Del dato, al sistema

Les comparto este magnifico post de Jer Thorp, quien habla de tomar un enfoque sistémico para el diseño de visualización de datos, que no sólo permite resolver los problemas de manera más eficiente, sino nos ayuda a reflexionar sobre como los datos afectan  nuestra vida cotidiana.

In the fall of 2009, I wrote a pair of algorithms to place nearly 3,000 names on the 9/11 memorial in Manhattan. The crux of the problem was to design a layout for the names that allowed for what the memorial designers called ‘meaningful adjacencies’. These were requests made by next-of-kin for their family members to appear on the memorial next to — or as close as possible to — other victims. Siblings, mothers and daughters, business partners, co-workers, these connections represented deep affinities in the real world. There were nearly 1,400 of these adjacencies that a layout of the names would ideally honour.

In December of that year, I flew to New York to meet with some of the project’s stakeholders and to present the results of the algorithms that I’d developed. I came into the meeting disheveled and nervous. Disheveled because I’d flown into La Guardia that morning, having spent much of the plane ride revising and re-revising my presentation. Nervous because I had found out the day before that another team had also been working on the layout problem; a group of financial analysts (‘quants’) who almost certainly all had at least one PhD.

It must’ve been a strange sight. A small army of besuited financial professionals, across the table from a long-haired artist from Canada with an old, broken laptop. The quants went first: they’d run permutation after permutation on their server clusters, and they were confident they’d found the optimal solution for the adjacencies: a maximum about 93 percent of them could be satisfied. They’d asked to speak first because they wanted to ‘save us all some time’, since they knew, mathematically, that they had found the most highly optimized solution.

It was a persuasive argument. I let them finish, then I turned my laptop around on the table to show them a layout that I’d generated about a week before — one that was 99.99% solved.

The lesson here is not ‘don’t get a math PhD’. Nor is it (specifically) ‘hire a long-haired data artist from Canada’. The lesson is to not look just at the data, but at the entire system that the data is a part of. Taking a systems approach to data thinking allows you not only to solve problems more efficiently, but to more deeply understand (and critique) the data machinery that ubiquitously affects our day-to-day lives.

An over-simplified and dangerously reductive diagram of a data system might look like this:

Collection → Computation → Representation

Whenever you look at data — as a spreadsheet or database view or a visualization, you are looking at an artifact of such a system. What this diagram doesn’t capture is the immense branching of choice that happens at each step along the way. As you make each decision — to omit a row of data, or to implement a particular database structure or to use a specific colour palette you are treading down a path through this wild, tall grass of possibility. It will be tempting to look back and see your trail as the only one that you could have taken, but in reality a slightly divergent you who’d made slightly divergent choices might have ended up somewhere altogether different. To think in data systems is to consider all three of these stages at once, but for now let’s look at them one at a time.


Any path through a data system starts with collection. As data are artifacts of measurement, they are beholden to the processes by which we measure. This means that by the time you look at your .CSV or your .JSON feed or your Excel graph, it has already been molded by the methodologies, constraints, and omissions of the act of collection and recording.

The most obvious thing that can go wrong at the start of a data system is error, which is rife in data collection. Consider the medical field: A 2012 study of a set of prestigious East Coast hospitals found that only 3% of clocks in hospital devices were set correctly, meaning that any data carrying a timestamp was fundamentally incorrect. In 2013, researchers in India analyzed results from the humbly analogue blood pressure cuff in hospitals and clinics and found the devices carried calibration errors in the range of 10% across the board.

These kinds of measurement errors are pervasive, inside of hospitals and out. Errors may be unintended, the results of mis-calibrated sensors, poorly worded surveys, or uncounted ballots. They can also be deliberate, stemming from purposeful omissions or applications of heavy-handed filters or conveniently beneficial calibrations.

Going further back from how the data is collected, you should also ask why — or why not. Artist and data researcher Mimi Ohuoha, whose practice focuses on missing data, tells us that the very decision of what to collect or what not to collect is political. “For every dataset where there’s an impetus for someone not to collect”, she writes, “there’s a group of people who would benefit from its presence”. Onuoha neatly distilled the importance of understanding collection to the understanding of a data system as a whole in her recent talk at the Eyeo Festival in Minneapolis: “If you haven’t considered the collection process”, she stated neatly, “you haven’t considered the data.”


