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Webminar SUMATE A LA INVESTIGACION ONLINE

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Webminar SUMATE A LA INVESTIGACION ONLINE

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WEBINAR: ¡Súmate a la investigación online!

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En la investigación online y en la tradicional los objetivos son iguales, las metodologías son distintas pero el campo online ofrece más oportunidades ¿Quieres saber por qué?

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"Estadística de la probabilidad o probabilidad estadística". Por Rubén García Pedraza

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The third stage is the decision stage, and for the Modelling System is where, as real objective auto-replications, the decisions to put into practice to protect and better the global model and therefore the , should be made, in the theory of Impossible Probability , after the application of the Impact of the Defect and the Effective Distribution , in addition to knowledge objective auto-replications, at this level for Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Deduction , in any specific synthetic science , discipline, or activity, what it has been called the first phase , the first milestone for the development of the.

Firstly I will develop the decision making process in order to protect and better at this level the specific model, having as long term goal the protection and improvement of the global model, through real objective auto-replications, and secondly and very briefly I will develop knowledge objective auto-replications at specific level.

The reason why I normally refer as a goal the protection and bettering of the global model, is because the global model as rational description of the whole world, made of rational hypothesis , the truth in the global model is higher than in the real world itself. Although, the level of truth in the global model, as rational model, is less reliable than the possible model of the world made of only pure hypothesis, without or skepticism.

While the real world itself is not reliable because the measurements have not been contrasted yet, the rational world made of rational hypothesis is more reliable than the real world, due to the rational model rests on rational hypothesis, but rational hypothesis whose margin of error makes them less reliable than that other possible model made of only pure hypothesis of the real world without absolutely any error, the pure world itself, in fact, the idea of purity: that idea without mistake, without error, that idea absolutely and eternally true by itself.

And among all possible mathematical models in the Modelling System, the reason why the global model as rational model of the world is called the global model, having other possible rational models the Modelling System (such as those ones based on predictions and evolutions), is because prediction or evolution models are based on how the world is expected to be, prediction that could be right or wrong due to unforeseeable phenomena over time. Instead the global rational description of the world in the global model is the most reliable description under the present circumstances, within our rational margin of error, regardless of what unforeseeable phenomena can happen in the future, what today represents the global model is the most reliable and rational picture of the world that we can make for now.

And finally, the reason why the global model is more reliable than any other actual model, is because the global model, is only made of rational hypothesis, we can rely on the picture of the world made of only rational hypothesis, knowing the margin of error, but, actual models as synthesis of rational ideas and empirical measurements, if useful for many purposes, are not complete reliable because in addition to the rational ideas have empirical measurements.

The fact that we have an empirical measurement of something does not mean anything but a quantitative expression of something not contrasted yet.

The empirical or synthetic world, the reality, the material world, is not reliable: only we can rely on rational ideas for now, once they have been criticised by the critical reason, and by the time the Global Artificial Intelligence would be able to create a pure world itself, then, the pure world itself would be even more reliable than the rational world itself.

The protection and bettering of the global model based on rational ideas, starts with the first models and first decision making process in the first phase for the construction of the first Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Deduction in every synthetic science, discipline, or activity, making all possible mathematical models, and for every model, making all possible decisions.

The models to apply the Impact of the Defect to make protective decisions, and the Effective Distribution to make bettering decisions, for now at specific level in the first phase, are all those models created previously in the second stage of the Modelling System at specific level in the first phase, the models, as it was said in the previous post , are:

- Specific comprehensive virtual models.

- Specific actual models.

- Specific virtual prediction model.

- Specific virtual evolution model.

- Specific actual evolution model.

According to these models, the possible decisions to make are:

- Possible decisions in Single virtual models: protective single descriptive research decisions (protecting the single model itself, making decisions to avoid all possible negative effects and consequences that the mathematical relation could have on the factors involved in the combination) and bettering single descriptive research decisions (in order to better the single model itself, making improvements in the factors and/or their relation).

- Specific comprehensive virtual models: protective specific comprehensive descriptive research decisions (in order to protect the whole specific model, the specific comprehensive virtual model, in that synthetic science, discipline, or activity such as economy, industry, security, surveillance, etc. in which the specific model is focused on, making as many decisions as it would be necessary to protect every factor and all possible mathematical relation around the whole model), bettering specific comprehensive descriptive research decisions (in order to better how every single factor works in the whole specific model, and the mathematical relations between every factor and the rest of the factors in the whole specific model, and in general, making decisions about the dynamic in the whole model)

- Specific actual models: protective specific actual descriptive research decisions (having a model synthesis of the specific matrix and the specific model, the specific comprehensive virtual model, upon this synthesis to make decisions to protect, from any negative effect or consequence, every factor and their relations, having the opportunity to study how the flow of actual data corresponding to every factor involved in every single model in the specific model, works), bettering specific actual descriptive research decisions (upon the synthesis of the specific matrix and the specific model, to make decisions to better the way in which the factors and the relations work in the specific model, having access to the current actual flow of data)

- Specific virtual prediction model: protective virtual prediction research decisions (to protect every factor and the specific model from any negative effect or consequence in the future, according to the predictions), bettering virtual prediction research decisions (to better every factor and the future specific model itself, upon the possible prediction)

- Specific actual prediction model: protective actual prediction research decisions (according to the prediction and the values predicted in every factor, decisions to protect the specific model itself, keeping good values for every factor or mathematical relation, from any negative effect or negative consequence), bettering actual prediction research decisions (according to the prediction and the values predicted in every factor, decisions to better the specific model itself, bettering values for every factor or mathematical relation,).

- Specific virtual evolution model: protective virtual evolution research decisions (having known the different moments in the evolution from the present specific model to the future specific model, the protection of the specific model in every moment during the evolution), bettering virtual evolution research decisions (bettering as much as possible the evolution from the present to the future specific model)

- Specific actual evolution model: protective actual evolution research decisions (protecting every value of every factor and all possible mathematical relations from any negative consequence or effect, in the evolution), bettering actual evolution research decision (bettering the values and the mathematical relations during the evolution).

The way to make protective decisions in all kind of research decisions: protective descriptive, prediction or evolution, virtual or actual, research decisions; is always through the application of the Impact of the Defect, under the theory of Impossible Probability.

The reason why in Impossible Probability the way to make protective or bettering research decisions is through the Impact of the Defect and the Effective Distribution, is because under this theory these are the formulas to identify what it should be modified to avoid major defects or to better the efficacy, efficiency, and productivity in any system. But under other different theories can be other formulas to make decisions through different ways.

As I have said many times before, the proposal of Impossible Probability for the construction of the first Global Artificial Intelligence, is only a proposal open to other contributions, that I am sure that are going to be made in the race for the first Global Artificial Intelligence, adding contributions from other philosophies and mathematical traditions.

The way in which in Impossible Probability is suggested the decision making process through the Impact of the Defect and the Effective Distribution, is through the application of these formulas in order to identify what defects should be fixed, and how to increase the efficiency, efficacy, and productivity at the end in the global model, and at the beginning in the first phase at least in every specific model.

It is very important to realise that at this point in the Modelling System the Impact of the Defect and the Effective Distribution are only applied on mathematical models.

In the third stage of the Modelling System as first step in the third stage of the Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction, the Impact of the Defect and the Effective Distribution are only applied on: s ingle virtual models, specific comprehensive virtual models, s pecific actual models, specific virtual prediction models, specific actual prediction models, specific virtual evolution models, specific actual evolution models.It is very important to highlight this aspect of this process due to what the protective and bettering decisions are going to protect and better at specific level is the specific model, and as of the third phase of standardization the object to protect and better is the global model itself.

For the Modelling System the object to protect and increase efficiency, efficacy, and productivity, is the specific model at specific level, the particular model at particular level, and the global model at global level.

What the Modelling System tries to protect and increase efficiency, efficacy, and productivity, are the models, not the Global Artificial Intelligence itself.

The responsible for the increment in efficacy, efficiency, and productivity, as well as the protection of the Global Artificial Intelligence, is the Learning System, applying the Learning System the Impact of the Defect and the Effective Distribution across all the Artificial Intelligence, specific or global depending on the level is working on.

The main difference between Modelling System and Learning System is the fact that the Modelling System makes decisions to protect and better only mathematical models, while theLearning System makes decisions to protect and better all the systems, programs, applications, across the Artificial Intelligence, specific or global.

For that reason the Modelling System is the first step in the third stage in any Artificial Research by Deduction, specific or global, while the Learning System is the fourth step and last one, is the last one because it is the responsible for the assessment of the whole process, from the beginning, the specific or global matrix as first stage in Artificial Research by Deduction, specific or global, to the end, the decision making process and how to put them into practice.

The way in which the Impact of the Defect is going to make decisions is as follows:

- There are at least two strategies, 1) first option the creation of Specialised Impacts of the Defects, specialised in every specific, particular, global, model (descriptive, prediction, evolutionary), for every synthetic science, discipline, activity, making therefore an Specialised Impact of the Defect for every model in every level for every subject, 2) the creation of a Unified Impact of the Defect to apply in any mathematical (descriptive, prediction, evolutionary) model at any level (global, specific, particular ), in any subject. It would be advisable that at the beginning in the first phase the Specialised Impacts of Defects, as first attempts using this technology, could be a good option, and by the time this technology has been well tested, and is about to start the of standardization , parallel the standardization process goes on from the first period of coexistence to the second period of consolidation, along this process the Specialised Impacts of the Defects can have another similar process through the unification of all of them in only one Unified Impact of the Defect, valid for: any level, any subject, any mathematical model.

- Once it has been chosen the strategy, the identification of errors, defects or mistakes in the field where is later applied. If Specialised Impact of the Defect (especially in the first phase) in every level, subject, and mathematical model, summarizing all possible error, defect or mistake for every model, subject and level. If a Unified Impact of the Defect summarizing all possible error, defect or mistake at any level in any subject in only one list, especially in the third phase by the union of all possible list of errors, defects, mistakes, from all Specialised Impact of the Defect, in only one, the Unified Impact of the Defect.

- Regardless of what strategy has been chosen (Specialised or Unified Impact of the Defect), once all possible error, defect, mistakes, is summarized in a Specialised or Unified list of categories of errors, defects, or mistakes, then all the errors, defects, mistakes are ordered in categories or levels in an ascending sense of gravity, a hierarchical sorting of the severity of the minus to the most serious, in a model of ascending gravity sorting in the form of ranking.

- To the total number of categories ordered in a ranking, the sample of categories of the ranking, will be symbolized with the symbol "Nº", which in this case will be the sample of types of defect, and to the nth position of the ranking that occupies each category in the ranking will be symbolized "nº" , being in this particular case each particular position of the ranking a type, category or level, of particular defect of the process or system. So if the ordering of defects in the ranking has been done correctly in ascending direction from the least serious to the most serious, the weighted factor of each individual defect will be equal to dividing its particular nth position in the ranking, "nº", between The total category sample in the ranking, "N º", equal to "n º/N º".

Weighted gravity = nº: N º

- So the Impact of the Defect for every category of error, defect, or mistake is

Impact of the Defect = [xi · (n º: N º)] : Σxi

- Once it has been calculated the Impact of the Defect for any category of error, defect, mistake, every Impact of the Defect of every category of error, defect, mistake, can be criticised, following the rational criticism set out in the in paragraph 21 of "Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística".

- After criticising the categories of error, defect, categories, upon the results, the protective decisions to make must be all those decisions in order to prevent further consequences from all those categories whose Impact of the Defect are equal or above the critical reason.

For instance, if there is an earthquake in any place, the Impact of the Defect should make possible a very reliable estimation of what defects are going to be caused, making decisions, whose priority order depends on the results on the Impact of the Defect, prioritizing firstly all decision to tackle first categories with the highest Impact of the Defect.

In the first phase, working on Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Deduction, for every synthetic science, discipline, activity, the way to link Impact of the Defect, prioritizing according to the higher Impacts of the Defect first, and what decisions to make, is programming what kind of responses could be linked to every level of gravity according to the Impact of the Defect.

For instance, in case of earthquake, what alarms set off first depending on what categories have the highest Impact of the Defect to prioritize, and how to make sure that the right assistance and emergency services arrive first to every place with the highest Impact of the Defect.

For the construction of the specialised list of errors, defects, mistakes in the Specialised Impact of the Defect in the first phase, and the unified list of errors, defects, mistakes in the Unified Impact of the Defect in the third phase of standardization process once all the specialised list has been unified in the unified list of errors, defects, mistakes, something really important for the automation of the process to create such specialised or unified lists of errors, defects, and mistakes, in the first and the third phase, is the permanent collaboration since the second phase with the Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Application , in order that all kind of conceptual: schemes, maps, sets, models; at any level and in any subject,can supply a very important information about the structure of the errors, defects, mistakes, in any level and any subject in any mathematical model made by Deduction.

Along with the ways of collaboration pointed out about the second and fifth phase in previous post between by Application and by Deduction, additionally another reason for the collaboration between by Application and by Deduction is how useful conceptual: schemes, maps, sets, models; made by deep artificial comprehension could be for the elaboration of list of categories associated with errors, defects, mistakes, to apply in Specialised and/or Unified Impact of the Defects, being this reason another important key factor in the integration process when analysing the Modelling System in the sixth phase is important to realise what transformations there are regarding to the decision making process.

Alike the Impact of the Defect, distinguishing Specialised and Unified Impact of the Defect, regarding to the Effective Distribution happens something similar, having two strategies as well, firstly the creation of Specialised Effective Distributions according to: level, subject, mathematical model; pointing out for each one lists of categories related to efficacy, efficiency, productivity, to include especially in the first phase. And the Unified Effective Distribution unifying in only one list of categories related to: efficiency, efficacy, productivity; all possible category at any level, subject, model, especially in the third phase of standardization and sixth phase of integration.

