Algoritmos Correlacionales

En términos técnicos, un algoritmo correlacional es una herramienta computacional diseñada para identificar y cuantificar la relación entre dos o más variables. En otras palabras es una forma de operación sistemática que busca patrones o tendencias que sugieren que un cambio en una variable está asociado con un cambio en otra. De ahí "correlacional". Esta metodología lleva a entender la relación entre factores variables; a esa formulación se la entiende como investigación correlacional. La investigación correlacional es un tipo de método de investigación no experimental en el cual un investigador mide dos variables. Entiende y evalúa la relación estadística entre ellas sin influencia de ninguna variable extraña.

Los algoritmos correlacionales son importantes porque sin darnos cuenta intervienen en muchos de los avances que hoy usamos, entre los que destaca la inteligencia artificial. Las investigaciones correlacionales contribuyen, por ejemplo, al hallazgo de nuevos conocimientos. Ayudan a encontrar relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos, lo que puede llevar a descubrimientos científicos, mejoras en procesos comerciales o una mejor comprensión de fenómenos complejos.

También tiene que ver con la predicción de fenómenos. Al entender cómo las variables están relacionadas, podemos hacer predicciones sobre el futuro. Por ejemplo, podemos predecir el precio de una acción en función de otros indicadores económicos. También los algoritmos correlacionales ayudan a los sistemas de clasificación, pues se utilizan para clasificar datos en grupos basados en sus similitudes. Esto es útil en muchas aplicaciones, desde la segmentación de clientes hasta la detección de fraudes.

¿Cómo funcionan estos algoritmos? Pues básicamente calculan un coeficiente de correlación, que es un número entre -1 y 1, lo que indica la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Correlación positiva: cuando una variable aumenta, la otra también tiende a aumentar (Coeficiente cercano a 1). Correlación negativa: cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir (Coeficiente cercano a -1). Sin correlación: no existe una relación lineal entre las variables (Coeficiente cercano a 0). Una característica distintiva de la investigación correlacional es que ninguna de las variables involucradas es manipulada.

Veamos algunos ejemplos de algoritmos correlacionales

• Coeficiente de correlación de Pearson: es el más utilizado y mide la relación lineal entre dos variables continuas.
• Coeficiente de Spearman: similar al de Pearson, pero se utiliza cuando los datos no siguen una distribución normal o cuando hay valores atípicos.
• Coeficiente de Kendall: otro método para medir la asociación entre variables ordinales.

Para poner un ejemplo más común, tomemos el sonido del motor de una motocicleta. Imaginemos que estamos esperando a un amigo y sabemos que él viene en motocicleta; a lo lejos comenzamos a percibir el sonido del motor en la distancia, y conforme el sonido del motor se haga más fuerte seremos capaz de reconocer que el amigo está llegando. Es la correlación entre intensidad del sonido y la distancia entre ambos elementos.

Algunas aplicaciones comunes de este método son los análisis de datos financieros, que identifican relaciones entre variables económicas y predicen tendencias del mercado. En la investigación médica se usa para encontrar correlaciones entre factores de riesgo y enfermedades. En el mercadeo es útil para comprender las preferencias de los consumidores y personalizar las campañas publicitarias.

Finalmente el campo más especial para los algoritmos correlacionales es la ciencia de datos, misma que sirve de soporte a los programas de inteligencia artificial, pues se aplica donde se requiera encontrar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. De hecho, la IA podría haberse denominado simplemente producción de contenidos basados en algoritmos correlacionales. 

Vemos entonces que son herramientas de investigación y aplicación muy útiles, que nos permiten entender mejor el mundo que nos rodea. Al identificar las relaciones entre diferentes variables, podemos tomar decisiones más informadas y resolver problemas complejos.