ITALIANO

Il corso intende affrontare la disciplina dell’Information Design oggi indispensabile nella visualizzazione di contenuti complessi, siano essi di carattere scientifico che di natura speculativa e di ricerca empirica. Gli ambiti di applicazione dell’information design, infatti, spaziano dalle scienze dure, a quelle umanistiche e aprono, oggi, ad ambiti di investigazione utili non solo alla ricerca di base ma anche a quella sperimentale. Inoltre l’information design è oggi a tutti gli effetti strumento per la divulgazione scientifica, di analisi per il giornalismo investigativo ma anche strumento di studio di tutto l’ambito delle humanities, nonché strumento per la previsione e simulazione di modelli probabilistici.

Bibliografia
Edward R. Tufte - The Visual Display of Quantitative Information, 1992 Graphics Pr.
John Maeda, Design By Numbers, 1999 Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
David McCandless, Information is beautiful, 2009 Collins
Edward R. Tufte - Envisioning Information, 2001 Graphics Pr.
Fayyad, Grinstein, and Wierse - Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery, 2001 Morgan Kaufmann
Colin Ware - Information Visualization: Perception for Design, 2004 Morgan Kaufmann Pub
Ben Fry - Visualizing Data, 2008 O'Reilly
Robert Klanten, Nicolas Bourquin, Thibaud Tissot - Data Flow, 2008 Die Gestalten Verlag
Robert Klanten, Nicolas Bourquin, Thibaud Tissot - Data Flow 2, 2010 Die Gestalten Verlag

Sitografia
Information Aesthetics: http://infosthetics.com
Information is Beautiful https://informationisbeautiful.net/
Data is nature: http://dataisnature.com
Visually: http://visual.ly
AT&T, InfoVis Research Group: http://www2.research.att.com/areas/visualization INFOVIS WIKI:
http://www.infovis-wiki.net
Benjamin Fry website: http://www.benfry.com
Golan Levin website: http://www.flong.com
Gallery of Data Visualization: http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/index.html InfoVis:
http://www.infovis.net
DataVisualization.ch: http://www.datavisualization.ch
Information Designer: http://www.informationdesigner.org

L’obiettivo del corso è quello di sviluppare nello studente una capacità critica progettuale, fornendo innanzitutto gli strumenti teorici e tecnici per analizzare le potenziali valenze narrative nascoste nei dati numerici e/o statistici relativi a diversi temi. Si pone quindi l’obiettivo di rendere lo studente in grado di analizzare, gestire, e trasformare in narrazioni, temi complessi e rigorosamente strutturati.

Capacità di gestire tutti gli strumenti di rappresentazione e visualizzazione dell’immagine, analogici e digitali, statici e dinamici. Conoscenza della matematica di base. Sintassi della composizione, teoria del campo e basic design. Utilizzo di materiali a scelta dello studente per le rappresentazioni a mano libera, uso di programmi di disegno vettoriale e di elaborazione di immagini.

Lezioni frontali, seminari, esercitazioni, progettazione e revisioni singole e di gruppo.

Verifiche intermedie programmate, con valutazione. Revisioni e presentazioni pubbliche dello stato di avanzamento del progetto.

Durante tutto lo svolgimento del corso, verranno presentati casi campione e illustrati i principi di base della disciplina con l'obiettivo di indicare un modello ripetibile di analisi e una metodologia applicativa di intervento, costituita dalla suddivisione in fasi di lavoro così definite:
Data acquiring, Data filtering, Data parsing, Data representation.
Il corso si strutturerà in ore di lezioni di teoria dell’informazione e illustrazione esempi e analisi degli strumenti, ore di seminari e/o workshop, e ore di laboratorio ed esercitazione di elaborazione e visualizzazione grafica di dati.
Le lezioni frontali si svilupperanno nel seguente modo: Presentazione del corso e illustrazione della materia. Lezioni di introduzione alla data visualization: esempi storici, basi metodologiche e strutture progettuali, elementi di statistica e gestione di insiemi di dati, descrizione delle singole fasi di lavorazione sui dati. Illustrazione di esempi di data visualization divisi per tipologia: statica (fotografia e grafica), dinamica (software e motion graphic), in tempo reale (software con aggiornamento) dei dati via rete. Le diverse tipologie strutturali di impostazione per data Visualization, studio delle forme archetipe e individuazione delle strutture adatte alle diverse tipologie di dato. Il concetto di segno e simbolo.
Le fasi laboratoriali saranno invece sviluppate nel seguente modo: Seminari e/o workshop con lo sviluppo di esercitazioni singole. Assegnazione del tema di progetto. Introduzione alla progettazione della struttura di progetto. Supporto alla progettazione esecutiva. A completare il corso, la progettazione della mostra espositiva dei progetti.