And for the design of what categories related to efficiency, efficacy, productivity, must be included in the Specialised or Unified Effective Distribution, the relations of collaboration in second and fifth phase between by Application and by Deduction could be helpful in order to use the current conceptual: schemes, maps, sets, models; made by deep artificial comprehension in Artificial Research by Deduction in phases one and fourth, in order to supply valuable information regarding to what categories of efficiency, efficacy, productivity, to add in such lists of categories in Specialised or Unified Effective Distributions.

The Effective Distribution, specialised or unified, works as follows:

- If specialised, the elaboration of a list of categories related to efficiency, efficacy, productivity, for every model in every subject at every level. If unified, the elaboration of a list of categories related to efficiency, efficacy, productivity, including all possible category from all possible model in all possible subject in all possible level, including all of them in only one, a unified list valid for all of them equally.

- The different categories should be ordered according to their level of importance for the efficiency, efficacy, productivity, the ordination is made, from the first to the umpteenth last position, from minor to greater importance. The order in the ranking is as then as follows: the first category is the least important, the last category the most important for the efficiency, efficacy, the productivity, ordering everyone in an upward manner.

- The symbol of every category in the ranking is the symbol "nº", position umpteenth in the ranking, in this particular case, nth position in the ranking of minor to higher level of ideal of efficiency, efficacy, productivity. And "Nº" symbolised the total number of categories in the ranking.

- At the time that each category has assigned its position in the ranking, then the weighted effectiveness of each category will be equal to the quotient of dividing its nth position, "nº", between the total number of ranking positions, "Nº".

Weighted effectiveness = nº: N º

- For each category of efficiency, efficacy, productivity in the ranking, the direct punctuation or the frequency will be symbolised with the symbol "xi".

- Once the weighted effectiveness is calculated, as well as the direct punctuation or frequency of each category has been measured, then the Individual effectiveness is equal to: the product of the effectiveness weighted by the direct punctuation or frequency, product to be divided between the Summation of direct punctuation or frequencies, resulting from this quotient the Individual effectiveness.

Individual effectiveness = [xi · (N º: N º)] : Σxi

The way to make bettering decisions through the Effective Distribution is through taking the categories with the lower Individual effectiveness, to make decisions in order to better these categories as much as possible.

The best strategy to do this process is through the use of Specialised Effective Distribution in the first phase especially during the construction of the first Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Deduction, in order that when experimenting the first step in the third stage, the Modelling System, to experiment how to associate those categories whose individual effectiveness is really low with those applications, tools, robotic devices, able to make improvements in those categories.

For instance, in a mine specialised in the extraction of some specific mineral, if after applying the Effective Distribution is found out that some aspects of the mine do not work properly, reducing the levels of efficiency, efficacy, productivity, due to the individual effectiveness in these aspects of the mine is really low, how to link this information obtained by Effective Distribution to those applications, tools, robotic devices, responsible for these aspects.

As long as the experimentation in Global Artificial Intelligence, from the outset, the first phase, is going to create mechanisms to make automatically decisions, linking results on Effective Distribution, and applications, programs, robots, in specific fields, are going to facilitate the automation process of bettering all mathematical model.

There are lots of mechanisms, processes, procedures, that only are going to be possible their design once the experimentation starts giving results, that if successful, are going to be put into practice in further process in following phases.

For that reason the experimentation in all process involved in the decision process, should start as soon as possible, because the results in these experiments will play a key role in the standardization and integration process.

Likewise, for the improvement of the Impact of the Defect and the Effective Distribution, evolving from specialised to unified lists of categories, in one case related to errors, defects, mistakes, in the other case related to efficiency, efficacy, productivity, is necessary a permanent collaboration between by Application and by Deduction, in order that all categories in any database of categories at any level, specific in the first phase or global in the fourth phase, and all conceptual: schemes, maps, sets, models; in any subject, can supply relevant information for the elaboration of, specialised or unified, list of categories for the, specialised or unified, Impact of the Defect and Effective Distribution.

Ending up with the real objective auto-replications in the Modelling System at specific level, the reason why for every kind of decision, protective or bettering, virtual or actual, predictive or evolutionary, is mentioned the fact that it is a research decision (at the end of its name), is because all decisions made by the, Specialised or Unified, Impact of the Defect to make protective decisions, and all decisions made by the, Specialised o Unified, Effective Distribution to make bettering decisions, all of them are decisions made upon mathematical models made by Artificial Research by Deduction, decisions that will later be integrated in the database of decisions, as application stage, first stage for the Decisional System.

The Decisional System at specific level is the second step in the third stage in the Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction, and the application stage in the Decision System is a database composed of all kinds of decisions coming up from all systems within the Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction.

All the decisions made as real objective auto-replications, in the third stage of decision in the Modelling System, in brief are at least:

- Protective single descriptive research decisions

- Bettering single descriptive research decisions.

- Protective specific comprehensive descriptive research decisions

- Bettering specific comprehensive descriptive research decisions

- Bettering specific actual descriptive research decisions .

- Protective virtual prediction research decisions

- Bettering virtual prediction research decisions.

- Bettering actual prediction research decisions.

- Protective virtual evolution research decisions.

- Bettering virtual evolution research decisions.

- Protective actual evolution research decision.

- Bettering actual evolution research decision.

The common thing of all these decisions is the fact that all of them are based on mathematical models made upon rational hypothesis after an artificial research process by Deduction. But along with all these decisions the database of decisions as first stage in the Decisional System must include as well these other decisions:

- Decisions allowing or rejecting access to databases or matrix, for instance by the Modelling System allowing or rejecting access to the database of rational hypothesis to any other application, program, or intelligence. Allowing or rejecting access to its application by an, specific or global, Artificial Intelligence, to other intelligences, programs, or applications. Allowing or rejecting any collaboration with other applications, programs, specific intelligences, as possible examples in this case of decision to be authorised.

- Robotic decisions, such as robotic subjective auto-replications, especially those ones suggesting the construction of new intelligences, applications, programs, robotic devices by the Artificial Engineering.

- Learning decisions made by the Learning System in order to make artificial psychological subjective auto-replications, especially for the improvement and enhancement of the inner artificial psychology of an specific or global Artificial Intelligence, or particular application or program, or particular application for particular program.

In synthesis the decisions gathered in the database of decisions, as first stage of decision for the Decisional System could be synthesised as: research decisions (made in the third stage in the Modelling System), decisions to control the access to information, robotic decisions (especially for the construction of new intelligences, programs, applications, and robotic devices by the Artificial Engineering), learning decisions (especially affecting the inner artificial psychology of any intelligence, system, application, program, robotic device).

And finally and very briefly at least to mention what kind of knowledge objective auto-replications are going to operate within the Modelling System, identifying firstly the importance of explicative knowledge objective auto-replications and its implications for real objective auto-replications, and how comprehensive knowledge objective auto-replications can affect the Modelling System, due to their implications in real objective auto-replications as well.

Starting with the explicative knowledge objective auto-replications, and understanding for explicative knowledge objective auto-replications all improvements that affects the way in which the Artificial Research by Deduction explains the world, the way in which explicative knowledge auto-replication affects the Modelling System is through two ways:

- The Modelling System is affected by an explicative knowledge auto-replication at any time that a new rational hypothesis is added to the rational truth, the database of rational hypothesis, because at any time that a new rational hypothesis is added is necessary to make its virtual single model, to include in the specific model (at global level to be included in the global level), making as many changes as necessary in the current actual model, as well as many changes as necessary in virtual and actual, prediction and evolution, models.

- The Modelling System is affected by an explicative knowledge auto-replication at any time that any rational hypothesis already included in the rational truth, is discarded due to in any regular checking of the rational truth is found out not rational any longer, so this rational hypothesis not valid any longer as well as any other rational hypothesis affected in case that it would be linked to the rational hypothesis eliminated,is a or are rational hypothesis eliminated in the rational truth, in the specific model (at global level, elimination in the global model), making as many changes as necessary in the current actual model, as well as many changes as necessary in virtual and actual, prediction and evolution, models.

The implications that explicative knowledge objective auto-replications because of the inclusion or elimination of rational hypothesis in the rational truth, the database of rational hypothesis, have for real objective auto-replications are: at any time that rational hypothesis are included or eliminated in the rational truth as first stage in the Modelling System, there are changes in the mathematical models in the second stage in the Modelling System, with huge consequences in the third stage of the Modelling System in order to check the consequences of these changes for the Specialised or Unified Impact of the Defect or Effective Distribution, in every mathematical model, making as many new protective or bettering new decisions as necessary to protect the specific model (at global level to protect or better the global model).

In addition to how explicative objective auto-replications affect real objective auto-replications, is necessary to point out how comprehensive knowledge auto-replications effect real objective auto-replications as well.

As long as every Specialised Impact of the Defect as well as the Unified Impact of the Defect, in addition to how the Specialised Effective Distribution, hence the Unified Effective Distribution, are all of them made of list of categories, in Impact of the Defect, specialised or unified, related to errors, defects, mistakes, in Effective Distribution, specialised or unified, related to efficiency, efficacy, productivity, as lists of categories the collaboration between by Application and by Deduction in order to make such lists could be really helpful, due to the possible aspects of any subject, at any level, in any model, in one way or another, could be identified in the synthetic categories in the corresponding specific databases of categories, or the unified database of categories, and the conceptual: schemes, maps, sets, models.

In fact the collaboration between by Application and by Deduction at this point could include as a collaboration process the inclusion and elaboration of this kinds of lists of categories, for the Impact of the Defect or the Effective Distribution, among the duties to be responsible for, by Application for every level and subject.

At this point, any improvement in any, specific or global, database of categories, or improvements in, specific or global, conceptual: schemes, maps, sets, models; could mean improvements in the list of categories within the Impact of the Defect and the Effective Distribution, able then to make much better decisions.

Rubén García Pedraza, 10th of June of 2018

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The third stage is the decision stage, and for the Modelling System is where, as real objective auto-replications, the decisions to put into practice to protect and better the global model and therefore the , should be made, in the theory of Impossible Probability , after the application of the

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Ingeniero, investigador en biología y profesor universitario, afortunadamente empeñado en explicar los datos de forma accesible y en poner ejemplos aplicados a la actualidad política.

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Kiko Llaneras

Kiko Llaneras (Alicante, 1981) es ingeniero y doctor en Automática e Informática Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia. Investiga con modelos matemáticos en biología computacional y biotecnología en la Universitat de Girona, donde es profesor. Es un entusiasta de la visualización de datos. Más: kiko.llaneras.es.

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Kiko Llaneras Kiko Llaneras (Alicante, 1981) es ingeniero y doctor en Automática e Informática Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia. Investiga con modelos matemáticos en biología computacional y biotecnología en la Universitat de Girona, donde es profesor. Es un entusiasta de la visualización de datos. Más: kiko.llaneras.es.

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http://blogthepassenger.blogspot.com.es/p/estudios-de-opinion.html

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¿CÓMO PUEDO AÑADIR UN ENLACE O DOCUMENTO? ____________________________MODO 1: Edita alguna de las ventanas habilitadas EDITA TU LINK ...                                         MODO 2:
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Utilizada en más de 100 procesos electorales en 6 países diferentes. Una herramienta online clave para la obtención de tendencias, intenciones de voto y predicción de resultados

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Webminar sobre la nueva clasificación socioeconómica

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Webminar sobre la nueva clasificación socioeconómica

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AIMC organizó (junto a ANEIMO y AEDEMO) una conferencia online (webinar) sobre el nuevo sistema de clasificación socioeconómica que se lleva aplicando en el EGM desde 2015.

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A continuación Jakob van het Kaar, Associate Director en Kantar TNS, habló de la importancia de la diferenciación y crear valor a través de las herramientas cualitativas y los principios del Design Thinking.

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Primeros pasos para diseñar una encuesta

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Primeros pasos para diseñar una encuesta

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INE explica

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Explica es el portal divulgativo del Instituto Nacional de Estadistica. INE. Videos, presentaciones, test, curiosidades, actividad y ciencia Estadistica, tu primera encuesta

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"Píldoras" para nuevos enfoques.

"La actitud incorformista que inspira el cambio"

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS, ESTUDIOS SOCIALES Y DE OPINIÓN PÚBLICA

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS, ESTUDIOS SOCIALES Y DE OPINIÓN PÚBLICA

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Blog de corte académico por José Pérez Leal.

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ANÁLISIS DISCRIMINANTE DE DOS GRUPOS

Análisis logit y discriminante

El análisis discriminante es una técnica para analizar los datos, cuando la variable dependiente o de criterio es categórica, y las variables predictivas o independientes son de naturaleza continua o de intervalos. Por ejemplo, la variable dependiente sería la elección de una marca de computadora personal (marca A, B o C); y las variables independientes, las calificaciones de los atributos de las computadoras personales en una escala Likert de 7 puntos. Los objetivos del análisis discriminante son los siguientes:

1. Desarrollar las funciones discriminantes, o combinaciones lineales de las variables predictivas o independientes, que hagan una mejor diferenciación entre las categorías de las variables dependientes o de criterio (grupos).

2. Examinar si hay diferencias significativas entre los grupos, en términos de las variables predictivas.

3. Determinar qué variables predictivas contribuyen más a las diferencias entre grupos.

4. Clasificar los casos en uno de los grupos, con base en los valores de las variables predictivas.

5. Evaluar la precisión de la clasificación.

Las técnicas de análisis discriminante se describen usando el número de categorías que posee la variable de criterio. Cuando ésta tiene dos categorías, la técnica se conoce como análisis discriminante de dos grupos. Cuando hay tres o más categorías, la técnica se conoce como análisis discriminante múltiple. La diferencia principal es que, en el caso de dos grupos, sólo puede derivarse una función discriminante; mientras que en el análisis discriminante múltiple, puede calcularse más de una función.

