Metodología

I.

Puede que alguien no conozca todavía el concepto de exigencias aisladas de rigor (estadístico). Lo introdujo y describió Scott Alexander aquí.

Usufructo y resumo el ejemplo con el que lo introduce:

1. Heráclito decía aquello de que uno no puede bañarse dos veces en el mismo río (porque el agua ya no es la misma, etc.)
2. Heráclito tenía unas vacas.
3. Un señor se las roba.
4. Heráclito las reclama.
5. El señor le dice que las vacas que eran suyas (de Heráclito) ya no existen; que las que dizque ha robado eran otras distintas que andaban solas por ahí, que las encontró y se las llevó a su casa.

No sabemos hasta dónde pudo llegar el rigor filosófico y la coherencia de Heráclito. La fabulilla anterior da a entender que, probablemente, no demasiado lejos.

I.

Aquí se lee:

Puede parecer absurdo verificar un modelo comparando sus inferencias con las expectativas razonables —–si ya supiéramos qué esperar, ¿para qué modelar nada?— pero hay dos razones por las que este procedimiento nos parece razonable.

Es muy interesante también en tanto que describe la cantidad de hipótesis que entran —más bien, que alguien mete— en uno de esos modelos tan objetivos y data driven que vemos publicados por ahí.

I.

Este blog tiene muchos años. Cuando comencé a escribir en él, la gestión de proyectos de ciencia de datos era un carajal. Muchos de los que se dedicaban a esto organizaban los proyectos en plan TFG: ficheros y tablas con nombres de andar por casa, desorden, código que viajaba en correos electrónicos,…

Muchos eran renuentes a utilizar herramientas de control de versiones. Por aquel entonces reinaba —cuando se utilizaba, que era la excepción más que la regla— subversion. Tanto git como Github eran todavía más promesas que otra cosa. Había forjas —¡se ve que todavía existe R-forge!—, que era lo mejorcito con lo que se podía contar para trabajar colaborativamente, pero solo con los cuatro friquis que estaban dispuestos a adoptar métodos de trabajo modernos. A los más les incomodaba tener que abandonar sus mal adquiridos hábitos.

He publicado esto en Youtube:

Igual no lo debería haber hecho. Trata del manido tema “alguien ha publicado un artículo científico con serios errores metodológicos”. Que es una versión del más popular

(No hace falta que indique la fuente, ¿verdad? Sabéis que sé que sabéis de dónde lo he sacado, ¿no?)

Este artículo (sobre si los estadísticos se autoaplican el mismo rigor metodológico a la hora de seleccionar herramientas de análisis que luego exigen a otros) me llevó a este otro artículo donde se menciona una técnica, la inferencia basada en magnitudes, MBI en lo que sigue, por sus siglas en inglés, de la que trata lo que sigue.

Buscaban las autoras del segundo artículo un ejemplo de una técnica de esas que se publican en revistas de metodología estadística que acabara no teniéndose de pie. La encontraron en la MBI, que es una técnica:

El vídeo es

y si habéis seguido este blog en los últimos tiempos, no hace falta que lo veáis: trata de asuntos la mar de manidos aquí, solo que esta vez en formato audiovisual y dramatizado.

Trabajo en un ámbito fiel a una tradición metodológica. Que está construida alrededor de una serie de técnicas desarrolladas en los 90, 80, 70 y 60, incluso. Las desarrolló gente muy capaz y talentosa. Bajo coordenadas emic, sin tacha.

Pero desde coordenadas etic, están mandadas a recoger. Han envejecido mal. Porque aquellos beneméritos metodólogos no describieron lo que querían hacer sino lo que podían hacer.

Así que no soy un estadístico hípster, ni me considero más guay que ellos; es solo que tengo más RAM.