar esta información, nos debe permitir innovar,  es decir poder hacer las cosas de una forma nueva al ver o dar luz a nuevo conocimiento dentro de una pila ingente de información.Y como dice el claim de software de visualización Quadrigram , si encontramos las preguntas, encontraremos las respuestas.

Lo mismo debemos hacer con esta nueva materia prima del “big data” que requiere ser refinada y transformada para proveernos valor. Aquí es cuando nacen nuevos servicios, que analizan y combinan la información que antes no ha sido combinada, proyectos de visualización de información y nuevos roles profesionales como comentaba en mis post Visualización de información: ¿arte o ciencia?. Este nuevos perfiles profesionales  llamados generalmente “data scientists” recogen, filtran, procesan y transforman la información  en consejos, recomendaciones o conocimiento, para que se puedan tomar decisiones que pueden abarcae tanto en el ámbito empresarial y de negocios como en el ámbito social. Ejemplos como donde van mis impuestos  o Digital Life son dos claros ejemplos de cómo agregar valor social o   económico. Como vemos hay un gran potencial con los datos y pero debemos tener claro un concepto como  decía Genís Roca ,  el secreto del ‘big data’ son las ‘big questions’.

Y esto nos lleva a repensar como procesar el big data. Necesitamos ir hacia el concepto “cloud databases” , es decir disponer de bases de datos privadas en la nube, donde se almacenaran los datos como en un silo, para poder procesarlos combinarlos cuando los necesitemos. Pablo nos dibuja en su ponencia el interesante concepto que en un futuro cercano tendremos un backup en la nube de nuestro rastro digital en la red. Ya existen ejemplos del tipo Visualize.me o Wolfrand Aplha Facebook donde podemos darle un capa visual a nuestros datos profesionales, o actividad social …. Pero existe un contrapunto a explorar con esta bigdata personal, la privacidad. Como ya dibujaba Dolors Reig en su post “la privacidad cambiante en la sociedad de la transparencia” es muy importante que tengamos control de nuestros propios datos  y acceso a los mismos, que podamos revocar el acceso, y saber que estos están siendo tratados de una manera justa. Y en esa dirección comienzan a aflorar proyectos, como Locker Project , proyecto de código abierto  donde podemos mantener nuestros datos , almacenarlos, grabarlos, de forma privada y segura, o el proyecto de gobierno británico llamado Mydex que permiten tener datos estructurados, para cada interacción que el usuario tiene con algunas empresas, como la compañía del gas , electricidad, bancos … facilitando a los ciudadanos el derecho de elegir la privacidad.

Pero vayamos un paso mas alla : ¿Que pasa con nuestros datos el día que morimos? Deberíamos pensar en un “testamento de datos” e indicar lo que queremos que sea borrado, lo que queremos compartir y con quien, y lo que querremos transferir a nuestros familiares o porque no “donarlos a la ciencia” igual que hacemos donación de órganos. Los datos ya no son impersonales , no son fríos, porque revelan emociones, acciones …. y aquí es donde nosotros debemos tomar responsabilidad de que estos nos puede ayudar para tomar mejores decisiones sobre nosotros mismos. Deberíamos capacitar a las personas para manejar sus vidas con mayor eficacia a través de un acceso cómodo, confiable y control de sus datos personales y la forma que son utilizados por otros, o dicho de otro modo, los derechos humanos fundamentales deberían extenderse a la esfera digital.

Fecha:24/01/13
Horario:19 h
Lugar: Sede de Madrid de la UOC.
Plaza de las Cortes, 4
Madrid
Organiza: Alumni UOC

Inscripciones: http://goo.gl/a15Wh

Esta claro e iniciado el tránsito de la intranet estática a las redes sociales corporativas, que se convertirán  en la principal herramienta de comunicación en las empresas en los próximos años.  Esto viene marcado por dos razones clave en mi opinión. La primera es que las intranets estáticas disponen de una  estructura cerrada y ordenada en base a departamentos, unidades, áreas, carpetas y servicios, muchas veces organizadas con una serie de lógicas TIC. Es un reflejo de un modelo de relación pensado  en la producción, donde  se basa en la división del trabajo y el control exhaustivo de las operaciones. A estas alturas del siglo XXI queda claro que en un entorno actual de una sociedad de la información y del conocimiento en constante evolución, con interdependencias globales, digitalizado e  hiperconectado, las empresas no pueden basarse solo en este tipo de modelos.

