Saber Básico A.2. Información Digital: Representación de Números, Texto, Imágenes, Audio y Vídeo
TIC 1º de Bachillerato
¡Seguimos abriendo la caja negra del ordenador, equipo de TIC!
La sesión pasada vimos que todo se reduce a unos y ceros, y aprendimos a convertir entre binario, decimal y hexadecimal. Pero ahí solo hablamos de números. Hoy toca la pregunta más interesante: si el ordenador solo entiende 0 y 1, ¿cómo guarda una letra, una foto, una canción o una película?
La respuesta, en los cuatro casos, es la misma idea repetida: se acuerda un código que asigna una secuencia de bits a cada cosa que se quiere representar. Lo que cambia es qué se codifica y con qué precisión.
1. Representación de texto: el código ASCII
Para guardar texto, hace falta un acuerdo: qué número binario representa cada letra. Ese acuerdo se llama ASCII (American Standard Code for Information Interchange), creado en los años 60.
- ASCII usa 7 bits por carácter, lo que permite representar $2^7 = 128$ símbolos distintos: las letras mayúsculas y minúsculas sin acentos, los números del 0 al 9, signos de puntuación y algunos caracteres de control (como el salto de línea).
- En la práctica, los ordenadores reservan 1 byte (8 bits) por carácter, así que sobra un bit. Ese bit extra dio lugar al ASCII extendido (256 símbolos), usado para añadir acentos, la Ñ y otros caracteres propios de idiomas distintos del inglés.
| Carácter | Código decimal | Código binario (8 bits) |
|---|---|---|
A | 65 | 01000001 |
a | 97 | 01100001 |
0 | 48 | 00110000 |
| (espacio) | 32 | 00100000 |
Fíjate en un detalle que se pregunta mucho en exámenes: A (65) y a (97) son códigos distintos. El ordenador distingue mayúsculas de minúsculas porque, para él, son símbolos diferentes, no la “misma letra en otro tamaño”.
El problema de ASCII: con solo 256 símbolos no caben todos los alfabetos del mundo (chino, árabe, cirílico, emoji…). Por eso hoy casi todo usa Unicode, un estándar con más de 140.000 caracteres, normalmente codificado con UTF-8: usa 1 byte para los caracteres ASCII de siempre (compatible con el sistema antiguo) y hasta 4 bytes para el resto.
2. Representación de números
Ya sabes convertir un número decimal a binario. Lo que falta es cómo el ordenador resuelve dos problemas que la conversión simple no cubre:
- Números negativos: se usa una técnica llamada complemento a dos, que permite representar positivos y negativos con las operaciones de suma habituales, sin necesidad de un circuito aparte para restar.
- Números decimales (con coma): se usa la coma flotante (estándar IEEE 754), que guarda el número en tres partes: signo, mantisa (las cifras) y exponente (dónde va la coma). Es la misma idea que la notación científica ($1,5 \times 10^{3}$), pero en binario.
Idea clave: no hay una única forma de representar un número. El ordenador necesita saber de antemano si un dato es texto, un entero, o un decimal, porque la misma secuencia de bits significa cosas distintas según el código que se use para leerla.
3. Representación de imágenes
Una imagen digital se descompone en una rejilla de puntos llamados píxeles (picture elements). Cada píxel guarda un color, y ese color se codifica casi siempre con el modelo RGB: se mezclan tres componentes, Rojo, Verde y Azul, cada uno con un valor de 0 a 255 (es decir, 1 byte por componente).
| Componente | Rango | Bits |
|---|---|---|
| Rojo (R) | 0–255 | 8 bits |
| Verde (G) | 0–255 | 8 bits |
| Azul (B) | 0–255 | 8 bits |
| Total por píxel | 16,7 millones de colores posibles | 24 bits (3 bytes) |
Aquí aparece de nuevo el hexadecimal que viste la sesión pasada: los colores web se escriben como #RRGGBB (por ejemplo, #FF0000 es rojo puro), porque dos dígitos hexadecimales representan exactamente 1 byte (8 bits).
Dos conceptos más para entender el tamaño de un archivo de imagen:
- Resolución: el número de píxeles de ancho por alto (por ejemplo, 1920×1080). A más píxeles, más información y más peso.
- Profundidad de color: cuántos bits se usan por píxel. 24 bits (RGB estándar) es lo habitual; 8 bits limita la imagen a 256 colores (por eso los GIF tienen colores más planos).
Cálculo de una imagen sin comprimir: ancho × alto × bytes por píxel. Una imagen de 1920×1080 con 24 bits por píxel ocupa $1920 \times 1080 \times 3 = 6.220.800$ bytes ≈ 6 MB sin comprimir. Como en la práctica las fotos de móvil pesan 2-4 MB, esto te da una pista de cuánto están trabajando ya los algoritmos de compresión.
(Nota aparte: las imágenes vectoriales, como los .svg, no guardan píxeles sino fórmulas matemáticas que describen formas. Por eso se pueden ampliar sin perder calidad, a diferencia de una foto.)
4. Representación de audio
El sonido es una onda continua (analógica), y el ordenador solo entiende números discretos. Convertirlo se llama muestreo: se mide la altura de la onda muchas veces por segundo y se guarda cada medida como un número.
| Concepto | Qué es | Valor típico |
|---|---|---|
| Frecuencia de muestreo | Cuántas veces por segundo se mide la onda | 44.100 Hz (calidad CD) |
| Profundidad de bits | Con cuánta precisión se guarda cada medida | 16 bits |
| Canales | Mono (1) o estéreo (2) | 2 (estéreo) |
Cuantas más muestras por segundo y más bits por muestra, más fiel es la copia digital del sonido original, pero también más pesa el archivo. Un audio de calidad CD sin comprimir (44.100 Hz, 16 bits, estéreo) ocupa aproximadamente 10 MB por minuto.
