A les entrades
Herramientas para hacer nubes de palabras o tag clouds (1) i
Herramientas para hacer nubes de palabras o tag clouds (2): Wordle, Tagxedo y WordItOut
ja vaig explicar què són els núvols de paraules i vaig mostrar unes quantes eines gratuïtes (concretament GoogleDocs, Wordle, Tagxedo i WordItOut) per dibuixar-los.
En aquesta entrada presentaré una altra eina alternativa al tradicional tag cloud, com és el diagrama d'àrees o rectangular. Aquest tipus de gràfic no és més que un organigrama, però en aquest cas l'he adaptat per, en lloc de per a dibuixar una estructura organitzativa, mostrar la freqüència amb què apareixen unes determinades paraules.
Per fer servir aquest gràfic, hem d'ulititzar l'eina de GoogleDocs (ara Google Drive), i el seu full de càlcul. Per començar, com sempre, hem de preparar bé les dades a treballar. Aquest tipus de gràfic requereix una organització concreta de les dades en columnes, de tal manera que:
1. La primera columna ha de ser el nom d'una entitat en una jerarquia.
2. La segona columna ha de ser el nom de l'entitat principal (la segona columna mostra el nom del "pare") de les entitats de la primera columna.
3. La tercera columna (opcional) ha de ser un valor numèric associat a l'entitat, i representa la mida que tindrà en el gràfic el quadre d'aquesta entitat.
4. La quarta columna (també opcional) ha de ser també un valor numèric, i representarà el color que tindrà el quadre en el gràfic.
Si no posem bé les dades Google ja s'encarrega d'explicar-nos com ho hem de fer. En qualsevol cas, podeu veure un exemple genèric de configuració de les dades en aquesta pàgina.
Un cop tenim les dades hem d'anar a l'opció de gràfics de GoogleDocs i seleccionar el gràfic corresponent, que es diu "Organigrama". Un cop fet el gràfic podem canviar-li les preferències fent clic al desplegable que hi ha a cada gràfic i seleccionant "Edició avançada". Aquí podrem canviar el títol, les graduacions de color, eliminar o modificar l'encapçalament, canviar la mida i el color de la lletra, etc. Per publicar-ho només hem de copiar el codi HTML que se'ns genera i enganxar-ho al nostre web. També podem descarrregar-ho com a format imatge per si ho volem inserir en un informe en el nostre editor de text.
Per posar-vos un exemple en català i més proper al que us he enllaçat més amunt, he posat en aquest format el buidatge dels programes electorals de 7 formacions polítiques candidates a les eleccions al Parlament de Catalunya del 25 de novembre de 2012, en la línia del que vaig fer amb les eleccions del mes de novembre de l'any passat. El treball previ amb els programes electorals i l'obtenció de les paraules amb l'eina d'anàlisi de textos Textalyser ja ho vaig explicar en aquesta entrada, així que passo directament a mostrar-vos els gràfics.
Nota: he eliminat la paraula "Catalunya" de l'anàlisi perquè en tots els programes sortia com la paraula més utilitzada, així que, sabent-ho, la podem obviar :)
Si voleu podeu descarregar aquí el full de càlcul que he utilitzat.
Es mostren els missatges amb l'etiqueta de comentaris tag clouds. Mostrar tots els missatges
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dilluns, 19 de novembre del 2012
dissabte, 7 d’abril del 2012
Herramientas para hacer nubes de palabras (2): Wordle, Tagxedo y WordItOut
En la entrada Herramientas para hacer nubes de palabras o tag clouds (1) expuse de manera práctica cómo graficar datos a través de nubes de palabras. Concretamente hice una visualización utilizando GoogleDocs de las palabras más usadas en los programas electorales de los principales partidos que se presentaron a las elecciones generales de 2011.
En esta segunda parte voy a presentar otras herramientas, concretamente Wordle, Tagxedo y WordItOut. Y digo voy a presentar porque, al contrario de lo que hice en la entrada anterior sobre GoogleDocs, aquí no voy a explicar paso a paso su funcionamiento sino que voy a remitiros a este enlace del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte y a su Observatorio tecnológico en general, pues tienen un tutorial completo sobre el uso de estas utilidades, a parte de otras cosas interesantes en la línea de la filosofía de este blog. Saltándonos la parte metodológica, iré directamente a comentar las herramientas.
Wordle (ver tutorial) es una de las aplicaciones más conocidas para hacer tag clouds, su funcionamiento es muy sencillo, pudiéndose utilizar directamente desde su web. Permite añadir texto, una dirección web o un nombre de usuario de Delicious para convertir su contenido en nube de palabras. Se puede editar el tipo de letra, los colores y la distribución del texto. No obstante, una de las carencias que le encuentro son sus posibilidades de exportar el resultado, que se podrían mejorar bastante.
