Hoy conversamos con Jordi Cabot, investigador en ingeniería del software en el Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) y profesor afiliado en la Universidad de Luxemburgo. Su trabajo se centra en cómo desarrollar better software faster: crear software más rápido y con menos errores mediante modelado, desarrollo dirigido por modelos e inteligencia artificial.

Partimos de una pregunta central: ¿está la inteligencia artificial transformando radicalmente la ingeniería del software? Jordi defiende que el desarrollo de software es una ingeniería, no un arte. Igual que en la construcción de un edificio, primero se definen requisitos, luego se diseñan modelos y solo después se construye el sistema. El problema no es escribir código, sino asegurar que el software haga exactamente lo que el usuario necesita.

Hablamos del desarrollo dirigido por modelos, donde el sistema se describe mediante modelos de datos, comportamiento e interfaz. A partir de ellos puede generarse automáticamente gran parte del código, dejando los aspectos más específicos para programación manual. Este enfoque, que hoy se comercializa como low-code, no es nuevo, pero está cobrando fuerza en el contexto actual.

Analizamos también el llamado vibe coding, es decir, generar aplicaciones directamente en lenguaje natural con ayuda de modelos de lenguaje. Frente a esta aproximación, Jordi propone usar la IA para generar modelos (los “planos”) y no directamente el código final, lo que permite validar la estructura antes de construir el sistema y reducir errores ocultos.

Abordamos la idea recurrente de que la IA hará desaparecer a los programadores. Según Jordi, cada revolución tecnológica ha generado ese temor, pero la realidad es que cuanto más fácil es crear software, más software se produce y mayor es la necesidad de profesionales capaces de entender, validar y diseñar sistemas complejos.

También discutimos el concepto de software responsable: sistemas energéticamente sostenibles, sin sesgos, accesibles y adaptables a distintos perfiles de usuario. La IA puede facilitar esa personalización, pero también introduce riesgos que deben gestionarse con criterio.

Finalmente, hablamos de su libro Research Rants y de los retos actuales del sistema científico: la presión por publicar, la competitividad extrema y el impacto creciente de la IA en la escritura y evaluación de artículos. Una conversación sobre software, inteligencia artificial y el futuro de la investigación.

Enlaces:

· Web de Jordi Cabot: https://jordicabot.com

· Plataforma BESSER (low-code open source): https://besser-pearl.org/

· Libro Research Rants:  https://research-rants.com/ y https://lowcode-book.com/

· Grupo en LIST: https://www.list.lu

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¿Te imaginas obtener un 94% o un 95% en una convocatoria Marie Curie y aun así quedarte fuera porque el corte está en el 96%? Eso es lo que ha ocurrido recientemente. Un umbral que hace unos años rondaba el 90–91% ahora se sitúa en cifras que rozan la perfección. Y no es un caso aislado: está pasando en proyectos europeos, ERC y otras convocatorias. El sistema se ha vuelto mucho más competitivo y la pregunta ya no es solo cómo escribir una buena propuesta, sino qué está cambiando para que necesitemos prácticamente la excelencia absoluta para entrar.

Una de las causas más evidentes es el uso masivo de inteligencia artificial por parte de los solicitantes. Investigadores con buenas ideas y buen currículum, pero menos tiempo o habilidad de redacción, ahora pueden generar propuestas sólidas con apoyo de estas herramientas. Resultado: más solicitudes y, en promedio, mejor presentadas. Si aumenta el número de propuestas competitivas, el corte necesariamente sube.

Pero el cambio también está en la evaluación. Cada vez hay más indicios de que se utilizan modelos de lenguaje para realizar un primer filtrado: cargar las bases, cargar la propuesta y pedir una evaluación por criterios. Después, el evaluador humano revisa las mejor puntuadas. Podemos debatir si es adecuado o no, pero lo prudente es asumir que puede estar ocurriendo y prepararse para ello.

Eso implica actuar en dos niveles. Primero, competir mejor: leer en profundidad las bases, entender exactamente qué se evalúa y formular el proyecto con el lenguaje y las palabras clave que activan la máxima puntuación. No basta con tener buenas ideas; deben estar expresadas como espera la convocatoria. Segundo, simular el filtro algorítmico: evaluar nuestra propuesta con distintos modelos, varias veces, identificar patrones de debilidad y corregirlos de forma iterativa. No infinitamente, pero sí lo suficiente para eliminar puntos ciegos.

Después llega la fase humana. Ahí importa la coherencia global, la claridad y la credibilidad científica. En ese punto es clave obtener feedback de supervisores, colegas con experiencia o incluso consultores especializados. Porque aunque la IA pueda filtrar, la decisión final sigue dependiendo de personas.

Y una última idea estratégica: no apostar todo a una única convocatoria. Diversificar, buscar programas nicho menos masificados y reducir la densidad competitiva puede ser tan importante como optimizar el texto. La carrera investigadora implica aplicar de forma constante. Si el sistema cambia, nuestra manera de prepararnos también debe cambiar.

Puedes contactarme a horacio@horacio-ps.com si quieres hablar más en detalle de todos estos procesos y recibir asistencia.

Hoy hablamos de modelización hidrológica, pero también, y quizá sobre todo, de lo que significa investigar en España hoy.

Adrián López-Ballesteros nos explica cómo se construye un modelo hidrológico, qué significa realmente eso de “gemelo digital”, cómo se calibra, por qué lo difícil no es montarlo sino hacerlo funcionar y cómo se utilizan estos modelos para responder preguntas del tipo “¿qué pasaría si…?”. Desde cambios en cultivos hasta escenarios de lluvias extremas, pasando por gestión de recursos hídricos e impacto ambiental.

Entramos en dos casos muy concretos:

A) Por un lado, el Mar Menor: qué está ocurriendo a nivel de cuenca, por qué la eutrofización no es un problema aislado sino sistémico y qué muestran los modelos cuando se evalúan distintas medidas de actuación. Una idea clave: las soluciones aisladas tienen efecto limitado; las combinaciones generan efectos sinérgicos mucho más relevantes. Ciencia aplicada que intenta dialogar con la administración y evaluar si las medidas que se están implementando realmente funcionan.

B) Por otro lado, la DANA de Valencia (2024). Aquí la conversación se vuelve especialmente interesante: modelos hidrológicos e hidráulicos validados con “sensores sociales”, es decir, datos geolocalizados extraídos de redes sociales para contrastar hasta dónde llegó el agua y en qué momento. Ciencia frente a bulos. Modelización frente a ruido. Y una reflexión sobre cómo la frontera entre ingeniería e informática, la llamada hidroinformática, puede abrir nuevas vías de investigación y desarrollo de herramientas útiles para otros investigadores.

Hablamos también de herramientas abiertas, de Google Earth Engine, de reducir la curva de aprendizaje de modelos complejos como SWAT y de qué significa “éxito” en investigación. Para Adrián, ser útil. Desarrollar herramientas que otros puedan usar. Cerrar el ciclo entre investigación, publicación y divulgación.

Y, finalmente, entramos en la parte menos técnica pero más estructural: la carrera investigadora como maratón, o incluso como 90K. Becas predoctorales, Juan de la Cierva, Marie Curie, Ramón y Cajal. Competencia creciente. Inteligencia artificial y redacción de propuestas. Métricas, perfiles R1–R4, sesgo del superviviente, estabilidad, familia y decisiones personales.

Una conversación honesta sobre incertidumbre, vocación, presión y equilibrio. Sobre cuándo seguir, por qué seguir y hacia dónde orientar la energía. Porque investigar no es solo publicar: es sostener en el tiempo una forma de estar en el mundo.

Enlaces mencionados en el episodio:

– Publicaciones de Adrián sobre Mar Menor y DANA: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2025.105966 (DANA); https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125033 (Mar Menor 1); https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160144 (Mar Menor 2); https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127150 (Mar Menor 3)

– Canal de YouTube de Adrián López-Ballesteros (@AdrLBallesteros): https://www.youtube.com/@AdrLBallesteros, https://youtube.com/playlist?list=PLc5YYSH07rwBuwL3ykA_m4CCsUJzi-VC6&si=BDtGt8OWNia3fPCH (📢Divulgación Científica🌍)

– Documento “La carrera investigadora en España en una mirada”: https://www.fecyt.es/publicaciones/researcher-career-path-spain-glance

– Recursos sobre perfiles R1–R4: https://www.upv.es/entidades/vinv/2025/10/03/descriptores-de-perfil-investigador-r1-r4/

Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.

Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.

Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.

La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.

Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.

En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.

Recursos mencionados

– Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi

– Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium

– Congreso IJCAI: https://ijcai.org/

– Congreso AAMAS: https://aamas.org/

– Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidos

Para contactar a Carles Sierra:

– Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/

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En este episodio de _Investigando la Investigación_ reflexiono sobre una forma de investigar que no siempre parte de una pregunta clara ni de una metodología cerrada: la investigación exploratoria. Una investigación que surge al hacer, al probar y al interactuar con sistemas que nos devuelven feedback, incluso cuando no sabemos exactamente qué estamos buscando.

Parto del propio recorrido del podcast, que comenzó centrado en investigación académica en informática y que, con el tiempo, se ha ido abriendo a otras ciencias, a las humanidades, al arte y, en general, a cualquier contexto donde exista un proceso investigador. Tras cerca de 380 episodios, el objetivo sigue siendo el mismo: documentar y explorar cómo se investiga, dentro y fuera de los marcos académicos reglados.

Para concretar esta idea, comparo dos contextos muy distintos. Por un lado, la investigación que hacemos en mi grupo de investigación, basada en el screening computacional de miles o millones de compuestos químicos para identificar posibles candidatos con utilidad farmacológica u otras aplicaciones. Se trata de un proceso altamente metodológico, algorítmico y con métricas objetivas bien definidas. Por otro lado, mi exploración personal en la creación sonora y musical, utilizando herramientas de producción digital desde una posición no profesional y completamente autodidacta.

A partir de esta comparación, una de las conclusiones centrales del episodio es que la ausencia de una pregunta de investigación clara al inicio no invalida el proceso investigador. En los contextos exploratorios, la pregunta, la metodología y los criterios de evaluación pueden emerger progresivamente, a medida que el investigador interactúa con el sistema que está explorando. Además, el hecho de trabajar con respuestas subjetivas, como ocurre en la investigación sonora, no convierte la investigación en algo arbitrario: esas respuestas forman parte del propio objeto de estudio y proporcionan un feedback relevante.

En este sentido, la diferencia entre una investigación más objetiva y una exploratoria no es la existencia o no de rigor, sino el tipo de señal que se obtiene. En el cribado de compuestos químicos, la molécula no responde al investigador; en la exploración sonora, el sonido sí lo hace, generando sensaciones que informan el proceso. En ambos casos, sin embargo, existe un proceso sistemático de acumulación de experiencia, reflexión y generación de conocimiento.

De esta exploración musical surgen también conclusiones metodológicas concretas. Por ejemplo, he identificado flujos de trabajo que para mí resultan más eficientes, como trabajar con un número reducido de pistas o instrumentos. También he observado la importancia del caos y la aleatoriedad frente a enfoques completamente deterministas, tanto en la preparación del sistema como en la ejecución. Estas decisiones, aunque personales, forman parte del resultado de la investigación y pueden ser compartidas y discutidas.

Este episodio sirve además como punto de partida de una nueva línea dentro del podcast, centrada en procesos de investigación exploratoria, especialmente en contextos donde la pregunta y la metodología se definen a posteriori. En próximos episodios entraré en ejemplos más concretos y compartiré material sonoro como apoyo, entendiendo ese resultado final casi como material suplementario, mientras que el foco principal sigue siendo el proceso investigador.

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En este episodio de Investigando la Investigación me adentro en un terreno más técnico de lo habitual para hablar de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la programación y, sobre todo, del cambio de paradigma que estamos viviendo en la forma de desarrollar software. Empiezo recordando cómo usábamos —y muchos seguimos usando— modelos como ChatGPT para programar: pedir fragmentos de código, copiarlos en un editor, ejecutarlos, detectar errores y volver a iterar en un proceso manual y relativamente lento. Ese enfoque sigue siendo útil, pero empieza a quedarse corto frente a lo que está apareciendo ahora.

En los últimos meses han surgido muchas herramientas que introducen la llamada programación basada en agentes. Ya no hablamos solo de generar código, sino de sistemas que analizan una petición, la descomponen en tareas, orquestan agentes que trabajan en paralelo y deciden cómo implementar una solución completa. Menciono brevemente algunas de estas herramientas, pero el foco del episodio se centra en Cursor, que a día de hoy me parece una de las opciones más completas. Cursor es, en esencia, un fork de Visual Studio Code que integra este enfoque y permite trabajar con proyectos reales, con múltiples ficheros, relaciones complejas y ejecución directa del código generado.

Uno de los puntos clave del episodio es entender los distintos modos de trabajo de Cursor. Por un lado está el modo pregunta, pensado para discutir ideas y requisitos sin generar código. Luego está el modo plan, donde el sistema traduce esas ideas en un plan detallado de implementación que conviene revisar con calma y nunca aceptar a la primera. A partir de ahí entramos en el modo agente o de construcción, donde la herramienta despliega uno o varios agentes que implementan el plan, a menudo en paralelo. Finalmente, el modo depuración introduce un enfoque muy interesante basado en la generación y comprobación sistemática de hipótesis para localizar errores, de una forma mucho más transparente que los métodos anteriores.

También hablo de aspectos prácticos importantes, como la posibilidad de elegir distintos modelos de lenguaje según la tarea, la necesidad de controlar bien los permisos que damos a los agentes y la importancia crítica del versionado del código para poder volver atrás cuando una iteración rompe algo que antes funcionaba. Dedico además parte del episodio a explicar las limitaciones del contexto y la memoria de estos sistemas y cómo gestionar sesiones largas para evitar errores sutiles.

Para cerrar, planteo una reflexión más general: el rol del programador está cambiando hacia uno más cercano al de gestor de proyectos. Cada vez menos escribimos código línea a línea y cada vez más diseñamos planes, supervisamos agentes y validamos resultados. En este nuevo escenario, el trabajo realmente crítico pasa a ser el diseño de buenos planes y, sobre todo, de tests sólidos y fiables, que se convierten en el verdadero contrato del sistema. Todo apunta a que este cambio no ha hecho más que empezar.

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PD: Episodios relacionados: 234, 240, 309, 340, 341, 378

En este episodio parto de algo que, a primera vista, parece no tener nada que ver con la investigación que hago en mi grupo de investigación ni con el día a día de cualquiera de nosotros: los agujeros negros. Uso el límite de Chandrasekhar como excusa conceptual para hablar de otra cosa muy distinta. Igual que una estrella colapsa cuando supera cierta masa crítica, las personas colapsamos cuando superamos nuestro propio límite de tareas simultáneas. No importa que las tareas sean fáciles o cortas: a partir de cierto número aparece una fricción cognitiva enorme que lo vuelve todo inmanejable.

La idea clave es sencilla y bastante poco glamurosa: no podemos tenerlo todo delante a la vez. La mayoría tenemos listas interminables de cosas por hacer, pero casi nunca es necesario —ni realista— ejecutarlas todas hoy. Mi propuesta es volver de forma deliberada a una cota inferior de ese “límite de Chandrasekhar” personal: quedarnos solo con tres, cinco tareas como máximo en el corto plazo, las únicas que realmente vamos a ejecutar. El resto no se eliminan, simplemente desaparecen de nuestra vista para no consumir energía mental. No es procrastinar, es organizar la ejecución.

Donde esto se vuelve especialmente delicado es en el correo electrónico. El email mezcla tareas, información, seguimientos y ruido, todo sin estructura clara. Aquí cuento cómo uso la opción de posponer correos, por ejemplo en Gmail, pero con cabeza: no mandar todo a la misma fecha futura, sino distribuirlos según urgencia y prioridad. Algunos volverán en días, otros en semanas, otros quizá en un mes. Y, de vez en cuando, revisar esa lista de correos pospuestos para asegurarse de que nada se descontrola. La idea, en el fondo, es siempre la misma: evitar que nuestro sistema mental colapse por exceso de masa.

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En la investigación no todo es generar ideas o redactar manuscritos. También hay un momento inevitable en el que otras personas evalúan aquello en lo que hemos invertido mucho tiempo y esfuerzo. En el caso de los artículos científicos, este proceso suele permitir réplica y nuevas oportunidades. Sin embargo, en las convocatorias de financiación la situación es distinta, ya que muchas veces no existe la posibilidad de volver a presentarse.

Cuando una convocatoria es única o no se repite, un rechazo puede tener un impacto mucho mayor. Este episodio no se centra en el rechazo en sí, sino en las opciones reales que existen para afrontarlo de forma crítica. Una de ellas es la alegación, un mecanismo que, aunque suene legal o ajeno al ámbito investigador, puede ser legítimo y necesario en determinadas circunstancias.

La alegación solo tiene sentido cuando existe un informe de evaluación detallado y unas bases de convocatoria claras. Antes de iniciar este proceso, es imprescindible un ejercicio de honestidad personal. No todas las evaluaciones negativas son injustas, y alegar solo es recomendable cuando existen errores objetivos, omisiones claras o contradicciones con las propias normas de la convocatoria.

Entre los errores más habituales que pueden justificar una alegación se encuentran la supuesta falta de documentación que sí fue entregada o críticas a aspectos que no eran exigidos. En estos casos, el proceso pasa por analizar el informe con calma, identificar los puntos problemáticos y redactar un documento formal, respetuoso y constructivo, dirigido a la entidad financiadora.

La alegación debe centrarse exclusivamente en hechos verificables y argumentos sólidos, evitando opiniones personales o valoraciones subjetivas. Herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar el lenguaje o el tono final del documento, pero el contenido y el razonamiento deben partir siempre de la persona solicitante.

Más allá del resultado, el proceso de alegación tiene un valor formativo importante. Obliga a comprender mejor cómo funcionan los sistemas de evaluación y ayuda a desarrollar una mirada crítica que será útil tanto para futuras solicitudes como para el día en que uno mismo esté al otro lado, evaluando propuestas de otras personas.

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En este episodio de Investigando la Investigación quería reflexionar, desde una perspectiva muy personal, sobre cómo ha ido cambiando la programación a lo largo del tiempo y sobre el punto en el que creo que nos encontramos ahora. Todo parte de una historia que escuché sobre cómo uno de mis directores de tesis programaba alrededor de 1975, cuando el código se escribía en papel, se pasaba a tarjetas perforadas y se enviaba a un ordenador central para su compilación. Un proceso lento, extremadamente frágil y lleno de fricción, en el que cualquier error implicaba rehacer gran parte del trabajo.

Con la llegada de los ordenadores personales en los años ochenta, este modelo desapareció y programar pasó a ser algo que podía hacerse de manera local. Aun así, durante muchos años siguió siendo un proceso muy laborioso, especialmente por la falta de acceso a documentación y manuales. En mi caso, aprendí a programar con lo que encontraba en revistas y mucha prueba y error, hasta que Internet cambió por completo el panorama. Empezaron a surgir comunidades, foros y, más tarde, plataformas como Stack Overflow, que aceleraron enormemente el aprendizaje y la resolución de problemas, aunque el paradigma seguía siendo escribir y depurar código línea a línea.

El siguiente gran salto llegó en torno a 2023 con la aparición de herramientas como ChatGPT, que empezaron a actuar como asistentes de programación capaces de generar código y ayudar a depurarlo. Pero el verdadero cambio de paradigma, en mi opinión, está ocurriendo ahora, entre finales de 2024 y 2025, con las herramientas basadas en agentes. Ya no se trata solo de generar fragmentos de código, sino de sistemas capaces de descomponer proyectos complejos, ejecutar tareas en paralelo y acelerar enormemente el desarrollo, tanto para personas con pocos conocimientos técnicos como para programadores con experiencia.

Todo esto está transformando el rol del programador, que cada vez se parece más al de un ingeniero o gestor de proyectos: alguien que sabe estructurar problemas, guiar herramientas complejas, detectar errores y validar resultados, más que escribir código de forma manual todo el tiempo. En este contexto, también creo que es clave mantenerse informado a través de redes técnicas como Twitter o LinkedIn, donde el ritmo de innovación es mucho más visible que en otros formatos.

A partir de estas ideas, comento también algunos proyectos en los que estoy trabajando, tanto herramientas personales como una plataforma pública llamada Explore Labs, orientada a ofrecer utilidades prácticas para procesos de investigación, como el análisis y la pre-revisión de artículos científicos.

Puedes acceder a la plataforma en: https://explore-labs.com

El problema no es generar muchas ideas; de hecho, generar muchas ideas suele ser una ventaja. El problema aparece cuando esas ideas se acumulan sin un criterio claro y terminan diluyendo el foco original. Generar cantidad no implica generar calidad, ni mucho menos avanzar. Cuando las ideas se multiplican sin control, se vuelve difícil identificar qué es realmente importante y qué simplemente añade ruido.

Desde hace varios años utilizo Obsidian como sistema de gestión de notas, algo que he comentado en detalle en episodios anteriores del podcast. En particular, uso mucho las notas diarias: cada día aparece una nota en blanco en la que vuelco cualquier idea que se me ocurre, sobre cualquier tema, en el momento en que aparece. Más adelante reviso ese material y, si una idea lo merece, la convierto en una nota independiente donde empiezo a desarrollarla con más calma.

El problema surge cuando, a partir de una idea inicial —el tronco—, empiezo a añadir demasiadas subideas. Llega un punto en el que el documento crece tanto que pierdo la visión global. Me cuesta distinguir qué partes son esenciales y cuáles son accesorias y, cuando vuelvo tiempo después a esa nota, me encuentro con un desorden que genera fricción. Esa fricción acaba provocando procrastinación y hace que no vuelva a ideas que, en el fondo, pueden ser muy valiosas.

Aquí es donde entra el concepto de poda. Igual que en jardinería se cortan ramas para fortalecer el tronco, con las ideas ocurre algo muy parecido. Sin poda aparece la parálisis por análisis o la sobrecarga creativa: confundimos tener muchas ideas con avanzar, cuando en realidad estamos bloqueándonos.

La clave, al menos en mi experiencia, es tener una estrategia de poda definida. No basta con pensar que ya se revisará más adelante; si no hay criterios claros, la poda no se hace. Algunos de los criterios que utilizo son si una subidea refuerza o no la idea principal, si es práctica o simplemente interesante pero poco accionable, o si se aleja demasiado del objetivo inicial. Estos criterios no son universales: dependen mucho del tipo de proyecto y de cómo trabaja cada persona.

No es lo mismo, por ejemplo, un proyecto científico, donde todo debe girar alrededor de un eje muy concreto, que un proyecto creativo o artístico, donde la dispersión puede ser parte del proceso. En cualquier caso, lo importante es que esos filtros existan y estén definidos, mejor aún si están por escrito para poder revisarlos de vez en cuando.

Esta lógica de poda no solo aplica a las ideas, sino también al ruido informativo al que estamos expuestos constantemente. Vivimos rodeados de estímulos digitales y, sin filtros propios, es fácil perder dirección. En este contexto, recomiendo el libro Digital Minimalism, de Cal Newport, que aborda precisamente cómo proteger la atención y reducir el ruido en entornos tecnológicos saturados.

Para cerrar el episodio, comento una novedad: estoy desarrollando una aplicación web orientada a apoyar distintos procesos de investigación mediante herramientas de inteligencia artificial. La aplicación está en fase de pruebas, pero ya permite, por ejemplo, convertir un artículo científico en PDF en un episodio de podcast o simular un proceso de revisión por pares a partir de un borrador. Se puede acceder en explore-labs.com y, por ahora, es gratuita. Iré comentando su evolución en futuros episodios del podcast.

Hoy hablamos del cometa 3I/ATLAS, un visitante interestelar que ha atravesado el Sistema Solar y que, durante unas semanas, ha concentrado tanto observaciones científicas intensas como una notable atención mediática. Para ello conversamos con Fernando Moreno, investigador del Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC), especializado en polvo cometario y polarimetría, y con Fernando Ortuño, astrónomo con perfil divulgativo y de observación. La conversación sirve para poner orden entre lo que realmente sabemos, lo que todavía está por entender y cómo se construye conocimiento científico cuando solo es posible observar e interpretar, no experimentar directamente.

Partimos de lo básico: qué es un cometa y cómo se comporta al acercarse al Sol. Los cometas son agregados de hielo y polvo que, al sublimar, generan coma y colas. En el Sistema Solar se distinguen grandes familias asociadas al cinturón de Kuiper y a la nube de Oort. Los cometas interestelares, como 3I/ATLAS, se formaron alrededor de otras estrellas y llegan hasta nosotros tras largos viajes por la galaxia. Desde 2017 solo se han detectado tres objetos de este tipo, lo que hace que cada uno sea especialmente valioso.

Una parte central del episodio se dedica a explicar por qué muchas de las supuestas “anomalías” de 3I/ATLAS no son tan extrañas. Estructuras como la anticola o cambios en el aspecto del cometa se explican en gran medida por efectos geométricos ligados a la posición del observador. También se discute el papel de la polarimetría, que en este caso apunta a propiedades particulares del polvo, como la posible presencia de partículas grandes de hielo de agua, mezclado con algún componente absorbente, siempre dentro de interpretaciones basadas en modelos y con incertidumbres claras.

La conversación aborda además el contraste entre ciencia y sensacionalismo. Frente a interpretaciones exóticas, se insiste en aplicar criterios de parsimonia: si un objeto se comporta como un cometa, la explicación más razonable es que lo sea. Finalmente, se destaca el papel de la astronomía amateur y de las colaboraciones pro-am, así como el futuro inmediato del campo, con la llegada de nuevos surveys y telescopios que permitirán detectar más objetos interestelares y pasar de casos aislados a una estadística significativa.

Contacto de los invitados

Fernando Moreno
Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC)
Email: fernando@iaa.es

Fernando Ortuño
Web y redes: https://linktr.ee/FerOrtuno
Email: ferortgue@gmail.com

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Hoy nos acercamos al ruido y al sonido no como fondo, sino como auténticas materias de investigación. Conversamos con Susana López (Susana Dron), artista e investigadora sonora con una amplia trayectoria en la creación de paisajes sonoros, texturas prolongadas y experiencias de escucha que cuestionan la idea clásica de música.

Susana nos invita a repensar qué entendemos por ruido: un concepto abierto, ligado al contexto y a la escucha, que en su práctica se convierte en un espacio de libertad y de exploración más que en una molestia. En su investigación, el sonido —agua, motores, viento, ciudad o cuerpo— es materia prima que transforma digitalmente con herramientas como SuperCollider o Reaper, no para responder preguntas concretas, sino para descubrir hasta dónde puede llegar un sonido y qué nuevas formas puede adoptar.

Hablamos también de su trabajo en directo, basado en estructuras flexibles y cercanas a partituras gráficas, donde conviven drones y espacios amplios de improvisación. Cada performance es distinta, moldeada por el contexto y por quienes escuchan y crean.

Otro eje importante es la colaboración con científicos, biólogos y universidades, trabajando con sonidos procedentes del micelio, de bacterias como E. coli o de objetos como un piano dañado por una inundación. Estas experiencias híbridas entre arte, ciencia y tecnología cuestionan las fronteras entre disciplinas.

Reflexionamos además sobre el arte, la relación con el mercado, la edición sonora y los límites de su investigación, siendo el tiempo el más importante. También aparece una mirada crítica a los sistemas de financiación y residencias, con dinámicas muy similares al mundo académico.

Finalmente, abordamos el papel de las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial, que Susana ve como herramientas aliadas si se utilizan como instrumentos al servicio de quien crea.

Un episodio para afinar la escucha, repensar el ruido y entender el sonido como una forma fértil de investigación.

Enlaces y contacto

https://susannalopez.com/

https://susanloop.bandcamp.com/album/materia-vibrante

https://es.wikipedia.org/wiki/Susana_L%C3%B3pez_(artista)

susann@susannalopez.com

Links comentados en la entrevista:

Discografía

https://susannalopez.com/publicaciones/

Composiciones piano destruido en Paiporta

https://audiotalaia.bandcamp.com/album/corda-fang-samplers

Sonificación micelio + música

https://muiminasounds.bandcamp.com/album/the-mycelial-network

Convocatorias para residencias de arte y sonido:

ON THE MOVE

https://on-the-move.org/news/access-artistic-residency-focus-music-and-sound-2025-26-france-portugal-czech-republic

Stockholm

https://elektronmusikstudion.se/en/our-studios/ems-artist-in-residence-program/

Sweden

https://schhh.se/artist-residency/

París (IRCAM)

https://musiquecontemporaine.org/aides-concours-appels/ircam-arrop-2024-2025

Madrid (Matadero)

https://www.mataderomadrid.org/convocatorias/residencia-para-un-proyecto-de-musica-electronica-experimental-2

Madrid (La casa encendida)

https://www.lacasaencendida.es/convocatorias/artistas-en-residencia-2025/artistas-en-residencia-2025

Asturias (Laboral)

https://laboralcentrodearte.org/es/convocatorias/ii-convocatoria-de-residencias-artisticas-2025/

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En este episodio quería compartir una idea muy práctica sobre el autoaprendizaje. Hay montones de teorías sobre cómo aprendemos, pero a mí me interesa lo que hacemos cuando aprendemos por nuestra cuenta y cómo hacerlo mejor sin complicarnos. Me pasa a menudo que, cuando un tema me interesa, empiezo por lo básico: pregunto a ChatGPT, escucho algún podcast, leo resúmenes… y enseguida siento que “ya lo entiendo”. Esa es la primera fase: documentarme y absorber información. Es necesaria, claro, pero también es tramposa, porque la sensación de entender aparece mucho antes de entender de verdad.

Para explicarlo uso un ejemplo simple: imagina que me pongo con la historia de Mesopotamia, que la desconozco. Al principio no tendría sentido meterme en un paper complejo; lo lógico es empezar suave, tener un mapa general y luego ir profundizando. Pero el problema es que puedo quedarme ahí, acumulando datos, creyendo que sé… hasta que alguien me dice “vale, explícamelo”. Y entonces me bloqueo. No porque sea incapaz, sino porque no he practicado sacar ese conocimiento fuera de mi cabeza.

Ahí entra la segunda fase, la que para mí cambia todo: volcar lo que creo que sé. Escribir un post, grabar un audio, hacer un vídeo, explicárselo a alguien, incluso dejarlo en un documento privado. Da igual el formato y da igual si es público. Lo importante es que la información salga y quede reflejada fuera. Cuando hago eso, aparece la realidad: las lagunas. Me doy cuenta de que no recuerdo fechas, no tengo claro el orden de los hechos, o me faltan piezas clave. Y justo por eso el volcado es tan potente: me muestra qué sé de verdad y qué era solo una ilusión. Después vuelvo a documentarme, pero ya con puntería, para tapar esos huecos concretos.

Y todavía hay un tercer nivel que lo multiplica: compartir ese volcado con otras personas y recibir feedback. Cuando otros te corrigen, te matizan o te hacen preguntas, no solo mejoras la explicación, sino que entiendes mucho mejor el tema. Además, el simple hecho de intentar comunicarlo bien para que otros lo entiendan ya te obliga a afinar tu propio conocimiento.

De hecho, este episodio es un ejemplo del ciclo: yo me documenté un poco, lo volqué aquí en el podcast, y la cuadratura del círculo se cierra si ahora recibo tu feedback. Así que, si te apetece, vente a la comunidad en Discord y seguimos la conversación en horacio-ps.com/comunidad. Y si este episodio te ha aportado algo, te agradecería un montón que te suscribas o le dejes un like/valoración en la plataforma donde lo escuches, porque eso ayuda a que el podcast llegue a más gente. ¡Hasta la próxima!

En este episodio especial de Investigando la Investigación, cruzamos micrófonos con Gabriel, de Tercer Patio Podcast (Argentina), y con Daniela y Selim (Chile), de Ciencia en Otras Palabras, para conversar sobre un tema que atraviesa toda práctica investigadora: cómo el lenguaje influye en la forma en que entendemos y construimos la verdad científica.

La conversación parte de una pregunta central: ¿cuándo nos dimos cuenta de que el lenguaje importa más de lo que parece en la investigación y en su comunicación? A partir de ahí, la charla avanza como un recorrido por distintas disciplinas (desde la biología marina y la evolución de roedores, hasta la antropología y la historia) explorando cómo cada campo utiliza palabras, metáforas y narrativas para interpretar aquello que estudia.

Hablamos de cómo ciertos términos pueden abrir hipótesis nuevas y de cómo otros, por su carga conceptual, pueden cerrarlas sin que nos demos cuenta. También surgió la tensión constante entre la precisión técnica y la claridad, y cómo equilibrar ambas sin sacrificar rigor ni humanidad. La conversación derivó en cuestiones como el papel del inglés en la ciencia, la dificultad de traducir conceptos complejos a públicos diversos o la importancia de reconocer la incertidumbre como parte de la práctica científica. Reflexionamos además sobre cómo la narrativa (el orden en que contamos, los énfasis que elegimos, lo que dejamos dentro y fuera del encuadre) acaba moldeando la propia idea de verdad científica.

Hacia el final, compartimos algunas recomendaciones para quienes comienzan a divulgar: probar el lenguaje con personas cercanas, cuidar la estructura narrativa, observar cómo cambia la recepción según la audiencia y, sobre todo, disfrutar el proceso de contar lo que investigamos.

Participan:

– Orlando Gabriel Morales, creador de Tercer Patio Podcast, investigador en CONICET Argentina — https://tercerpatiopodcast.com/

– Daniela y Selim — Ciencia en Otras Palabras — https://csotraspalabras.transistor.fm/

– Horacio Pérez — (servidor)

Un episodio lleno de matices, donde la ciencia se mira a sí misma y recuerda que, además de descubrir, también necesita contarse.

Si quieres conversar sobre este tema con otros investigadores, contrastar opiniones o preguntar más, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en Discord, disponible en https://horacio-ps.com/comunidad.

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En este episodio reflexionamos sobre una pregunta que, aunque parece sencilla, abre un abanico enorme de matices: cuando le pregunto algo a alguien —o a un sistema— y me da una respuesta, ¿cómo sé si esa respuesta es fiable, si está basada en datos sólidos o si simplemente no lo está? Validar cualquier información implica trabajo: contrastar, revisar fuentes, consultar enciclopedias, documentos o expertos reales. Pero la cosa se complica cuando ese “alguien” no es una persona, sino un sistema de inteligencia artificial, concretamente un modelo de lenguaje como los que todos usamos hoy en día: ChatGPT, Gemini, Claude, etc.

