Propiedades de los Datos — Dimensión Estructural, Dinámica, Relacional, Causal y Cuántica
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A. Propiedades Estructurales
(El ADN del dato — su esencia antes de interactuar)
1. Consistencia
Definición: Ausencia de contradicciones internas.
Naturaleza: Ontológica.
Función: Mantener integridad lógica.
Consecuencia: Reduce ruido y errores críticos.
Interacciones: Coherencia, Congruencia, Estabilidad.
Métodos de Evaluación:
- Validación de reglas y restricciones
- Comparación cruzada de campos dependientes
- Chequeos de coherencia semántica
Modelos Aplicables:
- Normalización relacional (1NF–5NF)
- Solvers SAT
- Grafos de consistencia
2. Calidad
Definición: Precisión, pureza y exactitud del dato.
Naturaleza: Estructural.
Función: Aumentar la confiabilidad del análisis.
Consecuencia: Mejores predicciones e inferencias.
Interacciones: Confiabilidad, Densidad Informacional.
Métodos:
- Perfilamiento de datos
- Análisis de tasas de error
- Evaluación de completitud
Modelos:
- ISO 8000
- Modelos bayesianos de verdad
- RMSE / MAE
3. Equivalencia
Definición: Diferentes representaciones de una misma realidad.
Naturaleza: Semántica.
Función: Permitir integración sin pérdida.
Consecuencia: Fusión eficiente de datasets.
Interacciones: Alineación Semántica, Integrabilidad.
Métodos:
- Emparejamiento semántico
- Resolución de entidades
- Detección de duplicados conceptuales
Modelos:
- Ontologías (OWL)
- Knowledge Graphs
- Lógica descriptiva
4. Elasticidad Semántica
Definición: Capacidad de expandirse o comprimirse sin perder esencia.
Naturaleza: Estructural.
Función: Adaptarse a granularidades variables.
Consecuencia: Versatilidad analítica.
Interacciones: Plasticidad, Fluidez.
Métodos:
- Pruebas de agregación/desagregación
- Evaluación de pérdida semántica
- Análisis de sensibilidad de granularidad
Modelos:
- OLAP multidimensional
- Jerarquías semánticas
- Árboles de expansión semántica
5. Integrabilidad
Definición: Capacidad de integrarse con otros sistemas sin conflicto.
Naturaleza: Sistémica.
Función: Garantizar interoperabilidad.
Consecuencia: Menor fricción operativa.
Interacciones: Equivalencia, Conectividad.
Métodos:
- Pruebas de esquemas cross-system
- Validación ETL
- Detección de conflictos semánticos
Modelos:
- APIs semánticas
- Pipelines ETL/ELT
- Ontologías de integración
6. Escasez Informacional
Definición: Valor derivado de la rareza o dificultad de adquisición.
Naturaleza: Económica.
Función: Priorizar información clave.
Consecuencia: Mayor peso e impacto.
Interacciones: Peso, Impacto.
Métodos:
- Análisis de frecuencia
- Medición de unicidad
- Puntaje de rareza
Modelos:
- TF–IDF
- Ley de Zipf
- Entropía inversa
7. Abstracción
Definición: Nivel de generalidad del dato.
Naturaleza: Epistemológica.
Función: Permitir generalización.
Consecuencia: Menos detalle, mayor universalidad.
Interacciones: Compatibilidad Contextual, Potencial Tendencial.
Métodos:
- Pruebas de generalización
- Mapeo conceptual
- Evaluación de pérdida contextual
Modelos:
- Taxonomías
- Concept Lattices
- Clasificación jerárquica
8. Persistencia
Definición: Tiempo durante el cual un dato permanece válido o útil.
Naturaleza: Temporal.
Función: Definir ventanas de uso.
Consecuencia: Afecta predicciones.
Interacciones: Confiabilidad, Estabilidad.
Métodos:
- Pruebas de obsolescencia
- TTL (time-to-live)
- Análisis de retención semántica
Modelos:
- Modelos de decaimiento
- Estacionariedad en series
- Análisis de supervivencia
9. Coherencia
Definición: Armonía global entre significados.
Naturaleza: Supraestructural.
Función: Mantener lógica global.
Consecuencia: Permite inferencia profunda.
Interacciones: Consistencia, Congruencia, Resonancia.
