16.8. Análisis Visual de Datos ("VDA")

(16. Gráfica digital)

El análisis visual de datos es una técnica emergente que usa en forma intensiva las innovaciones en el campo de las interfaces gráficas y de la visualización científica de datos. Se puede considerar que las primeras aplicaciones de VDA han sido las planillas de cálculo que venían acompañadas de un medio de graficación (como Excel). Pero la idea del VDA no es simplemente de facilitar la representación de funciones estadísticas, sino de ayudar al usuario a explorar los datos y "navegar" a través de ellos de manera más interactiva. Esto supone recurrir también a técnicas de "rendering" y de animación o incluso de "inmersión" virtual en el "espacio" tridimensional de los datos.

Es común que grandes empresas dispongan de grandes cantidades de datos acerca de sus operaciones, sus clientes, el mercado en el cual operan, etc. Así, también, las posibilidades de cruzar variables son numerosas y imposible adivinar de antemano, en muchos casos, cuales serían los cruces más significativos. Nuevas técnicas computacionales - agrupadas bajo el concepto de "explotación de datos" o "data mining"- se han desarrollado y permiten descubrir los factores que pueden ser importantes. Entre ellos se cuentan los sistemas de "descubrimiento de conocimientos en bases de datos" ("KDD": "knowledge discovery in databases"): no se refieren a la extracción de informaciónes propias de los registros acumulados (como lo hacen los "motores de búsqueda" en la WWW) sino a "meta-información", es decir a información acerca de la información: características que relacionan múltiples registros de un modo inesperado. Una aplicación de este tipo ha permitido a la compañía de teléfonos British Telecom obtener invaluable información acerca de los fraudes en las llamadas telefónicas.

A continuación se adjuntan algunos gráficos que ilustran operaciones de VDA y "data mining".
Venta de café caliente, según la temperatura ambiente. (Gráfico publicado en "El Mercurio", 25/11/1999).
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Crecimiento financiero por industria, región y año - Andersen Consulting
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Proyectos de clientes y sus atributos por región, industria y tipo - Andersen Consulting
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En el Centro de Estudios Mediales (Universidad Diego Portales, Santiago de Chile), hemos desarrollado un amplio trabajo de "Data Mining" con VDA a partir de la base de datos de las noticias de nuestra revista "TDC". Con el software GVA ("Generic Visualization Architecture") hemos generado algunos gráficos como el adjunto que representan las interrelaciones entre las diferentes noticias, según diferentes variables clasificatorias, representadas por la forma y el color de las diferentes figuras (al pulsar sobre una figura, en la aplicación que las generó, se obtienen datos que la identifican). Pulse sobre la imagen para verla con más claridad, en tamaño real.

Visualización de programación computacional

Durante los últimos años, el artista rumano Alex Dragulescu -también investigador del MIT- ha aplicado técnicas en modelado por computador y visualización de información para inventar una nueva forma de expresión artística. Uno de sus proyectos más notables implicó crear lo que él llama "Plantas de Spam". Escribió algoritmos que analizaron varios puntos de texto y de datos del correo electrónico chatarra para producir imágenes "orgánicas" de estructuras parecidas a una planta que crece espontáneamente basadas en el spam entrante. Los valores ASCII encontrados en el texto de los mensajes no deseados determinan los atributos y cualidades de las "plantas".

Hizo lo mismo con "gusanos" computacionales, como el Netsky, examinando la estructura del código del virus y codificando sus características.
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Fuentes:
- Dragulescu, Alex: Sitio web http://www.sq.ro/- Olsen, Stefanie: "One man's spam is another's art", News.com, 26-07-2006.- Ventana Gráfica, El Mercurio, Santiago, 14-04-2008.
- SRA: "Knowledge discovery in databases" (http://www.knowledgediscovery.com/)
- "Data mining", IT Horizons, vol.2, n.2 (http://www.cambashi.com/dm-role.htm)
- Westphal, Ch. & Blaxton, T.: "Data Mining Solutions", Wiley, New York, 1998.
Sobre Análisis Visual de Datos aplicado en el área del periodismo, vea el libro del Profesor Colle "Explotar la Información Noticiosa: Data Mining aplicado en el Periodismo" (Univ.Complutense de Madrid, 2002)