Mapa dinámico del cuerpo investigativo del Doctorado en Arquitectura y Diseño de la e[ad] PUCV. Las cuatro líneas troncales del programa, sus sublíneas y los profesores que las cultivan, en una visualización interactiva que se alimenta directamente de una planilla colaborativa.
La obra como argumento. El doctorado forma investigadores para quienes la obra es origen y prueba de la tesis. La pregunta que esa obra está llamada a argumentar: cómo reinventar el habitar humano.
| Visualización | eadpucv.github.io/investigacion-ead |
| Documento institucional | lineas-investigacion.md |
| Planilla colaborativa | Google Sheet |
Los datos —líneas, sublíneas, investigadores, temas, áreas, modos, salidas, laboratorios y sus relaciones m:n— viven en una planilla compartida de Google Sheets. La visualización los carga en vivo mediante la API gviz. No hay paso intermedio de regeneración: la planilla es la fuente de verdad y cualquier edición se refleja en la visualización con sólo refrescar el navegador.
Google Sheet ──gviz──► data-loader.js ──► graph.js ──► superficies HTML
(editable) (parser CSV + (D3 force-directed)
cómputo de aristas)
Para actualizar la visualización:
- Editar cualquier pestaña en el Google Sheet.
- Refrescar la página de la visualización (la caché de
gvizpuede demorar hasta unos minutos).
Las tres páginas comparten el mismo motor (graph.js) pero exponen controles, aristas y nodos distintos según su audiencia:
- Cartografía · postulantes — las 4 líneas y sus sublíneas como territorio temático, sin perfiles individuales.
- Narrativa · evaluadores · CNA — activa la capa de profesores y dos vistas predefinidas: cobertura por línea y perfiles por área.
- Exploración · equipo del doctorado — todos los controles: los siete tipos de aristas como toggles, filtros completos por línea/área/modo/salida/laboratorio/investigador, y búsqueda.
Cada superficie tiene una columna lateral de controles y una zona principal con el grafo. Click en cualquier nodo abre el panel de detalle al lado derecho. Hover muestra tooltip con el nombre. Drag reposiciona temporalmente; soltarlo deja que las fuerzas reacomoden.
lineas-investigacion.md describe formalmente cada línea: alcance temático, pregunta nuclear, cuerpo académico que la sostiene y argumentación de su consolidación y sostenibilidad. Pensado para audiencia institucional (CNA, comité doctoral, autoridades).
Para regenerarlo después de una edición significativa de la planilla:
python3 build_data.py # snapshot Google Sheet → JSON local
python3 build_doc.py # JSON → lineas-investigacion.md(Sólo es necesario regenerar cuando cambia el cuerpo académico, las sublíneas o las descripciones de las líneas; no para cada edición menor del Sheet.)
Todo lo que ves en las visualizaciones viene directamente de la planilla colaborativa de Google Sheets. Esta sección explica cómo se construye el layout de cada vista, qué define la cercanía entre nodos y cómo cada pestaña de la planilla incide en lo que se ve.
 |
Portada — tres tarjetas de entrada. El sello formativo aparece como encabezado. |
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Cartografía (postulantes) — sólo líneas y sublíneas. Aristas por defecto: pertenencia a línea + proximidad temática. Envolventes de área activadas. |
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Narrativa (evaluadores · CNA) — vista "Perfiles por área": investigadores como cuadrados grises conectados a las sublíneas que cultivan. |
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Exploración (equipo) — todos los filtros disponibles. Vista por defecto: sólo aristas jerárquicas, 4 polos bien definidos. |
El layout es un grafo force-directed (biblioteca D3, v7). No hay coordenadas fijas: cada nodo tiene una masa y cada arista actúa como un resorte. El motor de física corre hasta que el sistema se estabiliza.
| Tipo | Forma visual | Repulsión (carga) | Rol en el layout |
|---|---|---|---|
| Línea troncal | Círculo rojo grande | −1 000 | Ancla de polo. Con sólo 4 líneas y repulsión alta, se separan y ocupan las cuatro esquinas del espacio. |
| Sublínea | Círculo negro mediano | −180 | Orbita alrededor de su línea-madre. El tamaño crece con el número de investigadores que la cultivan. |
| Investigador/a | Cuadrado gris | −60 | Ligero, se interpone entre las sublíneas que cultiva cuando la capa de perfiles está activa. |
La repulsión de las líneas es tan alta respecto a las sublíneas que, incluso sin activar aristas, las 4 líneas se dispersan formando 4 polos. Las sublíneas quedan orbitando a distancia moderada; los investigadores flotan cerca de sus sublíneas.
