Análisis y visualización de datos abiertos de carácter informativo para el alumnado de la Universidad de Valladolid

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID E.T.S.I. TELECOMUNICACIÓN TRABAJO FIN DE GRADO GRADO EN INGENIERÍA DE TECNOLOGÍAS DE TELECOMUNICACIÓN Análisis y visualización de datos abiertos de carácter informativo para el alumnado de la Universidad de Valladolid Autor: Nadia Pérez Faúndez Tutor: Noemí Merayo Álvarez TÍTULO: Análisis y visualización de datos abiertos de carácter informativo para el alumnado de la Universidad de Valladolid AUTOR: Nadia Pérez Faúndez TUTOR: Noemí Merayo Álvarez DEPARTAMENTO: Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática TRIBUNAL PRESIDENTE: Patricia Fernández del Reguero SECRETARIO: Noemí Merayo Álvarez VOCAL: Juan Carlos Aguado Manzano SUPLENTE: Ignacio de Miguel Jiménez SUPLENTE: Juan Blas Prieto FECHA: Septiembre de 2021 CALIFICACIÓN: Resumen de TFG El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es el de visualizar datos abiertos con fines informativos para actuales y potenciales estudiantes universitarios. En primer lugar, se ha realizado un estudio del estado de arte. A continuación, se ha llevado a cabo una comparativa entre las distintas herramientas de visualización Business Intelligence para determinar cuál era la más apropiada para este proyecto. Una vez hemos determinado que Tableau era la que mejor encajaba, hemos recolectado los datos necesarios de la base de datos abiertos de la Junta de Castilla y León. Para resolver las flaquezas de esta base de datos ha sido necesario consultar los portales de transparencia de distintas universidades y añadir más información de forma manual. Antes de visualizar los datos con Tableau se ha requerido un filtrado y procesado exhaustivo. Finalmente se han representado los datos, como se describe de forma meticulosa en este documento, y se ha comprartido en una página web para que los usuarios puedan acceder a ella de forma online. Palabras clave Visualización, Tableau, Datos Abiertos, Junta de Castilla y León, Universidad de Valladolid, Universidad de Salamanca, Universidad de Burgos, Universidad de León, Bases de Datos. Abstract The aim of this Final Degree Project is to visualise open data for informative purposes for current and potential university students. Firstly, a study of the state of art was conducted. Secondly, a comparison between the different Business Intelligence tools was carried out to determine the most appropriate one for this project. Once we concluded that Tableau was the most suitable choice, we recollected the necessary data from the open databases from Junta de Castilla y León. To overcome some of the drawbacks of this database, consulting the transparency portals of different universities and adding more information manually was necessary. Before designing the visualisation with Tableau, extensive processing and filtering was required. Finally, the data visualisation, which is meticulously described in this document, has been shared on a web page so that it can be accessed by online users. Keywords Visualization, Tableau, Open Data, Junta de Castilla y León, University of Valladolid, University of Salamanca, University of Burgos, University of Leon, Databases. Agradecimientos La investigacin desarrollada en este Trabajo Fin de Grado ha sido apoyada en el marco del Proyecto de Innovación Docente de la Universidad de Valladolid “Laboratorio de Comunicación Multimedia-UVa (LabcomUVa): Experiencia piloto de aplicaciones, análisis de Big Data e Inteligencia Artificial en las aulas de Periodismo y Telecomunicación” Índice viii Índice AGRADECIMIENTOS ............................................................................................................ VII ÍNDICE ............................................................................................................................... VIII ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................................................................. 10 1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 12 1.1 MOTIVACIÓN ................................................................................................................ 12 1.2 OBJETIVOS .................................................................................................................... 12 1.3 FASES Y MÉTODOS .......................................................................................................... 13 1.3.1 FASE DE ANÁLISIS ................................................................................................................... 13 1.3.2 FASE DE RECOPILACIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS ...................................................................... 13 1.3.3 FASE DE DISEÑO DE LA VISUALIZACIÓN ....................................................................................... 13 1.3.4 FASE DE REALIZACIÓN DE INFORMES .......................................................................................... 13 1.4 ESTRUCTURA DE LA MEMORIA DEL TFG ............................................................................... 13 2. METODOLOGÍA Y HERRAMIENTAS DE TRABAJO ............................................................... 15 2.1 INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 15 2.2 ESTADO DEL ARTE ........................................................................................................... 15 2.3 ANÁLISIS COMPARATIVO DE HERRAMIENTAS PARA LA VISUALIZACIÓN DE DATOS ............................. 18 2.4 TABLEAU ...................................................................................................................... 20 2.5 METODOLOGÍA DE TRABAJO .............................................................................................. 21 2.5.1 RECOPILACIÓN Y PREPARACIÓN DE LOS DATOS ............................................................................ 21 2.5.2 DISEÑO EN TABLEAU .............................................................................................................. 22 2.6 CONCLUSIONES .............................................................................................................. 22 3. RECOGIDA Y AUTOMATIZACIÓN DE DATOS DE BASES DE DATOS OPEN DATA ................... 23 3.1 INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 23 3.2 BASES DE DATOS EMPLEADAS ............................................................................................ 