Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado una herramienta que democratiza el cuarto paradigma de la ciencia, la así llamada ciencia de datos, que unifica la estadística, el análisis de datos y el aprendizaje automático para comprender y analizar los fenómenos reales. Esta nueva ciencia trasciende los métodos tradicionales de análisis de datos al incorporar modelos, ecuaciones, algoritmos, así como la evaluación e interpretación de resultados.
Uno de los problemas que tiene esta disciplina es que no hay muchos especialistas que puedan modelar bien los datos, lo que limita su aplicación para conocer en profundidad procesos sociales, particularmente en la administración pública.
La nueva herramienta sale al encuentro de esta limitación, ya que está pensada para que personas con poca o nula experiencia puedan generar automáticamente modelos que analicen datos que están sin procesar.
Según informa el MIT en un comunicado, la herramienta sustituye la labor de los especialistas, ya que absorbe conjuntos de datos y genera los modelos estadísticos sofisticados que suelen utilizar los expertos para analizar, interpretar y predecir patrones subyacentes en los datos.
La herramienta está alojada en Jupiter, un espacio web de código abierto que permite a los usuarios ejecutar programas de forma interactiva en sus navegadores. Los usuarios solo necesitan escribir unas pocas líneas de código para descubrir información sobre, por ejemplo, las tendencias financieras, los viajes aéreos, los patrones de votación, la propagación de enfermedades y otras tendencias.
En un artículo presentado en el Simposio ACM SIGPLAN sobre Principios de los lenguajes de programación, los investigadores demuestran que su herramienta puede extraer patrones y realizar predicciones a partir de conjuntos de datos del mundo real, e incluso superar modelos construidos manualmente en ciertas tareas de análisis de datos.
Probabilidad bayesiana
Uno de los principales atributos de esta herramienta es que utiliza la probabilidad bayesiana para la realización de sus estimaciones. A diferencia de otros sistemas, este método estadístico actualiza continuamente la probabilidad de una variable a medida que se dispone de más información sobre esa variable.
Sirve por ejemplo para ir actualizando la previsión inicial de que un candidato gane las elecciones. A medida que surge más información, por ejemplo sobre el desarrollo de la jornada electoral, la probabilidad bayesiana va afinando la previsión inicial sobre la posibilidad de que ese candidato sea finalmente el elegido.
El mismo patrón metodológico puede servir también para predecir la evolución del tráfico de las aerolíneas, y precisar con el tiempo la probabilidad de que en verano podamos tener acceso a un billete de avión para ir a nuestro destino preferido.
También es útil para reforzar la investigación sociológica de un segmento de la población, ya que los modelos bayesianos pueden predecir el salario de una persona en función de su ocupación y lugar de residencia, o determinar si la edad y ocupación de un individuo permiten conocer su nivel de ingresos.
Uno de los problemas que tiene esta disciplina es que no hay muchos especialistas que puedan modelar bien los datos, lo que limita su aplicación para conocer en profundidad procesos sociales, particularmente en la administración pública.
La nueva herramienta sale al encuentro de esta limitación, ya que está pensada para que personas con poca o nula experiencia puedan generar automáticamente modelos que analicen datos que están sin procesar.
Según informa el MIT en un comunicado, la herramienta sustituye la labor de los especialistas, ya que absorbe conjuntos de datos y genera los modelos estadísticos sofisticados que suelen utilizar los expertos para analizar, interpretar y predecir patrones subyacentes en los datos.
La herramienta está alojada en Jupiter, un espacio web de código abierto que permite a los usuarios ejecutar programas de forma interactiva en sus navegadores. Los usuarios solo necesitan escribir unas pocas líneas de código para descubrir información sobre, por ejemplo, las tendencias financieras, los viajes aéreos, los patrones de votación, la propagación de enfermedades y otras tendencias.
