3e:null 3f:["$","title",null,{"children":"Entrega 2 | Natalia Consuegra | Observable"}] 45:Ta62,{ let ancho = 450 let alto = 500 let mitadAncho = ancho / 2 let mitadAlto = alto / 2 let separacionOjos = 55 let alturaOjos = 60 let svg = d3.create("svg") .attr("width", ancho) .attr("height", alto) let grupo = svg.append("g") .attr("transform", `translate(${mitadAncho}, ${mitadAlto})`) // cara grupo.append("circle") .attr("cx", -7) .attr("cy", -2) .attr("r", objeto.altura) .style("fill", objeto.colorCara) .style("stroke", "#e6cb9c") .style("stroke-width", objeto.edad) // ojo izquierdo grupo.append("circle") .attr("cx", separacionOjos) .attr("cy", -alturaOjos) .attr("r", objeto.avanceTesis) .style("fill", "darkseagreen") // montura gafas ojo izquierdo grupo.append("circle") .attr("cx", separacionOjos) .attr("cy", -alturaOjos) .attr("r", 40) .style("stroke", "black") .style("fill", "transparent") // ojo derecho grupo.append("circle") .attr("cx", -separacionOjos) .attr("cy", -alturaOjos) .attr("r", objeto.avanceTesis) .style("fill", "darkseagreen") // montura gafas ojo derecho grupo.append("circle") .attr("cx", -separacionOjos) .attr("cy", -alturaOjos) .attr("r", 40) .style("stroke", "black") .style("fill", "transparent") // puente gafas grupo.append("line") .attr("x1", 20) .attr("x2", -20) .attr("y1", "-50") .attr("y2", "-50") .style("stroke", "black") .style("fill", "transparent") // nariz grupo.append("line") .attr("x1", -1) .attr("x2", 30) .attr("y1", -30) .attr("y2", 30) .style("stroke", "lemonchiffon") grupo.append("circle") .attr("cx", 20) .attr("cy", 30) .attr("r", 5) .style("fill", "lemonchiffon") grupo.append("circle") .attr("cx", -10) .attr("cy", 30) .attr("r", 5) .style("fill", "lemonchiffon") // boca grupo.append("text") .attr("x", -70) .attr("y", 80) .attr("stroke", "lightcoral") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", objeto.semestrePosgrado) .text("varía con el día") // pelo var myimage = svg.append("image") .attr("xlink:href", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/27/27168.png") .attr("width", 1050) .attr("height", 500) .attr("x", -305) .attr("y", 28) // aretes grupo.append("rect") .attr("x", 95) .attr("y", 28) .attr("width", 8) .attr("height", 25) .style("fill", "mediumorchid") return svg.node() }46:Tfba,## Reflexiones Tuve la experiencia de tomar dos sesiones del curso Data Visualization Fundamentals ofrecido por Observable. Esto, sumado a las sesiones de clase del curso Visualización de datos me permitió hacerme algunas preguntas sobre la mejor manera de presentar un conjunto de datos (en este caso, la tabla sobre las **cien obras de arte más caras**). Aunque no he podido explorar con detalle las posibilidades que ofrece cada tipo de visualización, de manera que pudiera incorporar las reflexiones que se han hecho en clase a partir de las lecturas, hice algunos ejercicios sencillos. El primero fue un bar chart horizontal (con y sin orden). Al ver ambas "imágenes" siento que el bar chart que tiene un orden (establecido con *sort* y que organiza de arriba abajo los datos, de la obra más cara a la menos costosa. Hice un ejercicio igual con Flourish) es más fácil de comprender y permite dimensionar los valores de manera más rápida y clara que aquel que se hizo "por default", en orden alfabético (dato que podría ser relevante para algún lector que quisiera encontrar rápidamente a un artista en particular bajo esa organización). Otro ejercicio fue un *scatterplot* en el que utilicé solo dos datos: **país de origen del artista** y **género**, que también arroja datos interesantes porque lleva a centrar la atención en el país de origen de las obras que, en mi caso, me dio algunas sorpresas (lo menciono más abajo) y el género (ese dato, sí, sin sorpresas). Pese a esto, el pensar cómo hacer una visualización que reflejara el conjunto de datos me llevó a imaginar cuáles pudieron ser los criterios con los cuales la persona que creó la tabla escogió determinados datos. Los obvios eran el artista y el precio de su obra. ¿Para qué, entonces, los demás? ¿Qué información relevante pueden ofrecer? Después de lo obvio vino la lectura entre líneas de los datos; los que inicialmente me parecían poco o nada relevantes, cobraron importancia, aunque el título de la tabla es Cien obras más caras y uno pensaría que, por eso mismo, es el único dato al que hay que prestar atención. La **edad** en que se produjo la obra es un dato interesante que da luces sobre la edad promedio en la que los grandes artistas producen sus trabajos más costosos (¿es en su juventud o en la madurez de su trayectoria?). El **género** también adquiere valor para aproximarse a la comprensión del estado del mercado del arte: ¿siguen siendo los hombres quienes más arte producen?, ¿es el arte hecho por hombres mejor valorado económicamente, o tiene mayor visibilidad y/o circulación que el que producen las mujeres? Otro dato interesante que se encuentra es el **país de origen**, pues Asia aparece como una región en la que se crean obras de arte altamente valoradas en el mercado, contrario a lo que tradicionalmente se ha asumido sobre Europa y Norteamérica como principales productores de arte en el mundo, y olvidando la existencia de Oriente como referente que desde este lado desconocemos o conocemos poco. Finalmente, el **formato** de la obra (2D o 3D) también puede ser un indicador clave de su receptividad por parte del público (¿se prefieren las pinturas o tienen mayor valor los objetos escultóricos?). El valor de una tabla como esta y la visualización derivada permiten evidenciar que a partir de un conjunto de datos pueden abrirse numerosas preguntas que no habían sido contempladas tras hacer una primera mirada. Por supuesto, las preguntas previas son solo un esbozo del análisis que puede abrirse a partir de la tabla de datos y la visualización derivada, pero permite hacerse una idea general de cómo los datos, en ocasiones, esconden más de lo que muestran, y debería ser tarea del investigador (o de quien asume el rol de visibilizar los datos), cuando menos, plantear las preguntas sobre el asunto, aunque no las responda. 47:[] 43:{"id":"4cfcd8642f736fa7","slug":null,"title":"Entrega 2","thumbnail":"49e3b8e7b5c25c76853ac31b4ed41e895e2facb91573182f4e68e995d0ccb899","access_level":"public","create_time":"$D2023-03-05T01:37:03.002Z","update_time":"$D2023-03-15T11:35:00.834Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2023-03-05T01:37:03.002Z","has_unpublished_edits":null,"fork":true,"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"291be91902e83698","login":"nconsuegra","name":"Natalia Consuegra","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/66e20fec9371518df1534ce278b6095accc232e400e03939b88c5ccf0e6f7f3d","tier":"starter_2024","bio":"","following":false},"version":674,"publish_version":null,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"068dcf7d50696cec","login":"nconsuegra","name":"Natalia Consuegra","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/66e20fec9371518df1534ce278b6095accc232e400e03939b88c5ccf0e6f7f3d","tier":null,"bio":"","following":false}],"members":[{"type":"individual","id":"068dcf7d50696cec","login":"nconsuegra","name":"Natalia Consuegra","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/66e20fec9371518df1534ce278b6095accc232e400e03939b88c5ccf0e6f7f3d","tier":null,"role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":false,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":1,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","title":"Entrega 2","cells":[{"id":0,"value":"# Entrega 2 \n## Parte 1. 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