Cada tipo de arista es un resorte con distancia natural y rigidez propias. Activar un tipo de arista = añadir una fuerza de atracción entre los nodos que cumplen esa relación. El resultado es que esos nodos se acercan en pantalla.
| Letra | Nombre | Qué la genera (pestaña del Sheet) | Distancia natural | Rigidez | Lectura visual |
|---|---|---|---|---|---|
| a | Jerárquica | 02_Sublineas → columna linea_id |
45 px | 0.85 (alta) | Mantiene cada sublínea pegada a su línea-madre. Define los 4 clusters base. |
| b | Coautoría | 08_Temas + 09_Sublinea_Tema |
70 px | 0.35 | Une investigador con sublínea. Al activar perfiles, los investigadores se enclavan entre sus sublíneas. |
| c | Coinvestigación | Derivada de (b): dos sublíneas con investigador compartido | 130 px | 0.15 | Atrae sublíneas que comparten investigador, potencialmente entre líneas distintas. Revela cuerpos académicos transversales. |
| d | Sostén de lab | 10_Lab_Linea |
130 px | 0.35 | Une laboratorio con línea. Revela qué infraestructura institucional sostiene qué territorio temático. |
| e | Afinidad por lab | Derivada de (d): sublíneas cuyas líneas-madre comparten lab | 200 px | 0.04 (baja) | Señal suave de afinidad institucional entre sublíneas. Influencia mínima en el layout. |
| f | Coincidencia de modo | 14_Linea_Modo (sólo nivel predominante) |
220 px | 0.02 (muy baja) | Atracción casi imperceptible entre sublíneas de líneas con el mismo modo predominante de investigar. Útil como capa de fondo. |
| g | Proximidad semántica | 18_Proximidad_Tematica |
90 px | 0.45 | La arista más expresiva después de la jerárquica. Acerca sublíneas con afinidad temática declarada, cruzando fronteras de línea. |
Clave de lectura: dos sublíneas cercanas en pantalla comparten muchas aristas activas. La distancia no es semántica en sentido estricto —es gravitacional: más resortes = mayor atracción.
| Pestaña | Qué controla | Efecto inmediato al refrescar |
|---|---|---|
01_Lineas |
Nombres y descripciones de las 4 líneas | Etiquetas y panel de detalle de los 4 nodos rojos |
02_Sublineas |
Qué sublíneas existen y a qué línea pertenecen | Aristas jerárquicas (a) y los 4 clusters |
03_Areas |
Las 3 áreas del programa (ECH, EAA, FCT) | Qué sublíneas caben bajo cada envolvente de área |
04_Modos |
Modos de investigar | Envolventes de modo; aristas (f) si se activan |
05_Salidas |
Salidas (industria / academia / estado) | Envolventes de salida; disponibles como filtro en Exploración |
06_Laboratorios |
Laboratorios del programa | Aristas (d) y (e) |
07_Investigadores |
Cuerpo académico | Nodos cuadrados; tamaño de sublíneas que cultivan |
08_Temas |
Temas de investigación por investigador | Base de las aristas (b) y (c) |
09_Sublinea_Tema |
Qué tema se asocia a qué sublínea | Genera aristas (b) coautoría; modifica el tamaño de los nodos sublínea |
10_Lab_Linea |
Qué laboratorio sostiene qué línea | Aristas (d) sostén; base de aristas (e) afinidad por lab |
11_Lab_Salida |
Qué laboratorio produce qué tipo de salida | Filtros de salida en Exploración |
12_Investigador_Lab |
Qué investigador trabaja en qué lab | Filtros de lab en Exploración |
13_Investigador_Modo |
Modo de investigar de cada investigador | Filtros de modo en Exploración |
14_Linea_Modo |
Modos predominantes/presentes por línea | Aristas (f) coincidencia de modo (sólo nivel predominante) |
17_Sello |
Variante del sello formativo (marcar ELEGIDO) |
Texto de carga animado en las superficies y encabezado de la portada (requiere regenerar snapshot, ver abajo) |
18_Proximidad_Tematica |
Pares de sublíneas con afinidad temática | Aristas (g) proximidad semántica — las más expresivas después de la jerarquía |
Para la pestaña
18_Proximidad_Tematica: las filas con columnaestado = DESCARTADOse ignoran. Las demás deben estar en pares simétricos (A↔B y B↔A con el mismo valor deafinidad).
