{"id":321977,"date":"2021-04-08T15:23:19","date_gmt":"2021-04-08T19:23:19","guid":{"rendered":"https:\/\/gijn.org\/?p=321977"},"modified":"2023-06-25T07:32:18","modified_gmt":"2023-06-25T11:32:18","slug":"covid-19-en-brasil-como-creamos-un-mapa-interactivo-que-ubica-a-los-lectores-en-el-epicentro-de-la-epidemia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gijn.org\/es\/articulos\/covid-19-en-brasil-como-creamos-un-mapa-interactivo-que-ubica-a-los-lectores-en-el-epicentro-de-la-epidemia\/","title":{"rendered":"COVID-19 en Brasil: C\u00f3mo creamos un mapa interactivo que ubica a los lectores en el epicentro de la epidemia"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"attachment_320649\" style=\"width: 1930px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/piaui.folha.uol.com.br\/lupa\/epicentro\/en\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320649\" class=\"wp-image-320649 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization.png 1920w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization-336x189.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization-771x434.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization-768x432.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization-1536x864.png 1536w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Final-Vizualization-1170x658.png 1170w\" sizes=\"auto, (max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320649\" class=\"wp-caption-text\">Image: La visualizaci\u00f3n de datos creada por el equipo. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><em>Nota del editor: Cuando la pandemia del COVID-19 golpe\u00f3 por primera vez a Brasil, un equipo de periodistas de datos se propuso ilustrar el n\u00famero de muertos en el pa\u00eds para que las cifras crecientes significaran algo tangible para los lectores. El resultado fue la visualizaci\u00f3n de datos <a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/piaui.folha.uol.com.br\/lupa\/epicentro\/en\/\">en el epicentro<\/a>. A medida que la crisis contin\u00faa profundiz\u00e1ndose, el equipo ha actualizado continuamente el proyecto con los \u00faltimos datos disponibles. A continuaci\u00f3n, un vistazo entre bastidores sobre c\u00f3mo se cre\u00f3 el proyecto.<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Si todos los muertos por COVID-19 en Brasil fueran tus vecinos, tu vecindario ya no aparecer\u00eda en el mapa. Probablemente tu ciudad entera desaparecer\u00eda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Este escenario hipot\u00e9tico deber\u00eda ayudarte a comprender la escala de la crisis sanitaria en Brasil, pero imaginar tu vecindario desolado no es f\u00e1cil.<\/span><\/p>\n<aside class=\"module align-right half type-pull-quote\">\u00bfC\u00f3mo podemos hacer que el costo humano de esta enfermedad sea m\u00e1s visible, m\u00e1s relevante?<\/aside>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, una colaboraci\u00f3n entre Google News Initiative y Agencia<\/span><span style=\"font-weight: 400\"> Lupa<\/span><span style=\"font-weight: 400\"> logr\u00f3 convertir esta idea en realidad. Usando la geolocalizaci\u00f3n y los mapas del censo de 2010, <a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/piaui.folha.uol.com.br\/lupa\/epicentro\/\">la visualizaci\u00f3n interactiva de datos que hicimos<\/a> crea una especie de radio de devastaci\u00f3n, convirtiendo el hogar de cada lector en el epicentro de la epidemia en Brasil.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s de los tres periodistas que han escrito esta historia, el proyecto cont\u00f3 con cuatro editores y directores creativos m\u00e1s: Alberto Cairo y Marco T\u00falio Pires, de Google, y Nat\u00e1lia Leal y Gilberto Scofield Jr., de Lupa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Su trabajo se debi\u00f3 a la convicci\u00f3n de que ubicar al p\u00fablico en el ojo del hurac\u00e1n pand\u00e9mico, incluso hipot\u00e9ticamente, har\u00eda posible mostrar la escala de la tragedia de forma m\u00e1s clara.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Pero \u00bfpor qu\u00e9 pensamos eso y por qu\u00e9 logramos que funcionara? Aqu\u00ed explicaremos, detalladamente, c\u00f3mo pusimos en marcha esa idea.\u00a0<\/span><\/p>\n<h4><b>El comienzo: u<\/b><b>na tragedia invisible<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Cuando comenzamos a trabajar en junio de 2020, 58 390 brasile\u00f1os hab\u00edan muerto a causa del coronavirus.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A pesar de la naturaleza irrefutable de estas cifras, la experiencia que ha tenido con la enfermedad cada uno de nosotros como periodistas, dise\u00f1adores y desarrolladores viviendo en distintas partes de Brasil, hasta ahora, hab\u00eda sido muy diferente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los que viven en San\u00a0Pablo, la ciudad con m\u00e1s casos de Brasil, aguantaron una cuarentena estricta que dur\u00f3 desde finales de marzo hasta mediados de junio.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los que viven en el Distrito Federal, donde est\u00e1 la capital brasile\u00f1a, vieron c\u00f3mo la pandemia afect\u00f3 a la esfera pol\u00edtica y c\u00f3mo el virus se propag\u00f3 con mayor rapidez aqu\u00ed que en cualquier otro estado.<\/span><\/p>\n<aside class=\"module align-right half type-pull-quote\">Cuanto m\u00e1s pr\u00f3xima parezca la referencia, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 comprender la escala.<\/aside>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por \u00faltimo, est\u00e1n los que viven en una comunidad m\u00e1s aislada en la zona rural de Paran\u00e1, donde incluso despu\u00e9s de cuatro meses de COVID-19 en Brasil, solo se hab\u00eda registrado una muerte.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para los que resid\u00edan en los primeros dos lugares, la experiencia de vivir en el pa\u00eds que se ha convertido en el epicentro mundial de la pandemia m\u00e1s grande del siglo fue m\u00e1s asombrosa e intensa que para los que resid\u00edan en el otro, que experimentaron los momentos m\u00e1s dram\u00e1ticos de la crisis muy lejos de su propio vecindario.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">De alguna manera, el aislamiento social causado por los confinamientos y ver las calles vac\u00edas hab\u00eda sido m\u00e1s palpable o comprensible para las personas, que la enorme cantidad de vidas perdidas. Incluso los que viven en medio de la crisis la han sufrido desde dentro de sus casas, a trav\u00e9s de sus televisores o de Internet.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, decenas de miles de brasile\u00f1os ya han muerto y miles m\u00e1s mueren cada semana. Tambi\u00e9n est\u00e1n los enfermos en hospitales en todo el pa\u00eds, que son invisibles para nosotros.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Este proyecto comenz\u00f3 con nosotros pregunt\u00e1ndonos: \u00bfc\u00f3mo podemos hacer que la gente <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">vea<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> realmente a estas v\u00edctimas? \u00bfC\u00f3mo podemos hacer que el costo humano de esta enfermedad sea m\u00e1s visible o relevante para las personas que lo ven como horas de aburrimiento, tiendas cerradas y aceras vac\u00edas?<\/span><\/p>\n<h4><b>Referencias conocidas<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">60 000 personas fallecidas [al momento en que se realiz\u00f3 el proyecto. <\/span><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/coronavirus.jhu.edu\/map.html\"><span style=\"font-weight: 400\">Para marzo de 2021, la cifra alcanz\u00f3 280 000<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">]. En comparaci\u00f3n, es como si el Estadio de Arruda, en Recife, desapareciera repentinamente lleno de personas, o como si dos samb\u00f3dromos de Anhembi, en San\u00a0Pablo, se hubiesen esfumado. Es impactante, \u00bfverdad?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin duda lo es, para quienes conocen los lugares mencionados. Si vives en el estado capital de Pernambuco, sabes que el Estadio de Arruda es enorme, pero \u00bfy si nunca has estado cerca?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para quienes viven en la ciudad de Ponta Grossa, en el estado de Paran\u00e1, las referencias de tama\u00f1o son distintas. La idea del samb\u00f3dromo de San\u00a0Pablo no evoca nada. El estadio de f\u00fatbol de la ciudad, por ejemplo, no es el Arruda sino el Estadio Germano Kr\u00fcger.<\/span><\/p>\n<aside class=\"module align-right half type-pull-quote\">Al hacer que los lectores se sientan personalmente afectados, podr\u00edamos romper el sentimiento de distancia entre la vida de quienes a\u00fan no han sido afectados directamente por el virus y la realidad del creciente n\u00famero de muertes.<\/aside>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Establecer paralelismos con lugares como este tiene m\u00e1s sentido para los residentes de Ponta Grossa que cualquier otro supuesto par\u00e1metro universal.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La misma l\u00f3gica aplica para quienes viven en San\u00a0Pablo, Brasilia, o cualquier otro sitio: mientras m\u00e1s conocida sea la referencia, m\u00e1s f\u00e1cil es comprender la escala de la pandemia. Y \u00bfexiste algo m\u00e1s conocido que el lugar donde vivimos?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La idea fundamental de este proyecto era hacer que las v\u00edctimas del COVID-19 fueran, repentinamente, m\u00e1s cercanas al lector. Leyendo el gr\u00e1fico, las 60 000 personas fallecidas no solo son personas que viven a miles de kil\u00f3metros, sino que se convierten en vecinos, en conocidos. Las referencias ya no son un estadio de f\u00fatbol en el otro extremo del pa\u00eds o un suceso hist\u00f3rico distante; son las calles en las que camina el lector todos los d\u00edas. As\u00ed la pandemia se vuelve palpable.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Fue a partir de este concepto que planificamos la experiencia, desarrollamos m\u00e9todos, recopilamos datos y, finalmente, creamos la historia del art\u00edculo. En este documento, te mostraremos c\u00f3mo pusimos en marcha el plan.<\/span><\/p>\n<h4><b>Lluvia de ideas: e<\/b><b>lementos b\u00e1sicos<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los miembros del equipo se reun\u00edan semanalmente. En la primera reuni\u00f3n, acordamos que hab\u00eda dos elementos esenciales si quer\u00edamos lograr el concepto.