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    Rosanna CIANNIELLO

    Insegnamento di INFORMATION DESIGN

    Corso di laurea magistrale in DESIGN PER L'INNOVAZIONE

    SSD: ICAR/13

    CFU: 4,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 32,00

    Periodo di Erogazione: Primo Quadrimestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO
    su richiesta tutoraggio in lingua inglese, francese o tedesca per gli studenti Erasmus.

    Contenuti

    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.

    Testi di riferimento

    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

    Obiettivi formativi

    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.

    Prerequisiti

    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.

    Metodologie didattiche

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

    Metodi di valutazione

    Verifiche intermedie programmate, revisioni e presentazioni pubbliche dello stato di avanzamento del progetto.

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