congreso internacional de ciencia política en méxico 2013
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El futuro de la Ciencia Política: sobre el uso profesional de las herramientas tecnológicas de data analysis para la legitimación académica y social de la CPTRANSCRIPT
Sobre el uso profesional de las herramientas tecnológicas de Data Analysis para la legitimación académica y social de la Ciencia Política en México
Carlos Estrada | [email protected] | FCPyS UNAM
CONTENIDO
1. Cruzada contra la Ciencia Política
2. Explosión de información en siglo XXI
3. Casos de éxito de data analysis en política
4. Desarrollo de la Ciencia Política mexicana
5. Propuesta de reforma a planes de estudio
1. Cruzada contra la Ciencia Política
“Political Scientists Are Lousy Forecasters”
(Katia Fouquet/The New York Times, junio 24 de 2012)
SIN PREDICTIBILIDAD
Columna de Carlos Elizondo Mayer-Serra:
“Politólogos inútiles” (Reforma, abril 25 de 2013)
• 18 años argumentando imposibilidad de reformas estructurales con gobiernos divididos
• Sorpresa: encarcelamiento de Elba Esther Gordillo
• ¿Quién anticipó Pacto por México? NADIE, al menos no por escrito
• Sólo en los pasillos de los altos ejecutivos de algunos de dichos poderes fácticos, como Televisa
ES MEJOR UN MONO
• 1980: experimento del psicólogo político Dr. Philip E. Tetlock
• Sistematizó predicciones de 284 expertos en ciencia política
• Sobre 12 preguntas de coyuntura de política interna y mundial (guerra en Medio Oriente, la continuidad de la OTAN, etc.)
• Al mismo tiempo, puso a un grupo de chimpancés a tirar dardos en una ruleta de posibles escenarios
• Resultado fue prácticamente el mismo que de los expertos
• Libro: Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?
• Ganó el premio de la American Political Science Association a mejor libro sobre política y gobierno
EL MAYOR GOLPE EN 2013
• Senador Tom Coburn, republicano por Oklahoma
• Marzo 13: enmienda 65 para prohibir usar el presupuesto de la National Science Foundation a proyectos de ciencia política
• Marzo 20: se aprobó (73-26) con la excepción de patrocinar proyectos que sean "vitales a la seguridad nacional o al interés económico del país"
• Marzo 26: fue firmada por el Presidente Obama y entró en vigor (Public Law 113-6)
POR CIENCIA INNOVADORA
• Objetivo: asegurarse de que los fondos se dirigen a "ciencia innovadora“, incorporando nuevas tecnologías de la información
• Coburn: “No hay razón para gastar USD $251,000 dólares estudiando la opinión de la población hacia el Senado estadounidense, cuando los ciudadanos pueden obtener esa información de manera gratuita”
• Trasfondo: crítica generalizada a la incapacidad de predicción de la actual Ciencia Política
• Necesidad: asimilar tecnologías del siglo XXI
• Renovarse o morir
2. Explosión de información en S. XXI
Estimación potencial económico principales tecnologías 2025 (USD trillions), IBM 2013 [email protected]
AUMENTO DIGITAL Bit: A Bit is the smallest unit of data that a computer uses. Represents: such as Yes - No or 0 - 1.
Byte: A Byte is equal to 8 Bits. 1 Byte could be equal to one character. 10 Bytes could be equal to a word. 100 Bytes would equal an average sentence.
Kilobyte (KB) = approximately 1,000 bytes
A kilobyte (KB) is normally defined as 1,000 bytes. Technically, a kilobyte is actually 1,024 bytes which is 2 to the 10th power (1,024) bytes.
Kilobit = approximately 1,000 bits. A kilobit is different than a Kilobyte. A kilobit is approximately 1000 bits while a Kilobyte is approximately 1000 bytes.
Megabyte (MB) = approximately 1,000 KB or 1,000,000 bytes.
Megabit = approximately 1,000 kilobits = 1,000,000 bits [email protected]
AUMENTO DIGITAL (2) Gigabyte = approximately 1000 Megabytes = 1,000,000 Kilobytes = Billion bytes (1,000,000,000 bytes)
Terabyte (TB) = approximately 1,000 Gigabytes = 1,000,000 Megabytes = Trillion bytes (1,000,000,000,000 bytes)
Petabyte (PB) = approximately 1,000 Terabytes = 1,000,000,000,000,000 bytes
Exabyte (EB) = approximately 1,000 Petabytes = 1,000,000,000,000,000,000 bytes
It is estimated that if you were to type up every word ever spoken by every human being ever to live in all of the history of the world, the resulting file would be between 2 and 5 Exabytes in size.