Como ejemplo de uso de Wordle adjunto una nube de palabras que muestra los libros más vendidos en España en el mes de marzo de 2012, una información que, por cierto, se puede bajar en un formato idóneo para trabajar de la página web de la Confederación Española de Gremios y Asociaciones de Libreros (CEGAL). En el gráfico aparecen las obras con el tamaño de letra en proporción al número de ejemplares vendidos.
Como he dicho al principio, en el enlace del Observatorio tecnológico también se explica la herramienta Word it Out (ver tutorial), por si queréis probar otra opción.
Estas tres herramientas, junto con la que expliqué de GoogleDocs, constituyen un buen resumen de los programas disponibles para presentar nuestros propios datos a través de una nube de puntos o tag cloud. Espero que os resulten de utilidad.
En esta segunda parte voy a presentar otras herramientas, concretamente Wordle, Tagxedo y WordItOut. Y digo voy a presentar porque, al contrario de lo que hice en la entrada anterior sobre GoogleDocs, aquí no voy a explicar paso a paso su funcionamiento sino que voy a remitiros a este enlace del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte y a su Observatorio tecnológico en general, pues tienen un tutorial completo sobre el uso de estas utilidades, a parte de otras cosas interesantes en la línea de la filosofía de este blog. Saltándonos la parte metodológica, iré directamente a comentar las herramientas.
Wordle (ver tutorial) es una de las aplicaciones más conocidas para hacer tag clouds, su funcionamiento es muy sencillo, pudiéndose utilizar directamente desde su web. Permite añadir texto, una dirección web o un nombre de usuario de Delicious para convertir su contenido en nube de palabras. Se puede editar el tipo de letra, los colores y la distribución del texto. No obstante, una de las carencias que le encuentro son sus posibilidades de exportar el resultado, que se podrían mejorar bastante.
Como ejemplo de uso de Wordle adjunto una nube de palabras que muestra los libros más vendidos en España en el mes de marzo de 2012, una información que, por cierto, se puede bajar en un formato idóneo para trabajar de la página web de la Confederación Española de Gremios y Asociaciones de Libreros (CEGAL). En el gráfico aparecen las obras con el tamaño de letra en proporción al número de ejemplares vendidos.
Tagxedo (ver tutorial) es otra aplicación para hacer nubes de palabras. Su funcionamiento también es muy intuitivo y se puede usar directamente desde su página web. Ofrece muchas opciones para personalizar la visualización y dar forma a la nube de palabras, incluso se puede subir una imagen propia para utilizar como fondo. A pesar de ello, y según lo que he probado, me convence menos que Wordle desde el punto de vista de la relación tamaño-frecuencia de las palabras. Es decir, lo veo más una herramienta para crear imágenes vistosas que no para graficar correctamente datos. Las posibilidades de exportación del resultado, eso sí, son desde mi punto de vista infinitamente mejores que las de Wordle.
Como ejemplo de uso de Tagxedo adjunto la nube de palabras que resulta de introducir la dirección web de este blog.
Como he dicho al principio, en el enlace del Observatorio tecnológico también se explica la herramienta Word it Out (ver tutorial), por si queréis probar otra opción.
Estas tres herramientas, junto con la que expliqué de GoogleDocs, constituyen un buen resumen de los programas disponibles para presentar nuestros propios datos a través de una nube de puntos o tag cloud. Espero que os resulten de utilidad.
dissabte, 5 de novembre del 2011
Herramientas para hacer nubes de palabras o tag clouds (1)
En esta entrada mostraré algunos métodos útiles para construir nubes de palabras.
Esta manera de representar gráficamente la información está a la orden del día para todas aquellas personas que se dedican a la infografía. A menudo encontramos en páginas web o en diarios estos word clouds que representan gráficamente la intensidad de un fenómeno mediante gráficos en los cuales el tamaño de la palabra es proporcional a su frecuencia. A continuación daré algunas herramientas para que nosotros mismos, con recursos gratuitos y sin necesidad de ningún programa específico de diseño, podamos contabilizar palabras relativamente rápido y elaborar con ellas nuestras propias nubes de información.
Para hacer la entrada algo más interesante y darle un toque de actualidad explicaré de principio a fin en unos pocos pasos cómo graficar según este método las palabras más presentes en los programas electorales de algunas de las principales formaciones que se presentan a las elecciones del próximo 20 de noviembre en España. Cabe decir que este tipo de gráfico también se puede hacer con otro tipo de datos siempre y cuando dispongamos de la frecuencia o el peso que representa cada variable.
Paso 1. Recopilar la información.