La gran cuestión es: ¿cómo fiarnos de las respuestas de un modelo cuyo entrenamiento no conocemos y cuyos datos tampoco vemos? En algunos casos podemos hacer pequeñas pruebas. Si le pregunto cuánto son 2+2, no busco la respuesta, porque ya la sé; busco comprobar si responde bien a lo básico. Si falla ahí, es difícil confiar en lo que haga después. Pero cuando las preguntas se vuelven más complejas, abiertas o subjetivas, el control desaparece. ¿Cómo comprobar entonces? ¿Cuántas preguntas de test deberían hacerse antes de usar el modelo para algo importante: una, diez, cien, mil? La respuesta depende del riesgo, de la importancia de lo que vayamos a hacer con esas respuestas y de los recursos que tengamos para evaluarlo.

Por eso, en entornos de alta responsabilidad —como la clínica— un modelo debería pasar un testeo profundo y exhaustivo. De ahí que existan benchmarks con miles de ejemplos para evaluar modelos de lenguaje. Pero cuando no hay benchmark, ni tiempo, ni capacidad para testear a fondo, ¿qué opciones quedan? Una estrategia común es la aproximación por consenso: hacer la misma pregunta a varios modelos y comparar. Si todos coinciden, aumenta la confianza. Pero esto tampoco es infalible: cuatro sistemas entrenados con datos similares pueden equivocarse igual, del mismo modo que cuatro personas desinformadas pueden dar la misma respuesta incorrecta.

En resumen, no existe una solución perfecta. Lo que sí existe es la necesidad de ser conscientes de la incertidumbre, del contexto en el que usamos las respuestas, del nivel de seguridad que necesitamos y de los métodos disponibles para aumentar, aunque sea un poco, la robustez de lo que obtenemos: pruebas previas, consenso entre modelos, contraste con fuentes externas.

Y aquí viene la reflexión meta: te he dado ideas, ejemplos y caminos posibles, pero también deberías analizar críticamente este episodio igual que analizarías cualquier respuesta de un modelo de lenguaje. Si quieres conversar sobre este tema con más gente, contrastar opiniones o preguntar más, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp, disponible en https://horacio-ps.com/comunidad.

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Hoy converso con Mariano González Campo, filósofo, filólogo, antropólogo social y traductor especializado en literatura nórdica medieval y moderna. Hablamos de cómo llegó al mundo nórdico casi por accidente, pasando de Filosofía y la antropología a las lenguas germánicas, y de cómo un viejo manual de islandés, una serie finlandesa sobre el Kalevala y un puñado de cartas a Islandia en tiempos sin Internet fueron moldeando una vocación. Una beca en Reikiavik le permitió estudiar filología islandesa y comprobar de primera mano métodos de enseñanza de idiomas mucho más vivos que el enfoque memorístico habitual en España.

La conversación se centra en la traducción como forma de investigación: traducir sagas y textos medievales no es sustituir palabras, sino enfrentarse a una cultura entera comprimida en el lenguaje. Esto implica documentarse a fondo, manejar glosarios especializados, debatir con otros expertos y tomar decisiones sobre términos y realidades que no tienen equivalente directo en castellano. Mariano explica por qué intenta respetar el tono y la sintaxis medievales pensando en la oralidad, y cómo ve las herramientas automáticas y la inteligencia artificial como apoyos puntuales, útiles para textos funcionales, pero todavía lejos de capturar el estilo, el ritmo y el “alma” de una obra literaria. Para quienes se planteen seguir un camino similar en humanidades o traducción, su mensaje es claro: vocación por encima de las salidas, disposición a viajar y mucho trabajo paciente a largo plazo.

Blog de Mariano González Campo:

El Cuaderno del Feroés – https://cuadernoferoes.blogspot.com/

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Hoy me dejo llevar por una reflexión completamente improvisada sobre cómo me relaciono hoy con el conocimiento y con la investigación. Parto de la idea clásica del método científico —plantear un problema, elegir unas herramientas y tratar de encontrar una respuesta— y me pregunto si de verdad siempre funciono así cuando investigo, o cuando simplemente intento comprender algo que me inquieta. Aprovecho para recorrer el camino que hemos vivido desde los inicios de internet, cuando descubrimos Wikipedia y los grandes buscadores y parecía que habíamos conquistado el territorio del conocimiento, hasta este presente en el que herramientas como ChatGPT nos devuelven respuestas largas, ya procesadas, que muchas veces ni siquiera leo con calma porque acabo pidiendo versiones más cortas, más resumidas, más “para ya”. Hablo de esa sensación de vivir en la “sociedad del TikTok”, donde todo tiene que durar poco, rendir mucho y exigirnos el mínimo esfuerzo posible, y de cómo eso va erosionando nuestra capacidad de atención y de profundizar.

A partir de ahí comparto una intuición muy personal: tengo la impresión de que, aunque sea de forma minoritaria, está empezando a darse un pequeño giro hacia lo humano. En mi entorno veo personas, y yo me incluyo, que sienten saturación tecnológica y que desean “destecnificarse” un poco, recuperar la sensación de que el proceso de conocer no depende tanto de las herramientas como de nuestra propia manera de mirar, de preguntar, de dudar. Sigo creyendo en la utilidad de la tecnología, por supuesto, pero la imagino ocupando un lugar más acotado dentro del proceso, no como el centro absoluto. Cito a Byung-Chul Han y La sociedad del cansancio para pensar esta mezcla de productividad, cansancio y autoexigencia en la que estamos metidos, y trazo un paralelismo con el nacimiento de la filosofía en la Grecia clásica: así como entonces se pasó de una confianza absoluta en los dioses a empezar a hacerse preguntas desde lo humano, ahora quizá estamos pasando, muy tímidamente, de una fe ciega en la tecnología a recuperar cierto humanismo en nuestra forma de entender el conocimiento. Termino reivindicando algo muy sencillo: el mero hecho de hacerse preguntas ya tiene un valor enorme, aunque no llegue a ninguna respuesta espectacular. Solo estar ahí, detenerme un momento, cuestionar lo que tengo delante y no vivir todo el rato en la rueda del hámster de la productividad, para mí ya justifica este episodio y muchas de las reflexiones que comparto en él.

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Hoy conversamos con Joaquín Querol, físico, ingeniero y fundador de Endor Technologies, una empresa biotecnológica de Barcelona que ha logrado algo excepcional: financiar investigación médica independiente a través de la cosmética. Desde su creación en 2007, Endor ha mantenido una misión poco común en el ecosistema científico y empresarial actual: sostener su investigación sin depender de inversores externos, combinando rigor científico, autonomía económica y visión a largo plazo.

 

Querol relata cómo, a partir de una base en nanotecnología y una trayectoria personal marcada por la curiosidad interdisciplinar, logró construir una empresa que une tres líneas de trabajo: una línea cosmética de alta tecnología, una investigación para aliviar la mucositis en pacientes oncológicos y un ambicioso programa para ensayar una teoría innovadora sobre el crecimiento tumoral. Esta última parte del proyecto busca demostrar que el cáncer puede abordarse desde una perspectiva distinta, no destruyendo células tumorales sino “asediando” el tumor para impedir su expansión.

 

La conversación recorre también los años más difíciles de Endor Technologies: más de una década de incertidumbre, préstamos y riesgo financiero antes de alcanzar la estabilidad. El punto de inflexión llegó en 2020, cuando un cambio en su estrategia digital, provocado por un simple anuncio en Facebook, transformó el rumbo de la empresa. Ese momento marcó el inicio de una etapa de crecimiento sostenido que permitió retomar la investigación en oncología con fondos propios y sin comprometer su independencia científica.

 

A lo largo del episodio, Joaquín reflexiona sobre el equilibrio entre ciencia y negocio, la importancia de la perseverancia y la necesidad de pensar en horizontes de décadas, no de trimestres. Su historia pone en cuestión los modelos de financiación basados en capital riesgo y plantea una alternativa basada en autonomía, coherencia y propósito.

 

En definitiva, este episodio ofrece una mirada única sobre lo que significa investigar desde la independencia, innovar sin renunciar al rigor y sostener una empresa científica que avanza al margen de las lógicas de corto plazo. Es una conversación sobre ciencia, emprendimiento y convicción, y sobre la posibilidad real de construir conocimiento con libertad.

Datos de contacto:

Web: http://www.endortechnologies.com

Instagram: @endortechnologies y @endorpodcast

YouTube: @endortechnologies

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En este episodio reflexiono sobre un aspecto esencial pero poco tratado de la vida investigadora: la necesidad de apoyo humano. Hoy, con Internet y la inteligencia artificial, podemos encontrar casi cualquier información al instante, pero cuando lo que necesitamos es comprensión o perspectiva, esas herramientas ya no bastan. Por eso hablo de los grupos de apoyo o grupos de mastermind, espacios donde investigadores con inquietudes similares comparten sus retos, escuchan a otros y encuentran nuevas formas de avanzar. Suelen reunirse en pequeños grupos durante una hora, cada persona expone su situación y recibe comentarios y sugerencias de los demás, generando con el tiempo un clima de confianza y crecimiento mutuo. Explico distintas formas de unirse o crear uno, desde plataformas online hasta grupos informales nacidos en congresos o contactos personales. Creo firmemente que este tipo de encuentros pueden enriquecer tanto la carrera como la parte más humana de quienes investigamos, porque la investigación no se construye solo con datos, sino también con conversaciones sinceras entre personas. Si quieres seguir comentando sobre este tema, puedes unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp a través de:

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Durante años, hemos pensado que el colesterol era el principal culpable de la aterosclerosis. Pero ¿y si no fuera así? ¿Y si hubiera actores ocultos, moléculas invisibles producidas por nuestras propias bacterias intestinales, que tuvieran un papel clave en la salud cardiovascular?

En este episodio de Investigando la Investigación hablamos con Annalaura Mastrangelo e Iñaki Robles-Vera del CNIC, quienes han liderado un estudio pionero que identifica al propionato de imidazol, un metabolito producido por la microbiota, como un factor causal en la formación de placas de ateroma. Lo más sorprendente: su efecto ocurre activando a una via independiente sin alterar los niveles de colesterol.

A lo largo de la conversación, exploramos cómo surgió este hallazgo, cómo lo validaron en modelos animales y en cohortes humanas, y qué implicaciones tiene para el diagnóstico temprano y el desarrollo de nuevas terapias. Nos cuentan también cómo identificaron el receptor celular implicado (el receptor imidazólico tipo 1), cómo probaron fármacos bloqueantes en ratones y cómo estos resultados abren la puerta a terapias combinadas con estatinas, diagnósticos más personalizados e incluso a la creación de una futura spin-off.

Más allá del descubrimiento, hablamos de ciencia real: de lo que supone dedicar ocho años a una investigación, de los momentos en los que casi se pierde todo, del trabajo colaborativo y de la vocación que sostiene a quienes investigan en silencio durante años… hasta que el mundo se da cuenta.

Enlaces y contacto:

Artículo científico principal: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09263-w 

Annalaura Mastrangelo

Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC)

Correo electrónico: amastrangelo@cnic.es

Iñaki Robles-Vera (CNIC)

Correo electrónico: inaki.robles@cnic.es

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En este episodio de Investigando la Investigación me planteo una pregunta poco habitual: ¿puede considerarse la creación de un podcast como una forma de investigación en sí misma? La respuesta, para mí, es claramente sí. Al preparar y grabar cada episodio, no solo se exploran temas o trabajos de los invitados, sino que también se investiga el propio proceso de conversación, descubrimiento y creación. En este sentido, el entrevistador deja de ser un mero facilitador de preguntas para convertirse en un investigador que explora en tiempo real junto con el entrevistado.

A lo largo del episodio reflexiono sobre varios elementos clave. En primer lugar, la escucha activa, que no es solo estar atento, sino también detectar los pequeños destellos inesperados que pueden abrir caminos nuevos e interesantes en la charla. Esos momentos imprevistos muchas veces se convierten en el corazón del episodio. También hablo de la improvisación planificada, una forma de preparar algunos temas de antemano pero sin encorsetarlos en un guion rígido, lo que permite que la conversación fluya con naturalidad y se convierta en una auténtica exploración compartida.

Además, destaco la importancia de que el entrevistador también aporte algo más allá de las preguntas: experiencias personales, opiniones, datos complementarios que enriquecen el relato. Esto evita que el episodio se convierta en un simple ping pong de preguntas y respuestas y ayuda a construir una narrativa más redonda. Finalmente, subrayo la necesidad de aportar un toque humano: no solo hablar de resultados, fórmulas o datos técnicos, sino también de vivencias y emociones que forman parte del proceso de investigar y crear. Estos elementos personales, tanto del entrevistado como del entrevistador, generan cercanía y permiten que el oyente se lleve mucho más: no solo conocimiento sobre un tema, sino también reflexiones inesperadas, ideas aplicables a otros contextos y un vistazo a la parte más humana de quienes investigan.

En definitiva, este episodio es una invitación a mirar el propio podcast como un laboratorio de investigación en directo, donde cada conversación es una oportunidad de descubrir algo nuevo y donde el valor está tanto en los contenidos como en la forma en que se construyen juntos.

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Hoy hablamos con Marcus H. (El Extraordinario, La Fucking Condición Humana, La historia es ayer), periodista de formación y cofundador de Yorokobu junto a Mar Abad, con varios Premios Ondas a sus espaldas. Partimos de una idea sencilla y, a la vez, ambiciosa: también se investiga lo humano. Cuando no hay métricas, hay método narrativo, contraste de fuentes, comparaciones y paradojas; cuando no hay tablas, hay rigor en la mirada y verdad en el relato. Marcus explica cómo su equipo apuesta por “poco y bueno”: tiempos de reposo para cocinar ideas, guiones destilados a partir de entrevistas largas y un diseño de sonido que convierte cada episodio en una experiencia inmersiva.

Hablamos del salto desde Yorokobu a El Extraordinario y de por qué eligieron la calidad como seña de identidad. Su proceso arranca a menudo con una palabra semilla (eco, ruido, diplomacia, etc) y una hipótesis que se contrasta con documentación mixta: libros, entrevistas en profundidad (con Alfredo González Ruibal, por ejemplo) y YouTube como “antropología del siglo XXI”. A partir de ahí, Marcus busca conexiones raras pero ciertas y estructura relatos con twist final que reencuadra el tema: de comparar la puerta de una discoteca exclusiva con el control de acceso a Berghain y, de ahí, a las ciudades amuralladas medievales; o de un nómada digital a los últimos nómadas del desierto a través de diarios de viaje.

La capa sonora es parte del guion: bibliotecas de audio, música original y sesiones en estudio con Javi Álvarez (o intercambios con Andreu) donde la grabación inspira ideas en tiempo real. El resultado son audio-ensayos que combinan sensibilidad, estructura y pensamiento sin renunciar a la emoción. En el frente profesional, comentamos su trabajo de branded content bien entendido (Bloom con Suiza Turismo; Simulacro con Canarias y Julio Rojas), donde la colaboración con marcas abre posibilidades creativas sin perder el criterio editorial.

También tratamos la IA como herramienta: voces sintéticas puntuales o ayudas para música cuando tiene sentido dramático, sí; sustitución del factor humano, no. El audio sigue siendo, para Marcus, un medio privilegiado por su inmersión imaginativa: te acompaña sin exigir pantalla y te permite construir imágenes propias. Cerramos con la cocina interna del equipo, la gestión de tiempos (evitar que la presión mate la creatividad), y la creatividad como músculo entrenable: alternar tareas, dejar reposar, fregar platos o jugar al ping-pong para que la mente encuentre soluciones.

Si te interesa la investigación de los procesos creativos, el periodismo narrativo y la producción sonora de alta costura, este episodio es para ti. Encontrarás menciones a capítulos como Eco, Ruido, Música en hospitales, Nómadas vs. nómadas digitales, Balneario Manager u Objetos perdidos.

Enlaces y dirección de contecto: https://elextraordinario.com/quienes-somos/

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En este episodio quiero reflexionar sobre algo muy presente en nuestro día a día: las herramientas de comunicación online y su papel en el trabajo en grupo, especialmente cuando colaboramos en remoto.

Empiezo contando la curiosa historia de Slack, que nació como un proyecto paralelo en una compañía de videojuegos y terminó convirtiéndose en una de las plataformas más utilizadas en entornos profesionales. A partir de ahí, repaso la evolución de estas herramientas, desde los primeros chats como MIRC, pasando por Discord, hasta llegar a las más integradas en la actualidad como Microsoft Teams o Google Chat.

Mi objetivo no es hacer una lista de funciones, sino detenerme en cómo las usamos. Porque la inmediatez que ofrecen puede ser tanto una ventaja como un problema: lo que podría resolverse con un email bien escrito o una llamada rápida muchas veces se convierte en una avalancha de mensajes innecesarios.

Comparto también mi punto de vista sobre la importancia de establecer acuerdos dentro del equipo: decidir juntos cómo y cuándo se van a usar estas herramientas, fijar horarios razonables y respetar los momentos de descanso. En mi experiencia, más allá de la herramienta en sí, lo que marca la diferencia es la claridad y el consenso en su uso.

Espero que este episodio te ayude a pensar en cómo gestionas tus canales de comunicación en grupo, y que te aporte ideas para usarlos de forma más consciente y productiva.

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En este episodio hablamos de dos revoluciones que están transformando la forma de hacer ciencia: los agentes de inteligencia artificial y los laboratorios autónomos. Empezamos explicando qué son los agentes, cómo funcionan y en qué se diferencian del uso clásico de un chat como ChatGPT. A través de la metáfora de Matrix y los múltiples agentes Smith, vemos cómo estas piezas de software permiten dividir una tarea compleja en muchas partes pequeñas, que luego son orquestadas para dar un resultado mucho más completo y rápido.

A continuación repasamos los grandes paradigmas que ha seguido la ciencia a lo largo de la historia: la ciencia empírica basada en la observación, la ciencia matemática de Newton y las leyes físicas, la ciencia computacional de mediados del siglo XX, el paradigma del Big Data y el Machine Learning en los años 2000, y finalmente el paradigma emergente de los laboratorios autónomos. Estos últimos automatizan todo el ciclo de hipótesis, testeo, análisis y conclusiones, de manera que el papel del humano empieza a ser más de supervisión que de ejecución directa.

Después conectamos ambos conceptos. La verdadera revolución está en la intersección: no solo robots o algoritmos aislados, sino laboratorios autónomos que integran múltiples agentes de inteligencia artificial trabajando juntos para generar hipótesis, realizar experimentos y procesar información. Uno de los ejemplos más llamativos viene de un reciente paper de Google, que demuestra cómo estos sistemas no solo reproducen resultados conocidos, sino que también son capaces de proponer ideas nuevas que a muchos humanos ni se nos ocurrirían.

El episodio termina con una reflexión: el futuro de la ciencia será cada vez más autónomo y orquestado por agentes. Estos cambios no llegarán de golpe, sino de manera gradual, casi imperceptible, como cuando un niño crece y solo quienes lo ven de año en año notan realmente la diferencia. Por eso la invitación final es clara: estés en el campo que estés, merece la pena investigar cómo los agentes y los laboratorios autónomos ya están entrando en tu área.

Paper google: https://arxiv.org/abs/2502.18864

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Hoy nos preguntamos: ¿y si la lectura clásica de un problema termodinámico, atribuida a Einstein, no fuera correcta?. Conversamos con José María Martín-Olalla (Universidad de Sevilla) sobre su trabajo más reciente, donde argumenta que el llamado “tercer principio” —el teorema de Nernst— se deduce en realidad del segundo principio. Con un lenguaje claro y apoyándose en ideas de medición (cómo definimos el “cero” y la “unidad” de temperatura) y en el termómetro de Carnot como herramienta conceptual, el invitado defiende que, como indicaba Nernst, el cero absoluto es inaccesible sin necesidad de postular un principio independiente.

La conversación recorre el trasfondo histórico de la discusión (Congresos Solvay, la influencia de Einstein, la confusión entre entropía en T→0 y la anulación de calores específicos) y aterriza en implicaciones prácticas para la docencia: unificar y simplificar la enseñanza de la termodinámica a bajas temperaturas, separando con nitidez el problema de la entropía del de los calores específicos. También hablamos de perseverancia investigadora, de cómo la docencia puede detonar “chispas” conceptuales y de por qué algunas ideas obvias en retrospectiva tardan décadas en cristalizar.

Si quieres leer la publicación original, aquí tienes el artículo completo:

https://link.springer.com/article/10.1140/epjp/s13360-025-06503-w

Para saber más del invitado:

Web personal: https://personal.us.es/olalla/

Email: olalla@us.es

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Este episodio está hecho de varios micropodcasts: pequeñas cápsulas breves, independientes y sin conexión necesaria entre sí. Cada una funciona como un fragmento autónomo, una chispa de reflexión que aparece y desaparece sin aviso.

No hay un patrón fijo ni una promesa de continuidad. Estos micropodcasts surgen de manera un tanto aleatoria, cuando la idea pide ser dicha de forma rápida y directa.

En este episodio:

• 🎙️ Improvisación planificada: cómo usar el podcast para descubrir ideas sobre la marcha.

• 📄 Herramientas de resumen: de un libro de 100 páginas a cinco niveles de comprensión.

• 🚀 Investigación y apalancamiento: qué tiene que ver Paul Graham, las startups y los procesos científicos reconfigurables.

Como oyente, te invito a tomarlos como piezas dispersas de un mosaico en movimiento: puedes escucharlos seguidos, detenerte en uno solo, o volver a ellos cuando quieras. Lo interesante no es su orden, sino el modo en que resuenan contigo.

Investígalo a tu manera.

👉 O con otros investigadores en: https://horacio-ps.com/comunidad

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No hay un patrón fijo ni una promesa de continuidad. Estos micropodcasts surgen de manera un tanto aleatoria, cuando la idea pide ser dicha de forma rápida y directa.

Como oyente, te invito a tomarlos como piezas dispersas de un mosaico en movimiento: puedes escucharlos seguidos, detenerte en uno solo, o volver a ellos cuando quieras. Lo interesante no es su orden, sino el modo en que resuenan contigo.

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En este episodio reflexiono sobre algo que me pasa a menudo: hacer las cosas de una manera que para mí es obvia y natural, pero darme cuenta con el tiempo, al observar a otros, de que esa forma de hacerlo es mucho más eficiente de lo que pensaba. A partir de ahí, hablo de una idea que me parece muy útil: el trabajo en paralelo.

Es un episodio empírico, basado en la experiencia, en cosas que he observado en mi día a día y que seguramente tú también has vivido. La idea principal es que, aunque no podamos hacer cien cosas al mismo tiempo como lo haría un ordenador, sí hay una forma de organizarse que se acerca a ese ideal y que puede ayudarnos a ahorrar muchísimo tiempo.

Pongo varios ejemplos, desde cómo funcionan los teléfonos móviles hasta cómo estudiamos varias asignaturas en un curso académico. Y sobre todo, insisto en algo que creo que se olvida a menudo: muchas tareas no son completamente ejecutables de principio a fin, sino que tienen partes de espera. Si sabemos detectar esas partes y lanzarlas cuanto antes, podemos avanzar en paralelo con otras tareas mientras tanto, ganando en eficiencia sin agobiarnos.

También comento que este episodio está grabado totalmente improvisado, sin escaleta, con la aplicación Segment Pod (https://horacio-ps.com/software/), que me permite grabar sobre la marcha de forma fluida. Y si te interesa que profundice más en temas relacionados con productividad, organización de tareas, prioridades o cuellos de botella, solo tienes que decírmelo.

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Nos escuchamos en el próximo.

En este episodio hablamos con Hermenegildo García, investigador del Instituto de Tecnología Química (UPV-CSIC), líder del grupo HG energy, especialista en catálisis y materiales emergentes, y uno de los pocos científicos españoles que ha logrado una prestigiosa ERC Advanced Grant.

Conversamos sobre su trayectoria investigadora, desde sus inicios en la ciencia hasta sus trabajos más recientes con los MXenes, una familia de materiales ultrafinos que están captando la atención de la comunidad científica por su enorme potencial… y sus enormes desafíos.

¿Qué son los MXenes? ¿Por qué podrían cambiar la forma en que hacemos catálisis? ¿Y cómo se llega a liderar un proyecto europeo que te permite investigar en esa frontera del conocimiento? Hermenegildo nos cuenta todo eso, pero también comparte algo más personal: su forma de pensar la investigación, la importancia de la intuición, cómo se combina riesgo y método, y por qué sigue emocionándose con un nuevo experimento, incluso después de décadas de trabajo en el laboratorio.

Si te interesa la ciencia como proceso creativo y como aventura de largo recorrido, este episodio te ofrece una visión privilegiada desde dentro.

Temas tratados:

– Qué es la catálisis y por qué está en casi todo lo que usamos

– Qué son los MXenes y por qué entusiasman tanto a la comunidad científica

– Cómo se plantea y se gana una ERC Advanced Grant

– La dificultad (y el valor) de investigar en materiales inestables

– Reflexiones sobre el oficio de investigar: intuición, errores, persistencia y descubrimiento

Enlaces mencionados:

– HG energy: https://hg-energy.eu/

– Instituto de Tecnología Química (ITQ): https://itq.upv.es

– Nota de prensa sobre el proyecto ERC DISCOVERY: https://www.upv.es/noticias-upv/noticia-14798-erc-advanced-g-en.html

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En este episodio grabado en directo durante el Iberian Plant Biology 2025, exploramos cómo la inteligencia artificial está transformando la investigación en biología vegetal. La mesa redonda “Artificial Intelligence: Role in Plant Biology” reúne tres perspectivas complementarias para entender cómo la IA puede ayudar a mejorar cultivos, descubrir nuevas moléculas bioactivas y diseñar herramientas más accesibles para el sector agrícola.

👩‍🔬 Participantes:

• Alfonso Ureña – Catedrático de informática en la Universidad de Jaén, especialista en procesamiento del lenguaje natural.

• María José Aranzana – Investigadora del CRAG y del IRTA, experta en genética vegetal y mejora de frutales.

• Horacio Pérez-Sánchez – Investigador en la UCAM, especializado en inteligencia artificial aplicada al descubrimiento de compuestos bioactivos a partir de plantas.

🎯 Temas clave:

• ¿Qué modelos de IA son realmente útiles para la biología vegetal?

• Herramientas generativas para predicción fenotípica: el caso Genodrawing.

• ¿Cómo evitar sesgos y cajas negras en los sistemas actuales?

• Aplicaciones prácticas en agricultura: desde manzanas hasta moléculas antienvejecimiento.

• Democratización del acceso: ¿puede la IA beneficiar también a pequeños agricultores?

• Retos éticos, propiedad de los datos y la necesidad de pensamiento crítico.

🧠 Además:

• Reflexionamos sobre el papel de la IA en países en desarrollo.

• Debatimos si la IA solo acelera lo que ya sabíamos… o si puede ayudarnos a generar conocimiento nuevo.

🎤 Moderado por María Reguera Blázquez, investigadora Ramón y Cajal en la Universidad Autónoma de Madrid, experta en estrés abiótico en plantas y calidad nutricional de semillas.

🔗 Más información en http://www.iberianplantbiology2025.org

📩 Contacto y feedback: horacio@horacio-ps.com

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En este episodio reflexiono sobre algo que cada vez más investigadores nos planteamos: ¿cómo llevar al mercado una idea o resultado científico sin dejar de ser lo que somos? A raíz de un artículo que encontré en PLOS ONE (https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002712) y de mi propia experiencia en transferencia tecnológica, comparto algunos puntos clave sobre lo que implica comercializar la investigación.

• De por qué comercializar ciencia no es tan diferente de vender zapatos… pero con matices importantes.

• De los dos caminos que pueden encontrarse: desde la ciencia al mercado, o desde un problema del mercado hacia una solución científica.

• De por qué crear una empresa no es obligatorio para transferir conocimiento (aunque a veces ayuda).

• De los distintos grados de implicación: desde ceder derechos a implicarse a fondo en el desarrollo de un producto.

• De las tensiones entre los mundos de la academia y la empresa, y la necesidad de construir puentes (legales, humanos y estratégicos).

1. Lo que mueve la ciencia no es lo que mueve los negocios.
   La curiosidad intelectual y el beneficio económico tienen lógicas distintas. Si no lo tienes claro desde el principio, te puedes frustrar mucho.

2. No hay un único camino hacia la comercialización.
   Cada caso es un mundo: licencias, spin-offs, acuerdos con empresas, servicios desde el grupo de investigación… Lo importante es conocer bien el terreno en el que te mueves.

3. No basta con saber quién firmó el paper.
   La propiedad intelectual es clave. ¿Quién es el dueño real de esa idea? ¿Quién tiene derecho a explotarla? ¿Se ha firmado algo sin leer la letra pequeña?

4. Cuidado con las colaboraciones industria-academia.
   A veces se firman acuerdos que impiden publicar, justo lo que más le interesa al investigador. No firmes nada sin entender las consecuencias.

5. Decide desde el principio hasta dónde quieres llegar.
   ¿Quieres olvidarte tras la primera publicación? ¿O participar activamente en la llegada al mercado? Ambas son opciones válidas, pero mejor aclararlo antes.

6. Del laboratorio al mercado hay un largo desarrollo.
   La investigación básica no basta. Hay que pensar en escalado, legislación, distribución, viabilidad económica… y eso no lo hace cualquiera.

7. El mercado puede no existir (todavía).
   Muchas veces, una gran idea no cuaja hasta que cambian las condiciones técnicas, sociales o culturales. Lo importante es saber esperar o adaptarse.

• Si nunca te has planteado la posibilidad de comercializar tu investigación, quizá este episodio te abra la mente.

• Y si ya lo has intentado pero no ha funcionado, quizás sea hora de cambiar la perspectiva: mirar el mercado primero, y luego investigar.

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¿De qué hablamos hoy?Reglas fundamentales que destaco del artículoDos ideas clave para llevarte de este episodio

¿Qué significa realmente entender a otra persona? ¿Hasta qué punto nuestras emociones se ven, se expresan o se esconden? ¿Y cómo podemos investigar algo tan escurridizo como la mente sin caer ni en tecnicismos vacíos ni en intuiciones vagas?

En este episodio hablamos con Ángel María García Rodríguez, profesor de filosofía en la Universidad de Murcia, que lleva años investigando cuestiones relacionadas con la mente, el lenguaje, la expresión y la autoconciencia. No desde un enfoque exclusivamente académico ni encerrado en referencias eruditas, sino desde una actitud filosófica que busca seguir haciendo preguntas vivas, relevantes y en diálogo constante con quienes lo rodean.

Lo interesante de esta conversación no es solo lo que se dice sobre la mente o sobre Wittgenstein, sino cómo Ángel plantea su forma de investigar. Hablamos de cómo una idea filosófica se prueba en el aula como si fuera un pequeño laboratorio mental, de por qué el lenguaje no solo describe lo que sentimos, sino que lo muestra. También de cómo se publica hoy en día en filosofía, de los criterios para evaluar un argumento, y de cómo se trabajan los experimentos mentales como herramientas propias de esta disciplina.

Además, abordamos ejemplos concretos: qué son los avowals (expresiones como “me duele” o “te quiero”), por qué se parecen más a un gesto que a una información, y qué implicaciones tienen para entender la mente como algo que no está escondido en el interior, sino que se manifiesta. También hablamos de animales, de si piensan o no, y de cómo podemos aplicar el enfoque expresivista a esa pregunta.

Una conversación para quienes se preguntan cómo se investiga en filosofía, qué tipo de problemas quedan abiertos y qué puede aportar esta disciplina en el mundo actual. Si alguna vez te ha parecido que en filosofía todo estaba ya pensado, o que la mente era un misterio reservado a los neurocientíficos, este episodio te va a desmontar algunas ideas y a abrir otras nuevas.

Enlaces y referencias

Libros recientes de Ángel:

The Expressive Self (2024): https://portalinvestigacion.um.es/documentos/67cea0426e765f0ccc69de21

El pensamiento de los animales (2023): https://portalinvestigacion.um.es/documentos/66674327f44d1159d56c31ec

Página web: https://portalinvestigacion.um.es/investigadores/331555/detalle

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Después de varios programas dedicados a casos reales de transferencia tecnológica, este nuevo episodio profundiza en un ejemplo especialmente didáctico: el proceso que lleva una combinación farmacológica contra el cáncer de mama desde la fase preclínica hasta la antesala de los ensayos en humanos. La conversación revisa las decisiones estratégicas que han guiado el proyecto durante cuatro años: protección de la propiedad intelectual, búsqueda de financiación específica, validación de mercado y formación intensiva en modelos de negocio. Todo ello con el fin de mostrar, paso a paso, cómo la investigación académica puede transformarse en una solución con impacto social y viabilidad comercial.

IDEAS CLAVE
• El éxito en transferencia se mide en adopción y pacientes beneficiados, no en número de artículos publicados.
• La patente debe estar cerrada antes de convocar a socios farmacéuticos; sin exclusividad, difícilmente invertirán en ensayos clínicos.
• Herramientas como Business Model Canvas y la metodología Lean Startup permiten validar hipótesis de mercado con rapidez y bajo coste.
• El pitch de tres minutos y cuatro diapositivas obliga a sintetizar la propuesta y captar la atención de inversores.
• Equipos equilibrados —científico, transferencia, negocio— incrementan la probabilidad de éxito del proyecto.

RECURSOS Y ENLACES MENCIONADOS
Lista oficial de proyectos PRIME 1-2024
https://www.fnp.org.pl/assets/FENG-PRIME.02.06_Lista-projektów-wybranych-do-dofinasnowania-ENG.pdf

Programa PRIME de la Foundation for Polish Science
https://www.fnp.org.pl/en/prime-program/

Oxentia — formación y mentores
https://www.oxentia.com/

Patente “Combinación terapéutica para cáncer de mama”

Guía Business Model Canvas
https://www.strategyzer.com/canvas/business-model-canvas

EQUIPO DEL PROYECTO
Mateusz Tomczyk – Scientific Leader, Silesian University of Technology
Małgorzata Soja – Technology Transfer Lead, CITT @ SUT
Horacio Pérez – Business Leader y presentador del podcast

AGRADECIMIENTOS
Agradecemos a la Fundación Séneca (Región de Murcia) y a la Foundation for Polish Science el respaldo financiero, y al equipo de Oxentia la formación recibida.

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Extracto de la entrevista que nos han hecho hoy en el programa «A golpe de bit en RNE3»:

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340400273451880448/

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340351859225694209/

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¿Cómo se construye una empresa biotecnológica de impacto global desde Argentina? ¿Qué pasa con las enfermedades que no interesan al mercado? ¿Y cómo se hace investigación puntera con recursos limitados?

