Bach compuso una obra (elcanon del cangrejo, 1747) que se puede interpretar en ambos sentidos. Suele ser vista como la sonificación del modelo conocido como cinta de Möbius, una superficie de una sola cara, que no es formulada explicitamente hasta 1858.
Para aquellos que estén interesados en introducirse en el mundo de lasonificación, la mejor forma es usar en un primer momento herramientas sencillas. Una nueva herramienta, que está en fase de desarrollo, y de la cual existe una pequeña demo en formato de vídeo, es audiolyzR: http://youtu.be/gVn74OceIfw
La distribución deR (versión 2.15.2) ya está disponible para su descarga desde el repositorio principal de CRAN(USA). Las versiones para Windows, MacOS y Linux estará disponibles desde la red de espejo CRAN en los próximos días.
Los cambios pueden consultarse en el archivo de noticias, pero entre ellas podemos destacar:
*.- Nuevo método de análisis estadístico: Multistratum MANOVA.
*.- Método splines de interpolación monotónica.
*.- En las funciones del paquete paralelo se hará uso de un cluster de forma predeterminada.
*.- Mejoras en el rendimiento y uso de memoria reducida para algunas funciones habituales como matriz, rep, tabular e hist.
*.- Aumento de la memoria disponible para datos en sistemas de 64 bits (se incrementa a 32 Gb).
En el SPSS (en este caso usamos la versión 21) encontramos en el bloque genérico de datos la función de ayuda en la definición de las propiedades de las variables (escala de medida) desde un punto de vista empírico. Alejándose de las reglas clásicas de medición (modelo clásico de Stevens) al utilizar como elemento esencial el número de casos distintos dentro de la propiedad medida y la existencia de los decimales.
Por ejemplo, si propiedad en la base de datos presenta sólo dos números distintos la sugerencia será nominal, como podemos ver en el caso siguiente:
En el caso de 3 números distintos sugiere una escala ordinal, mientras que si nos encontramos con un "alto" caso de valores numéricos distintos o con valores
con decimales la sugerencia pasaría a ser escala métrica:
Por supuesto, el programa recuerda que no intenta sustituir a las valoraciones teóricas que pueda utilizar el investigador.
Es un procedimiento que en ciertas ocasiones puede ser útil en el campo de la Metodología.
Entre las últimas publicaciones llegadas a nuestras bases de datos recomendamos la lectura del artículo:
Riccardo Di Clemente & Luciano Pietronero(2012).
Statistical Agent Based Modelization of the Phenomenon of Drug Abuse,SCIENTIFIC REPORTS | 2 : 532 | DOI: 10.1038/srep0053.
Describe un modelo estadístico interesante sobre el abuso de drogas.
La introspección , informes verbales con respecto a las funciones del procesamiento humano (Torres, 1985), se descartó en la mayoría de las corrientes de la Psicología científica en el siglo XX . No obstante, puede a veces sorprendernos que en ciertos campos siga siendo algo muy útil.
Como ejemplo podemos observar el siguiente caso tomado del campo de las Neurociencias, donde la empatía del profesional hacia el paciente juega un papel esencial:
Shariff
AF &
Rhemtulla
M
(2012)Divergent Effects of Beliefs in Heaven and Hell on National Crime Rates.PLoS: ONE 7(6)e39048.doi:10.1371/journal.pone.0039048.
Para aquellos que estén interesados en introducirse en el mundo de lasonificación, la mejor forma es usar en un primer momento herramientas sencillas.
Índices de corrupción en una serie de países y años en formato "sonificado".
Un programa que podemos encontrar en la red, y de forma gratuita, es el programa SONIC desarrollado por Nalini Nadkarni en el año 2003. Nos permite a partir de los datos almacenados en extensión csv, obtener resultados sonoros en formato wav de acuerdo a ciertas restricciones.
En Metodología de las Ciencias del Comportamiento es de todos bien conocido el término visualización, por el cual referenciamos la representación de datos por medio de gráficos/imágenes. Pues bien, una de las alternativas actuales es la que se conoce bajo el nombre de sonificación.
La sonificación se entiende como la representación de datos por medio de sonidos (ej.: detector Geiger), usando nuestras capacidades del sistema auditivo para interpretar los datos.Precisando más, es el conjunto de algoritmos para convertir cualquier tipo de información en señales audibles (sonidos) que no incluyan la voz.
Los recientes proyectos de investigación en este tema, como es el caso de ISonProject, buscan la representación auditiva de grandes cantidades de información.
Cuando los cambios y patrones de datos multidimensionales son de gran complejidad, en la actualidad, se prefiere crear señales de audio para mostrar nuevos aspectos de esos datos que son muy problemáticos de discriminar con la visión (Ferguson et al., 2011).
Referencias.
Ferguson,S. Martens,W.L. and Cabrera,D.(2011).Statistical Sonification for Exploratory Data Analysis. Hermann, T., Hunt, A., Neuhoff, J. G., (editors). The Sonification Handbook. Logos Publishing House, Berlin, Germany.
Christensen et
al.(2008) defienden que nos encontramos en un momento donde los sistemas
educativos están modificando su estrategia general de funcionamiento,
propiciado por las TIC (Tecnologías de Información y Comunicación). A este
nuevo tipo de aprendizaje se denomina disruptivo,
caracterizándose por el acceso al conocimiento de manera individualizada basándose
en el uso de plataformas e-learning (ej.: internet).
En este nuevo
paradigma, cada alumno encuentra lo que necesita según sus capacidades y
aprende a su ritmo (fomenta la individualización), no pretendiendo hacerlo
igual que el resto de sus compañeros (sistema educativo actual), sino
potenciando las diferencias entre ellos. Todo ello provoca cambios en los roles
de los docentes y de los propios alumnos, desapareciendo conceptos clásicos
como el fracaso escolar.
Siguiendo esta forma de
trabajo distintas universidades americanas han lanzado distintos cursos
on-line, entre las últimas ofertas, encontramos Coursera (Princeton University, Stanford University, University of
California, Berkeley, University of Michigan-Ann Arbor, and University of
Pennsylvania).
Referencias.
*Christensen,C.M.,
Johnson,C.W. & Horn,M.B.(2008). Disrupting Class: How Disruptive Innovation
Will Change the Way the World Learns. New York:McGraw-Hill.