23 3.3 RECOPILACIÓN, FILTRADO Y PREPARACIÓN DE LOS DATOS ......................................................... 24 3.3.1 PORTAL DE DATOS ABIERTOS (OPEN DATA) DE LA JUNTA DE CASTILLA Y LEÓN .................................. 24 3.3.2 PORTALES DE TRANSPARENCIA DE LAS UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE CASTILLA Y LEÓN ....................... 29 3.4 CONCLUSIONES .............................................................................................................. 31 4. DISEÑO EN TABLEAU DE LA VISUALIZACIÓN DE DATOS ..................................................... 32 4.1 INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 32 Índice ix 4.2 DESCRIPCIÓN DE LA PANTALLA PRINCIPAL ............................................................................. 32 4.3 DESCRIPCIÓN DE FUNCIONALIDADES DEL PANEL IZQUIERDO: MAPA DE CAMPUS ............................ 34 4.3.1 LISTADO DE DOCTORADOS ...................................................................................................... 35 4.3.2 LISTADO DE MÁSTERES UNIVERSITARIOS ................................................................................... 36 4.3.3 LISTADO DE GRADOS UNIVERSITARIOS....................................................................................... 37 4.3.4 FUNCIONALIDAD MAPA DEL CAMPUS ........................................................................................ 38 4.4 DESCRIPCIÓN DE FUNCIONALIDADES PANEL DERECHO ............................................................. 40 4.4.1 FUNCIONALIDADES “ESCOGER GRADO”, “ESCOGER MÁSTER” Y “ESCOGER DOCTORADO” ................. 40 4.4.2 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “GRADO” ..................................................................................... 41 4.4.2.1 Botón “Evolución de matriculados de Grado por rama y universidad” ......................... 43 4.4.2.2 Botón “Evolución de matriculados de Grado por universidad y campus” ..................... 44 4.4.3 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “MÁSTER” ................................................................................... 46 4.4.4 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “DOCTORADO” ............................................................................. 48 4.4.5 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “LISTADOS” .................................................................................. 49 4.4.5.1 Botones “Listados Completos de Grados/Másteres/Doctorados Universitarios” ......... 50 4.4.5.2 Botones “Evolución del número de Grados/Másteres/Doctorados Universitarios” ..... 51 4.4.6 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “INSERCIÓN LABORAL” ................................................................... 53 4.4.7 FUNCIONALIDAD DEL BOTÓN “EGRESADOS” ............................................................................... 54 4.5 VISUALIZACIÓN DE TABLEAU INCRUSTADA EN UNA PÁGINA WEB ................................................. 55 4.6 LIMITACIONES DE LA VISUALIZACIÓN EN TABLEAU ................................................................... 57 4.7 CONCLUSIONES .............................................................................................................. 58 5. CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS ................................................................................. 59 5.1 CONCLUSIONES .............................................................................................................. 59 5.2 LÍNEAS FUTURAS ............................................................................................................. 60 6. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................. 62 Metodología y herramientas de trabajo 16 visualización de forma automatizada en cerca de 800 playas del territorio español y sobre todas las estaciones de esquí de España, el Pirineo Francés y Andorra. Por otro lado, Narrativa Inteligencia Artificial [2] es la única empresa a nivel nacional que genera noticias empleando Inteligencia Artificial (IA) para medios de comunicación como pueden ser 20 Minutos, El Confidencial, Sport, etcétera. La temática de las piezas producidas es diversa, trabajando en sectores como la salud, las finanzas, las telecomunicaciones y los medios de comunicación. La principal ventaja reside en el abaratamiento de los costes y la velocidad, junto con la posibilidad que brinda al periodista de centrarse en tareas que requieren la expresión de su máximo potencial, evitando aquellos procesos repetitivos que pueden realizarse automáticamente mediante IA. De esta forma se incrementa la productividad del profesional y se posibilita la cobertura de audiencias nicho. En cuanto a la calidad, podemos concluir que esta tecnología funciona principalmente con informaciones sencillas, basadas fundamentalmente en datos. Sin embargo, la IA aún no ha conseguido generar textos de naturaleza compleja, siendo incapaz, todavía, de igualar esta cualidad inherente al ser humano. Por ende, detectamos que los textos obtenidos presentan carencias en cuanto a puntos de vista, calidad de las fuentes, originalidad, etcétera; a pesar de que han sido evaluados positivamente en aspectos como su neutralidad, veracidad, coherencia y sintaxis [3] . Las áreas en las que este tipo de periodismo tiene mayores expectativas de desarrollo y crecimiento son: el deporte, caracterizado por su estructura estandarizada, repetitiva y con una elevada carga estadística que permite traducir los hechos en datos; y las finanzas. Este hecho no solo implica una reducción del coste a nivel monetario, sino también temporal, puesto que permite alcanzar una cobertura inimaginable contando únicamente con material humano. Centrándonos en el ámbito del deporte, podrían cubrirse un sinfín de tipologías competitivas y modalidades deportivas que escapan del interés general (cubrir nichos, como por ejemplo el tenis, un deporte muy llamado al uso de esta tecnología). Por otro lado, dentro del periodismo automatizado y de datos cobran una gran importancia los bots, puesto que facilitan el acceso a más públicos, la cobertura de un mayor número de temas (enriquecidos, además, con una considerable cantidad de datos), y permiten responder de una forma mucho más dinámica e inmediata (en tiempo real) a las noticias de última hora. En definitiva, posibilitan un periodismo más diverso, ágil y de una calidad superior [4] . Metodología y herramientas