En defensa de la investigación inútil

 Me identifico totalmente con la cita final de este artículo de Harford en defensa de la inutilidad de algunas investigaciones (al menos a corto plazo): más allá de la utilidad de nuestras investigaciones, o de querer hacer un mundo mejor, yo creo que muchos de los que estamos en esto lo hacemos porque lo pasamos bien curioseando sobre temas nuevos, o retando los paradigmas existentes.

Un resumen de la teoría de la decisión y sus sesgos, según Gigerenzer

 Claramente de parte (de Gigerenzer, claro), pero aún así verdaderamente interesante de leer. Un buen ejemplo además de desacuerdo científico que no impide la buena relación personal, y de cómo se puede aprender de los desacuerdos. Algo particularmente valioso en estos tiempos de polarización, ataques personales y falta de respeto.

Learning to separate the personal from the intellectual—to debate an issue without assuming malicious intentions on the other side—is one of the most virtuous and difficult achievements in science. The history of science is full of stories of those who failed to do so. Renaissance mathematicians once dueled over solutions to cubic equations, and Newton famously broke Leibnitz’s heart during their dispute over who invented calculus. That rivals eventually learned to speak to each other with respect, and even to cooperate, is a relatively recent development in the sciences.

Comunicación para académicos

Un buen y sensato resumen de Jan Rosenow. Me gusta porque no renuncia a la complejidad y el matiz, esos que siempre me han parecido imprescindibles para no convertirnos en tertulianos o políticos, simplemente la gradúa (en otra aplicación de la teoría de la cebolla de Ignacio Pérez Arriaga). Totalmente de acuerdo en que, si no sabemos comunicar bien, nuestro trabajo vale para poco.

Gracias a Manu por la pista.

Una propuesta de reforma para el doctorado

 Bastante sensata, la verdad: más transversalidad, programas más aplicados, cooperación entre universidades...Afortunadamente, y aunque todavía nos queda mucho por hacer (sobre todo en transversalidad), los doctorados de Comillas ya siguen estas pautas. Lo curioso es que esta propuesta, que incluye eliminar los programas más desconectados de la sociedad, que a veces se identifican con los de humanidades o ciencias más puras, la plantea un profesor de Religión :)

La independencia investigadora, ya en el s. XI

 Gracias al fantástico podcast de La Vaca Esférica (buenísimo el último episodio sobre los eclipses), he conocido esta maravillosa cita de cómo deberían comportarse los investigadores que nos acompaña desde hace 1000 años: libres de todo apego y cuestionando todo, como ya he dicho otras veces.

Convocatoria de Ciencia para la Política Pública

 Una convocatoria que puede ser muy interesante para los investigadores con interés por generar impacto en las políticas públicas (que somos muchos). Con muchos retos muy interesantes. La cuestión es si ese asesoramiento científico, tan necesario en mi opinión, es compatible con las urgencias políticas, y sobre todo, con las electorales. Por ejemplo, me parece muy interesante encontrar un reto sobre Evaluación de medidas fiscales españolas en materia de descarbonización, cuando hay un Libro sobre la Reforma Fiscal que trata abundantemente la cuestión, y que sigue en un cajón...¿será que se buscan otros resultados? También me ha resultado curioso el de la efectividad de las subvenciones al transporte público...será porque no hay evidencias...

La importancia de publicar cuanto antes la investigación

Una muy buena lección. Sobre todo para aquellos que siguen empeñados en no contar nada de su investigación hasta que no está publicada, no sea que se la roben...y que no saben que, sí, que a veces te la pueden robar (como en el caso que se describe), para lo cual viene muy bien haberla publicado antes...pero a veces también se puede llegar al mismo resultado de forma paralela (y la historia de los descubrimientos científicos está llena de esto). Y si es el segundo caso, ¿cómo demuestras que fuiste el primero si no lo dejaste documentado en algún sitio?

Y eso ya, sin entrar en que, si no lo cuentas, tampoco puedes recibir feedback de tus pares, o participar en una conversación científica mucho más interesante. De nuevo, ya sé que hay algunos a los que esto les parece un rollo, y que están aquí para publicar, cobrar, y listo. Pero, la verdad, se están perdiendo lo mejor de la vida académica: la curiosidad de saber qué hacen otros, el dejarte sorprender por tus resultados o por los de los demás, el descubrir que puede haber más formas de atacar un problema...

Agentes IA para investigación

 Nature hace un "explainer" que sigue sin descubrirme casos de uso aplicables a mis tareas. Pero en cambio, esto de usar IA para replicar no me parece ninguna tontería para los que gestionamos revistas...

La rentabilidad de la I+D

 En MIT TR nos cuentan los últimos avances en cuantificar la rentabilidad de la I+D. Sus conclusiones:

- La rentabilidad es muy alta, hasta un 500% 

- La rentabilidad de la investigación pública es mayor (hasta tres veces) que la de la privada, porque se orienta más hacia la investigación básica y porque los spillovers son mayores, los privados los pueden acotar mejor.