After collection, data is almost certainly bound to be computed upon. It may be rounded up or down, truncated, filtered, scaled or edited. Very often it’ll be fed into some kind of algorithmic machinery, meant to classify it into meaningful categories, to detect a pattern, or to predict what future data points from the same system might look like. We’ve seen over the last few years that these algorithms can carry tremendous bias and wield alarming amounts of power. But this isn’t another essay about algorithmic bias. There are many other aspects of computation that should considered when taking the measure of a data system.

In Jacob Harris’s 2015 essay Consider the Boolean, he writes about how seemingly inconsequential coding decisions can have extraordinarily impact on the stories our data might ultimately tell. Harris proposes that the harsh true-false logic of computation and the ‘ideal views’ of data that we endeavour to create with code are often insufficient to represent the ‘murky reality the data is trying to describe’. Importantly, he underlines the fact that while computational bias can come from big decisions, it can also come from small ones. While we urgently need to be critical of the way we our author machine learning systems, we also need to pay attention to the impact of procedural minutiae — like wether we’re storing a data point as a boolean or a string.


As you’ve seen, the processes of collection and computation are rampant with decision points, each of which can greatly increase or greatly limit the ways in which our data systems function. When we reach the representation stage, and begin to decide how our data might tell its story to humans, possibility space goes critical. Each time you pick a chart type or colour palette or a line weight or an axis label, you’re trimming the possibility space of communication. Even before that, the choice of a medium for representation has already had a predestinatory effect. A web page, a gatefold print, a bronze parapet — each of these media is embedded with its own special opportunities, and its own unavoidable constraints.

Whatever the medium, many of the points that Mimi Onuoha makes about collection can be mapped directly to visualization: questions about what is shown in a visualization and how it is shown must be paired with questions about what isn’t shown and why someone has chosen not to show it. In a quest to avoid the daunting spectre of bias, data visualization practitioners often style themselves as apolitical. However, the very process of visualization is necessarily a political one; as I’ve said for years to my students at NYU, the true medium of data visualization is not color or shape; it’s the decision.

By being mindful of the decisions we’re making when we’re authoring visualizations we can make better work; by seeing these decisions in work made by others we can be more usefully critical of the data media that we consume.


Atando cabos en términos de visualización y Cognición

Les dejo mi presentación del seminario de REMO del pasado miércoles,  sobre un artículo de Bruno Latour del 1986 donde nos plantea prestara atención en los dibujos, diagramas  o dispositivos que surgen a partir de la practica científica que dirigen la manera en que la información se transforma en inscripciones.

Estos artefactos que él llama móviles inmutables son los que permiten la movilización de recursos informativos a través del espacio tiempo y como a partir de ellos podemos entendernos entre disciplinas.

Latour, B. (1986). Visualisation and Cognition: Drawing Things Together. In Knowledge and Society Studies in the Sociology of Culture Past and Present, 6 (0), 1-40. Greenwich, CT: Jai Press.

Y por eso, no nos quieren a los publicistas ni a los diseñadores.

De verdad, ¿Cuándo vamos a dejar de engañarnos? a nosotros mismos.

Les cuento una anécdota totalmente ordinaria, pero que me llena de rabia. Resulta que estamos tratando de hacer licuados para las hijas en la mañana que van con tanta prisa a la escuela y buscamos un yogurt SIN AZUCAR –que por cierto es una hazaña para encontrar en el supermercado hoy en día, a excepción del de Alpura. Cuando me refiero a SIN AZUCAR por lo menos espero que el yogurt tenga un sabor “acidito” para que yo le agregue un poco de miel o mascabado, pero que no empalague. No soy nutrióloga, sólo  soy una diseñadora, pero mi paladar alcanza a distinguir cualquier endulzante en los productos lácteos. (Quizás no tanto para detectar el de la leche).

Bueno pues resulta que mi esposo fue al super y compró VITALÍNEA de Danone que como podrán aprecian el la foto el empaque dice “DANONE”, “Vitalínea” “SIN AZUCAR” y abajo de este encabezado bastante grande con letras cursivas dice “Natural”. Bueno el caso es que ya llevamos varios días dando este yogurt a las hijas, con un poco de miel. Y hoy que decidí probarlo, me doy cuenta que sabe super dulce, de hecho mi paladar encuentra un sabor parecido el que “deja” los productos “light!!! que odio, desde la “Coca Zero” hasta cualquier que lleve un endulzante artificial o natural como “stevia”.