de trabajo 17 Por otro lado, Túñez-López, J., Toural-Bran, C. y Valdiviezo-Abad C. (2019) señalan que la automatización ofrece la posibilidad no solo de redactar la noticia, sino también de actualizarla en tiempo real. Por otro lado, permite personalizar el producto ofrecido a los lectores en función de sus hábitos, e incluso ajustar los lenguajes en los que pueden visualizarlo, por ejemplo, incluyendo vídeo a aquellos usuarios que habitualmente acceden a él. No obstante, a pesar de que la automatización ya ha alcanzado logros inimaginables, los expertos en IA afirman que el reto se encuentra en pasar de máquinas programadas a máquinas con autonomía que posean la capacidad de pensar y decidir sobre sus reacciones. Es por ello que aún no ha sido posible acceder a géneros más complejos, puesto que sigue destacando el trabajo cognitivo del periodista como elemento diferenciador, atributo difícil de replicar mediante algoritmos. Sin embargo, la IA se perfecciona a medida que actúa, por lo que podríamos acercarnos próximamente a este objetivo. Por ende, la automatización supone una transformación del periodismo tradicional, abaratando costes y obligando a los periodistas a desarrollar su creatividad de forma que el valor añadido que aportan les haga imprescindibles [5] . En este sentido, Segarra-Saavedra, J.; Cristòfol, F. J. y Martínez-Sala, A. M. (2019) llevaron a cabo una investigación, llegando a la conclusión de que esta automatización no tiene por qué conllevar una pérdida de puestos de trabajo [6] , Lindén, C. G. (2017) considera que el uso de las nuevas tecnologías evita a los trabajadores realizar tareas rutinarias, muy susceptibles de ocasionar errores [7] . Supone, por ende, la definición de un nuevo perfil del profesional del periodismo, más centrado en la editorialización de los procesos propios de la IA (supervisión y análisis de contenidos), apartándose progresivamente de su rol primordial como redactor. Flores Vivar, J. M. (2019), por otro lado, hace hincapié en que la IA es una herramienta con un enorme potencial en la detección de fake news, no obstante, el reto al que nos enfrentamos recae en la complejidad de estas noticias, que aparecen y desaparecen con rapidez, y en la dificultad a la hora de encontrar los datos adecuados para entrenar a estos bots. Para luchar contra este problema es necesario desarrollar bots cada vez más sofisticados con el objetivo de erradicar la desinformación e impedir que la difusión de noticias falsas pueda dañar la credibilidad de los periodistas y de los medios en general [8] . Metodología y herramientas de trabajo 18 Podemos concluir, por consiguiente, que tanto la automatización en el tratamiento de datos como su visualización (en la que nos hemos centrado en el desarrollo de este TFG) están cobrando importancia en la actualidad, debido a la utilidad que pueden ofrecernos aportando un valor añadido a los datos y agilizando su análisis y representación. 2.3 Análisis comparativo de herramientas para la visualización de datos Para el diseño de nuestra visualización será necesaria una herramienta de visualización Business Intelligence que se adapte a nuestras necesidades. Por esa razón, comenzaremos llevando a cado un análisis comparativo de las posibilidades de las que disponemos, de forma que podamos seleccionar la opción más adecuada. Existe una gran multitud de herramientas de este tipo, entre las que podemos encontrar las que se detallan a continuación: ❖ Microsoft PowerBI [9] tiene un precio asequible en comparación con sus competidores (8,40 €/mes), aunque cuenta con una versión de prueba con un mes de duración. Destaca por su facilidad de uso y apariencia, y por estar preparado para trabajar con cualquier volumen de datos. Además, por tratarse de una herramienta de Microsoft, cuenta con una capacidad plena de integración con cualquier herramienta de la compañía. ❖ Qlik [10] está disponible por un precio más elevado (30 $/mes), aunque también cuenta con una versión de prueba gratuita de 30 días. Una de sus principales fortalezas es su gran capacidad de ampliación, ya que permite crear nuevos tipos de visualizaciones a diferencia, por ejemplo, de Tableau. De todas las herramientas expuestas en este apartado, destaca por su mayor dificultad de uso y de aprendizaje. Por otro lado, posee mejores capacidades de seguridad general y control de acceso que sus competidoras. ❖ Google Data Studio [11] se trata de una herramienta gratuita y de fácil uso. No obstante, también es menos potente que sus competidoras y sus Metodología y herramientas de trabajo 19 visualizaciones son menos atractivas. Sin embargo, para visualizaciones sencillas es una herramienta muy útil. ❖ Tableau [12] está disponible por un precio de 70 $/mes, elevado en comparación con el resto; no obstante, cuenta con una versión de prueba gratuita de 14 días y una versión para estudiantes y profesorese de 1 año de duración. Ofrece mayor capacidad para el tratamiento de datos en tiempo real y visualizaciones más atractivas que Qlik, pero no permite añadir o modificar las visualizaciones preestablecidas. Su dificultad de uso y aprendizaje es mayor que en Power BI, pero menor que en el caso de Qlik, y el usuario dispone de numerosos vídeos tutoriales y otro tipo de documentación útil. Por último, cabe mencionar que requiere datos más limpios y estructurados que Power BI. Las referencias correspondientes a la comparativa anterior se indican a continuación por no poder especificarse un orden de aparición concreto: [13] [14] [15] [16] [17] . De acuerdo con las necesidades de nuestro proyecto, la opción seleccionada ha sido Tableau, puesto que buscamos una herramienta de la que podamos disponer de forma gratuita, y las demás opciones solo cuentan con una versión gratuita de un mes de duración, insuficiente para la labor requerida. Tableau, sin embargo, ofrece una licencia para estudiantes de un año, y se trata de una herramienta muy potente, que permite realizar visualizaciones atractivas y con un buen rendimiento para volúmenes de datos elevados. En cuanto a su facilidad de uso y aprendizaje se encuentra en una posición intermedia con respecto a las herramientas analizadas, pero cuenta con una serie de videos tutoriales y documentación adicional que puede servirnos de ayuda. Cabe destacar que hemos descartado Google Data Studio puesto que, a pesar de ser gratuita, es menos potente que Tableau y con unas visualizaciones más pobres. En el siguiente apartado, ahondaremos más profundamente