Como en todo proceso de análisis de datos, el primer paso es buscar y seleccionar la información que queremos graficar. En este caso, analizaremos los programas electorales de cinco formaciones políticas: PP, PSOE, ERC, CiU e IU y graficaremos las 25 palabras que más se repiten en cada uno. Se pueden descargar los programas en formato PDF de las respectivas páginas web. En esta ocasión, en este enlace del diario El País se encuentran recopilados todos estos programas.
Paso 2. Contabilizar las palabras.
A menudo nos encontraremos con una ingente cantidad de datos para analizar. En este caso, los programas de las distintas formaciones políticas acostumbran a tener entre cien y doscientas páginas, por lo que necesitaremos de la ayuda de algún programa informático que nos haga el trabajo “sucio” de sintetizar y contabilizar las palabras. Existen numerosos programas de análisis textual. Como la intención de esta entrada no es hacer una relación de este tipo de programas, presentaré únicamente el que he utilizado en este caso concreto que es Textalyser, un programa gratuito que encontré en internet destinado a analizar la complejidad de textos y a aportar estadísticas sobre la frecuencia de palabras. Si tenemos los archivos originales en PDF o en cualquier otro archivo de texto simplemente con hacer un Seleccionar todo, un Copiar y un Pegar en el programa, en muy pocos segundos obtendremos un informe de las palabras y frases utilizadas en el mismo. También se puede cargar directamente el archivo.
Paso 3. Ordenar la información.
Textalyser nos da como resultado un informe en HTML con las frecuencias de frases, palabras y otros indicadores de complejidad textual. Para el caso que nos ocupa, lo que más nos interesa es la última parte del informe, donde se da una relación de las palabras individuales y su frecuencia. Si vamos directamente a este apartado podemos seleccionar y copiar estas palabras y su frecuencia (aquí es de gran utilidad el complemento de Firefox Table2Clipboard que expliqué en esta entrada para seleccionar sólo aquellas celdas o columnas que nos interesen). Una vez seleccionadas abrimos un archivo de Excel donde tendremos que trabajar un poco los datos, colocándolos en diferentes columnas repitiendo cada palabra en función de su frecuencia. Aquí cabe decir que, evidentemente, tendremos que hacer una depuración de los datos ya que el programa informático nos dará todos los resultados y está claro que no todas las palabras nos interesan. Nos encontraremos, por ejemplo, con que tendremos que eliminar los conectores textuales, los artículos, las preposiciones, los determinantes… que aparecerán con mayor frecuencia, y quedarnos con las palabras verdaderamente relevantes. Tendremos que tener cuidado también con los femeninos y masculinos y con los singulares y plurales, pues en muchos casos tendremos que sumar frecuencias cuando aparezca un mismo concepto con distintas formas gramaticales.
Paso 4. Construir los gráficos.
Una vez repetidas las palabras en función de su frecuencia de aparición, tenemos diversas opciones para obtener los gráficos. Una de ellas es GoogleDocs. Subiendo a esta plataforma ofimática el archivo de Excel, seleccionamos todo el rango de datos y hacemos click en el menú Insert – Gadget, y aquí seleccionamos el Gadget Word cloud. Automáticamente se generará la nube de palabras en la que cada una tendrá un tamaño y una intensidad proporcional a su frecuencia de aparición en el rango de datos seleccionado.
Otra herramienta muy práctica para hacer esto es Wordle, que además nos permite personalizar el tipo de letra, los colores y las pautas de dibujo de las letras (horizontal, vertical, combinación de las dos, etc.)
Paso 5. Publicar los gráficos.
Cuando tenemos nuestras nubes de palabras hechas, tanto en Wordle como en GoogleDocs tenemos la opción de obtener el código HTML que usaremos para publicarlas en nuestra web.
A continuación muestro los distintos ejemplos de tag clouds de las 25 palabras que aparecen con mayor frecuencia en los programas electorales de las 5 formaciones políticas seleccionadas, realizados con GoogleDocs. Adjunto también el enlace a la hoja de cálculo que he utilizado.
Programa electoral - Partido Popular
Programa electoral – Partido Socialista Obrero Español
Programa electoral – Esquerra Republicana de Catalunya
Programa electoral – Convergència i Unió
Programa electoral – Izquierda Unida Los Verdes
Esta manera de representar gráficamente la información está a la orden del día para todas aquellas personas que se dedican a la infografía. A menudo encontramos en páginas web o en diarios estos word clouds que representan gráficamente la intensidad de un fenómeno mediante gráficos en los cuales el tamaño de la palabra es proporcional a su frecuencia. A continuación daré algunas herramientas para que nosotros mismos, con recursos gratuitos y sin necesidad de ningún programa específico de diseño, podamos contabilizar palabras relativamente rápido y elaborar con ellas nuestras propias nubes de información.