En este episodio hablamos con Linus Spatz, cofundador de Inmunova, una startup argentina nacida de la investigación básica que ha desarrollado un tratamiento innovador para el síndrome urémico hemolítico, una enfermedad pediátrica grave y desatendida.

Conversamos sobre:

• Las dificultades (y fortalezas) de hacer ciencia desde Latinoamérica.
• Cómo se convierte una idea académica en una empresa con ensayos clínicos en Europa.
• Qué tipo de alianzas, modelos de negocio y estrategias hacen falta para llegar a fase 3 clínica desde el sur del mundo.

Temas destacados

• El recorrido personal de Linus desde la biología básica hasta la biotecnología aplicada.
• El nacimiento de Inmunova y su evolución como startup más que como spin-off.
• Cómo se desarrolló la plataforma de presentación de antígenos que dio origen al tratamiento.
• La historia del desarrollo de un suero inmunológico contra el COVID-19 en plena pandemia.
• La complejidad y los desafíos regulatorios de los ensayos clínicos en enfermedades raras.
• El papel clave de los inversores con conocimiento científico (como el Grupo Insud).
• Reflexiones sobre el ecosistema emprendedor actual comparado con el de principios de los 2000.

Frases clave

• “Quería quedarme en Argentina, criar a mis hijos aquí y aportar desde la ciencia.”
• “Hay que tener resiliencia: no todas las historias felices lo son desde el principio.”
• “Las patentes no son solo protección, también son seguridad para los inversores.”
• “Hoy hay un ecosistema emprendedor mucho más preparado en Latinoamérica.”
  “Hacer ciencia también es dudar de uno mismo cada día.”

Recomendaciones del invitado

• El cisne negro y Antifrágil, de Nassim Taleb
• Engañados por el azar, también de Taleb
• Armas, gérmenes y acero, de Jared Diamond
• Obras de Daniel Kahneman sobre psicología y economía
• Libros de Yuval Noah Harari

Enlaces y recursos

• 🔬 Inmunova: https://www.inmunova.com/
• 📄 Publicaciones del equipo en PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Spatz+L+Inmunova
• 🏛️ Fundación Instituto Leloir: https://leloir.org.ar/
• 💊 Grupo Insud: https://www.grupoinsud.com/
• 👤 LinkedIn de Linus Spatz: https://www.linkedin.com/in/linus-spatz-5a657026/

Dos cosas para terminar

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En este episodio comparto una reflexión a partir de una frase que me marcó profundamente mientras leía «El almanaque de Naval Ravikant». No era un libro que me atrajera especialmente al principio, pero cinco años después de haberlo visto por primera vez, volví a él por casualidad tras escucharlo mencionado en un podcast. Esta vez lo leí con calma y me atrapó por completo.

La frase que me hizo detenerme y pensar fue:

“Redefinirte hasta ser el mejor en lo que haces.”

A lo largo del episodio exploro qué puede significar esa idea. No se trata de fama, ni de competir con todo el mundo, sino de encontrar un encaje óptimo entre lo que eres, lo que sabes hacer y el valor que puedes aportar. Redefinirse no implica empezar desde cero, sino ajustar el enfoque, cambiar el marco mental, afinar lo que ya haces para convertirlo en algo realmente tuyo.

Comparto también ejemplos reales que ilustran este proceso:

– Una bioquímica que se convierte en divulgadora científica infantil.

– Un músico que combina programación y composición para crear música en videojuegos.

– Investigadores y figuras públicas como Francis Crick, Linus Pauling, Francis Mojica o Rosalía, que fueron capaces de cambiar de rumbo varias veces y redefinirse sin dejar de ser ellos mismos.

Reflexiono además sobre cómo detectar si estamos en un momento de redefinición y qué señales pueden indicarlo: el estancamiento, la pérdida de interés, la repetición automática. Hablo de herramientas como el journaling, el feedback o simplemente detenernos a sentir si lo que estamos haciendo todavía tiene sentido para nosotros.

También toco un tema que hemos tratado muchas veces en este podcast: cómo nuestras fortalezas únicas pueden marcar el camino, incluso cuando llevamos años en otra dirección. Porque a veces no se trata de aprender más, sino de reconocer lo que ya somos y afinarlo.

Y como apunte final, aprovecho para comentar un cambio que quiero hacer en la intro del podcast, gracias a los comentarios que me habéis hecho llegar desde la comunidad de investigadores. Estoy trabajando en una nueva introducción musical, y si te apetece colaborar, eres bienvenido. Estoy reaprendiendo a usar Ableton Live, así que cualquier ayuda creativa será más que bienvenida.

Por cierto, si te ha gustado el episodio, te agradecería muchísimo que lo valoraras con cinco estrellas en Spotify, iTunes o iVoox. Eso ayuda mucho a que el podcast llegue a más personas.

Nos escuchamos en el próximo episodio.

Sobre Naval Ravikant: https://nav.al/

Más info y acceso a la comunidad: horacio.ps/comunidad

Hoy hablamos con Ángel Lucio Pereira, CEO de Tetraneuron, una startup biotecnológica española que está desarrollando una terapia génica pionera para el tratamiento del Alzheimer. Tetraneuron nace como una spin-off del Instituto Cajal (CSIC) y propone un enfoque radicalmente distinto a lo que se ha intentado en las últimas décadas para abordar esta enfermedad.

 

Ángel nos cuenta su trayectoria internacional en empresas como Sanofi, Takeda o Johnson & Johnson, y cómo terminó liderando un proyecto tan disruptivo como Tetraneuron. A lo largo de la conversación, exploramos el origen de la empresa y el descubrimiento del gen maestro E2F4, implicado en la reactivación patológica del ciclo celular en neuronas adultas, lo que podría estar en el origen del proceso neurodegenerativo.

 

Comentamos también por qué decidieron mantener un perfil bajo durante años mientras avanzaban en la validación científica del proyecto, y cómo han preparado el salto hacia la fase clínica con el apoyo de capital privado, ayudas públicas y colaboraciones estratégicas con expertos de alto nivel. La figura clave y padre ciéntifico de la teoría es el Dr. José María Frade, CSO de Tetraneuron e investigador en el Instituto Cajal (CSIC) y de los neurólogos Dr. Prof Álvaro Pascual-Leone, profesor en Harvard Medical School y Dr. Teodoro Del Ser Quijano que actualmente forma parte del consejo científico asesor de la empresa.

 

Ángel explica en detalle cómo funciona su aproximación terapéutica basada en terapia génica, qué barreras técnicas y regulatorias han debido superar, y cuál es el potencial real de esta tecnología para revertir déficits cognitivos en pacientes con Alzheimer en fases moderadas o avanzadas. También reflexionamos sobre el panorama del emprendimiento biotecnológico en España, las dificultades para levantar financiación en este ámbito y la necesidad de construir proyectos con alcance global desde el principio.

 

Si te interesa el cruce entre ciencia básica, transferencia tecnológica, negocio biotecnológico y salud global, este episodio te resultará especialmente revelador.

 

Enlaces de interés:

 

– Perfil de Ángel Lucio Pereira en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/angel-lucio-3a00211a/  

– Perfil de Jose María Frade en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/jos%C3%A9-mar%C3%ADa-frade-9aa2a547/

– Perfil de Tetraneuron en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/company/tetraneuron

– Sitio web de Tetraneuron: https://tetraneuron.com/en/ 

¿Es posible acelerar la investigación sin caer en los cuellos de botella tradicionales? ¿Cómo podemos imaginar modelos alternativos al grupo de investigación académico clásico?

En este episodio reflexiono sobre formas no convencionales de colaboración científica, desde grandes consorcios internacionales hasta enfoques radicalmente abiertos y descentralizados.

Contenidos principales del episodio

• El modelo clásico de grupo académico autónomo y sus limitaciones.

• Colaboraciones entre varios grupos de investigación nacionales e internacionales.

• El caso Moonshot COVID como ejemplo de iniciativa abierta con participación de múltiples actores:
  https://postera.ai/moonshot-covid-19

• Problemas comunes: propiedad intelectual, falta de recursos, diferencias culturales, coordinación.

• Ciencia descentralizada y DAOs: cómo blockchain podría redistribuir propiedad intelectual e incentivos:
  https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_bloques

• Ejemplos exitosos de colaboración abierta:

  • Linux: https://es.wikipedia.org/wiki/Linux

  • Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia

• El modelo CERN y los papers con miles de autores en física de partículas:
  https://home.cern/

Tres cosas para terminar

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3. Actualmente estoy impartiendo un curso gratuito sobre herramientas de inteligencia artificial para potenciar la investigación. Ya hemos hecho tres clases y pronto comenzamos la cuarta, centrada en cómo encontrar referencias útiles y aplicar herramientas en un caso real. Puedes unirte directamente desde aquí:
   https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3

Este episodio fue grabado en el coche, con reducción de ruido posterior. Si notas que la voz suena algo mecánica, ya sabes por qué. Aun así, espero que el contenido haya despertado tu curiosidad y te plantees nuevas preguntas sobre cómo colaborar mejor en ciencia.

Nos escuchamos en el próximo episodio.

Espero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:

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Curso «Investigar con IA: pensar mejor, llegar más lejos»

Aprende a pensar mejor, decidir con más datos, y convertir la inteligencia artificial en tu aliada diaria para investigar, escribir o simplemente entender el mundo con más claridad

¿Quieres escribir mejor, investigar más rápido y tomar decisiones con más claridad usando inteligencia artificial?

Este curso gratuito te enseña a aplicar herramientas de IA en distintas fases de cualquier proceso de investigación: desde la redacción de artículos, informes o tesis, hasta la preparación de propuestas, el análisis de información o la búsqueda de nuevas ideas.

A lo largo de ocho sesiones prácticas, aprenderás a:

• Encontrar información valiosa de forma rápida y precisa

• Sintetizar lecturas complejas en ideas claras y accionables

• Redactar textos sólidos y bien estructurados con ayuda de la IA

• Detectar oportunidades, conexiones y temas relevantes

• Evaluar y revisar tu trabajo con mayor rigor y confianza

Cada clase combina teoría, práctica guiada en directo y resolución de dudas. Tendrás acceso a las grabaciones, materiales complementarios, ejercicios aplicables a tu propio proyecto, y una comunidad donde compartir avances y resolver preguntas.

Tanto si eres investigador, estudiante, profesional autodidacta o simplemente una persona curiosa que quiere aprender a usar la inteligencia artificial para pensar mejor, este curso es para ti.

Aquí puedes acceder al curso.:

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El título de este episodio está claro que no llama mucho la atención, pero no es realmente necesario.

La atención está quizás sobrevalorada, y además existe únicamente desde la perspectiva del receptor.

Pero desde el emisor, las cosas cambian, y quizás te preguntes cómo puede ser el realizar un ensayo improvisado en el formato podcast.

Obviamente los dos lados deben de estar conectados, pero uno siempre se debe permitir el ser fiel a su motivación.

Sería genial si este episodio corto te inspira a crear tu propio podcast

Hoy hablamos con Fernando Ortuño, divulgador científico, explorador de la estratósfera, productor de documentales y una de esas personas que logran que la ciencia suene cercana, emocionante y viva. También participa en la conversación Juan Carlos Martínez Alcázar, con quien exploramos temas en la frontera entre la ciencia, la divulgación y la gestión de proyectos.

Durante la charla abordamos, entre otros temas:

– Cómo se vive una misión científica desde dentro, como la campaña Sunrise II en colaboración con la NASA, cuyo objetivo era observar el Sol desde la estratósfera. Fernando nos cuenta cómo se estabiliza un telescopio suspendido por un globo a más de 35 kilómetros de altura, qué desafíos técnicos y logísticos tuvo esa campaña, y cómo entró en contacto con este proyecto a través de la divulgación, no de la vía académica tradicional.

– Hablamos también del Proyecto Daedalus, una iniciativa que llevó experimentos científicos a la estratósfera desde un instituto, y cómo un grupo joven y multidisciplinar fue capaz de integrarse en colaboraciones de alto nivel científico. Aquí exploramos el papel del project management como herramienta clave para sacar adelante misiones complejas sin estructura formal.

– Fernando comparte su experiencia en la producción de documentales científicos grabados desde la estratósfera, como «Into the Aurora», y reflexiona sobre el poder de la narrativa visual para transmitir ciencia desde la emoción y la belleza.

– Además, discutimos la importancia de combinar conocimientos técnicos con habilidades organizativas, y cómo su perfil atípico —formado en ciencias del trabajo pero con vocación científica desde la infancia— le ha permitido liderar proyectos complejos, desde la jaula de Faraday que salvó un instrumento hasta la resolución de problemas en tiempo real.

– También hablamos del cambio radical que ha experimentado la divulgación científica en la última década: del blog y la radio al algoritmo y el vídeo corto. Discutimos cómo plataformas como TikTok o Instagram pueden ser puertas de entrada a la vocación científica, pero también qué retos plantean en términos de profundidad, atención y comunicación real.

En la parte final, repasamos el trabajo de la Asociación de Divulgación Científica de la Región de Murcia (ADCMurcia), de la que Fernando ha sido presidente durante varios años. Hablamos de cómo se organizan eventos, qué formatos funcionan hoy en día, y cómo ha cambiado la forma en que el público se entera —o no— de las actividades presenciales.

Un episodio que se mueve entre la atmósfera y el espacio, entre la técnica y la emoción, entre el conocimiento científico y la necesidad de contarlo.

Más información sobre Fernando Ortuño en su perfil público:

https://linktr.ee/FerOrtuno

Más sobre la Asociación de Divulgación Científica de Murcia:

https://murciadivulga.com

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Hoy tengo el privilegio de conversar con la Dra. Angélica Anglés, una de las voces más fascinantes en el mundo de la astrobiología y la exploración planetaria. Su trayectoria es impresionante: desde sus estudios en ingeniería y ciencia planetaria, pasando por tres másteres y un doctorado en Hong Kong, hasta liderar investigaciones en ambientes extremos como el Tíbet, Islandia y Nueva Zelanda. Hablamos de cómo, desde muy pequeña, se obsesionó con la pregunta «¿estamos solos en el universo?» y de cómo esa curiosidad la ha llevado a investigar entornos que podrían parecerse a Marte.

Nos cuenta en detalle sus experiencias en expediciones científicas a lugares aislados y extremos, y cómo analiza bacterias que sobreviven en condiciones casi imposibles. Exploramos también su faceta como astronauta análoga, con misiones tan intensas como una simulación en Escocia donde pasó varios días sin dormir, cargando un maniquí enfermo por terrenos salvajes, todo para estudiar la resistencia y la colaboración humana en condiciones extremas.

También hablamos del papel de la Iceland Space Agency, sus proyectos con el Space Exploration Institute de Macao, y su reciente paso por la Agencia Espacial Europea. Además, charlamos sobre financiación científica, colaboración internacional y los retos personales y profesionales de llevar a cabo este tipo de investigaciones.

Si alguna vez te has preguntado cómo se busca vida en Marte, qué se puede aprender de los desiertos más duros de la Tierra o qué implica preparar una misión simulada como astronauta, este episodio te va a fascinar.

Podéis contactarla y encontrar más información sobre ella en su web: angelicaangles.com y en su Instagram angelica_angles

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En este episodio he querido reflexionar sobre algo que muchos de nosotros, quienes trabajamos en la elaboración de artículos científicos, conocemos bien: la sección de metodología. Tradicionalmente, esa parte del artículo recoge con todo detalle cómo se ha llevado a cabo una investigación, desde los materiales utilizados hasta los pasos seguidos para obtener los resultados. Es una parte clave para asegurar la reproducibilidad del trabajo y para dar transparencia al proceso científico.

Pero me pregunto, en esta nueva etapa en la que la inteligencia artificial generativa empieza a formar parte habitual de nuestro flujo de trabajo, ¿qué hacemos con esa parte metodológica? ¿La estamos adaptando? ¿Deberíamos reflejar también cómo usamos herramientas como ChatGPT, por ejemplo, para reescribir, corregir o sintetizar partes del texto? Cada vez más revistas científicas están pidiendo que se incluyan los prompts o interacciones con estas herramientas, del mismo modo que en informática llevamos años compartiendo código fuente o datasets.

El problema es que, en muchos casos, estas interacciones con inteligencia artificial no están organizadas ni documentadas. Son usos esporádicos, a veces dispersos, que no siempre quedan registrados. Esto puede suponer una carga de trabajo adicional si queremos luego reconstruir ese proceso para compartirlo. Pero también es una invitación a repensar cómo trabajamos y organizamos nuestra creatividad apoyada por IA.

Me parece interesante imaginar un futuro próximo en el que existan sistemas automáticos que supervisen y documenten el uso que hacemos de estas herramientas. Algo así como un registro continuo de los pasos que seguimos, para que luego podamos explicar de forma precisa cómo se ha generado un determinado texto. Sería algo similar a lo que ya ocurre cuando se deposita el código en un repositorio junto con el artículo.

Aun así, no podemos perder de vista lo esencial. Por ahora, seguimos siendo nosotros quienes decidimos qué queremos decir, qué camino tomar, cuál es la idea de fondo. Las herramientas nos ayudan a articularlo, a darle forma, a corregirlo o embellecerlo, pero la chispa inicial sigue viniendo de nosotros. Por eso me parece importante distinguir bien entre lo que la IA ha contribuido a generar y lo que hemos aportado como humanos.

Puse como ejemplo un caso muy cotidiano: escribir un texto a mano en una libreta, en soledad, sin conexión digital. Después, llevar ese texto al ordenador mediante escaneo, reconocimiento de caracteres, corrección ortográfica, e incluso aplicar alguna herramienta que nos sugiera mejoras o nos ayude a reescribir. En ese proceso se mezclan muchas capas, y documentarlas todas puede ser complejo, pero también enriquecedor.

Al final, creo que vale la pena preguntarse cuánto del proceso queremos hacer visible y qué valor tiene esa visibilidad. Más allá de la transparencia científica, hay también una dimensión estética. Hay autores que no se centran solo en la obra terminada, sino que encuentran belleza en mostrar cómo se ha llegado hasta ella. Y creo que esto abre puertas muy sugerentes, tanto en el ámbito del arte como en el de la divulgación.

Por cierto, este episodio lo he grabado directamente desde el móvil, sin micrófono externo, así que es posible que notéis algo de ruido. Pero me pareció coherente dejarlo así, como una muestra más del proceso tal cual es, sin retoques. Si os apetece seguir conversando sobre este tema, podéis uniros a nuestra comunidad en WhatsApp a través de la web:

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PD: estas notas del programa las he creado a través de la transcripción del audio del episodio y mediante el uso de ChatGPT y 3 interacciones con prompts y ediciones menores.

PD2: https://x.com/horacio_ps/status/1904421075435356549

En este episodio hablo de algo que hacía tiempo que no tocaba en el podcast: la programación. En concreto, comento cómo me he reencontrado con el código gracias a las nuevas herramientas de inteligencia artificial generativa, que permiten crear aplicaciones complejas a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.

Comparto mi experiencia reciente utilizando Lovable, una de estas plataformas, para generar aplicaciones web completas sin apenas escribir código. Cuento cómo construí dos apps: una para transcribir audios y generar esquemas a partir de ellos, y otra para generar exámenes tipo test a partir de capturas de libros, pensada para mis hijos. Explico los puntos fuertes y también las muchas limitaciones que he encontrado, sobre todo cuando se trata de hacer algo más allá de lo muy básico.

Además, desarrollo una idea más teórica: la posibilidad de combinar programación evolutiva con modelos de lenguaje para automatizar la generación de software de manera no interactiva, como si fueran versiones de código que van evolucionando a través de filtros y evaluaciones automáticas.

Termino hablando del curso gratuito que tengo activo sobre herramientas de inteligencia artificial para investigación, que ya ha comenzado pero al que todavía te puedes apuntar si te interesa, tienes el enlace en las notas del programa del episodio anterior.

Si te apetece probar alguna de las aplicaciones que he mencionado, puedes escribirme y te paso el enlace.

Además, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp:

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donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Me encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.

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Hoy exploramos un tema que cada vez genera más debate en la academia y la investigación: ¿Las herramientas de inteligencia artificial han alcanzado un punto en el que realmente aportan valor o seguimos en una fase experimental?

Para abordar esta cuestión, contamos con la participación de varios expertos que han estado probando diferentes herramientas de IA en sus áreas de trabajo. Nos acompañan Rosario Gámez Sánchez, bibliotecaria de Universidad Privada y asesora en procesos de acreditación y publicación, quien se centra en «Necesidades de investigadores en herramientas IA». Javier González Iglesias, cirujano ortopédico y traumatólogo deportivo, doctor en Medicina, que presenta «Estrategias de formación en IA», entre muchos otros temas. Alejandro S. Ghersin, del CONICET-ITBA, aporta su experiencia en el uso de IA en investigación. Archibaldo Bravo comparte su visión sobre la automatización en la investigación, mientras que Eva Sayba reflexiona sobre la accesibilidad y ética de la IA en el ámbito académico.

Durante la conversación exploramos ejemplos concretos en los que la IA ha facilitado tareas repetitivas o tediosas en la investigación, así como casos en los que aún no está a la altura de las expectativas y sigue generando errores o resultados poco confiables. También discutimos el impacto en la escritura académica, cuestionándonos si la IA realmente ayuda a mejorar la claridad de los textos o simplemente introduce más ruido. Además, abordamos cuestiones epistemológicas y cómo cambia la forma en que pensamos la investigación cuando dependemos de herramientas que automatizan ciertos procesos.

Al final del episodio, reflexionamos sobre hacia dónde nos dirigimos. ¿Estamos ante un cambio de paradigma en la investigación o simplemente ante una moda pasajera? ¿Cómo podemos aprovechar la IA sin caer en sus trampas?

Como siempre, espero vuestros comentarios y experiencias con estas herramientas. ¿Las habéis utilizado en vuestra investigación? ¿Os han facilitado la vida o añadido más problemas?

Si os ha gustado el episodio, no olvidéis compartirlo y dejar vuestra opinión en la plataforma donde lo escucháis.

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Este episodio ha sido grabado por IAcademia (https://www.iacademia.es/). En esta entrevista que me ha hecho Eva Pérez, comparto una conversación sobre el impacto de la inteligencia artificial y la bioinformática en la investigación y la atención sanitaria.

Hablamos sobre cómo estas tecnologías disruptivas están revolucionando la forma en que predecimos fenómenos biológicos y analizamos datos médicos para mejorar los tratamientos y optimizar la toma de decisiones.

Uno de los temas centrales ha sido la capacidad de la inteligencia artificial para predecir fenómenos biológicos y analizar datos sanitarios. Explico cómo la bioinformática y la supercomputación permiten desarrollar modelos que ayudan a predecir la evolución de enfermedades, diseñar nuevos fármacos y mejorar la gestión hospitalaria. También profundizo en un proyecto innovador que busca predecir la probabilidad de recaídas en pacientes atendidos en urgencias, una herramienta que puede transformar la eficiencia del sistema sanitario.

Otro punto clave de la conversación ha sido la importancia de la investigación interdisciplinaria. La colaboración entre profesionales de distintas áreas es esencial para abordar los desafíos actuales en biomedicina. Además, exploramos el potencial de la computación cuántica en la investigación de salud y los retos que plantea la implementación de modelos de inteligencia artificial explicables y regulados dentro del sector.

Entre los proyectos mencionados en este episodio destacan el modelo de IA explicable para predecir recaídas en urgencias (episodio 331 del podcast), el proyecto europeo sobre cáncer colorrectal que utiliza inteligencia artificial para mejorar tratamientos (https://www.revert-project.eu/) y la herramienta OBE-DB (https://bio-hpc.ucam.edu/obe-db/), diseñada para evaluar el potencial terapéutico de compuestos en el tratamiento de la obesidad.

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Hoy te hablo de cómo han cambiado las herramientas para seguir la literatura en investigación. Pero no solo seguirla, sino también procesarla. Y antes de entrar en detalle, te cuento una historia de viejos (porque a veces toca).

En 2001, cuando quería leer un artículo científico, tenía que ir a la hemeroteca, buscar el journal en papel, localizar el volumen correcto, sacar varios tomos en un carrito y fotocopiarlos. Ahora, con un móvil, lo tenemos todo en segundos. Pero esa evolución no solo ha sido cuestión de acceso: ha cambiado la forma en que decidimos qué leer y cómo procesamos lo que leemos.

De 2004 a 2023, Google Scholar, Web of Science y Scopus dominaron la búsqueda de artículos. La gran revolución llegó con la inteligencia artificial generativa, y aquí entra en escena SciSpace.

¿Qué hace esta herramienta? Tres cosas clave:

1. Búsqueda semántica, mucho más potente que los buscadores clásicos. No se limita a palabras clave exactas, sino que entiende el significado detrás de la consulta.
2. Resúmenes automáticos de cada paper, destacando lo esencial en segundos.
3. Interacción con los papers, permitiéndote hacer preguntas sobre ellos y recibir respuestas en lenguaje natural.

El impacto de esto no es solo práctico, sino también filosófico. ¿Estamos investigando mejor o solo produciendo más ruido? Antes profundizábamos en unos pocos artículos; ahora acumulamos cientos en Zotero sin leerlos. ¿Nos ayuda este mar de información o nos ahoga?

Reflexiono sobre estas preguntas en el episodio. Y si quieres discutirlo conmigo y con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:

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Que tengas un buen día, y recuerda: si estas herramientas te ahorran tiempo, úsalo bien. Sal a dar un paseo.

Hoy comparto un método de aprendizaje inspirado en los algoritmos de redes sociales. La idea es aprovechar cómo estas plataformas detectan lo que nos interesa y aplicarlo al estudio de cualquier materia. Combinando este enfoque con la repetición espaciada y las autoevaluaciones tipo test, se puede optimizar el proceso de aprendizaje de manera eficiente y personalizada.

Primero, los algoritmos de redes sociales identifican lo que nos gusta y nos lo muestran con más frecuencia. En el aprendizaje, esto significa reconocer qué partes de un contenido dominamos y cuáles necesitan más repaso. Luego, la repetición espaciada permite ajustar la frecuencia de revisión según la dificultad que presenta cada concepto. Finalmente, las autoevaluaciones tipo test refuerzan la retención y ayudan a detectar puntos débiles.

Para poner esto en práctica con herramientas de inteligencia artificial, basta con estructurar un sistema que presente fragmentos de contenido de forma aleatoria, los explique de manera sencilla y genere preguntas para evaluar la comprensión. Si las respuestas son correctas, ese contenido aparece menos veces; si hay errores, se repite con mayor frecuencia y reformulado de distintas maneras.

Este método se puede aplicar con cualquier tema y herramienta de IA, como ChatGPT, cargando PDFs o utilizando información accesible en internet. Lo ideal es experimentar con los prompts hasta encontrar la mejor manera de automatizar el proceso y guardar un prompt maestro para reutilizarlo fácilmente en futuras sesiones.

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Hoy exploraremos un tema que está marcando un antes y un después en la tecnología: la computación cuántica y el reciente avance de Google con su procesador Willow y publicado en Nature:

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y

https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/

La computación cuántica es una tecnología que promete revolucionar nuestra forma de resolver problemas complejos. A diferencia de las computadoras clásicas, que trabajan con bits que solo pueden ser 0 o 1, las computadoras cuánticas utilizan qubits, que gracias a la superposición pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo. Esto, junto con el entrelazamiento cuántico, permite procesar información de manera exponencialmente más eficiente. Sin embargo, hasta ahora, uno de los mayores retos ha sido la fragilidad de los qubits y la corrección de errores.

Aquí es donde entra Willow, el nuevo procesador cuántico de Google, que ha logrado un avance histórico: superar el umbral crítico en la corrección de errores. Utilizando códigos de superficie con distancias 5 y 7, han reducido la tasa de error a un impresionante 0,143%. Además, han mejorado la memoria cuántica, logrando que los qubits lógicos tengan una duración de vida 2.4 veces mayor que los qubits físicos. Esto significa que estamos más cerca de construir sistemas cuánticos estables y fiables, un paso crucial hacia aplicaciones prácticas.

Otro logro clave ha sido la implementación de un sistema de decodificación en tiempo real, capaz de corregir errores en tan solo 63 microsegundos. Este avance es fundamental para que los algoritmos cuánticos puedan ejecutarse de manera continua y eficiente. Aunque todavía hay retos, como la mitigación de errores raros, estos avances representan un cambio de paradigma en la computación cuántica.

Este progreso no solo redefine los límites de lo posible, sino que también abre la puerta a aplicaciones revolucionarias en áreas como la salud, la criptografía y la inteligencia artificial. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para escalar estos sistemas y llevarlos al mundo real.

Episodios relacionados: 155, 187, 266

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En este episodio exploramos las ideas más fascinantes de Linked: The New Science of Networks, el libro de Albert-László Barabási. Descubrimos cómo las redes están presentes en todos los aspectos de nuestra vida y cómo entenderlas puede cambiar nuestra perspectiva sobre el mundo. Desde Internet hasta las redes sociales, pasando por la biología y las telecomunicaciones, todo está conectado.

Hablamos primero de qué son las redes, cómo se componen de nodos y enlaces, y cómo se manifiestan en ejemplos cotidianos como Internet, las redes sociales y los sistemas metabólicos. Después, profundizamos en las redes de escala libre, aquellas donde algunos nodos (los hubs) concentran la mayoría de las conexiones. Entendemos por qué surgen estas redes, gracias a factores como el crecimiento continuo y el crecimiento preferencial, y exploramos ejemplos prácticos que van desde la tecnología hasta la biología.

También analizamos las propiedades de estas redes, como su resiliencia ante fallos aleatorios y su vulnerabilidad a ataques dirigidos, y cómo estos aspectos determinan su comportamiento. Nos adentramos en cómo la información, las ideas y las enfermedades se propagan a través de las redes y cómo los clusters y comunidades dentro de estas estructuras afectan la dinámica de la difusión.

El episodio incluye aplicaciones prácticas en tecnología, como la optimización de Internet y las redes eléctricas, y en biología y medicina, donde el análisis de redes metabólicas y la identificación de nodos clave son esenciales para la investigación y las terapias dirigidas. También reflexionamos sobre cómo las empresas utilizan el análisis de redes para mejorar estrategias de marketing y el desarrollo de productos.

Cerramos con una reflexión sobre el impacto del libro y cómo su visión de las redes puede ayudarnos a entender mejor nuestras propias conexiones. Si quieres profundizar más, te recomendamos leer el libro Linked: The New Science of Networks, disponible en numerosas plataformas. Explora el fascinante mundo de las redes y cómo moldean nuestra vida diaria en la página oficial de Albert-László Barabási: http://www.barabasilab.com.

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En este episodio de «Concienciados», comparto junto a Juan José Hernández Morante, investigador de la UCAM, los detalles de una investigación que busca transformar la gestión sanitaria a través de la inteligencia artificial. Hablamos sobre un sistema predictivo que hemos desarrollado en la UCAM y que permite anticipar, con un 95% de precisión, la probabilidad de que un paciente dado de alta en urgencias vuelva a ingresar en un plazo de 30 días.

La motivación del proyecto surge de un problema recurrente en los servicios sanitarios: los reingresos hospitalarios. Saber quién tiene más probabilidades de volver a urgencias nos permite intervenir de manera más eficiente, optimizando recursos y mejorando la atención al paciente. Para desarrollar esta herramienta, partimos de los datos clínicos del Hospital Virgen de la Arrixaca, que nos proporcionaron una base sólida con más de 20.000 registros. A partir de ahí, aplicamos metodologías avanzadas de «machine learning», desarrollando modelos que no solo predicen resultados, sino que además explican por qué. Esto es clave, ya que permite entender las variables que más influyen en las recaídas y cuestionar paradigmas que, hasta ahora, se daban por sentados.

Por ejemplo, uno de los hallazgos más llamativos es que una estancia hospitalaria prolongada, lejos de ser beneficiosa, aumenta las probabilidades de reingreso. Este dato rompe con la idea tradicional de que «más tiempo en el hospital» equivale a «mejor recuperación». Además, encontramos diferencias demográficas interesantes: los hombres tienen más probabilidades de recaída que las mujeres, y ciertos códigos postales muestran patrones significativos que podrían relacionarse con factores sociales o económicos.

Durante la conversación, insistimos en que estas herramientas no son magia. La inteligencia artificial no hace milagros, pero puede aportar mucho valor si se aplican correctamente. Por eso, uno de los grandes retos es que los profesionales de la salud conozcan y confíen en estas tecnologías. La rápida evolución de la IA y la cantidad de datos que se generan en los hospitales requieren un esfuerzo conjunto para que estas herramientas se integren de forma efectiva en el sistema sanitario.

El objetivo final de este proyecto no es solo reducir los reingresos hospitalarios, sino también mejorar la calidad de vida de los pacientes. Menos tiempo en el hospital significa más tiempo en casa, donde el paciente puede recuperarse mejor con un seguimiento adecuado. En el futuro, esperamos aplicar esta misma metodología a otros contextos dentro del ámbito de la salud, explorando nuevas bases de datos y extendiendo el impacto de esta tecnología.

Este episodio es una producción de iradio UCAM, con la colaboración de la Unidad de Cultura Científica e Innovación y el Vicerrectorado de Investigación de la UCAM. Agradecemos a todos los que han hecho posible este trabajo y, especialmente, a quienes nos escuchan y comparten nuestro interés por la investigación y la tecnología aplicada a la salud.

Aquí la publicacion relacionada:

https://www.mdpi.com/2504-4990/6/3/80

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Hoy tengo el placer de conversar con la Dra. Thalia Fernández, una destacada investigadora en neurociencia aplicada y experta en neurofeedback. Durante nuestra charla, exploramos cómo esta técnica puede entrenar el cerebro para mejorar su funcionamiento, prevenir problemas antes de que aparezcan y tratar diversas afecciones, desde déficits de aprendizaje en niños hasta el deterioro cognitivo en adultos mayores.

El neurofeedback, como explica la Dra. Fernández, es un procedimiento basado en la retroalimentación inmediata de la actividad eléctrica del cerebro. Mediante estímulos sencillos, como un sonido o una luz, es posible reforzar ciertos patrones cerebrales y modificar otros para lograr mejoras significativas en el bienestar cognitivo. Esta técnica no sólo se centra en una región del cerebro, sino que puede generar una reorganización general del sistema nervioso, lo que abre un abanico de posibilidades terapéuticas.

Hablamos sobre su aplicación en niños con trastornos de aprendizaje, donde el neurofeedback ayuda a superar barreras que impiden el desarrollo cognitivo y académico. La Dra. Fernández describe cómo esta técnica es capaz de «quitar el seguro» que bloquea el aprendizaje, permitiendo que el cerebro fluya de manera más eficiente. Además, discutimos su uso preventivo en adultos mayores, un grupo en el que el objetivo es intervenir antes de que surjan problemas de deterioro cognitivo, potenciando capacidades que incluso se mantienen años después del tratamiento.