Zettabyte = 1000 Exabytes
Yottabyte = 1000 Zettabytes
Brontobyte = 1000 Yottabytes
Source: Shelbyville Central Schools at http://www.shelbycs.org/technology/howbigisagigabyte.html
EXPLOSIÓN DE INFO • Agosto 2010: ex CEO de
Google, Eric Schmidt dijo: “Desde el inicio de nuestra civilización hasta el año 2003 se crearon 5 exabytes de información, pero actualmente la misma cantidad de información se crea cada dos días, y el ritmo sigue aumentando”
INFO POR DOQUIER
• ¿Cuánta información hay en Internet?
• Se estiman 5 millones de terabytes
• Google apenas ha indexado 170 terabytes.
• Explosión de información: por contenido generado por los usuarios (redes sociales) y nuevas tecnologías (cloud computing, artificial intelligence, quantic computing, etc.)
NUBES Y RELOJES “The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete”. Chris Anderson, Wired, junio 23 de 2008
• Siglos de método científico: hipótesis "testeables"
• Modelos: sistemas visualizados en las mentes de los científicos
• Los modelos se ponían a prueba, los experimentos los confirmaban o invalidaban
• Los científicos son entrenados para reconocer que correlación no es causación
• Prenoción: sin un modelo, la información es puro ruido
• Pero con la masividad de información, el modelo es obsoleto
• Con millones de registros los algoritmos estadísticos pueden encontrar patrones donde la ciencia no podría o tardaría años
CIENCIA A ALTA VELOCIDAD
Modelo tradicional
1. Hipótesis: estudio previo, pacientes con la enfermedad Gaucher (mutación del gen GBA) pudieran incrementar riesgo de Parkinson
2. Estudios: investigadores conducen estudios sucesivos
3. Agregación: se conjunta info de 5,500 pacientes
4. Análisis: un estadístico procesa la info
5. Redacción: se aprueba por 64 autores
6. Aceptación: se somete a la New England Journal of Medicine
7. Publicación: se refiere que personas con Parkinson tienen 5.4 más de posibilidades de tener la mutación GBA
Tiempo total: 6 años
Iniciativa Parkinson
1. Diseño del instrumento: se establece una encuesta para pacientes
2. Reclutamiento: se anuncia la meta de reclutar 10 mil pacientes
3. Agregación: voluntarios aportan su ADN y llenan encuestas
4. Análisis: investigadores realizan búsquedas con queries en 3,200 sujetos
5. Presentación: resultados ante la Royal Society of Medicine, personas con GBA son 5 veces más propensas a tener Parkinson
Tiempo total: 8 meses [email protected]
“Sergey Brin’s Search for a Parkinson’s Cure”, Thomas Goetz, Wired, junio 2010
FUTURO DATA ANALYSIS
Cientos de miles de empleados por rol en las industrias de administración, ciencia y servicios de consultoría, 2009 (McKinsey, 2011)
NATE SILVER
• Elección de 2012 de Barack Obama: adelantó que ganaría re-elección con 30 por ciento de ventaja.
• Acertó también en el pronóstico del resultado para los 50 Estados de la Unión Americana
CAMPAÑA OBAMA
"Predicting the Vote: Pollsters Identify Tiny Voting Blocs" (Garrett M. Graff, Wired)
CAMPAÑAS SIGLO XXI
• Partido demócrata: desarrolló un equipo de politólogos, analistas estadísticos y programadores
• Objetivo: combinar sondeos en tiempo real con bases de datos de más de 56 millones de votantes
• Resultado: correlaciones de más de mil variables por votante para determinar qué ciudadanos eran más propensos a cambiar de opinión y votar por Obama y así contactarlos por teléfono o en su domicilio
(Issenberg, Sasha, “How President Obama’s campaign used big data to rally individual voters”, Technology Review, 16 de diciembre de 2012
CP: MEJOR QUE NUNCA
60 99 132 211
274
417
716 697 724 661
796
1057
1032
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Cédulas de Ciencias Políticas ante la SEP (1970-2010)
TOTAL LICENCIATURAS
45.27%
30.05%
7.76%
5.90%
3.27% LICENCIATURA EN CIENCIASPOLÍTICAS Y ADMINISTRACIÓNPÚBLICALICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓNPÚBLICA
LICENCIATURA EN CIENCIA POLÍTICA
LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓNPÚBLICA Y CIENCIAS POLÍTICAS
LICENCIATURA EN CIENCIASPOLÍTICAS
LICENCIATURA EN CIENCIA POLÍTICAY ADMINISTRACIÓN PÚBLICA
¿HOMBRES O MUJERES?
