Un proyecto de ciencia abierta, así como cualquier otro, requiere de una evaluación previa para determinar lo que se necesita hacer y cómo debe llevarse a cabo. En el caso de ciencia abierta, debemos tener en cuenta que, por su alcance e impacto en la comunidad científica y sociedad en general, es vital estudiar las herramientas que se utilizarán porque de ellas depende la obtención de resultados óptimos, visualmente atractivos y lo suficientemente informativos.

Antes de continuar, recordemos del artículo ¿Qué es la ciencia abierta?, que la ciencia abierta es un movimiento, una manera de ver y hacer ciencia, que busca crear una cultura donde la información de todo el proceso de investigación científica, ya sean los datos, protocolos, cuadernos de laboratorio, resultados obtenidos en las diferentes etapas de este proceso, sean gratuitos y de libre acceso. De esta manera, todas las personas involucradas en el proceso de investigación, ya sean los propios científicos, instituciones de investigación y financiamiento, y público en general, pueden contribuir y colaborar con el esfuerzo de investigación. Con esto se garantiza que el trabajo científico sea abierto e inclusivo, donde el investigador se dé cuenta que poner a libre disposición sus trabajos le garantizan, entre otras cosas, el aumento del impacto y difusión de sus investigaciones.

Allí también se menciona que la ciencia abierta es una forma de producir conocimiento científico, promoviendo la comunicación y acceso efectivo del contenido de las investigaciones científicas en todas las áreas (instrumentos de trabajo, resultados intermedios y finales) mediante la digitalización y las bondades del internet.

Cuando elaboramos un proyecto bajo la modalidad de ciencia abierta, por lo general analizamos, describimos y descubrimos información que está contenida en datos, lo cual se hace aplicando métodos estadísticos u otros similares. Estos se pueden complementar con una o varias visualizaciones o gráficos que permitirán, tanto a los analistas como a los lectores, tener una visión más general de lo que las medidas numéricas o palabras describen. Además, una visualización logra presentar resultados estéticamente más atractivos y captar la atención en puntos donde se requiera un mayor enfoque.

Para tener esto último un poco más claro, representémoslo en un ejemplo. Supongamos que estamos estudiando las enfermedades en un período de tiempo dado y en una región específica, y tenemos la información que corresponde a la edad, sexo y la enfermedad que presentan los pacientes atendidos en los centros hospitalarios de ese período.

Entonces podemos considerar la estadística descriptiva como una de las técnicas ideales, en este caso se calcularían estadísticos como la media para la edad, la proporción para el sexo y el tipo de enfermedad. A su vez, podemos hacer cruces de información a través de tablas de contingencia y a partir de estas elaborar gráficos que complementarán esta información. Estos gráficos mostrarán, de forma sintetizada, lo que los datos revelan y resultará más fácil hacer comparaciones. Además los colores y las áreas de las figuras trazadas captarán la atención de lo que verdaderamente se requiere para la toma de decisiones. Todo ello es una clara y simple noción de lo que una visualización puede ayudar.

A continuación veamos cinco bibliotecas o librerías de Python que puedes implementar en tu proyecto de ciencia abierta:

• pandas: Es una biblioteca que permite realizar tareas de manejo y análisis de datos de forma rápida y eficiente. Se complementa con la biblioteca de visualización Matplotlib. Puedes consultar más información en https://pandas.pydata.org/.

SciPy: Es uno de los paquetes centrales que componen la pila de SciPy. Proporciona muchas rutinas numéricas eficientes y fáciles de usar, como las rutinas de integración numérica, interpolación, optimización, álgebra lineal y estadística. Esta descripción se encuentra disponible en https://www.scipy.org/scipylib/index.html.

• Matplotlib: es una de las primeras y más populares bibliotecas de visualización de Python. En su página web podemos encontrar una corta descripción de ella: Matplotlib es una biblioteca muy completa para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. Con esta biblioteca se pueden generar gráficos de barras, histogramas, espectros de potencia, stemplots, scatterplots, gráficos de error, gráficos circulares y muchos otros.

Es uno de los métodos más simples para las representaciones básicas, está diseñada con la filosofía de que deberías generar un gráfico simple con pocas líneas de código, o simplemente una. Además, se complementa muy bien con otras bibliotecas de análisis de datos, tal es el caso mencionado líneas arriba con pandas.

• Seaborn: es una biblioteca de visualización basada en Matplotlib, permite hacer gráficos estadísticos visualmente atractivos, posee estilos predeterminados y paletas de colores que están diseñados para obtener resultados más estéticos y modernos. Podemos obtener gráficos de barras, histogramas, circulares, gráficos de error, entre otros.

Podemos encontrar más información de esta biblioteca en su página web.

• Bokeh: Es una biblioteca de visualización que permite crear tanto gráficos sencillos como especializados, dashboards y gráficos orientados a la web. Los resultados de las visualizaciones constan de elegancia y son estéticamente atractivos, los gráficos son muy versátiles. Es posible consultar más información acerca de esta biblioteca en su página web.

Todas estas bibliotecas son de código abierto y cuentan con un soporte en la web, existen foros y varios canales de información sobre ellas. No son las únicas que puedes incluir en tu proyecto, hay muchas opciones más, te invitamos a que explores y pruebes estas herramientas.

En nuestro artículo Herramientas de visualización en Python puedes encontrar otras bibliotecas o librerías que te pueden interesar.