Jason tem 20 anos e é surdo. Ele coloca um colete especial que é conectado para que, quando ele recebe dados, envia pulsos para as costas.
O colete está conectado a um tablet. Quando eu digo a palavra "livro" em um microfone que alimenta no tablet, o tablet transforma a palavra em um sinal que é enviado ao colete. Jason agora sente um padrão em suas costas através de seu senso de toque. Inicialmente, ele não pode dizer o que é a palavra. Eu continuo dizendo palavras e ele continua sentindo os padrões. Eventualmente, ele poderá me contar as palavras que ele está ouvindo. Seu cérebro aprende a tomar o padrão e traduzi-lo em palavras.
O interessante é que isso acontece inconscientemente. Ele não precisa conscientemente trabalhar na aprendizagem dos padrões.
Isso descreve um projeto real de David Eagleman, um neurocientista do Baylor College of Medicine.
Substituição sensorial – Eagleman chama de substituição sensorial. A informação entra em seu corpo e cérebro de seus olhos, ouvidos, toque, e assim por diante. Mas você sabia que o cérebro é realmente bastante flexível e plástico a este respeito? Quando os dados do ambiente entram, de qualquer um dos sentidos, o cérebro descobre a melhor maneira de analisá-lo e interpretá-lo. Às vezes, você está conscientemente consciente dos dados e do seu significado, mas a maioria do tempo seu cérebro está analisando dados e usando esses dados para tomar decisões, e você nem percebe isso.
Adição sensorial – Eagleman leva a idéia de substituição sensorial um passo adiante, para a adição sensorial. Ele tem pessoas (sem deficiências auditivas) colocadas no colete. Ele toma dados do mercado de ações e usa o mesmo programa no tablet para transformar os dados do mercado de ações em padrões e envia esses padrões para o colete. As pessoas vestindo o colete não sabem de que são os padrões. Eles nem sabem que tem algo a ver com o mercado de ações. Ele então os entrega outro tablet, onde uma tela aparece periodicamente com um grande botão vermelho e um grande botão verde.
Eagleman diz-lhes para pressionar um botão quando aparecerem as cores. No começo, eles não sabem por que eles devem pressionar um botão contra o outro. Eles são informados de pressionar um botão de qualquer maneira, e quando eles fazem, eles recebem comentários sobre se eles estão errados ou certos, mesmo que eles não tenham idéia do que eles estão errados ou certos. Os botões são realmente decisões de compra e venda (o vermelho é comprar, o verde é vendido) que estão relacionados aos dados que estão recebendo, mas eles não sabem disso.
Eventualmente, no entanto, seu botão pressiona ir de forma aleatória para estar correto o tempo todo, mesmo que ainda não conheçam conscientemente sobre os padrões. Eagleman está essencialmente enviando grandes dados para os corpos das pessoas, e seus cérebros interpretam os dados e tomam decisões dele – tudo inconscientemente.
Envolvendo a falta de conhecimento para grandes dados – Dados importantes referem-se a grandes conjuntos de dados que são penteados para análises preditivas. A idéia é que, se você puder coletar enormes quantidades de dados, até mesmo dados diferentes, e analisá-lo por padrões, você pode aprender informações importantes e tomar decisões com base nessas informações. Conjuntos de dados de pesquisas na Internet, mensagens de Twitter, meteorologia e muito mais estão sendo coletados e analisados. Mas como você transmite a informação de uma maneira que faz sentido? Como você consegue que a mente humana veja os padrões no que, ao princípio, parece dados sem sentido? O processo de pensamento consciente não é muito bom nessa tarefa. A mente consciente pode lidar com apenas um pequeno subconjunto de dados de uma só vez, mas o inconsciente é ótimo em receber grandes quantidades de dados e encontrar padrões. Se você quiser ver os padrões em grandes dados, você deve envolver o inconsciente.
Uma Sala Sensorial – Outros cientistas também estão trabalhando na idéia. Jonathan Freeman, professor de psicologia da Goldsmiths, Universidade de Londres, e Paul Verschure, professor da Universitat Pompeu Fabra em Barcelona, criaram a Máquina de Indução eXperiência (XIM). O XIM é uma sala com alto-falantes, projetores, telas de projeção, telhas sensíveis à pressão, câmeras infravermelhas e microfone. Uma pessoa fica na sala e visualizações de dados grandes aparecem na tela. Freeman e Verschure monitoram a resposta da pessoa na sala através de um fone de ouvido. Eles podem dizer quando a pessoa está ficando sobrecarregada ou cansada, e então eles podem tornar as imagens mais simples.
Vá direto – Quando você trabalha com grandes dados, considere a idéia de ignorar análise visual complexa e como representar os dados de forma analítica. Provavelmente é melhor alimentar os dados diretamente para detectar órgãos e deixar o cérebro fazer a análise.
Para mais informações – Confira a conversa TED de David Eagleman sobre o assunto.
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