Визуализация данных и виртуальная реальность

Анализ данных и виртуальная реальность

В наши дни немногие технологии передачи данных подвергаются большему обману, чем визуализация данных с поддержкой виртуальной реальности. Я никогда не видел ни одного примера, который добавляет ценность и, следовательно, имеет смысл. Те, кто продвигает это, не основывают свои требования на фактических доказательствах, что это работает. Вместо этого они имеют тенденцию распространять много дезинформации о зрительном восприятии и познании. Те, кто действительно потратил время на изучение зрительного восприятия и познания, могли бы легко разобрать каждое из этих утверждений. У VR есть крутой фактор, и поставщики извлекают выгоду из этого факта.

VR, безусловно, имеет свои приложения. Визуализация данных просто не является одной из них, и вряд ли это изменится. Если это произойдет в какой-то момент в будущем, я с радостью приму это. Навигация в физической реальности виртуальным, сгенерированным компьютером способом действительно может быть полезна. Недавно я побывал в прекрасном средневековом городе Чешский Крумлов в Чешской Республике недалеко от австрийской границы. Я мог бы полагаться исключительно на фотографии и описания в путеводителе, но прогулка по этому старому городу, непосредственное переживание его своими собственными чувствами усилила этот опыт. Если бы я не был в состоянии посетить это лично, тур VR по Чески Крумлову, возможно, обеспечил бы более богатый опыт чем фотографии и одни только слова. Однако при визуализации данных отображаются абстрактные данные, а не физическая реальность, например город. До сих пор мы не обнаружили преимуществ, как в восприятии, так и в познании, для полета внутри VR-версии абстрактных данных, которые мы отображаем в визуализациях данных. Мы можем более эффективно просматривать и анализировать данные, используя двумерные или, в редких случаях, трехмерные дисплеи, проецируемые на плоскую плоскость (например, экран), без надевания виртуальной гарнитуры.

Мне было предложено написать этот пост в недавней статье Амира Бозоргзаеда под названием «Визуализация данных в смешанной реальности может раскрыть потенциал больших данных». Этот сотрудник является соучредителем и генеральным директором Virtuleap и организатором Global WebXR Hackathon, который ставит его интерес в перспективе. В статье приводятся ссылки на руководителей программных продуктов, которые продают продукты VR, и их заявления вводят в заблуждение. Они используют в своих интересах доверчивость людей, которые уже подвержены привлекательности технологической гиперболы, которая носит такие имена, как VR, большие данные, AI и аналитика самообслуживания. Они продают свои инструменты визуализации данных с поддержкой виртуальной реальности как техногенные, способные превратить любого в квалифицированного аналитика данных без унции обучения, за исключением использования их инструментов виртуальной реальности.

Давайте рассмотрим несколько утверждений, сделанных в статье, начиная со следующего:

Проблемы аналитики в виртуальной реальности

Эта технология позволяет не только предприятиям и организациям, но и всем остальным, использовать свой пространственный интеллект для определения шаблонов и установления связей, которые преодолевают запутанный беспорядок в больших данных таким образом, который был недоступен даже для традиционной 2D-аналитики.

«Любой» может использовать свой «пространственный интеллект, чтобы определять закономерности и устанавливать связи». Вау, это действительно волшебно и совершенно абсурдно. Хотя верно то, что пространственное восприятие встроено в наш мозг, это неправда, что мы можем использовать эту способность для осмысления абстрактных данных, не развивая множество навыков осмысления данных.

Заявления о самообслуживании визуализации данных VR могут стать еще более странными. Рассмотрим следующий отрывок из статьи, в которой описывается «предстоящая сейсмическая модернизация» WebVR:

Фактически, их платформа была разработана не только для высококвалифицированных специалистов по обработке данных, но и для тех, кто заинтересован в игре. В не столь отдаленном будущем я представляю себе среднестатистического Джо или Джейн, регулярно использующих свой пространственный интеллект для нарезки и нарезки больших данных любого вида, потому что у каждого есть базовые навыки, необходимые для игры в Шерлока Холмса в смешанной реальности. Все, что им нужно для начала, – это доступ к большим наборам данных, который, как я предвижу, еще более распространен в ближайшее время.

Удивительно! Полагаю, это правда, что каждый может «сыграть» Шерлока Холмса, но играть в него совсем не так, как учиться умению.

