¿Cómo maneja nuestro cerebro el ‘big data’?
En el minuto (o un poco más) que tardas en leer esta información se habrán generado en el mundo 1.700 billones de bytes de datos en formato digital, lo que equivale a más de 6 Megabytes por persona al día. Si sumamos toda la información generada en un año y la grabamos en DVDs, la torre de discos superaría la distancia que hay entre la Tierra y la Luna.
Una cifra espectacular pero que tiene una explicación muy sencilla: los datos están en todas partes y, en muchos casos, se pueden capturar de forma digital. Las imágenes por satélite, los vídeos que compartimos, los registros de las transacciones comerciales, las señales de GPS…, toda esta información es una auténtica mina de oro que se enfrenta a un reto constante: el desarrollo de nuevas infraestructuras capaces de procesar conjuntos de datos tan vastos y complejos.
En este contexto, ¿cómo puede manejar nuestro cerebro datos cada vez más voluminosos? Un equipo de investigadores de la Unión Europea, en el marco del proyecto CEEDs, está desarrollando un sistema interactivo que no solo presenta los datos a nuestro gusto, de forma más amigable, sino que también modifica la presentación constantemente para evitar la sobrecarga del cerebro.
Los científicos han transpuesto macrodatos –o parte de este ‘big data’ global– a un entorno interactivo para que la mente humana pueda generar ideas con más eficiencia. Han construido lo que llaman una máquina de inducción de experiencias que utiliza la realidad virtual para permitir al usuario ‘meterse dentro’ de los grandes conjuntos de datos.
Este entorno contiene una tabla de sensores que permite al sistema presentar adecuadamente la información al usuario, adaptándola constantemente según sus reacciones al examinar los datos. El sistema recoge estas reacciones –como los gestos, los movimientos oculares o el ritmo cardiaco– y las utiliza para reajustar la presentación de los datos.
“La herramienta detecta cuándo los participantes empiezan a sentirse fatigados o sobrecargados de información, y se adapta en consecuencia. O bien simplifica las visualizaciones para reducir la carga cognitiva, con lo que el usuario estará menos estresado y con mayor capacidad para concentrarse, o bien orienta a la persona hacia zonas de la representación de los datos que no contienen tanta información”, explica Jonathan Freeman, profesor de Psicología en la Universidad de Londres (Reino Unido) y coordinador de CEEDs.
En aulas, tiendas y laboratorios
Los neurocientíficos fueron el primer grupo sobre el que los investigadores ensayaron su máquina. Recogieron enormes conjuntos de datos y los hicieron más atractivos con presentaciones visuales y sonoras. Mediante indicios subliminales, como flechas intermitentes, la máquina orientó a los científicos hacia las zonas de los datos que eran potencialmente más interesantes para cada persona.
“Estamos viendo que resulta físicamente imposible para las personas analizar todos los datos que tienen delante simplemente por el tiempo que exige. Cualquier sistema que puede acelerar y hacer más eficiente este proceso será de gran valor”, subraya Freeman.
Las aplicaciones de la herramienta son innumerables, desde la inspección de las imágenes de satélite y la prospección de petróleo, pasando por la astronomía, la economía y la investigación histórica. “Allá donde exista un cuantioso volumen de datos que requiera una gran inversión de tiempo o esfuerzo, hay posibilidades de aplicarlo”, añade el investigador.
De esta forma, CEEDs puede ayudar a tener en cuenta las reacciones de los usuarios en lugares como tiendas, museos, bibliotecas y conciertos. En las aulas físicas y virtuales, los profesores pueden enseñar a los estudiantes más eficazmente adaptando sus presentaciones a su nivel de atención. La herramienta ya se utiliza en el memorial de Bergen-Belsen (Alemania) y se está en contacto con museos de los Países Bajos, el Reino Unido y los Estados Unidos con vistas a las conmemoraciones del final de la II Guerra Mundial en 2015.
Minería de datos en UNIR
CEEDs es un proyecto en el que participan 16 socios de nueve países europeos y que la Unión Europea ha financiado con 6,5 millones de euros, dentro del Plan sobre Tecnologías Futuras y Emergentes.
En la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) son varios los proyectos que también abordan el análisis de grandes cantidades datos, aplicados a la educación. Uno de ellos es A4Learning, que combina técnicas de minería de datos y de visualización de la información, ayudando al alumno a reflexionar sobre sus actividades. Así, ofrece información al profesor y al alumno sobre el progreso de aprendizaje y resultados en comparación con otros estudiantes, grupos y cursos anteriores.
“Este seguimiento del progreso se basa en el cálculo de la similitud de un alumno con los estudiantes de cursos pasados, ofreciendo una relación visual entre similitud y resultados obtenidos”, apunta Luis de la Fuente Valentín, investigador de UNIR Research. “De esta forma, el alumno puede estimar si un determinado tipo de comportamiento le ayudará a obtener un mejor resultado en un curso”, añade.
Otro proyecto relacionado es iLIME, basado en recomendar itinerarios de aprendizaje a los alumnos. También proporciona a los profesores un dispositivo semi-automático de seguimiento y recomendación del rendimiento académico.
Por último, destaca el Máster en Visual Analytics y Big Data que se desarrolla en UNIR y que, entre otras cuestiones, enseña a los estudiantes a usar técnicas y herramientas de minería de datos e inteligencia artificial, así como a generar una representación visual de los datos que facilite su análisis.
Fuente: Comisión Europea
Para ampliar información:
Challenges of Big Data analysis. National Science Review.