En un artículo presentado en el Simposio ACM SIGPLAN sobre Principios de los lenguajes de programación, los investigadores demuestran que su herramienta puede extraer patrones y realizar predicciones a partir de conjuntos de datos del mundo real, e incluso superar modelos construidos manualmente en ciertas tareas de análisis de datos.
Probabilidad bayesiana
Uno de los principales atributos de esta herramienta es que utiliza la probabilidad bayesiana para la realización de sus estimaciones. A diferencia de otros sistemas, este método estadístico actualiza continuamente la probabilidad de una variable a medida que se dispone de más información sobre esa variable.
Sirve por ejemplo para ir actualizando la previsión inicial de que un candidato gane las elecciones. A medida que surge más información, por ejemplo sobre el desarrollo de la jornada electoral, la probabilidad bayesiana va afinando la previsión inicial sobre la posibilidad de que ese candidato sea finalmente el elegido.
El mismo patrón metodológico puede servir también para predecir la evolución del tráfico de las aerolíneas, y precisar con el tiempo la probabilidad de que en verano podamos tener acceso a un billete de avión para ir a nuestro destino preferido.
También es útil para reforzar la investigación sociológica de un segmento de la población, ya que los modelos bayesianos pueden predecir el salario de una persona en función de su ocupación y lugar de residencia, o determinar si la edad y ocupación de un individuo permiten conocer su nivel de ingresos.
Automatización de procesos
Lo que aporta la nueva herramienta a la probabilidad bayesiana es que automatiza una parte fundamental de su proceso metodológico, ya que el modelado bayesiano suele ser bastante lento y tedioso.
La nueva herramienta sustituye a un profesional estadístico junior o a un científico de datos al responder a preguntas sobre posibles variables de forma automática, a partir de la evolución de los pronósticos iniciales.
Es esta facultad la que permite a la herramienta democratizar el cuarto paradigma de la ciencia, ya que alcanza un nivel de complejidad en el desarrollo de los cálculos sin tener conocimientos previos sobre modelos estadísticos o probabilísticos. La herramienta confirma que los programas probabilísticos se pueden sintetizar a partir de datos, en lugar de ser escritos por personas.
Gracias a esta herramienta, los usuarios escriben una línea de código que detalla la ubicación de los datos en bruto. La herramienta carga esos datos y crea múltiples programas probabilísticos, cada uno de los cuales representa un modelo bayesiano de los datos. Los usuarios pueden elegir sucesivamente qué modelos se adaptan mejor a su aplicación.
Lo que aporta la nueva herramienta a la probabilidad bayesiana es que automatiza una parte fundamental de su proceso metodológico, ya que el modelado bayesiano suele ser bastante lento y tedioso.
La nueva herramienta sustituye a un profesional estadístico junior o a un científico de datos al responder a preguntas sobre posibles variables de forma automática, a partir de la evolución de los pronósticos iniciales.
Es esta facultad la que permite a la herramienta democratizar el cuarto paradigma de la ciencia, ya que alcanza un nivel de complejidad en el desarrollo de los cálculos sin tener conocimientos previos sobre modelos estadísticos o probabilísticos. La herramienta confirma que los programas probabilísticos se pueden sintetizar a partir de datos, en lugar de ser escritos por personas.
Gracias a esta herramienta, los usuarios escriben una línea de código que detalla la ubicación de los datos en bruto. La herramienta carga esos datos y crea múltiples programas probabilísticos, cada uno de los cuales representa un modelo bayesiano de los datos. Los usuarios pueden elegir sucesivamente qué modelos se adaptan mejor a su aplicación.
Referencia
A Domain Theory for Statistical Probabilistic Programming. Matthijs Vákár, Ohad Kammar, Sam Staton. Distinguished Paper, POPL 2019 Research Papers. DOI:https://doi.org/10.1145/3290349
A Domain Theory for Statistical Probabilistic Programming. Matthijs Vákár, Ohad Kammar, Sam Staton. Distinguished Paper, POPL 2019 Research Papers. DOI:https://doi.org/10.1145/3290349