A continuación, el "paso a paso" del camino recorrido por CIUDADES DIGITALES.
Los criterios de selección al momento de extraer las fotografías fueron: fotos "alrededor del mundo", con la etiqueta "outdoor" (de manera que se tratara de imágenes al aire libre que retrataran con claridad la ciudad), geolocalizadas en la ciudad específica y, por último, las primeras 100 que la plataforma arrojara como las "más interesantes".
PASO 2 - Extracción de fotografías
Una vez arrojados los resultados por la plataforma, procedimos a extraer las fotografías utilizando como herramienta el programa "Recortes" de Microsoft Windows, ya que la política de derechos reservados a que están sujetas, no permite la descarga directa de las mismas.
PASO 3 - Generación de visualizaciones
[Guía para visualizar secuencias de imágenes y videos: https://docs.google.com/.../1PqSZmKwQwSIFrbmVi.../edit]
[Descarga del ImageJ: http://rsbweb.nih.gov/ij/]
[Descarga del ImagePlot:http://lab.softwarestudies.com/p/imageplot.html]
Para comenzar a trabajar, es necesario
abrir una secuencia de imágenes, usando el comando “File -> Import ->
Image Sequence…” y elegir la primer imagen de la secuencia (nota: es importante
que todas las imágenes a usar estén en una misma carpeta y numeradas por orden)
Una vez que el programa termina de
procesar, abrirá una ventana nueva con la secuencia, comenzando por la foto
seleccionada.
¡Ahora viene el momento de hacer las
visualizaciones! Comenzamos ordenando las fotos en un gráfico de ejes
cartesianos, usando el plug-in “ImagePlot” (agradecemos mucho a Lev Manovich y
Jay Chow por su ayuda en estos pasos). Para ello es necesario hacer una
medición de la secuencia. Los parámetros de medición se pueden configurar yendo
a “Analyze -> Set Measurements…”. Una vez hecho esto, medimos las imágenes:
“Process -> Batch -> Measure…” y elegimos la carpeta que las contiene (en
nuestro caso, “Toronto”). Concluida la medición, se abre una ventana con los
resultados.
Esta tabla de resultados puede (y debe,
para hacer la visualización que queremos) exportarse y guardarse como un
archivo Excel. La única modificación que se le debe hacer a la tabla Excel es
agregar el “path” de cada imagen en la columna 1.
Hecha esta modificación y guardado el
archivo, volvemos al programa ImageJ. Yendo a “Plugins -> Macros -> Run”,
elegimos el plugin “ImagePlot” en formato .txt.
En la ventana de opciones que abre el
“ImagePlot”, seleccionamos “Paths in Datafile” en la opción “Images”, apretamos
“Ok” y abrimos el archivo Excel con la tabla de resultados de la medición.
Asignamos qué columna de la tabla corresponde a qué eje del gráfico y volvemos a apretar “Ok.” Una vez hecho esto, se verá el gráfico con las fotos ordenadas por sus atributos visuales.
Así obtenemos la primera visualización. Ahora vamos a agrupar las imágenes de la secuencia en un montaje. Teniendo abierta la secuencia que armamos previamente, vamos a “Image -> Stacks -> Make montage…”
Esto abre una ventana con las propiedades
del montaje: cantidad de imágenes por fila y por columna, primera y últimas
imágenes, orden, etc. Presionamos “Ok” y vemos el montaje armado.
PASO 4 - Lectura distante: análisis de visualizaciones
Siguiendo los beneficios de la lectura distante, y ya en la posición de observadores, nos dispusimos a analizar las visualizaciones obtenidas de manera de poder encontrar las relaciones que buscábamos desde nuestra partida. Para nuestra sorpresa, las imágenes analizadas en conjunto y "desde lejos" no nos decían mucho respecto de la posición que las ciudades ocupan en el ranking. Tampoco ocurrió ubicando a las primeras 5 en contraposición a la última de la lista que, sin ir más lejos, apareció en nuestro proyecto durante la última etapa ante la obstinación por encontrar particularidades significativas utilizándola para comparar.
