Insight

24 noviembre, 2010
Yusef Hassan

visualización de grafo

Está generalmente aceptado que el propósito último de la visualización de información es posibilitar a los usuarios lograr o alcanzar “insights”, algo así como la revelación de una información oculta y desconocida previamente.

No existe una definición consensuada que aclare en qué consiste exactamente este propósito o función. Como señala Chaomei Chen [1]:

“La idea de ‘insight’ suele definirse en términos generales, incluyendo descubrimientos inesperados, una comprensión profunda, una nueva forma de pensar, experiencias del tipo ‘eureka’, y otros logros de tipo intelectual.”

Remco Chang y sus colegas [2] detectan que hay dos visiones diferenciadas del concepto: la de la comunidad de la neurociencia cognitiva y la de la visualización de información.

En el primer caso el término ‘insight’ se usa para describir ese momento comúnmente denominado “ahá” o “eureka”, es decir, un momento de espontánea e inesperada “iluminación”, alcanzado a través de un proceso subconsciente y que nos lleva a la solución de un problema. En visualización de información, en cambio, suele referirse a una ampliación de nuestro entendimiento, completando, expandiendo o modificando nuestro modelo mental previo sobre un dominio de conocimiento concreto.

El principal problema de la ausencia de una definición precisa del concepto es que imposibilita su medición o comprobación, y por tanto la evaluación empírica de las interfaces de visualización. Chris North [3] reflexiona sobre este asunto, concluyendo que los experimentos controlados en laboratorio – comparando el grado de consecución de tareas predefinidas- pueden servir para examinar efectos perceptuales específicos o la usabilidad de tareas concretas, pero no para determinar la capacidad de la visualización para propiciar ‘insights’. North propone evaluaciones abiertas, sin tareas predefinidas:

“De este modo, en vez de ordenar a los usuarios qué ‘insights’ lograr, los investigadores observan qué ‘insights’ logran los usuarios por sí mismos.”

A pesar de estas ‘aclaraciones’, diseñar y evaluar interfaces de visualización que faciliten o potencien ‘insights’ resulta una tarea casi a ciegas, y mientras siga siendo así, la mayoría de las visualizaciones no dejarán de ser, en el mejor de los casos, bellos experimentos gráficos con un interés real efímero. Por otro lado, es precisamente esta incertidumbre la que hace de la visualización de información un área de trabajo tan apasionante.

[1] Chen, C. (2010). Information Visualization. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2 (4), pp. 387–403, July/August 2010.

[2] Chang, R. et al. (2009). Defining Insight for Visual Analytics. IEEE Computer Graphics and Applications, March/April 2009, pp. 14-17.

[3] North, C. (2006). Toward measuring visualization insight. Computer Graphics and Applications, IEEE, May-June 2006, Vol. 26, n. 3, pp. 6-9.

La imagen que acompaña la entrada es autoría de Kunal Anand.

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