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Lo m\u00e1s crucial era personalizar e individualizar la experiencia del lector, un punto que desde el principio enfatiz\u00f3 Alberto Cairo, quien tuvo la idea de llevar las muertes al vecindario del lector.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al hacer sentir personalmente afectados a los lectores, pod\u00edamos quitar la sensaci\u00f3n de distancia entre la vida de quienes a\u00fan no se hab\u00edan visto directamente afectados por el virus, y la realidad de la creciente cantidad de fallecimientos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A ello se suma, el lenguaje usado en la visualizaci\u00f3n de datos tendr\u00eda que ser lo m\u00e1s directo posible, evitando la abstracci\u00f3n excesiva.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una gr\u00e1fica mostrando la evoluci\u00f3n de la curva de la enfermedad es informativa, pero todav\u00eda esconde su propia inflexi\u00f3n. Las l\u00edneas son, realmente, solo una representaci\u00f3n de un gran grupo de personas. Para evitar este distanciamiento, el lenguaje utilizado debe ser lo m\u00e1s tangible posible para enfatizar la naturaleza de los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con las pol\u00edticas de nuestro concepto en cuenta, nos lanzamos a la parte pr\u00e1ctica haciendo lo que hacen los que buscan creatividad: recopilar contenido que nos gustar\u00eda \u201cimitar\u201d, la originalidad no es m\u00e1s que usar de inspiraci\u00f3n a la gente correcta.<\/span><\/p>\n<h4><b>Inspiraci\u00f3n<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Decidimos comenzar la b\u00fasqueda explorando met\u00e1foras visuales que reflejaran nuestra propuesta editorial.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una de las primeras referencias que nos vino a la mente fue un proyecto publicado por The New York Times despu\u00e9s de las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En el proyecto, el mapa de Estados Unidos desaparece seg\u00fan los resultados de la votaci\u00f3n. Es como si se pusieran dos pa\u00edses uno al lado del otro: uno est\u00e1 compuesto solo por los estados en los que gan\u00f3 Donald Trump. En el otro, solo se pueden ver los dominios de Hillary Clinton.<\/span><\/p>\n<p><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2016\/11\/16\/us\/politics\/the-two-americas-of-2016.html\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-320650 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-1170x666.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-1170x666.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-336x191.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-771x439.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-768x437.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189-1536x875.png 1536w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Trumps-America-e1617192024189.png 1896w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Imagen: Mapa que elimina las \u00e1reas de Estados Unidos donde Hillary Clinton obtuvo m\u00e1s votos que Donald Trump. Captura de pantalla.<\/span><\/i><\/p>\n<p><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2016\/11\/16\/us\/politics\/the-two-americas-of-2016.html\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-320651 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623.png\" alt=\"\" width=\"1881\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623.png 1881w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623-336x193.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623-771x443.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623-768x441.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623-1536x882.png 1536w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Clintons-America-e1617192049623-1170x672.png 1170w\" sizes=\"auto, (max-width: 1881px) 100vw, 1881px\" \/><\/a><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Imagen: Mapa que elimina las \u00e1reas de Estados Unidos donde Donald Trump obtuvo m\u00e1s votos que Hillary Clinton. Captura de pantalla.<\/span><\/i><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La met\u00e1fora utilizada por<\/span> <span style=\"font-weight: 400\">The New York Times aqu\u00ed es poderosa porque distorsiona objetos, en este caso un mapa, conocido para el lector, lo que causa incomodidad. Aparte de eso, la representaci\u00f3n coincide con el concepto de nuestro propio reportaje: desvanecer, desaparecer, esfumarse.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una referencia similar se encontr\u00f3 en Brasil en el proyecto \u201cAqui n\u00e3o mora ningu\u00e9m\u201d (\u201cAqu\u00ed no vive nadie\u201d), realizado por Plano C, una empresa de consultor\u00eda geoespacial.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_321981\" style=\"width: 1546px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"http:\/\/plano-c.com\/nobodyliveshere.html\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-321981\" class=\"wp-image-321981 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"702\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53.png 1536w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53-336x154.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53-771x352.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53-768x351.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Captura-de-Pantalla-2021-04-05-a-las-16.49.53-1170x535.png 1170w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-321981\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Las \u00e1reas naranja representan las regiones inhabitadas de Brasil. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la vista de arriba, las \u00e1reas del pa\u00eds donde no vive ni una sola persona se pintan de naranja. De nuevo, vemos la met\u00e1fora de vac\u00edo y ausencia, pero esta vez en el mismo espacio en el que trabajaremos: el territorio brasile\u00f1o.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, los datos mostrados en ambos ejemplos omit\u00edan un aspecto importante: la densidad demogr\u00e1fica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Tanto las \u00e1reas eliminadas en el mapa de The New York Times y los cuadrados naranjas en el mapa de Plan C muestran \u00abvalores booleanos\u00bb (la idea de que los valores eran verdaderos (Candidato A gan\u00f3 aqu\u00ed) o falsos (Candidato A no gan\u00f3 aqu\u00ed)) y contienen informaci\u00f3n de alg\u00fan modo superficial: \u00bfGan\u00f3 el candidato en esa regi\u00f3n? \u00bfalguien vive all\u00ed?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como nuestra meta fue representar el n\u00famero total de muertes por COVID-19 en Brasil en un momento determinado, tambi\u00e9n debemos mostrar la cantidad de personas que viven en un \u00e1rea determinada.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin este elemento, se corr\u00eda el riesgo de confundir un espacio grande con un \u00e1rea densamente poblada, que no siempre es el caso. M\u00e1s personas viven en una cuadra en el centro de San\u00a0Pablo que en un \u00e1rea de decenas de kil\u00f3metros al norte del pa\u00eds, por ejemplo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed que tambi\u00e9n buscamos referencias en proyectos que se enfocaban en resaltar esta dimensi\u00f3n geogr\u00e1fica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Entre los proyectos que investigamos, uno muy interesante fue desarrollado por The Pudding, en el cual la cantidad de personas viviendo en un \u00e1rea determinada se representaba como una barra en la parte superior de un mapa, generando \u201cmonta\u00f1as\u201d.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320653\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320653\" class=\"wp-image-320653 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"454\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2.png 1110w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2-336x198.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2-771x454.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-2-768x452.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320653\" class=\"wp-caption-text\">Mapa de densidad de poblaci\u00f3n producido por la empresa de periodismo de datos americana llamada The Pudding<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El resultado es una vista inusual de la distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n mundial, que es m\u00e1s intuitiva y f\u00e1cil de leer que los mapas cl\u00e1sicos de colores o mapas de calor.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Otra referencia importante fue una gr\u00e1fica interactiva publicada por el peri\u00f3dico Nexo, que debido a problemas t\u00e9cnicos ahora es inaccesible.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320654\" style=\"width: 705px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-3.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320654\" class=\"wp-image-320654 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-3.png\" alt=\"\" width=\"695\" height=\"436\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-3.png 695w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-3-336x211.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 695px) 100vw, 695px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320654\" class=\"wp-caption-text\">En el \u00e1rea azul y el \u00e1rea roja vive la misma cantidad de personas<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la gr\u00e1fica de Nexo, despu\u00e9s de que los participantes revelaban d\u00f3nde viv\u00edan, ve\u00edan un mapa de Brasil resaltando varios municipios cuya poblaci\u00f3n combinada coincide con la cantidad de personas que vive en la ciudad del participante.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para coincidir con la cantidad de personas que viven en una ciudad como San\u00a0Pablo, por ejemplo, fue necesario pintar la mayor\u00eda de las regiones del norte y noroeste de Brasil. De este modo, la distribuci\u00f3n desigual de la poblaci\u00f3n del territorio se represent\u00f3 desde un punto de vista muy personal.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Tanto el trabajo de The Pudding como el de Nexo dependen, sin embargo, de un grado de abstracci\u00f3n. El primero es, pr\u00e1cticamente, un gr\u00e1fico de barras con escalas impl\u00edcitas. El segundo pinta pol\u00edgonos de cierto color cuando se cumple una condici\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n nos inspir\u00f3 la noci\u00f3n de una representaci\u00f3n simplificada de la poblaci\u00f3n: donde cada persona est\u00e1 representada por un punto, llamado mapa racial de puntos, y que fue una idea desarrollada por investigadores en la Universidad de Virginia.