Chernoff llega a Twitter
Una herramienta a nuestro alcance para facilitar la interpretación de los datos son los gráficos. Éstos permiten comprender rápidamente, más allá de las cifras, las características de la variable en estudio, por ejemplo, su evolución en el tiempo, su comportamiento en distintos individuos, etc. A veces nos encontramos con gráficos complicados de interpretar, otros erróneos -en especial los gráficos de tarta- y algunos, aburridos. Es por ello que se sigue trabajando en conseguir una representación atractiva de los datos. Un ejemplo son las caras de Chernoff. En 1973 Herman Chernoff, usó características faciales para presentar un conjunto de variables
distintas provenientes de un muestreo estadístico, representando datos con puntos en k-dimensiones. Es decir, se asocia a cada variable un rasgo de una cara.
Como ejemplo, vamos a ver la representación de distintas variables obtenidas de los perfiles en twitter del equipo de Progresa Abogados y Economistas.
A la sonrisa se le asocia el ratio replies / tweet. Una expresión agradable representará un valor alto y una boca enfadada un mal ratio. @AngelicadMiguel obtiene un mejor ratio frente al resto de componentes del equipo. Una cara más grande indicará un mayor número de followers y following. @povarski concentra un mayor número de seguidores y usuarios a los que sigue. Por último, destacar el pelo de @calejero. Según va creciendo, indica mayor número de tweets publicados.
En definitiva, nos encontramos ante una nueva forma de representación de datos, pero que intenta aportar mayor dinamismo y atractivo. Además, el cliente al que se le presenta este gráfico es más receptivo al poder diferenciar él mismo una nariz más o menos grande entre las caras, por ejemplo. Además, al no conocer qué variable representa qué facción sin nuestra explicación, el cliente está más receptivo a nuestras explicaciones y conclusiones.