en la herramienta elegida: Tableau. Metodología y herramientas de trabajo 20 2.4 Tableau El software Tableau es una herramienta para explorar, analizar y presentar datos en un formato visual e interactivo. Utilizado por miles de corporaciones, periodistas y organizaciones sin fines de lucro por igual, la misión de Tableau es ayudar a las personas a ver y comprender los datos. Una de las razones por las que Tableau se ha vuelto tan popular es que su interfaz de arrastrar y soltar es relativamente fácil de usar; por lo tanto, los usuarios sin conocimientos de programación pueden manipular fácilmente los datos para crear una gran multitud de visualizaciones interactivas. Los usuarios pueden utilizar Tableau para una amplia variedad de tareas de análisis y presentación. Permite visualizar numerosos tipos de datos, incluidos datos temporales, espaciales, etcétera. Los tipos de visualización disponibles incluyen tablas, gráficos de barras, mapas de calor, mapas de árboles, histogramas, gráficos de burbujas, mapas del mundo y más. Debido a que la herramienta indica qué variables se requieren para cada tipo de visualización, es relativamente fácil explorar una variedad de vistas diferentes de los datos. Una vez que los usuarios eligen un formato o gráfico básico, pueden agregar más dimensiones a sus visualizaciones mediante el uso de colores, formas y tamaños para diferentes variables. Cuando se completa la visualización, los usuarios pueden trabajar con el dashboard o la función de historia para producir un producto final pulido. Los paneles de Tableau son una forma de presentar varias visualizaciones mejoradas con anotaciones y filtros, y pueden ser una forma de presentar una descripción general rápida de los datos. La función de historia posibilita a los usuarios de Tableau crear una presentación electrónica que permite a los lectores navegar a través de distintas vistas de los datos presentados en un formato más narrativo [12] . Actualmente, Tableau está disponible tanto para Windows como para Mac y cuenta con una versión gratuita basada en la nube llamada Tableau Public, a la vez que existen versiones de escritorio, servidor y en línea de pago. Las principales diferencias entre las versiones gratuitas y de pago del software son los tipos de archivos que se pueden cargar (la versión de pago ofrece más opciones, incluida la capacidad de conectarse a una variedad de bases de datos), la forma en que se pueden compartir los archivos (la versión de pago permite a los usuarios exportar archivos a la aplicación gratuita Tableau Reader o incrustarlos en un sitio web, pero los archivos de Tableau Public solo se pueden ver en Tableau Public o incrustándolos en un sitio web) y, por Metodología y herramientas de trabajo 21 último, la forma en que se guardan los archivos (la versión de pago permite a los usuarios guardar archivos localmente o en línea, mientras que los usuarios de Tableau Public deben guardar sus archivos en el sitio web de Tableau Public). Si bien Tableau Public puede ser una excelente manera de comenzar con el software, es importante recordar que todos los archivos se guardan en el perfil de un usuario en el sitio web de Tableau Public, donde cualquiera puede acceder a ellos. Por lo tanto, Tableau Public no sería una herramienta para datos personales o financieros confidenciales. Aunque Tableau puede ser una herramienta poderosa, existe una pequeña curva de aprendizaje para comenzar. A menudo es necesario reformatear y limpiar los datos antes de que se puedan cargar, y los nuevos usuarios pueden tener dificultades para comprender algunos de los tipos de datos y funcionalidades. El sitio web de Tableau incluye tutoriales en línea, seminarios web y documentos, así como foros de la comunidad, que incluyen miles de preguntas formuladas y respondidas por los propios usuarios de Tableau. Además, debido a que la herramienta es tan popular, una simple búsqueda en Google recuperará miles de artículos sobre funciones específicas o mejores prácticas. Finalmente, cabe mencionar que Tableau Public Gallery es una fuente excelente de ideas e inspiración [18] . 2.5 Metodología de trabajo A lo largo de esta sección se explicará de forma detallada la metodología a seguir para la consecución de los objetivos propuestos. 2.5.1 Recopilación y preparación de los datos En primer lugar, será necesario recopilar los datos que se emplearán posteriormente en nuestra visualización. Las bases de datos empleadas se describen exhaustivamente en el Apartado 3.2. Una vez obtenidos los datos, será necesario llevar a cabo un tratamiento de los mismos, de forma que posean una estructura adecuada que facilite su visualización mediante la herramienta seleccionada, en nuestro caso Tableau. No obstante, a medida que comencemos con el diseño irán surgiendo nuevos cambios a introducir dependiendo de los contratiempos que surjan. Metodología y herramientas de trabajo 22 2.5.2 Diseño en Tableau Una vez realizada la recopilación y el tratamiento de los datos, comenzaremos con el diseño de la visualización en la herramienta previamente seleccionada: Tableau. No obstante, a pesar de este filtrado previo, es probable que surjan ciertos contratiempos con los datos durante el diseño, siendo posible encontrar errores que previamente no se habían detectado. Por esa razón, cabe destacar que las fases descritas en los Apartados 2.5.1 y 2.5.2 se encuentran muy relacionadas, y que, a pesar de que el orden habitual en el que vamos a proceder es el descrito, es posible que nos veamos obligados a retroceder en algunas ocasiones. 2.6 Conclusiones En este capítulo de la memoria se ha realizado, en primer lugar, una investigación acerca del estado del arte sobre la importancia de la visualización y la IA en diferentes áreas, más concretamente en el área de Periodismo. A continuación, hemos proseguido con un análisis comparativo de las posibles herramientas de visualización Business Intelligence que podríamos emplear en nuestro trabajo, siendo Tableau la elegida, finalmente. Posteriormente se ha llevado a cabo una introducción de esta herramienta y, por último, se ha descrito la metodología a seguir. Sobre esta base trazada, podemos introducir el Capítulo 3, donde describiremos las bases de datos empleadas y su adaptación a Tableau. 