Un punto fascinante de la conversación fue la explicación de cómo la plasticidad del cerebro en los niños hace que pequeñas modificaciones tengan un impacto enorme. En contraste, el neurofeedback en adultos mayores tiene un enfoque preventivo más sutil pero igualmente valioso. También abordamos los desafíos de implementar esta técnica en entornos clínicos, desde los costos hasta la necesidad de experiencia técnica para su correcta aplicación.

Si quieres saber más sobre cómo el neurofeedback está transformando nuestra comprensión del cerebro y sus aplicaciones prácticas, este episodio te ofrecerá una visión profunda y accesible. Además, si deseas conectar con la Dra. Thalia Fernández o explorar su trabajo, aquí puedes encontrar más información sobre su investigación y contactarla:

https://psicologia.posgrado.unam.mx/thalia-fernandez-harmony-2/

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Hoy exploramos un descubrimiento fascinante publicado en la prestigiosa revista Cell: los obeliscos, unas diminutas moléculas de ARN circular que desafían lo que sabemos sobre la vida microscópica. Estas moléculas, halladas en el microbioma humano, abren un mundo de preguntas sobre su función, su impacto en la microbiota y su posible relación con enfermedades humanas.

Para guiarnos en este viaje, contamos con Marcos de la Peña, investigador especializado en ARN, que nos explica cómo se encontraron los obeliscos, qué los hace únicos y por qué son tan relevantes para entender la frontera entre lo vivo y lo no vivo. A lo largo de la conversación, descubrimos cómo los análisis bioinformáticos, herramientas clave en la investigación actual, permitieron identificar estas estructuras únicas y cómo este descubrimiento abre la puerta a una nueva era en el estudio del microbioma y de las bacterias que lo habitan.

También discutimos los retos y oportunidades que enfrenta la ciencia, desde las limitaciones en la financiación hasta la presión por competir en el ámbito internacional. Marcos reflexiona sobre la importancia de la colaboración interdisciplinaria y el enorme potencial de lo que aún queda por descubrir en nuestras propias bacterias y en su interacción con el cuerpo humano. Este hallazgo no solo amplía nuestra comprensión de la microbiota, sino que también plantea cuestiones fundamentales sobre el origen de la vida y la evolución de los agentes biológicos más pequeños.

Finalmente, miramos hacia el futuro y las posibles aplicaciones de este descubrimiento en áreas como la salud, la biotecnología y la investigación de enfermedades. Los obeliscos nos obligan a replantearnos lo que sabemos sobre la biología y nos invitan a explorar la inmensidad de lo desconocido, desde las entrañas del microbioma hasta los límites de lo que definimos como vida.

Enlaces:

• Noticia relacionada: https://www.csic.es/es/actualidad-del-csic/descubren-una-nueva-entidad-biologica-que-habita-en-el-cuerpo-humano
• Contactar a Marcos de la Peña: https://www.csic.es/es/investigación/investigadoresmarcos-de-la-pena-del-rivero

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P.D.1: Parte de la música de la intro es de AudioCoffee: https://www.audiocoffee.net/

P.D.2: Episodios relacionados, 320, 328.

Hoy nos adentramos en el fascinante mundo de la microbiota de la mano de Rosa del Campo, microbióloga de referencia y líder de investigaciones en el Hospital Ramón y Cajal, así como en el Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria en Madrid. Durante la conversación, exploramos qué es realmente la microbiota y cómo su estudio ha cobrado relevancia en los últimos años, gracias a los avances en secuenciación masiva que han permitido descubrir la enorme diversidad de microorganismos que habitan en nuestro cuerpo.

Rosa nos explica cómo la microbiota no solo influye en nuestra salud intestinal, sino que también juega un papel fundamental en enfermedades como la obesidad, el cáncer, las infecciones recurrentes y diversas condiciones inflamatorias. Hablamos sobre cómo la dieta y el estilo de vida impactan en la diversidad y el equilibrio de nuestra microbiota, lo que a su vez puede influir en nuestra respuesta a ciertos tratamientos médicos.

A lo largo del episodio, abordamos los retos que enfrentan los investigadores en este campo, especialmente en la detección de microorganismos que no pueden cultivarse y en la falta de estándares para definir lo que sería una microbiota «normal». También discutimos los desafíos en la aplicación clínica de estos descubrimientos, pues aunque se ha avanzado mucho en investigación, todavía no se ha integrado de manera rutinaria en los hospitales.

Un tema especialmente interesante fue el trasplante fecal, una técnica que ha mostrado ser efectiva para tratar infecciones recurrentes por *Clostridioides difficile*. Rosa detalla cómo se seleccionan los donantes y los estrictos controles que se deben seguir para asegurar la seguridad del procedimiento. Además, discutimos las aplicaciones potenciales de esta técnica en otras enfermedades, aunque todavía falta evidencia sólida para su uso en casos como la obesidad, el autismo o enfermedades neurodegenerativas.

También tocamos la relación entre la microbiota y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer, donde investigaciones recientes sugieren que ciertos desequilibrios microbianos podrían tener un papel en el desarrollo de estas condiciones. Sin embargo, Rosa es cautelosa y destaca que aún queda mucho por entender antes de que estos hallazgos puedan traducirse en tratamientos efectivos.

Finalmente, hablamos sobre el papel de la gran industria farmacéutica en este campo y cómo, tras un entusiasmo inicial, muchas grandes empresas han perdido interés al no encontrar aplicaciones clínicas claras que generen un retorno significativo. Sin embargo, la investigación continúa en otros frentes, especialmente en el ámbito académico y en pequeñas empresas que apuestan por el desarrollo de probióticos y otras terapias basadas en la microbiota.

Si tienes preguntas o quieres profundizar en alguno de estos temas puedes contactar a Rosa a traves de rosacampo@yahoo.com

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P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Audiobinger/single/a-mothers-prayer/

P.D.2: Episodios relacionados, 320.

Hoy exploramos un enfoque poco conocido pero fascinante dentro del mundo de la literatura científica. Si piensas que todos los artículos de investigación siguen el formato clásico de introducción, métodos, resultados y conclusiones, este episodio te sorprenderá. Hablamos sobre un tipo de artículo menos conocido que reflexiona de forma creativa sobre los procesos de investigación.

Acompáñanos a descubrir qué son la ciencia de noche y la ciencia de día, dos conceptos que abogan por una forma más creativa e improvisada de generar ideas científicas, contrastada con la rigurosa metodología experimental que todos conocemos. Conversamos sobre cómo el uso de técnicas de improvisación teatral y el método del «sí, y…» pueden ayudarnos a generar nuevas hipótesis de investigación.

Además, te compartimos detalles sobre un artículo que descubrí gracias a Twitter

https://x.com/ItaiYanai/status/1850031592959332738

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02575-w

y que me llevó a reflexionar sobre cómo podemos hacer la ciencia más accesible y comprensible, sin renunciar a la profundidad del análisis:

A partir de ese trabajo, hablamos sobre la diversidad en los tipos de artículos científicos y cómo expanden nuestra comprensión de la investigación, el concepto de Night Science versus Day Science y cómo cada uno contribuye al proceso científico. También abordamos la técnica del «sí, y…» para generar hipótesis innovadoras y cómo el lenguaje accesible puede hacer la ciencia más inclusiva y atractiva.

Finalmente, reflexionamos sobre el uso de espacios en revistas científicas para hablar sobre metaciencia, mostrando cómo incluso publicaciones especializadas pueden abrirse a nuevas ideas. Si te ha gustado este episodio, te animamos a compartirlo en tus redes sociales o con alguien que creas que puede estar interesado. No olvides suscribirte para no perderte futuros episodios en los que seguiremos explorando nuevas formas de entender la investigación.

Además, si te interesa este enfoque, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp:

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Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Ketsa/silent-rising-souls/love-you/

P.D.2: Episodios relacionados 112 y 230.

Hoy profundizamos en la traducción cultural y el rescate de voces históricas junto a Alba Rodríguez Saavedra (https://paratraduccion.com/doctorado/alba-rodriguez-saavedra/), traductora e investigadora. Alba nos cuenta cómo utiliza la traducción para reinterpretar y preservar figuras marginalizadas, especialmente aquellas en la memoria cultural y tradiciones populares. Con una mirada personal y académica, Alba conecta su trabajo en la Universidad de Vigo, donde estudia a personajes femeninos como la Moura en Galicia y la Kajyaj en Irlanda, con su deseo de rescatar y dar voz a las historias de mujeres que han sido olvidadas o subestimadas. Además, Alba investiga la obra de Ruth Matilda Anderson, primera traductora de Rosalía de Castro al inglés, quien en su tiempo desafió la imagen estereotipada de Rosalía, ofreciendo una perspectiva feminista y socialmente comprometida.

Durante la conversación, otros investigadores suman perspectivas sobre el impacto de la traducción como medio de reinterpretación cultural y sobre la importancia de la tradición oral en la transmisión de historias y saberes. Compartiendo experiencias personales, los participantes revelan cómo los relatos transmitidos en sus propias familias influyen en sus investigaciones, especialmente en aquellos aspectos de la cultura popular y femenina que han sido menospreciados. A través de este enfoque, el episodio destaca cómo el compromiso personal y el rigor académico pueden entrelazarse para rescatar lo que quedó al margen de las narrativas dominantes.

Los retos de la investigación académica son otro eje de este episodio. Se aborda la precariedad laboral, la dificultad para financiar proyectos y el impacto de la sobreproducción académica en la calidad de la investigación. Alba y los participantes discuten cómo, a pesar de estas dificultades, el interés por visibilizar historias culturales olvidadas sigue siendo una motivación potente. También reflexionan sobre la importancia de crear puentes entre la academia y la sociedad, destacando iniciativas como el “Pint of Science” y formatos accesibles como los podcasts, que permiten que el conocimiento académico llegue a un público más amplio.

En el cierre, Alba recapacita sobre el papel fundamental de la divulgación para democratizar el conocimiento y cómo la traducción permite redescubrir realidades históricas que de otro modo permanecerían ocultas. Nos recuerda que investigar y traducir no son solo actos de transmisión, sino formas de compromiso con la memoria y el futuro, y que la traducción puede servir como puente para conectar voces y culturas, enriquecer nuestra comprensión de la historia y, en última instancia, promover una sociedad más inclusiva.

Podéis contactar a Alba a través de albarodriguez@uvigo.gal

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Por último, si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar!

P.D.: Música, Sonata No. 22 in F Major, Op. 54 – I. In tempo dun Menuetto de

Daniel Veesey (https://freemusicarchive.org/music/Daniel_Veesey/Beethovens_Sonata_No_22_in_F_Major/Sonata_No_22_in_F_Major_Op_54_-_I_In_tempo_dun_Menuetto/).

En este episodio comparto la técnica de los impactos consecutivos, una forma de transmitir ideas complejas para que lleguen mejor a la audiencia. La idea central es simple: en vez de exponer una idea solo una vez, repetimos su esencia a lo largo del tiempo, de distintas maneras, permitiendo que, después de varios impactos, el mensaje realmente cale en quien escucha o lee. Este concepto proviene del marketing, donde se ha demostrado que tras un número de impactos —unos ocho, en promedio— una persona pasa de ser inconsciente de una idea a tenerla en mente.

Durante el episodio, explico cómo aplicar esta técnica en charlas, exposiciones y textos escritos. En una presentación, por ejemplo, podemos repetir la idea clave cada cierto tiempo, integrándola en la historia que desarrollamos, y variando su presentación para mantener el interés. En el caso de los libros, el autor puede organizar los capítulos para reforzar constantemente la idea principal, asegurándose de que, aunque el lector no retenga todos los detalles, se lleve el núcleo del mensaje.

También comparto mi opinión sobre el riesgo de sobreexplotar esta técnica, algo que sucede en algunos libros que terminan repitiendo en exceso la misma idea hasta agotar al lector. Para evitarlo, sugiero emplear repeticiones dosificadas y variar las formas de presentar la idea para mantener el interés y claridad.

Finalmente, hablo sobre cómo aprovechar modelos de lenguaje y resúmenes de libros para captar las ideas clave en menos tiempo, recomendando este enfoque cuando buscamos eficiencia. Termino el episodio invitándote a aplicar esta técnica en tus propias presentaciones o proyectos y te animo a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para seguir compartiendo ideas aquí:

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En este episodio, tuve el placer de entrevistar a Yesid Ospitia, un investigador que está trabajando en sistemas de recomendación musical. Hablamos sobre los problemas actuales que enfrentan las principales plataformas de streaming, donde las recomendaciones musicales tienden a priorizar la popularidad en lugar de centrarse en las características musicales reales, algo que termina afectando negativamente a los artistas emergentes. Yesid nos explicó cómo su investigación busca justamente resolver este problema mediante el uso de inteligencia artificial y estrategias basadas en el contenido, clasificando las canciones según sus características como el ritmo, el timbre y, lo más innovador, la emoción que estas transmiten.

En el transcurso de la conversación, Yesid compartió cómo su modelo de recomendación se enfoca en agrupar canciones por similitud emocional, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Uno de los aspectos más interesantes es cómo este modelo tiene en cuenta la estructura de la canción, lo que permite que las recomendaciones sean más precisas y estén alineadas con las emociones que el oyente percibe en diferentes partes de la pieza musical.

Hablamos también sobre los desafíos que su investigación enfrenta, como el proceso manual de etiquetado emocional de las canciones y la falta de datasets representativos de géneros menos conocidos. Sin embargo, Yesid está convencido de que la solución a estos problemas pasa por seguir mejorando los sistemas de inteligencia artificial y generar datasets más diversos.

Otra parte importante de nuestra conversación giró en torno al sesgo en la industria musical, donde los algoritmos favorecen a los artistas más populares, dejando a los emergentes con menos oportunidades de ser descubiertos. Yesid destacó que su investigación propone un cambio en este paradigma, sugiriendo que las recomendaciones se basen más en la similitud entre las canciones y no tanto en la cantidad de reproducciones o la fama de los artistas.

Mirando hacia el futuro, Yesid cree que la inteligencia artificial seguirá jugando un papel fundamental en la música, pero que el verdadero desafío está en cómo la industria puede adaptarse para ser más inclusiva y justa con los artistas emergentes. Fue muy inspirador escuchar cómo combina su pasión por la música con la tecnología en su trabajo.

Si te interesa saber más sobre Yesid Ospitia y su investigación, puedes visitar su página web en yospitiam.co.

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Hoy comparto mi experiencia sobre un momento que, tarde o temprano, todos los creadores de contenido enfrentan: la sensación de que las ideas se acaban. Si has estado creando un podcast, o cualquier otro tipo de contenido, probablemente te has encontrado en una situación en la que sientes que ya no tienes la misma inspiración o cantidad de ideas frescas que al principio. En mi caso, como creador de un podcast donde parcialmente se trata la improvisación, sé bien lo que es lidiar con esta aparente escasez de contenido.

Hablo sobre cómo la improvisación, aunque parece libre y sin planificación, también tiene sus retos. No siempre es fácil, y a veces resulta complicado encontrar esa chispa inicial que haga fluir las ideas de manera natural. Sin embargo, con el tiempo he aprendido algunas estrategias que me han ayudado a superar estos bloqueos creativos.

Primero, comparto la técnica de «el movimiento se demuestra andando», que consiste en empezar a grabar sin ningún plan específico y dejar que las ideas surjan conforme hablas. También menciono la técnica de «utilizar semillas», donde me expongo a una variedad de estímulos en un corto periodo de tiempo para encontrar inspiración. Luego hablo sobre el consumo prolongado de contenido, una técnica más lenta pero efectiva, que implica profundizar en un tema durante un tiempo prolongado hasta que empiezan a surgir nuevas ideas. Finalmente, menciono cómo la edición y mejora de las grabaciones pueden ayudar a pulir el contenido improvisado.

Estas son solo algunas de las técnicas que me han servido a lo largo de mi trayectoria como podcaster, y espero que puedan serte útiles si te encuentras en una situación similar.

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En este episodio, quiero hablarte de algo que a menudo pasa desapercibido en el mundo de la investigación científica: la relevancia de los resultados negativos. Si estás inmerso en la academia, probablemente te hayas dado cuenta de que cada vez se publican más artículos. Sin embargo, esta gran cantidad de publicaciones no siempre implica un avance real en el conocimiento. De hecho, la ciencia actual está muy orientada hacia la publicación de resultados positivos, aquellos que confirman teorías ya establecidas, y se presta poca atención a los resultados negativos, que son igualmente importantes.

Uno de los problemas es el sesgo hacia los resultados positivos. El sistema científico actual favorece que se publiquen estudios que validan teorías existentes, lo que puede generar la falsa impresión de que estamos continuamente avanzando. Sin embargo, los resultados negativos juegan un papel crucial para el progreso de la ciencia. ¿Por qué? Porque estos resultados nos obligan a cuestionar nuestras teorías y a replantear las bases sobre las que se construyen.

Aquí es donde entra en juego la falsabilidad, un concepto introducido por Karl Popper. En pocas palabras, una teoría es científica si puede ser refutada mediante experimentación. Esto significa que no basta con que una teoría sea confirmada una y otra vez; lo verdaderamente importante es que podamos ponerla a prueba en situaciones extremas y comprobar si puede fallar. Sin esta posibilidad de refutación, una teoría no es realmente científica. Un ejemplo clásico es el de la astrología, cuyas predicciones no pueden ser falsificadas de manera clara, en contraposición a teorías científicas como el comportamiento del hielo al calentarse, que se pueden comprobar y refutar bajo condiciones controladas.

A lo largo de la historia de la ciencia, algunos de los avances más importantes han surgido cuando se han falsificado teorías. Un ejemplo claro es el paso del electromagnetismo clásico a la teoría cuántica a principios del siglo XX, que se produjo cuando las teorías existentes no pudieron explicar ciertos fenómenos, como la radiación del cuerpo negro. Este tipo de situaciones nos muestran que, para que la ciencia progrese, no solo debemos buscar validar nuestras teorías, sino que también es esencial diseñar experimentos que pongan a prueba sus límites y, en algunos casos, las refuten.

Por tanto, el mensaje que quiero dejarte hoy es que los «resultados negativos» son esenciales para el avance de la ciencia. Nos obligan a reconsiderar, ajustar y mejorar nuestras teorías, lo que, en última instancia, nos permite generar un conocimiento más robusto y preciso. Así que, si estás en el ámbito de la investigación, te invito a que no busques solo la confirmación de tus ideas, sino que también explores situaciones en las que podrían fallar.

Si quieres profundizar en estos temas, te recomiendo el libro de Alan Chalmers, «What is this thing called science?», que introduce de manera accesible los fundamentos del método científico.

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Hoy tengo el placer de conversar con Encarni Montoya (https://mauritiastories.wordpress.com/acerca-de/), científica titular en el Instituto de Geociencias de Barcelona (CSIC). A lo largo de la charla, exploramos su trayectoria profesional, desde sus estudios iniciales en biología hasta su especialización en paleoecología, un campo fascinante que nos permite entender cómo los ecosistemas han cambiado a lo largo de miles de años.

La paleoecología, como explica Encarni, no solo trata de desenterrar restos antiguos, sino que nos ayuda a comprender las interacciones entre los seres vivos, los seres humanos y el clima a través del tiempo. A partir del análisis de sedimentos, microfósiles y ADN antiguo, los científicos pueden descifrar patrones ambientales del pasado que son cruciales para predecir el futuro de los ecosistemas en un contexto de cambio climático. Esta ciencia tiene implicaciones directas en la conservación y en la forma en que entendemos la biodiversidad actual.

Además de profundizar en los aspectos técnicos de su trabajo, Encarni nos brinda una perspectiva única sobre los retos de la carrera investigadora. Desde su experiencia al conseguir una plaza de «Lecturer» en la Universidad de Liverpool hasta su retorno a España con una posición en el CSIC, reflexionamos sobre los procesos burocráticos, las diferencias entre los sistemas de investigación de ambos países, y las dificultades que los investigadores enfrentan para estabilizarse en su carrera.

Este episodio destaca la relevancia de la investigación científica no solo desde un punto de vista académico, sino también como una herramienta para abordar los grandes desafíos del mundo moderno. La paleoecología, aunque suene lejana, está directamente vinculada a temas actuales como el cambio climático, la gestión de recursos naturales y la preservación de la biodiversidad. Por otro lado, la conversación sobre la carrera investigadora arroja luz sobre la realidad que muchos científicos enfrentan, especialmente en países como España, donde los procesos de estabilización pueden ser largos y complicados.

Si te interesa la ciencia, el cambio climático o simplemente quieres saber más sobre los retos y las recompensas de una carrera investigadora, ¡este episodio no te lo puedes perder!

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Hoy hablo con el Dr.Agustín Ernesto Martínez González (https://cvnet.cpd.ua.es/curriculum-breve/es/martinez-gonzalez-agustin-ernesto/40134), profesor titular en el Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica de la Universidad de Alicante y un referente en el estudio de los trastornos del espectro autista (TEA). Agustín ha creado una aplicación móvil, COREAT (https://web.ua.es/es/ginta/coreat-app.html), que ayuda a evaluar la severidad del comportamiento repetitivo en las personas con TEA, además de liderar el grupo de investigación Ginta y ser editor de la revista DCN, Revista de Discapacidad Clínica y Neurociencias.

En nuestra conversación, Agustín comparte cómo su carrera tomó un enfoque significativo hacia el autismo a través de un caso severo que lo impactó profundamente al principio de su trayectoria. Exploramos su enfoque actual en la interrelación entre el comportamiento repetitivo y las condiciones sensoriales en individuos con TEA. Además, se describe cómo las alteraciones en la microbiota intestinal pueden influir significativamente en el comportamiento, sumergiéndonos en la compleja relación entre el intestino y el cerebro y cómo ciertas bacterias, como el bifidobacterium, podrían tener un papel crucial en los síntomas de TEA.

Agustín detalla el funcionamiento de su aplicación, que no solo ayuda a identificar la severidad de los comportamientos en TEA, sino que también aporta datos importantes para entender mejor estos trastornos. También discutimos las complicaciones en la interpretación de los datos de la microbiota debido a la variabilidad y especificidad entre individuos, lo que subraya los desafíos de crear tratamientos efectivos basados en la evidencia.

Además, abordamos los temas éticos y las limitaciones en el uso de probióticos y la urgente necesidad de realizar ensayos clínicos más rigurosos para validar tratamientos que se basen en ajustes de la microbiota. La discusión revela cómo la falta de estudios controlados y el aprovechamiento comercial pueden afectar la dirección de las investigaciones y las prácticas médicas, sugiriendo un camino hacia un enfoque más ético y científicamente sólido en la investigación y tratamiento de los TEA.

Este episodio ofrece una visión integral de los avances en el estudio del autismo y la psicología evolutiva, destacando la importancia de un enfoque multidisciplinario y éticamente informado en la ciencia contemporánea.

En este episodio, he querido comenzar la nueva temporada del podcast con un tema que considero crucial, pero que rara vez recibe la atención que merece en el ámbito científico: la filosofía de la ciencia. A lo largo de varios episodios, planeo explorar cuestiones fundamentales sobre cómo hacemos ciencia, qué significa realmente el método científico y por qué es importante reflexionar sobre los principios que guían nuestra labor como investigadores.

Este enfoque me ha llevado a leer «What is this thing called science?» de Alan Chalmers, un libro que considero esencial para cualquier persona que quiera profundizar en los fundamentos del método científico. Chalmers hace una revisión crítica y accesible sobre los aspectos que damos por sentados en la ciencia, y he decidido traer algunas de esas ideas al podcast para reflexionarlas y compartirlas con la audiencia.

En este episodio, he discutido dos problemas clave del método científico que Chalmers aborda en su libro:

1. La confianza excesiva en los sentidos humanos: Uno de los primeros retos en la historia de la ciencia fue la dependencia de los sentidos para obtener conocimiento. Aunque hoy en día nos parece obvio que necesitamos instrumentación para medir y observar fenómenos de manera más precisa, al principio, la ciencia confiaba en lo que nuestros sentidos – principalmente la vista – podían captar. Esta confianza en los sentidos resultó problemática cuando diferentes observadores tenían percepciones distintas sobre un mismo fenómeno. El avance vino cuando científicos como Galileo Galilei empezaron a desarrollar instrumentos, como el telescopio, para eliminar el sesgo de la percepción humana y obtener datos más objetivos. Este proceso fue crucial para que la ciencia evolucionara, pero nos recuerda lo limitado que puede ser confiar únicamente en nuestros sentidos.

2. La interpretación subjetiva de los datos: Aunque hoy en día contamos con tecnología que nos permite recopilar datos de manera más precisa, el siguiente desafío viene cuando los científicos interpretan esos datos. Cada investigador tiene una formación, un bagaje personal y una serie de conocimientos previos que influyen en cómo perciben e interpretan la información. Esto significa que, incluso cuando dos científicos analizan el mismo conjunto de datos, pueden llegar a conclusiones diferentes debido a sus propios sesgos cognitivos o metodológicos. Chalmers señala que este sesgo en la interpretación es uno de los problemas más persistentes en la ciencia moderna, y no tiene una solución fácil.

Este episodio es solo el comienzo de una serie de reflexiones sobre la filosofía de la ciencia. Mi objetivo no es solo revisar estos problemas, sino abrir un espacio para cuestionar los fundamentos sobre los cuales se asienta nuestra práctica científica. A medida que avancemos en la temporada, iré profundizando en estos temas y compartiendo más ideas sobre cómo podríamos mejorar el método científico, no solo desde el punto de vista técnico, sino también desde una perspectiva filosófica. ¡Espero que lo disfrutes!

Enlaces relacionados:

https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Chalmers

https://www.goodreads.com/book/show/137314.What_Is_This_Thing_Called_Science_

Podcast-grafía (o episodios relacionados donde puedes profundizar): 212, 232, 257, 298

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Dime si te suena esta situación: tienes una biblioteca enorme llena de libros con sus notas y subrayados importantes, pero están desperdigados en varios sistemas como Kindle y Apple Books. Cada vez que necesitas encontrar un subrayado específico, te pierdes entre todas las aplicaciones y no sabes dónde encontrarlo. Y peor aún, no sabes cómo aprovechar todas esas notas. ¿Cómo se puede resolver este problema?

Si te interesa saberlo, quédate al episodio de hoy, donde te voy a hablar de una aplicación que te permite resolverlo de manera eficiente: Readwise.

Readwise es una aplicación de suscripción, con diferentes niveles de precios, empezando desde unos 7 euros al mes. Vale la pena invertir en algo que realmente funciona. Seguro que pagas más por Netflix o por otras cosas, y esto te puede ayudar mucho en tus investigaciones.

¿En qué consiste realmente Readwise? Si consumes muchos libros en formato electrónico y te gusta subrayar ideas y tomar notas, Readwise es para ti. Lo primero que haces es abrir una cuenta y sincronizarla con Apple Books, Kindle, etc. Es un proceso sencillo, y una vez hecho, se sincronizarán automáticamente todos tus subrayados y notas, organizándolos en un solo lugar.

Una de las grandes ventajas de Readwise es la consolidación de subrayados de diversas fuentes. Esto te permite buscar notas con palabras clave de manera rápida y eficiente, algo que en Kindle o Apple Books puede ser muy engorroso.

Otra opción poderosa es la revisión espaciada. Esta técnica de memorización te ayuda a retener mejor la información revisando tus subrayados a intervalos óptimos. Si recuerdas bien un subrayado, el sistema te propondrá repasarlo en un tiempo más largo; si no, te sugerirá repasarlo pronto. Este sistema inteligente se centra en las cosas que te cuesta más retener.

Readwise también se integra con Obsidian, un sistema de gestión del conocimiento personal del que hemos hablado mucho en este podcast. Esta integración te permite enlazar subrayados y notas de libros con tu contenido en Obsidian, facilitando el descubrimiento de relaciones inesperadas entre tus notas y conocimientos previos. Esto potencia la creación de nuevas ideas y contenidos.

Además, Readwise facilita la lectura de múltiples libros al mismo tiempo, centralizando todos los subrayados y notas para que puedas repasar y comparar conceptos de diferentes libros de manera sencilla. Esto es ideal para el aprendizaje continuo y autodirigido, permitiéndote recordar y aplicar mejor lo que lees.

En resumen, Readwise es extremadamente útil para gestionar tus subrayados y notas, y su integración con Obsidian amplifica su utilidad, permitiéndote organizar y conectar profundamente tus conocimientos. Te recomiendo encarecidamente que la pruebes.

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Hoy abordamos el fascinante mundo del meta-análisis y las revisiones sistemáticas, dos herramientas cruciales en la investigación científica moderna. Estas metodologías permiten sintetizar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples estudios, proporcionando una visión más completa y robusta sobre un tema específico.

Comenzamos explicando qué es una revisión sistemática. A diferencia de una revisión narrativa tradicional, una revisión sistemática sigue un protocolo riguroso y predefinido para identificar, evaluar y sintetizar todas las investigaciones relevantes sobre una pregunta específica. Este enfoque minimiza el sesgo y aumenta la reproducibilidad de los resultados, convirtiéndolo en una herramienta esencial para la toma de decisiones basadas en evidencia.

Luego, profundizamos en el concepto de meta-análisis, que es una técnica estadística utilizada dentro de las revisiones sistemáticas para combinar los resultados de estudios independientes. Un meta-análisis no solo resume los hallazgos de múltiples estudios, sino que también puede identificar patrones, fuentes de discrepancia y otros factores que influyen en los resultados. Esto proporciona una estimación más precisa del efecto de interés y puede revelar tendencias que no serían evidentes en estudios individuales.

Discutimos también los pasos clave para llevar a cabo una revisión sistemática y un meta-análisis. Esto incluye la formulación de una pregunta de investigación clara, la definición de criterios de inclusión y exclusión, la búsqueda exhaustiva de literatura, la evaluación de la calidad de los estudios incluidos y la síntesis de los datos. Cada uno de estos pasos es fundamental para garantizar la validez y la fiabilidad de los resultados.

Terminamos discutiendo las aplicaciones y la importancia de las revisiones sistemáticas y los meta-análisis en diversas disciplinas. Estas metodologías no solo ayudan a consolidar el conocimiento existente, sino que también identifican áreas donde se necesita más investigación, orientando así futuras investigaciones.

Episodios relacionados: 212 y 267

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Hoy abordo un problema común que muchos grupos de investigación enfrentan: la necesidad de desarrollar partes muy concretas de un proyecto para las cuales no tienen personal especializado. Por ejemplo, un grupo de investigación en inteligencia artificial puede haber desarrollado un algoritmo avanzado, pero carecen de la experiencia necesaria para crear una interfaz web a través de la cual el público pueda interactuar con dicho algoritmo.

Una solución eficiente y económica para este problema es contratar freelancers. Esto es especialmente útil cuando el presupuesto del proyecto es limitado y no se puede justificar la contratación de personal a largo plazo. Para encontrar freelancers adecuados, recomiendo dos plataformas principales: Fiverr y Freelancer.

En Fiverr, el proceso consiste en buscar freelancers con habilidades específicas, como diseño web o manejo de tecnologías como Angular y CSS. Es importante filtrar a los candidatos por precio, experiencia, idioma y zona horaria para encontrar a los más adecuados. Una vez seleccionados algunos candidatos, se les puede contactar y evaluar su comprensión del proyecto. Sugiero comenzar con tareas pequeñas para evaluar su desempeño antes de asignarles partes más grandes del proyecto.

Por otro lado, en Freelancer, el proceso es ligeramente diferente. Aquí se postea el proyecto con sus características y presupuesto, y se reciben propuestas de múltiples freelancers. Para filtrar a los candidatos, recomiendo utilizar un test tipo examen con preguntas específicas sobre el proyecto. Esto ayuda a identificar a los freelancers más competentes y comprometidos.

Además, es crucial asegurar la confidencialidad del proyecto mediante un contrato y clarificar si el freelancer será coautor de cualquier artículo científico resultante del proyecto. También sugiero realizar tareas pequeñas con varios freelancers en paralelo para identificar al mejor candidato de manera más rápida y eficiente.

Para aquellos interesados en profundizar más en el mundo del freelancing, menciono que en episodios anteriores del podcast he tratado este tema en detalle como en los episodios 254 y 204.

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Hoy abordamos un problema común en muchos grupos de investigación: la organización de la información.

Uno de los problemas más frecuentes es la pérdida de tiempo buscando información. Muchas veces, la información está desorganizada, con documentos y datos dispersos en diferentes lugares. Esto no solo dificulta el acceso a la información, sino que también genera problemas de colaboración entre los miembros del grupo. Además, es común encontrar que los protocolos y documentos clave no se actualizan regularmente, lo que puede llevar a la utilización de información desactualizada o incorrecta. Otro problema es la duplicidad de información, donde diferentes versiones de un mismo documento pueden coexistir, generando confusión. Finalmente, cuando los miembros del grupo se van, se corre el riesgo de perder información valiosa que solo ellos conocían.

Estos problemas tienen un impacto significativo en la eficiencia del grupo de investigación. Los nuevos miembros pueden tener dificultades para ponerse al día, y la realización de tareas y experimentos se vuelve ineficiente. Además, el riesgo de utilizar información desactualizada o incorrecta puede comprometer la calidad de la investigación.

Una solución efectiva para estos problemas es la implementación de una wiki. Una wiki es una herramienta colaborativa online que permite la creación y edición de documentos de manera sencilla y organizada. Entre las ventajas de una wiki se encuentran la centralización de la información, la facilidad para buscar y acceder a datos, la colaboración en tiempo real, el historial de versiones para rastrear cambios y la posibilidad de comunicación y discusión en torno a los documentos.

Para crear una wiki, existen varias herramientas recomendadas. Notion es una opción fácil de usar, aunque de pago. Google Suite es gratuita y conocida, aunque puede requerir más trabajo para enlazar documentos. Microsoft Office Online es similar a Google Suite, pero requiere una licencia. MediaWiki es una herramienta potente y open source, pero requiere conocimientos técnicos para su instalación. Finalmente, Obsidian es una opción avanzada, pero más compleja de implementar.

Esperamos que este episodio te haya sido útil y te invitamos a seguir explorando maneras de mejorar la organización de la información en tu grupo de investigación.

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Hoy exploramos la optimización de nuestra energía y hablamos de la técnica Pomodoro, para mejorar la productividad y mantener la concentración. Descubre cómo implementar esta técnica en tu rutina diaria y adapta sus principios a tus necesidades específicas.

