Tutorial de Flourish

Visualización de datos interactiva

1 Introducción

Hoy en día vemos por todas partes gráficos interactivos, animaciones y mapas que hacen que los datos cobren vida. Son visualizaciones tan llamativas que inevitablemente nos preguntamos: ¿dónde las hacen?, ¿qué herramienta utilizan?

Una de las plataformas más utilizadas para crear este tipo de visualizaciones sin necesidad de programar es Flourish.

2 ¿Qué es Flourish?

Flourish es una herramienta web que permite crear visualizaciones interactivas sin necesidad de programar. Se utiliza ampliamente en comunicación científica, periodismo de datos y docencia.

3 ¿Cómo iniciar?

Para crear una visualización en Flourish, sigue los siguientes pasos

1. Registrarse en la plataforma

   

2. Crear nuevo proyecto: en tu página de proyectos, haz clic en New visualization.

   

3. Elegir una plantilla: se abrirá el template chooser. Puedes buscar por nombre, filtrar por tipo o propósito.

   

4. Si sabes qué tipo de plantilla deseas, escríbela en la barra de búsqueda.

   

💡 Recomendación: Los starting points son ejemplos prediseñados con una plantilla. Puedes modificarlos ajustando las configuraciones específicas

También puedes filtrar las plantillas según el tipo (gráficos de barras, mapas, diagramas de flujo, etc.). Esto facilita la navegación cuando aún no tienes claro cuál usar.

4. Editor de visualización: al abrir una plantilla verás cuatro partes principales:

   • Preview tab: vista previa del gráfico.

     

   • Data tab: para subir o editar tus datos.
     

     

     Column bindings: asigna qué columna se usará como eje, categoría o valor.
     

   • Preview settings: personaliza colores, títulos, accesibilidad. Aquí puedes personalizar el estilo visual (fuentes, colores, leyenda, etc.) para alinearlo con tus criterios de comunicación.

     

5. Publica tu gráfico: Haz clicl en Export & publish, y luego en Publish to share and embed. 

   

4 Caso de estudio

A lo largo de este caso de estudio exploraremos cómo Flourish puede utilizarse no solo para graficar datos, sino para contar historias visuales que integren información ambiental, climática y sanitaria. El propósito es mostrar cómo una secuencia de visualizaciones puede reforzar la narrativa sobre los efectos del cambio climático y su relación con fenómenos naturales y enfermedades infecciosas. Este enfoque de data storytelling permite:

• Traducir indicadores complejos en mensajes visuales accesibles.

• Comparar distintas escalas (global, regional, local).

• Identificar patrones espaciales y temporales en torno a salud y ambiente.

Para ello, se desarrollarán dos casos de estudio:

4.1 Índice de calidad de aire (Air Quality Index - AQI)

El AQI es un indicador compuesto que resume el nivel de contaminación atmosférica a partir de la concentración de varios contaminantes (PM₂.₅, PM₁₀, ozono, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre y monóxido de carbono). Su escala va de 0 a 500, donde valores más altos indican una mayor contaminación y, por tanto, un mayor riesgo para la salud humana.

Fuente de datos: Datos abiertos de calidad del aire integrados desde estaciones y satélites ambientales.
📥 Descargar base (.csv)

💡 Nota: Antes de subir esta base a Flourish, asegúrate de que contenga las columnas country, latitude, longitude, AQI, y date, lo que permitirá generar correctamente la proyección geográfica del mapa.

Índice de Calidad del Aire (AQI)

Country	City	AQI Value	lat	lng
Russian Federation	Praskoveya	51	44.7444	44.2031
Brazil	Presidente Dutra	41	-5.2900	-44.4900
Brazil	Presidente Dutra	41	-11.2958	-41.9869
Italy	Priolo Gargallo	66	37.1667	15.1833
Poland	Przasnysz	34	53.0167	20.8833
United States of America	Punta Gorda	54	16.1005	-88.8074
United States of America	Punta Gorda	54	26.8941	-82.0513
Belgium	Puurs	64	51.0761	4.2803
Russian Federation	Pyatigorsk	54	44.0500	43.0667
China	Qinzhou	68	21.9500	108.6167

1. Elegir la opcion: Simple point map

   

2. Importar la data y seleccionar las columnas pertinentes. Para luego, ajustar los parametros del gráfico

4.2 Dengue

El dengue es una de las enfermedades infecciosas más sensibles a los cambios ambientales y climáticos. Su transmisión depende de múltiples factores —temperatura, humedad, lluvias y densidad de mosquitos vectores— que, al combinarse, determinan los patrones estacionales y geográficos de la enfermedad.En este caso analizaremos la distribución y evolución de los casos de dengue por distrito, utilizando el conjunto de datos Datos abiertos 2000-2023,

5 Ejercicio

Los terremotos constituyen una de las expresiones más visibles de la dinámica interna del planeta. Cada evento representa una liberación repentina de energía acumulada en las placas tectónicas, y su estudio permite comprender mejor los patrones geológicos, los riesgos naturales y la vulnerabilidad de las poblaciones expuestas.

Para este análisis utilizaremos la base Earthquakes 2023 Global, la cual recopila información detallada sobre los eventos sísmicos ocurridos en todo el mundo durante el año 2023. El conjunto de datos incluye parámetros clave como:

• Time: marca temporal del evento sísmico.
• Latitude / Longitude: coordenadas geográficas del epicentro.
• Depth: profundidad del sismo (en km).
• Mag: magnitud del evento.
• MagType: tipo de escala de magnitud utilizada (Mw, Mb, Ms, etc.).

El objetivo de este ejercicio es explorar qué tipo de visualizaciones podrían ayudarnos a describir y comunicar mejor esta información.
Algunas preguntas que pueden guiar el análisis son:

• ¿Cómo se distribuyen los terremotos a lo largo del globo?
• ¿Existen zonas con mayor densidad o recurrencia sísmica?
• ¿Cómo varía la magnitud promedio según la profundidad o la ubicación?
• ¿Podríamos identificar patrones temporales a lo largo del año 2023?

6 Consideraciones

• Revisa la estructura de tus datos antes de subirlos (una fila por observación, una columna por variable).
• Personaliza estilos para mejorar legibilidad y coherencia institucional.
• Evalúa privacidad y licencias de los datos antes de publicarlos.
• Usa Flourish para la comunicación, no para el análisis estadístico.

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