5. Representación de vídeo
Un vídeo es, en esencia, una sucesión de imágenes (fotogramas) mostradas muy deprisa, más una pista de audio sincronizada. Los conceptos que ya conoces se combinan:
- Resolución: los píxeles de cada fotograma (720p, 1080p, 4K…).
- FPS (fotogramas por segundo): cuántas imágenes se muestran cada segundo. 24-30 fps da sensación de movimiento fluido; videojuegos y deportes suelen usar 60 fps.
- Audio: la pista de sonido, codificada como se explicó arriba.
Un cálculo rápido explica por qué el vídeo es, con diferencia, el tipo de archivo más pesado: un segundo de vídeo a 1080p y 30 fps sin comprimir equivale a 30 imágenes completas de 6 MB cada una ≈ 180 MB por segundo. A ese ritmo, un minuto de vídeo sin comprimir pesaría más de 10 GB. Es evidente que hace falta comprimir.
6. Compresión: la pieza que hace todo esto viable
Comprimir es aplicar un algoritmo que reduce el tamaño de un archivo, quitando información redundante o repetida. Hay dos familias:
| Tipo | Cómo funciona | Se puede recuperar el original exacto | Ejemplos |
|---|---|---|---|
| Sin pérdida (lossless) | Elimina solo la redundancia, sin descartar información | Sí, 100% | .png, .flac, .zip |
| Con pérdida (lossy) | Descarta información que el ojo o el oído humano apenas notan | No, es una aproximación | .jpg, .mp3, .mp4 |
Por ejemplo, el JPEG (imagen con pérdida) aprovecha que el ojo humano distingue peor los cambios sutiles de color que los de brillo, y descarta parte de esa información de color. El MP3 (audio con pérdida) elimina frecuencias que el oído humano apenas percibe cuando hay sonidos más fuertes al mismo tiempo (enmascaramiento auditivo).
Idea clave: la compresión con pérdida no es “peor” por definición: es un compromiso deliberado entre calidad y tamaño. Para una foto que vas a subir a redes sociales, ese compromiso tiene sentido; para el archivo original de un trabajo fotográfico profesional, no.
7. Formatos de archivo: la misma información, distintos “sobres”
Un formato de archivo es la forma concreta en que se organiza la información dentro del archivo: qué compresión usa, en qué orden se guardan los datos y qué metadatos incluye (autor, fecha, etc.). Dos formatos pueden guardar exactamente la misma imagen y pesar de forma muy distinta.
| Tipo | Formato | Compresión | Uso habitual |
|---|---|---|---|
| Texto | .txt | Ninguna | Texto plano, sin formato |
| Texto | .docx, .pdf | Variable | Documentos con formato, imágenes incrustadas |
| Imagen | .jpg | Con pérdida | Fotografías |
| Imagen | .png | Sin pérdida | Capturas de pantalla, logos, imágenes con transparencia |
| Imagen | .svg | No aplica (vectorial) | Iconos, logotipos escalables |
| Audio | .mp3 | Con pérdida | Música de uso general |
| Audio | .flac, .wav | Sin pérdida / sin comprimir | Audio de alta fidelidad |
| Vídeo | .mp4 (códec H.264/H.265) | Con pérdida | Vídeo de uso general, streaming |
Actividad Práctica 1: Codifica y calcula (para hacer en casa, con el ordenador)
- ASCII a mano: usando una tabla ASCII (búscala en internet), codifica tu nombre completo letra por letra en código binario de 8 bits. Escribe también cuántos bytes ocupa tu nombre en total, sin contar espacios.
- Tamaño de una imagen sin comprimir: calcula, mostrando la operación, cuánto pesaría una imagen de 3000×2000 píxeles (típica de una cámara de 6 megapíxeles) con una profundidad de color de 24 bits, si no se aplicara ninguna compresión. Da el resultado en bytes y conviértelo a MB.
- Comparación real: haz una captura de pantalla de tu ordenador o móvil y guárdala como
.png. Haz la misma captura (o una foto parecida) y guárdala como.jpg. Comprueba el tamaño de cada archivo (clic derecho → propiedades / información) y anota la diferencia. Explica, con lo que has aprendido hoy, por qué pesan distinto.
Actividad Práctica 2: Investiga y redacta (documento de Word)
Crea un documento de Word con estos tres apartados:
- Unicode en el mundo real: busca un ejemplo de un emoji o de un carácter de un alfabeto no latino (chino, árabe, cirílico…) y explica, en 3-4 líneas, por qué ASCII no podría representarlo y cómo lo resuelve Unicode.
- Lossy vs lossless en tu vida digital: piensa en tres archivos que tengas guardados (una foto, una canción, una nota de texto) e indica qué formato usa cada uno probablemente y si su compresión es con pérdida o sin pérdida. Justifica tu respuesta.
- El caso del streaming: los servicios de música y vídeo en streaming (Spotify, YouTube, Netflix) ajustan la calidad según tu conexión a internet. Relaciona esto con lo que has aprendido sobre resolución, frecuencia de muestreo y compresión: ¿qué crees que reducen primero cuando tu conexión va lenta, y por qué tiene sentido esa elección?
¿Quieres que te lo deje en un archivo listo para pegar en WordPress?