El caso es que si usamos el sentido común, queremos un yogurt sin el sabor dulce o endulzantes, (no importa si se llama, azúcar, sacarosastevia o que se yo).  pero lo común es pensar que uno que dice en su etiqueta “SIN AZUCAR” haga el trabajo. Y bueno les sigo contando el leer los ingredientes me encuentro con La tabla nutrimental que dice, por cada porción de 125 g, que le hemos dado a las hijas, NO tiene Azúcares añadidos pero si tiene 7,5 (g)  de Azúcares.

¿Qué Azúcares?
Leyendo el texto de los ingredientes, más abajo, creo que lo que le hemos estado dando a nuestras hijas en las mañanas es una mezcla de:  jarabe de maltrodextina, almidón modificado, acesulfame K y sucralosa, más una pequeña dosis de miel, o sea lo contrario a mis expectativas de evitar los cereales.


Ahora desde el punto de vista del diseño, me debí dar cuenta que el lema “SIN AZUCAR”, es de color cyan, lo que equivale según el gradioso libro de María Acaso, “El lenguaje visual”, que es como se comunican las categoría de light, en nuestro contexto, y el color morado, también avisa al consumidor que es un producto lácteo light. Pero que creen, yo no compré el producto, lo compró mi esposo (quién también es diseñador) e iba buscando un yogurt sin azúcar y nosotros nos preguntamos, los diseñadores del empaque sabrían lo que están haciendo o ¿Sólo hicieron la “traducción” de lo que hace la competencia para vender más?. Qué falta hace una investigación centrada en las expectativas del usuario y no una para ganarle a la competencia.

Y este enojo que me lleva a escribir esto, es una denuncia tanto para la compañía Danone, como para la agencia que le lleva la publicidad, y un llamado a mis colegas diseñadores de información, quienes trabajamos  para que que las personas reciban información “clara y transparente” pero sobretodo cuya labor trata de empatar “la expectativa” de un producto con el producto mismo y no trabajamos para mostrar conceptos dudosos y complicados “enmascarillándo” la información para que la gente compre.

Así que si la próxima vez nos piden un trabajo así, pensemos que es lo que la gente espera y si el producto realmente cumple con esa tarea y por lo menos lo mas ético es hacérselo saber a nuestros clientes. Aunque la NORMA diga lo contrario.

La ultima pregunta que va mas para mis estudiantes de diseño: Como tendría que ser un empaque menos engañoso y turbio, es decir más congruente con la expectativa del consumidor. Podría decir “SIN ENDULZANTES”? y podría tener una tabla nutrimental más sencilla y legible.

Bueno he dicho… GRACIAS  por leer.



Infografía de lo clásicos de la Sociología

Ahora que estoy adentrándome al estudio de las Sociología, con gran interés noto que ciertas filosofías, metodologías y teorías que damos por sentadas en el diseño, vienen de grandes pensadores y escuelas con mucha tradición, sobretodo mucha reflexión y producción de obras que son como semillas que se han encargado de germinar en la mente de otros pensadores.
Así es que con el propósito de obtener un entendimiento de la teoría sociológica y la relación de las ideas de los grandes sociólogos modernos con el contexto histórico de sus obras, así como la influencias de ese pensamiento, tomé la clase de Teoría Social con el Dr. Jorge Galindo en el posgrado de Ciencias Sociales y Humanidades en la UAM Cuajimalpa, e inspirada en el trabajo de la ilustradora Wendy Macnaughton, realicé apuntes visuales en cada clase con mi tableta, (iPad) en el programa Adobe Ideas) y después sinteticé esta información en Adobe Illustrator, dando como resultado la version 1.0 de esta visualización.

La infografía que presento a continuación, muestra una linea de tiempo en 4 colores de las principales corrientes de pensamiento destacadas dentro de la clase: El Positivismo, Marxismo, Funcionalismo-Estructuralista y Propuestas Alternativas. La intensidad del color muestra como e apogeo de dicha forma de pensamiento, mientras que cuando el color se atenúa, significa que va perdiendo fuerza o vigencia dicha corriente. En cada carril se muestra eventos representativos y como si fueran lineas de las estaciones del Metro, estas desembocan en cada autor. Por otro lado, analizo las influencias de pensadores y filósofos de cada autor y en los escritos a mano alzada trato de mostrar un resumen de lo comentado en clase y las lecturas que hicimos, así como sus obras mas destacadas y algunos diagramas sintéticos, expuestos en la clase.