Métodos:
- Puntaje de coherencia NLP
- Validación narrativa del dataset
- Pruebas de alineación sistémica
Modelos:
- Modelos de coherencia temática
- Modelos lógicos globales
- Métricas de coherencia en grafos
10. Congruencia
Definición: Armonía entre el dato y su contexto completo.
Naturaleza: Estructural/relacional.
Función: Garantizar encaje adecuado.
Consecuencia: Evitar anomalías semánticas.
Interacciones: Coherencia, Alineación.
Métodos:
- Validación contextual
- Pruebas de compatibilidad semántica
- Consistencia entre niveles
Modelos:
- Modelos jerárquicos
- Ontologías contextualizadas
- Embeddings de grafos
B. Propiedades Dinámicas
(Cómo se comporta el dato cuando fluye y cambia)
11. Frecuencia
Definición: Ritmo de actualización o aparición.
Naturaleza: Temporal/dinámica.
Función: Revelar ritmo del sistema.
Consecuencia: Habilitar monitoreo.
Interacciones: Oportunidad, Potencial Tendencial.
Métodos:
- Conteo de frecuencia en series
- Tasa de cambio
- Registro de eventos
Modelos:
- Transformada de Fourier
- ARIMA
- Procesos Gaussianos
12. Oportunidad (Timeliness)
Definición: Valor derivado de llegar en el momento correcto.
Naturaleza: Temporal estratégica.
Función: Maximizar impacto.
Consecuencia: Mayor valor decisional.
Interacciones: Frecuencia, Impacto.
Métodos:
- Latencia de disponibilidad
- Alineación de timestamps
- Tiempo-hasta-insight
Modelos:
- Analítica en tiempo real
- Sistemas de stream
- Disparadores predictivos
13. Fluidez
Definición: Facilidad de moverse entre formatos o sistemas.
Naturaleza: Operacional.
Función: Facilitar interoperabilidad.
Consecuencia: Menor fricción y costo.
Interacciones: Elasticidad, Integrabilidad.
Métodos:
- Pruebas de conversión multi-formato
- Chequeo de compatibilidad sintáctica
- Análisis de confiabilidad en transformaciones
Modelos:
- Pipelines ETL flexibles
- APIs de intercambio
- Arquitecturas Data Lake
14. Plasticidad
Definición: Capacidad de adaptarse estructuralmente sin perder esencia.
Naturaleza: Evolutiva.
Función: Ajustarse a nuevos esquemas o restricciones.
Consecuencia: Resiliencia bajo cambio.
Interacciones: Elasticidad.
Métodos:
- Tolerancia a mutaciones de esquema
- Pruebas de adaptación estructural
- Robustez ante transformaciones
Modelos:
- Bases NoSQL de esquema flexible
- Formatos auto-descriptivos
- Modelos evolutivos de datos
15. Latencia Semántica
Definición: Tiempo requerido para interpretar el significado de un dato.
Naturaleza: Cognitiva.
Función: Medir costo interpretativo.
Consecuencia: Afecta velocidad analítica.
Interacciones: Abstracción.
Métodos:
- Medición de carga semántica
- Tiempo humano de interpretación
- Complejidad semántica NLP
Modelos:
- Modelos basados en embeddings
- Propagación de significado
- Modelado temático
16. Transmisibilidad
Definición: Facilidad con la que datos se propagan entre sistemas.
Naturaleza: Comunicacional.
Función: Habilitar difusión y escalamiento.
Consecuencia: Flujo rápido de información.
Interacciones: Resonancia, Conectividad.
Métodos:
- Tasa de propagación
- Análisis de redundancia de red
- Puntaje de capacidad de expansión
Modelos:
- Modelos de difusión en grafos
- Modelos epidemiológicos informacionales
- Algoritmos de flujo en redes
17. Entropía
Definición: Nivel de desorden o degradación estructural del dato.
Naturaleza: Termodinámica/informacional.
Función: Medir crecimiento de incertidumbre.
Consecuencia: Pérdida de poder predictivo.
Interacciones: Volatilidad, Sensibilidad.
Métodos:
- Entropía de Shannon
- Complejidad de Kolmogorov
- Relación señal/ruido
Modelos:
- Detección de anomalías
- Modelos de teoría de la información
- Modelos caóticos
C. Propiedades Relacionales
(Interacción, sinergia, campo informacional compartido)
18. Resonancia
Definición: Amplificación mutua entre datasets.
Naturaleza: Sistémica.