En la investigación de mercados abundan los ejemplos de análisis discriminante. Esta técnica sirve para responder preguntas como:

Modelo de análisis discriminante

El modelo de análisis discriminante implica combinaciones lineales de la siguiente forma:

D = calificación discriminante

b i = coeficientes o pesos discriminantes

X i = variables predictivas o independientes

Los coeficientes, o pesos (b i), se calculan de manera que el grupo difiera tanto como sea posible en los valores de la función discriminante. Esto ocurre cuando está al máximo la razón de la suma de cuadrados entre grupos y la suma de cuadrados intragrupos de las puntuaciones discriminantes.

Cualquier otra combinación lineal de los predictivos dará como resultado una razón menor.

Veamos una breve exposición geométrica del análisis discriminante de dos grupos. Suponga que se tienen dos grupos, G ₁ y G ₂, y que cada miembro de esos grupos fue medido en dos variables X ₁ y X ₂. En la figura se muestra un diagrama de dispersión de los dos grupos, donde X ₁ y X ₂ son los dos ejes. El número 1 identifica a los miembros de G ₁, y el número 2 a los miembros de G ₂. Las elipses resultantes abarcan un porcentaje específico de los puntos (miembros), digamos 93 por ciento de cada grupo. Se traza una línea recta entre los dos puntos donde se intersecan las elipses, y de ahí se proyecta a un nuevo eje, D. El traslape entre las distribuciones univariadas G ₁' y G ₂ ', representado por el área sombreada en la figura, es menor al que podría obtenerse si se trazara otra línea entre las elipses que representan los diagramas de dispersión. Por lo tanto, los grupos difieren tanto como es posible en el eje D. Varios estadísticos se asocian con el análisis discriminante.

Estadísticos asociados con el análisis discriminante

Los principales estadísticos asociados con el análisis discriminante son los siguientes:

Las suposiciones del análisis discriminante son que cada uno de los grupos es una muestra de una población normal multivariante y que todas las poblaciones tienen la misma matriz de covarianza. El papel de estas suposiciones y los estadísticos descritos pueden entenderse mejor si se examina el procedimiento para realizar un análisis discriminante.

Realización de un análisis discriminante

Los pasos para realizar un análisis discriminante incluyen formulación, cálculo, determinación de la significancia, interpretación y validación véase la figura siguiente, Estos pasos se analizan y se ilustran en el contexto del análisis discriminante de dos grupos. El análisis discriminante con más de dos grupos se analizará en artículo posterior.

El primer paso del análisis discriminante consiste en formular el problema mediante la identificación de los objetivos, las variables de criterio y las variables independientes. Las variables de criterio deben consistir en dos o más categorías que sean excluyentes entre sí y exhaustivas en su conjunto. Cuando la variable dependiente se basa en una escala de intervalo o de razón, primero debe convertirse en categorías. Por ejemplo, la actitud hacia una marca, medida en una escala de 7 puntos, puede categorizarse como desfavorable (1, 2, 3), neutra (4) o favorable (5, 6, 7). De forma alternativa, es posible graficar la distribución de la variable dependiente y formar grupos de igual tamaño, mediante la determinación de los puntos de corte adecuados para cada categoría. La elección de las variables predictivas tiene que basarse en un modelo teórico o en investigaciones previas; sin embargo, en el caso de la investigación exploratoria, la selección debe estar guiada por la experiencia del investigador.

El siguiente paso es dividir la muestra en dos partes. Una parte de la muestra, llamada muestra de análisis o de estimación, se utiliza para calcular la función discriminante. La otra parte, llamada muestra de validación o de exclusión, se reserva para la validación de la función discriminante.

Cuando la muestra es lo bastante grande, puede dividirse por la mitad. Una mitad funge como muestra de análisis y la otra se usa para la validación. Luego se intercambia el papel de las mitades y se repite el análisis. Esto se conoce como validación cruzada doble y es similar al procedimiento estudiado en el análisis de regresión.

A menudo la distribución del número de casos en las muestras de análisis y validación sigue la distribución de la muestra total. Por ejemplo, si la muestra total contiene 50 por ciento de consumidores leales y 50 por ciento de consumidores desleales, entonces las muestras de análisis y de validación pueden contener cada una 50 por ciento de consumidores leales y 50 por ciento de consumidores desleales. Por otro lado, si la muestra contiene 25 por ciento de consumidores leales y 75 por ciento de consumidores desleales, pueden elegirse las muestras de análisis y de validación de modo que reflejen la misma distribución (25 por ciento contra 75 por ciento).

Por último, se ha sugerido la necesidad de repetir la validación de la función discriminante.

Cada vez, la muestra debería dividirse en diferentes partes de análisis y de validación. Se requiere calcular la función discriminante y llevar a cabo el análisis de validación. Por lo tanto, la evaluación de la validación se basa en varios ensayos. Se han sugerido también varios métodos más rigurosos.

Veamos un ejemplo para ilustrar mejor el análisis discriminante de dos grupos, en el cual se considera un número reducido de observaciones. En la práctica real, el análisis discriminante se realiza en muestras mucho más grandes, como la utilizada en la Experiencia de investigación de Dell que se abordará más adelante. Suponga que buscamos determinar las características sobresalientes de las familias que han visitado un centro vacacional durante los últimos dos años. Se obtuvieron datos de un pretest aplicado a una muestra de 42 familias. De esas, 30 familias que se muestran en la primera tabla, se incluyeron en la muestra de análisis y las 12 restantes (que se presentan en la segunda tabla, fueron parte de la muestra de validación.

Las familias que visitaron un centro vacacional durante los pasados dos años se codificaron como 1 y las que no lo hicieron, como 2 (VISITA). Tanto la muestra de análisis como la de validación se equilibraron en términos de VISITA. Como puede observarse, la muestra de análisis contiene 15 familias en cada categoría; en tanto que la muestra de validación tiene seis en cada categoría. También se obtuvieron datos sobre el ingreso anual de la familia (INGRESO), la actitud hacia los viajes (VIAJE, medida en una escala de 9 puntos), la importancia asignada a las vacaciones familiares (VACACIONES, medida en una escala de 9 puntos), el tamaño de la familia (TAMAÑOF) y la edad del jefe de familia (EDAD).

Cálculo de los coeficientes de la función discriminante

Una vez que se haya identificado la muestra de análisis, como en la primera tabla, pueden calcularse los coeficientes de la función discriminante. Se dispone de dos métodos generales. El método directo implica calcular la función discriminante, de manera que todos los predictivos se incluyan al mismo tiempo. En este caso, se incluye cada variable independiente sin importar su poder discriminante.

Este método es adecuado cuando, a partir de las investigaciones previas o de un modelo teórico, el investigador quiere que la discriminación se base en todos los predictivos. Un método alternativo es el análisis discriminante paso a paso, donde las variables predictivas se introducen en secuencia, con base en su habilidad para discriminar entre grupos.

Este método, que se describe más adelante con más detalle, es apropiado cuando el investigador quiere elegir un subconjunto de los predictivos para su inclusión en la función discriminante.

En la tabla de salidas se presentan los resultados de correr en los datos de la primera tabla un análisis discriminante de dos grupos mediante el uso de un software popular. Plepso Investigaciones, C. A. utiliza SPSS.

El examen de las medias y desviaciones estándar del grupo brinda una idea intuitiva de los resultados. Parece que los dos grupos están más separados en términos del ingreso que de otras variables. La separación parece ser mayor en la importancia atribuida a las vacaciones familiares que en la actitud hacia los viajes.

La diferencia entre los dos grupos respecto a la edad del jefe de familia es pequeña y la desviación estándar de esta variable es grande.

La matriz de correlaciones agrupadas intragrupales indica correlaciones bajas entre los predictivos.

Es poco probable que la multicolinealidad sea un problema.

La significancia de las razones F univariadas indica que cuando se hace un análisis individual de los predictivos, sólo el ingreso, la importancia de las vacaciones y el tamaño de la familia distinguen de manera significativa a quienes visitaron centros vacacionales de quienes no lo hicieron.

Dado que hay dos grupos, sólo se calculó una función discriminante. El valor propio asociadocon esta función es 1,7862 y da cuenta de 100 por ciento de la varianza explicada. La correlación canónica asociada con esta función es 0,8007. El cuadrado de esta correlación es (0,8007) ² = 0,64 e indica que este modelo explica o da cuenta del 64 por ciento de la varianza en la variable dependiente (VISITA).

Determinar la significancia de la función discriminante

No tendría sentido interpretar el análisis, si las funciones discriminantes calculadas no fueran estadísticamente significativas. Es posible someter a prueba estadística la hipótesis nula de que, en la población, las medias de todas las funciones discriminantes en todos los grupos son iguales.

En el SPSS esta prueba se basa en la λ de Wilks. Si se prueban al mismo tiempo varias funciones (como en el caso del análisis discriminante múltiple), el estadístico λ de Wilks es el producto de la λ univariada para cada función. El cálculo del nivel de significancia se basa en la transformación del estadístico en una chi cuadrada ². Al probar la significancia en el ejemplo del centro vacacional (véase la tabla de salidas), puede notarse que la λ de Wilks asociada con la función es 0,3589, la cual se transforma en una chi cuadrada de 26,13 con 5 grados de libertad. Esto es significativo más allá de un nivel de 0,05.

Si se rechaza la hipótesis nula, lo que indica una discriminación significativa, puede procederse a la interpretación de los resultados.

Interpretación de los resultados

La interpretación de los pesos, o coeficientes discriminantes es similar a la del análisis de regresión múltiple. El valor del coeficiente para un predictivo específico depende de los otros predictivos incluidos en la función discriminante. Los signos de los coeficientes son arbitrarios; pero indican qué valores de la variable resultan en valores grandes y pequeños de la función y los asocia con grupos particulares.

Dada la multicolinealidad de las variables predictivas, no hay medidas inequívocas de la importancia relativa de los predictivos para discriminar entre los grupos. Con esta advertencia en mente, el examen de la magnitud absoluta de los coeficientes estandarizados de la función discriminante brinda una idea de la importancia relativa de las variables. En general, los predictivos con coeficientes estandarizados relativamente grandes contribuyen más al poder discriminante de la función, en comparación con los predictivos con coeficientes menores, por lo que son más importantes.

También puede obtenerse una noción de la importancia relativa de los predictivos mediante el examen de la estructura de correlaciones, conocidas también como cargas canónicas o cargas discriminantes. Esas correlaciones simples entre cada predictivo y la función discriminante representan la varianza que el predictivo comparte con la función. Cuanto mayor sea la magnitud de una correlación estructural, mayor será la importancia del predictivo correspondiente. Como en el caso de los coeficientes estandarizados, estas correlaciones también deben interpretarse con cautela.

El examen de los coeficientes estandarizados de la función discriminante en el ejemplo del centro vacacional resulta instructivo. Dadas las bajas intercorrelaciones entre los predictivos, habría que tener cautela al usar las magnitudes de los coeficientes estandarizados, para sugerir que el ingreso es el predictivo más importante al discriminar entre los grupos, seguido por el tamaño de la familia y la importancia atribuida a las vacaciones familiares. Se obtiene la misma observación examinando la estructura de correlaciones. Esas correlaciones simples entre los predictivos y la función discriminante se listan en orden de magnitud.

También se proporcionan los coeficientes no estandarizados de la función discriminante. Éstos pueden aplicarse a los datos sin analizar de las variables en el conjunto de validación para propósitos de clasificación. Se muestran además los centroides del grupo, lo que indica el valor de la función discriminante evaluada en las medias del grupo.

El grupo 1, quienes han visitado un centro vacacional, tiene un valor positivo de (1,29118); mientras que el grupo 2 tiene un valor negativo igual. Los signos de los coeficientes asociados con todos los predictivos son positivos, lo cual sugiere que cuanto mayor sean el ingreso familiar, el tamaño de la familia, la importancia atribuida a las vacaciones familiares, la actitud hacia los viajes y la edad, mayor será la probabilidad de que la familia visite un centro vacacional.

Sería razonable desarrollar un perfil de los dos grupos en términos de los tres predictivos que parecen ser los más importantes: ingreso, tamaño de la familia y la importancia de las vacaciones. Al inicio de la tabla de resultados se presentan los valores de estas tres variables para los dos grupos.

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BIBLIOGRAFÍA Y FUEBTES DOCUMENTALES

Aaker, D. y Day, G. S. (1989) Investigación de Mercados. México. Tercera Edición. Segunda Edición en Castellano. Mc Graw-Hill

Abraira Santos, Víctor. Métodos Multivariantes en bioestadística.

Cuadras, Carles (2008). "Capítulo 6: Análisis factorial". Nuevos métodos de análisis multivariante. CMC Editions.

Kotler, Philup y Armstrong, Gary (1991) Fundamentos de Mercadotecnia. 2da Edición. México. Prentice-Hall Hispanoamericana

Lovelock, Christopher (1997) Mercadotecnia de Servicios. 3ra Edición. México. Prentice-Hall Hispanoamericana

Malhotra, N (1997) Investigación de mercado, un enfoque práctico. Naucalpan de Juárez México. Prentice Hall Segunda Edición

Spearman, Charles (1927). The Abilities of Man.

Zikmund, W (1998) Investigación de Mercados. 6 ta edición. Naucalpán de Juárez - México Prentice-Hall Hispanoamericana, A. A.

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CÓMO HACER UN ANÁLISIS DISCRIMINANTE DE DOS GRUPOS

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ANÁLISIS DISCRIMINANTE DE DOS GRUPOS Análisis logit y discriminante El análisis discriminante es una técnica para analizar los datos, cuando la variable dependiente o de criterio es categórica, y las variables predictivas o independientes son de naturaleza continua o de intervalos.

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Logistic Regression (for the non-data scientist)

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Logistic Regression (for the non-data scientist)

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David Longstreet

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Blogs de vocación generalista cuanti y cuali, tendencias...

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Sitios especializados en investigación cualitativa

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Sección para muestreos, tutoriales, curiosidades...

