Más que visualizar

En éste sitio hemos insistido en "la historia que cuentan los datos" y esto es para referirnos a una visualización que nos permita entender la realidad que los datos están describiendo. Pero nuestro entendimiento visual cuenta con muchas limitaciones. A continuación un pequeño recuento de dichas limitaciones.

No. de Dimensiones

En general nos implica un esfuerzo considerable imaginar o proyectar un gráfico de dos dimensiones representando un gráfico tridimensional.

En ésta visualización el plano XY es representado por el área en gris y el eje Z está representado por la flecha azul. Implica un esfuerzo de imaginación entender a donde está apuntando la flecha azul, en algún momento durante la visualización ésta apunta hacia adentro de su pantalla, en otros momentos apunta hacia arriba.

Imagino que para mi sería imposible entender como está girando la imagen si no supiera (y lo sé por que así lo establecí) que la función representada es

Nuestra visión, en éste caso se complementa con las matemáticas, pero ya veremos que no es el único caso.

Cabe señalar que si bien podemos imaginar una función de dos variables tridimensional, es imposible imaginar o visualizar, sin restricciones, una función de más de las tres dimensiones.

Saturación

Cuando tenemos una aplicación que nos ayuda a graficar datos podemos fácilmente obtener una visualización inútil, simplemente, escogiendo el tipo de gráfico inadecuado o metiendo demasiados datos o intentando comparar muchos dados semejantes.

Por ejemplo si en la siguiente gráfica de pie donde se representan todas las ventas del día

Selección de color

La selección de colores también es juega un rol importante, los colores pueden ayudarnos a resaltar algún dato en particular o bien, pueden jugar en nuestra contra ocultando todo.

Además gracias a nuestra cultura urbana estamos muy acostumbrados a entender el verde como bueno, el amarillo como preventivo y el rojo como malo.

Así, podríamos tener un incremento de un indicador malo como algo bueno, supongamos que la siguiente tabla muestra el incremento de la inflación

Prejuicio

Muy relacionado al inciso anterior tenemos el prejuicio, no siempre las cosas se parecen a lo que esperamos que esté sucediendo.

A continuación dos gráficas con un dispersiones de puntos.

Una de ellas fue generada con una datos aleatorios.

Sorprendentemente la gráfica que cuenta únicamente con datos aleatorios es la Dispersión 1. Nuestro concepto más inmediato de aleatorio trae consigo una especie de regularidad, homogeneidad, es por eso que la Dispersión 2 al llenar el espacio con más regularidad nos da la falsa impresión de ser la que esta generada con datos aleatorios.

Ciencia de Datos vs. Diseño Gráfico

Sin embargo, a pesar del esfuerzo que los científicos de datos deben hacer para comunicar sus hallazgos y que, ciertamente, esos esfuerzos están íntimamente relacionados al diseño gráfico, ciencia de datos, en general está mucho más relacionada con las matemáticas. Y es en ese campo donde aprendemos que basta con visualizar un ejemplo para, a partir de éste, generalizar el comportamiento de elementos que, aun que no podemos ver, sí podemos entender.

Así un vector de n dimensiones es un ente matemático con el que podemos trabajar sin problema operarlo en una forma similar a la que lo hacemos en 2 dimensiones, igualmente podemos definir el producto interior o producto punto de entes que ni siquiera son vectores como es el caso de un par de funciones (f·g). A partir de ésta definición, además, podemos definir ortogonalidad en funciones, o mejor aún, ortonormalidad de estas y generar un espacio de funciones para obtener cualquier función como una combinación lineal de una de éstas bases. Y como éste ejemplo hay muchos en matemáticas.

Entonces, no hace falta visualizar la realidad para entenderla, mucho menos visualizarla con sólo datos, las matemáticas cuentan con muchas más herramientas que nos permiten, ver más allá de lo que nuestros ojos pueden percibir.

#dispersionaleatoria #cienciadedatos #visualizaciones #erroresenvisualizaciones #DataScience

.

 

Featured Posts
Recent Posts
Búsqueda por Tags
No hay tags aún.
Síguenos
  • Wix Facebook page
  • Twitter Classic
  • Google Classic
  • LinkedIn App Icon