Funcionariado/tenure universitario y productividad

 Hacía tiempo que no leía cosas nuevas de esto...esta parece interesante. Me han gustado particularmente el hilo de comentarios de Tom Meadowcroft, porque de eso se trata precisamente: de lograr un equilibrio adecuado entre la capacidad de arriesgarse e investigar en cosas nuevas que da el contrato fijo y el incentivo a escurrir el bulto. Aunque justo ese último es el que se trata de evitar en el tenure-track: como me contó Bill Hogan hace mucho tiempo, el objetivo de esa etapa no es tanto publicar (que es el indicador), sino demostrar la suficiente motivación interna como para seguir siendo productivo durante el tenure. El problema, por tanto, es cuando se concede la plaza perpetua a alguien sin la suficiente motivación interna. O, como en el caso español, cuando sigue habiendo grandes incentivos a seguir haciendo innovación incremental (que es la que da publicaciones más sencillas, y sexenios o cosas parecidas) en lugar de la que verdaderamente genera disrupciones.

Consejos para hablar bien en público

 Buenos consejos para hablar en público, algo muy importante para nosotros profesores e investigadores. Me alegra escuchar la confirmación por parte de un experto de que hay que evitar algunas cosas que siempre me chirrían y que desgraciadamente siguen siendo muy comunes:

-  Empezar presentándose ("double intro"), cuando ya te han presentado antes;

-  Hacer un outline de la presentación;

McGowan también confirma la importancia de contar una historia (algo que también es esencial para los artículos), y formula algunos consejos (aunque me temo que habrá que leerse el libro para tener todos):

- La fórmula Coppola: identifica tus tres mensajes principales, deja el mejor para el final, el segundo mejor para el principio, y busca un espacio en el centro para el tercero.

- Los primeros 30 segundos son clave: no los tires a la basura con un mal chiste o diciendo tonterías.

- Prepara bien las charlas

- Y uno que me ha gustado mucho: No escribas tu presentación para el ojo (lectura), sino para el oído (escucha). Son dos tipos de redacción muy distintos. 

Cómo escribir un buen paper

 Muy buenas recomendaciones de Lennart Nacke. No es que sea nada nuevo, yo siempre repito lo que dice Michael Hanemann: Hay que saber contar una buena historia, enganchar al lector (o al revisor) desde el primer párrafo. Y Nacke da unas cuantas pistas para hacerlo. Aunque no estoy de acuerdo en todo lo que dice: no creo que sea bueno centrarse en los resultados más sorprendentes o contraintuitivos; por supuesto hay que mencionarlos, pero hay que vigilar ese sesgo para que no nos domine. Eso de "New is good" es muy peligroso. Pero en cualquier caso vale la pena leerlo.

El efecto "Mateo" en la investigación

 Nunca he entendido bien por qué llaman así a lo de la parábola de los talentos (al que tiene, se le dará...). Pero en todo caso es muy interesante este estudio que dice que efectivamente existe (he de decir que yo lo he visto en acción en algunos comités), y que evidentemente crea sesgos importantes (otra razón para dar las ayudas aleatoriamente una vez satisfecho un mínimo).

Visitando MIT-CEEPR

La verdad es que siempre es un gusto volver a Boston y a MIT-CEEPR. Aunque como bromeo siempre, internet mató los sabáticos, el poder venir a MIT, y hablar en persona con los investigadores de aquí es un regalo que agradezco profundamente.

 Y siempre hay más tiempo para avanzar en cosas pendientes cuando hay menos reuniones presenciales :)

Cómo combatir la desinformación y creencias infundadas

 Súper-interesante trabajo sobre cómo es posible combatir eso que vivimos tanto en estos tiempos: las creencias erróneas (sobre cambio climático, sobre economía), tan alimentadas por la polarización y las redes. Y con soluciones:

 Una de las estrategias más prometedoras para corregir creencias erróneas es lo que se conoce como corrección refutativa, propuesta desde la investigación en psicología cognitiva. Este enfoque no solo se limita a presentar los hechos correctos, sino que plantea claramente las creencias infundadas, explicando por qué son incorrectas y proporcionando evidencia clara que las contradice. Este método ha sido utilizado con éxito para reducir algunas creencias infundadas, como por ejemplo sobre el cambio climático o las vacunas y ha demostrado ser más efectivo que simplemente proporcionar la información científica sin abordar simultáneamente las creencias previas.

Luego cuentan que si le añades un video, aún es más potente. Pero que es difícil bajar de un 25% de gente empeñada en seguir manteniéndose en el error.

El liderazgo adecuado, también para supervisar investigación

 Este año, desde la Escuela Internacional de Doctorado de Comillas, estamos organizando unos talleres para compartir buenas prácticas en la supervisión de los estudiantes de doctorado. Esto es un tema mucho más importante de lo que algunos creen: tener un buen supervisor, capaz de sacar lo mejor del doctorando, es clave no sólo para terminar una tesis, sino para aprender a investigar y construir una sólida carrera profesional. Yo al menos creo que gran parte de mi carrera se la debo a la suerte que tuve cuando Carlos Romero aceptó dirigirme la tesis, y me enseñó a investigar, a tener curiosidad, y a publicar. 

