Los datos de alta dimensión son nuestro mayor activo para aprender de conjuntos de datos con cientos, incluso miles, de variables. La visualización de datos está experimentando una revolución, haciendo que los conjuntos de datos complejos sean más fáciles de entender y ayudando tanto a analistas experimentados como inexpertos a llegar a mejores conclusiones y conclusiones a partir de esos números. Un efecto secundario notable de las capacidades mejoradas para la visualización de datos es un impulso hacia modos más complejos de recopilación y procesamiento de datos; si podemos entender conjuntos de datos complejos sin necesidad de una formación o experiencia sustancial, podemos aplicar esos estándares de procesamiento de datos a más áreas. Así es como entra en juego el análisis de alta dimensión.
En la era del big data, hemos podido recopilar y almacenar más puntos de datos que nunca. En lugar de depender de simples fragmentos de información sobre características demográficas clave y comportamientos, tenemos acceso a cientos, y a veces miles, de variables relacionadas con un problema o resultado dado. Por ejemplo, en campos de investigación médica, características como predisposiciones genéticas, factores de estilo de vida e información demográfica pueden desempeñar un papel en si un paciente desarrolla una condición (y cómo responde al tratamiento). Cada una de estas cientos de variables puede interactuar con cualquiera de las otras variables, lo que hace imposible realizar un análisis correlacional simple en pares o tríos de variables. Es difícil imaginar algo en más de tres dimensiones, pero para las computadoras es relativamente fácil. En física e informática, se pueden utilizar modelos matemáticos para realizar cálculos en dimensiones superiores, a veces cientos de dimensiones, lo que nos permite procesar los números y descubrir patrones. Solo hay un obstáculo significativo para hacer esto práctico: visualizar los resultados.
La forma más simple de visualización de datos es también la primera a la que la mayoría de nosotros nos presentan: el gráfico de barras, en el que un conjunto de variables se representa en el eje x horizontal y otro se representa en el eje y vertical. Esto es altamente efectivo, pero solo se extiende a dos dimensiones de datos. Los investigadores han desarrollado múltiples técnicas para ampliar los límites de lo que podemos visualizar, y la mayoría de ellas se centran en reducir el número de dimensiones presentables, de alguna manera, a tres o cuatro. Es extremadamente difícil para los humanos pensar conceptualmente en dimensiones más allá de las que estamos familiarizados (tres dimensiones espaciales y una dimensión temporal), por lo que la solución es encontrar una manera de traducir eficientemente los hallazgos de alta dimensión en esas dimensiones. A veces, eso significa usar análisis para filtrar el “ruido” dentro de las variables, reduciéndolas solo a lo más importante. Otras veces, eso significa agrupar variables juntas.
Entonces, ¿cómo funcionan las proyecciones tridimensionales y tetradimensionales? En tres dimensiones, puedes agregar un tercer eje, perpendicular tanto al eje x como al eje y, conocido como eje z, para convertir tu gráfico en una representación tridimensional. Los sistemas virtuales permiten una interacción más profunda con estas proyecciones, especialmente cuando se incorporan elementos de realidad aumentada, lo que permite a los participantes ver puntos de datos individuales en una sección transversal tridimensional de la misma manera que verían peces en un acuario. Si utilizas la progresión del tiempo para agregar una cuarta dimensión, puedes introducir aún más complejidad.
A modo de ejemplo práctico ilustrativo, los desarrolladores de Google han utilizado análisis y visualización de alta dimensión experimentalmente para “enseñar” a una computadora el significado del lenguaje. En lugar de proporcionarle al sistema información sobre cómo se relacionan las palabras entre sí, los investigadores le “alimentaron” millones de ejemplos de escritura, y el sistema comenzó a mapear relaciones en dimensiones altas para asociar diferentes tipos de palabras entre sí. Luego, los investigadores utilizaron modelos tridimensionales simplificados para visualizar diferentes áreas de sus hallazgos, dándose cuenta de que había agrupado con éxito palabras de significados similares. Por ejemplo, las palabras que describen colores se agruparon juntas, al igual que las palabras que describen números.
La visualización de datos de alta dimensión nos permite comprender y analizar conjuntos de datos complejos de una manera más efectiva. A medida que avanzamos en la era del big data, la capacidad de visualizar y comprender datos de alta dimensión se vuelve cada vez más importante. Esto nos permite tomar decisiones más informadas y descubrir patrones y relaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidos. La visualización de datos de alta dimensión es una herramienta poderosa que nos ayuda a desbloquear el potencial oculto en nuestros datos y a tomar decisiones más inteligentes en todos los ámbitos de la vida.