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Escala de Likert, Thurstone y método Delphi - SlideShare

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Escala de Likert, Thurstone y método Delphi

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Pequeño informe con un resumen de las escalas de Likert, Thurstone y el método Delphi... Sólo es un resumen y no busca nada más que eso.

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“una forma innovadora de realizar investigación cualitativa, utilizando una plataforma y herramientas online, con una estructura de comunidades y redes sociales.”

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Por Raúl Montalvo

¿Qué te parecería tener un canal de acceso constante y directo con tu cliente, consumidor o usuario? ¿Te gustaría poder acceder a sus opiniones en cualquier momento, sin las limitaciones de tener que lanzar un estudio ad-hoc en cada ocasión? ¿Te interesaría contar con una herramienta flexible con la que resolver buena parte de las necesidades de investigación de tu compañía?

Si ahora mismo estás asintiendo con la cabeza, las comunidades online te van a interesar. Si todavía no has oído hablar de ellas, quédate con esta breve pincelada: "una forma innovadora de realizar investigación cualitativa, utilizando una plataforma y herramientas online, con una estructura de comunidades y redes sociales."

Las nuevas formas de comunicación exigen nuevas formas de investigar. Hace unos años, el debate sobre los productos y servicios que utilizamos, y la generación de opinión, tenían lugar en nuestros círculos más cercanos: amigos, familia, compañeros de trabajo, etc. Hoy en día el mundo online ha tomado el protagonismo, y es ahí donde se genera la mayor parte de las opiniones sociales. Por tanto, no podemos permitirnos el no estar y escuchar allí a nuestros clientes, consumidores o usuarios. Además, el canal online, presenta per sé sus propias ventajas: acceso a mayor dispersión geográfica, la comodidad e inmediatez de poder responder a través de cualquier dispositivo, outputs más visuales en forma de imágenes o videos, etc. En el mundo digital actual, donde la interacción social tiene cada vez más protagonismo, las comunidades online de investigación, cuentan con un prometedor porvenir.

En TNS contamos con más de 12 años de experiencia gestionando comunidades online para nuestros clientes. Sabemos bien como una enfocar y adaptar una comunidad online a tu negocio. Recientemente participamos en la 22ª Jornada de Investigación de Mercados organizada por AEDEMO y la Asociación de Marketing de España, que se centró en aquellas metodologías más novedosas que ilustran los últimos avances en investigación de mercados online. Y allí presentamos, junto con Pernod Ricard, el proyecto Batman Project, la comunidad online que desarrollamos para ellos y que ya va por su 6ª edición.

Pernod Ricard sigue una estrategia centrada en el consumidor. Por ello invierte en el conocimiento del mismo y siempre tiene en cuenta su opinión. El principal objetivo por el que lleva a cabo esta comunidad online es para mantener una comunicación fluida y constante en el tiempo a través de Internet, con los participantes (exploradores con un perfil actitudinal determinado). Principalmente, para valorar cualitativamente distintas propuestas de las marcas de la compañía, para conocer y entender los gustos de los consumidores o sus aficiones, y para entender como disfrutan de su tiempo libre en general, y del ocio nocturno y las bebidas alcohólicas en particular.

En dicha ponencia se presentaron las claves del éxito de esta comunidad, así como algunos ejemplos de los insights que ha obtenido Pernod Ricard con Batman Project.

Nota: Para una correcta visualización de esta presentación, te recomendamos usar el navegador de Google Chrome

La información e insights que surgen de la comunidad Batman Project es de gran utilidad para los equipos de Marketing de Pernod Ricard, ya que conociendo en profundidad a su público objetivo pueden optimizar sus campañas de comunicación, y conseguir así un mejor retorno de su inversión. En este video nos lo cuentan:

Y tú, ¿te animas a dar el salto a la investigación cualitativa online?

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Batman Project, un caso de éxito en comunidades online

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Por Raúl Montalvo ¿Qué te parecería tener un canal de acceso constante y directo con tu cliente, consumidor o usuario? ¿Te gustaría poder acceder a sus opiniones en cualquier momento, sin las limitaciones de tener que lanzar un estudio ad-hoc en cada ocasión? ¿Te interesaría contar con una herramienta flexible...

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La primera 'neuroencuesta' política en España

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La primera 'neuroencuesta' política en España

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El Mundo - Sigma Dos

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Fueron diseñadas para diagnosticar enfermedades, pero su uso se ha extendido a los estudios de mercado. Tecnologías médicas como la electroencefalografía o la resonancia magnética nuclear permiten averiguar qué pasa por nuestro cerebro antes de que seamos capaces de ofrecer una respuesta verbal y racionalizada. Información muy valiosa para las empresas que desean conocer nuestra reacción ante distintos estímulos, ya sea procedentes de productos, personas o sabores.

Y es que es bien sabido que el componente no racional juega un papel destacado en cada decisión que tomamos a lo largo de nuestra vida. La política no es una excepción. A la hora de votar y de formarnos una opinión sobre los candidatos a unas elecciones, influyen muchos aspectos. Para averiguar qué piensan los ciudadanos de los políticos, las encuestas tradicionales formulan preguntas pero, y ¿si se pregunta directamente a su cerebro?

La empresa de estudios de opinión e investigación de mercados Sigma Dos ha realizado en exclusiva para EL MUNDO el primer estudio español que ha usado la electroencefalografía en combinación con el eye tracking (una especie de gafas que realizan un seguimiento de los ojos y permiten determinar qué zonas o aspectos llaman nuestra atención) para analizar las reacciones neuronales que provocan en los votantes los seis principales líderes políticos que, en principio, competirán en las próximas elecciones generales: Mariano Rajoy (PP), Pedro Sánchez (PSOE), Pablo Iglesias (Podemos), Rosa Díez (UPyD), Albert Rivera (Ciudadanos) y Alberto Garzón (IU).

Posteriormente, esas reacciones espontáneas fueron comparadas con las respuestas ofrecidas en un cuestionario tradicional que los participantes completaron otro día, evaluando del 1 al 10 cinco atributos (capacidad, credibilidad, cercanía, honestidad y liderazgo) y ofreciendo su valoración global de estos políticos. Los datos del estudio neurocientífico se homogeneizaron a la misma escala del 1 al 10 para cruzar los resultados.

"Se trata de un estudio cualitativo y no es representativo de lo que opina la sociedad española. Es un mecanismo de análisis que permite ver qué diferencias hay entre lo que la gente dice y cómo actúa su cerebro espontáneamente"

"A día de hoy estos estudios no sustituyen a la encuesta, pero son un complemento muy atractivo en un momento en el que la política tiene un componente emocional muy elevado, como estamos detectando en las encuestas que hacemos", explica Rosa Díaz Fernández, directora general de Sigma Dos. "Antes, los ciudadanos tenían los conceptos más asentados y sus respuestas eran más rápidas. Ahora necesitan darte una explicación sobre su respuesta. Incluso, en ocasiones, te ofrecen antes la explicación que la contestación final a la pregunta", relata. "Muchas veces, ante un determinado estímulo, tenemos sensaciones que no somos capaces de verbalizar o racionalizar. La neurociencia nos sirve para analizar qué transmiten las imágenes de los candidatos", señala. Según Díaz, "el surgimiento de nuevas formaciones políticas tiene un componente emocional muy acusado y las informaciones de los medios de comunicación aluden mucho a ese factor".

El experimento se llevó a cabo entre diciembre de 2014 y enero de 2015 en la clínica madrileña de Inside Brain, la empresa que realizó las pruebas con tecnología médica para Sigma Dos. Se utilizó una muestra heterogénea compuesta por 20 adultos de ambos sexos, con edades y preferencias políticas diversas. Cuando acudieron a la clínica, no sabían en qué tipo de estudio de mercado iban a participar. José Miguel de Elías, director de Investigación y Análisis de Sigma Dos, subraya que "se trata de un estudio cualitativo y no es representativo de lo que opina la sociedad española. Es un mecanismo de análisis más que permite ver qué diferencias hay entre lo que la gente dice cuando se expresa racionalmente y cómo actúa su cerebro espontáneamente".

EL MUNDO asistió a una demostración de una de estas pruebas neurocientíficas con una voluntaria que no iba a participar en el estudio que presentamos aquí. Para hacer el electroencefalograma, se coloca en el cuero cabelludo del sujeto un gorro (como el de un nadador) con electrodos, que registran la actividad eléctrica de las neuronas. Según explica Francisco Arribas, director general de Inside Brain, al repartir los electrodos por la cabeza se puede determinar en qué zonas del cerebro se produce más actividad y cuándo.

A continuación, se proyectan en una pantalla diversas imágenes sin relación con el estudio, como paisajes. Después, van apareciendo fotos de los líderes políticos acompañados de distintos términos, como creíble, ilusiona, cercano, antiguo o eficaz. Otro monitor va mostrando la gráfica que refleja las señales recogidas por los electrodos a medida que se proyectan las fotos. Arribas señala que el el cerebro reacciona de forma distinta si percibe que hay incoherencia entre la imagen y el concepto que aparece a su lado, y la gráfica va registrando esas oscilaciones.

"Los datos brutos son interpretados por un neurofisiólogo y traducidos un lenguaje comprensible para extraer información útil. Por otro lado, tenemos un sistema de seguimiento de la pupila para saber qué está mirando en cada momento. Por ejemplo, si tiene una activación muy positiva, se puede ver si mira al personaje o al mensaje", relata Arribas. El sujeto no puede hablar durante la prueba.

Para el estudio que presentamos en este artículo, los conceptos proyectados junto a las imágenes de los políticos fueron creíble, cercano, honesto, capaz y líder. Albert Rivera, obtuvo la mejor valoración de los participantes. El candidato de Ciudadanos fue el que suscitó un mayor nivel de agrado espontáneo tanto en la prueba neurocientífica como en el cuestionario en el que se preguntó por la valoración global (5,10). Alberto Garzón (IU) fue el peor valorado globalmente en la respuesta espontánea (4,45), mientras que Mariano Rajoy obtuvo la calificación más baja en la respuesta racional (3,7).

A la hora de comparar los resultados de los dos estudios (la prueba neuronal y la encuesta tradicional), el presidente del Gobierno, Mariano Rajoy, y la líder de UPyD, Rosa Díez, empeoran su posicionamiento cuando se ha hecho un ejercicio de racionalización, mientras que Pablo Iglesias (Podemos) y Pedro Sánchez (PSOE) consiguen una valoración racional más favorable.

Para los participantes en este estudio, Albert Rivera también es el político con mayor credibilidad y el más honesto, mientras que Rosa Díez es considerada la más capaz, seguida de Rajoy, en la respuesta cerebral. Se trata "de los dos líderes de mayor edad y con una más larga trayectoria en primera línea de política", según destaca el estudio de Sigma Dos. "Del resto de líderes, más jóvenes y de reciente llegada a ese primer plano de la escena política nacional, Pablo Iglesias se sitúa por delante...Pedro Sánchez, Albert Rivera y Alberto Garzón no han liderado aún ningún proceso electoral", señala el estudio, que añade que mientras "la experiencia reciente penaliza la valoración racional respecto a Mariano Rajoy. Por otra parte, las expectativas de cara al futuro y la falta de corresponsabilidad percibida sobre la situación actual favorece a Rivera e Iglesias".

Según las conclusiones de esta investigación, "la valoración racional en términos de credibilidad y honestidad de Mariano Rajoy se ve afectada por la evaluación que los ciudadanos hacen del cumplimiento de sus promesas y los supuestos casos de corrupción que han tenido mayor impacto mediático".

El líder del PSOE, Pedro Sánchez, es el que de forma espontánea es percibido como el más cercano (5,05), seguido por Rosa Díez. Mariano Rajoy (3,82) y Pablo Iglesias (3,41) se consideran los menos cercanos.

"No es una máquina de la verdad. Es tecnología médica y debe ser aplicada por técnicos especializados y supervisada por médicos. Nosotros procesamos y analizamos la información", señala Rosa Díaz, directora de Sigma Dos.

El médico Juan Díaz-Mauriño, director del área científica de Inside Brain, asegura que tanto la electroencefalografía como la resonancia magnética nuclear que usan para medir los reflejos cerebrales y las reacciones psicofisiológicas de un individuo no tienen riesgo para la salud. La resonancia magnética nuclear, que permite monitorizar el cerebro en 3D y las áreas cerebrales que se activan ante un estímulo, "no usa radiaciones ionizantes, como el TAC o las radiografías", afirma. Esta técnica se usa, sobre todo, para evaluar estímulos gustativos, olfativos o auditivos, y resulta menos interesante para estudios políticos como éste, por lo que no la usaron.

Aunque el número de participantes (20) es muy inferior al de las encuestas tradicionales, José Miguel de Elías explica que es el habitual en los estudios cualitativos que hacen para las empresas que desean conocer, por ejemplo, cómo se percibe un producto o un discurso.

Según relata Rosa Díaz, estas investigaciones neurocientíficas son muy demandadas por empresas privadas, sobre todo del mundo de la publicidad, para testar productos o evaluar la acogida que tienen anuncios o series de televisión antes de su emisión.

Hasta ahora, Sigma Dos sólo ha usado estas herramientas médicas para realizar otros dos estudios políticos en Latinoamérica, "donde existe mucho interés". Al tratarse de encargos privados, Díaz afirma que no puede detallar dónde los hicieron, sólo que resultan muy útiles para asesoría política: "Obtenemos información que nos permite identificar las fortalezas y las debilidades de los candidatos porque los mejores directores de campaña son los ciudadanos. Así que estas herramientas ayudan a mejorar su imagen o sus discursos, pero no les cambia. Les ayudamos a sacar lo mejor de sí mismos y a transmitir su mensaje con mayor eficacia", señala Díaz, para quien "es un error frecuente intentar cambiar a los políticos y hacerles parecer lo que no son". Sin embargo, sostiene, "la verdadera personalidad acaba por salir a la luz".