La otra razón por la que acabaran imponiéndose claramente en el entorno empresarial es el concepto “cloud”  o herramientas en la nube. A parte se más actractivo  económicamente que unas estructuras propias TIC, la nube facilita la ubicuidad y accesibilidad en tiempo real de la información de la compañía a empleados y clientes, es decir la necesidad de la sociabilidad en el ámbito profesional. Ejemplos como que Microsoft haya combinado su herramienta colaborativa Sharepoint con la red social Yammer demuestran que este concepto sociabilidad y colaboración laboral  se acabará imponiendo.

Pero vayamos un poco mas allá de lo evidente. Recientemente impartí conjuntamente con Laura Rosillo  en la sede de Madrid de la Universitat Oberta de Catalunya ,un workshop llamado “Las 3Cs: hacia una cultura de la colaboración en la empresa” donde durante tres días  reflexionamos con un grupo de profesionales de los RRHH sobre las ventajas de fomentar la colaboración dentro de las organizaciones para ser más competitivas en la nueva economía. Principalmente exploramos las razones de “La economía de la Colaboración” del porqué y como compartir dentro de la organizaciones. Es evidente que  el conocimiento esta en las personas y es estrictamente personal , basado en la información, comprensión de la misma , puesta en práctica, y la acumulación de  la experiencia y aprendizaje posterior.

Esto esta muy bien indicado por Maite Darceles en su libro guías para la transformación  donde dice: “Lo que puede haber fuera de la persona es información, no conocimiento. Libros en las bibliotecas, todo tipo de informaciones en internet, informes en nuestros archivos, datos estadísticos, publicaciones científicas. Todo esto es información que, a través del conocimiento de las personas, se pone en valor en múltiples formas… La información y los datos pueden ser sistematizados, procedimentados, pero no así el conocimiento. El hecho relevante será su despliegue en la organización, es decir, cómo las personas aprenden y cómo actúan desde su conocimiento, en un continuo movimiento, interacción y recursividad”

Ahí reside el reto, mas allá de la herramienta es un cambio de cultura empresarial , que lleva a una transición de un entorno puramente transaccional y jerárquico hacia espacios de relación de personas, ideas , experiencias, saberes  si realmente queremos  avanzar hacia la economía del conocimiento, y por ende ser innovadores y coopetitivos.

Eso también se puede ver claramente en la  infografía creada por  Alteryx llamada  “Humanizing Big Data“  donde tras explorarla se puede comprender rápidamente que no solo necesitamos los datos del bigdata, sino mas bien analizar estos datos en paralelo en combinación con los datos mas tradicionales. Es decir  la necesidad de permitir a más empleados con acceso a grandes volúmenes de datos  la capacidad de analizarla en contexto con otros datos pertinentes.En esta línea de reflexión  es ampliamente recomendable el libro “The human face of bigdata” donde se puedes entender que el big data debe terminar donde comienza, es decir en las personas. Es decir que  esos números y datos que todos nosotros hemos generado, nos ayuden  mejorar la  calidad vida de todos.

El libro cuenta que no solo el bigdata debe ser el “petróleo” para generar nuevos o mejores modelos de negocio, sino que también debería servir también por ejemplo a la detección de terremotos y tsunamis en las zonas sensibles, para mejorar el flujo de tráfico en las carreteras, para detectar los productos farmacéuticos falsificados ….  En esta línea  podríamos entender que este big data nos lleva hacia lo que podríamos llamar “smarter people”, es decir los datos al servicio de las personas. Esta hipótesis  me hizo reflexionar  sobre cinco puntos éticos e implicaciones que tendría un mundo gobernado por los datos, valorados personalmente y  recogido de posts de personas relevantes en el bigdata con impacto social,  como  por ejemplo Fabien Girardin cofundador del Near Future Laboratory, empresa que crea, diseña, desarrolla e investiga especulando sobre las posibilidades que ofrece el futuro próximo para los mundos digitales.

Comparto con vosotros algunos de ellos, pero quedo abierto a vuestras aportaciones y conversación online:

1.    ¿ Quién “posee“ qué?  Si los datos son generados por ejemplo en un espacio público,  ¿ Por qué estos datos deben mantenerse en privado? ¿Los datos que se generan en este espacio a quién pertenecen?