23 3 Recogida y automatización de datos de bases de datos Open Data 3.1 Introducción En este capítulo se va a exponer el procedimiento de recopilación de datos empleados en este trabajo. Comenzaremos describiendo las bases de datos empleadas. No obstante, dado que solo estamos interesados en datos educativos de interés de las universidades públicas de Castilla y León para estudiantes o posibles estudiantes universitarios, es preciso realizar un filtrado. Finalmente, describiremos el procedimiento de preparación de datos de forma que se encuentren en el formato adecuado para ser utilizados por Tableau de una forma más eficiente. 3.2 Bases de Datos empleadas En este TFG se va a emplear principalmente los datos abiertos de la Junta de Castilla y León [19] , en la que notamos ciertas carencias, puesto que los datos educativos de los que dispone son bastante reducidos. No obstante, para poder implementar todas las funcionalidades en las que estamos interesados, ha sido necesario acudir a los portales de transparencia de cada una de las cuatro universidades públicas de Castilla y León (UBU [20] , ULE [21] , USAL [22] , UVa [23] ), los cuales son disjuntos, dificultando así su tratamiento. Por otro lado, ha sido necesaria la creación de forma manual de diversos documentos excel con el fin de cubrir las posibles necesidades de los usuarios finales de nuestra aplicación. Recogida y automatización de datos de bases de datos Open Data 24 3.3 Recopilación, filtrado y preparación de los datos Con el objetivo de detallar de una forma más clara los procedimientos seguidos, realizaremos una división dentro de este apartado en función de la procedencia de la información. 3.3.1 Portal de datos abiertos (Open Data) de la Junta de Castilla y León Podemos acceder a dichos datos abiertos y a sus documentos a través del siguiente enlace: https://datosabiertos.jcyl.es/web/es/datos-abiertos-castilla-leon.html [19] . Dentro de este enlace hemos realizado una búsqueda de información relacionada con el ámbito educativo de la que hemos podido extraer el conjunto de datos que detallaremos a continuación: 1. TITULACIONES OFERTADAS EN LOS CENTROS DE LAS UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE CASTILLA Y LEÓN: https://datosabiertos.jcyl.es/web/jcyl/set/es/sector-publico/titulacionesuniversitarias/1284527126015 ETIQUETAS: Titulaciones, grado, programas conjuntos, universidad, pública • Inicio de la publicación: 25 de enero de 2016 • Frecuencia de actualización: Anual (dividida en Excel por año académico desde 2015-2016 hasta 2020-2021) • Contenido: desde 2015-2016 hasta 2020-2021 En este caso nos quedaremos con el fichero Excel correspondiente al curso 2020-2021, ya que es el documento más actualizado (cada nuevo curso debería ser actualizado para que la visualización tenga en cuenta oferta completa de Grados). Este fichero consta de 4 columnas: Universidad, Campus, Centro, Denominación de la Titulación y Rama, aunque a mayores se han incluido las Tasas de Éxito y Rendimiento para los cursos 2017-2018 y 2018-1019 y el campo URL que se refiere al enlace de la página web de la titulación. Las tasas de éxito y rendimiento han sido obtenidas de los portales de transparencia de cada una de las universidades; posteriormente, en el Apartado 3.3.2, se explicará detalladamente. Recogida y automatización de datos de bases de datos Open Data 25 El campo URL, sin embargo, se ha creado de forma manual obteniendo uno a uno los enlaces de las páginas web de todas las titulaciones de las cuatro universidades públicas. Por otro lado, esta información también se ha dividido en varias hojas Excel (una por cada campus) con los siguientes campos: Universidad, Campus, Centro, Denominación de la Titulación, Rama, Google Maps (enlace a la ubicación del correspondiente centro en Google Maps) y URL (enlace a la página web del correspondiente centro). El objetivo de esta división es poder representar de una forma más sencilla los centros de cada uno de los campus en un mapa. Los campos URL y Google Maps se han obtenido uno a uno de forma manual. Por último, existen ciertos problemas con respecto a errores ortográficos relacionados con las tildes, dado que algunas titulaciones y ramas de conocimiento pueden detectarse como distintas por la ausencia o presencia de las tildes correspondientes, conllevando serios problemas a la hora de tratar los datos con Tableau. 2. EVOLUCIÓN DE EGRESADOS EN LAS UNIVERSIDADES: https://datosabiertos.jcyl.es/web/jcyl/set/es/educacion/egresadosuniversidades/1284771921147 ETIQUETAS: estadística, egresados, universidades • Inicio de la publicación: 20 de diciembre de 2017 • Frecuencia de actualización: Anual (1 único archivo Excel) • Contenido: desde 2002-2003 hasta 2019-2020 Este fichero tiene como filas cada uno de los cursos y como columnas todas las universidades de Castilla y León, por lo que será preciso eliminar las privadas y quedarnos únicamente con las públicas: UBU, ULE, USAL y UVa. 3. EVOLUCIÓN MATRICULADOS MÁSTERES EN LAS UNIVERSIDADES: https://datosabiertos.jcyl.es/web/jcyl/set/es/educacion/matriculadosmasteres/1284771927272 32 4 Diseño en Tableau de la visualización de datos 4.1 Introducción En este capítulo de la memoria se llevará a cabo una explicación de las pantallas y paneles de los que consta la visualización. Por otro lado, dado que nuestra aplicación incluye gráficas [24] [25] sobre distintas variables de interés para los estudiantes universitarios o potenciales estudiantes, realizaremos un análisis comparativo y explicaremos los resultados obtenidos. Actualmente, no existe ninguna aplicación de estas características que condense información de las cuatro universidades públicas de Castilla y León de forma simultánea. En este hecho, es donde radica la importancia de nuestra visualización, dado que ofrece a los usuarios finales, a saber, estudiantes universitarios y estudiantes en etapas preuniversitarias, funcionalidades como comparativas de Grados y Másteres entre universidades, evolución de egresados y de su inserción laboral por universidades, listados, etcétera. 