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La primera 'neuroencuesta' política en España

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Fueron diseñadas para diagnosticar enfermedades, pero su uso se ha extendido a los estudios de mercado. Tecnologías médicas como la electroencefalografía o la resonancia magnética nuclear permiten averiguar qué pasa por nuestro cerebro antes de que seamos capaces de ofrecer una respuesta verbal y racionalizada.

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www.estudiosmercado.com

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Esta es la pregunta que Carlos Javier Bastardo lanzó en el grupo Estadística para todos de Linkedin y que generó 38 comentarios. Tal y como apuntó uno de los participantes en el debate, la pregunta es sencilla, la respuesta no lo es.

Tal como indicábamos en un post anterior, las fichas técnicas deben mencionar la metodología de selección de la muestra. Al revistar varias fichas técnicas de estudios de mercado cuantitativos, encontramos que la terminología utilizada para ello es muy variada, hay quien habla de muestreo cuasi probabilístico, multietápico, muestreo de diseño híbrido o modelo de diseño de muestra asistido.

¿Son todos ellos muestreos semiprobabilísticos?

Jorge Alberto Vujosevich, en su respuesta razonó que hablamos de diseños muestrales probabilísticos cuando se conoce la probabilidad de cada elemento de la población para entrar en la muestra, cuando desconocemos esta probabilidad, hablamos de muestreo no probabilístico. Desde este punto de vista, se dice que una muestra es "representativa" cuando goza de las mismas características que la población, es decir, las distribuciones de frecuencias para todas las variables son iguales. Obviamente esta es una situación ideal. Las distribuciones de las variables en la muestra podrían ser muy parecidas/similares a las de la población y aceptamos que la muestra es representativa y podemos trabajar con ella para extrapolar las conclusiones a la población. En los diseños probabilísticos se puede estimar la diferencia entre la distribución en la muestra y en la población (error muestral), con cierto grado de probabilidad/confiabilidad.

Como en raras ocasiones se puede aplicar un muestreo probabilístico, los investigadores construimos muestras que sean representativas, al menos en un grupo de variables. O sea, que las distribuciones de frecuencias de algunas variables (no todas) sean parecidas/similares a la población.

¿Es correcto denominar a estas muestras semi-probabilísticas?

Tal como indica Joaquín Muñoz, entonces estamos ante un muestreo multietapico, donde en las primeras etapas se utiliza muestreo probabilístico y en la última o ultimas uno no probabilístico, generalmente por cuotas.

Pero cuando utilizamos modelos multietápicos, es necesario indicar la metodología de selección muestral aplicada en cada una de las etapas. Y en sentido estricto, estamos ante una muestra no probabilística.

Tal como añadió al debate Hugo Casanova existe un precedente bibliográfico, éstas fueron sus palabras: "Cooperaré con la discusión haciendo referencia a un texto ya clásico de los maestros Azorín y Sanchez-Crespo (padre), "Métodos y Aplicaciones del Muestreo" donde señalan que Cochran, Mosteller y Tukey llaman muestreo "semiprobabilístico superior" cuando se conoce la probabilidad de extracción de una cierta parte o segmento de la población, pero no de un elemento dentro de él, y, "semiprobabilístico inferior" cuando se conoce la probabilidad de extracción de los elementos dentro del segmento, pero no la de este. Para que el muestreo sea probabilístico ha de ser semiprobabilistico "superior e inferior".

Un ejemplo del primero consistiría en la selección aleatoria de manzanas (urbanas) de una ciudad, dejando a la decisión o arbitrio de los entrevistadores, la selección de cierto número de viviendas o de familias dentro de las manzanas elegidas. En el segundo, la selección de los municipios de un país que nos parezcan más típicos o representativos, efectuando dentro de estos una selección aleatoria de explotaciones agrícolas (por ejemplo)"

Por último, en el debate se trató sobre la pertinencia y motivo de estos muestreos "cuasi probabílisticos". La conclusión es que estos tipos de muestreo, al incluir alguna etapa en la que la selección muestral sí ha sido probabilística, ofrecen una mejor imagen, como si fueran de mayor calidad que las selecciones muestrales por cuotas u otras muestras no probabilísticas. En cuanto a la pertinencia, parece que no nos queda más remedio que aplicarlos, puesto que las muestras aleatorias simples hace años que no se utilizan por su coste en unos casos y por la imposibilidad de aplicarlos la mayoría de veces.

Pero recuerda, no es correcto en estos casos calcular el error y la significación, a pesar de que es una práctica habitual y en los casos en los que se presenta, se debería indicar lo siguiente: "si la muestra se hubiese obtenido por un muestreo aleatorio simple, el error sería de..."

¿Te interesa profundizar en el tema? Aquí te dejo el link al Libro "Métodos y aplicaciones de muestreo" de Francisco Azorín y José Luis Sanchez-Crespo (1995).

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Esta es la pregunta que Carlos Javier Bastardo lanzó en el grupo Estadística para todos de Linkedin y que generó 38 comentarios. Tal y como apuntó uno de los participantes en el debate, la pregunta es sencilla, la respuesta no lo es. Tal como indicábamos en un post anterior, las fichas técnicas deben mencionar la ...

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				Las triquiñuelas de las estadísticas

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				Las triquiñuelas de las estadísticas

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EconoNuestra

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José Manuel Lechado
Periodista y Escritor 3. Errores de Interpretación
En la primera parte de este artículo hablamos de algunas de las trampas (fraudes y planteamiento sesgado) que se pueden hacer a partir de estadísticas y encuestas. Continuamos ahora con otros dos apartados llenos de posibilidades: errores de interpretación y falacias.

La Estadística, como procedimiento científico, tiene unas normas muy claras. Pero la exposición, interpretación y presentación de los datos no siempre viene determinada por reglas inamovibles. En muchos casos hay un amplio margen para la subjetividad que el dueño de la estadística aplica según conveniencia. Y, por supuesto, nadie está libre de cometer equivocaciones. El error puede ser fortuito (no siempre hay que pensar mal), pero a menudo, sobre todo en ciertos ámbitos, es intencionado o incluso -como veremos- casi metódico.

El error en las estadísticas (no el "margen de error", que es una cantidad estimada por factores concretos, como el tamaño de la muestra) puede empezar a acumularse desde la misma recogida de datos si ésta se practica de forma poco rigurosa o sin cuidado. Aunque parezca mentira, en muchas ocasiones lo que ocurre es que los datos se contabilizan mal. Un titular posible: "Seis de cada diez españoles creen en adivinos". Leyendo la información de fondo, empero, nos encontramos con esto: "...el 26 por ciento de los españoles dice creer en augures". Al menos uno de los datos es incorrecto, si no ambos. La única certeza en esta noticia, tal como se presenta, es que alguien ha cometido un error de cálculo.

A veces tales fallos son fruto de ignorancia o apresuramiento, pero también puede haber una intención aviesa. Es frecuente leer cosas como: "Los salarios, que el año pasado bajaron un 20 por ciento, han subido este curso un 22 por ciento". Tras esta exposición tan optimista el gobierno anuncia a bombo y platillo su buena gestión que, al parecer, ha hecho crecer el poder adquisitivo de los ciudadanos "un 2 por ciento" (por encima de la inflación, albricias). Sin embargo, un cálculo sencillo demuestra que algo no encaja. Si el sueldo medio por hora hace un año era de 10 euros y baja un 20 por ciento, la cosa se queda en 8 euros miserables. La posterior subida del 22 por ciento implica que, tras la exitosa mediación gubernamental, el trabajador va a cobrar 9,76 euros. Es decir, sigue ganando menos que hace un año, Y es que el nuevo cálculo ha de hacerse, por supuesto, sobre los 8 euros del recorte, no a partir de los 10 originales. Si a esto le unimos la inflación, quizá convengamos en que la acción del gobierno no ha sido tan sagaz como parecía y que más bien hemos sido víctimas de un engaño deliberado. Este tipo de bromas son constantes tanto en la política como en las rebajas de precios, las ofertas bancarias y la publicidad, que con frecuencia se apoyan en estadísticas. Un ejemplo más: cada vez que un gobierno de pacotilla proporciona las cifras oficiales de inversión pública en Investigación y Desarrollo incluye en el bote el dineral destinado a laboratorios militares y armamentísticos, cuyos hallazgos no se puede decir, con seriedad, que contribuyan a ninguna clase de "desarrollo". Es una forma burda, pero efectiva, de disfrazar una mentira con estadísticas.

En ocasiones se llevan a cabo comparaciones erróneas partiendo de datos inadecuados, anticuados o las dos cosas. La lactancia materna, por ejemplo, fue denostada durante años, pues se consideraba que los niños alimentados sólo con la leche de sus madres crecían menos y más despacio. ¿De dónde salía esta creencia? De la comparación de críos de todo el mundo con unas tablas elaboradas en Estados Unidos a partir de una muestra de niños norteamericanos blancos de clase alta o media alta. Un uso tal de información estadística es erróneo, pues datos de este género no son siempre extrapolables. También puede haber intereses privados: no sorprendería saber que tal vez el estudio fuera financiado por empresas fabricantes de leche artificial (es una posibilidad). Como no todo el mundo puede comprar a sus hijos suplementos alimenticios artificiales (pasando por alto si son buenos o no para el crecimiento y la salud de los bebés) es obligatorio llegar a una conclusión: que el uso equivocado o falaz de una información con base estadística tiene consecuencias sociales, culturales y económicas.

Otro error frecuente consiste en establecer una relación de causalidad incorrecta. Es casi seguro que todos guardamos en casa... qué se yo: una camiseta con el logo de The Ramones. O quizá algo con menos glamour: un bote viejo y churretoso de pintura. Al mismo tiempo constatamos que en la vecindad de nuestro barrio no abundan los osos panda. De hecho, jamás se ha visto uno. Se puede establecer la correlación de que si atesoramos un bote usado de pintura (o una camiseta de The Ramones) nunca seremos invadidos por un oso gorrón hambriento de bambú. ¿Parece una relación absurda? No lo es porque, como resulta obvio, no existe vínculo alguno entre los dos sucesos. Sin embargo, en el bombardeo de noticias, mensajes, anuncios, etc. que sufrimos cada día nos colocan correlaciones sin fundamento como esta. Tal forma de interpretación, más que errónea suele ser manipuladora. Es muy frecuente en política -cómo no-, donde si algo no se sabe, se inventa; y si no conviene, se transforma.

Hablando de política: la interpretación de sondeos relacionados con tendencias electorales puede generar valoraciones incluso antagónicas partiendo de los mismos datos. Una al menos será errónea (pueden serlo todas en mayor o menor grado). Un ejemplo imaginario que nada tiene que ver con la realidad actual: un partido recién surgido, de tendencia más o menos izquierdista, arrasa en las encuestas de previsión de voto. Se prevé que en las próximas elecciones pueda incluso llegar a obtener los votos suficientes para gobernar. La interpretación de las encuestas (que sólo reflejan intenciones, expresadas por una muestra de población) será de lo más variada según quién cuente el cuento. Los partidarios de esta nueva organización sienten cierta inquietud: si la gente se convence de que la cosa va bien, puede que muchos votantes potenciales se marchen al campo el día de las elecciones. A fin de cuentas, ¿qué más da voto de más o menos? Los adversarios del nuevo partido lo orientan de otra manera: hay un peligro serio de perder el poder; por lo tanto habría que acudir a votar en masa para evitar la victoria de los "revolucionarios". Aparte de que estos sentimientos pueden inducir a los encuestados a mentir en sus respuestas, el hecho contrastable es que una misma proyección estadística es capaz de surtir diferentes efectos según cómo se interprete. Un ejemplo al que estamos habituados: cada vez que acaba el recuento de votos en unos comicios, cada partido manifiesta satisfecho que "hemos obtenido un gran éxito". Como es obvio, no todos pueden ganar, luego alguien se equivoca o miente. En este caso, y una vez más, quizá no sea tanto un error como una interpretación manipulada de datos estadísticos (en este caso los resultados efectivos de las elecciones).
4. Falacias y Paradojas
Para terminar este apartado hablaremos del análisis comparativo impropio, el cual lleva a conclusiones interesadas. Se da mucho en previsiones de tipo industrial, como las relacionadas con algunos productos sanitarios, por poner un ejemplo. Un estudio (pagado por empresas del sector) puede determinar que cierta enfermedad (A) muestra una incidencia mayor de mortalidad que otra (B), por lo que decide invertir sólo en el desarrollo de un medicamento para la primera. Hasta aquí nada que objetar, pues la empresa privada puede hacer con sus recursos lo que le plazca. La cosa se complica cuando el sector privado convence al gobierno de turno para que la sanidad pública adquiera la medicina "anti-A" en detrimento de otros productos. ¿Dónde está la trampa de interpretación estadística? En que es posible que la enfermedad A produzca más muertes por número de afectados, pero también que la enfermedad B afecte a muchísima más gente y sea, de hecho, un problema sanitario de gravedad mayor. Sin embargo, la enfermedad A puede recibir un tratamiento crónico y caro que proporciona pingües beneficios, mientras que la B afecta sobre todo a personas con pocos recursos, las cuales no podrían pagar un tratamiento que, encima, es más barato.

Las triquiñuelas de las estadísticas incluyen falacias diversas y alguna paradoja que otra. La más conocida es la denominada "falacia del residuo". Muchas muestras estadísticas contienen un porcentaje de datos que no encajan o no tienen explicación. Este "residuo" estadístico suele ser pequeño y se tiende a despreciarlo.

El problema es que a veces se utiliza el residuo como evidencia de algo sin que haya una base real para semejante conclusión. Por eso es una falacia. Un caso muy conocido es el de la pseudociencia llamada ufología, la cual "argumenta" que si más o menos un 5 por ciento de los avistamientos de ovnis no reciben explicación, esto es una "prueba" de que existen los ovnis. La verdad es que, planteado así, es irrefutable: un ovni no es otra cosa que un "objeto volador no identificado". El globo de plástico que se le escapa a un niño de las manos puede ser un ovni perfecto. La cosa cambia si se pretende, ya de paso, que un ovni sea una nave interplanetaria de origen extraterrestre.