Función: Detectar interconexiones profundas.
Consecuencia: Emergencia de insights superiores.
Interacciones: Coherencia, Conectividad.
Métodos:
- Matrices de correlación
- Información mutua
- Análisis cross-espectral
Modelos:
- Modelos de resonancia de red
- Autoencoders
- CCA (análisis de correlación canónica)
19. Conectividad
Definición: Grado en que los datos forman relaciones.
Naturaleza: Topológica.
Función: Construir redes de significado.
Consecuencia: Aumento de complejidad y estructura.
Interacciones: Resonancia, Integrabilidad.
Métodos:
- Centralidad (degree, betweenness)
- Densidad del grafo
- Coeficiente de clustering
Modelos:
- Teoría de grafos
- Análisis de redes sociales
- Knowledge graphs
20. Alineación Semántica
Definición: Cohesión entre significados.
Naturaleza: Semántica.
Función: Prevenir interpretaciones erróneas.
Consecuencia: Integración perfecta.
Interacciones: Congruencia, Equivalencia.
Métodos:
- Puntaje de similitud semántica
- Alineación de embeddings
- Emparejamiento conceptual
Modelos:
- Word embeddings
- Ontologías
- Algoritmos de mapeo semántico
21. Compatibilidad Contextual
Definición: Capacidad de operar correctamente en múltiples contextos.
Naturaleza: Adaptativa.
Función: Permitir reutilización.
Consecuencia: Escalabilidad y robustez.
Interacciones: Abstracción.
Métodos:
- Análisis de cambio de contexto
- Pruebas de transferencia semántica
- Puntaje de robustez
Modelos:
- Transfer learning
- Modelos multicontexto
- Embeddings contextualizados
22. Densidad Informacional
Definición: Cantidad de significado por unidad de dato.
Naturaleza: Epistemológica.
Función: Maximizar valor.
Consecuencia: Mayor insight con menor volumen.
Interacciones: Calidad, Resonancia.
Métodos:
- Ratio de compresión
- Puntaje de contenido informacional
- Análisis de redundancia
Modelos:
- PCA
- Métricas de teoría de información
- Modelos de compresión de señal
23. Polaridad
Definición: Dirección del efecto producido por un dato.
Naturaleza: Relacional/causal.
Función: Determinar dirección del impacto.
Consecuencia: Define escenarios.
Interacciones: Impacto, Implicación.
Métodos:
- Puntaje de polaridad (sentiment)
- Análisis del signo de correlación
- Métricas de contribución de características
Modelos:
- SHAP
- Regresión
- Clasificadores de polaridad (NLP)
D. Propiedades Causales
(Lo que el dato genera dentro del sistema)
24. Impacto
Definición: Fuerza con la que un dato afecta los resultados.
Naturaleza: Causal.
Función: Medir importancia de variables.
Consecuencia: Determina prioridades.
Interacciones: Peso, Sensibilidad.
Métodos:
- Importancia de variables
- Análisis de sensibilidad
- Dependencia parcial
Modelos:
- SHAP
- Random Forest
- Modelos causales bayesianos
25. Implicación
Definición: Número de efectos derivados de un dato.
Naturaleza: Causal expansiva.
Función: Mapear consecuencias.
Consecuencia: Entender efectos en cadena.
Interacciones: Consecuencia, Impacto.
Métodos:
- Cadenas causales
- Trazado de rutas
- Análisis de grafos de impacto
Modelos:
- Redes bayesianas
- Diagramas causales
- DAGs
26. Consecuencia
Definición: Efecto inmediato derivado de un dato.
Naturaleza: Causal directa.
Función: Modelar resultados.
Interacciones: Impacto.
Métodos:
- Simulación de escenarios
- Análisis what-if
- Estudios de resultado por regresión
Modelos:
- Árboles de decisión
- Modelos predictivos
- Motores de simulación
27. Sensibilidad
Definición: Cambio en el output ante variaciones mínimas en el input.
Naturaleza: Relacionada con estabilidad.
Interacciones: Volatilidad.
Métodos:
- Análisis de sensibilidad local
- Chequeo basado en gradientes
- Pruebas de perturbación
Modelos:
- Matrices de sensibilidad
- Modelos diferenciales
- Modelos de elasticidad
28. Peso
Definición: Importancia estadística del dato.
Naturaleza: Cuantitativa.
Interacciones: Impacto.