La técnica Pomodoro fue creada por Francesco Cirillo en los años 80 y se basa en trabajar en intervalos de 25 minutos, conocidos como pomodoros, seguidos de breves descansos. Para ponerla en práctica, configura un temporizador para 25 minutos de trabajo ininterrumpido y toma un descanso de 5 minutos después de cada pomodoro. Después de completar cuatro pomodoros, toma un descanso más largo de 15-30 minutos.

Entre los beneficios de la técnica Pomodoro se encuentran la mejora de la concentración y la productividad, la reducción de la fatiga mental y una mayor conciencia del tiempo, lo que facilita una mejor gestión de tareas. La técnica es flexible y puede adaptarse a diferentes tipos de tareas y proyectos, ajustando la duración de los pomodoros y descansos según las necesidades personales.

Para maximizar la efectividad de la técnica Pomodoro, es importante eliminar distracciones durante los pomodoros, planificar las tareas antes de comenzar y evaluar y ajustar la técnica según los resultados obtenidos. La técnica Pomodoro es una herramienta poderosa para mejorar la gestión del tiempo y aumentar la productividad. Al implementarla, puedes trabajar de manera más eficiente y mantener un equilibrio saludable entre trabajo y descanso.

Recursos adicionales recomendados incluyen el libro «The Pomodoro Technique» por Francesco Cirillo y aplicaciones como Focus Booster, Pomodone y Tomato Timer.

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En este episodio, nos enfocamos en herramientas de inteligencia artificial para la gestión del conocimiento personal (PKM). A diferencia de episodios anteriores, donde se abordaron generalidades de estas herramientas, hoy nos centraremos en un software específico: Obsidian, y en cómo se puede utilizar para gestionar eficientemente nuestro PKM.

La gestión del conocimiento personal (PKM) se refiere a cómo organizamos y gestionamos la gran cantidad de información que generamos en nuestra vida diaria, ya sea digital o no. Tradicionalmente, esta información se ha almacenado en documentos organizados en jerarquías de carpetas en nuestros sistemas operativos. Sin embargo, esta forma de organización puede ser ineficiente y dificultar la búsqueda de información específica.

Obsidian se presenta como una solución a estos problemas. Esta herramienta, rápida, customizable y gratuita, permite crear estructuras de organización en forma de red en lugar de jerarquías tradicionales. Esto facilita la conexión entre ideas y notas, permitiendo una gestión más eficiente del conocimiento personal.

Además, introducimos el plugin Smart Connections para Obsidian, que utiliza inteligencia artificial para mejorar drásticamente la eficiencia en la gestión del conocimiento. Smart Connections busca notas relacionadas semánticamente, identifica conexiones relevantes entre notas y permite etiquetar y visualizar mapas de conexiones. Esta herramienta se instala fácilmente y se conecta a motores de inteligencia artificial, como la API de OpenAI, para realizar búsquedas avanzadas y encontrar información similar en nuestro sistema de notas, incluso si no recordamos las palabras exactas utilizadas.

La implementación de Smart Connections requiere crear una cuenta en OpenAI y obtener una API key. Aunque esta parte es un poco técnica, el proceso está bien explicado en los enlaces proporcionados en las notas del programa. Una vez configurado, Smart Connections permite descubrir conexiones inesperadas entre notas y facilita una interacción dinámica con nuestras notas, similar a un chat con un asistente inteligente.

En resumen, herramientas como Obsidian y Smart Connections pueden transformar la gestión del conocimiento personal, facilitando la organización y el acceso a la información de manera creativa y eficiente. Se recomienda probar estas herramientas y unirse a la comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir y compartir experiencias. La gestión eficiente del conocimiento personal es crucial, y estas herramientas ofrecen una solución potente y accesible para mejorar este proceso.

Plugin Smart connections: https://github.com/brianpetro/obsidian-smart-connections

Episodios previos relacionados:

– PKM y Zettelkasten: https://open.spotify.com/episode/71cEII3QmhZ02NTdjSXtOj?si=193a911148314b0e

– El libro sobre el método Zettelkasten: episodios 125 al 127, el primero en: https://open.spotify.com/episode/522CMrpI9cELMj0pKy6478?si=656021f214134ca4

– Otros: 95, 99, 121, 124, 133, 145

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Hoy hablamos sobre la gran utilidad que tienen plataformas como Academia Stack Exchange para los investigadores. Estas nos permiten tanto hacer preguntas sobre temas de investigación que nos interesen o preocupen, como también responder las dudas que plantean otros colegas. Al participar, ganamos puntos y reputación dentro de la comunidad.

Responder preguntas de otros, aunque no seamos expertos en la materia, tiene varios beneficios. En primer lugar, desarrolla nuestras capacidades analíticas. Además, leer las respuestas de otros usuarios puede generar nuevas ideas y perspectivas que quizás no habíamos contemplado. Por otra parte, el ejercicio de escribir nuestras propias respuestas mejora nuestra capacidad de verbalizar y comunicar de forma efectiva.

Otro gran beneficio de participar en estos foros es la oportunidad de hacer networking. Podemos conectar con otros investigadores con intereses similares, e incluso si una pregunta genera una discusión interesante, se puede proponer continuar la conversación en otro formato como una llamada o colaboración.

Incluso si no nos sentimos capaces de dar la mejor respuesta, el simple hecho de intentarlo nos proporcionará un valioso feedback. Por eso te animo a participar al menos una vez por semana, ya sea planteando tus propias dudas o respondiendo a las de otros. Esta práctica puede tener un efecto muy positivo y multiplicador en tu carrera como investigador.

Enlaces y recursos mencionados:

• Academia Stack Exchange: https://academia.stackexchange.com/
• Otras plataformas (menos recomendadas para temas académicos): ResearchGate, Reddit, Twitter, LinkedIn

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Hoy hablamos sobre sobre otro de los miembros de la red de investigación en inflamasoma y piroptosis en enfermedades crónicas y cáncer (https://www.um.es/redinflama/index.html), financiada por la Agencia Estatal de Investigación. Esta red agrupa varios grupos de investigación en España, centrados en el estudio y tratamiento de diversas enfermedades relacionadas con el inflamasoma. Nuestro invitado es Victoriano Mulero, catedrático de la Universidad de Murcia y un referente en el campo.

Victor compartió que su interés en la biología comenzó en el instituto gracias a un profesor inspirador. Estudió biología, hizo su tesis doctoral en inmunología de peces y ha trabajado en diversos modelos animales, incluyendo el ratón y el pez cebra. Los peces son clave para entender la evolución del sistema inmunitario. Victor estudió la respuesta inmunitaria en peces, que tienen sistemas inmunitarios similares a los de los mamíferos.

El pez cebra es un modelo emergente en la investigación de enfermedades humanas debido a su transparencia y similitudes genéticas con los humanos. Es particularmente útil para estudios de hematopoyesis y cáncer. El inflamasoma es un complejo de proteínas que detecta alteraciones en las células y activa una respuesta inflamatoria. Se estudia su papel en diversas enfermedades, incluyendo diabetes, enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas y cáncer.

Victor y su equipo descubrieron que el inflamasoma NLRP1 está implicado en la formación de células sanguíneas. Esto les llevó a centrarse en este inflamasoma, menos estudiado que el NLRP3. Además de enfermedades inflamatorias crónicas, el inflamasoma está relacionado con patologías como la psoriasis y algunas enfermedades raras. Se estudian modelos en pez cebra para desarrollar terapias.

Su investigación también busca reposicionar fármacos ya aprobados para nuevas enfermedades, especialmente enfermedades raras. Se puede solicitar el uso compasivo para acelerar la disponibilidad de tratamientos para pacientes sin opciones terapéuticas. Por último, Victor aconseja a los estudiantes seguir su pasión por la investigación y formarse bien. Anima a los jóvenes interesados en la biología y la investigación a dedicarse a lo que les gusta.

Podéis contactar a Victor aquí: vmulero@um.es y obtener más información sobre su grupo en:

https://www.um.es/nisoft/victor1.htm

https://www.ciberer.es/grupos/grupo-de-investigacion?id=26146

y

https://inycan.imib.es/grupoinvestigacion/index.jsf.

Agradecemos al estudio de iradio de la UCAM (https://iradio.ucam.edu/) por permitirnos grabar este episodio y a Francisco Ruiz (https://www.linkedin.com/in/franru/), responsable de la Unidad de Cultura Científica e Innovación en UCAM por su inestimable ayuda en la grabación.

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Hoy hemos tenido una conversación profunda y reveladora con el Dr. Luis Valero, un catedrático de la Universidad de Málaga con más de tres décadas de experiencia en el campo de la psicología. Durante la entrevista, Valero comparte su viaje personal y profesional, comenzando desde sus días de formación en la Universidad de Granada hasta su actual puesto en Málaga, donde ha sido testigo de la evolución de la facultad de psicología desde sus inicios.

A medida que la charla se desarrolla, el Dr. Valero desglosa las complejidades de las modernas técnicas terapéuticas que ha adoptado, particularmente la psicoterapia analítica funcional y la terapia de aceptación y compromiso. Explica cómo estas terapias de tercera generación difieren radicalmente de los enfoques más tradicionales por su enfoque en el análisis conductual y el manejo de los pensamientos como comportamientos observables y modificables. Estas metodologías, nos cuenta, no solo buscan tratar los síntomas, sino transformar la relación del individuo con sus pensamientos y emociones para mejorar su calidad de vida.

El Dr. Valero también reflexiona sobre los desafíos de entender y enseñar psicoterapia, admitiendo que incluso para un educado en ciencias como él, los conceptos pueden ser inicialmente difíciles de asimilar. Destaca la importancia de clarificar estos conceptos para los estudiantes y la audiencia general, permitiéndoles comprender mejor y aplicar estas técnicas en sus vidas.

Además, la conversación se adentra en la investigación en psicología. Valero critica la presión por publicar que domina la academia, argumentando que la verdadera medida del éxito debería ser cómo la investigación beneficia y se aplica en la práctica clínica. Discutimos además cómo la investigación y la práctica clínica pueden informarse mutuamente, mejorando tanto la teoría como el tratamiento psicológico.

Terminamos el episodio con una llamada a los futuros psicólogos a considerar tanto la investigación como la práctica clínica en sus carreras, subrayando la necesidad de un enfoque más integrado que beneficie tanto a los pacientes como al campo de la psicología en general.

Podéis encontrar más información sobre Luis y cómo contactarlo y sus publicaciones en:

https://www.uma.es/departamento-de-personalidad-evaluacion-y-tratamiento-psicologico/info/55603/Personalidad-LuisValeroAguayo/

https://www.researchgate.net/profile/Luis-Valero-4

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Hoy exploramos cómo maximizar reuniones efectivas en eventos, como congresos académicos o eventos de negocios. A menudo, la gente acude a estos eventos y se deja llevar por el azar para encontrar contactos, lo cual puede ser interesante, pero existe una estrategia más eficiente.

Basándonos en experiencias previas, antes del evento —un mes o dos semanas antes—, es crucial revisar el programa del congreso. Si está bien organizado y se incluye una lista de los principales asistentes o ponentes, puedes identificar a quienes podrían tener intereses o necesidades complementarias a las tuyas.

Define claramente tus objetivos para el congreso. Si buscas colaborar, identifica qué quieres lograr específicamente. Supongamos que tu grupo domina una técnica y necesitas a alguien con una habilidad complementaria. Revisa el programa, selecciona posibles colaboradores y organiza tus hallazgos en una lista, como un Excel.

Contacta a estos individuos por email, LinkedIn, o incluso a través de plataformas como ResearchGate si encuentras sus artículos. Lo ideal es hacerlo con suficiente antelación, felicitándoles por su trabajo y expresando tu interés en reunirte durante el congreso.

Si obtienes respuesta, perfecto; si no, intenta otros métodos como LinkedIn. No seas demasiado insistente; si después de varios intentos no responden, continúa con otros contactos.

Una vez establecido el primer contacto, es crucial avanzar la conversación, explicando más detalladamente qué buscas en la colaboración. Hoy en día, opciones como vídeos cortos o audios pueden ser muy efectivos, especialmente si puedes enviarlos por WhatsApp. Esto añade un toque personal al hacer que escuchen tu voz en lugar de solo leer un texto.

Para congresos grandes, considera enviar un formulario con preguntas claves a quienes han mostrado interés, para precisar cómo podrían colaborar contigo. Esto puede ayudarte a organizar la información eficientemente y preparar mejor para las reuniones.

Podrías considerar otras opciones como videollamadas previas con grupos interesados, aunque muchas veces te sugerirán esperar al congreso. A pesar de esto, prepara estrategias para afianzar colaboraciones durante el evento.

Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir más sobre este tema. Puedes unirte a través del siguiente enlace: [https://horacio-ps.com/comunidad](https://horacio-ps.com/comunidad).

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Hoy tenemos el privilegio de explorar las profundidades de la productividad personal con Jeroen Sangers, cofundador del método KENSO (https://kenso.es). Jeroen nos guía a través de su evolución desde sus estudios en química e informática hasta convertirse en un experto en mejorar la eficacia personal y profesional. Comparte con nosotros las técnicas y las metodologías que han transformado no solo su enfoque hacia el trabajo, sino también cómo estas pueden ser adaptadas a las necesidades individuales de cada persona para maximizar su productividad y bienestar.

El viaje de Jeroen comenzó con el descubrimiento del libro «Organízate con Eficacia» de David Allen, una obra que marcó un antes y un después en su vida. Nos cuenta cómo este libro le introdujo al método GTD (https://gettingthingsdone.com/) que inicialmente adoptó con entusiasmo. A lo largo de los años, su percepción sobre este método ha evolucionado, destacando la importancia de adaptar cualquier sistema de productividad a las circunstancias personales y profesionales únicas de cada individuo.

Jeroen también profundiza en la importancia de la personalización sobre la prescripción en el campo de la productividad. Argumenta que no existe una solución única para todos y que el verdadero desafío es encontrar lo que funciona para cada persona. Esta filosofía se refleja en su enfoque para enseñar y aplicar el método KENSO, donde se enfoca en ayudar a las personas a descubrir su propio camino hacia la efectividad.

En cuanto a herramientas prácticas, Jeroen comparte su experiencia con plataformas como Focusmate (https://www.focusmate.com), Basecamp (https://basecamp.com), y Tana (https://www.tana.inc). Estas herramientas no solo le facilitan la gestión de tareas y proyectos, sino que también integran la inteligencia artificial para ofrecer sugerencias y automatizar procesos, permitiéndole así una mayor concentración en el trabajo creativo y sustantivo.

Para aquellos que se sienten abrumados por el vasto mundo de la productividad, Jeroen ofrece un consejo simple pero poderoso: comenzar por definir claramente qué es lo que se quiere conseguir. Esta claridad es esencial para poder priorizar efectivamente y elegir las estrategias y herramientas que mejor se alineen con esos objetivos.

Invitamos a los oyentes a visitar KENSO (https://kenso.es) para profundizar en los métodos y estrategias discutidos en el podcast y para explorar más recursos que pueden catalizar su camino hacia una mayor productividad y satisfacción personal y profesional. Este episodio no solo ofrece una mirada al enfoque personalizado de Jeroen hacia la productividad, sino que también actúa como un recordatorio de que el camino hacia la mejora continua es tanto personal como único.

Más info y discusiones sobre este y otros episodios en nuestra comunidad de investigadores en Whatsapp.

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En este episodio tuvimos el placer de conversar con la doctora Laura Yadira Munguía Ochoa, una destacada investigadora y profesora de la Universidad Panamericana campus Guadalajara. La Dra. Munguía Ochoa nos compartió su profundo conocimiento y pasión por la literatura del Siglo de Oro español y la época novohispana, con un enfoque particular en la obra y vida de Sor Juana Inés de la Cruz.

La Dra. Munguía Ochoa comenzó su interés por la investigación literaria desde muy joven, impulsada por programas de becas y su fascinación por Sor Juana Inés de la Cruz. A lo largo de su carrera, ha dedicado gran parte de sus estudios a explorar la complejidad y riqueza de la literatura barroca, destacando la figura de Sor Juana como una de las más luminosas del periodo novohispano. A pesar de que Sor Juana es una figura que tiende a eclipsar a otras escritoras de su tiempo, la Dra. Munguía Ochoa enfatizó la importancia de reconocer el trabajo literario de otras mujeres de la época.

Uno de los temas centrales de la conversación fue la obra «Los enigmas ofrecidos a la Casa del Placer» de Sor Juana, una serie de adivinanzas literarias que aún hoy día generan debate e interpretaciones diversas entre los investigadores. La Dra. Munguía Ochoa compartió su visión sobre la imposibilidad de encontrar una solución definitiva a estos enigmas sin una respuesta directa de la propia Sor Juana, subrayando la riqueza interpretativa que estos textos continúan ofreciendo.

Además, la Dra. Munguía Ochoa habló sobre su metodología de investigación, la cual comienza con una inmersión profunda en el estado del arte del tema de interés, seguido por un proceso de escritura y revisión constante. También destacó la importancia de la enseñanza y la divulgación de la investigación literaria, no solo en el ámbito académico sino también hacia un público más amplio.

Finalmente, la Dra. Munguía Ochoa compartió sus reflexiones sobre el futuro de la investigación literaria en la era digital, enfatizando que, a pesar de los avances tecnológicos, la interpretación humana y la empatía seguirán siendo esenciales para el estudio de la literatura. Su pasión por la literatura del Siglo de Oro y su compromiso con la divulgación del conocimiento literario quedaron patentes a lo largo de la conversación, invitando a los oyentes a explorar más profundamente las obras de autores como Sor Juana Inés de la Cruz y a apreciar la relevancia de estos clásicos en el mundo contemporáneo.

Podéis encontrar más información sobre Laura y contactarla a través de:

Orcid: https://orcid.org/0000-0003-4810-8021

Google scholar: https://n9.cl/ph96bd

Academia.edu: https://up-mx.academia.edu/YadiraMunguia

Mail: lmunguia@up.edu.mx, correonovohispana@gmail.com

Más info y discusiones sobre este y otros episodios en nuestra comunidad de investigadores en: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://horacio-ps.com/comunidad

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Hoy abordamos los criterios esenciales para seleccionar la revista adecuada para publicar tu artículo. Esta guía está dirigida principalmente a investigadores principiantes, aunque los más experimentados pueden encontrarla útil.

Es recomendable decidir sobre la revista antes de iniciar tu investigación para evitar problemas. Suponiendo que ya tienes tu trabajo listo para enviar, considera lo siguiente:

1. Alineación Temática: Asegúrate de que la revista esté relacionada con tu área de investigación. Por ejemplo, un estudio sobre genética de insectos no se enviaría a una revista de arquitectura. Si eres nuevo en el campo, consulta las publicaciones de tu director de tesis o utiliza buscadores de artículos con palabras clave de tu investigación para encontrar revistas relevantes.

2. Audiencia: Decide si prefieres una audiencia amplia o especializada. Las revistas generalistas pueden aumentar el alcance de tu trabajo, mientras que las especializadas pueden atraer a un público más experto.

3. Impacto y Alcance: Considera la importancia del factor de impacto y el cuartil de la revista, especialmente si estos aspectos son relevantes para tu carrera en tu país o institución.

4. Requisitos de Formato y Estilo: Algunas revistas tienen requisitos de formato más estrictos que otras. Escoge la que mejor se adapte a tus necesidades y capacidades de adaptación.

5. Tiempo de Publicación: Investiga el tiempo promedio desde el envío hasta la publicación. Puedes obtener esta información en la página web de la revista o analizando los tiempos de publicación de artículos recientes.

6. Accesibilidad: Considera si prefieres publicar en una revista de acceso abierto o cerrado, teniendo en cuenta los posibles costos de publicación y la visibilidad de tu trabajo.

7. Índice de Aceptación: Revisa las estadísticas de aceptación de la revista para evaluar tus posibilidades de publicación.

Además de las revistas, existen otras plataformas para difundir tu investigación, como preprints, conferencias, libros y capítulos de libros, divulgación en medios especializados, blogs, redes sociales académicas y repositorios institucionales. Cada una de estas opciones tiene sus propias ventajas y puede complementar la publicación en revistas científicas.

Esperamos que este episodio te haya proporcionado una visión general útil para elegir la mejor revista para tu artículo y explorar otras vías para compartir tu investigación. Para más información y recursos, únete a nuestra comunidad de investigadores.

Obviamente tendréis otros puntos de vista, como debe ser, y quizás, diametralmente opuestos, pero si queréis discutir sobre este tema, responded en nuestra comunidad de investigadores en: https://horacio-ps.com/comunidad

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La película «Million Dollar Baby», dirigida por Clint Eastwood en 2004, presenta en mi muy subjetiva opinión, interesantes paralelismos con la carrera investigadora.

La trama gira en torno a la relación entre Frankie, un veterano entrenador de boxeo, y Maggie Fitzgerald, una aspirante a boxeadora. A pesar de las reservas iniciales de Frankie, quien se muestra reacio a entrenar a mujeres, finalmente accede a entrenar a Maggie. Con el tiempo, desarrollan una profunda relación paternal y Maggie logra un éxito notable en el ring, demostrando ser una luchadora formidable y apasionada. La película aborda temas profundos como la búsqueda de redención, la determinación, la lucha contra las adversidades y otros aspectos de la naturaleza humana, la fragilidad de la vida y la fuerza del espíritu.

La carrera investigadora se asemeja a la narrativa general de la película, caracterizada por la persecución de la excelencia, la mentoría, superación de adversidades, dilemas éticos y el constante equilibrio de la vida personal y profesional. Los personajes de la película tienen sus equivalentes en el mundo académico:

– Maggie representa a un(a) investigador(a) en etapas iniciales o estudiante de doctorado, persiguiendo apasionadamente una pregunta de investigación específica y superando obstáculos para contribuir con nuevos conocimientos a su campo.

– Frankie encarna el papel de un profesor experimentado o catedrático, brindando orientación, apoyo y, a veces, amor duro a los mentees, ayudando a dar forma a la próxima generación de académicos.

– Eddie representa el apoyo colegiado dentro de la academia, ofreciendo consejos, ánimo y camaradería, contribuyendo a un ambiente académico nutritivo.

– Danger refleja las experiencias de académicos que enfrentan dudas sobre sus capacidades, destacando la importancia de la resiliencia y autoconfianza en la academia.

– Otros boxeadores ilustran la diversa comunidad académica, cada uno con sus propias fortalezas, debilidades y contribuciones al campo.

– La familia biológica de Maggie contrasta con su familia elegida en el gimnasio, reflejando el conflicto entre ambiciones personales y expectativas externas que a menudo enfrentan los académicos.

Algunos momentos clave y lecciones de la película aplicables a la carrera académica incluyen:

1. La primera victoria de Maggie simboliza la importancia de aplicar teorías y conocimientos a situaciones reales en la academia, transformando la teoría en práctica efectiva.

2. El momento de superación personal de Maggie demuestra que la perseverancia frente a la adversidad y el compromiso continuo con la mejora y el aprendizaje pueden llevar al éxito en la academia.

3. La escena donde Frankie corrige la postura de Maggie mientras practica resalta la importancia de la disposición para recibir retroalimentación y aprender de ella para el crecimiento personal y profesional.

4. La determinación inquebrantable de Danger Barch frente al desdén y la burla enseña la importancia de mantener la pasión y persistir en el camino elegido con integridad y autenticidad.

5. La relación de Maggie con su familia biológica subraya la importancia de rodearse de una «familia elegida» de colegas, mentores y amigos que ofrezcan apoyo genuino en la carrera académica.

Estos paralelismos y lecciones de «Million Dollar Baby» ofrecen una perspectiva única sobre los desafíos y triunfos de la carrera investigadora, destacando la importancia de la perseverancia, la mentoría, el apoyo y el crecimiento personal en el camino hacia el éxito académico.

Obviamente tendréis otros puntos de vista, como debe ser, y muy probablemente, diametralmente opuestos, pero si queréis discutir sobre este tema, responded aquí o en nuestra comunidad/»RING» de investigadores en WhatApp:

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Hoy nos vamos a centrar en las profundidades de la mente humana para explorar uno de sus fenómenos más fascinantes y cotidianos: el habla interna. Esta experiencia muy mayoritaria, que configura un constante diálogo interno, no solo guía nuestras acciones y decisiones y percepciones, sino que también juega un rol crucial en nuestra creatividad y bienestar emocional. A pesar de su omnipresencia, muchos aspectos del habla interna permanecen envueltos en misterio: cómo se forma y evoluciona, y su influencia real en nuestras vidas.

Para profundizar en este tema, contamos con la participación de Marta Jorba Grau, Profesora Agregada Serra Húnter en la Facultad de Humanidades de la Universidad Pompeu Fabra. Marta encabeza un proyecto innovador financiado por la Agencia Estatal de Investigación (https://twitter.com/AgEInves/status/1740706003522342996) dedicado a investigar los secretos de nuestra voz interior, combinando perspectivas filosóficas y empíricas para explorar el habla interna como un fenómeno en sí mismo. Este enfoque permite investigar sus funciones, cómo actúa como un puente hacia el pensamiento, la percepción, y otras áreas del cerebro, y cómo puede variar entre individuos y a lo largo del tiempo.

Un aspecto destacado de su investigación incluye la colaboración con la Universidad de Durham en el Reino Unido, donde están llevando a cabo la segunda fase de un proyecto iniciado con investigadores de la Universidad de País Vasco donde diseñaron un cuestionario específico para estudiar el habla interna en personas con autismo. Este enfoque empírico busca comprender las distintas maneras en que el habla interna se manifiesta y se utiliza, reconociendo su importancia en la autorregulación emocional y cognitiva.

Además de arrojar luz sobre estos misterios, el proyecto aspira a desarrollar herramientas prácticas que puedan beneficiar a personas con diversas condiciones mentales, ampliando nuestras estrategias de intervención y apoyo. Este episodio es una invitación a reflexionar sobre el poder y el impacto del habla interna en nuestra vida cotidiana, ofreciendo perspectivas innovadoras para el futuro de la investigación en este apasionante campo.

Podéis encontrar más información sobre la investigación de Marta en: https://www.upf.edu/web/marta-jorba/

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Hoy abordamos un tema fascinante y de creciente importancia: el aprendizaje causal. Nos acompañan Jordi Vitrià, de la Universidad de Barcelona, y Álvaro Parafita, investigador senior en el Barcelona Supercomputing Center, dos expertos en el campo del machine learning y el aprendizaje causal, quienes nos guían por este complejo pero intrigante mundo.

El aprendizaje causal se centra en entender las relaciones de causa y efecto más allá de las simples correlaciones estadísticas. Esta aproximación permite a las máquinas tomar decisiones más informadas y justas, impactando positivamente en nuestra vida cotidiana.

Durante la conversación, nuestros invitados comparten su transición de trabajar en machine learning clásico a investigar en aprendizaje causal. Esta transición fue motivada por los límites del aprendizaje automático tradicional y la promesa del aprendizaje causal de ofrecer soluciones más robustas y éticas. Se destacó cómo el aprendizaje causal puede abordar problemas de sesgo y discriminación en algoritmos, contribuyendo significativamente a la justicia algorítmica y la toma de decisiones éticas.

Exploramos también aplicaciones prácticas del aprendizaje causal en áreas tan variadas como la medicina, la política y la justicia algorítmica. Estas aplicaciones subrayan la importancia de comprender las causas reales detrás de los datos para tomar decisiones informadas y justas. Jordi y Álvaro compartieron desafíos y anécdotas de su investigación, resaltando la importancia de la resiliencia en la ciencia y cómo los aparentes fracasos pueden ser fuentes valiosas de aprendizaje y descubrimiento.

Para aquellos interesados en adentrarse en el aprendizaje causal, nuestros invitados recomiendan comenzar con lecturas fundamentales como «The Book of Why» de Judea Pearl, y subrayan la necesidad de paciencia y resiliencia frente a los retos inherentes al campo.

Este episodio no solo arroja luz sobre la complejidad y la belleza del aprendizaje causal, sino que también subraya su creciente relevancia en un mundo cada vez más guiado por la tecnología y la inteligencia artificial. Invitamos a nuestros oyentes a explorar más sobre este tema apasionante y a seguir cuestionando cómo las decisiones automatizadas impactan nuestras vidas. Para aquellos interesados en profundizar más, aquí los enlaces a las páginas web de nuestros invitados y sus direcciones de email:

Jordi Vitria
– https://algorismes.github.io/
– jordi.vitria@ub.edu

Álvaro Parafita
– https://www.linkedin.com/in/alvaroparafita/
– parafita.alvaro@gmail.com

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Bienvenidos al episodio 300 de nuestro podcast, un hito que celebra la continuidad y resiliencia de los avances científicos y nuestra propia travesía en la divulgación del conocimiento. Hace tres años, en nuestro primer episodio, conversamos con Teresa Mínguez Viñas, una investigadora predoctoral cuya labor prometía transformar nuestra comprensión del cerebro. Hoy, regresamos a esa conversación para reencontrarnos con sus descubrimientos, crecimiento e impacto.

Teresa ha dejado una huella a través de su trabajo en la farmacología de los receptores nicotínicos y los canales de potasio activados por voltaje, piezas clave en la comprensión y tratamiento de condiciones neurológicas. Su investigación se ha plasmado en publicaciones que contribuyen a la base científica sobre la que se construye el conocimiento actual de enfermedades neuronales. Actualmente, estudia el acoplamiento entre los canales BK y NMDAR, y cómo las mutaciones en estos canales pueden relacionarse con la epilepsia, explorando estas interacciones a nivel molecular con técnicas electrofisiológicas de vanguardia.

Durante la entrevista, Teresa comparte su experiencia trabajando en diferentes países, destacando las diferencias en estabilidad, financiación y competitividad en la carrera investigadora. Mientras que en Reino Unido y Suecia existen figuras con contratos indefinidos y mayor apoyo, en España la escasez de puestos y la limitada financiación obligan a los investigadores a ponderar cuidadosamente sus prioridades personales y profesionales al decidir dónde establecerse.

Para los jóvenes que aspiran a una carrera en investigación, Teresa ofrece consejos sobre cómo elegir el laboratorio adecuado, evaluando la supervisión, el ambiente de trabajo y el apoyo dentro del grupo. Realizar estancias cortas o prácticas antes de comprometerse con un doctorado o postdoctorado puede ser una excelente manera de asegurarse de que el laboratorio es el adecuado.

Teresa coincide en que la burocracia y las tareas administrativas son la parte menos apreciada de la investigación, mientras que el trabajo de laboratorio, el diseño de experimentos, el análisis de resultados y la interacción con colegas en conferencias son los aspectos que más disfruta, aunque reconoce el impacto negativo de la pandemia en la dinámica de estos encuentros.

Mirando hacia el futuro, expresa su preocupación por la disminución del interés en seguir una carrera académica debido a las condiciones actuales.

Podéis encontrar info sobre su trabajo en: https://www.researchgate.net/profile/Teresa-Minguez-Vinas y contactarla a través de: tereminvinas@gmail.com

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Hoy conversamos con Natalia Jiménez (https://www.ugr.es/~natjj/), quien nos abre las puertas al intrigante mundo de la economía experimental. Natalia empieza ilustrándonos sobre cómo algo aparentemente tan ajeno a la economía como nuestras redes sociales puede tener un impacto directo en comportamientos tan significativos como la generosidad. Nos cuenta que, sorprendentemente, cuanto más conectados estamos, mayor es nuestra tendencia a compartir con los demás. Esta relación entre la sociabilidad y la generosidad pone de manifiesto la complejidad del comportamiento humano y cómo factores aparentemente no relacionados pueden influir en nuestras decisiones económicas.

A continuación, la charla toma un giro hacia cómo percibimos y decidimos sobre políticas fiscales y de redistribución de la riqueza sin una comprensión completa de sus implicaciones. Natalia nos revela a través de sus investigaciones que proporcionar un poco más de información a las personas puede cambiar radicalmente su perspectiva y, por ende, sus decisiones en las urnas. Este descubrimiento subraya la importancia de una educación económica adecuada para facilitar decisiones más informadas y conscientes en nuestra vida cotidiana.

La conversación se enriquece aún más cuando Natalia comparte sus experiencias con experimentos que desafían nuestras expectativas sobre la realidad económica. Estos experimentos no solo ofrecen perspectivas valiosas sobre el comportamiento humano sino que también cuestionan la efectividad de los modelos económicos tradicionales, brindando una visión más profunda de por qué las cosas no siempre funcionan como esperamos.

La cultura, nos explica Natalia, juega un papel crucial en cómo percibimos aspectos económicos como los impuestos. Nos lleva a través de las diferencias culturales, especialmente en cómo en España la percepción y la actitud hacia la evasión fiscal varían enormemente en comparación con otros países. Este segmento del diálogo nos hace reflexionar sobre la influencia de la cultura en nuestras decisiones económicas y la importancia de considerar estos factores en el análisis económico.

El experimento que Natalia destaca sobre los demás es uno en el que los trabajadores eligen su propio salario. Sus resultados son que cuando los contratos son de largo plazo, este mecanismo aumenta la productividad del trabajador y la razón principal es por otorgarle más autonomía al trabajador. Aunque esto pueda parecer alejado de la realidad, Natalia comenta que existe una muy exitosa empresa brasileña, Semco, cuya política desde 1990 es que los trabajadores elijan no sólo su salario sino también sus horas de trabajo. Este es un claro ejemplo de cómo los experimentos pueden servir para «ensayar» cómo podrían funcionar ciertas innovaciones que en un principio pueden parecer algo arriesgadas en la vida real.

Para cerrar, nos adentramos en el tema de la teoría de juegos y su papel fundamental en la economía experimental. Natalia nos habla sobre cómo esta teoría, que podría parecer lejana y abstracta, en realidad tiene aplicaciones muy concretas y cercanas a nuestras experiencias diarias. A través de ejemplos claros, nos muestra cómo los conceptos de la teoría de juegos nos ayudan a entender mejor las interacciones humanas en contextos económicos, iluminando el camino hacia una comprensión más profunda de nuestras propias decisiones.

Este episodio nos ofrece una ventana única a la economía experimental, mostrándonos cómo esta disciplina no solo es apasionante, sino también relevante para entender mejor el complejo mundo en el que vivimos. A través de la charla con Natalia, descubrimos que la economía, lejos de ser una ciencia distante y despersonalizada, está íntimamente ligada a nuestra vida cotidiana, influenciando desde nuestras interacciones sociales hasta nuestras decisiones políticas más fundamentales.