Otro ejemplo más serio de falacia del residuo es el siguiente: el departamento de sanidad decide aplicar una vacuna contra la gripe del pato que, según el fabricante, ha demostrado una efectividad del 98 por ciento. Se aplica la vacuna a toda la población (de personas, no de patos), con lo que cabe esperar que la epidemia quede conjurada salvo para ese pequeño 2 por ciento residual, cantidad que el gobierno considera satisfactoria. De entrada cabe preguntarse si un 2 por ciento puede despreciarse con tanta tranquilidad: si el país del que hablamos tiene 50 millones de habitantes, el 2 por ciento es un millón de personas. En una decisión gubernamental de esta guisa deberían pesar más factores que un simple porcentaje: habría que valorar los números absolutos, la gravedad de la enfermedad y el coste de la vacuna.

Antes de que las sondas soviéticas de la serie Venera visitaran Venus y descubrieran la desagradable realidad de ese mundo, los observadores terrestres hacían todo tipo de lucubraciones fantásticas. El astrónomo Carl Sagan describía el fenómeno con mucha gracia en un episodio de Cosmos. Era más o menos así: "En Venus hay nubes. Si hay nubes, tiene que llover. Si llueve, habrá una copiosa vegetación. Si hay selvas, habrá animales. Y si hay animales, siendo un mundo en un estadio primitivo, habrá incluso dinosaurios". Sagan resumía esta serie ilógica de razonamientos de esta manera: "No veo nada, luego hay dinosaurios". La falacia del residuo se parece mucho a esta forma de "razonar".

Otra falacia típica guarda relación con la probabilidad condicionada, que se da en muchos análisis estadísticos. Resumiendo, la probabilidad condicionada implica que un suceso determinado sólo se producirá si antes sucede otro acontecimiento diferente. La probabilidad total sale de multiplicar las probabilidades individuales de ambos. De esta manera se pueden encadenar sucesos desde dos a infinito. Pero hay un peaje: en general, cada suceso añadido disminuye las probabilidades de que ocurra el conjunto de todos (véase al respecto mi artículo "La ecuación V", donde se encadenan varias probabilidades condicionadas a la hora de predecir si un partido cumplirá o no sus promesas electorales en caso de salir vencedor).

Esto son matemáticas de bachillerato, pero su aplicación deficiente a la interpretación de datos estadísticos puede tener consecuencias en la producción económica, la gestión gubernamental o la percepción del público sobre un hecho concreto. La falacia de la probabilidad condicionada suele explicarse con un ejemplo clásico: supongamos una enfermedad grave que sufre, en un momento u otro, el 1 por ciento de la población. No da síntomas hasta que es demasiado tarde, pero por suerte se dispone de una prueba para detectarla precozmente con una fiabilidad del 99 por ciento. ¿Es tan segura como parece? Imaginemos un país con 100.000 habitantes y que todos se someten a dicha prueba. Los resultados son los siguientes: para empezar hay 1.000 personas que de hecho padecen la enfermedad, pero sólo dan positivo 990 (habrá 10 falsos negativos de acuerdo a la fiabilidad prevista). Por otra parte, de las 99.000 personas restantes, que están sanas, dan falso positivo 990. El número total de análisis positivos es de 1.980 personas, la mitad de las cuales (990) no están realmente enfermas. La probabilidad condicionada radica en la combinación de dos factores: la exactitud de la prueba y el hecho de estar o no enfermo. En este caso las cifras finales nos indican que en caso de dar positivo nos respalda una probabilidad muy razonable de estar sanos (el 50 por ciento). Deberíamos preocuparnos lo justo y solicitar una nueva comprobación. Sin embargo, casi nadie hace este tipo de cálculos: si nos sometemos a una prueba con una fiabilidad tan alta y da positivo, es casi seguro que nos echaremos a temblar de miedo e incluso que oigamos batir sobre nuestras cabezas las negras alas de la muerte. De paso habrá también un porcentaje pequeño, pero no despreciable, de enfermos que creerán estar sanos. Los casos de probabilidad estadística condicionada con interpretación errónea son abundantes y se dan en todo tipo de situaciones. Imaginen las consecuencias si la prueba que acabamos de describir se prescribe para una enfermedad con nombre y apellido. Por ejemplo, el sida, con toda su carga de terror y estigmatización social.

Lo que nos lleva a otro tipo de falacia estadística: la de opinión. Son habituales las estadísticas basadas en encuestas periódicas sobre temas de lo más diverso. En España existen las llamadas "demoscopias", que interrogan a muestras considerables de población, una o varias veces al año, sobre cuestiones variadas. Uno de los resultados más populares de las demoscopias son esas listas en las que aparecen las preocupaciones de la gente ordenadas de acuerdo al mayor o menor grado de inquietud que generan. Pues bien, estas clasificaciones no tienen validez para determinar la magnitud de ningún problema, aunque se utilicen tramposamente para ello: sólo evalúan el estado de ánimo de la sociedad o hasta qué punto la propaganda influye en los puntos de vista del común.

En general la opinión pública mayoritaria viene condicionada por las noticias más recientes, impactantes o repetidas. Esto influye en las encuestas: si se ha producido un accidente aéreo pocos días antes de realizar la recogida de datos es posible que la seguridad de las aeronaves figure como una de las inquietudes principales. Del mismo modo, cuando los medios dejan de hablar de un tema, éste desaparece casi por completo de las charlas de taberna y también de las respuestas en esta clase de estudios. En realidad parece que cuando el gobierno y sus medios afines dejan de machacar sobre algo, no sólo se evapora la preocupación pública: nos atrevemos a decir que en muchos casos incluso desaparece el problema en sí.

Un ejemplo notable de esto es la valoración del terrorismo en las encuestas de opinión españolas. En términos absolutos (coste económico, número total de víctimas, posibilidad real de alcanzar sus objetivos políticos, etc.) incluso en los peores tiempos de la violencia política (que comprende un largo periodo y muchos nombres: Eta, Guerrilleros de Cristo Rey, Triple A, Grapo, Terra Lliure, Batallón Vasco Español, Gal, Al-Qaida y otras bandas) el terrorismo en España nunca ha pasado de ser un problema de orden público secundario y en general muy controlado. No obstante, siempre ha logrado un enorme reflejo en los medios de prensa debido a su naturaleza impactante y emotiva. Esto ha repercutido a su vez en la opinión pública hasta tal extremo que en algunas Demoscopias llegó a aparecer el terrorismo como el más grave de los problemas nacionales. A pesar de esta percepción del fenómeno, es un hecho constatable que esta forma de criminalidad ha afectado de manera directa a un porcentaje muy pequeño de la población. No es que la violencia política no sea un problema, pero cabe preguntarse si su reflejo en las encuestas de opinión y en la prensa no resulta exagerado y sirvió (sirve) para justificar políticas de control social y leyes cada vez más represivas que afectan no tanto a los escasos terroristas como a la mayoría de los ciudadanos (también se ha alegado, dicho sea de paso, que el excesivo protagonismo de los atentados en las noticias ha servido a los fines propagandísticos de las organizaciones armadas, aunque esto es otra historia).

Cuando la manipulación en este sentido la practica no España, sino un país importante, se comprueba que la falacia de opinión puede tener consecuencias muy graves. Recordemos que, bajo la excusa del terrorismo, el gobierno de los Estados Unidos ha justificado, a lo largo de la primera década del siglo XXI, varias invasiones de países soberanos. Pero no sólo eso: también ha decretado, con el entusiasmo de sus "federados" (en especial los estados de la muy sumisa Unión Europea) leyes transnacionales que ponen en peligro las libertades ciudadanas, los derechos humanos y la paz.

La falacia de opinión es además paradójica porque los puntos de vista personales no constituyen parámetros objetivos y, por lo tanto, no sirven para extraer conclusiones científicas válidas. Así pues, una encuesta de opinión no puede contemplarse como una verdadera estadística, aunque utilice procedimientos de esta rama de la ciencia. Siguiendo con nuestro ejemplo, incluso hoy día, cuando en España el terrorismo ha quedado reducido a casi nada, todavía persiste su sombra y se da el caso de personas que dejan de viajar a tal o cual país por miedo a sufrir un atentado (postura que se da también en otras naciones). Si estos ciudadanos analizaran con propiedad la información útil, quizá anularían de todas formas su viaje, pero sería por otros motivos: tal vez la mucho más elevada probabilidad de morir de indigestión, trombosis, disentería, malaria, ahogamiento, accidente de tráfico, sobredosis o mordeduras de serpiente, que son causas mucho más probables de perder la vida durante un viaje.

Para quitarnos el mal sabor de boca que deja la violencia terminaremos este apartado con una curiosidad conocida como "paradoja de Condorcet", por ser el matemático francés Nicolás de Condorcet el primero en describirla, allá por el siglo XVIII. Se llama también "paradoja de la votación", porque si bien se describió por primera vez en relación a los juegos de azar, se aplica con frecuencia en contextos electorales para demostrar que las decisiones colectivas (los resultados de unos comicios) tienden a ser cíclicas, aunque las individuales (el voto personal) no lo sean. Se entenderá mejor con un ejemplo no político, sino comercial, pero la estructura y los resultados son extrapolables a otras situaciones:

Se ha realizado una encuesta sobre tres detergentes (Action, Bioful y Costra) con los siguientes resultados:

-Un 33,3 por ciento los ordena así de mejor a peor: Bioful, Costra, Action.
-Otro 33,3 por ciento se decanta por esta ordenación: Costra, Action y Bioful.
-El 33'3 por ciento restante de encuestados elige: Action, Bioful y Costra.

¿Cuál es el mejor detergente (o el peor) según la encuesta? Tómese un tiempo antes de contestar y no haga lo que hace el propietario de Bioful, quien se apresura a decir que el mejor detergente es el suyo (porque el que da primero da dos veces, supongamos). Sin embargo, el dueño de Action reacciona como el rayo y desmiente la interpretación de los datos: en total un 66'6 por ciento de los encuestados cree que Action es mejor que Bioful, luego su detergente es el ganador. El señor Costra, que estaba de vacaciones, al regresar se entera de la noticia y declara que su producto es el mejor, pues un 66'6 por ciento de los encuestados lo considera superior a Action. Como ya imaginará el lector, no tardará en salir a la palestra de nuevo el amo de Bioful asegurando que su detergente es el favorito de dos tercios del personal, por encima de Costra. ¿Quién ha ganado? Nadie. O todos. Este es un caso muy simple de paradoja de Condorcet, pero puede darse en variantes mucho más complejas, con más participantes y datos más enrevesados, en elecciones, apuestas, publicidad... La paradoja en sí no es una falacia, pero sí el uso que de ella hacen los señores Action, Bioful y Costra.

* * * * *

Hay muchas otras trampas y triquiñuelas que se pueden hacer partiendo de datos estadísticos. Hemos querido mostrar aquí algunas de las más notables para divertimento y aviso de los lectores. A las personas interesadas en profundizar en el tema recomendamos el libro El hombre anumérico (Innumeracy: Mathematical Illiteracy and Its Consequences) del matemático estadounidense John Allen Paulos -magnífica y muy divertida obra divulgativa que ha inspirado este artículo y alguno de sus ejemplos- cuya lectura no requiere conocimientos matemáticos especiales.

La estadística es una herramienta científica no ya útil, sino maravillosa e imprescindible. La naturaleza profunda de la realidad sólo puede entenderse en términos estadísticos, como muy bien saben los expertos en mecánica cuántica. La Estadística, con mayúsculas, puede ser el arma fundamental para combatir epidemias, desigualdades sociales o el deterioro del medioambiente planetario. Sin embargo, en manos de desaprensivos (y los hay a manta) la interpretación de datos estadísticos se convierte en un instrumento de manipulación y engaño. La conclusión, si es que hay alguna, no es nueva: fíese de la Estadística, pero no de la propaganda. No se trague la información sin pararse antes a pensar un poco, y cuando le abrumen con una sopa de datos, pregúntese si no le estarán tomando el pelo. Según una estadística, el 84 por ciento de las veces será así.

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Las triquiñuelas de las estadísticas (II)

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José Manuel Lechado Periodista y Escritor En la primera parte de este artículo hablamos de algunas de las trampas (fraudes y planteamiento sesgado) que se pueden hacer a partir de estadísticas y encuestas. Continuamos ahora con otros dos apartados llenos de posibilidades: errores de interpretaci

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Buscador de estadísticas oficiales

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Consulta la actualidad socioeconómica de España y sus territorios

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Cómo leer un gráfico o el mal uso de las estadísticas

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Cómo leer un gráfico o el mal uso de las estadísticas

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En nuestro anterior post nos referíamos a la importancia cada vez mayor de los datos para el mundo del periodismo, en el que es cada día más difícil atraer la mirada del lector. Pero no menos importante que las cifras y las estadísticas, es saber interpretarlas y presentarlas de manera correcta, ya sea de forma escrita o a través de gráficos.

Al abrir un periódico o entrar en su página web -y más allá de las listas tan en boga ( Las siete mejores playas de España o Diez errores que no puedes cometer en una entrevista de trabajo, etc)- los números acaparan gran parte de sus titulares, extraídos de informes, estudios o investigaciones que realizan entidades públicas como el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) o Eurostat o empresas de investigación social y de mercado como la nuestra, por encargo de distintas marcas o solo por conocer distintas tendencias y características del mercado o los comportamientos y hábitos sociales, políticos o económicos actuales.