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320655\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320655\" class=\"wp-image-320655 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"491\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4.png 976w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4-336x214.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4-771x491.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-4-768x489.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320655\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Cada punto representa a una persona. Cada color, una raza. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La visualizaci\u00f3n de datos usa unidades de censo para mostrar d\u00f3nde viven las personas de distintas etnias en Estados Unidos. Cada una est\u00e1 representada por un color. Nexo tambi\u00e9n produjo un mapa similar, pero con datos brasileros.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s de las referencias de representaci\u00f3n visual, tambi\u00e9n buscamos art\u00edculos que personalizaran al m\u00e1ximo la experiencia de lectura. Se usaron dos reportajes m\u00e1s de The New York Times como ejemplos de buenas pr\u00e1cticas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El primero era sobre el aumento de las temperaturas en muchas ciudades del mundo, personalizado para comenzar siempre con la ubicaci\u00f3n del lector.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320656\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320656\" class=\"wp-image-320656 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5-1170x689.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"454\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5-1170x689.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5-336x198.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5-771x454.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5-768x452.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-5.png 1287w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320656\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: El gr\u00e1fico personalizado muestra el aumento de las temperaturas en la ciudad del lector. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El segundo usa una estrategia similar para abordar la contaminaci\u00f3n del aire.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320657\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320657\" class=\"wp-image-320657 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"502\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6.png 830w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6-336x219.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6-771x502.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-6-768x500.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320657\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: La cantidad de micropart\u00edculas de contaminaci\u00f3n del aire en la ciudad del lector est\u00e1 representada por peque\u00f1os c\u00edrculos. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por \u00faltimo, tambi\u00e9n nos rodeamos de historias e im\u00e1genes que ten\u00edan una est\u00e9tica poderosa y un impacto emocional.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Entre ellas estaban im\u00e1genes de las fosas poco profundas que fueron portada de muchos peri\u00f3dicos durante el pico de la epidemia en Manaos y San\u00a0Pablo. La cantidad de tumbas podr\u00eda servir como indicador de la evoluci\u00f3n de la pandemia, con un atractivo visual s\u00f3lido y sombr\u00edo.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320658\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320658\" class=\"wp-image-320658 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"468\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7.png 778w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7-336x204.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7-771x468.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-7-768x466.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320658\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Tumbas abiertas en San Pablo. Fotograf\u00eda de Jos\u00e9 Antonio de Moraes\/Anadolu Agency\/Getty.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los tributos y las listas de nombres, como el <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Memorial Inumer\u00e1veis<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> (Memorial Innumerable en espa\u00f1ol), fueron importantes en el proceso.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320659\" style=\"width: 584px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-8.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320659\" class=\"wp-image-320659 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-8.png\" alt=\"\" width=\"574\" height=\"641\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-8.png 574w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-8-336x375.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 574px) 100vw, 574px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320659\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: El proyecto recopila obituarios de las v\u00edctimas de COVID-19 en Brasil. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Esa iniciativa recopila peque\u00f1os obituarios de algunas de las v\u00edctimas de COVID-19, resaltando que cada uno de los n\u00fameros representa a una persona \u00fanica e irremplazable.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La lista de arriba, por supuesto, no es exhaustiva, pero muestra algunas de las piezas que nos inspiraron.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Usamos como referencia mucho m\u00e1s contenido durante algunos de nuestros chats informales. De esas incontables influencias, pudimos refinar nuestro concepto inicial.<\/span><\/p>\n<h4><b>Ideas de arranque<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una vez lista la lista de referencias, lleg\u00f3 el momento de usarla como arranque para nuestras propias ideas y luego mezclarlas todas para generar algo nuevo e interesante.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ten\u00edamos una idea general de que nuestra tarea ser\u00eda mostrar la distribuci\u00f3n de las muertes por COVID-19 creando un per\u00edmetro que rodeara al lector. Sin embargo, hab\u00eda muchas formas de hacer esto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para elegir la mejor forma de contar la historia, decidimos crear un inventario de ideas y solo elegir las mejores entre esas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed que enumeramos once propuestas. Muchas eran muy parecidas entre s\u00ed, con diferencias solo en los m\u00e9todos o la representaci\u00f3n visual. Otras trataban de ser tan creativas que se alejaban mucho del concepto original. Todas se mencionan en el gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320660\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320660\" class=\"wp-image-320660 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9-1170x845.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"557\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9-1170x845.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9-336x243.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9-771x557.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9-768x555.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-9.png 1440w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320660\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Cortes\u00eda. Borrador hecho a mano con los once proyectos que se consideraron antes de escoger el formato final. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Estos garabatos son dif\u00edciles de entender, unas semanas despu\u00e9s de que se escribieran, incluso a nosotros nos cost\u00f3 recordar exactamente qu\u00e9 significaba cada uno.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para ayudarnos a resolver estos acertijos, consideramos las siguientes ideas.<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Rodear con un c\u00edrculo las coordenadas geogr\u00e1ficas que daba el usuario. El tama\u00f1o del radio se calcular\u00eda usando la densidad demogr\u00e1fica de la regi\u00f3n como un estimado, que tambi\u00e9n se usar\u00eda para llenar el \u00e1rea con puntos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Un concepto parecido, pero que enfatiza la relaci\u00f3n entre los casos y las muertes. El c\u00edrculo que muestra los casos ser\u00eda enorme, devorando ciudades enteras y revelando que la enfermedad est\u00e1 mucho m\u00e1s extendida de lo que parece.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">En lugar de preocuparnos por la densidad demogr\u00e1fica que rodea al usuario, en esta propuesta transformar\u00edamos todo el panorama en un cementerio abarrotado, por ende, la dimensi\u00f3n ser\u00eda la misma sin importar la ubicaci\u00f3n del usuario.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Esta idea implicaba encontrar \u00e1reas grandes y conocidas cerca del lector, como parques y plazas y llenarlas de tumbas suficientes para enterrar a todas las v\u00edctimas mortales de la epidemia en Brasil.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Una idea parecida a la del punto 1, pero ahora simplemente agregar\u00edamos la poblaci\u00f3n de sectores adyacentes bas\u00e1ndonos en datos del censo (ampliaremos sobre esto en breve).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Otra idea similar a la propuesta anterior, pero con otra fuente de datos: una cuadr\u00edcula estad\u00edstica del Instituto Brasile\u00f1o de Geograf\u00eda y Estad\u00edsticas \u2013 IBGE. Explicaremos detalladamente m\u00e1s adelante, pero el m\u00e9todo hac\u00eda ver el mapa como una cuadr\u00edcula.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Aqu\u00ed, la idea era eliminar del mapa varias ciudades cercanas al usuario; aquellas en las cuales la cantidad de habitantes es menor a la cifra total de muertes por COVID-19 en Brasil.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Otra propuesta similar al punto 1, pero esta vez con un mapa 3D con m\u00e1s detalles sobre las zonas y edificios afectados en lugar de un mapa sencillo de la calle.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Ampliando la idea del punto 8, este mapa mostrar\u00eda los edificios en la ciudad del usuario con m\u00e1s detalle.