Este panorama fue el que nos obligó a cambiar de ruta e inclinar nuestra vista hacia otros horizontes...
PASO 5 - Boceto de lectura cercana: análisis y clasificación de fotografías
Frente a lo explicitado en el "PASO 4", nos dispusimos a analizar las fotografías de las 5 ciudades más habitables del mundo (hasta aquél momento, Harare aún no era parte del proyecto) en relación a los indicadores en torno de los cuales The Economist ha girado su investigación y, por lo tanto, los que ubican a tales ciudades en sus respectivas posiciones.
Como ya hemos mencionado, los indicadores eran la "estabilidad", "cuidado personal", "cultura", "educación" e "infraestructura" característicos de cada ciudad.
En un principio, y todavía algo aturdidos por la modificación de ruta, catalogamos las fotos de cada ciudad según las variables mencionadas. Luego, habiendo caído en la cuenta de que se trataba de una clasificación algo forzada y que dejaba fuera algunos detalles que resultaban relevantes al momento de hablar de cada ciudad, decidimos crear nuestras propias categorías y observar las fotografías desde allí.
De todas maneras, el cuadro y gráfico que resultaron de esta primer organización de fotos "borrador", se pueden visitar aquí.
PASO 5 - Lectura cercana definitiva: análisis y clasificación propia de fotografías
Finalmente, y para esbozar conclusiones, utilizamos las fotos de cada ciudad organizadas según las siguientes categorías:
* Personas
* Historia/Monumentos/Tradición
* Entretenimiento/Deporte
* Trabajo/Industria
* Paisaje urbano
* Gastronomía/Salidas/Paseos
* Paisajismo
* Animales
* Plantas
* Niñez/Juegos
* Arquitectura
* Artísticas/Conceptuales
* Familia/Hogar
* Historia/Monumentos/Tradición
* Entretenimiento/Deporte
* Trabajo/Industria
* Paisaje urbano
* Gastronomía/Salidas/Paseos
* Paisajismo
* Animales
* Plantas
* Niñez/Juegos
* Arquitectura
* Artísticas/Conceptuales
* Familia/Hogar
PASO 5 - Infografía a partir de la lectura cercana
Una vez observadas de cerca las fotografías por ciudad, realizamos infografías por cada una de manera de hacer visible de un modo más amigable la comparación entre las ciudades a través de la clasificación establecida. En la pestaña de cada ciudad podrán visualizarlo y, a su vez, si les interesa generar este tipo de visualizaciones a partir de datos, pueden hacerlo desde aquí: http://www.wordle.net/
PASO 6 - Pero...
...observando las fotografías, notamos que había diferencias en las formas en que se abordaban dichas categorías. Calgary y Harare hablaban de animales, pero no de los mismos animales. El paisaje urbano era muy diferente en Toronto, Viena y Vancouver. Esto nos llevó a realizar una segunda lectura, destacando esta vez los temas particulares de los que hablan las fotos. Mientras que las categorías aplicaban a todas las ciudades analizadas, los temas son particulares, aunque se encontraron algunas repeticiones de una ciudad a otra. Como es una lectura más profunda de las fotos, la lista de temas es más extensa que la de categorías.
Paso 7 - Y finalmente...
...vistos los temas, buscamos la forma de hacer que la información de estas tablas se pudiera leer de manera más amena. Para esto, usando la función de armado de gráficos de Excel, hicimos un gráfico por ciudad, listando aquellos temas que figuraran como mínimo en el 5% de las fotos de la muestra (o sea, los temas más recurrentes en cada ciudad). [Para acceder a los gráficos de todas las ciudades, click aquí]
Les recomendamos continúen en este viaje y descubran de qué nos habló cada ciudad...
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