Me hubiera gustado agregar mas material de mis notas, pero es difícil ya que fue un trabajo de un trimestre completo de una maravillosa y muy recomendable clase.


Como todo gráfico informativo el objetivo es la eficacia comunicativa es decir que contempla que una persona o usuario, utilice la información por lo que el proceso involucra una primera etapa de recopilación de datos, codificación visuo-textual y por el otro ese usuario debe decodificar la información e interpretarla.

Infografía Los clásicos de la Sociología v1.0 por Nora Morales 

Por lo que, es de extrema importancia, validar esta información que comparto hoy con ustedes de la primera versión (1.0), misma que a su vez está siendo revisada y espero tener una segunda versión muy pronto. Esta versión será utilizada como material de apoyo para los alumnos de licenciatura de Ciencias sociales y por supuesto me gustaría saber que piensan de ella y como la mejorarían, se aceptan sugerencias y observaciones para una segunda y posiblemente, tercera versión. Planeo una publicación impresa para mediados de esta año ya validada como material de apoyo. (les aviso a los interesados).

Creo que este de  ejercicio de participación del diseño de información nos puede permitir  reflexionar y explorar distintas corrientes del pensamiento, desde una perspectiva interdisciplinaria. Para los que formaron parte de la clase les puede ayudar como un soporte gráfico para recordar los contenidos de la clase y  para los que no formaron parte de ella, es una invitación a echar un vistazo a lo que ocurrió en el trimestre de otoño del 2016. Pero todos están invitados a mantener un diálogo a partir de este medio.

Me despido con una definición de Alberto Cairo sobre  la visualización de la información:

“La visualización de la información es una tecnología plural, que consiste en transformar los datos en información semántica, por medio de una sintaxis de fronteras imprecisas y en constante evolución, basada en la conjunción de signos de naturaleza figurativa y otros de naturaleza abstracta”.  (Cairo

Como fuentes de información además de el profesor de la clase, me apoyé de estos textos:

Joas, H., Knöbl, W., & Skinner, A. (2009). Social theory: twenty introductory lectures. Cambridge, UK ; New York: Cambridge University Press.
Thorpe, C. (2016). El libro de la sociología. Tres Cantos, Madrid: Akal.
Bibliografía de esta entrada.
Cairo, A. (2011). El arte de lo funcional: infografía y visualización de información. Madrid: Alamut.



Giorgia Lupi nos cuenta, porque dibuja

Les comparto esta super entervista que la revista Green futures le hace a Giorgia Lupi quien refelxiona sobre el dibujo en la visulización de la información.


Why I draw: Giorgia Lupi on the art of visual understanding

17th November, 2014 by Giorgia Lupi

Giorgia Lupi, information designer and co-founder of Accurat, explains how drawing can lead to new ways of seeing and understanding.

Giorgia Lupi

Why do you draw?
I draw to freely explore possibilities. I draw to visually understand what I am thinking. I draw to evaluate my ideas and intuitions by seeing them coming to life on paper. I draw to help my mind think without limitations, without boundaries.

Drawing plays an important role in the production and communication of knowledge, and in the genesis of new ideas. It illustrates how instinctively our perception is directed towards finding meaning in things, recognising things. The act of drawing, and the very fact we choose to stop and draw, demands focus and attention. I use drawing as my primary expression, as a sort of functional tool for capturing and exploring thoughts.

For me, drawing is also an obsession: I always carry pens, pencils and paper in any situation. I cannot think about a project without a pen and some paper. Drawing is my way to understand that I had an idea in the first place. Besides, I take an incredible pleasure in tracing lines on paper and seeing abstract shapes come alive.

When does drawing become design?
I see design as a way to translate a structural concept for a specific audience, through a specific medium. It is also the process of visual planning and organising the choices made along the way of a project, given the specific boundaries of it. Drawing becomes design when you start tracing lines that help you rationalise what you think, and envision a possible solution. When it comes to designing data visualisations, I see three phases. One is understanding the macro categories to start sketching the first visual possibilities to organise the data, its ‘architecture’. Then I focus on the singular elements, the entry points, to figure out which shapes, colours and features we might invent to represent the sub-categories. Finally, we structure what I’d expect to eventually have in Illustrator software, but on paper. Isn’t drawing already ‘design’ in these phases? I think so.