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Menos convencional y pretenciosamente art\u00edstica, esta propuesta usar\u00eda realidad aumentada para soltar una l\u00e1grima por cada una de las v\u00edctimas del COVID-19 en la pantalla del lector.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Intentando combinar la originalidad de la propuesta 10 y las referencias geogr\u00e1ficas individualizadas de todos los dem\u00e1s puntos, esta propuesta mostrar\u00eda c\u00f3mo el entorno de un lector se podr\u00eda haber visto afectado por la pandemia a trav\u00e9s de la c\u00e1mara del celular del usuario.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Nuestra lista revel\u00f3 la profundidad de nuestra creatividad, pero al final escogimos una propuesta muy similar al concepto original y m\u00e1s fundamentada. \u00bfPor qu\u00e9?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los criterios para escoger cu\u00e1l proyecto realizar fueron la disponibilidad de los datos, la factibilidad t\u00e9cnica, est\u00e9tica, y la posibilidad de enviar un mensaje que tuviera sentido para la mayor cantidad de personas posible.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">\u00bfC\u00f3mo le fue a cada una de las propuestas clasificadas seg\u00fan estos criterios? Veamos cada uno individualmente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Las propuestas que implicaban realidad aumentada ser\u00edan dif\u00edciles de ejecutar con un equipo peque\u00f1o en un per\u00edodo corto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Las que depend\u00edan de modelos 3D solo ser\u00edan interesantes para aquellos en las pocas ciudades brasile\u00f1as con muchos edificios altos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La propuesta para transformar espacios p\u00fablicos en cementerios depender\u00eda de si exist\u00edan \u00e1reas suficientemente amplias cerca del usuario, que puede no ser el caso en regiones lejos de los centros urbanos m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Distribuir tumbas alrededor del lector minimizar\u00eda la personalizaci\u00f3n de la experiencia, ya que el resultado ser\u00eda similar para todos, sin importar las caracter\u00edsticas de la regi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Quedamos solo con los puntos 1, 2, 3, y 4. Al final, no escogimos solo una idea para desarrollar: el producto final se cre\u00f3 con elementos tomados de todas ellas.<\/span><\/p>\n<h4><b>El gui\u00f3n<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Luego de rebotar ideas, decidimos que la mejor opci\u00f3n ser\u00eda poblar el vecindario del usuario para reflejar todas las muertes por COVID-19 en el pa\u00eds.<\/span><\/p>\n<aside class=\"module align-right half type-pull-quote\">Esto es lo que intentamos hacer: contar una historia que comienza en el patio trasero del usuario, pero revela un panorama social m\u00e1s amplio.<\/aside>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, el material no pod\u00eda reducirse a eso. Aunque el elemento interactivo ya era cautivador, el art\u00edculo necesitaba una narrativa real.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Contar una historia, relacionar ideas y evocar una secuencia de im\u00e1genes es esencial para el contenido memorable. Sin eso, tendr\u00edamos una creaci\u00f3n virtual hermosa e interactiva, pero incapaz de brindar informaci\u00f3n \u00fatil.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como quer\u00edamos desarrollar una estructura narrativa capaz de dejar huella, quer\u00edamos ofrecer algo m\u00e1s que un objeto digital colorido y divertido.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Comenzamos el reportaje desde el punto de vista m\u00e1s personal posible, literalmente sobre la casa del usuario. Sin embargo, a medida que progresa la historia, nos alejamos gradualmente del punto de vista del usuario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Primero, nos trasladamos a una ciudad vecina que se desaparecer\u00eda del mapa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Luego, llegamos a una capital cercana.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por \u00faltimo, les recordamos a los lectores que las v\u00edctimas realmente no estaban dispersas alrededor de sus casas, pero que no obstante son reales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin darnos cuenta, creamos una estructura que evocaba la din\u00e1mica de la informaci\u00f3n, llamada \u201cvista cercana\u201d y \u201cvista lejana\u201d establecida por la investigadora estadounidense Nikki Usher.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En el libro de 2016 \u201cPeriodismo interactivo\u201d, Nikki Usher afirma que una de las posibilidades del periodismo de datos es ofrecer un alcance que sea tanto personalizado y cercano a la realidad del lector, como amplio al exponer los temas que afectan a toda la sociedad.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En resumen, esto es lo que intentamos hacer: contar una historia que comienza en el vecindario del usuario, pero revela un panorama social m\u00e1s amplio.<\/span><\/p>\n<h4><b>Manos a la obra<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para este momento, ya sab\u00edamos lo que quer\u00edamos crear. Sin embargo, todav\u00eda no est\u00e1bamos seguros de c\u00f3mo lo har\u00edamos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Luego de otra lluvia de ideas, nos dimos cuenta de que la mejor forma de descubrirlo era ensuci\u00e1ndonos las manos. As\u00ed que comenzamos a hacer pruebas para ver qu\u00e9 funcionaba mejor en la pr\u00e1ctica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Bas\u00e1ndonos en los resultados de proyectos peque\u00f1os de prototipo, podr\u00edamos tomar una decisi\u00f3n informada y luego avanzar al proyecto a gran escala con todas sus complejidades.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Lo primero a elegir era evidente: cu\u00e1l fuente de datos utilizar.<\/span><\/p>\n<h4><b>Distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La base de datos m\u00e1s importante para este proyecto ser\u00eda la que mostrara la distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n de Brasil, de la cual se har\u00edan todos los c\u00e1lculos. Ten\u00edamos dos opciones, ambas producidas por el IBGE.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La m\u00e1s detallada era la cuadr\u00edcula estad\u00edstica, que se utiliz\u00f3 en uno de los proyectos mencionados como referencia: el mapa \u201cAqui n\u00e3o mora ningu\u00e9m\u201d (aqu\u00ed no vive nadie), de la empresa de consultor\u00eda Plan C.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Divide el territorio brasile\u00f1o en una serie de rect\u00e1ngulos de 200 m\u00b2, en zonas urbanas, y 1 km\u00b2 en zonas rurales, sin obedecer a l\u00edmites administrativos como municipios o estados. Los datos muestran cu\u00e1ntas personas viven en estos pol\u00edgonos.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320697\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320697\" class=\"wp-image-320697 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"557\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10.png 811w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10-336x243.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10-771x557.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-10-768x555.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320697\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Cada rect\u00e1ngulo en la imagen de arriba es un \u00edtem en la cuadr\u00edcula estad\u00edstica de IBGE. Mientras m\u00e1s oscuros los colores, mayor es la densidad de poblaci\u00f3n de las \u00e1reas. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La otra alternativa eran las \u00e1reas de censo, que son divisiones territoriales hechas para organizar el Censo de 2010. Son de distintos tama\u00f1os y obedecen los l\u00edmites estatales y de las ciudades, a diferencia de la primera opci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A pesar de ser menos granular, la base de datos por sectores brinda informaci\u00f3n m\u00e1s densa. Adem\u00e1s de la cantidad de personas viviendo en cada pol\u00edgono, tambi\u00e9n conocemos la edad de cada persona y el ingreso promedio de los habitantes, por ejemplo.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320698\" style=\"width: 543px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-11.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320698\" class=\"wp-image-320698 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-11.png\" alt=\"\" width=\"533\" height=\"613\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-11.png 533w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-11-336x386.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 533px) 100vw, 533px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320698\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Las \u00e1reas de censo son usualmente m\u00e1s peque\u00f1as en zonas con menor densidad de poblaci\u00f3n y m\u00e1s grandes en \u00e1reas con menor densidad demogr\u00e1fica. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para comenzar, empezamos con la base de datos m\u00e1s detallada, as\u00ed que hicimos algunas pruebas con la cuadr\u00edcula estad\u00edstica, pero r\u00e1pidamente surgieron problemas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Hab\u00eda muchos archivos grandes, lo que hizo que procesarlos fuera m\u00e1s dif\u00edcil y lento. La base de datos completa tiene 13.5 millones de pol\u00edgonos, lo que significa que eran muchos \u00edtems para computar efectivamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El gui\u00f3n ten\u00eda que ejecutarse en un m\u00e1ximo de 3 segundos, en el peor de los casos. Un segundo m\u00e1s, y la p\u00e1gina tardar\u00eda mucho en cargar, y no hay nada m\u00e1s frustrante para los lectores que una p\u00e1gina que carga lento. As\u00ed que comenzamos a probar con las \u00e1reas de censo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aunque la base geogr\u00e1fica del censo de 2020 es grande, divide el pa\u00eds en muchos segmentos menos: unos 350 000, lo que disminuy\u00f3 la complejidad de computaci\u00f3n por \u00f3rdenes de magnitud.