2.    ¿Qué pasa con evolución de la privacidad? Nosotros podemos ser conscientes de nuestra privacidad y mantener cautela de la información que compartimos , pero por ejemplo la información la pueden dar nuestros amigos, no solo nosotros . Por lo cual pueden estar recabando información sobre nosotros  personas o entidades que no deseamos. ¿ Cómo salimos de este “gran hermano”? ¿ Dónde están los límites de la información sobre nosotros que nosotros no generamos?

3.    Como pude aprender de   Pepe Almagro , fundador de Bayes Forecast en las jornadas “Vivir en un mar de datos” (del Big Data a la Smart Society) de la Fundación Telefónica, una de las claves de éxito del bigdata no son los datos en sí, sino los modelos de interpretación de los mismos.  Con la cantidad de información e indicadores económicos abundantes  ¿Cómo no se pudo prevenir una burbuja inmobiliaria , en la que teníamos las métricas claras? ¿Falló el modelo?  ¿Para qué nos serviría el bigdata en este caso?¿ Cómo encontramos o trabajamos esos modelos?

4.    Los datos cuentan historias pero no cuentan  la historia, es decir el valor de búsqueda , interpretación y relación de los mismos  siempre queda en manos de las “materia gris” por mucha información abundante y en tiempo real que tengamos. Por lo cual   ¿ Porqué  tanto software “eye candy” sobre visualización de la información e infografía cuando lo fundamental requiere de una mente  humana?

5.    Del  big data al  opendata: Los ciudadanos deberían ser actores activos de la riqueza del bigdata ,que en gran media debería ser transformada al open data donde los datos sean fuente de riqueza de la comunidad. Algunos ciudadanos están haciendo sus propias aplicaciones de forma abierta y empoderando a la comunidad como el ejemplo el caso  de un joven barcelonés  que idea un algoritmo para mejorar el bicing.

El reto de enlazar la formación entre los mundos  digitales y presenciales, no es crear un tsunami de información , sino pasar del ruido a la percepción clara de la información y esta convertirla en inteligencia con decisiones y acciones  siempre al servicio de procomún, donde la tecnología tan solo debería ser el camino para ello.

Continuamente generamos una gran cantidad de información y sin embargo, la superabundancia de información propicia que gran parte de ella nos pase desapercibida. Los datos  generados en las redes sociales siempre están disponibles  y la complejidad reside precisamente en cómo interpretarlos. Por eso en los últimos años el análisis de datos y la visualización de la información se han hecho imprescindibles para generar comprensión de las dinámicas de las redes. Para ello están naciendo diversos proyectos para visualizar la dinámica de la redes y en ocasiones son espectaculares. Por ejemplo la aplicación “Circle of Trust” permite visualizar como cada persona está utilizando  y construyendo su  entorno social en Google+ y muestra  la simetría o asimetría de la red. Rápidamente se puede ver  quiénes son las personas que están dentro de los “círculos de confianza” de cada persona.

Si lo llevamos al terreno acontecimientos sociales donde hay un ingente crowdsourcing de datos, otro buen ejemplo es el trabajo hecho por Paradigma Labs  sobre el movimiento de protesta mundial del 15 octubre 2011, influenciado en gran medida por el poder de las redes sociales, fundamentalmente Twitter. El vídeo presenta la evolución en el tiempo de la actividad relacionada con Twitter, alrededor del 15 de octubre de 2011 tomando un conjunto de datos de 1,2 millones de tweets (desde octubre 13 a octubre 18), creando visualizaciones geolocalizadas alrededor de Nueva York, San Francisco, Barcelona y Madrid y mostrando como los hashtags relacionados han evolucionado en este tiempo.

En este tipo de acontecimientos sociales los métodos de visualización de información son altamente útiles para explicar formas de organización y sistemas de comunicación que responden más a lógicas de redes y sistemas complejos. Otro buen ejemplo es vídeo que el al BIFI (Biocomputación Física y Sistemas Complejos) de la Universidad de Zaragoza creó con las interacciones entre usuarios de Twitter con el hashtag #15M.

Se abre pues un universo fascinante, que es la visualización de datos en lógica de redes. Es interesante observar  como la de  visualización de datos con exploración temporal, puede ayudarnos a comprender una de las claves de las redes, que es la interconexión de nodos y conocimientos.