What impact would you most like to have through your drawings?
I don’t draw to have an impact, I draw for myself. My drawings are never final pieces. I think this is something very personal. The most important impact I want my drawings to have is to lead me towards new, unexpected and beautiful visual design solutions, to create powerful and unusual visual compositions with data. In fact, I really want our work to be accurate, but beautiful and disruptive to a certain extent.

Do you see yourself as part of a data visualisation movement?
What drives me is the search for multiple ways to create unexpected, beautiful things in a way that can accurately represent complex systems of information. More generally, I think there are many reasons for the popularity of data visualisations. People are exposed to an increasing stream of content from many sources; bright and catchy images such as infographics fit perfectly into this media diet, playing with hierarchies to provide multiple levels of possible readings within a single piece. Of course, the proliferation of a number of easy-to-use and free tools has made the creation of infographics available to a large segment of the population, even non-experts.

What does it mean to be a designer?
To be a designer you have to find new ways to attract attention through new languages, products and solutions that – besides being functional and appropriate – must be magnetic and surprising. There are no universal answers to ‘how’ one does that. I think that I would simply say that it’s important not to leave any possibilities unexplored; and that it’s important to pursue logical solutions while freely letting the imagination flow.

Sometimes a great idea can come unexpectedly. Free explorations in design can lead to insights and epiphanies that cannot be always anticipated with a rational design approach. What I always do when I start every kind of project is allow myself to have time to get inspired by the world around me, while having the ‘brief’ in mind. I spend a great amount of time looking for visual inspiration, which I carefully organise on Pinterest.

What advice would you give to someone who can’t draw?
There is a lot of freedom in drawing; sometimes this freedom can scare and paralyse you. Complete freedom is never very good for coming up with truly disruptive ideas.

Even in my personal project I set constraints. What I would suggest is to start with a topic you want to explore (or redraw), and some rules for the final output, and then just start. And do it again. And do it again.

Draw for yourself, not for anybody else. And approach drawing less scientifically, more naively.

I draw without any prejudice: letting my hand go freely, without asking if it makes sense for the project in that very moment. Then I look at what I’ve drawn and decide whether to work on it, engaging this loop between thoughts, paper and sight.

Giorgia Lupi is co-founder and Design Director at Accurat, an information design company based in Milan and New York.

Image credit: Giorgia Lupi



Post-it urbanista. “El mapa de cualquier ciudad”

Muchas veces he pensado en las implicaciones que ha traído la tecnología del post-it no sólo para el diseño o la innovación, sino para cualquier descubrimiento dentro de cualquier disciplina y me mandaron esta liga del blog de 99%invisible.

La historia comienza con un boceto que hace Chaz Hutton en un post it, sobre la experiencia de vivir en la ciudad;  El “bosquejo ficticio” que en realidad no es un mapa, pero toma elementos dispuestos a manera  croquis que lo hace parecer lugar, poco a poco se vuelve viral, ya que varias personas trataron de identificarlo con un lugar real y crean sus propios bosquejos de lo que significa para ellos vivir en la ciudad. Esto da la idea a Chaz de hacer un bosquejo general de cada ciudad y analizar lo que la gente representa y que nos puede decir el imaginario colectivo y lo que puede representar para entender la ciudad.


Les dejo la liga y disfruten.

El proyecto me recuerda al de l artista Becky Cooper en su libro “Mapping Manhatan. A Love Story in maps”en el que Becky distribuye en la ciudad de NY una serie de volantes para que los participantes cuenten su historia y se encuentra con que muchas veces estas representaciones nos dicen mas sobre las personas que crean los mapas que sobre el propio lugar.




La definición de Experiencia de Uso

Summary: “User experience” encompasses all aspects of the end-user’s interaction with the company, its services, and its products.


The first requirement for an exemplary user experience is to meet the exact needs of the customer, without fuss or bother. Next comes simplicity and elegance that produce products that are a joy to own, a joy to use. True user experience goes far beyond giving customers what they say they want, or providing checklist features. In order to achieve high-quality user experience in a company’s offerings there must be a seamless merging of the services of multiple disciplines, including engineering, marketing, graphical and industrial design, and interface design.

It’s important to distinguish the total user experience from the user interface (UI), even though the UI is obviously an extremely important part of the design. As an example, consider a website with movie reviews. Even if the UI for finding a film is perfect, the UX will be poor for a user who wants information about a small independent release if the underlying database only contains movies from the major studios.