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aparte, dos de los miembros del equipo ya hab\u00edan trabajado con las \u00e1reas de censo. En 2018, publicamos un reportaje que comparaba esta informaci\u00f3n demogr\u00e1fica con los datos electorales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una de las opciones, por lo tanto, era m\u00e1s f\u00e1cil de utilizar y, adem\u00e1s, era conocida para nosotros. Se tom\u00f3 la decisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h4><b>Las muertes<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La segunda base de datos necesaria para hacer que funcionara la aplicaci\u00f3n, en teor\u00eda deber\u00eda ser muy simple: necesit\u00e1bamos saber la cantidad de muertes por COVID-19 en Brasil. Sin embargo, las cifras reveladas por las autoridades hab\u00edan sido confusas desde el inicio de la pandemia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Durante las primeras semanas, los datos se divulgaban de forma err\u00e1tica y hubiesen tenido poca granularidad. \u00daltimamente, los cambios metodol\u00f3gicos hab\u00edan erosionado la confianza en la informaci\u00f3n oficial del Departamento de Salud.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para sortear la falta de datos, muchas entidades independientes estaban recopilando y publicando sus propias estad\u00edsticas. As\u00ed que, una vez m\u00e1s, necesit\u00e1bamos escoger una fuente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Entre las opciones estaban los datos del Concejo Nacional de Secretarios de Salud (CONASS, en portugu\u00e9s); las cifras recopiladas por un consorcio de medios, y estad\u00edsticas publicadas por investigadores y periodistas independientes, como Lagom Data o Brasil.io.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Lo esencial era publicar la base de datos en un formato cohesivo, garantizando la continuidad y la accesibilidad. De nuevo, evaluamos cada opci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ni los datos del CONASS ni los del consorcio de medios estaban publicados en un formato accesible.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Lagom Data publica las cifras con un formato abierto, a trav\u00e9s de un enlace de descarga, en lugar del sistema API que facilitar\u00eda nuestra recopilaci\u00f3n de datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por descarte, solo quedaba Brasil.io. Con aproximadamente 40 voluntarios, el equipo dirigido por el desarrollador \u00c1lvaro Justen hab\u00eda estado recopilando cifras diarias de casos y muertes por COVID-19 en todas las ciudades brasileras desde marzo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s, el proyecto ten\u00eda licencias Creative Commons y <\/span><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.gnu.org\/home.en.html\"><span style=\"font-weight: 400\">GNU<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, que permiten reproducir el contenido. Estos principios son parecidos a los que hemos adoptado para este proyecto, que tambi\u00e9n es de fuente abierta y hace su mayor esfuerzo para ser replicable.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con los mapas y el n\u00famero de muertes en mano, ahora necesit\u00e1bamos desarrollar una f\u00f3rmula para calcular las \u00e1reas que resaltar\u00edamos alrededor de cada usuario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A partir de aqu\u00ed, explicaremos los detalles sobre qu\u00e9 hace la aplicaci\u00f3n tras bastidores.<\/span><\/p>\n<h4><b>Tras bastidores<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la pr\u00e1ctica, solo uno de los elementos era dif\u00edcil de desarrollar: calcular el \u00e1rea alrededor del usuario. Al estar lista, esta funci\u00f3n tambi\u00e9n servir\u00eda para simular los efectos de la enfermedad en estas capitales de estados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Calcular el \u00e1rea resaltada, sin embargo, ser\u00eda complejo a nivel computacional. Con eso, llegaron las preguntas t\u00e9cnicas: \u00bfcu\u00e1l lenguaje de programaci\u00f3n deber\u00edamos usar? \u00bfC\u00f3mo podr\u00edamos asegurar la ejecuci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida posible? \u00bfC\u00f3mo podr\u00edamos desarrollar una soluci\u00f3n eficiente en semanas?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En aras de mantener lo conocido, decidimos usar Python para desarrollar el <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">back-end<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> del proyecto. El lenguaje no es el m\u00e1s r\u00e1pido disponible, pero compensa por su lentitud con flexibilidad y una serie de m\u00f3dulos \u00fatiles.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La mayor\u00eda de los c\u00e1lculos usan el paquete de an\u00e1lisis geoespacial GeoPandas, y otros programas relacionados, como Shapely.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, las tecnolog\u00edas utilizadas eran un problema secundario. Antes de escribir el c\u00f3digo, necesit\u00e1bamos definir un algoritmo, es decir, un c\u00e1lculo paso a paso detallado.<\/span><\/p>\n<h4><b>Algoritmo: Plan A<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Primero, probamos un enfoque basado en seleccionar pol\u00edgonos adyacentes hasta que alcanz\u00e1ramos la poblaci\u00f3n requerida. Lo hicimos siguiendo estos pasos:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Con las coordenadas geogr\u00e1ficas enviadas por los usuarios, pudimos averiguar sus sectores en el censo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Luego, pudimos seleccionar las \u00e1reas de censo cercanas y comprobar si ten\u00edan la poblaci\u00f3n necesaria.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Si no la ten\u00edan, se seleccionaban las \u00e1reas cercanas a las cercanas, y as\u00ed sucesivamente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_320699\" style=\"width: 598px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-12.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320699\" class=\"wp-image-320699 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-12.png\" alt=\"\" width=\"588\" height=\"841\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-12.png 588w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-12-336x481.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 588px) 100vw, 588px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320699\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: La representaci\u00f3n visual del algoritmo: de vecino en vecino, intentamos alcanzar el n\u00famero de v\u00edctimas. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Luego de implementar esta soluci\u00f3n y probar el programa usando algunas coordenadas, hallamos un problema.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aunque el desempe\u00f1o fue r\u00e1pido y la l\u00f3gica era simple, el resultado fue una serie de \u00e1reas amorfas. Las figuras parec\u00edan arbitrarias y no ten\u00edan sentido para nadie que no conociera el m\u00e9todo de c\u00e1lculo.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320700\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320700\" class=\"wp-image-320700 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-1170x589.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"388\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-1170x589.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-336x169.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-771x388.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-768x387.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13-1536x774.png 1536w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-13.png 1674w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320700\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Resultado del algoritmo en el vecindario Barra Funda, en San Pablo: \u00bfc\u00f3mo explicamos el significado de esta \u00e1rea roja extra\u00f1a? Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Explicar c\u00f3mo logramos y mostramos la periferia ser\u00eda dif\u00edcil y comprometer\u00eda la efectividad del mensaje. As\u00ed que probamos un m\u00e9todo alternativo.\u00a0<\/span><\/p>\n<h4><b>Algoritmo: Plan B<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ahora sab\u00edamos que los resultados del c\u00e1lculo final deb\u00edan ser entendidos f\u00e1cil e inmediatamente. Tambi\u00e9n nos dimos cuenta de que la idea de ubicar al usuario en el centro de la epidemia suger\u00eda una forma espec\u00edfica: un c\u00edrculo alrededor de la ubicaci\u00f3n del lector.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed que (\u00a1por ahora!), dejamos a un lado la complejidad computacional, la elegancia del c\u00f3digo y el desempe\u00f1o. Primero, tendr\u00edamos que calcular el radio, luego optimizar\u00edamos el programa si fuese necesario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Brevemente, los pasos para el nuevo c\u00e1lculo fueron:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Fijar un punto en el mapa, representando las coordenadas del usuario.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Aumentar el radio de ese punto para descubrir cu\u00e1les sectores del censo cruzaban este nuevo c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Agregar la poblaci\u00f3n de cada sector de censo seg\u00fan el porcentaje de intersecci\u00f3n. Si un sector de censo con 100 residentes estaba 100% dentro del c\u00edrculo, por ejemplo, lo incluir\u00edamos todo. Si estaba 30% dentro, contar\u00edamos solo 30.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Si la cantidad de personas dentro del c\u00edrculo era entre 90% y 110% del total de muertes por COVID-19 en Brasil, redondear\u00edamos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Si la poblaci\u00f3n dentro del c\u00edrculo era menos que el total de v\u00edctimas en el pa\u00eds, aumentar\u00edamos el radio del c\u00edrculo y repetir\u00edamos el c\u00e1lculo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Si la poblaci\u00f3n dentro del c\u00edrculo era mayor al total de v\u00edctimas, reducir\u00edamos el radio del c\u00edrculo y repetir\u00edamos el c\u00e1lculo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aunque este m\u00e9todo es m\u00e1s complejo que el ejemplo anterior, gener\u00f3 resultados m\u00e1s f\u00e1ciles de entender. Los casos de COVID-19 ya no se extend\u00edan arbitrariamente, sino en direcciones uniformes alrededor del usuario.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320703\" style=\"width: 714px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-14.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320703\" class=\"wp-image-320703 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-14.png\" alt=\"\" width=\"704\" height=\"498\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-14.png 704w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-14-336x238.