Modelo de calidad para evaluación y mejora de visualizaciones de información narrativas

Abstract

Las visualizaciones narrativas combinan recursos gráficos y estructuras discursivas para facilitar la comprensión de los datos en diversos contextos. Si bien su uso se ha expandido en áreas como el periodismo, la salud pública y la educación, la evaluación de su calidad sigue siendo un desafío. Las metodologías existentes tienden a centrarse en aspectos como la precisión en la lectura de datos o el tiempo de respuesta, dejando de lado dimensiones relacionadas con la narrativa, la utilidad percibida o la experiencia general del usuario. La presente tesis propone NaVi-Q, un modelo de calidad diseñado para evaluar y asistir en la mejora de visualizaciones narrativas en interfaces de usuario. El modelo se construyó a partir de estándares consolidados en Ingeniería del Software y principios de diseño aplicados a la visualización de información. Su estructura jerárquica organiza buenas prácticas y criterios de calidad en propiedades observables y aplicaciones evaluativas con instrumentos de medición concretos. Cada elemento cuenta con un peso relativo configurable según el objetivo de la evaluación o el contexto de uso. El modelo fue operacionalizado en una herramienta de software que permite evaluar visualizaciones, identificar oportunidades de mejora y generar recomendaciones específicas. Su validación se realizó en tres etapas: un estudio exploratorio a pequeña escala, un experimento controlado y un estudio de caso aplicado. Los resultados muestran que NaVi-Q permite detectar errores comunes, orientar mejoras concretas y generar diagnósticos valorados como útiles por quienes diseñan o utilizan visualizaciones. Este trabajo contribuye con un enfoque estructurado para la evaluación de visualizaciones narrativas, con una base conceptual sólida, una herramienta práctica y evidencia empírica sobre su aplicabilidad en contextos reales. El modelo se adapta a distintos objetivos y escenarios de uso mediante perfiles de calidad configurables, lo que facilita su integración en procesos de diseño, revisión o mejora continua de gráficos.

Narrative visualizations integrate visual design and storytelling techniques to support data interpretation in a variety of contexts. While their use has expanded in fields such as journalism, public health, and education, assessing their quality remains a challenge. Existing evaluation methods often focus on technical aspects such as data accuracy or response time, while overlooking factors related to narrative structure, perceived usefulness, or overall user experience. This thesis presents NaVi-Q, a quality model developed to assess and improve narrative visualizations in user interfaces. The model builds on established Software Engineering standards and design principles from the field of Information Visualization. Its hierarchical structure maps best practices and quality criteria into observable properties and evaluation components, each linked to concrete measurement instruments. The model allows components to be weighted according to evaluation goals, making it adaptable to different contexts. NaVi-Q was implemented as a software tool to assess visualizations, identify areas for

improvement, and generate actionable recommendations. Its validation followed a three- stage strategy: an exploratory pilot study, a controlled experiment, and a real-world case

study. Results show that NaVi-Q helps identify common design issues, support targeted improvements, and produce evaluation outputs considered useful by creators and users of visualizations. This work contributes a structured approach to evaluating narrative visualizations, combining a solid conceptual framework, a practical software implementation, and empirical validation in applied settings. The model can be adapted to different goals and usage scenarios through configurable quality profiles, enabling its integration into design, review, or continuous improvement workflows.