Italian

The course aims to deal with the discipline of Information Design, which is nowadays indispensable in the visualisation of complex contents, both scientific and speculative and empirical research. The fields of application of information design, in fact, range from the hard sciences to the humanities and open, today, to areas of investigation useful not only for basic research but also for experimental research. In addition, information design is nowadays to all intents and purposes a tool for the dissemination of science, an analysis tool for investigative journalism, but also a study tool for the entire humanities, as well as a tool for the prediction and simulation of probabilistic models.

Bibliografia
Edward R. Tufte - The Visual Display of Quantitative Information, 1992 Graphics Pr.
John Maeda, Design By Numbers, 1999 Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
David McCandless, Information is beautiful, 2009 Collins
Edward R. Tufte - Envisioning Information, 2001 Graphics Pr.
Fayyad, Grinstein, and Wierse - Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery, 2001 Morgan Kaufmann
Colin Ware - Information Visualization: Perception for Design, 2004 Morgan Kaufmann Pub
Ben Fry - Visualizing Data, 2008 O'Reilly
Robert Klanten, Nicolas Bourquin, Thibaud Tissot - Data Flow, 2008 Die Gestalten Verlag
Robert Klanten, Nicolas Bourquin, Thibaud Tissot - Data Flow 2, 2010 Die Gestalten Verlag

Sitografia
Information Aesthetics: http://infosthetics.com
Information is Beautiful https://informationisbeautiful.net/
Data is nature: http://dataisnature.com
Visually: http://visual.ly
AT&T, InfoVis Research Group: http://www2.research.att.com/areas/visualization INFOVIS WIKI:
http://www.infovis-wiki.net
Benjamin Fry website: http://www.benfry.com
Golan Levin website: http://www.flong.com
Gallery of Data Visualization: http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/index.html InfoVis:
http://www.infovis.net
DataVisualization.ch: http://www.datavisualization.ch
Information Designer: http://www.informationdesigner.org

The aim of the course is to develop in the student a critical design capacity, providing first of all the theoretical and technical tools to analyse the potential narrative values hidden in the numerical and/or statistical data related to different topics. The aim is therefore to enable students to analyse, manage and transform complex and rigorously structured themes into narratives.

Ability to handle all image representation and visualisation tools, analogue and digital, static and dynamic. Knowledge of basic mathematics. Syntax of composition, field theory and basic design. Use of materials of the student's choice for freehand representations, use of vector drawing and image processing programmes.

Lectures, seminars, exercises, individual and group planning and editings.

Scheduled mid-term reviews, with evaluation. Reviews and public presentations of project progress.

Throughout the course, sample cases will be presented and the basic principles of the discipline will be illustrated with the aim of indicating a repeatable model of analysis and an applicative methodology of intervention, consisting of the subdivision into work phases defined as follows:
Data acquisition, Data filtering, Data parsing, Data representation.
The course will be structured in hours of lectures on the theory of information and illustration of examples and analysis of tools, hours of seminars and/or workshops, and hours of laboratory and exercise of processing and graphic display of data.
The lectures will be developed as follows: Presentation of the course and illustration of the subject. Introduction to data visualisation: historical examples, methodological foundations and project structures, elements of statistics and management of data sets, description of the individual phases of data processing. Illustration of examples of data visualisation divided by type: static (photography and graphics), dynamic (software and motion graphics), real-time (software with updating) of data via network. The different structural types of setting for data visualisation, study of the archetypal forms and identification of the structures suitable for the different types of data. The concept of sign and symbol.
The laboratory phases will be developed as follows: Seminars and/or workshops with the development of individual exercises. Assignment of the project theme. Introduction to the design of the project structure. Support for the executive design. To complete the course, the design of the exhibition of the projects.