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 704px) 100vw, 704px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320703\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: El radio de muertes desde el centro hist\u00f3rico de Recife. El formato circular env\u00eda un mensaje m\u00e1s efectivo. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, estos buenos resultados ten\u00edan un precio: un tiempo de ejecuci\u00f3n m\u00e1s largo. El desaf\u00edo ahora era hacer que el gui\u00f3n corriera lo suficientemente r\u00e1pido para una aplicaci\u00f3n en la nube.<\/span><\/p>\n<h4><b>Problemas de desempe\u00f1o<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ya hab\u00edamos estimado que el tiempo m\u00e1ximo aceptable para el c\u00e1lculo eran 3 segundos. Una demora mayor pondr\u00eda impaciente al lector. Y, en cualquier caso, \u00bfqui\u00e9n espera tres segundos para que cargue un contenido hoy en d\u00eda?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En el formato original, sin optimizar ni desarrollar para un mejor desempe\u00f1o, el programa se tard\u00f3 diez veces m\u00e1s que eso. Despu\u00e9s de algunas pruebas, identificamos los cuellos de botella principales. Eran estos:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Todos los sectores del censo estaban cargando en la memoria.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Est\u00e1bamos calculando el porcentaje de intersecci\u00f3n entre cada sector de censo y el radio del c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Y est\u00e1bamos averiguando cu\u00e1les sectores del censo hac\u00edan intersecci\u00f3n con el c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">All\u00ed fue que varios m\u00f3dulos de Python nos salvaron el pellejo: Feather, Rtree, y PyGEOS. Todos ampl\u00edan y optimizan las funciones de GeoPandas. Adem\u00e1s, nos dimos cuenta de que tendr\u00edamos que preprocesar los datos de la base de \u00e1reas de censo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Pero \u00bfc\u00f3mo exactamente nos ayudaron estas herramientas y qu\u00e9 tipo de preprocesamiento fue necesario? Veamos, uno por uno:\u00a0<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Brasil tiene m\u00e1s de 300 000 sectores de censo. Sin embargo, solo necesit\u00e1bamos una cantidad peque\u00f1a de sectores alrededor de la ubicaci\u00f3n de cada lector. As\u00ed que tuvimos que encontrar una forma de cargar solo los datos relevantes.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para hacer esto, dividimos el territorio brasilero en 10 000 rect\u00e1ngulos y guardamos cada uno, con sus respectivos sectores, en un archivo distinto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">De esa manera, pod\u00edamos examinar solo el rect\u00e1ngulo que representaba la ubicaci\u00f3n del punto que dio el usuario, o tambi\u00e9n los rect\u00e1ngulos adyacentes, en los casos en que el sector m\u00e1s cercano no ten\u00eda la poblaci\u00f3n requerida para nuestro c\u00e1lculo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Esta estrategia redujo significativamente el tiempo de espera, pero todav\u00eda hab\u00eda una forma de hacer m\u00e1s r\u00e1pido el proceso. En lugar de usar archivos en el formato shapefile provisto por la IBGE, escogimos el formato feather, que fue creado espec\u00edficamente para acelerar la lectura de las operaciones.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320704\" style=\"width: 591px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-15.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320704\" class=\"wp-image-320704 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-15.png\" alt=\"\" width=\"581\" height=\"731\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-15.png 581w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-15-336x423.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 581px) 100vw, 581px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320704\" class=\"wp-caption-text\">Imagenes: Comparaci\u00f3n entre el tiempo requerido para leer un archivo en los formatos shapefile y feather: el \u00faltimo es casi tres veces m\u00e1s r\u00e1pido. Capturas de pantalla.<\/p><\/div>\n<ol start=\"2\">\n<li><span style=\"font-weight: 400\"> Para calcular cu\u00e1ntas personas viven dentro de un radio dado, necesit\u00e1bamos calcular la intersecci\u00f3n entre cada \u00e1rea de censo y el \u00e1rea del c\u00edrculo. Usualmente, GeoPanda usa un paquete de menor nivel llamado Shapely para este tipo de operaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El problema es que Shapely no es suficientemente r\u00e1pido para procesar cientos de pol\u00edgonos simult\u00e1neamente, ya que no soporta operaciones vectorizadas. Estas operaciones son lo que hacen que los paquetes estad\u00edsticos ejecuten los c\u00f3digos r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, hay un paquete llamado PyGeos que, aunque es menos flexible, usa vectores para hacer lo mismo que Shapely.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La versi\u00f3n m\u00e1s reciente de GeoPandas incluye soporte opcional para estas funciones. Con una l\u00ednea adicional de c\u00f3digo, la velocidad del programa aumenta considerablemente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">gpd.options.use_pygeos = True<\/span><\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li><span style=\"font-weight: 400\"> Por \u00faltimo, necesit\u00e1bamos hallar la forma m\u00e1s r\u00e1pida de calcular cu\u00e1les sectores de censo hac\u00edan intersecci\u00f3n con el c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La soluci\u00f3n lleg\u00f3 gracias a un antiguo concepto de an\u00e1lisis geoespacial, del que todav\u00eda no sab\u00edamos: los \u00edndices espaciales, implementados en GeoPandas a trav\u00e9s del paquete Rtree.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Este concepto es algo parecido al punto 1: en la pr\u00e1ctica, habr\u00eda pocas \u00e1reas de censo que hicieran intersecci\u00f3n con el c\u00edrculo alrededor del lector. Entonces \u00bfqu\u00e9 sentido tiene calcular todos los pol\u00edgonos, incluso los que est\u00e1n lejos?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Usando un \u00edndice espacial, podemos evitar este trabajo innecesario. En lugar de comprobar individualmente si cada elemento estaba tocando el c\u00edrculo, pudimos crear <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">envelopes<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> alrededor de peque\u00f1os grupos de sectores.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320707\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320707\" class=\"wp-image-320707 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"668\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16.png 1024w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16-336x291.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16-771x668.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-16-768x665.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320707\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Un tipo espec\u00edfico de \u00edndice espacial llamado r-tree. Observa c\u00f3mo los pol\u00edgonos rojos m\u00e1s peque\u00f1os est\u00e1n encapsulados por pol\u00edgonos m\u00e1s grandes. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Estos <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">envelopes<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> funcionan como filtros previos: primero, comprobamos cu\u00e1l toc\u00f3 la circunferencia. Si ninguno lo hizo, podemos ignorar todos los sectores de censo dentro: l\u00f3gicamente, ninguno de ellos har\u00e1 intersecci\u00f3n con el c\u00edrculo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por lo tanto, s\u00ed es posible descartar una gran cantidad de entradas antes y procesar solo las que importan.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con todas estas herramientas, pudimos lograr un desempe\u00f1o suficientemente bueno para todas las zonas urbanas del pa\u00eds.<\/span><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Despu\u00e9s de la optimizaci\u00f3n, el tiempo de ejecuci\u00f3n del c\u00f3digo se redujo de medio minuto a menos de 3 segundos<\/span><\/i><\/p>\n<h4><b>Salida a escena<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con el tama\u00f1o del radio calculado desde la ubicaci\u00f3n del lector, ya pod\u00edamos ubicar al individuo en un mapa y establecer un \u00e1rea a su alrededor, creando el c\u00edrculo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El siguiente reto era mostrar cada una de las decenas de miles de habitantes en esa \u00e1rea como puntos en el mapa, algo potencialmente complicado debido al triste hecho de que la cantidad de fallecidos segu\u00eda aumentando diariamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s, los puntos tendr\u00edan que hacerse alrededor de la ubicaci\u00f3n del lector, respetando la poblaci\u00f3n de los sectores del censo interceptados por el c\u00edrculo. Finalmente, todav\u00eda deb\u00edamos evitar que se mostraran en lugares como calles, parques y lagos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como ninguno de nosotros ten\u00eda mucha experiencia con la visualizaci\u00f3n de datos en mapas, no sab\u00edamos c\u00f3mo hacerlo. As\u00ed que, igual que en todas las fases del proyecto, consideramos una serie de resultados distintos antes de llegar al producto final.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Podr\u00edamos, por ejemplo, hacer un mapa b\u00e1sico usando paquetes como D3.js o una imagen est\u00e1tica de un mapa, un resultado m\u00e1s f\u00e1cil pero que no ten\u00eda la ambici\u00f3n de un proyecto como este.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed que decidimos crear un \u201cmapa escurridizo\u201d, en otras palabras, un mapa interactivo que permit\u00eda al usuario acercar o deslizar la pantalla, por ejemplo. Sin embargo, ten\u00edamos todav\u00eda otras preguntas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Pod\u00edamos elegir entre varios servicios como Mapbox, Leaflet, o Google Maps. Con cualquiera que eligi\u00e9ramos, todav\u00eda necesit\u00e1bamos decidir c\u00f3mo implementar las capas adicionales para hacer el c\u00edrculo, agregar los puntos y otros elementos visuales que, a su vez, se pod\u00edan hacer usando SVG, Canvas, u otra funci\u00f3n del mismo servicio de mapas.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320708\" style=\"width: 563px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-315.