Métodos:
- Coeficientes de regresión
- Ranking de características
- Pruebas de significancia
Modelos:
- Regresión lineal
- Gradient boosting
- Algoritmos de ponderación
E. Propiedades Proyectivas
(Anticipación, proyección, futuros posibles)
29. Inferencia
Definición: Deducción de información no explícitamente dada.
Naturaleza: Cognitiva.
Interacciones: Extrapolación.
Métodos:
- Inferencia bayesiana
- Motores de inferencia lógica
- Imputación de valores faltantes
Modelos:
- Modelos bayesianos
- Modelos de inferencia en grafos
- LLMs
30. Extrapolación
Definición: Extender patrones más allá de lo observado.
Métodos:
- Proyección de tendencias
- Proyección por regresión
- Forecasting extremo
Modelos:
- ARIMA
- Prophet
- Regresión polinómica
31. Predicción
Definición: Pronóstico de estados futuros.
Métodos:
- Evaluación train/test
- Métricas de error
- Validación temporal
Modelos:
- Modelos de machine learning
- LSTM / RNN
- Modelos de series temporales
32. Potencial Tendencial
Definición: Tendencia natural del dato a seguir una dirección.
Métodos:
- Análisis de tendencias
- Detección de pendiente
- Análisis de fases
Modelos:
- Regresión lineal
- Descomposición de Fourier
- Modelos dinámicos de tendencia
33. Volatilidad
Definición: Grado de variación impredecible.
Métodos:
- Varianza
- Desviación estándar
- Métricas GARCH
Modelos:
- GARCH
- Procesos estocásticos
- Modelos caóticos
F. Propiedades de Validación
(Verdad, confiabilidad, rigor científico)
34. Replicabilidad
Definición: Capacidad de reproducir resultados consistentemente.
Métodos:
- Experimentos repetidos
- Cross-validation
- Pruebas de estabilidad
Modelos:
- Bootstrap
- Métodos Monte Carlo
- A/B testing
35. Estabilidad
Definición: Nivel aceptable de variación en el tiempo.
Métodos:
- Detección de drift
- Métricas de estabilidad
- Pruebas de robustez
Modelos:
- Control charts
- Modelos de drift
- Control estadístico de procesos
36. Falsabilidad
Definición: Capacidad de que una afirmación pueda ser probada o refutada.
Métodos:
- Pruebas de hipótesis
- Evaluación del nulo
- Búsqueda de contradicciones
Modelos:
- Marco popperiano
- Pruebas estadísticas
- Modelos de consistencia lógica
37. Confiabilidad
Definición: Combinación de estabilidad, precisión y repetibilidad.
Métodos:
- Puntaje de confiabilidad
- Análisis de medidas repetidas
- Validación longitudinal
Modelos:
- Ingeniería de confiabilidad
- Consistencia en series temporales
- Modelos bayesianos de estabilidad
G. Propiedades Cuánticas
(Significado no lineal, campos latentes, semántica profunda)
38. Campo Áurico del Dato
Definición: Significado implícito latente no visible en la estructura explícita.
Métodos:
- Análisis semántico latente
- Clustering de embeddings
- Descubrimiento temático
Modelos:
- LSA
- Embeddings transformer
- Modelos de espacio latente
39. Superposición Informacional
Definición: Un dato puede representar múltiples significados hasta ser interpretado.
Métodos:
- Análisis de ambigüedad
- Evaluación multilabel
- Puntaje de resolución contextual
Modelos:
- Modelos probabilísticos
- Modelos de mezcla
- NLP dependiente del contexto
40. Entrelazamiento Semántico
Definición: Dos datos permanecen correlacionados incluso sin interacción directa.
Métodos:
- Correlación de embeddings
- Métricas de codependencia
- Detección de enlaces semánticos
Modelos:
- Embeddings de grafos
- Redes siamesas
- Mecanismos de atención
41. Coherencia de Campo
Definición: Grado en que todas las propiedades se alinean en un campo semántico unificado.
Naturaleza: Cuántico-sistémica.
Función: Permitir interpretación holística.
Consecuencia: Insight profundo e integrado.
Métodos:
- Puntajes de coherencia interpropiedades
- Mapeo semántico global
- Evaluación de alineación de campo
Modelos:
- Grafos unificados de conocimiento
- Embeddings holísticos
- Modelos semánticos inspirados en física cuántica