4.2 Descripción de la pantalla principal La pantalla principal (ver Figura 1) consta de dos partes. En primer lugar, en la parte izquierda está situado un mapa de Castilla y León en el que se encuentran ubicados los distintos Campus de las cuatro universidades públicas de la comunidad autónoma, mientras que en la parte derecha aparece un panel de botones con múltiples funcionalidades que explicaremos posteriormente, en el Apartado 4.4. Diseño en Tableau de la visualización de datos 33 Figura 1. Pantalla principal Hay que destacar que para el diseño de la visualización nos hemos apoyado en una serie de documentos que aparecen reflejados en la bibliografía y en los vídeos de capacitación gratuitos ofrecidos por Tableau en su página web [25] . En cuanto al mapa, cada uno de los campus está representado en forma de botón en el que se puede visualizar el escudo de la universidad a la que pertenece [26] [27] [28] . Por consiguiente, las opciones disponibles son las siguientes: • Universidad de León: o León o Ponferrada • Universidad de Salamanca: o Ávila o Béjar o Salamanca o Zamora • Universidad de Valladolid: o Palencia o Segovia o Soria o Valladolid • Universidad de Burgos o Burgos Diseño en Tableau de la visualización de datos 34 Haciendo click en cada Campus, es decir en su escudo, aparece un menú emergente con distintas opciones que permiten acceder a una serie de pantallas [29] [30] que describiremos en los apartados que se indican a continuación: • Listado de Doctorados (Apartado 4.3.1) • Listado de Másteres Universitarios (Apartado 4.3.2) • Listado de Grados Universitarios (Apartado 4.3.3) • Mapa del Campus (Apartado 4.3.4) Además de estos listados, también se incluye el nombre del campus y la universidad a la que pertenece, tal y como se observa en la Figura 2 para la Universidad de Valladolid. Por otro lado, en los siguientes apartados explicaremos de forma detallada cada una de las opciones que aparece al pulsar sobre el escudo de los diferentes Campus y del resto de funcionalidades implementadas dentro de la pantalla principal. Figura 2. Menú desplegable por Campus 4.3 Descripción de Funcionalidades del Panel Izquierdo: Mapa de Campus Tal y como se especificó en el apartado anterior, haciendo click en el escudo de cada Campus aparece un menú emergente que permite acceder a una serie de funcionalidades que se explicarán a continuación. Diseño en Tableau de la visualización de datos 35 4.3.1 Listado de Doctorados En esta pantalla se muestra un listado de los Doctorados disponibles en el campus seleccionado y se indica, además, la rama de conocimiento a la que pertenecen, tal y como observamos en el ejemplo de la Figura 3. Figura 3. Listado de Doctorados para el campus seleccionado Si situamos el cursor encima de los círculos correspondientes a cada Doctorado, aparece una descripción emergente que muestra el campus seleccionado, denominación del Doctorado y rama de conocimiento a la que pertenece. Además, si pulsamos en el botón, nos da la opción de acceder a la página web correspondiente (ver Figura 4). Figura 4. Descripción emergente para cada Doctorado Diseño en Tableau de la visualización de datos 36 Por otro lado, aparecen en la esquina superior izquierda dos filtros en los que el usuario puede seleccionar los Doctorados que le interesen por su nombre y las ramas de conocimiento que quiera visualizar. También cabe la posibilidad de hacer doble click en la tabla, en el nombre de rama que queramos mostrar (ver Figura 5). Figura 5. Listado de Doctorados: Menús de filtrado 4.3.2 Listado de Másteres Universitarios Esta pantalla sigue el mismo formato que la descrita en el Apartado 4.3.1. En ella visualizamos el listado de los Másteres universitarios disponibles en el Campus seleccionado por el usuario, indicando la rama de conocimiento a la que pertenece, tal y como podemos ver en en el ejemplo de la Figura 6. Figura 6. Listado de Másteres para el campus seleccionado En lo relativo a los menús de filtrado, siguen el mismo formato que para la pantalla de Doctorados. Sin embargo, la descripción emergente de cada Máster, visible cuando colocamos el cursor en el círculo correspondiente, incluye información no solo del campus, denominación del Máster y rama, sino que también muestra una tabla Diseño en Tableau de la visualización de datos 37 resumen de las tasas de rendimiento y éxito de ese Máster para todos los Campus en los que se imparte y para los cursos 2016-2017, 2017-2018 y 2018-2019. De esta forma, el usuario puede realizar comparaciones entre campus y así decidir aquel que le interese más en función de sus preferencias. Finalmente, haciendo click sobre el círculo aparece la opción de acceder a la página web del Máster en cuestión. Un ejemplo de todo lo descrito se refleja en la Figura 7. Figura 7. Descripción emergente para cada Máster 4.3.3 Listado de Grados Universitarios Esta opción nos permite acceder a la pantalla de listado de Grados universitarios (ver Figura 8 y Figura 9), cuyo formato es idéntico a la de Másteres, descrito en el Apartado 4.3.2. No repetiremos la explicación con el objetivo de no incluir información redundante. Diseño en Tableau de la visualización de datos 38 Figura 8. Listado de Grados para el campus seleccionado Cabe destacar que en este caso las tasas de rendimiento y éxito reflejadas en la descripción emergente de cada Máster solo se muestran para los cursos 2017-2018 y 2018-2019 por cuestiones de disponibilidad de datos en las diferentes universidades (ver Figura 9). Figura 9. Descripción emergente para cada Máster 4.3.4 Funcionalidad Mapa del Campus Finalmente, dentro del menú emergente que se despliega al hacer click en cada Campus, aparece una última opción relacionada con el mapa del Campus. Esta opción nos permite acceder a una nueva pantalla, en la que se muestra un mapa del campus seleccionado donde están ubicados los distintos centros que lo forman (ver Figura 10). Diseño en Tableau de la visualización de datos 39 Cada facultad aparece como un botón circular que muestra en una descripción emergente el nombre del Centro, el Campus y la universidad a la que pertenece, tal y como se observa en la Figura 11. Figura 10. Mapa del Campus seleccionado con sus centros ubicados Cabe destacar que los mapas de cada uno de los campus empleados en nuestra visualización, junto con el de Castilla y León presente en la página principal, han sido creados y personalizados con Mapbox [31] para que se ajustasen a las necesidades de nuestra aplicación y a nuestras preferencias [32] . Mapbox es una compañía creada en el año 2010 que en apenas 10 años de funcionamiento ha conseguido posicionarse como una de las plataformas de mapas de código abierto más importantes a escala mundial. Ofrece una inmensa cantidad de productos y servicios que permiten a los desarrolladores diseñar mapas personalizados y desarrollar aplicaciones basadas en sus herramientas. En nuestro caso, hemos empleado su producto Maps, el cual proporciona herramientas de diseño, junto con sus necesarias bibliotecas que permiten generar mapas dinámicos y personalizados a escala mundial adaptados a las necesidades