"Es fácil mentir con estadísticas, pero es difícil decir la verdad sin ellas". La frase de es de Kiko Llaneras, profesor de ingeniería y sistemas complejos de la Universidad de Girona y editor de , en un reportaje del suplemento Verne de El País, en el que se ahonda en el caso de gráficos publicados en medios de comunicación orientados a manipular la opinión de la audiencia. En el artículo en cuestión, la polémica había surgido a raíz de un gráfico compartido por RTVE, en el que los 4,4 millones de parados actuales parecían ser menos que los 4.1 millones de 2009. Puede que esto suceda en ocasiones puntuales, pero mucho más habitual que la manipulación, es el mal uso de los datos por desconocimiento. Los estudios hay que saber leerlos porque si no se tiene experiencia y buen manejo de las estadísticas, se pueden sacar conclusiones erróneas.
¿Cómo leer un gráfico?
De la misma manera que un cuadro, un libro o una canción, más allá de lo que transmitan, se pueden entender mejor si conocemos el contexto en el que fueron creados, para comprender mejor la información que encierra un gráfico, hay que tener en cuenta de qué tipo es (histograma -representa datos numéricos continuos agrupados por intervalos-, diagrama lineal -refleja la evolución de unos datos a lo largo de un tiempo-, etc.), qué variables contempla o cuáles son sus valores máximos y mínimos, por ejemplo.

No siempre se puede dar toda la información con la que se cuenta, pero es fundamental que se elija qué se va a poner en un gráfico sin perder la esencia de lo que hay que transmitir y contextualizando. Del mismo modo que cuando escribimos una noticia tenemos que resumir y cortar por razones de espacio, pero con la intención de que el texto no deje de narrar lo principal de la historia que queremos compartir.

Así como en un reportaje miramos la firma de su autor, en la lectura de un gráfico es importante conocer de qué fuente provienen los datos allí volcados, una información que suele aparecer siempre debajo de la figura en cuestión. Si no tiene la fuente, el gráfico en sí es poco fiable. Pero si la tiene y algo en él nos resulta dudoso, podemos recurrir a la fuente original del estudio y comprobar si las cifras están correctamente reproducidas.

Como bien alerta Jaime Rubio Hancock en el artículo antes mencionado, existen ciertas pistas que pueden despertar nuestras sospechas y que deberíamos tener en consideración a la hora de enfrentarnos a estos recursos visuales.

Que los ejes estén cortados y no comiencen por cero.

Que carezcan de vías horizontales o verticales.

Que esos ejes están cortados.

Que no se mantenga la escala utilizada (mezclar meses con años).

Que estén hechos en 3D, porque suelen ser superfluos o dan una perspectiva errónea.

Que estén recargados de colores, fondos o dibujos.

Que las cifras estén representadas en una tabla que nos obliga a comparar ángulos cuando nos resulta más sencillo comparar distancias y/o posiciones.

Que no presenten la información suficiente para entender de qué estamos hablando. Así como la sobrecarga no es recomendable, tampoco la ausencia de variables que nos ayuden a entender mejor la información brindada.

El artículo de Rubio está plagado de ejemplos de estos malos usos, tanto en medios españoles como internacionales. Como el que mencionábamos de los datos del paro en TVE, que ilustra el comienzo de este post. Twitter se hizo enseguida eco de la manipulación y apareció retocado por distintos usuarios, como el que podemos ver más arriba, editado por la cuenta @DeTodoUnPocoINF, con la inserción de una línea horizontal que hace más evidente el error.

O este otro de las elecciones venezolanas en el que la diferencia de fotos es mínima pero está representada como si Nicolás Maduro hubiera arrasado en la votación...
Palabras claves para cualquier investigación
Tan crucial como interpretar las cifras son los términos que se utilizan para explicarlas, algo que tan bien resalta el investigador Louis Goutmann en su artículo Malos usos en estadísticas. "La estadística ofrece actualmente un repertorio espléndido de instrumentos de análisis para el sociólogo. Si los utiliza adecuadamente, puede estudiar un número creciente de problemas de investigación. Ahora bien, la estadística, para que pueda cumplir su papel adecuadamente, debe utilizarse en conjunción con la teoría y con los métodos de investigación", dice Manuel García Ferrando, traductor del texto y profesor de la Universidad Autónoma de Madrid. Si la advertencia es para los propios sociólogos, imaginemos en qué errores puede caer alguien que no está entrenado en el trabajo con números. En el ensayo, Guttman alerta sobre el uso y abuso de la estadística en Ciencias Sociales y elabora una relación de medio centenar de sus malos usos.

Media, medidas de dispersión, extremos, correlación, causalidad, los totales, los relativos son palabras claves para leer estudios estadísticos que, si no se tienen en cuenta o se utilizan con ligereza, pueden conducir a narrar exactamente lo opuesto de lo que refleja una investigación.
La línea editorial
Cuando nos pusimos a escribir este post, coincidió con la publicación de un informe de la Organización para la Cooperación al Desarrollo Económico (OCDE) sobre las previsiones de empleo en Europa, del que casi todos los medios nacionales se hicieron eco, aunque con enfoques muy distintos. La OCDE mejora su previsión de paro para España hasta el 21%, tituló El Mundo. La OCDE critica a Rajoy por no invertir más en la activación del empleo pese a la altísima tasa de paro, resaltó Público.

Ambos datos venían en el estudio, pero cada medio se encargó de destacar lo que coincidía más con su línea editorial. Otro claro ejemplo de que las cifras están ahí, pero hay distintas maneras de presentarlas.

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Cómo leer un gráfico o el mal uso de las estadísticas

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En nuestro anterior post nos referíamos a la importancia cada vez mayor de los datos para el mundo del periodismo, en el que es cada día más difícil atraer la mirada del lector.

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La investigación cualitativa online: técnicas para estudios de mercado en el mundo virtual

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La investigación cualitativa online: técnicas para estudios de mercado en el mundo virtual

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Internet ha traído nuevas herramientas de investigación social y de mercados que permiten tanto a participantes como a los profesionales que realizan los estudios de mercado no tener que desplazarse, poder hacer partícipes a miembros de diferentes partes del mundo o facilitar el anonimato necesario para conseguir respuestas más sinceras a temáticas sensibles. Y que pueden ser independientes o complementarias de las técnicas tradicionales.

En otro post hablábamos de las comunidades online como una de las técnicas cualitativas más útiles a la hora de analizar la experiencia de los clientes, empleados o usuarios en una investigación social o de mercado, en esta nueva era de la web 2.0. Claro que no es la única herramienta que en Internet permite a los profesionales conocer la relación entre consumidores y marcas, descubrir y describir tendencias o conductas sociales, políticas, económicas, etc., o saber qué piensan los ciudadanos sobre diferentes situaciones de la vida, por mencionar solo algunos de los campos del social & market research.

Los focus groups, por ejemplo, son otra de las formas que, adaptada del mundo offline, se utiliza también en el mundo digital y se distingue de las comunidades online porque tiene menos participantes y ellos interactúan de manera asincrónica entre sí y con el moderador durante un lapso de tiempo más extenso. Podemos clasificar los focus groups en varios tipos:

Audiovisual focus group: el hecho de interactuar con los participantes a distancia no impide que podamos observar en primer plano el lenguaje no-verbal facial de los participantes. De hecho, las nuevas tecnologías incluso facilitan la tarea con herramientas como software para decodificar microgestos faciales y de timbre, tono, ritmo de voz que permiten identificar el nivel de involucración y veracidad del discurso.

Text focus groups: Se suelen utilizar para los temas más sensibles en los que el anonimato es importante para conseguir respuestas más francas.

Bulletin Board Focus Group: Es una técnica que sirve para cuando los participantes están en diferentes puntos del mundo. También para cuando sus habilidades tecnológicas son limitadas. Suele ser la que más dura en el tiempo y permite asignar tareas que se deben completar a diario.

En la etnografía virtual, el investigador se mete en el universo del consumidor de manera remota, a través del audio, el texto o el vídeo, para entrevistarlo y/u observarlo en tareas que le asigna, sin que tenga que ser dentro de una comunidad online determinada.

Una de las técnicas de observación cualitativa que sí nació con Internet, pensada para investigar el comportamiento de los consumidores en el entorno de la web, es la que bautizó R.V. Kozinets como netnografía. Se trata de observar comunidades online conformadas de modo natural y de la manera menos intrusiva posible para recolectar e interpretar las características culturales de una determinada comunidad digital.

El principal objetivo de la netnografía es dotar de significado a los números, ir más allá de las cifras con las que nos topamos en toda investigación para indagar en los gustos de los clientes, solucionar sus problemas y responder a sus necesidades como marca, comprender patrones de interacción y significados compartidos entre miembros de una comunidad. Se podría resumir en la pregunta: ¿quiénes son las personas que pasan a ser nuestros clientes?

Para terminar, no podemos dejar de mencionar el mobile research, que no es otra cosa que la investigación a través de los dispositivos móviles, cada vez más presentes en cada minuto de nuestras vidas. Es una técnica que permite localizar a las personas en sus contextos naturales y en tiempo real, a través además de aplicaciones amigables creadas especialmente para la investigación cualitativa y que puede ser el gran futuro de este campo, aunque eso ya lo dejamos para otro futuro post.

Imagen de Luc Legay bajo licencia Creative Commons

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Internet ha traído nuevas herramientas de investigación social y de mercados que permiten tanto a participantes como a los profesionales que realizan los estudios de mercado no tener que desplazarse, poder hacer partícipes a miembros de diferentes partes del mundo o facilitar el anonimato necesario para conseguir respuestas más sinceras a temáticas sensibles.

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Qualitative research is not generally considered "real" research, and this has terrible implications for innovation. Companies' thirst for operational effectiveness begs for quantitative data. But quantitative data does not and cannot form strategy. Qual data are a key ingredient to strategy, or the development of new and differentiated products.

Many people are familiar with Michael Porter's paper, "What is strategy?" Porter famously argued that many companies mistake operational effectiveness for corporate strategy. Operational effectiveness, according to Porter, is about quality, productivity, and speed. It is about doing the same thing as others, but doing it better.

Strategy, by contrast, is about being different. It is about doing entirely different activities to deliver value to customers. Other authors have called this the "blue ocean" or finding a place in the market that is calm, unoccupied, and yours for the taking. A "red ocean" is full of competitors, doing exactly the same thing as you are, and demanding ever higher performance.

Framed this way, it is clear that operational effectiveness relies heavily on quantitative data. How efficient are we? How do we stack up against the competition? How good are our products? How fast do we make them?

Operational effectiveness simply begs for quantitative data, and now that we have access to petabytes of passively collected data relating to productivity, quality, and speed, it is easier than ever to be operationally effective.

Or it should be. We know that quantitative data requires a great deal of cleaning, massaging, and managing, not to mention analysis, to make it useful for operational effectiveness.

The shift to data-driven operations has demanded a great deal of companies' attention, mostly because data collection and analysis is not as easy as most think it to be.

But let us not mistake this for strategy.

There is nothing inherent to benchmarking performance that lends itself to strategic advantage. Quantitative data does not reveal how or in what ways customers are making their own workarounds. Quantitative data shows us how many products meet a particular standard, how many products are produced or sold, or how fast a company makes them. It can tell you the average satisfaction a customer may have, but it cannot reveal any of the detail behind that satisfaction.

In their insightful Harvard Business School article, " An Anthropologist Walks Into A Bar," Christian Madsbjerg and Mikkel Rasmussen argue that qualitative research gives companies the ability to bridge the "complexity gap," or what a study of 1500 CEOs revealed as their main challenge. Why do customers do what they do? You must do qualitative research to find out. And, by extension, you must do qualitative research to innovate.

Qualitative research is explicitly about revealing detail. Qualitative research shows how people are using products, or how these products sit and gather dust in the corner of the kitchen. Qualitative research, particularly field-based research like ethnography, offers that path to delivering truly different products.

Companies that do ethnography regularly uncover entirely new or different ways to deliver value to customers. Oftentimes, this is done unsystematically. Skillful product and brand managers know that observing everyday life can reveal the how and the why of product failure.

Nike is a great example of a company that is in touch with culture. Its marketers are largely acknowledged to be among the best in the world. Its product innovation is continual, and its brand equity is unparalleled. Even their lab-based researchers like the fabulously named Gordon Valiant are active members of the running community. His lab-based practice is complemented by regular participation in running events, where he comes into contact with other runners.

Valiant conducts in-lab studies systematically, but observes human behavior in an ad hoc way. Imagine the advantage to companies that do this research systematically. Imagine having a steady stream of insight into real people and why they do what they do. Imagine having thick description of painful workaround work, and regular replenishment of unmet customer needs.

That can only come from systematic, regular, and rigorous qualitative research.

Compare that to a company tirelessly benchmarks its quality, productivity, and speed. The company with qualitative insight into human behavior will have almost limitless potential to do things differently, to deliver new products or services, to find entirely unexamined oceans of product innovations.

Yet we spend almost nothing on qualitative research. Esomar, the international market research association, estimates that in 2013, corporations spent $6.6B USD on qualitative research, worldwide. The vast majority of money spent on qualitative research is on focus groups, but Esomar estimates almost $1.6B is spent on the more interpretive methods of in-depth interviewing and ethnography. This amount is dwarfed by the $32.4B USD spent on quantitative market research.

It could be argued that many companies need to start with operational effectiveness. Fair enough. But no company can survive on quality, productivity, and speed alone. It is too competitive a marketplace. Qualitative research, therefore, is a cheap way to guide the company toward different product offerings, and ultimately, toward innovation.

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Qualitative research and innovation - Sam Ladner - Medium

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Qualitative research is not generally considered "real" research, and this has terrible implications for innovation. Companies' thirst for operational effectiveness begs for quantitative data. But quantitative data does not and cannot form strategy. Qual data are a key ingredient to strategy, or the development of new and differentiated products.

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12 consejos para iniciar una investigación en internet

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12 consejos para iniciar una investigación en internet

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Papeles de inteligencia

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Todos hemos iniciado alguna vez una investigación en Internet sobre un tema concreto.

