{"id":2114,"date":"2019-01-18T15:43:58","date_gmt":"2019-01-18T15:43:58","guid":{"rendered":"http:\/\/dccs.udd.cl\/?p=2114"},"modified":"2019-01-18T15:43:58","modified_gmt":"2019-01-18T15:43:58","slug":"research-camp-2019-noshir-contractor-director-de-sonic-lab-este-grupo-de-estudiantes-tiene-un-doctorado-interdisciplinario-que-no-es-muy-comun-en-el-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gobierno.udd.cl\/doctorate\/2019\/01\/18\/research-camp-2019-noshir-contractor-director-de-sonic-lab-este-grupo-de-estudiantes-tiene-un-doctorado-interdisciplinario-que-no-es-muy-comun-en-el-mundo\/","title":{"rendered":"[Research Camp 2019] Noshir Contractor, director de Sonic Lab: \u201cEste grupo de estudiantes tiene un Doctorado interdisciplinario que no es muy com\u00fan en el mundo\u201d"},"content":{"rendered":"

Hace diez a\u00f1os, la prestigiosa revista Science<\/em> public\u00f3 un art\u00edculo titulado \u201cComputational Social Science\u201d. \"\"<\/a>En \u00e9l, Noshir Contractor junto a prestigiosos cient\u00edficos como David Lazer, Alberto L\u00e1szl\u00f3 Barab\u00e1si, Lada Adamic, Sinan Aral, Nicholas Christakis, entre otros, daban cuenta del surgimiento de una nueva forma de hacer ciencias sociales que era posible gracias a la masiva y creciente digitalizaci\u00f3n de la interacci\u00f3n humana. Es as\u00ed que, informaci\u00f3n tan amplia acerca de nosotros mismos, como nuestro consumo, nuestros amigos, nuestros intereses digitales – adem\u00e1s de otros datos a gran escala, Big Data <\/em>-, pod\u00eda ser digitalizada y estudiada, permitiendo dar respuestas a muchas interrogantes del sistema social humano, usando estos datos anonimizados y agregados.<\/p>\n

A comienzos de enero, el profesor Contractor visit\u00f3 Chile por primera vez y se dio un espacio en su apretada agenda para visitar el CICS y dictar el seminario<\/p>\n

\u201cAvances y Proyecciones en Computational Social Sciences<\/em>\u201d. En la oportunidad, entreg\u00f3 numerosos ejemplos sobre los alcances y desarrollos que han alcanzado las Computational Social Science<\/em>s<\/em> desde aqu\u00e9l art\u00edculo en la revista Science<\/em><\/span>.<\/em> Con la humildad que lo caracteriza para compartir sus conocimientos, el investigador se dio un tiempo para responder nuestras inquietudes.<\/p>\n

– Se ha demostrado que la diversidad es importante para la formaci\u00f3n y la productividad de un equipo; sin embargo, podr\u00edan interactuar otras dimensiones y hacer que la diversidad en los equipos falle. \u00bfCu\u00e1l es el estado del arte en esta \u00e1rea y en donde debiesen poner sus esfuerzos los investigadores?<\/strong><\/p>\n

