Descripción: Los Modelos Observacionales en la categoría de Modelos Multimodales son enfoques analíticos que integran datos provenientes de diversas fuentes y modalidades para ofrecer una comprensión más completa de un fenómeno. Estos modelos son particularmente útiles en contextos donde la información es heterogénea, como en estudios de comportamiento humano, análisis de mercado o investigaciones científicas. Al combinar datos cualitativos y cuantitativos, los Modelos Observacionales permiten a los investigadores identificar patrones, correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidos si se considerara una única fuente de datos. La flexibilidad de estos modelos radica en su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de datos, como imágenes, texto, audio y datos numéricos, lo que los convierte en herramientas valiosas en la era del big data. Además, su enfoque multimodal facilita la triangulación de datos, mejorando la validez y la robustez de las conclusiones obtenidas. En resumen, los Modelos Observacionales son fundamentales para el análisis integral de datos, permitiendo una exploración más rica y matizada de los fenómenos estudiados.
