Kevin Jamieson, criador do Beer Mapper, teve essa ideia depois de ter bebido uma das melhores cervejas de sua vida, sem lembrar o nome no dia seguinte. Para encontrar a tal cerveja, Jamieson voltou ao bar e a descreveu para o bartender que, de 40 tipos, conseguiu reduzir para 6 cervejas que mais se assemelhavam à descrição. Depois de prová-las, ele finalmente encontrou.
“A única forma de encontrar 6 cervejas em 40 é fazer com que cada pergunta descritiva elimine possibilidades, o que em uma estrutura simples de mapeamento não funcionaria.” – Kevin Jamieson
Para conseguir mapear esse universo, Jamieson criou algorítmos analíticos que se movimentam pelo espaço, de forma a organizar os traços de uma cerveja em seis dimensões simultâneas, a partir de descrições bem específicas – desde leigas como “frutada” ou “amarga” (retiradas de resenhas online) até informações científicas de componentes como o malte.
Assim, a partir da proximidade de todos estes pontos de diferentes dados, o aplicativo pode “ver” relações complexas entre as cervejas com base numa variedade de critérios interligados.
De fato, somos deixados com uma ferramenta muito útil. Não só podemos compreender, talvez pela primeira vez, como cada componente interfere na composição e no gosto da cerveja, mas também conseguimos enxergar como tais marcas e tipos dentro desse universo se relacionam entre si por pura proximidade.
Funcionando como um simulador espacial, o infográfico mostra um universo de 200 mil cervejas que só o computador antes conseguia ver.
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Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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