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TED talk: Dan Philips questiona projeto e ideologias

Neste palestra o construtor Dan Philips começa nos mostrando soluções curiosas e engraçadas de projeto, em suas casas esquisitas, usando materiais reciclados. Mas sua palestra não é um show de soluções estranhas. Ele parte desta exposição para questionar a forma de construir, a relação dos materiais com a natureza, questiona a nossa forma de usar estes materiais e mesmo a estética da simetria e da uniformidade, ponto de partida de nossos projetos arquitetônicos e da industrialização que suporta estes projetos.

Com referências as mais variadas, de Sartre a Nietzsche, nos coloca na parede, desconstruindo uma série de conceitos e nos evoca e nos recosntruirmos ideologicamente para depois nos projetarmos em nossas próprias construções, materiais ou não.

Uma palestra das mais instigantes do TED, que toca em pontos fundamentais das noções de projeto e de design.

Data visualization: terceira parte

O processo de construção de um software pela indústria de software já é bastante documentado: ele percorre etapas pré definidas, conta com equipes que cuidam de diferentes aspectos do software e assim por diante, tudo organizado numa perspectiva racional e previsível. Mas como será que um software open source é construído? Qual dinâmica realmente acontece? Quantas pessoas estão envolvidas? O grupo de pessoas muda conforme o trabalho se desenvolve? Existem momentos de pico? Por que alguns projetos dão certo e outros, talvez a maioria, morrem na praia?

Um ótimo documento, para quem quer estudar o assunto, é o artigo The Cathedral & the Bazaar que compara estas formas de elaboração de software à construção ordenada e planejada de uma catedral e ao aparente caos de um bazar (loja onde produtos se amontoam uns sobre os outros).

Mas para verificar se os modelos conceituais correspondem de fato ao que acontece,  Michael Ogawa e o um grupo de colaboradores, produziram um software chamado Code Swarm (enxame de código) que lê o log de um projeto open source e monta uma visualização do processo, deixando vários aspectos do projeto colaborativo à mostra. A observação cuidadosa do processo pode servir para responder a algumas perguntas e melhorar futuros projetos.

O projeto utiliza a linguagem e o ambiente computacional Processing, desenvolvido inicialmente por Ben Fry e Casey Reas. Abaixo você pode ver a dinâmica do desenvolvimento do software Apache, o servidor HTTP mais usado no mundo, feito em código aberto. No site de Michael você pode ver também o desenvolvimento do Eclipse (software de edição de código), PostGre (um gerenciador de banco de dados) e do Python (linguagem de programação).

Se você não acompanhou, veja também o primeiro e o segundo post da série sobre data visualization.

code_swarm – Apache from Michael Ogawa on Vimeo.

Repare como a aparente desorganização absoluta guarda uma ordem subjacente. Sem o software de Ogawa esta “ordem” provavelmente seria muito mais difícil de ser observada. Bem, pensar em como desvelar uma ordem ou um sentido que dorme por detrás de números e dados sem sentido é a tarefa da área de visualização de dados ou, data visualization.

ps. Se você se aventura um pouco com programação, não dê as costas ao Processing. Baixe o pacote e veja as demonstrações. É uma linguagem que está sendo cada vez aceita no terreno da visualização de dados e que, acreditem ou não, é fácil de lidar. Se você já fez algo em ActionScript por exemplo, vai se dar bem com o Processing…

Data visualization: segunda parte

No primeiro post desta série falei um pouco sobre como é difícil para nós ligar um gráfico (ou seja, uma visualização de dados) a um significado que faça sentido em nossas vidas. David MacCandless é um jornalista apaixonado por descobrir padrões de significado em gráficos aparentemente neutros. É dele o gráfico do post anterior.

Veja como ele faz para interpretar e explicar gráficos complexos e colocá-los em perspectiva, de forma a gerar um conteúdo rico para que entendamos melhor o mundo em que vivemos.

Depois veja também o terceiro post da série.

Data visualization, primeira parte

A área de data visualization está crescendo a cada ano e promete ser um campo de concentração de designers e programadores. O motivo é óbvio, pois o problema da disponibilização de dados está resolvido: todos podem publicar dados da forma que quiserem. Os problemas hoje são outros: fazer com que estes dados cheguem a quem os procura (ou seja, classificar e organizar estes dados) e fazer com que eles façam sentido para quem os acessa.

Quando dou alguma aula sobre design de informação meus alunos geralmente tem uma dificuldade enorme de entender que a informação não traz consigo seu sentido. Ou seja,o sentido que vai se forma “lá na frente” depende de um monte de coisas: do contexto em que os dados são apresentados, o repertório informacional prévio de quem o consulta, e, finalmente, a forma como os dados são apresentados. Dependendo do modo como se apresenta uma informação ela pode significar uma coisa ou outra completamente diferente. É aí que o arquiteto de informação tem um papel fundamental. E, dentro desta área, a de visualização de informação.

Veja também os posts partes doistrês sobre data visualization

Vejam aí estes dois exemplos.

Information is beautiful!

TED talk: Emily Pilloton faz design com a comunidade

A designer Emily Pilloton mudou-se para a área rural de Bertie County, na Carolina do Norte, para participar de um audacioso experimento de transformação da comunidade liderada pelo design. Ela está ensinando uma classe de design e construção chamada Studio H que envolve mente e corpo de alunos do ensino médio enquanto os conduz a um design inteligente e novas oportunidades para o condado mais pobre do estado.

Uma iniciativa interessante do que poderíamos chamar de metadesign: em vez de projetar diretamente a solução, a estratégia é de envolver a comunidade para que ela se envolva no projeto.

Dois serviços para otimizar a sua conta do Gmail

Recentemente, nesta altura do ano em que todo mundo está um pouco mais tranquilo, resolvi fazer uma limpa no minha conta do Gmail e pesquisei um pouco se existia alguma forma de fazer isto de uma forma um pouco mais automatizada. No fim, topei com alguns serviços legais. Dois deles acabei usando.

O primeiro é o Gmail Backup, um software que roda em seu micro e que baixa e faz backup dos seus e-mails. Como o limite da minha conta já estava um pouco alto, fiz backup dos anos passados. Você baixa o software, cadastra sua conta e ele baixa e-mail por e-mail, com anexo e tudo, e guarda com extensão .eml. Você pode, por exemplo, mandar fazer backup por data, e zipar todos os seus e-mails de 2007, liberando um espaço considerável.

O outro é o FindBigMail, um recurso que cria alguns labels em sua conta, filtrando mensagens em 4 categorias:

  • > 100Kb,
  • > 500Kb,
  • > 2Mb e
  • Top.

Assim, você pode listar suas mensagens mais pesadas de dentro de sua conta do Gmail e apagar aquelas que não vão ser mais usadas, liberando um bom espaço na conta.

Os dois serviços são gratuitos e aceitam doações. Boa faxina!