Ya sea por un tema laboral, o por cumplir con alguna asignatura en la universidad o en el colegio.

Aún así, esto no quiere decir que dominemos con exactitud la mejor forma de realizar una investigación en Internet. Y es que nadie nos ha enseñado cuál es la mejor forma de empezar o bien como crear una estrategia de arranque para nuestra investigación.

Cuando me preguntan ¿qué haces tú para superar estas fases iniciales de una investigación en la red? donde nada parece avanzar o ¿Cómo realizas tu investigación en internet?. Generalmente les aconsejo lo siguiente:

1º Meditar muy bien qué queremos encontrar

Es fundamental reflexionar sobre los objetivos que buscamos y que queremos conocer a traves de nuestra investigación en Internet.

No es lo mismo hacer una simple búsqueda sobre un tema concreto que realizar un informe bien documentado sobre una tecnología.

Marcarse una breve hoja de ruta siempre ayuda para iniciar el viaje y dar los primeros pasos. Algo que debemos considerar es:

Sabemos en que fuentes de información iniciar nuestra investigación

Iniciaremos una investigación en Internet horizontal o Vertical

Vamos a emplear motores de búsqueda o usaremos herramientas especificas de análisis estadistico o de patentes.

Qué tipo de datos e informaciones buscamos par realizar nuestra investigación en Internet.

Escribe estas reflexiones en un papel antes de lanzarte a buscar información. Piensa en los posibles problemas de ausencia de información y sus posibles soluciones. Da igual, si luego no seguimos el guión establecido pero te aseguro que iniciarás el arranque con mayor seguridad e ideas más claras.

2º Seleccionar las palabras clave correctas, utilizadas en el sector

Es importante familiarizarse con el argot y los elementos técnicos del sector donde vayas realizar las búsquedas e investigaciones, si no eres parte de este. Hablar con alguien que lleve algún tiempo en el o que tenga conocimientos técnicos relacionados con actividades de este, te permitirá tener las cosas más claras y disponer de las palabras clave correctas.

Estas palabras serán las que te permitirán ir tirando del hilo y avanzar en tu investigación

3º Realizar una primera búsqueda horizontal, genérica, para estudiar el ruido que hay alrededor de la palabra

Efectivamente, comprobar que existe información y resultados suficientes para esa palabra nos ayudará a estar seguros de que hemos elegido correctamente la estrategia de arranque.

Pude ocurrir que los resultados sean demasiados. En ese caso es aconsejable en la medida de lo posible aumentar los criterios de búsqueda combinándolos con elementos de búsqueda avanzada y búsqueda booleana para restringir la información a revisar en una primera aproximación.

Tambien ten en cuenta cómo elegir el motor de búsqueda más apropiado y considera la opción de acudir a fuentes especializadas desde el principio.

4º Estudiar los resultados de la búsqueda horizontal para escoger datos relevantes

Si has realizado con éxito el paso anterior, siempre es necesario recopilar datos de empresas, organismos, publicaciones y otros elementos sobre los que profundizar más adelante. Identificar y descubrir a los agentes implicados (empresas, organismos, tecnologías...) es imprescindible.

Esto te ayudará a completar tu investigación. Y profundizar en los detalles.

Estudiar a los diferentes agentes como líneas independientes. Es decir, buscar lo existente sobre una empresa por ejemplo. Todo lo relacionado con sus productos, directivos, datos empresariales, ubicaciones, presencia comercial, propiedad intelectual, pleitos etc...

5º Iniciar la investigación en Internet profunda

Existen multitud de fuentes de información especializadas cuyos datos y contenidos no son indexados por los buscadores convencionales.

Ser conscientes de que existe una Internet profunda puede ayudarte profundizar en tu investigación en Internet.

Tambien es muy importante realizar preguntas que nos orienten en foros especializados sobre una materia o bien en foros de expertos tipo Quora. A veces con realizar una búsqueda rápida en estos puede ser suficiente.

6º Recoger los primeros resultados de la investigación en Internet

La información obtenida para cada agente debe ser recopilada. Se trata de tenerla todo clasificado y ordenado adecuadamente. Esto facilitará los posteriores análisis.

7º Relacionar los resultados obtenidos y obtener primeras conclusiones analíticas

Se trata de establecer las relaciones de los distintos agentes para ponerlos en contexto sobre el entrono investigado y en línea con los objetivos planteados. Aquí es donde empezamos a construir el puzzle con las piezas que hemos encontrado y recogido en todos los pasos anteriores.

8º Extraer nuevos agentes para su estudio de este análisis

El paso anterior siempre te pondrá bajo la pista de nuevas relaciones que seguir. Es el momento de ampliar la vista para dibujar el mapa. Tirar del hilo y seguirlo nos lleva a interesantes informaciones. Como cuando investigas quienes son los amigos de tus amigos en Facebook o las relaciones de tu competencia en Linkedin.

9º Extraer nuevos conceptos para comenzar una investigación en Internet horizontal

Esta parte nos permitirá establecer conexiones entre aéreas a priori inconexas que descubren generalmente claves para la investigación. Como las existentes entre las armas y la industria del juguete...extraña relación ¿verdad?

10º De los factores obtenidos estudiar cuáles son objeto de vigilancia.

Una vez realizado toda la labor de investigación e incluso antes de terminar, escribe que elementos son claves. Esto te dirá cuales son tus factores críticos de vigilancia sobre los que mantendremos "las escuchas" para actualizar la información sin esfuerzo.

Esto puede conseguirse facílmente con servicios de alerta tipo Google Alerts o Talkwalkersalerts.

11º Establecer criterios de vigilancia: periodicidad, objeto de la misma, etc.

Una vez tengas escritos estos factores establece un plan para actualizar la información. Por ejemplo revisa las fuentes semanalmente con un Tracker y otros elementos y elabora un informe mensual o trimestral según la cantidad de información que se generé.

12º Recoger fuentes relevantes para su posterior utilización

Aunque este punto esta al final del todo, es trasversal a todos los demás. Es decir mantenlo en tu mente desde que inicies la investigación y mantenlo hasta el final. La recopilación de las fuentes de información será clave para el posterior plan de vigilancia y seguimiento que establezcamos.

Para acabar me gustaría haceros dos preguntas y conocer vuestra impresión sobre:

¿Que otros consejos conoces acerca de cómo iniciar una investigación en Internet?

¿Qué elementos o pasos son los más importantes según tu criterio para realizar correctamente una investigación documental en Internet?

Espero vuestros comentarios y aportaciones para hacer que esta entrada sea realmente mucho más útil y completa.
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12 consejos para iniciar una investigación en Internet

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Todos hemos iniciado alguna vez una investigación en Internet sobre un tema concreto. Ya sea por un tema laboral, o por cumplir con alguna asignatura en la universidad o en el colegio. Aún así, esto no quiere decir que dominemos con exactitud la mejor forma de realizar una investigación en Internet.

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Metodología de análisis web, redes...

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Metodología Archivos - Analitica web publica

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Metodología específica de analítica para webs públicas

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Estadística, big data...

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Nuestros seguidores saben que nos gusta R. Sí, eso es, ni más ni menos. Nos gusta, y cada vez que podemos hablamos sobre él. Ahora bien, en ninguna ocasión hemos hecho una entrada dedicada a explicar en que consiste R y, especialmente, cuales son las ventajas que nos reporta.

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Un enciclopédico esfuerzo de recoplicación de temáticas dirigidas al investigador social, y siempre al tanto de las tendencias.

Por Dra. Yanna Stefanu

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Nace un nuevo proyecto colaborativo para temáticas relacionadas con la demoscopia, a través de un muro digital colaborativo: Apuntes sobre estudios de opinión.

Se trata de un Proyecto colaborativo de curación de contenidos destinado a construir un espacio dedicado a los estudios de opinión, mediante la puesta en marcha de una serie de muros digitales organizados en torno a un muro principal, Apuntes sobre estudios de opinión, que pretenden servir como una "caja de herramientas virtual" para investigadores sociales.

En los diferentes murales podemos encontrar archivos y enlaces de acceso público, que incluyen desde textos académicos a píldoras de conocimiento de diversos blogs o sitios web especializados en este área de conocimiento, pasando por instituciones encargadas de elaborar estadísticas oficiales o por espacios de recopilación y análisis de los resultados que ofrecen las encuestas publicadas (preferentemente de tipo político o electoral).

El aspecto más destacable de esta iniciativa, más allá de la labor de filtrado y agregación de documentos o el diseño y la presentación mediante una herramienta web 2.0 como Padlet, es su difusión como una propuesta de tipo colaborativo, en el que cualquier interesado en la materia puede aportar su contribución para desarrollar y mejorar el proyecto de una forma muy rápida y sencilla.

Si quieres saber más sobre "Apuntes sobre estudios de opinión", su funcionamiento y cómo puedes colaborar en este proyecto, pincha aquí.

Si quieres acceder directamente al muro principal pincha aquí.

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Toolkit para investigadores sociales: "Apuntes sobre estudios de opinión" - www.estudiosmercado.com

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Nace un nuevo proyecto colaborativo para temáticas relacionadas con la demoscopia, a través de un muro digital colaborativo: Apuntes sobre estudios de opinión .

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Insights sobre investigación cualitativa

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Official peer reviewed journal of the European Survey Research Association

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The Journal of the European Survey Research Association

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Universidad de La Laguna (ULL)

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En este apartado le ofrecemos una guía sobre cómo citar la información encontrada en la web social según la MLA y la APA:

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Además de una didáctica y accesible serie sobre muestreos, artículos de opinión, noticias, la serie de entrevistas a "héroes de la investigación"...

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Encuentra los temas más actuales y opiniones de los profesionales y otros colaboradores del mundo de la investigación de mercados online.

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Amenas píldoras sobre metodos, investigaciones...

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Localizamos, investigamos y analizamos targets comerciales:

Satisfacción de clientes

Notoriedad de su marca en targets concretos

Experiencia de cliente

Aplicación y usos de TIC en colectivos determinados (ej. empresas, 3ª edad, jóvenes)

Segmentación

Analizamos marcas, productos o servicios, encontrando sus principales insights y los de la competencia:

Test de concepto

Test de comunicación

Pre y Post Test publicitarios

Valor / percepción / notoriedad de marca

Calidad de servicios

Estudiamos y analizamos empresas con una visión neutra e imparcial:

Ofrecemos soluciones para conocer y parametrizar un sector específico, tanto una única visión como un análisis en el tiempo:

Estudio de base

Traking

Análisis / caracterización sectorial

Recogemos e interpretamos la información que ofrece el entorno para analizar una gran variedad de temáticas sociales:

Estudios sociales

Empleo

Colectivos (jóvenes, tercera edad, amas/os de casa...)

Inmigración

Educación (ej. empresa / universidad)

Temas de actualidad

Barómetros de opinión

Etc.

Encontramos, examinamos y caracterizamos colectivos específicos y bienes materiales:

Aplicamos las técnicas cualitativas más apropiadas para su investigación. Con ellas profundizamos en las actitudes, conductas y emociones para descubrir los insight más complejos, dotándolos de comprensión y significado:

Técnicas grupales

Grupo de discusión

Focusgroup

Entrevistas grupales

Cocreación

Técnicas proyectivas

Entrevistas en profundidad

Diseñamos las investigaciones teniendo muy en cuenta la importancia de detectar las variables clave para cada estudio:

Observamos la realidad directamente, sin intermediarios y de forma objetiva:

Etnografía

Netnografía

Seudocompra o Mystery shopping

En puntos de venta

En atención telefónica

En atención on-line

En instalaciones públicas o privadas

Identificamos, localizamos, extraemos y analizamos la información disponible en diversos medios según los objetivos de nuestros clientes, ya sea a través de fuentes de información públicas o privadas, gratuitas o de pago.

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Localizamos, investigamos y analizamos targets comerciales: Satisfacción de clientes Notoriedad de su marca en targets concretos Experiencia de cliente Aplicación y usos de TIC en colectivos determinados (ej.

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Cocktail de know-how y espíritu innovador

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Artículos sobre investigación de mercados - The Cocktail Analysis

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Compartimos los resultados de un informe publicado por Yahoo! España, en el que hemos colaborado con una encuesta online entre internautas compradores recientes de vehículos y compradores potenciales (en el próximo año) para entender cómo funciona la toma de decisión sobre el coche y el papel de internet en el mismo.

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La misión de este espacio es explicar la estadística de manera simple y agradable.

Por Juan Carlos Saravia Drago

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Entradas sobre Conceptos escritas por Juan Carlos Saravia Drago

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Blog sobre técnicas de investitación social cualitativa. Cargado de experiencias y de conocimiento aplicado.

Por Claudia Vallvé

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Cláudia Vallve - Dicas, Recomendações e Novidades

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"Colección de 18 guías metodológicas sobre temas que habitualmente no se encuentran en los libros de investigación cualitativa."

Vía http://claudiavallve.com/

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Guía para construir cuestionarios y escalas de actitudes

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Guía para construir cuestionarios y escalas de actitudes

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Por Pedro Morales Vallejo UPC 2011

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Guía para la Realización de Estudios de Análisis de la Demanda y de Evaluación de la Satisfacción de los Usuarios

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Guía para la Realización de Estudios de Análisis de la Demanda y de Evaluación de la Satisfacción de los Usuarios

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Por Erika Jaráiz y María Pereira

AEVAL 2014

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Criterios de orientación para la realización de encuestas de satisfacción 

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Criterios de orientación para la realización de encuestas de satisfacción 

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Por Mª Ángeles Cea D'Ancona.

Ayuntamiento de Madrid 2011

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Consejos para diseñar encuestas ONLINE de calidad. Por Carlos Ochoa

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Webinar: Cuestionarios buenos, datos óptimos

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Netquest te presenta un curso práctico sobre cómo diseñar buenos cuestionarios online, el cual está especialmente orientado al investigador latinoamericano: Cu...

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Apuntes sobre estudios de opinión