Podéis contactar a Natalia aquí: njimjim@upo.es

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En el corazón de una prestigiosa universidad, se celebra con gran expectación el debate anual entre los departamentos de física teórica y experimental. Este evento, más que una simple competición académica, es una tradición arraigada donde se exploran los confines del conocimiento científico, confrontando dos perspectivas fundamentales: la importancia de las leyes frente a las teorías en la física. Este año, dos figuras destacadas, un físico teórico y un físico experimental, han sido elegidos para defender sus respectivas esquinas en el ring intelectual, prometiendo un enfrentamiento memorable.

Los días previos al debate, ambos contendientes se sumergen en una profunda preparación. El físico teórico, con su mente siempre flotando en las nubes de las posibilidades abstractas, repasa las grandes teorías que han revolucionado nuestra comprensión del universo: desde la mecánica cuántica hasta la relatividad general de Einstein. Argumenta que sin estas audaces especulaciones teóricas, el avance de la ciencia estaría irremediablemente estancado.

Por otro lado, el físico experimental, cuyos pies están firmemente plantados en la tierra de la observación y la prueba, reúne ejemplos de leyes fundamentales que han sido piedras angulares en el edificio de la física. Insiste en que son las leyes, con su capacidad para describir consistentemente los fenómenos naturales, las que realmente avanzan la ciencia, permitiendo tecnologías que transforman nuestras vidas.

La noche del debate, el auditorio se llena hasta los topes, con estudiantes y profesores por igual ansiosos por ser testigos de este enfrentamiento intelectual. El teórico abre el fuego, proclamando que las teorías son el alma de la física, invitando a la imaginación a explorar más allá de los límites actuales del conocimiento. Con pasión, describe cómo las teorías no solo explican lo que se observa, sino que también predicen lo que aún no se ha visto.

El experimental contraataca, argumentando que sin evidencia y confirmación experimental, las teorías no son más que castillos en el aire. Resalta cómo las leyes, derivadas de la experimentación y la observación, proporcionan el marco necesario para construir y verificar teorías, dando ejemplos de cómo las leyes de la termodinámica y la electromagnetismo han llevado a innovaciones tecnológicas revolucionarias.

A medida que el debate avanza, un cambio sutil comienza a desarrollarse entre los contendientes. A través del fervor de sus intercambios, cada uno comienza a reconocer el valor intrínseco del otro punto de vista (no estamos en tele5). El teórico admite que sin leyes para guiar y validar, las teorías podrían fácilmente desviarse hacia la fantasía. Del mismo modo, el experimental concede que sin teorías audaces que desafíen los límites actuales, la ciencia perdería su dirección y su propósito.

Justo cuando el debate parece llegar a un punto muerto, con ambos lados expresando un respeto recién descubierto por la posición del otro, una pregunta de un estudiante de primer año rompe el impasse. «¿No es la verdadera belleza de la ciencia,» pregunta, «que las teorías se conviertan en leyes a través del diálogo continuo y la prueba, y que ambas sean igualmente esenciales para nuestro entendimiento del universo?»

Este momento de epifanía colectiva transforma el debate. Los ponentes, y con ellos el auditorio, llegan a la conclusión de que la ciencia puede avanzar en el umbral entre la teoría y la ley, con cada una alimentando y siendo alimentada por la otra.

En el apogeo de este reconocimiento mutuo, el decano de la facultad, inspirado por la calidad del debate, anuncia la creación de un nuevo programa interdisciplinario que fusionará la física teórica y experimental en proyectos de investigación colaborativa.

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En 2024, nos hallamos inmersos en un mar de información y distracciones. Diariamente, las notificaciones, las redes sociales que invaden nuestra privacidad y la presión de estar permanentemente online nos asedian. Aunque algunos lo ven como una faceta de la vida moderna, es crucial reflexionar sobre su impacto en nuestra concentración y gestión del tiempo.

Contrario a la creencia popular de que podemos manejar esta avalancha de datos sin problemas, la realidad es que nos afecta negativamente. La constante atención a estos estímulos nos agota y resta tiempo que podríamos dedicar a actividades más enriquecedoras. Lo que inicia como una rápida revisión del correo electrónico puede derivar en horas de navegación sin propósito en internet.

La idea de que controlamos plenamente nuestro uso de la tecnología es ilusoria. Aunque nos gusta pensar que somos dueños de nuestras decisiones online, la verdad es que somos fácilmente influenciables por el entorno digital. Subestimamos cómo los algoritmos de redes sociales, las notificaciones constantes y la publicidad dirigida están diseñados para capturar nuestra atención y dictar nuestra interacción con el entorno digital. A menudo, nuestras acciones son respuestas automáticas a estímulos diseñados para mantenernos enganchados, aunque creamos estar tomando decisiones conscientes.

Una posible solución es el minimalismo digital, popularizado por Cal Newport, que propone simplificar y reducir el ruido digital, enfocándonos en lo verdaderamente beneficioso. Esto implica revisar cómo empleamos nuestro tiempo y eliminar distracciones perjudiciales. Un cambio simple, como leer un libro en lugar de usar el móvil antes de dormir, puede marcar una gran diferencia en nuestro bienestar. La luz azul de las pantallas puede interferir con nuestro ritmo circadiano y el contenido estimulante o estresante mantiene nuestra mente en alerta, impidiendo el descanso. Sustituir el tiempo de pantalla por la lectura permite que nuestra mente se relaje y nos prepara para un sueño reparador.

La analogía entre el exceso de estímulos digitales y el consumo de pornografía ilustra lo adictivas y nocivas que pueden ser ciertas prácticas online. Es crucial tomar conciencia y reducir dicho consumo para lograr un equilibrio más saludable. Limitar el uso del móvil antes de dormir mejora la calidad del sueño y el bienestar general. Al establecer límites para el uso del móvil, reducimos la exposición a contenido estimulante y luz azul, favoreciendo un descanso más profundo y mejorando nuestra salud mental y física.

En conclusión, la era digital presenta desafíos únicos en la gestión de nuestra atención y tiempo. Adoptar un enfoque minimalista con la tecnología nos permite vivir de forma más auténtica y satisfactoria. Reevaluar nuestra interacción con la tecnología nos brinda la oportunidad de alinear nuestra vida con lo que verdaderamente valoramos. Desconectar ocasionalmente para disfrutar de tiempo de calidad con la familia, redescubriendo el placer de las conexiones humanas, fortalece las relaciones personales y mejora nuestro bienestar emocional. En un mundo donde la tecnología nos aísla, hacer el esfuerzo consciente de desconectar y participar en interacciones cara a cara es una fuente invaluable de alegría y conexión genuina.

Banda sonora recomendada para este episodio: «Waiting for the Sirens’ Call», de New Order: https://www.youtube.com/watch?v=0nGOU8T2ApY

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Hoy nos introducimos en el universo del podcast «Spectrum. Ensayos sobre el sonido y la escucha», de la mano de su creadora, Soledad Ruiz. Con una formación destacada en filosofía, teatro, canto y composición, Soledad aúna su experiencia en docencia musical y artes escénicas para ofrecernos este podcast narrativo de no ficción. «Spectrum» emerge como una obra divulgativa que profundiza en cómo conceptualizamos el sonido y su impacto en nuestras vidas, abordando temas tan diversos como la guerra, la voz rota, la belleza, el ruido y el silencio. Este proyecto busca liberar al sonido de los límites del discurso musical tradicional, llevándolo hacia lo cotidiano y lo abstracto a través de seis episodios que invitan a reflexionar sobre el papel que juega el sonido en nuestro día a día.

Aquí, Soledad Ruiz comparte con nosotros qué la inspiró a crear «Spectrum» y el mensaje principal que desea transmitir. Nos revela el proceso detrás de la creación de personajes y los retos que encontró al darles vida. Además, exploramos las influencias literarias, históricas y culturales que han moldeado la narrativa de su obra, la recepción de «Spectrum» por el público y la crítica, y las sorpresas que emergieron de sus interpretaciones. Soledad nos ofrece también una visión del proceso técnico y creativo detrás del episodio, incluido el método de investigación utilizado para desarrollar la trama y los personajes, cómo este proceso influyó en la dirección y desarrollo del guion, y los hallazgos inesperados durante su investigación que impactaron significativamente en la historia.

Este episodio es una invitación a adentrarse en una exploración sonora que reta nuestras percepciones habituales, guiados por la experta mano de Soledad Ruiz. «Spectrum» no solo demuestra el poder del audio para transformar nuestra comprensión del mundo, sino que también nos anima a reflexionar sobre cómo el sonido afecta nuestras vidas cotidianas. Te invitamos a unirte a esta conversación estimulante, que sin duda inspirará, desafiará y motivará a explorar el vasto universo sonoro que nos rodea. Comparte tus reflexiones y cómo este episodio ha resonado contigo a través de nuestras redes sociales. Estamos deseando escuchar cómo «Spectrum» ha cambiado tu percepción del sonido y la escucha en lo cotidiano.

Podéis escuchar el podcast Spectrum en Spotify: https://open.spotify.com/show/4zG0qPv2wLEz0ClDDIQVa5?si=fba1dbc46a7b44bc

Podéis contactar a Soledad a través de:

Linkedin: linkedin.com/in/soledad-ruiz-hernández-1b4034191

Mail: soledad.ruiz.herndz@gmail.com

X: @SoledadRuizHer1

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En este episodio de «Investigando la Investigación», abordamos un tema fascinante y a menudo inexplorado en el ámbito académico: la cultura del hip hop. Nuestra invitada especial, Celeste Martín-Juan, nos sumerge en su apasionante investigación sobre este movimiento cultural, compartiendo las percepciones y hallazgos de su doctorado en Comunicación Audiovisual, obtenido dentro del programa doctoral de las Universidades de Cádiz, Huelva, Málaga, y Sevilla.

Celeste, miembro del Grupo de Investigación de Estudios de Historia Actual de la Universidad de Cádiz y de la asociación Hip Hop WorkSpain, especializa en la cultura Hip Hop española. Su trabajo doctoral ofrece un análisis profundo de películas documentales dedicadas a esta cultura en España, revelando la riqueza y complejidad de un movimiento que trasciende la música para influir en la sociedad, la política y la identidad cultural.

El episodio se estructura en varias partes, comenzando con una introducción al tema y seguido por una conversación detallada con Celeste sobre su trayectoria, metodología de investigación, y conclusiones más significativas. A través de esta charla, exploramos no solo la historia y evolución del Hip Hop en España sino también su impacto y relevancia en el contexto cultural actual.

Este episodio es especialmente interesante para aquellos apasionados por las humanidades, la música, y las expresiones culturales contemporáneas. Ofrece una perspectiva única sobre cómo el Hip Hop, más allá de ser un género musical, es un campo de estudio rico en investigaciones que destacan su importancia en la comprensión de nuestra sociedad. Es una invitación a mirar más allá de los estereotipos y descubrir la profundidad y el significado que el Hip Hop aporta a la cultura global.

Acompáñanos en este viaje por el mundo del Hip Hop a través de los ojos de una investigadora que ha dedicado su carrera a estudiar su esencia y su impacto, haciendo de este episodio una pieza esencial para cualquier persona interesada en las intersecciones entre música, cultura y sociedad.

Enlaces a páginas relevantes:

Orcid: https://orcid.org/0000-0003-4044-5875

Prisma: https://prisma.us.es/investigador/8182

Correos electrónicos de contacto: Universidad de Sevilla cmartin@us.es , Universidad de Cádiz celeste.martin@uca.es

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Hoy me gustaría hablaros de algo que muchas veces no se le da la importancia que merece cuando intentamos mejorar los resultados de nuestras investigaciones: el entorno.
Esta variable puede ser la clave del éxito o el fracaso de nuestros proyectos científicos.
Reflexionemos sobre cómo el entorno influye en nuestras metas investigadoras. A menudo, nos centramos en acciones individuales, como profundizar en un tema específico o dedicar más horas al laboratorio.
Pero el entorno en el que trabajamos es igual de crucial.
Por ejemplo, mirad a Marie Curie, una figura icónica en la ciencia. Su entorno, marcado por una colaboración intensa con otros científicos y un acceso sin precedentes a laboratorios e instituciones de investigación, fue fundamental para sus descubrimientos en la radioactividad.
Del mismo modo, la historia de Albert Einstein no sería completa sin mencionar el influyente ambiente académico de su tiempo, que fue clave para sus teorías revolucionarias.
Estos ejemplos nos muestran cómo un entorno estimulante y colaborativo puede ser un catalizador para logros científicos extraordinarios.
Por eso, es esencial rodearnos de colegas que compartan nuestros intereses y ambiciones y buscar espacios que fomenten la innovación y el intercambio de ideas.
Ahora bien, si consideramos la importancia del entorno en nuestras investigaciones, debemos preguntarnos:
¿estamos invirtiendo lo suficiente en crear y mantener estos entornos propicios?
¿Cómo podemos mejorar nuestro entorno actual para potenciar nuestros resultados?
Recordad que cambiar de entorno no solo implica cambiar de laboratorio o institución; también significa adaptar nuestra mentalidad y nuestras prácticas diarias.
Un entorno favorable puede ser tan simple como un grupo de trabajo que fomente la discusión abierta y la crítica constructiva, o una red de colegas dispuesta a compartir conocimientos y recursos.
Para potenciar nuestro networking y círculo de contactos, aquí van algunas técnicas clásicas de business:

• Asistir a conferencias y seminarios: Participar activamente en eventos relacionados con nuestro campo de investigación nos expone a nuevas ideas y personas influyentes en nuestra área.
• Networking online: Utilizar plataformas profesionales como LinkedIn para conectar con otros investigadores y profesionales, compartiendo nuestros trabajos y colaborando en discusiones.
• Crear y participar en grupos de trabajo interdisciplinarios: Fomentar la colaboración entre distintas disciplinas puede abrirnos puertas a nuevas perspectivas y oportunidades de investigación.
• Organizar y asistir a encuentros informales: Reuniones menos formales, como cafés o comidas con colegas, pueden ser espacios perfectos para fortalecer relaciones y discutir ideas en un ambiente relajado.
• Mentoría y coaching: Ofrecernos como mentores o buscar mentores en nuestro campo puede ser una excelente manera de aprender y al mismo tiempo ampliar nuestra red de contactos.

Y para terminar, recordemos que, en el mundo de la investigación, a veces lo más radiactivo no es el uranio, sino un buen café en un entorno radiante. ¡Así que aseguraos de tener una buena cafetera en vuestro laboratorio!
Con ganas de seguir avanzando juntos en nuestros campos de investigación.

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80.000€ máximo te puede dar el Ministerio de Cultura en España para crear/promover un podcast, entre otros medios de difusión:
https://www.cultura.gob.es/servicios-al-ciudadano/catalogo/general/24/2409087/ficha.html
Por tanto si te estabas planteando crear uno para divulgar tu investigación pero necesitabas dinero para hacerlo con aspecto profesional, difusión y marketing nivel pro e incluso anunciarlo a los cuatro vientos con google ads y similares y SEO, esta es tu ocasión.
Pero como siempre letra pequeña:

• Deadline el 30 de Enero
• Tienes que poner el 20% del presupuesto de tu bolsillo

• Eso sí, tienes que ser autónomo o tener una empresa para poder presentarte, o aliarte con los anteriores
• Es más fácil de escribir que un proyecto de investigación
• Debes planear acciones de difusión masivas y para todo tipo de públicos
• Puedes contratar a freelancers para las partes de SEO, Ads, y un largo etc de tareas necesarias en un proyecto de este tipo
• Puede comprar todo el equipamiento tecnológico que estimes necesario

Por lo demás, me parece una ocasión estupenda. Yo la voy a echar. Y necesitaré gente con conocimientos avanzados de SEO, Ads, entre otros, por si hay alguien en la sala.
Si la quieres presentar y tienes dudas, te puedo ayudar, me dices.

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Hoy os traigo un episodio donde abordamos una consulta de Noelia, una apasionada doctoranda en química computacional. Nos sumergimos en la encrucijada que enfrenta al elegir entre seguir en la academia o aventurarse en la industria después de su tesis.

Comparto mis reflexiones sobre las diferencias clave entre estos dos mundos: la libertad intelectual y el gozo de enseñar en la academia, frente a la aplicación práctica de conocimientos y el dinamismo en la industria.

También resalto la importancia de alinear esta decisión con los valores y aspiraciones personales. Finalmente, aconsejo obtener experiencia en ambos campos antes de tomar una decisión definitiva y recomiendo revisar episodios anteriores para una comprensión más profunda del tema. ¡Espero que este episodio os brinde claridad y perspectiva en vuestras propias decisiones de carrera!

Además, podéis escuchar algunos episodios previos del podcast relacionados con este tema. Os lo recomendaría si queréis profundizar más, son los siguientes, el 88, el 136, 251, 253, 259 y 290.

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Este episodio se ha generado en nuestra comunidad de investigadores en Whatsapp.

Hemos hablado sobre creación de posibilidades de colaboración en al área de ciencias médicas con participantes de diferentes áreas.

• Antonio Jesús Fernández García: https://scholar.google.es/citations?user=7qBDW1sAAAAJ&hl=en
• Jorge Luis Alvarado Socarras
• Roberto Santa Cruz
• Andrés Hohendahl: https://www.linkedin.com/in/andresh/

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Episodio respuesta a la pregunta de una oyente del podcast.

La decisión de emprender un postdoctorado inmediatamente después de un doctorado o de esperar y ganar experiencia profesional antes de avanzar, varía significativamente según las circunstancias individuales, las metas profesionales y el campo de estudio.

En ciencias básicas, por ejemplo, un postdoctorado puede ser casi esencial para seguir una carrera académica. En estas disciplinas, los postdoctorados ofrecen la oportunidad de profundizar en la investigación, publicar trabajos y establecer conexiones importantes en el mundo académico. Además, en campos altamente competitivos o especializados, un postdoctorado puede proporcionar una ventaja significativa.

Por otro lado, en ciencias sociales y en algunos campos aplicados, la experiencia profesional puede ser igualmente valiosa, o incluso más, que un postdoctorado. En estos campos, la experiencia práctica puede ofrecer una perspectiva más amplia, habilidades relevantes para el mundo real y conexiones en la industria o el sector público. Esto puede ser particularmente beneficioso para aquellos que buscan carreras fuera de la academia.

Además, hay que considerar el aspecto personal y financiero. Un postdoctorado suele ser un compromiso de tiempo y energía considerable, a menudo con una compensación económica relativamente baja. Si el objetivo es entrar en la industria o en roles más orientados a la práctica, puede ser más ventajoso obtener experiencia profesional y tal vez regresar a la academia más adelante, enriquecido con una perspectiva práctica.

En última instancia, la mejor opción depende de tus objetivos a largo plazo, tus intereses personales, y las tendencias y expectativas dentro de tu campo específico. Es beneficioso buscar consejos de mentores, colegas y profesionales en tu área, y reflexionar profundamente sobre tus propias metas y preferencias antes de tomar una decisión.

Episodios relacionados: 142, 195, 199, 200

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Entrevista que me hicieron durante la Semana de la Ciencia y Tecnología 2023 de Murcia, desde la Unidad de Cultura Científica del Vicerrectorado de Investigación de la UCAM. Publicación original aquí.

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La comunicación científica enfrenta el desafío de ser accesible y comprensible para un público amplio, mientras mantiene la rigurosidad y profundidad necesaria para los expertos en el campo. Los formatos tradicionales, como los papers y artículos de investigación, a menudo son densos y requieren un tiempo considerable para su comprensión completa.

Propuesta de un Nuevo Formato Tipo Podcast para la Investigación

Visión General del Nuevo Formato
La propuesta consiste en desarrollar un nuevo formato que sea más interactivo y accesible que los artículos científicos tradicionales. Este formato estaría diseñado para presentar investigaciones de una manera más dinámica y versátil, adaptándose a las necesidades de diferentes audiencias.

Características Clave del Formato
El nuevo formato incluiría varias características clave para mejorar la difusión de la investigación científica:

1. Resúmenes Multinivel

   • Resumen Ejecutivo: Un resumen breve y conciso del estudio, similar a un abstract, pero diseñado para ser comprendido por un público general.
   • Resumen Extendido: Una versión más detallada que proporciona información adicional sobre la metodología, resultados y conclusiones, dirigida a aquellos con un interés más profundo en el tema.
   • Documento Completo: El paper científico en su formato completo para investigadores y especialistas que requieren todos los detalles técnicos y datos.

2. Colaboración Humano-IA en la Creación de Resúmenes

   • Generación de Resúmenes: La utilización de inteligencia artificial para crear borradores de resúmenes que luego serían revisados y refinados por expertos humanos.
   • Validación de Contenido: Un proceso de revisión colaborativa donde otros investigadores y expertos en el campo pueden validar y mejorar la precisión de los resúmenes.

3. Integración de Multimedia

   • Elementos Visuales: Uso de gráficos, imágenes y videos para ilustrar conceptos complejos y resultados de investigación.
   • Audioexplicaciones: Segmentos de audio, similares a un podcast, donde los autores o expertos explican los puntos clave de la investigación de una manera más personal y accesible.

Implementación y Desarrollo del Producto

Metodología LEAN STARTUP
La implementación de este nuevo formato se llevaría a cabo siguiendo la metodología LEAN STARTUP, lo que permitiría desarrollar el producto de forma iterativa, basándose en el feedback real de los usuarios. Esto incluiría:

1. Construir

   • Desarrollo de Prototipos: Creación de versiones iniciales del formato para ser probadas por un grupo selecto de usuarios.
   • Herramientas de Análisis: Integración de herramientas que permitan recopilar datos sobre cómo los usuarios interactúan con los diferentes niveles de resúmenes y contenido multimedia.

2. Medir

   • Recopilación de Feedback: Obtención de comentarios de los usuarios sobre la utilidad, comprensión y facilidad de uso del formato.
   • Análisis de Datos: Evaluación de los datos recogidos para entender qué aspectos del formato funcionan bien y cuáles necesitan mejoras.

3. Aprender

   • Iteración del Producto: Ajustes y mejoras continuas del formato basadas en los datos y comentarios recogidos.
   • Escalabilidad: Consideración de cómo escalar el formato para que sea sostenible y pueda ser adoptado ampliamente en la comunidad científica.

Conclusión y Perspectivas Futuras

Potencial de Impacto en la Comunicación Científica
Este nuevo formato tiene el potencial de revolucionar la forma en que se comparte y se consume la investigación científica. Al hacer que la información sea más accesible y digerible para diferentes audiencias, puede aumentar la difusión del conocimiento y fomentar una mayor colaboración entre investigadores y el público en general.

Pasos Siguientes
El desarrollo de este formato requerirá la colaboración entre científicos, comunicadores, diseñadores y desarrolladores de software. Será crucial obtener el apoyo de instituciones académicas, revistas científicas y financiadores para asegurar que el formato sea adoptado y tenga un impacto significativo en la comunidad de investigación.

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Ignasi Belda, ingeniero informático de formación, realizó su doctorado en el diseño de péptidos y proteínas utilizando técnicas de inteligencia artificial en el Institut de Recerca Biomèdica de Barcelona. Tras esto, en 2007 fundó su primera empresa, Intelligent Pharma, dedicada al uso de IA para el descubrimiento de fármacos.

Intelligent Pharma llegó a tener presencia en 5 países y a exportar a más de 15 países. Ignasi hizo crecer la empresa con sus propios recursos y ayudas públicas, invirtiendo sobre todo en desarrollo comercial y de I+D. Crearon múltiples tecnologías propias con nombres mitológicos como Helios o Selene. En 2017, después de 10 años creciendo el negocio, Ignasi vendió Intelligent Pharma a un competidor.

En paralelo a esta primera empresa, Ignasi cofundó otras como Som Biotech, enfocada al reposicionamiento de fármacos, y Biocloud Research, que desarrollaba fármacos para la esclerosis múltiple. También creó filiales de Intelligent Pharma en EEUU y Canadá, especializadas en el sector petroquímico.

De 2016 a 2018, Ignasi fue director del Parc Científic de Barcelona. Posteriormente, realizó un doctorado en Derecho Financiero y Tributario, analizando cómo optimizar los sistemas tributarios para adaptarlos a la economía del conocimiento. Según comenta, «hackeó» este sistema sin conocimientos previos, lo que demuestra que tiene una forma de pensar propia de la informática.

En 2019 fundó su empresa actual, MiWendo Solutions, que desarrolla un dispositivo médico basado en radar de microondas para mejorar la detección de pólipos en colonoscopias. Ya han conseguido 7,5 millones de euros en inversiones para desarrollar y validar clínicamente esta tecnología.

Finalmente, Ignasi aconseja a los emprendedores jóvenes que no teman a emprender, pues en España es ahora bastante sencillo en comparación con años atrás. Les recomienda confiar en sí mismos, pues calcular impuestos para una empresa no es más complejo que las matemáticas que aprenden en sus grados y másteres.

Aquí podéis encontrar el perfil de Ignasi: https://www.linkedin.com/in/ignasibelda/

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Hoy, el investigador Remigio Anastacio Guzmán-Plazola expone su estudio de percepción remota en un bosque de Oyamel en México. Utilizando imágenes satelitales, analiza la fragmentación y pérdida del bosque, subrayando cómo la acción humana y el cambio climático contribuyen al deterioro del ecosistema. Este análisis es crucial para entender los impactos ambientales y guiar la conservación.

 

El método involucrado en el estudio es complejo, requiriendo habilidades avanzadas en adquisición y procesamiento de imágenes satelitales, así como en la clasificación de tipos de cobertura vegetal. Estos procesos técnicos son fundamentales para obtener datos precisos y fiables, destacando la importancia de la tecnología en la investigación ambiental.

 

Remigio también comparte su experiencia en fitopatología y agroecología. Resalta su amor por la enseñanza, transmitiendo conocimientos clave a las nuevas generaciones de investigadores. Su dedicación y pasión por estos campos son evidentes en su enfoque detallado del estudio.

 

El episodio concluye destacando la importancia del estudio para la protección del bosque de Oyamel. Remigio enfatiza la necesidad de acciones de conservación a nivel local y global. Además, ofrece consejos para jóvenes investigadores, animándoles a perseguir sus pasiones en la investigación, ser persistentes ante los desafíos, y siempre buscar contribuir positivamente al mundo, especialmente en campos críticos como el medio ambiente y la conservación.

 

Podéis obtener más información sobre Remigio aquí: 

https://www.colpos.mx/posgrado/assets/pdf/montecillo/fitosanidad/CVU_Fitopatologia/CVU_Remigio_Guzman_Plazola.pdf 

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En este inspirador episodio de «Investigando la Investigación», tenemos el placer de conversar con Paula Llanquileo Melgarejo, una destacada Ingeniera Química chilena. Paula comparte su fascinante trayectoria, que se originó en un profundo interés por la ciencia desde su infancia. Esta curiosidad la condujo hacia la Ingeniería en Química, atraída por la amplia gama de oportunidades que ofrecía este campo.

 

Posteriormente, Paula decidió continuar su formación académica con un Doctorado en Ingeniería Civil en la prestigiosa Pontificia Universidad Católica de Chile. Durante este período, se especializó en gestión de residuos, un área que le permitió aplicar sus conocimientos en un campo de vital importancia de gran relevancia social y ambiental.

 

Paula relata cómo la pandemia afectó sus planes de realizar una pasantía en el extranjero. Sin embargo, lejos de desanimarse, aprovechó este periodo para mejorar sus técnicas de productividad. Inspirada por el libro “El Club de las 5 de la Mañana”, Paula adoptó la técnica Pomodoro y el time-blocking, lo que le permitió avanzar de manera más eficiente en la redacción de su tesis doctoral. Además, destaca la importancia de mantener un equilibrio entre el trabajo y la vida personal, reservando tiempo para actividades como el deporte, pasar tiempo de calidad en familia.

 

En el ámbito profesional, Paula ha participado activamente en la redacción de propuestas para la obtención de financiamiento en proyectos de investigación, redacción de artículos científicos y próximamente saldrá publicada su colaboración en un capítulo de libro referente a la gestión de residuos hospitalarios y su incremento en la pandemia, lo cual la tiene muy emocionada, ya que es su primera colaboración en su país y en español.

 

Comparte también su experiencia sobre los desafíos que enfrentan los investigadores, especialmente en relación con la burocracia excesiva que a menudo complica la obtención de fondos.

 

Finalmente, ofrece valiosos consejos para aquellos que están considerando seguir una carrera en investigación. Destaca la importancia de animarse a ingresar al doctorado, la necesidad de encontrar un buen mentor y la paciencia requerida en los procesos de investigación. Además, aconseja a los estudiantes de doctorado que no teman en cambiar su enfoque hacia un grado de magíster si, con el tiempo, deciden que el doctorado no es el camino correcto para ellos.

 

Este episodio ofrece una visión profunda y motivadora sobre la vida y los desafíos de una apasionada investigadora, quien también es madre de Elías que tiene 12 años, proporcionando valiosas lecciones tanto para los profesionales como para el público en general interesado en la ciencia y la investigación.

A Paula la podéis contactar a pillanquileo@uc.cl o a su cuenta de Linkedin  https://www.linkedin.com/in/paulallanquileomelgarejo/

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Hoy hablamos sobre cómo desconectar realmente durante las vacaciones sin sentirse abrumado por el trabajo. Sabemos que es difícil, pero es esencial para recargar energías. Arrancamos con un consejo de oro: saca el email de tu móvil. Sí, sabemos que suena a misión imposible, pero es un cambio de juego. Cuando estás fuera, estás fuera.

Luego, nos metemos en el tema de no revisar correos durante los fines de semana y vacaciones. Y aunque suene a broma, incluimos nuestra newsletter en la lista de ‘no chequear’. Hablamos sobre cómo tomar un descanso real te deja regresar con mucha más energía y listo para enfrentar lo que venga.

Para los preocupados por emergencias en el laboratorio, tranquilos, seguramente no te pillará a ti adentro. Un tip práctico es avisar con antelación a tus colaboradores sobre tus planes de vacaciones. Así evitas sorpresas desagradables y cumples con la Ley de Murphy.

Un truco que compartimos es usar el mensaje automático de «Out of the Office». Pero no cualquier mensaje. Te enseñamos a hacerlo efectivo para que realmente te dejen en paz. Y para los súper preocupados, proponemos una solución nivel PRO: un formulario en línea para filtrar las verdaderas urgencias.

Al final del día, el mensaje es claro: disfruta tu tiempo libre, desconecta, y no te preocupes. Si algo realmente importante sucede, te encontrarán. Así que relájate y disfruta de las vacaciones, que te lo has ganado.

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Hoy nos sumergimos en el proyecto «Red de investigación en inflammasoma y piroptosis en enfermedades crónicas y cáncer» (Código: RED2022-134511-T), una iniciativa pionera en el campo de la investigación biomédica, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, a través de la Agencia Estatal de Investigación. Contamos con la participación de Pablo Pelegrín Vivancos (https://www.imib.es/web/personal.jsf?id=152), coordinador y figura clave en este proyecto, quien nos ofrece una mirada interna a la REDinflama.

El foco del episodio es presentar y profundizar en los aspectos más significativos del proyecto REDinflama. Pablo, con su amplia experiencia, nos guía a través de los objetivos, la estructura y las contribuciones clave de esta red de investigación. Se aborda cómo el trabajo colaborativo entre distintos expertos y grupos de investigación nacionales está impulsando avances en el estudio del inflamasoma, un componente crucial en la respuesta inmune del cuerpo humano y desencadenante de la inflamación.

Se discute también el papel de la REDinflama en la facilitación de investigaciones innovadoras, abarcando desde el desarrollo de nuevas terapias hasta el entendimiento más profundo de diversas enfermedades. Pablo comparte los retos y las oportunidades que enfrenta la red, así como sus aspiraciones y visiones de futuro.

Este episodio es esencial para cualquier persona interesada en la investigación biomédica y las innovaciones científicas. A través de la perspectiva de Pablo Pelegrín Vivancos, los oyentes ganan una comprensión clara del impacto y la importancia de la REDinflama en el mundo científico, así como de las posibilidades que abre para el futuro de la investigación médica.

Por último, agradecer a Francisco José Ruíz Gil por ayudarnos con la grabación del episodio en el estudio iRadio (https://iradio.ucam.edu/) de la UCAM.

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En este episodio episodio asíncrono grabado en nuestra comunidad de investigadores en Whatsapp (https://horacio-ps.com/205-crear-una-comunidad-de-whatsapp-para-generar-contenido-e-investigar-de-manera-colaborativa-y-asincrona/), entrevisto a Francisco José Medina Albaladejo.

Aquí cubrimos una amplia gama de temas relacionados con sus investigaciones en el campo de la economía y la historia económica. Francisco, profesor en la Universitat de València (https://www.uv.es/uvweb/universidad/es/ficha-persona-1285950309813.html?p2=franmeal&idA=), se centra en dos áreas principales de investigación: la economía social y el cooperativismo a lo largo de la historia, y la transición nutricional y el cambio en la estructura de la dieta en España.

En la primera área, Francisco explora los factores que influyen en el desarrollo del cooperativismo y las instituciones de acción colectiva, el funcionamiento de las cooperativas en mercados competitivos, y el impacto social de las cooperativas, especialmente durante la industrialización en España y Europa en el siglo XIX.

La segunda área de investigación de Medina se centra en cómo las dietas han cambiado desde una dominada por cereales a una más moderna con mayor presencia de productos animales. Utiliza fuentes hospitalarias y dietas institucionales para estudiar estos cambios, así como las desigualdades en la dieta entre diferentes clases sociales. Medina también aborda la metodología de su investigación, mencionando el uso de datos cuantitativos y cualitativos, y el análisis de fuentes históricas para construir un entendimiento detallado de las tendencias dietéticas a lo largo del tiempo.

En el podcast, se discuten los resultados de estas investigaciones, que en general confirman las hipótesis del modelo de transición nutricional, con algunas especificaciones propias del modelo mediterráneo. Medina también menciona su trabajo en la dirección de tesis doctorales relacionadas con la economía y la historia económica, así como su interés en continuar explorando diferentes períodos históricos y metodologías de investigación en sus futuros trabajos.

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En este episodio episodio asíncrono grabado en nuestra comunidad de investigadores en Whatsapp (https://horacio-ps.com/205-crear-una-comunidad-de-whatsapp-para-generar-contenido-e-investigar-de-manera-colaborativa-y-asincrona/), entrevisto a Juan Manuel Monteoliva (https://www.conicet.gov.ar/new_scp/detalle.php?id=33083&datos_academicos=yes), un investigador argentino en diseño industrial y doctor en medio ambiente visual e iluminación eficiente. Juan Manuel es investigador asistente del CONICET y miembro del grupo de iluminación natural sustentable. Actualmente, se encuentra en una estancia postdoctoral en Italia, trabajando en investigación interdisciplinaria que abarca la evaluación de la iluminación, especialmente luz natural, y su impacto cognitivo, con un enfoque en la atención.

