Modelo teórico crítico para visualizações de informação igualitárias e não opressoras.

Otávio Burin, André Leme Fleury, Daniela Osvald Ramos

Resumo


Espaços digitais informacionais podem moldar a percepção das pessoas e seus discursos político-sociais. Uma das formas de criar interfaces entre informação e pessoas é por meio de visualizações de informação (infovis) que, para além dos aspectos técnicos, também podem ser consideradas artefatos culturais. Todavia, designers de infovis normalmente carecem de técnicas de análise de dados e do olhar crítico para compreender como vieses e estruturas que reforçam a desigualdade podem estar presentes nas bases de dados e no processo dialógico da atividade projetual de design. Assim, a presente pesquisa busca, por meio do olhar analítico de áreas como interseccionalidade, literatura crítica de dados e da etnografia de base de dados, estruturar um modelo referencial teórico, criado a partir da revisão de literatura, capaz de servir como perspectiva de reflexão crítica para a realização de projetos de infovis. O modelo proposto é dividido em duas partes, sendo a primeira com foco no processo de reflexão sobre os dados e na maneira como a informação é representada visualmente.Por sua vez, a segunda parte apresenta abordagens da etnografia de base de dados como ferramentas a serem utilizadas no processo de indagação das bases.


Palavras-chave


visualização de informação, base de dados, interseccionalidade, visualização de dados crítica, etnografia de base de dados

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Referências


BONSIEPE, Gui. Design, cultura e sociedade. São Paulo: Blucher, 2011.

BRAVO, Lizbeth; RUFS, Catalina; MOYANO, Daniela.Visualización de datos contra la opresión y para la liberación: Un enfoque feminista. Revista Diseña, n. 21, 2022.

BURNS, Ryan; WARK, Grace. Where’s the database in digital ethnography? Exploring database ethnography for open data research. Qualitative Research, v. 20, n. 5, p. 598–616, out. 2020.

BURRELL, Jenna. How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, v. 3, n. 1, p. 205395171562251, 1 jun. 2016.

CAIRO, Alberto. (2019). How Charts Lie: Getting Smarter about Visual Information. Nova Iorque: Norton, 2019.

CHISHTIE, Jawad. et al. Interactive Visualization Applications in Population Health and Health Services Research: Systematic Scoping Review. Journal of Medical Internet Research, v. 24, n. 2, p. e27534, 18 fev. 2022.

COLLINS, Patricia Hill;BILGE, Sirma. (2020). Interseccionalidade. 1. ed., São Paulo: Boitempo, 2020.

CRENSHAW, Kimberlé. Documento para o encontro de especialistas em aspectos da discriminação racial relativos ao gênero. Revista Estudos Feministas, v. 10, n. 1, p. 171–188, jan. 2002.

D’IGNAZIO, Catherine; KLEIN, Lauren. F. Data Feminism. Massachusetts: MIT Press, 2020.

DÖRK, Marian;MÜLLER, Boris;STANGE, Jan-Erik;HERSENI, Johannes;DITTRICH, Katja. (2020). Co-Designing Visualizations for Information Seeking and Knowledge Management. Open Information Science, 4(1), 217–235. https://doi.org/10.1515/opis-2020-0102

DÖRK, Marian; CARPENDALE, Sheelagh; WILLIAMSON, Carey. The information flaneur: a fresh look at information seeking. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. In:Anais daChi ’11: Chi conference on Human Factors in Computing Systems. Vancouver BC Canada: ACM, 7 maio 2011. Disponível em: . Acesso em: 19 maio. 2022

DOURISH, Paul; GÓMEZ CRUZ, Edgar. Datafication and data fiction: Narrating data and narrating with data. Big Data & Society, v. 5, n. 2, p. 205395171878408, jul. 2018.

FIORE-GARTLAND, Brittany; NEFF, Gina. Communication, Mediation, and the Expectations of Data: Data Valences Across Health and Wellness Communities. International Journal of Communication, 9, 1466–1484, 2015.

GILLESPIE, Tarleton. The Relevance of Algorithms. Em: GILLESPIE, Tarleton; BOCZKOWSKI, Pablo J.; FOOT, K. Kirsten A. (Eds.). Media Technologies. Massachusetts: The MIT Press, 2014. p. 167–194.

KRIPPENDORFF, Klaus. The semantic turn: a new foundation for design. Boca Raton: CRC/Taylor & Francis, 2006.

LOUKISSAS, Yanni A. All data are local: thinking critically in a data-driven society. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2019.

SCHON, Donald A.; WIGGINS, Glenn. Kinds of seeing and their functions in designing. Design Studies, v. 13, n. 2, p. 135–156, abr. 1992.

SCHUURMAN, Nadine. Database Ethnographies Using Social Science Methodologies to Enhance Data Analysis and Interpretation: Database ethnographies. Geography Compass, v. 2, n. 5, p. 1529–1548, set. 2008.




DOI: https://doi.org/10.35522/eed.v32i1.1880

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Revista Estudos em Design, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, ISSN Impresso: 0104-4249, ISSN Eletrônico: 1983-196X

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