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Mi barrio ha sufrido una serie de sobresaltos provocados por la incontinencia de la plebe frumentaria a raíz de la muerte por infarto de un mantero. Ha salido en las noticias y no merece la pena abundar en ello.

Y no mencionaría el asunto salvo porque el otro día, de casualidad, advertí que el antedicho mantero y yo compartimos sección censal. Lo cual invita a una reflexión de corte estadístico. Porque las secciones censales son las unidades más básicas de las que existe información estadística (número de personas, distribución por sexos, edades, etc.) toda ella convenientemente promediada (renta media, etc.). La vieja historia del si yo me como un pollo y tú ninguno, un estadístico diría que nos estamos comiendo los dos medio, pero de otra manera.

Si yo digo que X llegó a vivir 95 años con salud y añado que siempre siguió una dieta sana, nos parecería muy raro que alguien nos contestase: ¿para qué se sometió X a una dieta sana si, al final, iba a vivir 95 años?

Si digo que el país Y tiene una tasa de patentes por habitantes muy por encima de la media y añado que el gobierno invierte un porcentaje sustancial en I+D, nos parecería muy raro que alguien apostillase: ¿para qué invertir en I+D si, al final, esa gente no para de patentar?

Hoy ha fallecido Hawking. A raíz de lo cual, alguien muy bien leído, muy bueno en su campo y a quien sigo en Twitter, rogaba a sus seguidores que le indicasen alguna referencia donde poder averiguar y entender cuáles son esas aportaciones tan fundamentales que le debemos al finado.

Lo cual me hace pensar que si te tienen que explicar por qué algo es bueno, tal vez no sea tan bueno.

Igual todo el mundo conoce ya WSL. Pero por si acaso queda entre la audiencia algún otro despistado, pues, eso: que existe en Windows 10 (¿solo?) un subsistema Linux que permite correr comandos de consola, instalar paquetes (p.e., con apt-get), etc. Incluso R. Me queda solo la duda del entorno gráfico, sobre el que no he visto nada.

En su día, Windows fue un programa de MS-DOS que arrancaba al escribir win en la consola. Después hubo que arrancar la consola como un programa más de Windows.

La filosofía griega, aunque tosca, es rica en imágenes poderosas. El monotemático, además, solo ve su monotema.

Así que observando

no pude dejar de pensar que sugiere perfectamente los modelos (de factores) ocultos: kriging, Kalman, los HMM, etc.

En definitiva, los humanos vemos las sombras (ruidosas) de unos objetos ideales que permanecen escondidos. Aunque a diferencia del iluminado platónico que logra girar la cabeza, nosotros, simplemente, exprimimos las sombras para conocer más y mejor los objetos que las proyectan.

Ayer asistí a una charla, Pseudociencia en la red: la pandemia de bulos y rumores que nos amenaza en la que se habló mucho del qué (qué bulos circulan, dónde se ubican, cómo se difunden, etc.) un poco del quiénes (separando un nosotros, los racionales/racionalistas, de una masa de tamaño indefinido de gentes susceptibles a un pensamiento mágico) y casi nada del qué hacer. Así que formulé una pregunta que reproduzco aquí por si a alguien le apetece darle vueltas.

He visto N estimaciones de las brechas salariales (de género) con resultados de lo más variado. En algunos casos he podido estudiar los métodos utilizados y, la verdad, dan grima (cosas con tufo econométrico viejuno y demás).

Y me refiero, particularmente, a aquellos métodos que analizan la pregunta interesante: ¿hay igualdad de salario a igualdad de méritos? Hay publicaciones que llaman brecha a otra cosa (masa salarial dividido por sujetos), que no merece ni ser comentada aquí.

Uno de los modelos más útiles potencialmente y que menos atención recibe es el de los modelos de conteos autoexcitados. Es decir, aquellos en los que un evento incrementa durante cierto tiempo la probabilidad de que ocurra otro. Creedme, ocurre así muy a menudo en muchas aplicaciones.

Por eso se pone uno muy contento cuando descubre paquetes de R como este.

Pero el hecho de que unos académicos lo hayan creado y puesto ahí por mor de las neonormas (administrativas, morales o de señalamiento) de reproducibilidad, no significa que lo hayan desarrollado para los usuarios finales. O pensando en ellos.

Los científicos de datos deberían saber algo, los rudimentos al menos, de los sistemas de recomendación. Saber, como poco, que los hay personalizados y no personalizados. Así como las ventajas e inconvenientes de unos y otros.

Gartner ha publicado su informe de herramientas de ciencia de datos de 2018. Que es una especie de sistema de recomendación. Obviamente, no personalizado.

Es raro que ningún artículo que haya leído sobre el asunto (escritos por más o menos presuntos científicos de datos) haya hecho hincapié en el asunto.

En una de esas comidas navideñas tuve que asistir pasivamente a una conversación en la que se dibujaba una peculiar realidad alternativa: existiría algo así como un conciliábulo (el Márketing) con capacidad de memoria, entendimiento y voluntad propias e interés por implementar una particular agenda de corte heteropatriarcal. Producto de la cual, por ejemplo, las afeitadoras de color rosa para mujeres vendrían a resultar más caras que las azules para hombres, etc. El Márketing sería un grupito de señores fumando puros, jugando al mus que, entre partida y partida, deciden el color, empaquetado, estampado, forma y precio de cada producto imaginable vendido en cualquier tienda del reino; el descuento que se puede aplicar a cada cual según su raza, sexo/orientación sexual, religión, enfermedad crónica y afiliación sindical. Con un solo objetivo: perjudicar a los/as consabidos/as.