Sweave, investigación reproducible... y más

Me consta que algunos de mis lectores están al tanto de eso que llaman investigación reproducible. De acuerdo con la Wikipedia (en inglés),

[E]l término investigación reproducible se atribuye a Jon Claerbout, de la Universidad de Stanford y se refiere a la idea de que el producto final de la investigación no debería circunscribirse a un artículo sino comprender también el entorno computacional completo usado en la generación los resultados que contiene, tales como el código, los datos, etc. para que puedan ser reproducidos y se pueda avanzar a partir de ellos.

En R se ha creado una infraestructura, Sweave, que permite integrarlo con LaTeX (y que conste que esto no es exclusivo de R: también existe en Matlab y otros lenguajes). Permite escribir documentos en los que se intercala el código de R necesario para recrear tablas, gráficos y resultados.

Quien quiera echar un vistazo a sus posibilidades, bien puede comenzar por esta introducción a Sweave de Mario Pineda (aunque también vale la pena estar al tanto de los problemas que encontrará quien use Sweave, recopiladas por el mismo autor).

Pero estoy seguro de que a muchos de mis lectores no les interesará las ventajas que aporta Sweave a investigadores como de la posibilidad que ofrece para solventar uno de las labores más pesadas que existen en muchos entornos de trabajo: ese informe tedioso que hay que tener preparado todas las mañanas a las once. Quienes acudan a las III Jornadas de Usuarios de R seguro que aprenderán de Gregorio Serrano cómo hacer para aumentar la productividad de su trabajo utilizando Sweave.