We should also distinguish UX and usability: According to the definition of usability, it is a quality attribute of the UI, covering whether the system is easy to learn, efficient to use, pleasant, and so forth. Again, this is very important, and again total UX is an even broader concept.

For more depth: Full-day UX Basic Training course
See also: UX Certification


Watch Don Norman explain the origin of the term “UX” and what he thinks about the way some people use it these days (2 min. video):

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Mapas y visualización del espacio (1a parte)

El siguiente trabajo contempla el trabajo de Laboratorio III de tres generaciones de alumnos de la carrera de Diseño Integral en la UAM Cuajimalpa. Los alumnos realizaron una exploración visual de su propia movilidad documentando la trayectoria de su casa al trabajo, posteriormente mapearon un atributo tangible o intangible que les llamó la atención durante el trayecto, como: (baches, luces, sonidos, anuncios, olores o actos violentos, graffiti etc.). Finalmente se centraron en resolver un problema a partir de la metodología del diseño para el cambio del comportamiento.

movilidad UAM Cuajimalpa
Este cartel se enfoca en el mapeo de 4 trayectorias de alumnos al campus universitario. El estado de las banquetas y puentes peatonales en la Av. Constituyentes y una solución relacionada con la detección de baches por un sistema de monitoreo ciclista.


Mapeo realizado en el trimestre de Invierno 2013 que muestra las modalidades de los alumnos de su hogar a universidad. Las zonas de conflicto (carga vehicular, incidentes y accidentes) en Av. Constituyentes, así como las zonas inseguras. El mapeo contempló la ubicación de “cruces” que la gente coloca cuando ocurre un accidente en la vía pública.


El trabajo que muestran los alumnos en este cartel es un comparativo de tiempo, distancia y costo de su trayecto así como las interfaces que se encontraron en el transcurso, la propuesta o solución se refiere a una Tarjeta única de transporte a partir de no traer cambio justo para la tarifa de pasajero en el transporte público.


El trabajo del equipo de “Onomatopeya vehicular” se enfocaba en documentar los sonidos emitidos por distintas fuentes durante el trayecto vehicular delos participantes así como una linea de tiempo fotográfica. La solución se refería a boletos de transporte coleccionables y mensajes con “emoticones” mostrando el humor de la gente en el tráfico.
Además de mapear sus trayectorias en este ejemplo, el equipo de estudiantes UAM, explora distimtas maneras de mapear el graffiti urbano en la Av. Constituyentes utilizando distintos niveles de abstracción que van desde los códigos del color hasta los trazos de los “tags” o firmas.
El alumno Cristian López Cuevas hace una recopilación fotográfica del distintos graffitis en la Av. Constituyentes y Av. Observatorio (2013).


En el Trimestre lectivo de Invierno 2014 los alumnos realizaron un ejercicio similar al del año anterior, sólo que esta vez  ya estábamos ubicados en el nuevo Campus. Av. Vasco de Quiroga 4871, Col. Santa Fe. Del. Cuajimalpa de Morelos. Una característica que destacar en este ejercicio fue que se le pidió a los alumnos que copiaran el estilo gráfico de mapas turísticos o informativos en su propuesta.

cartel final
El equipo “Morado” además de las rutas del viaje, mapeo los de olores que encontraron durante sus trayectorias a partir de una clasificación de agradable, desagradable y circunstancial.  La solución de diseño considera un mapa de trayectos en tiempo real a la entrada de la Universidad.
Cartel final final
El equipo “Azúl” incluyó variables como: tipo de transporte, clima, costo, tiempo y ruta de viaje, además de explorar las texturas de distintos materiales con las que se encontraban.
El equipo”ROJO” documento el humor en el que venían durante su trayecto además de otras variables y la soluciones de diseño se basaron distintos lentes de DWI Toolkit de Dan Lockton


cartel final lab III
El equipo verde se centró en el mapeo de trayectorias con estados emocionales y se enfocaron en desarrollar una solución para la seguridad de la infraestructura y movilidad urbana con una aplicación que permita reportar baches, mal funcionamiento de señales y comportamiento de choferes del transporte urbano.
Proyecto Movilidad Equipo Amarillo c
En este ejemplo se comparan distintas variables en las rutas de los estudiantes a la universidad como: costo, tiempo, tipo de transporte, abordaje. Por otro lado se enfocan en el tipo de atuendo con respecto a la temperatura. La solución explora a una aplicación de viajes compartidos o “aventones”utilizando redes sociales, para la comunidad universitaria.