Su equipo ha desarrollado herramientas e indicadores para medir el desempeño atencional en niños, utilizando el test de caras, una herramienta psicológica (https://informesdelaconstruccion.revistas.csic.es/index.php/informesdelaconstruccion/article/view/4581). Han identificado tres indicadores principales: eficacia, eficiencia y rendimiento atencional. Además, han realizado un estudio con 4.500 escolares argentinos para establecer normativas de desempeño atencional según edad y sexo. Recientemente, han migrado estos estudios a una aplicación móvil en fase de testeo, llamada Efra, para facilitar la evaluación y seguimiento de estos indicadores.

Juan Manuel también mencionó estudios sobre el impacto de la iluminación en el desempeño atencional, enfocándose en la iluminación horizontal y la temperatura de color. Aunque inicialmente no se consideró el uso de Machine Learning, esta posibilidad está abierta para futuras investigaciones. El proyecto también explora la iluminación natural en espacios de trabajo y aprendizaje en mundos digitales, utilizando tecnologías como la realidad virtual y el programa RADIANCE para evaluar la percepción de la luz y del espacio en entornos virtuales, comparándolos con espacios físicos. La próxima fase del proyecto implica colaboraciones internacionales para experimentar en esta línea de investigación.

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Este episodio trata sobre los procesos de transferencia tecnológica entre el ámbito académico y el sector productivo. Se centra en la experiencia de David Romero Betancur (https://www.linkedin.com/in/jdromerob/), profesional de la Universidad Distrital de Bogotá dedicado a la vigilancia tecnológica y la protección de resultados de investigación.

David explica en qué consiste su trabajo, que incluye realizar búsquedas del estado del arte antes de iniciar trámites de patentes o transferencia. El objetivo es determinar la novedad y el potencial de comercialización de las invenciones universitarias. Para ello, consultan diversas fuentes como bases de datos de patentes, literatura científica y registros en línea.

Se analiza un caso donde desarrollaron un dispositivo de monitoreo de deslizamientos de tierra sin haber buscado soluciones previas, descubriendo luego que ya existían productos similares. Esto ejemplifica la importancia de hacer una buena vigilancia tecnológica.

También se abordan las estrategias de la Universidad para fomentar la cultura de la propiedad intelectual y la transferencia entre sus investigadores, como actividades de formación, asesorías personalizadas y un programa de radio interno.

Asimismo, se discuten aspectos como la divulgación de información en congresos y publicaciones, que puede afectar la posibilidad de patentar. Y se comenta la posibilidad de conflictos de intereses con grandes empresas al intentar proteger o licenciar una tecnología.

En definitiva, un interesante episodio que permite asomarse al trabajo de transferencia tecnológica que se realiza en el ámbito universitario.

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Hoy tenemos el honor de contar con Rafael Alejandro Espín Andrade, profesor adjunto en Atlantis University en Miami y director de documentación y gestión del conocimiento en la misma universidad.

Hablamos de su carrera y sus contribuciones a la investigación, especialmente en lógica difusa y su aplicación en inteligencia artificial y machine learning. Rafael comenzó su carrera docente a los 16 años en Cuba, desarrollando un fuerte interés por la enseñanza y la lógica. A lo largo de su trayectoria, se especializó en matemáticas y realizó investigaciones aplicadas en ingeniería, obteniendo un doctorado en ingeniería industrial. Su enfoque principal ha sido en la lógica difusa, una rama de la matemática que busca interpretar y utilizar el lenguaje natural para mejorar la analítica en diferentes campos, especialmente en business analytics y business intelligence.

Además, Rafael discute la evolución de la inteligencia artificial, desde los sistemas expertos hasta el deep learning y la inteligencia artificial generativa. Subraya la importancia de la inteligencia híbrida aumentada, combinando deep learning con enfoques cognitivos y semánticos. Destaca la relevancia de la lógica difusa en este contexto, enfatizando su aplicabilidad en la estandarización de procesos y la ingeniería del conocimiento.

El podcast también aborda temas como la educación en matemáticas, la evolución de la inteligencia artificial, y cómo la tecnología, como el chat GPT, está revolucionando la educación y la investigación. Rafael enfatiza la necesidad de la cooperación humana en el loop de la inteligencia artificial para maximizar su eficacia y relevancia y en este contexto nos hablar sobre la comunidad Eureka (https://www.eurekascommunity.org/) y el próximo congreso «International Workshop on Artificial Intelligence and Analytics – Eureka 2023” que se celebra a finales de Noviembre en Jaén (https://eventos.ujaen.es/101359/detail/international-workshop-on-artificial-intelligence-and-analytics-eureka-2023).

Podéis contactar a Rafael a través de rafaelalejandroespinandrade@gmail.com y aquí tenéis su perfil con enlaces a sus publicaciones: http://www.investigacionyposgrado.uadec.mx/investigador/rafael-alejandro-espin-andrade/

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Este episodio se enfoca en técnicas para redactar un resumen (abstract) para artículos de investigación. Partiendo de la base de que los oyentes ya han completado su investigación y tienen un borrador del artículo, el episodio aborda la necesidad de crear un abstract que sea efectivo tanto para captar la atención de los editores de revistas como para ser adecuado en diversas plataformas de divulgación, con el fin de aumentar el alcance de la investigación.

Se presenta una estructura para el abstract, basada en ejemplos de la revista ‘Nature’ (https://www.nature.com/documents/nature-summary-paragraph.pdf). Esta estructura comienza con una introducción general, accesible para no especialistas, seguida de detalles más específicos para expertos en el campo. Se aconseja incluir una breve descripción del problema central de la investigación, un resumen del resultado principal y una comparación con trabajos anteriores, subrayando las diferencias y la relevancia. Además, se recomienda discutir las implicaciones más amplias del estudio.

El episodio también sugiere métodos para formular títulos impactantes, incluyendo la selección de términos clave del abstract y la utilización de herramientas de inteligencia artificial para generar ideas.

Concluimos enfatizando la importancia de la práctica en la escritura de abstracts y títulos.

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Hoy os presento a María Jesús Molina Cimadevila, una veterinaria y científica con una sólida trayectoria de 20 años en el campo de la investigación, específicamente en el estudio de enfermedades a través de modelos animales como ratones y peces cebra. La pasión de María Jesús por la ciencia la ha llevado a formarse y trabajar en instituciones de renombre como el Instituto de Neurociencias del CSIC en Alicante.

El punto de inflexión en su carrera llega cuando decide tomar una excedencia para embarcarse en un ambicioso proyecto de divulgación científica dirigido a niños. Su proyecto, denominado «Aprende con Danio»:

https://aprendecondanio.systeme.io/horacio

se inspira en su trabajo con los peces cebra, conocidos científicamente como Danio rerio. María Jesús ideó una manera interactiva y educativa de llevar la ciencia al aula: proporciona kits que incluyen huevos de pez cebra para que los estudiantes puedan observar de cerca el proceso de desarrollo embrionario. La observación directa de la vida en desarrollo es una herramienta que María Jesús considera fundamental para sembrar la semilla de la curiosidad científica en los jóvenes estudiantes.

Además de los kits, su iniciativa se apoya en una plataforma en línea que ofrece vídeos y materiales educativos, diseñados para complementar la experiencia práctica con información y contexto teórico. El proyecto no solo busca inspirar interés en las ciencias biológicas sino también proporcionar una experiencia de aprendizaje más integral y memorable.

Enfrentándose a los desafíos típicos de cualquier nueva empresa, como la búsqueda de un modelo de negocio viable y sostenible, María Jesús no se desanima. Al contrario, utiliza su experiencia científica para aprender y aplicar técnicas de marketing digital. Explora el email marketing, una herramienta que le permite conectar con su audiencia y monetizar su contenido, al punto de crear un curso llamado «More Subscribers»:

https://www.moresubscribers.org/horacio

a través del cual comparte su conocimiento con otros que buscan incursionar en este ámbito y crecer su lista de suscriptores.

El episodio refleja una historia inspiradora de transición de la academia a la empresa privada, mostrando cómo las habilidades de investigación y análisis pueden ser transferibles y valiosas en el sector empresarial. María Jesús motiva a sus colegas científicos a considerar el emprendimiento como una vía viable para aplicar sus conocimientos y habilidades, sugiriendo que la capacidad de aprender y adaptarse que desarrollan en la academia puede abrir puertas en múltiples direcciones, y posiblemente con mayor retribución financiera y personal.

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Este episodio es un viaje inmersivo hacia territorios insulares, esos rincones alejados del mundo que esconden en su seno lecciones de inestimable valor. Cada palabra, cada reflexión, nos transportó a lugares donde la naturaleza habla en susurros y donde cada organismo tiene una historia que contar.

La ecóloga Anna Traveset fue más que una simple entrevistada; fue una narradora, una guía y, sobre todo, una apasionada defensora de la importancia de entender las relaciones ecológicas en islas. A través de sus ojos, descubrimos paisajes y ecosistemas de una riqueza inigualable. Nos llevó de la mano por playas solitarias, bosques densos y montañas imponentes, todos tejiendo una compleja red de interdependencia. Nos habló de cómo, en su aislamiento, estas islas se han convertido en laboratorios naturales, presentando casos únicos de adaptación y supervivencia.

Pero no solo exploramos paisajes; nos sumergimos en historias. Las historias de los polinizadores, por ejemplo, nos cautivaron de una manera especial. Estos pequeños actores, que suelen pasar inadvertidos, emergieron como verdaderos héroes de la biodiversidad. Nos dimos cuenta de cómo, en su sutil trabajo diario, garantizan la continuidad de la vida y mantienen el equilibrio de ecosistemas enteros. Su papel en la polinización es vital, y Anna nos recordó la fragilidad de este proceso y cómo cualquier perturbación podría tener repercusiones catastróficas.

La conversación también nos llevó a reflexionar sobre nuestra propia relación con el medio ambiente. Nos preguntamos: ¿Estamos haciendo lo suficiente para proteger estos ecosistemas insulares? ¿Qué papel jugamos en la preservación de la biodiversidad? La Dra. Traveset, con su conocimiento y pasión, nos instó a ser más conscientes, a actuar y a valorar cada rincón de nuestro planeta.

Al final, más que un episodio de podcast, fue una experiencia educativa y transformadora. Nos dejó con una mezcla de asombro, gratitud y responsabilidad. Nos recordó que, aunque estas islas puedan parecer lejanas y aisladas, están intrínsecamente conectadas a la salud global del planeta y, por ende, a nuestro propio futuro.

Nos despedimos con una sensación de renovado respeto por la naturaleza y un deseo ardiente de aprender más, de explorar más y, sobre todo, de hacer nuestra parte en la protección y conservación de estos ecosistemas únicos. Porque, después de todo, cada uno de nosotros tiene un papel que desempeñar en esta gran obra llamada vida en la Tierra.

Aquí podéis encontrar toda la información sobre Anna Traveset:

https://www.travesetlab.com

Y aquí sobre nuestra colaboradora Encarni Montoya que también ha participado en este episodio:

https://mauritiastories.wordpress.com/acerca-de/

Encarni es paleoecóloga neotropical y explora cómo la vegetación, los humanos y factores ambientales interactúan, analizando restos en sedimentos. Con una trayectoria que incluye varios grados y puestos académicos, ahora es Científico Titular en Geociencias Barcelona (GEO3BCN-CSIC), donde continúa investigando las dinámicas ecológicas del pasado para entender mejor los cambios ambientales.

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Hoy abordamos la investigación, práctica y estudio de la resiliencia y el optimismo. El programa cuenta con la participación especial de Óscar Sánchez Hernández, profesor de Psicología en la Universidad de Murcia. Óscar también es docente en el máster de Psicología Positiva Aplicada de la Universidad Jaume I y director del Centro de Psicología Sander Psicólogos.

Óscar, con su vasta experiencia y doctorado europeo en Psicología Clínica y de la Salud, ha llevado a cabo numerosas investigaciones en diversas áreas. Una de sus colaboraciones más destacadas fue con el doctor Mihaly, autor del aclamado libro «Flow».

El profesor Sánchez Hernández comparte su pasión por la psicología, recordando sus primeros pasos en la disciplina. A pesar de haber comenzado estudiando ciencias empresariales, siempre estuvo intrigado por la motivación humana, lo que finalmente lo llevó a la psicología.

Al avanzar en su carrera, Óscar se sintió particularmente atraído por la resiliencia. Reflexiona sobre la urgente necesidad de medidas preventivas en el ámbito de la salud mental. Plantea una cuestión esencial: ¿qué se puede hacer antes de que alguien alcance un estado de desesperación o riesgo suicida? Óscar cree firmemente en la importancia de fortalecer la mente para enfrentar los desafíos inevitables de la vida.

A lo largo de su viaje académico y profesional, Óscar ha trabajado estrechamente con expertos, incluido Javier Méndez Carrillo, catedrático de la Universidad de Murcia. Juntos, se centraron en intervenciones para fomentar la resiliencia en niños y adolescentes.

Este episodio ofrece una profunda reflexión sobre cómo cultivar la resiliencia desde una edad temprana, brindando herramientas y estrategias para enfrentar adversidades.

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¡Adéntrate en el mundo de la transferencia tecnológica desde una perspectiva startup! En este episodio abordamos la intersección entre la academia y el dinamismo del ecosistema startup, todo ello bajo el prisma del libro «Lean Startup para científicos». Para ello, tuvimos el privilegio de contar con la presencia de su autor, José Javier Ruiz Cartagena (https://www.linkedin.com/in/josejavieruiz/).

José Javier es un verdadero polímata del siglo XXI. Comenzó su viaje en el dominio de la ingeniería química en la Universidad de Murcia, sumergiéndose en intensos proyectos de investigación. Sin embargo, su curiosidad innata lo llevó a explorar el vibrante mundo de la Publicidad y Relaciones Públicas. Estas experiencias dispares fusionaron su pasión por la ciencia con un amor por las humanidades y las ciencias sociales, dándole una perspectiva única.

Hoy, José Javier es una figura destacada en el panorama de la Economía, Innovación y Marketing. Mientras imparte clases en la Universidad de Murcia, también co-dirige Prismático Innova, una consultora enfocada en metodologías ágiles de innovación. Junto con su socia y coautora del libro, Carmen García Mora, han estado a la vanguardia de metodologías disruptivas como Lean Startup, Design Thinking y Co-Creación. Su enfoque no solo se limita a la teoría: trabajan mano a mano con la industria, desde el sector agroalimentario hasta el médico y científico, siendo verdaderos puentes entre la academia y el mercado.

Adentrándonos en el libro, «Lean Startup para científicos» (https://www.amazon.es/Lean-Startup-para-cient%C3%ADficos-investigadores/dp/B0C2SQ8PF6) es una guía revolucionaria que busca cerrar la brecha entre la investigación científica y el mundo empresarial ágil. Propone que los investigadores adopten un enfoque más emprendedor en sus trabajos, utilizando la metodología Lean Startup para validar hipótesis científicas como si fueran productos en un mercado. Esto permite obtener resultados más rápidos, eficientes y relevantes para la sociedad. El libro subraya la importancia de la iteración y el aprendizaje continuo, animando a los científicos a «fallar rápido para aprender rápido». Es un llamado a la acción para que los investigadores se conecten con las necesidades reales del mercado y la sociedad, transformando la forma en que se realiza la investigación en el siglo XXI.

Este episodio es una auténtica inmersión en cómo las metodologías de startups están revolucionando no solo el mundo empresarial, sino también la esfera académica y científica.

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Laura Gabriel Lop (https://www.lauragabriellop.com/) se define como «desbloqueadora profesional», dedicada a ayudar a personas a superar obstáculos que bloquean su progreso en áreas como ventas, liderazgo y comunicación.

Explica que la mayoría de estos bloqueos tienen su origen en miedos subconscientes que impiden avanzar. Se ha especializado en comprender la raíz de esos miedos y en técnicas para liberarlos rápidamente.

Comenta que estudió Administración y Dirección de Empresas, pero vio la necesidad de complementarlo con conocimientos de psicología humana, mente y emociones. Siempre se ha considerado «empollona» por su pasión por el aprendizaje continuo. Lee constantemente, escucha podcasts, realiza cursos y asiste a charlas para mantenerse actualizada.

Integra en su método elementos de PNL, coaching, psicología tradicional, neurociencia y otras disciplinas. Se formó específicamente en la técnica de intervención estratégica, que permite ir directamente a la raíz de los problemas emocionales y de comportamiento de las personas para promover cambios rápidos y profundos.

En su trabajo, Laura aplica diversas técnicas para detectar patrones inconscientes en el lenguaje y conducta de sus clientes, que revelan bloqueos y miedos subyacentes aún no verbalizados. Luego confirma estas hipótesis en sesiones posteriores.

Describe múltiples casos de éxito ayudando a vendedores, líderes y profesionales a superar miedos e inseguridades profundamente arraigados, logrando mejoras significativas en su rendimiento laboral y calidad de vida. Incluso ayuda a personas exitosas a identificar y eliminar bloqueos más sutiles para alcanzar su máximo potencial.

Ofrece tanto servicios personalizados de desbloqueo, como cursos grupales donde el intercambio de experiencias resulta enriquecedor. Resalta la importancia de modificar pensamientos negativos y lenguaje limitante para crear una realidad más positiva.

Su mensaje es esperanzador, destacando que, aunque todos tenemos miedos, podemos aprender a gestionarlos constructivamente y usarlos a nuestro favor para vencer nuestros propios bloqueos, con una actitud de apertura y disposición al cambio.

Si quieres discutir sobre el episodio, te unes a nuestra comunidad en Whatsapp —> https://horacio-ps.com/comunidad

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Sandra Hernández González, profesora e investigadora de la Universidad Panamericana de Guadalajara, es una destacada académica en el campo de la filosofía moral, con una especialización en el deseo humano. Aunque su interés inicial estaba en la virtud, su investigación tomó un giro cuando decidió estudiar el papel del deseo en la obra de Alasdair MacIntyre para su tesis doctoral, lo cual le llevó a comprender las virtudes como hábitos del deseo.

A pesar de la complejidad del pensamiento de MacIntyre, Hernández González logró demostrar la importancia de estudiar el deseo para comprender la acción humana. Para ello, leyó exhaustivamente la obra de MacIntyre, clasificando sus ideas en fichas temáticas. Luego estructuró esa información en un índice que guio su tesis. En síntesis, los deseos importan por el rumbo que la vida puede tomar en relación a ellos, es decir, por su relación con el logro o no de la felicidad humana.

A lo largo de su carrera, ha publicado artículos sobre el deseo y dictado conferencias en congresos internacionales de filosofía. Además, contribuye a la formación de nuevos investigadores.

Hernández González señala que la investigación filosófica requiere una lectura profunda de las fuentes, un riguroso fichaje de ideas y tiempo para desarrollar líneas de pensamiento coherentes, no forzadas por la productividad académica.

Además de estudiar el pensamiento de MacIntyre, enfatiza la importancia de generar nuevas ideas propias. A través de sus publicaciones y conferencias, busca llevar la filosofía moral a un público más amplio en un lenguaje accesible.

Su consejo para quienes deseen dedicarse a esta área es elegir un tema vocacional y no convencional, así como prepararse para afrontar los desafíos con paciencia y dedicación.

Para cualquier cosa, podéis contactar a Sara en: sahernand@up.edu.mx

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En el episodio de hoy, abordo una pregunta de un oyente referente a qué camino seguir tras terminar una carrera en Química, basándome en mi propia experiencia. Al finalizar mis estudios, me encontré en una encrucijada similar. Fue la realización de una tesina y posteriormente una estancia en Francia lo que inclinó mi balanza hacia la investigación. Mi consejo principal es diversificar experiencias lo antes posible: explorar diferentes campos, viajar al extranjero para obtener una visión más amplia y salir de la zona de confort. Es esencial conectarse con profesionales que ya estén establecidos en el área de interés, para aprender de sus trayectorias. Además, tras el grado, un máster puede ser una excelente opción para especializarse sin cerrar puertas. Sin embargo, es vital considerar que, si se opta por la industria y luego se desea regresar al ámbito académico, el proceso puede ser más complejo. Mi comunidad y yo coincidimos en la importancia de estar abiertos a probar distintas opciones y de la constante capacitación para aprovechar las oportunidades que surjan.

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En este episodio abordo una interesante pregunta de José Pajuelo (https://www.linkedin.com/in/arq-jose-pajuelo/), un arquitecto e investigador de la Pontificia Universidad Católica del Perú. José está interesado en entender las oportunidades y desafíos que enfrenta al aspirar a una plaza estable como profesor e investigador en universidades extranjeras, particularmente en Norteamérica y Europa, mientras persigue un doctorado.

Comienzo destacando que, aunque no es lo común, es definitivamente posible alcanzar una plaza estable, pero requiere una visión a largo plazo y una comprensión profunda del sistema académico del país al que desea dirigirse. Enfatizo que la dedicación y la planificación son esenciales, ya que se trata de una inversión significativa de tiempo y esfuerzo.

Subrayo la importancia de realizar una investigación profunda sobre los requisitos y expectativas de la carrera investigadora en el país de interés. Comparto que, a partir de mi experiencia, no he observado que el origen latinoamericano sea una barrera significativa en el campo académico, tanto en Europa como en Norteamérica, y animo a José a perseguir sus aspiraciones académicas sin temor a la discriminación.

También le recomiendo que busque y se conecte con redes y comunidades que puedan ofrecer orientación y asesoramiento basado en experiencias directas. Aconsejo escuchar el episodio 269 de este podcast, donde se discuten temas relacionados con la preparación para una carrera duradera en investigación, y destaco que la preparación es clave para el éxito en el campo académico.

Además, sugiero que considere no solo los aspectos académicos, sino también los culturales y sociales del país en el que desea trabajar, ya que entender y adaptarse a la cultura local puede ser un activo importante en su camino. Alentando a explorar todas las oportunidades disponibles, menciono la posibilidad de buscar oportunidades en países que están invirtiendo significativamente en investigación y desarrollo, más allá de los destinos tradicionales de Norteamérica y Europa.

También apunto a la importancia de ser proactivo y de buscar activamente oportunidades y conexiones que podrían ayudarle en su carrera. Hablo sobre la importancia de priorizar y seleccionar cuidadosamente el país y la institución, teniendo en cuenta sus intereses y fortalezas personales, así como las oportunidades que pueden surgir en diferentes etapas de su carrera.

Para concluir, enfatizo que, aunque el camino puede estar lleno de desafíos, con la estrategia y el enfoque correctos, José puede alcanzar su objetivo de obtener una plaza estable. Invito a José y a otros oyentes a mantener la perseverancia y la determinación mientras trabajan hacia sus metas, recordando siempre que cada esfuerzo cuenta en el largo camino hacia el éxito en el mundo académico.

Animo a los oyentes a continuar enviando sus preguntas para futuras discusiones a https://horacio-ps.com/contacto y les agradezco por su tiempo y su escucha activa.

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Este episodio se centra por completo en dar respuesta a la importante inquietud que plantea Sara Enrique, psicóloga y doctoranda en la Universidad de Valencia en el Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación, sobre cómo equilibrar de forma saludable la vida laboral y personal en las distintas etapas de la exigente carrera académica investigadora.

Sara comparte un audio explicando que ella y sus compañeros de doctorado actualmente dedican una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo a la investigación, posponiendo partes de la vida personal que también son muy significativas y necesarias. Luego, Sara formula una pregunta clave: ¿empeora esta situación de desequilibrio y sobreexigencia en etapas posteriores de la carrera investigadora o es solo algo temporal propio del doctorado y postdoc? Esta duda le genera preocupación, ya que desea en el futuro poder mantener un equilibrio saludable entre su desarrollo profesional y su bienestar personal.

Mi respuesta se enfoca en compartir detalladamente mi propia experiencia a lo largo de las distintas etapas y retos en la carrera académica investigadora: el intenso doctorado, los extenuantes años de postdoc, la entrada al sistema universitario y el posterior ascenso profesional. Explico con total franqueza que la etapa postdoc fue para mí la más demandante, estresante y donde mayores sacrificios tuve que hacer en mi vida personal con tal de progresar laboralmente. Fue una etapa plagada de incertidumbre y enorme presión por conseguir publicaciones, liderar proyectos, obtener financiación, etc.

Ofrezco reflexiones y consejos que me hubiera gustado recibir en aquellos años de excesiva carga laboral: la vital importancia de buscar un equilibrio saludable entre la vida profesional y personal, de establecer límites claros y tiempos de desconexión total del trabajo, de construir una red de apoyo con colegas que estén o hayan pasado por situaciones similares. Asimismo, destaco lo fundamental que es ser realista y preguntarse a fondo si uno está verdaderamente dispuesto a asumir las enormes cargas y renuncias personales que a menudo exige el difícil camino de la carrera académica investigadora. Por último, enfatizo que la salud mental no debe sacrificarse en aras de la productividad, y que pedir ayuda psicológica profesional es importantísimo cuando se necesite, para evitar caer en el agotamiento.

En conclusión, este episodio gira por completo en torno a contestar la pregunta de Sara sobre cómo hallar un equilibrio entre la vida personal y laboral en la carrera académica investigadora, compartiendo ampliamente mis vivencias y los consejos que hubiera necesitado en su momento.

Si quieres enviar una pregunta en audio (o texto) para que la responda en otro episodio —> https://horacio-ps.com/contacto

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Miguel Ángel Álvarez Carmona, un científico del Centro de Investigación en Matemáticas en México, es un destacado académico en el campo de las ciencias de la computación, con una especialización en procesamiento de lenguaje natural (PLN). Aunque su interés inicial no estaba en el turismo, su carrera tomó un giro inesperado cuando se le pidió que aplicara sus conocimientos de PLN en este sector.

A pesar de la resistencia inicial de los investigadores de turismo, Álvarez Carmona logró demostrar la utilidad del PLN en el campo. Para fomentar el desarrollo de esta área en Latinoamérica, organizó competiciones de PLN aplicado al turismo, conocidas como Rest-Mex.

A lo largo de su carrera, ha publicado alrededor de 50 artículos científicos, muchos de ellos centrados en la aplicación del PLN al turismo. Además, ha contribuido a la lucha contra la pandemia de COVID-19 en México, trabajando en la predicción del semáforo COVID mediante el análisis de noticias.

Álvarez Carmona señala que, aunque anteriormente se necesitaban grandes cantidades de datos para entrenar modelos de PLN, los avances en la tecnología de Transformers han permitido el uso de modelos pre-entrenados que requieren menos datos. Predice que los modelos de chat, como GPT, seguirán evolucionando y creciendo en capacidad en los próximos años.

Además de su capacidad predictiva, Álvarez Carmona enfatiza la importancia de que los modelos de PLN tengan poder explicativo. A través del uso de análisis estadísticos, es posible identificar qué palabras son más relevantes para cada clasificación.

A pesar de su pasión por descubrir nuevos conocimientos a través del PLN, Álvarez Carmona expresa su frustración por la falta de recursos para datos y computación en el ámbito académico. Su consejo para aquellos que deseen dedicarse a la investigación es elegir un tema que les apasione, pero estar preparados para los desafíos que puedan surgir en el camino.

Para más información sobre el trabajo de Miguel Ángel Álvarez Carmona, puedes visitar su perfil académico en Google Scholar (https://scholar.google.com/citations?user=RMjECAsAAAAJ&hl=en) o leer algunos de sus artículos publicados en ResearchGate (https://www.researchgate.net/profile/Miguel-Angel-Carmona-2). Para más información del Rest-Mex pudes visitar https://sites.google.com/cimat.mx/rest-mex2023/

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El Dr. Alejandro Gabriel González Garay (pegasso100@gmail.com) se une hoy como invitado para discutir su papel realizando revisiones sistemáticas y metanálisis. Nos ilustra cómo este tipo de investigación implica recopilar y examinar cuidadosamente todos los estudios pertinentes sobre un tema en particular. Una parte clave de su trabajo es examinar la calidad metodológica de cada estudio para eliminar aquellos con un alto riesgo de sesgo. Luego se lleva a cabo un análisis estadístico de los estudios restantes para generar una comprensión firme de qué intervenciones son efectivas y cuáles no.

El Dr. González Garay expone que las revisiones que realiza se adhieren a una metodología rigurosa y bien definida que fue desarrollada por la Colaboración Cochrane (www.cochrane.org). Este procedimiento incluye una búsqueda minuciosa de literatura relevante, un examen cuidadoso de cada estudio por parte de al menos dos investigadores, la comunicación con los autores del estudio para resolver cualquier duda, la aplicación de herramientas estandarizadas para evaluar el riesgo de sesgo, la realización de metanálisis, la clasificación de la evidencia usando la metodología GRADE (www.gradepro.org) y la actualización periódica de la revisión.

Subraya la importancia de la colaboración en este tipo de trabajo, sugiriendo un equipo ideal compuesto por un experto en el tema, un metodólogo, un documentalista, un bioestadístico y el respaldo de los grupos Cochrane. El Dr. González Garay también menciona dos revisiones en las que ha colaborado: una centrada en la fluoxetina y la obesidad (https://doi.org/10.1002/14651858.CD011688.pub2), y otra que investiga la relación entre las proteínas en la fórmula infantil y el riesgo de obesidad (https://doi.org/10.1002/14651858.CD013758).

Se destaca que la Colaboración Cochrane exige la publicación de todos los ensayos clínicos, incluso aquellos que no son favorecidos por la industria, lo que ayuda a prevenir el sesgo. El Dr. González Garay sugiere la formación en línea a través de los cursos de Cochrane como un punto de partida en este campo, seguido de la tutoría de un experto. Concluye enfatizando el valor de divulgar este tipo de investigación exhaustiva para informar y mejorar la toma de decisiones en el campo de la salud.

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¡Bienvenidos a un nuevo episodio! En esta ocasión, tenemos el placer de contar con la participación de la empresa española NEMIX (https://nemix.es/), referente nacional en el despliegue de Infraestructuras tecnológicas, y que este año celebra su 30 aniversario.

Los invitados de hoy son José Juan Llanos, CEO de NEMIX, e Ismael Barco, director técnico y CTO de la empresa. Juntos, exploraremos el emocionante mundo de la computación cuántica, uno de los campos tecnológicos más prometedores en la actualidad.

Comenzamos con una introducción en la que nuestros invitados explican los conceptos básicos de la computación cuántica y las ventajas que ofrece en comparación con la computación tradicional. Mientras los ordenadores convencionales utilizan bits que pueden tener un valor de 0 o 1, los ordenadores cuánticos operan con qubits que pueden estar en una superposición de estados. Esto les otorga una capacidad de crecimiento exponencial al agregar más qubits.

Durante la conversación, se mencionan diversas tecnologías utilizadas para construir ordenadores cuánticos, desde aquellas que operan a temperatura ambiente, la resonancia magnética nuclear (NMR), hasta las que requieren superconductores a temperaturas cercanas al cero absoluto. Cada una de ellas tiene sus ventajas y desafíos asociados.

El producto estrella de NEMIX es un ordenador cuántico portátil de 2 qubits basado en tecnología de Resonancia Magnética Nuclear (RMN), que ya están siendo utilizados por varias universidades europeas para investigación y educación cuántica entre las que se pueden destacar:

• España – Universidad CEU Cardenal Herrera – Grupo de investigación en matemáticas computacionales: equipo Triangulum (3 qubits).

• UK – Universidad Trent Nottingham – Educación. Equipo Gemini Mini: https://twitter.com/qureca/status/1617501135350419456

• Francia – Instituto Nacional de Ciencias Aplicada de Rennes – Entrenamiento y Educación: https://www.insa-rennes.fr/actualites/details-actualite/la-revolution-de-linformatique-quantique-un-module-denseignement-a-la-rentree-2022-2023.html

Este equipo de SpinQ (https://www.youtube.com/watch?v=-qdsDvTZe64) no necesita instalaciones especiales por lo que su portabilidad lo convierte en una herramienta accesible y versátil. Su coste ronda los 8.000 euros y permite realizar experimentos básicos de computación cuántica sin grandes requerimientos.

También se aborda iniciativa Quantum Spain (https://portalayudas.mineco.gob.es/Quantum%20Spain/Paginas/Index.aspx) del gobierno para impulsar la investigación cuántica, que contempla ayudas y subvenciones. Se compara la inversión en investigación entre España y otros países como Francia, destacando la necesidad de asignar más recursos a los científicos españoles.

Además, exploramos las perspectivas sobre cómo evolucionarán la computación cuántica y la computación GPU en paralelo durante los próximos años. Se resalta que ahora hay una ventana de oportunidad para desarrollar algoritmos cuánticos antes de que la tecnología se masifique. También se anima a investigadores y estudiantes a introducirse en este campo.

En definitiva, un episodio muy interesante para conocer el estado actual de la computación cuántica, la labor de empresas españolas innovadoras como NEMIX y las oportunidades que ofrece esta tecnología incipiente para la investigación y la educación.

Si os interesa testear estos equipo podéis contactar a NEMIX a través de: https://nemix.es/contacta

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In today’s episode, historical linguists and language documentarists Francesco Perono Cacciafoco (Associate Professor at Xi’an Jiaotong-Liverpool University, https://www.xjtlu.edu.cn/en/study/departments/school-of-humanities-and-social-sciences/department-of-applied-linguistics/department-staff/academic-staff/staff/francesco-perono) and Shiyue Wu (Linguistics’ major at Xi’an Jiaotong-Liverpool University) discuss their research on Historical Linguistics and endangered and undocumented languages. Francesco provides us with background on his work reconstructing, documenting, and analyzing place names (toponyms) in languages from all over the world. He explains how place names can give insights into prehistoric languages, since they are more stable over time than other words. His recent book «Place Names: Approaches and Perspectives in Toponymy and Toponomastics», published by the Cambridge University Press (https://www.cambridge.org/core/books/place-names/B6C6CB54DF0896D31CAE470C710D22D1), aims to be a comprehensive guide to toponymic research, the first academic handbook on Toponymy ever published in single volume. 

The process of analyzing place names involves documentary research and etymological reconstruction, comparing toponyms among related languages, belonging to the same language families, recovering possible earlier ‘proto-forms’, and giving back to those special names their often long-forgotten morphological roots and original meanings. Challenges include to deal with unsolvable prehistoric / ancient place names and with toponyms connected with ‘itinerant’ and undocumented oral traditions and language contact in Aboriginal contexts.

Shiyue shares how she conducts her Language Documentation fieldwork, interacting with indigenous speakers to understand and record words, names, grammatical elements, concepts, and cognitive processes behind their languages. She is, currently, studying number systems and counting among the Abui, Kula, and Sawila peoples from Alor Island (Southeastern Indonesia), documenting and safeguarding their languages and discovering cultural connections, naming processes, and oral traditions.