del usuario [33] Por otro lado, resaltar también que ha sido necesario obtener las latitudes y longitudes exactas de los centros de cada campus y universidad para que apareciesen ubicadas en la posición correcta dentro del mapa en cuestión. Diseño en Tableau de la visualización de datos 40 Finalmente, si en lugar de situar el cursor encima, pulsamos en el botón de cada centro, aparece un menú que nos permite acceder a la página web del centro u obtener la ubicación del mismo en Google Maps (Figura 11). Figura 11. Descripción emergente para cada facultad del Campus 4.4 Descripción de Funcionalidades Panel Derecho 4.4.1 Funcionalidades “Escoger Grado”, “Escoger Máster” y “Escoger Doctorado” Dentro de la pantalla principal, en la parte inferior derecha se han desarrollado un conjunto de funcionalidades que permiten visualizar los Campus en los que está disponible el Grado, Máster o Doctorado seleccionado por el usuario (ver Figura 12). Al hacer click en el recuadro blanco aparecerá una lista de las opciones disponibles. No obstante, también es posible escribir el nombre del Grado, Máster o Doctorado que estemos buscando en lugar de buscarlo en la lista. Figura 12. Funcionalidades escoger Grado, Máster y Doctorado Un ejemplo se muestra en la Figura 13 en la que hemos empleado la utilidad “Escoger Grado” y hemos seleccionado “Grado en Derecho”. Los Campus en los que está disponible aparecen iluminados en el mapa de la izquierda (León, Valladolid, Salamanca, Burgos y Segovia), lo que permite al usuario saber en qué ciudades y en qué Campus se imparte el Grado en el que está interesado. Diseño en Tableau de la visualización de datos 41 Figura 13. Ejemplo de uso de la funcionalidad “Escoger Grado” 4.4.2 Funcionalidad del Botón “Grado” Este botón situado a la derecha nos lleva a la pantalla de la Figura 14, donde se visualizan los datos de matriculados de Grado por ramas en el curso 2020-2021 (en el último curso académico) en diagramas de sectores. Figura 14. Pantalla principal del botón “Grado” El tamaño del círculo nos indica el volumen total de matriculados en cada una de las universidades, de lo que podemos deducir que la USAL es la universidad con mayor número de matriculados para ese curso, seguida por la UVa, la ULE y, finalmente, la Diseño en Tableau de la visualización de datos 48 Como se ha indicado previamente, también es posible filtrar los datos por universidad, tal y como se muestra en la Figura 23, en la que solo se muestran los datos correspondientes a la UBU y a la UVa. Como era de esperar, en la visualización con burbujas se sitúan en el centro los datos de la universidad con menos matriculados de Máster, la UBU, y en el exterior la que posee un mayor número, en este caso la UVa. Figura 23. Pantalla principal del botón “Máster”: filtrado por universidad 4.4.4 Funcionalidad del Botón “Doctorado” Este botón nos permite acceder a la pantalla en la que se visualiza la evolución de matriculados de Doctorado (ver Figura 24). Sigue el mismo formato que la evolución de matriculados de Máster descrita en el Apartado 4.4.3. Por ende, no será necesario describirla nuevamente. Sin embargo, sí nos detendremos en analizar los resultados obtenidos. De nuevo, la USAL es líder en número de matriculados de Doctorado, seguida de la UVa, la ULE y la UBU. No obstante, en este caso las tendencias no han sido predominantemente crecientes, sino que, a excepción de la UBU, la evolución en todos los casos ha sufrido altibajos. Cabe destacar la fuerte caída sufrida por la USAL en el curso 2014-2015. Tras buscar información al respecto que pudiese dar cuenta de este hecho, no hemos encontrado nada que pueda servirnos de explicación; puede ser que, efectivamente, se haya producido ese fuerte descenso, o puede deberse a un fallo en los datos recopilados Diseño en Tableau de la visualización de datos 49 por parte de la Junta de Castilla y León. Hemos contrastado nuestros datos con los ofrecidos por el portal de transparencia de la USAL y encontramos diferencias no solo en el valor del curso en cuestión, sino en todos los demás, por lo que es bastante probable que se trate de un fallo en los datos. Figura 24. Pantalla principal del botón “Doctorado” 4.4.5 Funcionalidad del Botón “Listados” Pulsando este botón accedemos al panel de la Figura 25, que funciona a modo de menú, ya que únicamente aparecen ubicados una serie de botones que dan acceso a distintas utilidades y visualizaciones. A continuación, en los siguientes apartados se procederá a explicar qué funcionalidades implementa cada una de las opciones de esta pantalla. Figura 25. Pantalla principal del botón “Listados” Diseño en Tableau de la visualización de datos 50 4.4.5.1 Botones “Listados Completos de Grados/Másteres/Doctorados Universitarios” Mediante los tres botones de la izquierda podemos acceder a los listados completos de Grados, Másteres y Doctorados disponibles en todos los Campus y Universidades públicas de Castilla y León. Previamente hemos hablado de esta funcionalidad, ya que a través de los botones de “Campus” ubicados en el mapa de la pantalla principal podíamos acceder a estos listados, en ese caso filtrados para cada Campus seleccionado (ver Apartados 4.3.1, 4.3.2 y 4.3.3). Desde la pantalla en la que nos encontramos ahora no se realiza este filtrado, y se listan todos los datos disponibles. En las tres figuras siguientes se muestran las pantallas a las que accedemos con estos tres botones, respectivamente (ver Figura 26, Figura 27 y Figura 28). Figura 26. Listado Completo de Grados Universitarios Figura 27. Listado Completo de Másteres Universitarios Diseño en Tableau de la visualización de datos 51 Figura 28. Listado Completo de Doctorados Universitarios Ahora, para cada denominación de Grado, Máster o Doctorado no solo aparece un botón circular, sino que aparecen varias burbujas de distintos colores, cada una correspondiente a cada uno de los Campus en los que se encuentra dicha Titulación. Pulsando en cada uno de ellos accedemos a la descripción emergente y a la página web del Campus seleccionado (la información que se visualiza es la misma que la descrita anteriormente en los Apartados 4.3.1, 4.3.2 y 4.3.3). Por ejemplo, el Grado en Arquitectura Técnica está disponible en dos Campus: Burgos y Zamora (ver Figura 29). Figura 29. Listado Completo de Grados Universitarios: Ejemplo 4.4.5.2 Botones “Evolución del número de Grados/Másteres/Doctorados Universitarios” Estos botones nos permiten acceder a las pantallas en las que nos