Para hacer la entrada algo más interesante y darle un toque de actualidad explicaré de principio a fin en unos pocos pasos cómo graficar según este método las palabras más presentes en los programas electorales de algunas de las principales formaciones que se presentan a las elecciones del próximo 20 de noviembre en España. Cabe decir que este tipo de gráfico también se puede hacer con otro tipo de datos siempre y cuando dispongamos de la frecuencia o el peso que representa cada variable.
Paso 1. Recopilar la información.
Como en todo proceso de análisis de datos, el primer paso es buscar y seleccionar la información que queremos graficar. En este caso, analizaremos los programas electorales de cinco formaciones políticas: PP, PSOE, ERC, CiU e IU y graficaremos las 25 palabras que más se repiten en cada uno. Se pueden descargar los programas en formato PDF de las respectivas páginas web. En esta ocasión, en este enlace del diario El País se encuentran recopilados todos estos programas.
Paso 2. Contabilizar las palabras.
A menudo nos encontraremos con una ingente cantidad de datos para analizar. En este caso, los programas de las distintas formaciones políticas acostumbran a tener entre cien y doscientas páginas, por lo que necesitaremos de la ayuda de algún programa informático que nos haga el trabajo “sucio” de sintetizar y contabilizar las palabras. Existen numerosos programas de análisis textual. Como la intención de esta entrada no es hacer una relación de este tipo de programas, presentaré únicamente el que he utilizado en este caso concreto que es Textalyser, un programa gratuito que encontré en internet destinado a analizar la complejidad de textos y a aportar estadísticas sobre la frecuencia de palabras. Si tenemos los archivos originales en PDF o en cualquier otro archivo de texto simplemente con hacer un Seleccionar todo, un Copiar y un Pegar en el programa, en muy pocos segundos obtendremos un informe de las palabras y frases utilizadas en el mismo. También se puede cargar directamente el archivo.
Paso 3. Ordenar la información.
Textalyser nos da como resultado un informe en HTML con las frecuencias de frases, palabras y otros indicadores de complejidad textual. Para el caso que nos ocupa, lo que más nos interesa es la última parte del informe, donde se da una relación de las palabras individuales y su frecuencia. Si vamos directamente a este apartado podemos seleccionar y copiar estas palabras y su frecuencia (aquí es de gran utilidad el complemento de Firefox Table2Clipboard que expliqué en esta entrada para seleccionar sólo aquellas celdas o columnas que nos interesen). Una vez seleccionadas abrimos un archivo de Excel donde tendremos que trabajar un poco los datos, colocándolos en diferentes columnas repitiendo cada palabra en función de su frecuencia. Aquí cabe decir que, evidentemente, tendremos que hacer una depuración de los datos ya que el programa informático nos dará todos los resultados y está claro que no todas las palabras nos interesan. Nos encontraremos, por ejemplo, con que tendremos que eliminar los conectores textuales, los artículos, las preposiciones, los determinantes… que aparecerán con mayor frecuencia, y quedarnos con las palabras verdaderamente relevantes. Tendremos que tener cuidado también con los femeninos y masculinos y con los singulares y plurales, pues en muchos casos tendremos que sumar frecuencias cuando aparezca un mismo concepto con distintas formas gramaticales.
Paso 4. Construir los gráficos.
Una vez repetidas las palabras en función de su frecuencia de aparición, tenemos diversas opciones para obtener los gráficos. Una de ellas es GoogleDocs. Subiendo a esta plataforma ofimática el archivo de Excel, seleccionamos todo el rango de datos y hacemos click en el menú Insert – Gadget, y aquí seleccionamos el Gadget Word cloud. Automáticamente se generará la nube de palabras en la que cada una tendrá un tamaño y una intensidad proporcional a su frecuencia de aparición en el rango de datos seleccionado.
Otra herramienta muy práctica para hacer esto es Wordle, que además nos permite personalizar el tipo de letra, los colores y las pautas de dibujo de las letras (horizontal, vertical, combinación de las dos, etc.)
Paso 5. Publicar los gráficos.
Cuando tenemos nuestras nubes de palabras hechas, tanto en Wordle como en GoogleDocs tenemos la opción de obtener el código HTML que usaremos para publicarlas en nuestra web.
A continuación muestro los distintos ejemplos de tag clouds de las 25 palabras que aparecen con mayor frecuencia en los programas electorales de las 5 formaciones políticas seleccionadas, realizados con GoogleDocs. Adjunto también el enlace a la hoja de cálculo que he utilizado.
Programa electoral - Partido Popular
Programa electoral – Partido Socialista Obrero Español
Programa electoral – Esquerra Republicana de Catalunya
Programa electoral – Convergència i Unió
Programa electoral – Izquierda Unida Los Verdes
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