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320708\" class=\"wp-image-320708\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-315.png\" alt=\"\" width=\"553\" height=\"418\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-315.png 429w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-315-336x254.png 336w\" sizes=\"auto, (max-width: 553px) 100vw, 553px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320708\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Decidir c\u00f3mo implementar la interfaz visual del proyecto no fue sencillo. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La tarea de escoger c\u00f3mo proceder le toc\u00f3 a Tiago, el ingeniero del equipo y, naturalmente, se decidi\u00f3 usando ecuaciones y conclusiones matem\u00e1ticas que el resto de nosotros todav\u00eda no entiende.<\/span><\/p>\n<h4><b>Estimar el c\u00edrculo<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por suerte, Tiago recientemente hab\u00eda asistido a una presentaci\u00f3n de los dise\u00f1adores estadounidenses David Eads y Paula Friedrich.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la videoconferencia, explicaron c\u00f3mo hab\u00edan desarrollado una aplicaci\u00f3n que mapeaba la evoluci\u00f3n del COVID-19 en Illinois. Usaron Mapbox y una biblioteca Javascript llamada turf.js.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Algo interesante sobre estas herramientas, es que te dan la opci\u00f3n de agregar fuentes de datos y desarrollar capas visuales mientras el lector usa el mapa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La flexibilidad de cambiar la interfaz sobre la marcha era exactamente lo que est\u00e1bamos buscando. As\u00ed que decidimos probarlas y los resultados no podr\u00edan haber sido mejores.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para ilustrar, el ejemplo a continuaci\u00f3n muestra c\u00f3mo trazamos el c\u00edrculo en una ubicaci\u00f3n ya calculada por el algoritmo tras bastidores.<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Usamos turf.js para calcular la distancia entre las coordenadas de la ubicaci\u00f3n del lector y las coordinadas de un punto en el c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Con esta distancia, usando turf.js de nuevo, calculamos las dimensiones del pol\u00edgono para representar el c\u00edrculo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Agregamos la informaci\u00f3n de este pol\u00edgono a Mapbox, como fuente de datos y, por consiguiente, tambi\u00e9n agregamos una capa visual al mapa.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">De este modo el c\u00edrculo trazado se convirti\u00f3 en parte de la propia interfaz, el usuario pod\u00eda mover la pantalla y acercar o alejar, y la forma se adaptar\u00eda en consecuencia, comport\u00e1ndose como un elemento nativo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed evitar\u00edamos volver a trazar la imagen cada vez que un usuario interactuara con el mapa, lo que ser\u00eda una gran limitaci\u00f3n si decidi\u00e9ramos usar tecnolog\u00edas como SVG o Canvas.<\/span><\/p>\n<h4><b>200 millones de puntos<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con el elemento del c\u00edrculo funcionando correctamente, solo quedaba un problema: c\u00f3mo representar a los habitantes de la regi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como dijimos antes, la idea era representar a cada persona con un elemento \u00fanico en el mapa. Por ende, tendr\u00edamos que mostrar, al menos decenas de miles de puntos, siempre respetando la densidad de la poblaci\u00f3n de cada sector del censo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En nuestro primer intento, probamos dibujar todos los puntos en el propio navegador. La implementaci\u00f3n fue m\u00e1s dif\u00edcil de lo que parec\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los Turf.js pueden generar puntos aleatorios dentro de un rect\u00e1ngulo, pero no si la forma es irregular como los pol\u00edgonos de las divisiones territoriales del IBGE.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por lo tanto, primero ten\u00edamos que calcular el cuadro delimitador, algo como un <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">envelope<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> rectangular alrededor del pol\u00edgono, para cada sector del censo y luego llenarlo con los puntos. Luego, comprobamos cu\u00e1les de estos estaban realmente dentro del sector y descartamos los dem\u00e1s.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Con este m\u00e9todo, si gener\u00e1bamos solo un \u00edtem por cada habitante, siempre nos faltar\u00edan \u00edtems en el mapa, ya que ignorar\u00eda la mayor\u00eda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La soluci\u00f3n fue estimar cu\u00e1ntos puntos generados dentro del rect\u00e1ngulo entrar\u00edan o saldr\u00edan del \u00e1rea de censo. As\u00ed pudimos crear puntos adicionales para compensar la diferencia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Nos enfrent\u00e1bamos a un problema de probabilidades geogr\u00e1ficas y, en ese momento, tener a un ingeniero en el equipo de periodistas y dise\u00f1adores marc\u00f3 la diferencia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al final, logramos el siguiente resultado:<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320714\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320714\" class=\"wp-image-320714 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17-1170x608.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"401\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17-1170x608.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17-336x175.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17-771x401.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17-768x399.png 768w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-17.png 1183w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320714\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Uno de los primeros prototipos, resaltando las muertes alrededor de una ubicaci\u00f3n en el municipio Palhoca, SC. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como era de esperarse, calcular y procesar decenas de miles de puntos requiere mucha capacidad de procesamiento. El trabajo pesado probablemente colgar\u00eda el navegador de muchos usuarios, especialmente en dispositivos m\u00f3viles y computadoras viejas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">As\u00ed que, afrontando la imposibilidad de ejecutar la simulaci\u00f3n y el c\u00e1lculo de los puntos en la ubicaci\u00f3n durante el tiempo de ejecuci\u00f3n, comenzamos a considerar otras alternativas. No hab\u00eda escapatoria sin hacer parte del preprocesamiento tras c\u00e1maras.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, lo que parec\u00eda un obst\u00e1culo en el camino hizo que la idea ambiciosa que ya ten\u00edamos se volviera m\u00e1s atractiva: generar y cargar previamente al mapa una capa con 190 millones de puntos, uno para cada persona de Brasil, seg\u00fan los datos de 2010.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En lugar de solo crear los puntos dentro del c\u00edrculo, los dispersar\u00edamos por todo el territorio nacional. El radio ahora sirve solo para enfatizar los puntos en el \u00e1rea afectada, como se muestra en la siguiente imagen.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320716\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320716\" class=\"wp-image-320716 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"483\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18.png 1170w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18-336x211.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18-771x483.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Map-18-768x481.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320716\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Prototipo del mapa mostrando un punto por cada habitante de Brasil, en lugar de mostrar solo un punto por cada v\u00edctima de COVID-19. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los puntos se procesaron de forma similar a nuestro primer experimento: generados de forma aleatoria dentro de los cuadros delimitadores de los sectores de censo, en cantidades suficientes para garantizar que, al final, la cantidad total de puntos dentro de cada pol\u00edgono ser\u00eda similar a sus respectivos habitantes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Gracias a Python, en lugar de volver a hacer esto cada vez que un usuario interactuaba con el mapa, el c\u00e1lculo se har\u00eda solo una vez. Los datos resultantes (unos 23 gigabytes de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica) se convirtieron en <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">tilesets<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> usando un programa desarrollado por el equipo de Mapbox, llamado tippecanoe.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la pr\u00e1ctica, esto significa que todos los puntos se han guardado como una capa adicional en el mapa, en el mismo formato que la cuadr\u00edcula de la calle, por ejemplo. Con esto, pueden mostrarse, cargarse, y modificarse con el procesamiento m\u00ednimo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Finalmente, esta monta\u00f1a de datos termin\u00f3 siendo procesada por una computadora notebook de 10 a\u00f1os. Probablemente, lo que evit\u00f3 el incendio fue el sistema de refrigeraci\u00f3n improvisado \u201ccreado\u201d en la desesperaci\u00f3n del amanecer:<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320711\" style=\"width: 781px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320711\" class=\"wp-image-320711 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321.png\" alt=\"\" width=\"771\" height=\"581\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321.png 852w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321-336x253.png 336w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321-771x581.png 771w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-321-768x579.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 771px) 100vw, 771px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320711\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Sistema de ventilaci\u00f3n hecho con piezas de Lego evit\u00f3 que esta pobre computadora se quemara. Captura de pantalla.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Las piezas fundamentales del proyecto estaban listas, aunque todav\u00eda faltaba mucho por hacer y hac\u00eda falta trabajo meticuloso para refinar las interacciones, scripts, est\u00e9tica y muchos otros detalles y problemas que fuimos enfrentando durante el desarrollo del proyecto.