encontramos los gráficos de la evolución del número de Grados (Figura 30), Másteres (Figura 31) y Doctorados (Figura 32) ofertados por cada universidad. El formato de visualización es el mismo, un gráfico de líneas cuya leyenda aparece en el extremo derecho y con un panel Diseño en Tableau de la visualización de datos 52 de filtrado en función de las universidades y cursos que sean de interés para el usuario. Como en todos los gráficos indicados previamente, se muestra una descripción emergente al situar el cursor en algún punto de las líneas representadas, en las que aparecen el curso, universidad y número de Grados, Másteres o Doctorados correspondiente. Figura 30. Evolución del número de Grados Universitarios Figura 31. Evolución del número de Másteres Universitarios Diseño en Tableau de la visualización de datos 53 Figura 32. Evolución del número de Grados Universitarios Seguidamente, analizaremos los gráficos resultantes. Tal y como se observa en la Figura 30, el número de Grados ha permanecido generalmente estable para la UBU y la ULE. En la UVa y la USAL podemos apreciar cierta tendencia creciente, siendo esta última la universidad en la que se ha producido un mayor crecimiento. En lo referente al número de Másteres (Figura 31), la evolución ha sido ligeramente creciente para todas las universidades, pero con ciertos altibajos, aunque no muy marcados, a diferencia del número de Doctorados (Figura 32), que ha sufrido enormes variaciones y con un patrón decreciente para todas las universidades, principalmente en la UVa y la USAL, siendo esta última la que dispone de una mayor oferta en la actualidad. 4.4.6 Funcionalidad del Botón “Inserción laboral” Mediante este botón situado en la parte derecha de la pantalla principal, accedemos a la pantalla de la Figura 33 en la que se muestra la inserción laboral de los egresados de cada universidad para el periodo 2011-2014. Se trata de datos muy antiguos, dado que no ha sido posible obtenerlos para un periodo más reciente. No obstante, en este periodo comprobamos que la UVa es líder en cuanto a inserción laboral de sus alumnos titulados. La USAL, se coloca como la más perjudicada en este aspecto, puesto que en los años estudiados es la universidad con menor porcentaje. Por otro lado, Diseño en Tableau de la visualización de datos 54 existe una tendencia creciente de esta variable para todas las universidades, aspecto muy positivo y favorable para las mismas. Figura 33. Pantalla principal del botón “Inserción Laboral” 4.4.7 Funcionalidad del Botón “Egresados” A través de este botón accedemos a la pantalla correspondiente a la evolución de egresados de titulaciones universitarias (Figura 34). El formato es el mismo que para la evolución de matriculados de Máster y de Doctorado por universidad, descrito previamente en los Apartados 4.4.3 y 4.4.4. Además, se incluye en la representación una gráfica y un diagrama de burbujas que pueden filtrarse con los menús de la esquina superior derecha por universidad y curso. Diseño en Tableau de la visualización de datos 55 Figura 34. Pantalla principal del botón “Egresados” Seguidamente, procedemos a analizar los resultados de esta visualización. De nuevo, la USAL es la que cuenta con un mayor número de egresados. Este resultado era predecible dado que también se encuentra por encima de las demás universidades con respecto al número de matriculados. Comprobamos, además, que colocando las universidades por número de egresados obtenemos el mismo orden que al hacerlo por número de matriculados, como era de esperar. 4.5 Visualización de Tableau incrustada en una página web Con el objetivo de que nuestra visualización sea accesible para cualquier usuario resulta de gran interés y necesario integrarla por ejemplo en un entorno web o prepararla para su visualización en dispositivos móviles. En este trabajo concreto nos decantamos por la visualización en una página web. Para ello, el primer paso es publicar nuestro libro de trabajo en Tableau Public, que como hemos indicado en el Apartado 2.4 se trata de una plataforma gratuita en línea que permite compartir con el público general las visualizaciones de datos creadas y también explorar aquellas que han sido diseñadas por otros usuarios. Diseño en Tableau de la visualización de datos 56 A continuación, es necesario incrustar nuestra vista de Tableau Public en el código iFrame [37] . El link que tenemos que introducir es el que aparece en el botón “Compartir” de la vista de Tableau Public (véase Figura 35). Figura 35: Obtención del link para compartir la vista en Tableau Public Para que la visualización únicamente incluya el contenido del dashboard es necesario que esta URL contenga los siguientes parámetros: • showVizHome=no • embed=true Finalmente, incluimos el iFrame en un documento HTML que va a definir la forma en la que será desplegada la información en el navegador, y que se encuentra adjunto a esta memoria bajo estas líneas: Diseño en Tableau de la visualización de datos 57 De esta forma, nuestra visualización quedaría incrustada tal y como se muestra en la Figura 36. Figura 36: Visualización en página web 4.6 Limitaciones de la visualización en Tableau Para ejecutar nuestro dashboard en una página web tenemos que cargar nuestro libro de trabajo en Tableau Public. En es momento se detectó una ralentización de la carga de datos en algunas de las funcionalidades en comparación con la ejecución en local, lo que supone un problema a la hora de compartir la visualización en la red. No obstante, tras un exhaustivo análisis, hemos detectado que esta lentitud no se da en todas las funcionalidades implementadas, sino que solo se aprecia en la utilidad “Escoger Grado/Máster/Doctorado” y en las opciones disponibles en los botones de cada Campus ubicados en el mapa de Castilla y León de la pantalla principal. Estas funcionalidades están vinculadas a los ficheros más densos de los que disponemos, los cuales poseen una gran cantidad de información, conllevando un incremento del tiempo necesario para Bibliografía 64 ] [Último acceso 10/09/2021] [17] [ 1 1 ] Insight Whale (2021): «Google Data Studio vs Tableau: A Comparative Analysis of Visualization Tools». Disponible en: https://insightwhale.com/google-data-studio-vs-tableau-a-comparative- analysis-of-visualization-tools/ [Último acceso 10/09/2021] [18] Deardorff, A. (2016). «Tableau (version. 9.1)». Journal of the Medical Library Association, 104(2), pp. 182-183. 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