A minha esperança é que eu possa atuar como um elo forte entre os investigadores e a equipa de comunicação, bem como melhorar e ajudar a criar novos tipos de visualizações. E isto não é apenas ao nível da produção – será cada vez mais importante, penso eu, realçar a estratégia de comunicação em aplicações do projeto, para ajudar a garantir que a investigação atinge o público-alvo. O Urban já tem uma grande equipa – Tim Meko e Daniel Wolfe, por exemplo – já criaram alguns projetos fantásticos (como o Our Changing City), por isso vou procurar dar a minha voz e ser a ponte entre as equipas de investigação e comunicação. Um dos meus objetivos do ponto de vista da visualização de dados é ajudar a criar visualizações que farão o Urban o lugar onde os decisores políticos e o público se dirigem não apenas em busca de investigação ótima, mas também das ferramentas e recursos que os ajudarão a produzir as suas próprias perspectivas para estas questões .
VL – De certa forma, enquanto economista já lidou com “big gata” muito antes de caminho antes deles se tornarem … bem … tão “grandes”! Como é que vê a discussão em curso sobre os méritos e as desvantagens de algo que já existe há muito mais tempo do que as pessoas normalmente pensam?
JS – É algo engraçado, porque quando o termo “big data” começou a crescer, muitos economistas que eu conhecia encolheram os ombros — nós temos usado grandes conjuntos de dados há anos, desde os dados dos Censos (centenas de milhares de observações) até aos dados de administração da segurança social (milhões a dezenas de milhões de observações e, com sorte, centenas de milhões de observações). Mas o novo big data — milhares de milhões , se não biliões de observações — não só introduzem desafios tecnológicos significativos de armazenamento e de processamento, mas também levantam a questão de como é que nós, como investigadores e visualizadores vamos compreender e analisar tal enorme quantidade de informação?
Também constatei que a discussão em volta do big datas é muitas vezes centrada nos desafios tecnológicos de obtenção de memória suficiente, velocidade de processamento e ferramentas de visualização. Além da defesa nacional, não vi muitas aplicações do big data a desafios de políticas econômicas e sociais, mas estou entusiasmado para ver alguns desenvolvimentos recentes nessa área e ver como diferentes grupos poderão trabalhar em conjunto.
JS – Para mim, destacam-se cinco tendências como as mais emocionante: o big data (que mencionei acima), dados abertos, ensino, storytelling (narrativa de histórias) e ferramentas. Dados abertos, pelo menos no que se refere aos governos, é interessante porque exige uma mudança na forma como os governos conduzem o seu negócio e como veem e mudam as normas existentes. Por exemplo, as agências cujos objetivos principais são produzir relatórios de investigação, mas que agora querem tornar os seus dados subjacentes livres terá de fazer consideráveis ponderações técnicas e internas. Estou ansioso para ver como as agências vão mudar e adaptar-se a estas exigências diferentes.
Ensinar é também uma área interessante no campo. O número de cursos de visualização de dados em escolas e universidades está a crescer rapidamente, assim como a variedade de departamentos em que são oferecidos: nas escolas de jornalismo (ver, por exemplo, o Alberto Cairo na Universidade de Miami), escolas de política (eu dei um curso de visualização de dados em McCourt de Georgetown, na Escola de Políticas Públicas, este outono), e escolas de arte (atualmente estou a ensinar “Estatística e visualização de Informação” na Faculdade de Artes do Instituto de Maryland). (Também vale a pena mencionar a crescente tendência de ensino de codificação em escolas primárias e secundárias do país). Um dos desafios é descobrir o conjunto de competências de que os alunos precisam nestes diferentes campos e como a visualização de dados pode ajudá-los nessa procura. Enrico Bertini escreveu recentemente um par de grandes posts sobre os desafios do ensino de visualização de dados.