0
100
200
300
400
500
600
700
Evolución por género de la disciplina
Hombres Mujeres
TÍTULO
6,441
3,593
963
780
772
764
720
458
451
366
351
300
236
188
150
142
141
133
130
68
59
57
45
37
26
19
16
15
9
4
2
2
- 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000
DISTRITO FEDERAL
PUEBLA
HIDALGO
BAJA CALIFORNIA
COLIMA
NUEVO LEON
EDO. DE MEXICO
COAHUILA
JALISCO
TAMAULIPAS
TABASCO
AGUASCALIENTES
TLAXCALA
SINALOA
CHIHUAHUA
SAN LUIS POTOSI
BAJA CALIFORNIA SUR
SONORA
CAMPECHE
GUANAJUATO
MORELOS
QUERETARO
YUCATAN
OAXACA
CHIAPAS
ZACATECAS
DURANGO
GUERRERO
VERACRUZ
NAYARIT
QUINTANA ROO
MICHOACAN
Cantidades por entidades
Los semilleros de politólogos en la historia de México
SEMILLEROS CP
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Evolución por entidad federativa
DISTRITO FEDERAL
PUEBLA
HIDALGO
BAJA CALIFORNIA
COLIMA
NUEVO LEON
EDO. DE MEXICO
COAHUILA
JALISCO
TAMAULIPAS
TABASCO
AGUASCALIENTES
TLAXCALA
TÍTULO
¿Cuántos politólogos necesita México?
La concentración de politólogos por entidad federativa muestra diferencias relevantes
XXXXX
11.87
7.28
6.22
3.61
2.53
2.47
2.21
2.02
1.64
1.58
1.57
1.55
1.50
1.12
0.68
0.61
0.55
0.50
0.47
0.44
0.33
0.31
0.23
0.13
0.12
0.10
0.10
0.05
0.04
0.04
0.02
0.01
0.00
- 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00
COLIMA
DISTRITO FEDERAL
PUEBLA
HIDALGO
AGUASCALIENTES
BAJA CALIFORNIA
BAJA CALIFORNIA SUR
TLAXCALA
NUEVO LEON
CAMPECHE
TABASCO
Nacional
COAHUILA
TAMAULIPAS
SINALOA
JALISCO
SAN LUIS POTOSI
SONORA
EDO. DE MEXICO
CHIHUAHUA
MORELOS
QUERETARO
YUCATAN
ZACATECAS
GUANAJUATO
DURANGO
OAXACA
CHIAPAS
GUERRERO
NAYARIT
QUINTANA ROO
VERACRUZ
MICHOACAN
Politólogos por cada 10 mil habitantes
TOPTEN ESCUELAS CP
23%
19%
6% 5% 4%
4%
4%
4%
3%
3%
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEPUEBLA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DEHIDALGO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA
UNIVERSIDAD DE COLIMA
UNIVERSIDAD IBEROAMERICANA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DEMÉXICO
TOPTEN CÉDULAS 2010
0
50
100
150
200
250
300
350 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DELESTADO DE HIDALGO
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMADE MÉXICO
BENEMÉRITA UNIVERSIDADAUTÓNOMA DE PUEBLA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMAMETROPOLITANA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJACALIFORNIA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DELESTADO DE MÉXICO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEAGUASCALIENTES
INSTITUTO TECNOLÓGICO AUTÓNOMODE MÉXICO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DECOAHUILA
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DEESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
NÚCLEO BÁSICO
SEMESTRE OBJETIVO HERRAMIENTAS
PRIMERO Búsqueda avanzada de información Motores de búsqueda
SEGUNDO Análisis en hojas de cálculo Excel, Access
TERCERO Programas estadísticos avanzados SPSS, STATA
CUARTO Visualización de información Tableau, Monarch
QUINTO Análisis y programación estadística R
SEXTO Manejo de bases de datos SQL, NoSQL
SÉPTIMO Minería de datos ACL, SAS, MATLAB
OCTAVO Lenguajes de programación C++, Java, Python
NOVENO Programación para Big Data Hadoop
CASO PRÁCTICO
• Tesis de pensamiento político medieval
• Aplicación concreta de data analysis
• Empleabilidad al 100%
