Jason tiene 20 años y es sordo. Se pone un chaleco especial que está cableado para que cuando reciba datos, envíe pulsos a su espalda.
El chaleco está conectado a una tableta. Cuando digo la palabra "libro" en un micrófono que se alimenta en la tableta, la tableta convierte la palabra en una señal que se envía al chaleco. Jason ahora siente un patrón en su espalda a través de su sentido del tacto. Inicialmente, él no puede decirle cuál es la palabra. Sigo diciendo palabras y él sigue sintiendo los patrones. Eventualmente, él podrá decirme las palabras que está escuchando. Su cerebro aprende a tomar el patrón y traducirlo en palabras.
Lo interesante es que esto sucede inconscientemente. Él no tiene que trabajar conscientemente para aprender los patrones.
Esto describe un proyecto real de David Eagleman, un neurocientífico del Baylor College of Medicine.
Sustitución sensorial: Eagleman lo llama sustitución sensorial. La información entra en su cuerpo y cerebro desde sus ojos, oídos, tacto, etc. ¿Pero sabías que el cerebro es bastante flexible y plástico en este sentido? Cuando entran datos del entorno, de cualquiera de los sentidos, el cerebro descubre la mejor manera de analizarlo e interpretarlo. A veces eres consciente de los datos y su significado, pero la mayor parte del tiempo tu cerebro está analizando datos y usando esos datos para tomar decisiones, y ni siquiera te das cuenta.
Adición sensorial: Eagleman lleva la idea de la sustitución sensorial un paso más allá, a la adición sensorial. Él tiene personas (sin impedimentos auditivos) puestas en el chaleco. Toma datos del mercado de acciones y usa el mismo programa en la tableta para convertir los datos del mercado bursátil en patrones, y envía esos patrones al chaleco. Las personas que usan el chaleco no saben de qué se tratan los patrones. Ni siquiera saben que tiene algo que ver con el mercado de valores. Luego les entrega otra tableta donde periódicamente aparece una pantalla con un gran botón rojo y un gran botón verde.
Eagleman les dice que presionen un botón cuando aparezcan los colores. Al principio no tienen idea de por qué deberían presionar un botón frente al otro. Se les dice que presionen un botón de todos modos, y cuando lo hacen, reciben comentarios sobre si están equivocados o son correctos, a pesar de que no tienen idea de qué es lo que están equivocados o no. Los botones son en realidad decisiones de compra y venta (rojo es comprar, verde es vender) que están relacionados con los datos que están recibiendo, pero no lo saben.
Eventualmente, sin embargo, sus pulsaciones de botón van de lo aleatorio a lo correcto todo el tiempo, a pesar de que todavía no saben nada conscientemente sobre los patrones. Eagleman básicamente está enviando big data al cuerpo de las personas, y sus cerebros interpretan los datos y toman decisiones a partir de ellos, todo inconscientemente.
Involucrar lo inconsciente para los grandes datos: los grandes datos se refieren a los grandes conjuntos de datos que se combinan para el análisis predictivo. La idea es que si puede recopilar cantidades masivas de datos, incluso datos dispares, y analizarlos en busca de patrones, puede obtener información importante y tomar decisiones basadas en esa información. Se están recopilando y analizando conjuntos de datos de búsquedas en Internet, mensajes de Twitter, meteorología y más. Pero, ¿cómo se transmite la información de una manera que tenga sentido? ¿Cómo se puede lograr que la mente humana vea patrones en lo que a primera vista parecen datos sin sentido? El proceso de pensamiento consciente no es muy bueno en esta tarea. La mente consciente puede manejar solo un pequeño subconjunto de datos a la vez, pero el inconsciente es excelente para tomar grandes cantidades de datos y encontrar patrones. Si desea ver los patrones en Big Data, debe involucrar al inconsciente.
Una sala sensorial: otros científicos también están trabajando en la idea. Jonathan Freeman, profesor de psicología en Goldsmiths, Universidad de Londres, y Paul Verschure, profesor de la Universitat Pompeu Fabra en Barcelona, crearon la máquina de inducción eXperience (XIM). El XIM es una sala con parlantes, proyectores, pantallas de proyección, baldosas sensibles a la presión, cámaras de infrarrojos y un micrófono. Una persona se para en la sala y las visualizaciones de big data aparecen en la pantalla. Freeman y Verschure monitorean la respuesta de la persona en la habitación a través de un auricular. Pueden decir cuándo la persona está sobrecargada o cansada, y luego pueden hacer que las imágenes sean más simples.
Ir directo: cuando trabaje con Big Data, considere la idea de pasar por alto el análisis visual complejo y cómo representar los datos analíticamente. Probablemente sea mejor alimentar los datos directamente a los órganos de los sentidos y dejar que el cerebro realice los análisis.
Para obtener más información, consulte la charla TED de David Eagleman sobre el tema.
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