¿Cómo puede un investigador académico producir una trama o gráfica hermosa y clara como la naturaleza y la ciencia publicada? ¿Qué es algún software sugerido?

Puede que esto no responda exactamente la pregunta, pero solía trabajar en investigación académica en visualización y biovisualización y sugeriría encarecidamente estudiar d3 (D3.js – Documentos basados ​​en datos). No es la mejor opción para crear imágenes estáticas para su publicación, pero es una herramienta relativamente fácil de usar para crear impresionantes visualizaciones interactivas que se ejecutan directamente en el navegador.

La galería d3 (mbostock / d3) está llena de hermosos ejemplos que puede usar como base para sus propias visualizaciones. Soy un científico de la computación, pero he trabajado con varios estudiantes de posgrado en biología y postdoctorales que aprendieron d3 y lo usaron para hacer cosas realmente impresionantes.

Podría estar un poco sesgado porque he trabajado mucho con la visualización interactiva, pero creo que poder hacer atractivas visualizaciones interactivas y ponerlas en vivo en la web es un gran diferenciador cuando se trata de llamar la atención sobre su investigación.

Aquí hay tutoriales para comenzar, mbostock / d3, y la galería que he vinculado anteriormente tiene toneladas de ejemplos con código público que puede copiar.

Ya hay grandes ideas aquí con enlaces a software específico. Uso el origen y luego ‘lo hago elegante’ con Adobe Illustrator. Aunque estoy de acuerdo en que probablemente hay buenas suites de software libre por ahí.

Además, debe considerar el uso de plotly, es bastante bueno, gratuito y está alojado en línea para que una vez que publique, ¡permita que la gente vea y juegue con sus datos! ¡Obteniendo así más millas de su trabajo!

No estoy seguro de a qué gráfico se refiere, pero creo que la mayoría de los investigadores usan uno de los siguientes: Mathematica, Matlab, The R Project, GNU Octave, Sage, Scilab y otros paquetes de software similares. Todos son muy poderosos en lo que pueden hacer, son mucho más que simplemente herramientas gráficas, ya que pueden analizar y procesar conjuntos gigantes de datos (hasta donde sé, no hay un límite técnico para lo que pueden manejar, los conjuntos de datos más grandes solo requieren más tiempo de procesamiento).

Solo he usado los dos primeros, pero te dan un control bastante completo sobre cómo se ven tus gráficos (más control también significa más trabajo de tu parte). Estoy bastante seguro de que R y Octave también hacen esto. También me imagino a Sage y Scilab, pero solo he oído hablar de ellos, ni siquiera he pensado en usarlos como lo hice con R y Octave.

No son tanto las herramientas: hay muchas herramientas buenas, utilizo principalmente R para gráficos, pero puedes producir buenos gráficos con muchos tipos diferentes de software.

En parte está aprendiendo cómo usar sus herramientas. Así como no dominaste las herramientas de cualquier académico que practiques en un día (o incluso un año), no puedes esperar dominar ningún buen software en un día (un año puede ser razonable)

Pero aún más, está aprendiendo sobre gráficos. Eso lleva mucho tiempo. Es una especialidad que requiere conocimiento estadístico, así como conocimiento de principios gráficos. Recomiendo mucho los libros de William S. Cleveland.

También es una cuestión de trabajo. Incluso una vez que haya aprendido sobre los gráficos y su paquete en particular, crear un buen gráfico lleva mucho tiempo.

Cuando escribes un artículo, casi seguro lo editas. Probablemente tus coautores lo editen. Tal vez se lo muestres a tus colegas por sus pensamientos. Un montón de trabajo.

Dicen que una imagen vale más que mil palabras. Entonces, un gráfico necesita edición, al igual que las palabras.

En un lugar donde trabajaba, una investigadora (muy respetada en su campo) pasaría meses reuniendo y analizando datos y semanas trabajando en el texto de un artículo. Luego le daría algunos números a su asistente administrativo y le diría “haga un gráfico en Excel”. Esta actitud no es exclusiva de ella.

Estás mucho más avanzado en comparación con la mayoría de los científicos simplemente haciendo la pregunta y preguntándote por dónde empezar. Realmente creo que todo comienza al darse cuenta de que un gráfico solo puede transmitir el punto de manera efectiva cuando está ‘diseñado’ para su propósito. Es una mentalidad y, como señalaron otras personas aquí, no es obvio para todos los científicos.

En este sentido, el software es de menor importancia y hay muy buenas opciones gratuitas y de pago disponibles. Muchos de los cuales se mencionan en este hilo.

2 cosas que me gustaría que revises:

• Árboles, mapas y teoremas de Jean-luc Doumont. Es un gran trabajo sobre este tema;
• Bret Victor, bestia de carga, aquí encontrarás toneladas de inspiración y formas de hacer que los datos transmitan un mensaje.

¡Éxito!

La calidad de los gráficos no es solo una cuestión de software.

Los libros de Edward Tufte como The Visual Display of Quantitative Information proporcionan ejemplos maravillosos.

Tufte nomina este gráfico como el mejor que se haya hecho:

La representación de Minard del retiro de Napoleón de Moscú.

Es difícil de ver a menos que veas una explosión más grande. El gráfico muestra el tamaño del ejército a través del tiempo y el espacio, primero cuando Napoleón marchó hacia Moscú (línea beige, el ancho muestra el tamaño del ejército), luego cuando se retiró (línea negra, el ancho muestra el tamaño del ejército), junto con detalles como temperatura. Básicamente, la historia es que perdió la mayor parte de su ejército en el invierno ruso (y cruces de ríos difíciles).

Ser capaz de imaginar que es algo más allá de las aplicaciones de software, aunque un buen software puede ayudar, por supuesto.

Mis 2 centavos de experiencia personal:
R (ideal para estadísticas), Gnuplot.
Depende un poco de qué tipo de datos está trazando y la naturaleza de la trama, pero estos son elementos de código abierto que se actualizan continuamente. Por lo tanto, siempre hay una buena posibilidad de que alguien haya escrito un paquete para hacer una trama exactamente de la manera que desee.

Prueba los gráficos R.
He estado usando gráficos R hace dos años y me parece genial.

Puede exportar gráficos de eventos en archivos .pdf para integrarlos fácilmente en artículos científicos. Los gráficos son claros y con una buena definición y una vez que imprime el papel, la legibilidad sigue siendo buena.