<\/span><\/p>\n<h4><b>\u00bfQu\u00e9 aprendimos?<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al final de un per\u00edodo con una carga de trabajo tan fuerte como esta, es imposible no aprender algunas lecciones valiosas para tu pr\u00f3ximo proyecto. Por clich\u00e9 que suene, no podemos imaginarnos una forma mejor de terminar este texto que haciendo una lista de estos descubrimientos.<\/span><\/p>\n<h4><b>Dividir las tareas y trabajar en equipo<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Mientras arm\u00e1bamos el equipo para el proyecto, decidimos que cada uno de nosotros deb\u00eda estar dedicado a un \u00e1rea espec\u00edfica. Una persona procesar\u00eda los datos, otro trabajar\u00eda con las herramientas y otro definir\u00eda la identidad visual.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En teor\u00eda, son tareas bastante compartimentadas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por supuesto, al final de la l\u00ednea de ensamblaje, los resultados se combinan para funcionar como un sistema \u00fanico, en cuanto a la tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Hubiese sido muy posible que cada uno de nosotros nos sent\u00e1ramos en nuestras computadoras y solo habl\u00e1ramos entre nosotros sobre el procesamiento de datos. Por suerte, nuestra rutina era muy distinta. En las reuniones regulares por videoconferencia y, principalmente, a trav\u00e9s de un grupo de WhatsApp que estuvo activo durante muchas madrugadas, constantemente hablamos sobre todas las dimensiones del contenido.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aunque cada miembro del equipo ten\u00eda una tarea espec\u00edfica que cumplir, las huellas de todos se pueden ver en todo el material.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Logramos el equilibrio perfecto: operar con una divisi\u00f3n estricta de las tareas, pero con la libertad de hacer sugerencias sobre temas fuera de nuestras respectivas responsabilidades.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La primera parte de la ecuaci\u00f3n garantizaba la productividad y eficiencia. La segunda, una fuente m\u00e1s grande de creatividad y pensamiento cr\u00edtico.<\/span><\/p>\n<h4><b>Lluvia de ideas eterna<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El grupo de WhatsApp tambi\u00e9n sirvi\u00f3 como dep\u00f3sito para enlaces no conectados, conceptos a medio pensar, y malas ideas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Cuando se pone as\u00ed, parece que la comunicaci\u00f3n all\u00ed solo generaba ruido, pero era exactamente lo opuesto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En lugar de confinar la b\u00fasqueda de referencias a las etapas iniciales del proceso creativo, este entorno ca\u00f3tico nos sumergi\u00f3 en una especie de lluvia de ideas constante.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Lo compart\u00edamos todo, incluyendo sugerencias para cursos en l\u00ednea sobre dise\u00f1o y <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">machine learning<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, discusiones sobre el uso del color en los mapas, im\u00e1genes de vitrales de iglesias que parec\u00edan mapas de calor, e incluso im\u00e1genes de \u00e1rboles secos en el desierto de Namibia.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_320717\" style=\"width: 328px\" class=\"wp-caption alignleft\"><a href=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-322.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-320717\" class=\"wp-image-320717 size-full\" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Screenshot-322.png\" alt=\"\" width=\"318\" height=\"516\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-320717\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Los archivos compartidos en el grupo de WhatsApp: referencias, pruebas, memes, cursos y \u00e1rboles secos.<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Todo este \u201ccaos\u201d termin\u00f3 contribuyendo indirectamente a la materializaci\u00f3n del proyecto. De all\u00ed vinieron ideas sobre paletas de colores, met\u00e1foras visuales interesantes, y varias formas de presentar el contenido que no hab\u00edamos pensado antes.<\/span><\/p>\n<h4><b>Aprender sobre la marcha<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Finalmente, descubrimos que para poner en marcha un proyecto complejo en poco tiempo, necesitas estar dispuesto y ser capaz de aprender cosas nuevas r\u00e1pidamente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">De nuevo, WhatsApp es un ejemplo de esta idea: el nombre de nuestro grupo de trabajo es \u201cIrresponsables motivados\u201d, \u00bfpor qu\u00e9?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La verdad es que, aunque conoc\u00edamos muchas partes del desarrollo de una aplicaci\u00f3n como esta, en la pr\u00e1ctica nunca hab\u00edamos trabajado con muchas de estas ideas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como este proyecto era un trabajo adicional para todos, solo ten\u00edamos las noches para estudiar y realizar nuestras tareas. Este nivel de compromiso, nos dimos cuenta, que no era de las cosas m\u00e1s responsables que hab\u00edamos hecho en la vida.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, pronto descubrimos c\u00f3mo nos compensar\u00eda esta locura: con la capacidad de lanzarnos de cabeza a un tema nuevo y comprender lo b\u00e1sico en poco tiempo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al final, no import\u00f3 si nunca antes hab\u00edamos trabajado con MapBox o escuchado sobre PyGEOS, o incluso desarrollado una aplicaci\u00f3n API interactiva. Como estas herramientas eran necesarias para el trabajo, no hab\u00eda otra alternativa m\u00e1s que leer los documentos, ver tutoriales, y aprende c\u00f3mo usarlas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Un desarrollador cualificado probablemente lea nuestro c\u00f3digo fuente y haga una mueca. Es posible que tenga raz\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 pensamos nosotros? \u00a1\u201cHecho\u201d es mejor que \u201cperfecto\u201d!<\/span><\/p>\n<h4>Lecturas adicionales<\/h4>\n<p class=\"entry-title\"><em><a href=\"https:\/\/gijn.org\/2020\/07\/02\/claves-para-visualizar-datos-sobre-el-covid-19\/\">Claves para visualizar datos sobre el COVID-19<\/a><\/em><\/p>\n<p class=\"entry-title\"><em><a href=\"https:\/\/gijn.org\/2020\/12\/01\/mis-herramientas-favoritas-alberto-cairo-y-la-visualizacion-de-datos\/\">Mis herramientas favoritas: Alberto Cairo y la visualizaci\u00f3n de datos<\/a><\/em><\/p>\n<p class=\"entry-title\"><em><a href=\"https:\/\/gijn.org\/data-journalism\/periodismo-de-datos\/\">Enlaces de inter\u00e9s sobre periodismo de datos<\/a><\/em><\/p>\n<hr \/>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-320648 \" src=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Medium-Symbol-Black-CMYK@1x-140x140.jpg\" alt=\"\" width=\"95\" height=\"95\" srcset=\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Medium-Symbol-Black-CMYK@1x-140x140.jpg 140w, https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Medium-Symbol-Black-CMYK@1x-60x60.jpg 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 95px) 100vw, 95px\" \/><\/p>\n<p><em>Esta historia fue escrita por <strong><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/rodrigo-menegat\/?locale=en_US\">Rodrigo Menegat<\/a><\/strong>,\u00a0<strong><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/twitter.com\/tmaranhao?lang=en\">Tiago Maranh\u00e3o<\/a><\/strong>\u00a0y\u00a0<strong><a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/twitter.com\/viniciussueiro?lang=en\">Vinicius Sueiro<\/a><\/strong> y fue publicada originalmente en portugu\u00e9s en Medium. Puedes leer el post original <a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/medium.com\/datavizbr\/como-fizemos-o-mapa-interativo-que-te-coloca-no-epicentro-da-epidemia-de-covid-19-no-brasil-4ce949a9183b\">aqu\u00ed<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando la pandemia de COVID-19 afect\u00f3 por primera vez a Brasil, un equipo de periodistas de datos se propuso ilustrar el n\u00famero de muertos mediante la creaci\u00f3n de una visualizaci\u00f3n de datos que presentara algo tangible a sus lectores. El equipo consider\u00f3 varias formas diferentes de mostrar la historia, y esta es una mirada entre bastidores del producto final.<\/p>\n","protected":false},"author":3031154,"featured_media":320700,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_price":"","_stock":"","_tribe_ticket_header":"","_tribe_default_ticket_provider":"","_tribe_ticket_capacity":"0","_ticket_start_date":"","_ticket_end_date":"","_tribe_ticket_show_description":"","_tribe_ticket_show_not_going":false,"_tribe_ticket_use_global_stock":"","_tribe_ticket_global_stock_level":"","_global_stock_mode":"","_global_stock_cap":"","_tribe_rsvp_for_event":"","_tribe_ticket_going_count":"","_tribe_ticket_not_going_count":"","_tribe_tickets_list":"[]","_tribe_ticket_has_attendee_info_fields":false,"republication-tracker-tool-hide-widget":false,"footnotes":"","_tec_slr_enabled":"","_tec_slr_layout":""},"categories":[23188],"tags":[9999,484,9930,4737,23817,6885,1489,4073,6901,8008],"gijn_topic":[18867],"series":[],"gijn_language":[17790],"gijn_region":[],"class_list":["post-321977","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos","tag-agencia-lupa","tag-alberto-cairo","tag-audiencia","tag-brasil","tag-covid-19-es","tag-covid-19","tag-dataviz","tag-google-news-initiative","tag-pandemia","tag-visualizacion-de-datos","gijn_topic-periodismo-de-datos","gijn_language-es-es"],"acf":[],"ticketed":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/321977","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3031154"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=321977"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/321977\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/320700"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=321977"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=321977"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=321977"},{"taxonomy":"gijn_topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/gijn_topic?post=321977"},{"taxonomy":"series","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/series?post=321977"},{"taxonomy":"gijn_language","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/gijn_language?post=321977"},{"taxonomy":"gijn_region","embeddable":true,"href":"https:\/\/gijn.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/gijn_region?post=321977"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}