Lo que sabemos sobre la diversidad en los equipos es algo que mi buen amigo Scott Beach escribi\u00f3 en un libro que se llama \u201cDifference\u201d. \u00c9l nos dice que si le das a distintos equipos una tarea que requiere una soluci\u00f3n creativa, y unos equipos est\u00e1n compuestos por personas muy similares y otros son muy diversos, puedes ver cu\u00e1n creativos son o cu\u00e1n creativa es la soluci\u00f3n. Lo que nos gustar\u00eda creer, es que los equipos que son m\u00e1s diversos tendr\u00e1n la soluci\u00f3n m\u00e1s creativa y tendr\u00e1n una puntuaci\u00f3n de creatividad del 10 – que considera las habilidades del equipo-, en comparaci\u00f3n con otros equipos homog\u00e9neos. Pero eso no fue lo que descubrimos: si tienes veinte equipos que son similares y veinte diversos, ambos equipos tienen en promedio una puntuaci\u00f3n de 5 en una especializaci\u00f3n de 1 a 10. Pero lo que tambi\u00e9n descubrimos, y \u00e9sta es la parte interesante, es que a\u00fan cuando ambos equipos tienen una puntuaci\u00f3n similar, en el equipo diverso alguien tuvo una puntuaci\u00f3n de 10 y alguien obtuvo un 1; en otras palabras, alguien en el equipo diverso lo hizo muy bien y alguien muy mal. En el equipo similar u homog\u00e9neo, casi todo el equipo obtuvo una puntuaci\u00f3n de 5. Esto quiere decir que, si quieres tener una idea muy creativa, s\u00f3lo la obtendr\u00e1s de un equipo creativo, pero tienes que estar consciente de que la mitad del tiempo te dar\u00e1 una idea horrible. En otras palabras, tienes m\u00e1s posibilidades de obtener una buena idea de un equipo diverso, y nunca la obtendr\u00e1s de un equipo homog\u00e9neo. Pero no siempre tendr\u00e1s una buena idea de un equipo diverso. Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 sucede esto? Creo que en lo que m\u00e1s se est\u00e1n enfocando es ver cu\u00e1les caracter\u00edsticas son similares o cu\u00e1les son diversas, y no todas las similitudes son malas y no todos los tipos de diversidades son necesariamente buenas. As\u00ed que una de las cosas en la que las personas han comenzado a pensar, es \u201c\u00bfpodemos tener personas que tengan similitudes en algunas \u00e1reas que les permita confiar y llevarse bien con los dem\u00e1s, hablar de esas cosas en com\u00fan, pero que tengan diversidad en el trabajo que realizan?\u201d. Uno podr\u00eda ser un buen estadista, otro podr\u00eda ser modelador, otro ser fil\u00f3sofo, porque ellos han creado confianza en aqu\u00e9llas cosas que les son comunes, y que no necesariamente tienen que ver con el trabajo, sino que con algo personal, como el gusto por alg\u00fan equipo de f\u00fatbol. La hip\u00f3tesis es que debemos potenciar las similitudes sobre cosas que re\u00fanen a la gente pero que no est\u00e1n relacionadas al trabajo que ellos hacen, lo que les permitir\u00e1 tener diversidad en las caracter\u00edsticas que son relativas al trabajo que all\u00ed realizan. Entonces, para que surja la creatividad, tienes que asegurarte de que esas personas vean algo en com\u00fan y eso que tienen en com\u00fan y que es algo que disfrutan pero que no tiene nada ver con el trabajo, es bueno y por qu\u00e9 no usarlo. Es una forma de construir similitudes.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/a>Chile y la Ciencia<\/strong><\/p>\n

– Tras haber participado en NetSciX y ahora en nuestro Research Camp del CICS, \u00bfcu\u00e1l es su impresi\u00f3n sobre el nivel de la ciencia que tenemos en Chile hoy en d\u00eda? <\/strong><\/p>\n

Una de las razones para participar en el NetSciX, es que me entusiasmaron mucho las propuestas que se presentar\u00edan y me pareci\u00f3 que deb\u00eda apoyarlas y estoy muy feliz de haberlo hecho. Yo estaba en el Consejo de la NetSci Society <\/em>cuando Leo Ferres (Instituto Data Science) y sus colegas me hicieron la propuesta de realizar el NetSciX en Santiago.<\/p>\n

Uno de los asistentes a la charla que realic\u00e9 en el Research Camp<\/em>, me coment\u00f3 que actualmente no hay ning\u00fan proyecto de investigaci\u00f3n en Ciencias Sociales que cuente con el patrocinio del Gobierno, y eso significa que no se est\u00e1 reflejando lo que se hace hoy en d\u00eda alrededor del mundo, pues hay mucha gente que est\u00e1 trabajando en esta \u00e1rea.<\/p>\n

La cantidad de art\u00edculos que se publican ha ido creciendo exponencialmente y muchos de los problemas a los que nos enfrentamos hoy en la sociedad pueden ser abordados, de alguna manera, tomando una perspectiva de redes. Entonces, la raz\u00f3n para haber hecho el NetSciX aqu\u00ed, fue aumentar la sensibilidad sobre este asunto y no solo eso, sino tambi\u00e9n crear comunidad en esta \u00e1rea.<\/p>\n