Вот пример визуализации данных VR, которая была включена в статью:

Прежде всего, вам не нужно VR для просмотра данных таким образом. В данный момент вы просматриваете этот пример на экране или распечатанной странице. Однако вам необходимо аппаратное и программное обеспечение для виртуальной реальности, чтобы фактически оказаться в центре трехмерного рассеянного графика и летать по нему, но это не сделает данные более доступными, ощутимыми или понятными. Просмотр данных, представленных перед нами, облегчает поиск и понимание значимых шаблонов, которые существуют внутри.

Пространственное восприятие, которое встроено в человеческий мозг, действительно можно использовать, используя визуализацию данных, для понимания данных. Однако это неправда, что он может делать это независимо от множества других с трудом завоеванных навыков. Вот еще один похожий отрывок из статьи:

Распознавание образов – неотъемлемый талант, которым мы все обладаем; эволюционный край, который отличает нас от животного мира. Таким образом, иммерсивная визуализация данных не столько открывает большие данные, сколько, скорее, позволяет нам взаимодействовать с большими данными естественным для нас способом.

Это вводит в заблуждение. У других животных также есть чрезвычайно хорошие способности распознавания образов, встроенные в их мозг, во многих случаях намного лучше, чем у нас. Что отличает людей в распознавании образов, так это наша способность рассуждать о шаблонах абстрактными способами, иногда называемыми шаблонностью. Это одновременно и благословение, и проклятие, потому что мы можем и часто видим шаблоны, которые совершенно бессмысленны. Мы – плодотворные генераторы значений, но отделение действительного от иллюзорного значения требует богатого набора навыков осмысления данных. Никакой инструмент, в том числе и, возможно, особенно VR, не заменит потребность в этих навыках.

Вот еще одна визуализация, представленная в статье:

Заголовок описывает это как «изменчивый рынок блокчейнов». В чем заключается претензия?

В частности, цепочка биткойнов расширяет границы традиционной технологии визуализации данных, поскольку ее поддержка транзакций с участием нескольких плательщиков и нескольких получателей, а также большой объем транзакций создаст непонятное перемешивание точек перекрытия в любом двумерном средстве просмотра.

Давайте подумаем об этом на мгновение. Если мы видим лес снаружи, он выглядит как «беспорядок» деревьев. Из-за окклюзии мы не можем видеть каждое из деревьев. Если мы идем в этот лес, мы можем осмотреть отдельные деревья, но мы теряем из виду лес. Это фундаментальная проблема, с которой мы часто сталкиваемся, когда пытаемся визуализировать большой и сложный набор данных. Обычно мы пытаемся решить эту проблему, находя способы визуализации подмножеств данных, одновременно просматривая, как эти подмножества вписываются в более широкий контекст целого. Традиционный подход к этой проблеме с визуализацией данных предусматривает использование одновременных дисплеев «фокус + контекст», чтобы не потеряться в лесу и сосредоточиться на деревьях. Ничто в VR не помогает нам решить эту проблему. На самом деле, по сравнению с экранным дисплеем, виртуальная реальность просто позволяет потеряться в лесу.

Вот окончательное выражение ерунды, с которым я столкнулся в конце статьи Бозоргзаэда:

Мы достигли момента времени, когда большая часть обширного цифрового ландшафта данных теперь может быть преобразована в визуальные выражения, которые в сочетании с искусственным интеллектом могут быть легко расшифрованы и понятны любому, кто интересуется добычей больших данных. И все это потому, что базовая технология стала достаточно продвинутой, чтобы в конечном итоге соответствовать тому, как мы визуально обрабатываем мир.

Обратите внимание на обилие модных словечек в этом заключительном кусочке маркетинга. Когда вы комбинируете визуализацию данных с виртуальной реальностью, искусственным интеллектом и большими данными, вы получаете магический трюк, столь же впечатляющий, как и все, что Дэвид Копперфильд мог осуществить на сцене в Лас-Вегасе, но такой же иллюзорный.

Я продолжу говорить то, что сказал прежде, чем слишком много, чтобы сосчитать: осмысление данных требует навыков, которые необходимо усвоить. Ни один инструмент не заменит потребность в этих навыках. Пришло время принять непопулярную истину о том, что создание смысла данных требует большой подготовки и усилий. Здесь нет волшебных пуль, в том числе и VR.