Capítulo 19 Mapas de calor
Los mapas de calor son adecuados para visualizar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos, utilizando gradientes de color para representar la intensidad de los valores de los datos, proporcionan una forma rápida e intuitiva de identificar puntos calientes, conglomerados y valores atípicos.
Se podría argüir que las primeras formas de mapas de calor se produjeron en el ámbito de las imágenes térmicas. Las cámaras de infrarrojos detectan el calor y lo representan visualmente, mostrando las zonas más calientes en colores más cálidos (como el rojo) y las más frías en colores más fríos (como el azul). Aunque no se trata de una visualización de datos en el sentido tradicional, estas imágenes representaban visualmente los datos térmicos.
La escala de colores Heat está asociada a este tipo de origen, pero pueden ser utilizadas otras escalas:
Por tratarse de datos en un ciclo de tiempo, horas del día, según el día de la semana, se pueden representar los datos del ejemplo en coordenadas polares:
Hay otra gran variedad de situaciones en las que se presentan mapas de calor. Un uso frecuente es el de presentar la correlación entre vectores. Como la correlación es un valor continuo entre menos uno y más uno, representando el cero una correlación nula, el menos uno una correlación perfecta negativa y el más uno una correlación perfecta positiva, se utiliza una escala de color divergente. En los casos en que no hay gran cantidad de vectores, es posible hacer uso de variaciones en el mapa de color en el sentido de utilizar figuras geométricas dentro de la celda de intersección entre celdas y columnas o escribir el valor de la correlación, o una mezcla de ambas.
El objetivo no es la estética, sino la efectividad, de tal modo que las decisiones de diseño estético son válidas en tanto no afecten ésta.
Para el siguiente ejemplo se toman las preguntas acerca del nivel de importancia que le dan los individuos a seis constructos sociales, contenidas en el módulo de Capital Social de la Encuesta de Cultura Política del 2021 realizada por el DANE. Se halla la correlación poliserial y se representa:
El mapa de calor es muy adecuado cuando hay una gran cantidad de vectores. Como ejemplo, la siguiente imagen presenta un mapa de calor de la medida de similitud entre \(50\) pares de documentos escritos, calculado por medio de una técnica denominada similitud coseno:
Al presentar correlaciones interesan el conjunto de vectores que son similares. Se agrupan por alguno de los métodos de agrupamiento disponibles. En la imagen se observa los agrupamientos en forma de cuadrados en la diagonal con una mayor intensidad de tono. No obsta para que haya algunos fuera de la diagonal. Los diagramas de árbol en las márgenes superior e izquierda representan el resultado de la agrupación según el método de cluster jerárquico11. Los números en los márgenes derecho e inferior indican la identificación del documento.
Uno de los cuidados que hay que tener con los mapas de calor es que cada tono tiene varias luminosidades y hay un código que traduce la combinación tono-luminosidad en un valor, pero la percepción humana juzga en relación a la combinación tono-luminosidad que hay alrededor, no en términos absolutos, así que dicha conversión no sabrá hacerla si el esquema de colores varía sustancialmente en celdas adyacentes.
La siguiente visualización de un mapa de calor que no se corresponde con ningún dato real, pero similar al presentado previamente, sirve para ilustrar el punto. El jueves a las 7 am y a las 11 am se tiene el mismo valor. Pero es poco factible que la mayoría de los usuario identifique dicha igualdad por la diferencia de contraste con el fondo.
Para demostrarlo, se aíslan las celdas de su contorno:
Ver Capítulo de Árboles↩︎