En estos d\u00edas, he visto que en Chile hay personas que est\u00e1n haciendo cosas \u201csolos\u201d y que, con estas actividades, se est\u00e1n dando cuenta de que se pueden juntar y llegar a ser una fuerza. A veces, en las universidades, el \u201ctodo es menos que algunas de sus partes\u201d y eso es muy frecuente en relaci\u00f3n a personas que est\u00e1n haciendo network science<\/em>, data science<\/em>, investigaci\u00f3n en complejidad en Chile. Hay un mont\u00f3n de personas inteligentes trabajando en estas \u00e1reas, pero que no son vistas como parte de un \u201ctodo\u201d, de un grupo. Por eso creo que es muy importante lo que pas\u00f3 en NetSciX: la creaci\u00f3n de Data Science<\/em>, el \u00e1rea de Ciencia de la UDD y tambi\u00e9n la participaci\u00f3n de Telef\u00f3nica, adem\u00e1s de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica y Entel, todos como asociados industriales, que es muy importante en esta \u00e1rea. Todo esto ayuda a que ahora tengamos una masa cr\u00edtica de personas que pueden instalar una marca en Chile; ya existe en los Estados Unidos, con chilenos muy reconocidos, como C\u00e9sar Hidalgo del MIT. La comunidad en Santiago no ha creado una identidad conjunta y eventos como \u00e9ste, ayudan en ese sentido.<\/p>\n

– En esta misma l\u00ednea, \u00bfc\u00f3mo ve el futuro de la Data Science<\/em> y las Computational Social Sciences<\/em> a nivel mundial? y \u00bfcu\u00e1les son las principales diferencias entre estas dos disciplinas?<\/strong><\/p>\n

Lo que sucede es que la Data Science<\/em> es como un tipo de \u201cestad\u00edstica sucesora\u201d. La gente mira datos, que es lo que hace la estad\u00edstica, pero hoy hay muchos m\u00e1s datos disponibles y algunas de las metodolog\u00edas que usamos para analizar estos datos requiere de mucho m\u00e1s poder computacional. La data science<\/em> est\u00e1 ayudando a gestionar, manipular, analizar e interpretar un gran volumen de datos; \u00e9se es el desaf\u00edo. Hasta hace poco, las estad\u00edsticas solo se enfocaban en el an\u00e1lisis, porque muchos de nuestros datos eran peque\u00f1os y simples, as\u00ed que eran puestos en hojas de c\u00e1lculo; pero ahora, con tal nivel de datos, a los que llamamos no solo Big Data<\/em> sino Broad Data<\/em>, -porque es de distintos tipos y tratas de modelarlos y hacer diferentes cosas-, se requiere de mucho m\u00e1s esfuerzo que las estad\u00edsticas. Entonces, la data science <\/em>permite que las personas sean expertos en la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n y la conservaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

Por otro lado, cuando tienes una red de diez personas, es muy f\u00e1cil realizar algunos c\u00e1lculos; pero si tienes una red de millones de personas, el mismo enfoque no va a funcionar; ni siquiera pueden hacerlo todos los computadores en el mundo, por lo que debes tener m\u00e9todos inteligentes que te permitan hacer m\u00e9todos abreviados, nuevos enfoques, nuevos algoritmos para tratar de obtener esos datos, y luego tienes que aprender a interpretarlos, c\u00f3mo saber si esa informaci\u00f3n es buena. Del mismo modo, tienes que hacer predicciones y poder, eventualmente, cambiarlas, adem\u00e1s de tener confianza en los datos que tienes. Entonces, hay una visi\u00f3n \u00edntegra de la Data Science<\/em>, llamada automatizaci\u00f3n, que significa c\u00f3mo poder usar la Data Science<\/em> para proponer modelos alternativos, qu\u00e9 debemos cambiar en lo que estamos haciendo hoy, para que por ejemplo, el cambio clim\u00e1tico vaya en una direcci\u00f3n contraria. Eso es Data Science<\/em>.<\/p>\n

Las Computational Social Sciences<\/em> usan la Data Science<\/em> para responder preguntas sobre Ciencias Sociales, como psicolog\u00eda, sociolog\u00eda, ciencias pol\u00edticas, econom\u00eda. Pero al mismo tiempo, la Data Science<\/em> puede ser usada para muchas otras cosas que no tienen nada que ver con Ciencias Sociales, como por ejemplo, para construir mejores misiles, o para dise\u00f1ar un mejor sistema computacional, o para estudiar redes de prote\u00ednas. Lo que sucede ahora, es que cada \u00e1rea est\u00e1 aumentando el uso del pensamiento computacional para ir respondiendo distintas interrogantes.<\/p>\n