En la mayoría de los casos: no. Edita la planilla, refresca el navegador, y los cambios se reflejan en las tres superficies. La única demora es la caché de gviz, que puede tardar hasta unos minutos.
Los scripts son necesarios sólo en dos situaciones:
La portada (index.html) carga el sello desde el archivo local mad-map-data.json, no desde Sheets en vivo. Si cambias la variante elegida en 17_Sello y quieres que la portada refleje el cambio, regenera el snapshot:
python3 build_data.pyEste script también actualiza el fallback que usan las tres superficies cuando Google Sheets no es accesible.
Si cambian las descripciones de líneas, el cuerpo académico o las sublíneas, regenera el documento formal:
# Paso 1: actualizar snapshot local desde la planilla
python3 build_data.py
# Paso 2: generar el documento desde el snapshot
python3 build_doc.pyEl resultado es lineas-investigacion.md, pensado para audiencia institucional (CNA, comité doctoral).
Orden: siempre
build_data.pyantes debuild_doc.py. El documento se genera desde el JSON local, no directamente desde Sheets.
| Script | Para qué | Necesita red |
|---|---|---|
python3 build_data.py |
Regenera mad-map-data.json desde la planilla |
Sí (lee Google Sheets) |
python3 build_doc.py |
Regenera lineas-investigacion.md desde el JSON local |
No |
python3 build_xlsx.py |
Inicializa/actualiza la estructura del .xlsx legacy |
No |
python3 -m http.server 8765 |
Corre el sitio localmente en localhost:8765 |
No |
La especificación formal del comportamiento del sistema (entidades, superficies, reglas, invariantes) está en mad-map.allium, en formato Allium v3.
| Branch | Modelo de datos | Estado |
|---|---|---|
main |
Google Sheets en vivo (gviz) |
Activa |
v2 |
Pipeline Python local con snapshot .xlsx |
Snapshot del mapa pre-Sheets |
v1 |
Mapa MAD legacy (Magíster) | Versión histórica con CSV publicado |
Cualquiera puede consultarse con git checkout v1 o git checkout v2.
.
├── index.html ← portada con sello + 3 tarjetas
├── cartografia.html ← superficie pública (postulantes)
├── narrativa.html ← superficie evaluadores · CNA
├── exploracion.html ← superficie equipo del doctorado
├── graph.js ← motor de visualización (D3 force-directed)
├── data-loader.js ← carga desde Google Sheets vía gviz
├── style.css ← estilos compartidos
├── d3.v7.min.js ← biblioteca D3
├── lineas-investigacion.md ← documento institucional formal
├── mad-map.allium ← spec de comportamiento (Allium v3)
├── mad-map-data.json ← snapshot local (fallback offline)
├── mad-map-data-v2.xlsx ← snapshot local en formato xlsx
├── build_data.py ← (opcional) regenera JSON local desde xlsx
├── build_doc.py ← (opcional) regenera doc institucional
├── build_xlsx.py ← (opcional) inicializa estructura del .xlsx
└── legacy.html ← visualización anterior del Magíster
Si la red falla o el Sheet no es accesible, la visualización cae automáticamente al snapshot local mad-map-data.json. Para refrescar el snapshot:
python3 build_data.pyPara correr el sitio localmente:
python3 -m http.server 8765
# abrir http://localhost:8765/