Y muchas de las cualidades de un buen supervisor son las mismas de un buen líder: alguien capaz de dar buen feedback, de exigir sin humillar, de poner las personas en el centro. Este artículo de Adam Grant creo que es una buena lectura previa para ese taller:

It’s a pattern I’ve seen time and again in my research: Givers add more value than takers. Studies show that tech companies are more profitable when servant leaders are at the helm. The competitive advantage comes from treating people better than they expect and earning their trust, which makes it easier to attract, motivate and retain talent. That doesn’t mean being soft on people. Servant leaders aren’t shy about dishing out tough love. But they put their mission above their ego, and they care about people as much as performance.

Mucho más emocional, pero también con el mensaje correcto, esta entrada de Tim Haab, que hace mucho que no escribía.

Herramientas de IA para la investigación, según Nature

 Con algunas de las cosas que se dicen en este artículo estoy de acuerdo, con otras no tanto.

Sigo sin estar de acuerdo con el uso de la IA para hacer resúmenes o revisiones de la literatura, porque la pueden pifiar mucho. Y hay que tener cuidado con buscar excusas falsas. Por ejemplo, esta frase de uno de los entrevistados me preocupa mucho: “I’m still a big believer in actually reading papers to fully understand them, but it’s become much easier to do my prep when I’m feeling stretched,” ¿Y cuándo no estámos "stretched" los investigadores? Siempre estamos hasta arriba, así que siempre tendremos incentivos para tomar atajos como estos. 

Sí estoy más de acuerdo con las siguientes secciones: creo que hay mucho potencial (ya demostrado) para generar nuevas ideas (como nuevos materiales, pero también extrapolable a cosas inmateriales), para contrastar resultados, para crear posibles preguntas...También para crear código para cuestiones no centrales, como crear gráficas...O por último, para mejorar la calidad de la redacción. Es decir, lo que ya sabemos: para aquello en lo que no es crítica la fiabilidad.

Piensa bien el título de tu próximo artículo

 Porque según estos investigadores, si lo haces bien (esto es, usando frases con tres partes), se leerá y citará más. Al fin y al cabo, probar no cuesta mucho...a lo mejor yo también debería haberlo probado para esta entrada :)

El valor de la saber escribir para la investigación

 Como siempre, las ideas más interesantes surgen de las conversaciones con gente inteligente. Ayer tuve una de esas con Mario Castro. 

Comenzamos hablando de IA, y terminamos hablando de lo importante que es saber contar historias. Como siempre dice Michael Hahneman, un artículo es una historia (no una colección de datos, ni de figuras, ni un montón de texto que no se entiende). Si no sabes contar una buena historia, no sabes escribir un buen artículo. Y, realmente, si no sabes escribir una buena historia, también puede ser que no entiendas de lo que hablas.... Así que lo primero es entender bien lo que quieres contar, y luego aprender a contar historias. Mario me recomendó mucho este curso.

La alternativa de usar IA para contar esta historia no vale, por dos razones:

- Primero, porque si no lo has escrito tú, no habrás hecho la prueba de si realmente lo has entendido.

- Segundo, porque no te puedes fiar: La IA es útil cuando tienes el suficiente grado de conocimiento como para poder corregir sus errores, o cuando lo que salga no te importa mucho.  Normalmente la escritura científica no está ahí.

El estado actual de la IA

Comparte Mario un par de artículos muy interesantes sobre la verdadera inteligencia y lo que nos aporta ahora mismo la inteligencia artificial. El resumen: que todavía queda mucho para generar verdadera capacidad de entender el mundo, aunque por supuesto su potencia para crear reglas es mucho mayor que la nuestra.

La verdad es que está bastante en línea con la valoración de Benedict Evans, y con la que coincido bastante (por experiencia). Me gusta la comparación de la IA con un asistente, no particularmente bueno :)

Stepping back, I feel ambivalent in writing this, because there are only so many times that I can say that these systems are amazing, but get things wrong all the time in ways that matter, and so the best uses cases so far are things where the error rate doesn’t matter or where it’s easy to see. It would be much easier just to say that these things are amazing and getting better all the time and leave it at that, or to claim that the error rate means these things are the biggest waste of time and money since NFTs. But exploring puzzlement, as I’m really doing here, seems more interesting.

And these things are useful. If someone asks you to produce a 20 page report in a topic where you have deep domain expertise, but you don’t already have 20 pages sitting in a folder somewhere, then this would turn a couple of days’ work into a couple of hours, and you can fix all the mistakes. I always call AI ‘infinite interns’, and there are a lot of teachable moments in what I’ve just written for any intern, but there’s also Steve Jobs’ line that a computer is ‘a bicycle for the mind’ - it lets you go further and faster for much less effort, but it can’t go anywhere by itself.

De nuevo, y porque no todo sea negativo, hay que reconocer que para algunas tareas la IA puede realmente ser más conveniente, como por ejemplo el reconocimiento de textos, algo relativamente mecánico. En cambio, mi experiencia es que cuando hace falta cruzar ideas y moverse en la abstracción, como muchas veces hace falta para una revisión de literatura, la cosa no está tan clara, y aporta más la inteligencia humana.