– En relaci\u00f3n a las mujeres en la ciencia, \u00bfcu\u00e1l es su opini\u00f3n respecto a la poca cabida o visibilidad que han tenido en esta \u00e1rea y que, quiz\u00e1s, ahora estar\u00eda cambiando?<\/strong><\/p>\n

Es una muy buena pregunta, y hay dos caminos para abordar este tema. Uno, es que s\u00ed han habido mujeres que han tenido roles muy importantes en la ciencia en general. Cuando vemos que no hay muchas mujeres en la ciencia, es porque la forma en que ha sido escrita la historia ha dejado fuera a un mont\u00f3n de mujeres destacadas que no han recibido ning\u00fan cr\u00e9dito por su trabajo. Ahora, muchas personas vuelven a investigar el descubrimiento del ADN o de la computaci\u00f3n; o las principales l\u00edderes de la misi\u00f3n Apolo 11, o el dise\u00f1o de misiles en el \u00e1rea militar, y muchas de las personas que fueron realmente importantes en estas \u00e1reas fueron, precisamente, mujeres. Entonces, parte de la respuesta no es que las mujeres no est\u00e1n haciendo cosas, sino que lo est\u00e1n haciendo de manera invisible.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es cierto que no se involucran muchas mujeres. La raz\u00f3n puede ser que las mujeres no conocen muchas historias de \u00e9xito. Por ejemplo, cuando conoces a j\u00f3venes que deben decidir lo que quieren hacer, miran estas \u00e1reas y no conocen los nombres de las investigadoras porque est\u00e1n escondidos. Entonces, no es un tema de conocimiento, sino tambi\u00e9n de que las mujeres cient\u00edficas no est\u00e1n ah\u00ed o no aparecen para inspirar a otras j\u00f3venes.<\/p>\n

Durante el NetSciX conoc\u00ed y compart\u00ed en una cena con Francisca Varela del Instituto Data Science de la Universidad del Desarrollo, quien me impresion\u00f3 mucho. Hace dos a\u00f1os aproximadamente, ella recibi\u00f3 un premio muy importante por contribuir a la creaci\u00f3n de una ONG para ayudar a las mujeres a hacer programaci\u00f3n computacional. As\u00ed tambi\u00e9n, en otros pa\u00edses las mujeres se est\u00e1n integrando a estas \u00e1reas.<\/p>\n

Hay una investigaci\u00f3n que da cuenta de que los equipos de investigaci\u00f3n que cuentan con al menos una mujer, les va mejor, porque las mujeres tienen ideas creativas que los hombres no pueden visualizar. Entonces, no solo tienes a mujeres porque tienes que hacerlo, para reducir la disparidad: lo haces porque ayuda a tener un mejor producto. Dicho eso, me gusta ver que, tener mujeres, no es una necesidad: es una oportunidad para ti, para tener un mejor equipo. La ciencia no necesita mujeres porque son mujeres, sino porque brindan oportunidades.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

El Doctorado interdisciplinario en Ciencias de la Complejidad Social<\/strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n

– Usted se debe haber reunido con otros estudiantes alrededor del mundo, \u00bfcu\u00e1n lejos (o cerca) estamos de lo que ellos est\u00e1n haciendo hoy en d\u00eda en esta \u00e1rea de las ciencias?<\/strong><\/p>\n

He tenido muchas conversaciones en torno a este tema con estudiantes de muchos pa\u00edses en el mundo: China, India, de pa\u00edses europeos, y dir\u00eda que siempre ser\u00e1 un desaf\u00edo aprender estas materias en ingl\u00e9s, que no es tu lengua nativa. Estoy muy impresionado con el nivel de fluidez que tienen los estudiantes de este Doctorado, as\u00ed que el comit\u00e9 que los selecciona hizo un muy buen trabajo al asegurarse de que el \u00e9xito no est\u00e1 limitado a una incapacidad de hablar o escribir principalmente, porque en la investigaci\u00f3n hablar es importante, pero en las publicaciones m\u00e1s importantes, debes saber escribir bien.<\/p>\n

Este grupo de estudiantes tiene un Doctorado interdisciplinar que no es muy com\u00fan en el mundo. Hay muy pocos as\u00ed, lo que no significa que en otras universidades los estudiantes no est\u00e9n haciendo investigaci\u00f3n interdisciplinar, pero no lo est\u00e1n haciendo en un programa interdisciplinar como \u00e9ste: en el \u00e1rea de network science<\/em>, data science<\/em> y computational sciences<\/em>, deben haber unos tres o cuatro en el mundo que yo conozco. Por ejemplo, en Boston hay un doctorado interdisciplinario en network science<\/em>. La universidad de Janos K\u00e9rtesz, la Central European University<\/em> en Budapest, tambi\u00e9n ofrece un doctorado interdisciplinario en esa misma \u00e1rea.<\/p>\n

Lo que tienen los estudiantes ac\u00e1, es una oportunidad que es muy inusual pero que, al mismo tiempo, veremos de manera muy habitual m\u00e1s adelante. Pero hoy no es muy com\u00fan.<\/p>\n

– \u00bfTiene usted alguna sugerencia para la formaci\u00f3n en Data Science<\/em> y Computational Social Sciences<\/em> en nuestro Doctorado?<\/strong><\/p>\n

No s\u00e9 suficiente sobre este programa en espec\u00edfico, pero dada la cantidad de conocimiento y avances que ha habido en esta \u00e1rea, no se espera que un estudiante de Doctorado de Data Science<\/em>, o Network Science<\/em> o Computational Social Sciences<\/em> tenga una vasta experiencia en todas estas \u00e1reas. En cambio, creo que lo mejor que puede proporcionarle a los estudiantes un programa de Doctorado, es una vasta experiencia en una de estas \u00e1reas.<\/p>\n

La mayor parte de mi trabajo lo he desarrollado en comprender, desde los puntos de vista de las Ciencias Sociales, por qu\u00e9 hemos creado redes, c\u00f3mo se forman y c\u00f3mo se desempe\u00f1an. Hay un mont\u00f3n de teor\u00edas de Ciencias Sociales sobre eso y \u00e9sa es mi experiencia. Si estoy en un programa de Doctorado, necesito continuar construyendo experiencia en el \u00e1rea que eleg\u00ed, pero necesito saber lo suficiente sobre todos los nuevos enfoques sobre data science<\/em> y machine learning<\/em>. Por ejemplo, \u00e9ste \u00faltimo tiene un mont\u00f3n de enfoques sobre c\u00f3mo formar modelos con data<\/em>, tener una nueva matriz sobre c\u00f3mo crear una buena modelaci\u00f3n, y c\u00f3mo medir un buen modelo desde un mal modelo; todas \u00e9sas son cosas que tengo que aprender en un programa de Doctorado, incluso si mi \u00e1rea es otra, \u00bfpor qu\u00e9? porque si quiero colaborar con personas que est\u00e1n en esas otras \u00e1reas, necesito entender lo que est\u00e1n diciendo y no solo eso, necesito dos cosas m\u00e1s: necesito entender lo que dicen y as\u00ed tambi\u00e9n los resultados del machine learning<\/em>, de manera de poder tomarlos y poder contribuir para los avances de la teor\u00eda de redes sobre Ciencias Sociales; y, segundo, saber suficiente sobre lo que est\u00e1n haciendo de manera que si tengo una pregunta que ellos no pueden responder con sus m\u00e9todos, (…) puedo empujarlos a hacer m\u00e1s avances en t\u00e9cnicas, y sus t\u00e9cnicas nos pueden empujar a hacer m\u00e1s avances.<\/p>\n

Si un programa de Doctorado crea un contexto en donde cada estudiante es capaz de saber lo suficiente sobre las otras \u00e1reas, para mejorar y hacer mejores interrogantes, o responder una pregunta de mejor manera o hacer nuevas preguntas, o responder una pregunta existente en su propia \u00e1rea de competencia, eso ser\u00eda fant\u00e1stico y tambi\u00e9n desaf\u00eda a las personas en otras \u00e1reas.<\/p>\n

(…) Ser\u00eda maravilloso que un Doctorado pudiese profundizar en todas las \u00e1reas, pero eso no va a suceder, y para qu\u00e9 lo har\u00edamos si para eso tenemos equipos. Si t\u00fa y yo somos parte de un equipo, entonces es mejor que yo sepa m\u00e1s de una \u00e1rea y no suficiente en la tuya, as\u00ed que puedo trabajar contigo; y t\u00fa eres experta en otra \u00e1rea pero no suficiente en la que yo estoy, as\u00ed que tambi\u00e9n podemos trabajar juntos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Hace diez a\u00f1os, la prestigiosa revista Science public\u00f3 un art\u00edculo titulado \u201cComputational Social Science\u201d. 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