The two linguists explain also the use of computational tools in their attempts to better understand and, ultimately, decipher undeciphered ancient writing systems, discovering the languages that they ‘hide’. Their work focuses on Linear A, a Bronze Age script from the island of Crete, in the Aegean Sea, ‘concealing’ the so-called (unknown) Minoan language, and on the writing system of the Singapore Stone, a puzzling, fragmentary epigraph from the Lion City, in Southeastern Asia, which carries a script that is unique in the world (never found in any other inscription). 

Shiyue’s and Francesco’s main goals are the reconstruction of prehistoric languages, following the ‘dream’ of ‘giving back the voice’ to our ancient ancestors who had not the technology of writing yet, and to document endangered and undocumented languages and cultures from around the world, to prevent their (often very high) risk of extinction and disappearance and to safeguard them for the future generations. 

Overall, the episode provides an insightful look at the linguistic detective work involved in reconstructing, analyzing, and documenting place names, oral traditions, and endangered indigenous languages and, ultimately, at what Historical Linguistics and Language Documentation are. The researchers aim to preserve linguistic diversity and study how language evolves over time and intersects with culture, history, and thought. 

Shiyue and Francesco can be contacted at Shiyue.Wu21@student.xjtlu.edu.cn and Francesco.Perono@xjtlu.edu.cn. 

Links to some of the commented papers:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0024384116301784

https://www.mdpi.com/2077-1444/9/7/211

https://geografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2015/06/08_III_CAC_2.pdf 

https://brill.com/view/journals/ow/1/1/article-p1_1.xml?language=en

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Bianca is devoted to aiding researchers in structuring their knowledge through personal knowledge management methods and idea management systems. These techniques play a crucial role in fostering sense-making and the generation of insights, both of which are critical in conducting research.

Early in her career, Bianca faced challenges due to an inappropriate mindset and inadequate knowledge management practices. However, the discovery of a suitable approach empowered her to persevere and succeed in her research endeavors.

Currently, Bianca spearheads a five-month mentorship program that instructs researchers on effectively articulating and structuring their thoughts into notes that concentrate on individual concepts. This strategy enables researchers to conveniently locate and generate knowledge when crafting research outputs.

Bianca emphasizes the importance of adopting the right mindset as a preliminary step before selecting the appropriate tools. The transition from passive document note-taking to active idea note-taking can be challenging, yet the organization of thoughts can significantly enhance the sense-making process.

Looking forward, Bianca recognizes the potential of artificial intelligence in supplementing note-taking and knowledge management. Nevertheless, she asserts that researchers must continue to be the primary generators of their own ideas and insights. This is a topic she intends to explore in her upcoming PhD research.

Bianca utilizes metaphors to illustrate her research process, comparing it to navigating uncharted waters. She likens the initial stage of research to standing on a safe pier, before venturing into the unknown. The outcome of a researcher’s work then becomes a map for others to follow.

In essence, Bianca’s mission is to assist researchers in enhancing their knowledge management practices. She strives to help them construct an effective idea management system that organizes insights, promotes sense-making, and simplifies the process of drafting research outputs from well-organized notes.

Here you can find more information about her and the services she offers:

Newsletter: https://playbook.prolificresearcher.com/

Mentorship: http://prolificresearcher.com/

Twitter: https://twitter.com/BiaResearcher

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Marco Baroni es un reconocido profesor de lingüística computacional e inteligencia artificial. Actualmente ocupa el puesto de profesor de investigación en la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados (ICREA) y está afiliado al Departamento de Lingüística de la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona​[1](https://marcobaroni.org/)​​[2](https://marcobaroni.org/baroni_short_cv.html)​. A lo largo de su carrera, Baroni ha acumulado una amplia experiencia en el campo de la inteligencia artificial y la lingüística, con roles destacados como investigador y gerente en Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) en París de 2016 a 2021, así como varias posiciones de investigación y enseñanza en universidades de Italia y Austria​[2](https://marcobaroni.org/baroni_short_cv.html)​.

Baroni completó su doctorado en lingüística en la Universidad de California, Los Ángeles en junio de 2000, con una disertación titulada «Distributional cues in morpheme discovery: A computational model and empirical evidence»​[2](https://marcobaroni.org/baroni_short_cv.html)​. Desde entonces, su investigación ha abordado aspectos fundamentales de cómo las máquinas aprenden y utilizan el lenguaje, centrándose en cómo los modelos de lenguaje de aprendizaje automático interactúan entre sí y cómo desarrollan su propio «lenguaje alienígena»​[1](https://marcobaroni.org/)​.

En su trabajo, Baroni ha observado que los modelos de lenguaje como GPT pueden generar respuestas extrañas e ilógicas a ciertas entradas, lo que sugiere que estos modelos no comprenden realmente el lenguaje humano en la forma en que lo hacen los humanos. Cuando dos modelos de lenguaje comienzan a interactuar, inicialmente utilizan lenguaje humano, pero con el tiempo desarrollan su propio lenguaje computacional, con propiedades distintas a las del lenguaje humano. Por ejemplo, en este «lenguaje alienígena», las palabras más frecuentes tienden a ser más largas, lo que es contrario a lo que se observa en los lenguajes humanos.

El proyecto «Aliens» de Baroni, financiado por el Consejo Europeo de Investigación (ERC), se centra en estudiar este fenómeno. Su objetivo es comprender este «lenguaje alienígena» para permitir una mejor traducción entre humanos e IA, lo que podría mejorar la comunicación entre ambos. Este comportamiento emergente no es algo que las empresas como OpenAI, que desarrollan modelos de lenguaje, hayan previsto​[1](https://marcobaroni.org/)​.

Además de su investigación, Baroni ha contribuido al campo de la lingüística computacional y la inteligencia artificial mediante la creación de una serie de recursos y herramientas. Estos incluyen EGG, un conjunto de herramientas para implementar juegos de emergencia de lenguaje; CommAI-env, un entorno para entrenar y evaluar IA basadas en la comunicación; y SCAN, tareas de navegación CommAI simplificadas para evaluar el aprendizaje composicional y la generalización cero-shot. También ha contribuido a la construcción de grandes corpus web derivados, etiquetados y lematizados de inglés, alemán, italiano y francés; y ha desarrollado el conjunto de datos LAMBADA para probar la comprensión del contexto amplio de los modelos de lenguaje, entre otros recursos​[3](https://marcobaroni.org/tools_and_resources.html)​.

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En este episodio de podcast, tuvimos el placer de conversar con el Profesor Juan Carlos Toledano Redondo, un distinguido académico de Lewis & Clark College en Portland, Oregon, EE.UU. El Profesor Toledano Redondo, cuyo trabajo se centra en la literatura y la cultura hispánica, y en particular en la ciencia ficción cubana, compartió con nosotros su valiosa perspectiva sobre varios aspectos de la investigación académica, la publicación y la literatura.

Durante la conversación, Juan Carlos habló sobre los desafíos de equilibrar la investigación con otras responsabilidades académicas, como la gestión de equipos y la solicitud de subvenciones. Expresó su deseo de dedicar al menos el 50% de su tiempo exclusivamente a la investigación, reflejando su compromiso con la excelencia académica y su pasión por la ciencia ficción cubana.

El Profesor Toledano Redondo también compartió su experiencia con el proceso de revisión por pares en la publicación académica, destacando el papel crucial de los revisores anónimos en la evaluación de la calidad de las presentaciones a las revistas académicas.

En el contexto de la literatura, Juan Carlos discutió la amplia gama de enfoques para estudiar las obras literarias. Mencionó que no todas las obras pueden ser estudiadas desde todos los ángulos, y que los objetivos e hipótesis del investigador pueden influir en gran medida en el enfoque de estudio de una obra literaria. Este enfoque es especialmente relevante en su estudio de la ciencia ficción cubana, donde la interpretación puede variar ampliamente dependiendo del contexto cultural e histórico.

Además, mencionó con orgullo un número especial sobre ciencia ficción en Centroamérica en la revista académica «Alambique», de la cual es coeditor. Este número especial es notable por ser la primera vez que se publica un dossier dedicado exclusivamente a la ciencia ficción centroamericana en una revista académica. Puedes encontrar más información sobre «Alambique» aquí.

Finalmente, nos habló sobre la importancia de las publicaciones en revistas académicas para el progreso de la carrera académica. En este contexto, destacó el papel de las reseñas y cómo los académicos en las primeras etapas de su carrera pueden estar más dispuestos a realizar reseñas y otras tareas similares para mejorar su perfil académico. Este enfoque refleja la misión de «Alambique» de fomentar y difundir la investigación académica de alta calidad en el campo de la ciencia ficción.

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Hoy entrevistamos a Elena Mainer Pardos, docente e investigadora en la Universidad San Jorge (Zaragoza), concretamente en la facultad de Ciencias de la Salud perteneciente al grupo de investigación Valor A del Grado de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte. Elena ha estudiado dos carreras. Una relacionada con Magisterio en Educación Física y la otra con Ciencias de la Actividad Física y del Deporte. Además, ha cursado diferentes másteres relacionados con la investigación, la salud y el rendimiento. Terminó su doctorado «Evaluación del rendimiento físico y asimetrías funcionales en jugadoras de fútbol adolescentes” en 2020. Tiene más de 30 publicaciones en revistas científicas y más de 300 citas. Sus temas de investigación son elaboración y evaluación de diferentes programas de entrenamiento y análisis de asimetrías funcionales en deportes colectivos. Actualmente trabaja como profesora en la Universidad San Jorge (Zaragoza) y como árbitra asistente en la primera división de fútbol femenino (Liga F).

Elena es una notable investigadora en las ciencias del deporte, centrando principalmente su investigación en la prevención de lesiones y mejora del rendimiento en futbolistas femeninas.

Actualmente, su equipo está investigando si diferentes programas de entrenamiento neuromuscular también pueden mejorar el rendimiento. Un estudio de su tesis mostró que después de implementar el FIFA11+, las futbolistas adolescentes mejoraron su fuerza y equilibrio, aspectos relacionados con un mejor rendimiento y un menor riesgo de lesiones. Este estudio se llevó a cabo siguiendo una metodología de ensayos clínicos, que incluyó grupos de control y experimentales.

Existen diferentes factores, como la biomecánica, que pueden afectar el rendimiento. Por esta razón, es importante enseñar a las jugadoras a aterrizar correctamente después de un salto para estabilizar la rodilla. A pesar de publicar sus hallazgos, Elena cuestiona si los entrenadores y preparadores físicos los implementan en sus equipos, lo cual puede depender del club y la disposición del entrenador.

Elena destaca la necesidad de mejorar la transferencia de conocimientos de los investigadores a los entrenadores, insistiendo en la importancia de que la ciencia sea accesible. Propone facilitar la comprensión de los estudios a los entrenadores mediante infografías y difundirlos a través de las redes sociales. Confía en su trabajo en esta área y aspira a tener un mayor impacto, especialmente entre los profesionales de este deporte.

Finalmente, Elena recuerda que el trabajo de los investigadores busca beneficiar a la sociedad y agradece la oportunidad de compartir su investigación, mostrándose disponible para consultas. Su objetivo principal es ver la aplicación práctica de sus hallazgos en el fútbol, tanto femenino como masculino.

Si queréis contactar con ella para preguntarle cualquier duda u os interesa investigar en las áreas en las que trabaja, podéis escribirle a: epardos@usj.es

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Hoy tenemos el privilegio de tener en el podcast a los coordinadores nacionales de Pint of Science en España que nos van a explicar lo que es y cómo funciona. Pero antes os los presento:

– ANA: Ana Belén Peña Serrano, topógrafa, Máster en Energías Renovables y Máster en Rehabilitación Energética de edificios. Trabaja en el sector de la construcción sostenible y en la elaboración de material para másteres profesionales sobre arquitectura, eficiencia energética y gestión del riesgo de desastres. Bloguera, lectora y fotógrafa de afición y no hay que animarle mucho para una colaboración cuando escucha la palabra «pódcast». Orgullosa miembro de Pint of Science España desde 2016, asociación de la que asume el secretariado desde el año 2021. https://congdegeo.wordpress.com/sobre-mi/contacto/

– JAVI: Francisco Javier Rodríguez Baena (Instituto de neurociencias CSIC-UMH, España). Doctor en Biomedicina por la Universidad de Granada y actualmente investigador postdoctoral trabajando en el ámbito de la plasticidad celular tumoral en metástasis cerebrales en respuesta a terapias dirigidas e inmunoterapia. Desde hace 2 años forma parte de la coordinación nacional de Pint of Science España. Twitter: @SciJav.

– SILVIA: Silvia Redondo García (Centre for Cancer Immunology, Southampton General Hospital, Reino Unido). Biotecnóloga y Doctora en Biomedicina, ha estudiado el papel del ambiente tumoral en la progresión del cáncer y el sistema inmune, y ahora trabaja en la validación de una molécula como diana terapéutica en cáncer de mama. Apasionada de la divulgación, ha participado en actividades como “3-minute thesis” y en la organización de Pint of ScienceEspaña a nivel local y nacional. Twitter: @silviaredondo92.

– CARLOS: Doctor en Biomedicina por la Universidad de Granada, e investigo intentando aportar un granito de arena en la comprensión del cáncer para poder combatirlo en el centro GENYO de Genómica e Investigación Oncológica (Granada), ahora gracias a la nanotecnología. Desde hace un par de años soy Presidente de la Asociación de Divulgación Científica Pint of Science España y coordino la edición española del Festival, e intento participar en cualquier evento de divulgación científica. Twitter: @carlpeto

Pint of Science: un festival global de divulgación científica en bares de 300+ ciudades y 22 países. Investigadores ofrecen charlas gratuitas, abarcando diversas disciplinas. Interacción activa con el público, experimentos en vivo y preguntas. Bares se benefician con clientes. Crecimiento exponencial, nuevos organizadores entusiastas. Difusión en línea en progreso. Próximas fechas: 13-15 de mayo. Ciencia accesible y apasionante para todos

Si os animáis a participar en la próxima edición de Pint of Science, estéis donde estéis, ¡no tenéis más que contactarlos directamente a ellos! Arriba os he dado información de sus perfiles de Twitter y sus webs. También tenéis información adicional en los siguientes enlaces de Pint of Science España (https://pintofscience.es/) y redes sociales: https://www.instagram.com/pintofsciencees/, https://twitter.com/pintofscienceES, https://www.facebook.com/pintofscienceES y https://www.linkedin.com/company/pintofsciencees/

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Hoy he tenido el placer de poder entrevistar a Heber Longás Crespo (si estáis en Spotify podréis ver el video de la entrevista).

Heber es un especialista en comunicación científica visual que ayuda a investigadores, docentes, empresas e instituciones a presentar sus ideas y proyectos de manera atractiva y comprensible. Podéis contactarle a través de su web: https://fundamentium.com/ . Ha sido colaborado con algunos de los periódicos de mayor tirada de España tales como El País.

Ofrece consultoría en comunicación, desarrollo de infografías e ilustraciones científicas y programas de formación. Longás destaca la importancia para los emprendedores de enfocarse en cómo pueden solucionar los problemas de sus clientes más que solo en la presentación de un portafolio atractivo.

Longás proporciona cursos pregrabados y en vivo a través de Zoom, ofreciendo asistencia constante a sus alumnos incluso después de la adquisición del curso. Ha expandido su equipo incluyendo una asistente virtual, una gestora y colaboradores ilustradores para manejar mejor las fluctuaciones del mercado.

A pesar de no utilizarla aún profesionalmente, Longás considera que la adaptación a la Inteligencia Artificial (IA) es esencial, y planea incorporarla para aumentar la eficiencia en la producción de ilustraciones, siempre con un uso ético.

Su mercado principal son los hispanohablantes de España y Latinoamérica, aunque también ha trabajado para clientes de habla inglesa y ofrece infografías en ambos idiomas.

Os recomiendo encarecidamente el trabajo que Hebert realiza. Estad atentos al programa y cualquier duda lo podéis contactar a través de: https://fundamentium.com/

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Enlaces comentados:

https://arxiv.org/abs/2204.05095

https://www.nature.com/articles/s43588-022-00281-6

Los métodos de aprendizaje automático (AA) han experimentado un crecimiento acelerado, redefiniendo muchas aplicaciones en áreas como la visión por computadora, la biología, la medicina, la contabilidad y el análisis de textos. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos, a menudo con etiquetas, ha sido clave para impulsar este avance. Sin embargo, la incorporación de estos métodos en las disciplinas de las ciencias físicas ha sido más lenta debido a las diferencias fundamentales entre los enfoques de AA basados en correlaciones y el enfoque hipotético y causal de las ciencias físicas.

Desafíos en los modelos de AA

Además, es esencial abordar ciertas anomalías y limitaciones en los modelos tradicionales de AA, incluyendo problemas de explicabilidad y equidad. Es interesante notar que la adopción del aprendizaje profundo en varias disciplinas científicas ha seguido un patrón, comenzando con la medicina y la biología, seguido de la química teórica, y finalmente la física. Este patrón refleja el creciente nivel de complejidad en descriptores, limitaciones y estructuras causales que se pueden incorporar en las arquitecturas de AA.

La física como nueva fuente de datos

Sugerimos que en la próxima década, la física se convertirá en un nuevo campo para la obtención de datos, continuando la evolución desde la computación científica de los años 90, pasando por los macrodatos de la primera década de los 2000, el aprendizaje profundo de la segunda década, hasta llegar a la física potenciada por el AA.

Redes neuronales y aprendizaje automático

Las redes neuronales y el aprendizaje automático se conocen desde los primeros estudios sobre perceptrones en los años 50. La aparición del algoritmo de retropropagación en los 80 cimentó las bases del AA contemporáneo. Sin embargo, la falta de capacidades computacionales y la escasez de grandes conjuntos de datos etiquetados restringieron su aplicación a redes relativamente simples, usadas en simulaciones de dinámica molecular, coincidencia de teoría y experimento, y análisis de datos experimentales.

Auge del aprendizaje profundo

El panorama comenzó a cambiar radicalmente después del 2000, con la disponibilidad de capacidades de computación de alto rendimiento que permitieron la creación de grandes modelos computacionales y la demostración de las primeras aplicaciones experimentales de redes neuronales. El crecimiento de las tecnologías de Internet, incluyendo motores de búsqueda y redes sociales, propició un entorno propicio para la recolección y exploración de grandes conjuntos de datos, marcando el inicio de la revolución del aprendizaje profundo.

Problemas con el aprendizaje profundo

Paralelamente, estos avances pusieron de relieve los problemas inherentes a los métodos de aprendizaje supervisado basados en datos. Hay muchas facetas de estos problemas, desde ataques adversarios hasta cuestiones de equidad y explicabilidad, todas ellas derivadas del hecho de que los enfoques puramente basados en datos son intrínsecamente limitados para capturar la complejidad del mundo real.

Hacia un aprendizaje hipotético

Una alternativa viable es sustituir un modelo preentrenado en un conjunto de datos estático por uno que interactúe de forma activa con un proceso de generación de datos. Por ejemplo, en el aprendizaje activo, un modelo sustituto, como un proceso gaussiano o una red neuronal bayesiana, utiliza los datos medidos (aunque sean escasos).

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Los Manuales de Frascati, publicados desde 1963 por la OCDE, establecieron la definición estándar de I+D y directrices para medirla. Han promovido la armonización de métricas de I+D, se actualizan periódicamente y son utilizados por más de 60 países. Facilitan el análisis comparado de I+D global, fundamentales para entender la innovación y las políticas que la fomentan. Son un punto de referencia para indicadores internacionales de ciencia y tecnología.

Relevancia de la calificación de I+D

Conocer los criterios de Frascati para identificar actividades de I+D es importante por varias razones:

1. Permite determinar si un proyecto puede ser considerado como I+D y, por lo tanto, acceder a beneficios asociados como financiamiento, deducciones impositivas u otros incentivos a la innovación que suelen estar dirigidos a proyectos de este tipo.

Ejemplo de cumplimiento: Un proyecto universitario para desarrollar una nueva terapia contra el cáncer.

Ejemplo de no cumplimiento: La compra de equipamiento productivo para una fábrica.

2. Ayuda a distinguir la I+D de otras actividades como producción, servicios, etc. La I+D tiene características particulares que la diferencian, como la generación de nuevo conocimiento, los resultados inciertos, la sistematicidad, etc. Conocer estas características permite clasificar correctamente una actividad.

Ejemplo de cumplimiento: Un proyecto para crear un nuevo algoritmo de inteligencia artificial.

Ejemplo de no cumplimiento: La operación rutinaria de un call center de atención al cliente.

3. Facilita la medición y el seguimiento de indicadores de I+D. Al poder identificar qué actividades califican como I+D y cuáles no, se pueden construir métricas más precisas sobre inversión, recursos humanos, productos, etc. dedicados a estas actividades.

Ejemplo de cumplimiento: La contabilización del gasto en personal dedicado a proyectos de investigación en una empresa.

Ejemplo de no cumplimiento: La contabilización del gasto en personal de limpieza como gasto en I+D.

4. Promueve la estandarización y comparabilidad. Los criterios de Frascati son utilizados a nivel internacional, lo que permite comparar indicadores de I+D entre países, instituciones y empresas. De lo contrario, cada uno tendría su propia definición, dificultando cualquier análisis comparativo.

Ejemplo de cumplimiento: La comparación del gasto en I+D como % del PIB entre países de la OCDE.

Ejemplo de no cumplimiento: La comparación de indicadores de I+D entre países que utilizan definiciones completamente diferentes de qué constituye una actividad de I+D.

5. Otorga transparencia. El uso de criterios claros y explícitos para definir qué es I+D brinda transparencia sobre qué se está midiendo y cómo. Esto es importante para evaluadores, financiadores, investigadores y público en general.

Ejemplo de cumplimiento: Un informe detallando la metodología utilizada para construir indicadores de I+D de acuerdo con los criterios de Frascati.

Ejemplo de no cumplimiento: Un informe de indicadores de I+D sin precisar cómo se definieron y midieron las actividades de I+D.

Para que una actividad sea una actividad de I+D, debe satisfacer cinco criterios principales.

La actividad debe ser:

● novedosa

● creativa

● incierta

● sistemática

● transferible y/o reproducible

Se deben cumplir los cinco criterios, al menos en principio, cada vez que se realiza una actividad de I+D, ya sea de forma continua u ocasional. La definición de I+D dada es coherente con la definición de I+D utilizada en las ediciones anteriores del Manual Frascati y cubre el mismo rango de actividades.

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I see some pushback on papers that involve proprietary models like GPT-4, famously from Science. Here are some examples of proprietary models used in science :

1. NMR machines
2. HPLC machines
3. Docking/FEP models
4. DNA sequence machines
5. Microscopes
6. SPR machines

— Andrew White (@andrewwhite01) May 12, 2023

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Hoy traigo la pregunta de Roberto Santa Cruz, gracias por compartir tu situación y tu inquietud sobre cómo desarrollar tu carrera después de haber obtenido tu doctorado. Entiendo que te encuentras en un punto crucial y que tienes muchas responsabilidades familiares.

Uno de los caminos que podrías explorar es buscar becas o fondos para investigadores. A veces, universidades, fundaciones o empresas ofrecen estas oportunidades y puedes continuar tus investigaciones mientras recibes una compensación económica. Estas becas pueden provenir tanto de entidades nacionales como internacionales.

También podrías considerar colaborar con investigadores o institutos de otros países. Aunque los sueldos de CONICET puedan ser bajos, en otros países pueden ser más altos, y podrías trabajar de forma remota o pasar temporadas en esos países.

Otra opción sería explorar las oportunidades en la industria privada. Algunas empresas farmacéuticas o de tecnología médica buscan personas con doctorado y experiencia clínica para puestos de investigación y desarrollo.

Además, el trabajo de consultor puede ser rentable y permitirte utilizar tus habilidades de investigación. Podrías ofrecer tus servicios a empresas de salud, hospitales, universidades u otras instituciones que necesiten ayuda para diseñar estudios, analizar datos o escribir publicaciones.

Adicionalmente, puedes considerar las siguientes posibilidades:

Instituciones internacionales: Organizaciones como la Organización Mundial de la Salud (OMS) o Médicos Sin Fronteras podrían tener oportunidades de investigación y desarrollo.

Publicaciones y revisión por pares: Muchas revistas pagan a los revisores por su tiempo y conocimientos. También podrías explorar oportunidades para convertirte en editor o colaborar en la creación de nuevas revistas en tu campo de especialidad.

Freelancing y asesoría: Las empresas, los institutos de investigación y los académicos a menudo necesitan ayuda con el análisis de datos, la redacción de propuestas de subvenciones o la presentación de resultados de investigación.

Cargos académicos a tiempo parcial: Algunas universidades pueden tener posiciones académicas a tiempo parcial que te permitirían continuar con tu práctica médica y dedicar parte de tu tiempo a la investigación.

Iniciativas de colaboración: Podrías formar o unirte a un grupo de investigadores con intereses similares y solicitar fondos como colectivo.

Investigación basada en la comunidad: Este tipo de investigación a menudo se realiza en colaboración con organizaciones sin fines de lucro y puede ser una forma gratificante de combinar la investigación con el impacto directo en la comunidad.

Espero que estas sugerencias te ayuden a encontrar una ruta que te permita continuar con tu pasión por la investigación mientras mantienes tus responsabilidades financieras. Te animo a que sigas explorando y buscando hasta que encuentres una solución que se adapte a ti. Un saludo y mucho éxito.

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Existen varias plataformas en las que los científicos pueden ofrecer sus servicios como freelancers, ya sea después de dejar la academia o incluso si su actual empleador lo permite.

Aquí te presento algunas:

1. Kolabtree: Esta es una plataforma diseñada específicamente para que expertos con doctorado ofrezcan sus servicios en una variedad de campos. Es un excelente lugar para que los científicos encuentren trabajo freelance.
2. Upwork: Esta es una de las plataformas de freelancing más grandes e incluye categorías para trabajos relacionados con la ciencia, como análisis de datos, investigación y redacción técnica.
3. Freelancer: Esta plataforma también tiene una amplia gama de categorías e incluye trabajos para científicos, como análisis estadístico, investigación científica y más.
4. Fiverr: Conocida por trabajos que originalmente costaban $5, esta plataforma ha crecido para incluir una amplia gama de servicios y precios, incluyendo servicios científicos y de investigación.
5. Toptal: Esta plataforma es para el 3% superior de talento freelance, e incluye categorías para desarrolladores, diseñadores, expertos en finanzas, gestores de proyectos y gestores de productos. Los científicos, especialmente aquellos con habilidades de análisis de datos, pueden encontrar oportunidades aquí.
6. Guru: Esta es otra plataforma de freelancing general donde los científicos pueden ofrecer sus servicios.
7. PeoplePerHour: Esta plataforma está basada en el Reino Unido e incluye trabajos para científicos.

La clave del éxito en estas plataformas es crear un perfil sólido que muestre tu experiencia y habilidades. También es importante escribir una propuesta convincente para cada trabajo al que te postules, ya que la competencia puede ser intensa.

Kolabtree es una plataforma que conecta a empresas e investigadores con expertos con doctorado para trabajos remotos a corto plazo. Es un gran recurso para los científicos que quieren ofrecer sus servicios como freelancers. Aquí te presento tres posibles escenarios de aplicación:

1. Análisis e Interpretación de Datos: Una pequeña startup de biotecnología ha recopilado una gran cantidad de datos de su último experimento pero carece de la experiencia interna para analizarlos. Podrían contratar a un científico freelance en Kolabtree que se especializa en análisis de datos en el campo de la biotecnología. El científico podría ayudar a la startup a entender sus datos, identificar tendencias clave e incluso ayudar a escribir un informe detallando los hallazgos.

2. Revisión de Literatura e Investigación: Una empresa farmacéutica está desarrollando un nuevo medicamento y necesita una revisión exhaustiva de la literatura existente sobre una condición médica específica. Un científico con experiencia en esa área podría ser contratado en Kolabtree para realizar esta revisión. Buscarían en las bases de datos relevantes, identificarían artículos clave y escribirían un resumen del estado actual del conocimiento.

3. Redacción de Subvenciones: Una organización sin fines de lucro está solicitando una subvención científica pero no tiene a nadie en el personal que tenga experiencia en este tipo de redacción. Podrían contratar a un científico en Kolabtree que ha solicitado con éxito subvenciones en el pasado. El científico podría ayudar a la organización a escribir una propuesta de subvención convincente, aumentando sus posibilidades de recibir financiación.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo los científicos pueden usar Kolabtree. La plataforma ofrece una amplia gama de categorías, incluyendo consultoría estadística, redacción científica, desarrollo de productos y más.

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El libro «Hackers & Painters» de Paul Graham ofrece valiosas reflexiones sobre el mundo de las startups y la tecnología. Aquí te presento algunos puntos clave:

1. Las startups como compresión de la vida laboral: Graham sostiene que una startup es una forma de comprimir toda tu vida laboral en unos pocos años. Trabajas intensamente durante un corto período, lo que resulta especialmente rentable en tecnología debido a la prima por el trabajo rápido. Esta idea se refleja en la famosa cita de Elon Musk: «Si trabajas cada despertar, puedes hacer en cuatro meses lo que demorarías un año en hacer». Fuente

2. Las startups no son fáciles: Si iniciar una startup fuera fácil, todo el mundo lo estaría haciendo. Esta realidad se refleja en las palabras de Reid Hoffman, cofundador de LinkedIn, quien dijo: «Si no estás avergonzado de la primera versión de tu producto, lo has lanzado demasiado tarde». Fuente

3. Crear riqueza es directo: Solo necesitas proporcionar algo que la gente quiera. Como dijo Steve Jobs: «La gente no sabe lo que quiere hasta que se lo muestras». Fuente

4. La Falacia del Pastel: Es la creencia infantil de que hay una cantidad fija de riqueza en el mundo. Si planeas iniciar una startup, estás planeando desmentir esta falacia. Como dijo Mark Zuckerberg: «El mayor riesgo es no correr ningún riesgo». Fuente

5. Crear riqueza sin empobrecer a otros: Al restaurar tu viejo coche, te haces más rico sin hacer a nadie más pobre. Este principio se aplica a la creación de riqueza en general.

6. El programador como creador de riqueza: Un programador puede crear riqueza sentándose frente a un ordenador. Sin embargo, en una empresa, tu trabajo se promedia con el de los demás, lo que puede ralentizarte.

7. Riqueza y apalancamiento: Para hacerte rico, necesitas estar en una situación donde tu rendimiento pueda ser medido y tus decisiones tengan un gran efecto. Esto se llama apalancamiento. Como dijo Bill Gates: «La mayoría de las personas sobreestiman lo que pueden hacer en un año y subestiman lo que pueden hacer en diez años». Fuente

8. Riesgo y recompensa: Si estás en un trabajo que parece seguro, no te vas a hacer rico. Las startups son inherentemente arriesgadas, pero también ofrecen la posibilidad de altas recompensas.

9. Pequeñas empresas, grandes problemas: Las pequeñas empresas están más preparadas para resolver problemas difíciles porque no tienen capas de burocracia que las ralentizan. Esta idea se refleja en la famosa cita de Mark Zuckerberg: «Mueve rápido y rompe cosas. A menos que estés rompiendo cosas, no te estás moviendo lo suficientemente rápido». Fuente

10. Startups: Todo o nada: Las startups, como los mosquitos, tienden a ser una propuesta de todo o nada. Generalmente no sabes cuál de las dos vas a obtener hasta el último minuto. Como dijo Jeff Bezos: «Si decides que vas a hacer solo las cosas que sabes que funcionarán, vas a dejar un montón de oportunidades sobre la mesa». Fuente

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Andrea Calute es una lingüista rumana que vive en Nueva Zelanda y estudia patrones lingüísticos usando técnicas computacionales y grandes conjuntos de datos, especialmente de redes sociales. Ha trabajado con Twitter pero le interesan otras plataformas como Instagram.

Compara las situaciones de Nueva Zelanda y Australia. Nueva Zelanda busca ser bicultural y bilingüe, incorporando palabras de la lengua indígena maorí al inglés neozelandés. Australia está más atrasada en esa tendencia, con algunas palabras aborígenes en el inglés australiano pero no en la misma escala. Son casos distintos.

Donde existe multilingüismo, como en conversaciones bilingües, hay “cambio de código”: mezcla de idiomas. Esto ahora se ve en redes sociales, facilitando estudiar esos patrones. La gente se adapta según plataforma y audiencia: interactúa diferente en LinkedIn, con lenguaje más formal, que en TikTok o Instagram. Las redes sociales muestran interesantes y desafiantes casos de mezcla de inglés con otros idiomas como urdu, griego, alemán o turco.

Andrea trabaja en equipos donde colaboradores aplican aprendizaje automático para obtener y limpiar datos. Ella no los ejecuta pero los entiende para saber qué obtienen y qué significa. Usa estadística en R para encontrar patrones, integrando aspectos cuantitativos, computacionales y de análisis lingüístico.

Un proyecto analiza hashtags: qué son, cómo se forman, qué procesos de formación de palabras involucran. Otro estudió cómo hablantes de inglés de Nueva Zelanda usan Twitter y mezclan idiomas, encontrando que incorporan mucho vocabulario maorí, inusual dada la relación de poder entre idiomas. Esto muestra el impulso de Nueva Zelanda por ser bicultural y bilingüe.

En resumen, Andrea Calute usa grandes datos y técnicas computacionales para el análisis lingüístico, estudiando redes sociales y comparando situaciones entre países. Explora patrones como préstamo de palabras entre idiomas y “cambio de código” entre bilingües, adaptación de lenguaje según plataforma, y formación de nuevos elementos como hashtags

Aquí su web: https://www.calude.net/andreea/#/home

Y su artículo sobre el que versa este episodio: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378216622001266

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Si eres investigador en España, merece la pena considerar el trabajo como consultor independiente. Aunque tendrás que registrarte como autónomo y hacer frente a una burocracia compleja, potencialmente puedes ganar más dinero que en la academia o la industria, donde los sueldos suelen tener techos fijos. Como consultor, tus ingresos dependen de tus esfuerzos para encontrar clientes y proyectos, lo que permite un crecimiento ilimitado para los más ambiciosos e incansables. Sin jefes ni límites, puedes aprovechar tus conocimientos especializados para ayudar a grupos de investigación, empresas y otros clientes.Claro que la incertidumbre y la inestabilidad son mayores. Hay que saber venderse, encontrar work, firmar contratos, emitir facturas, pagar cuotas de autónomos y declarar impuestos. Además, aunque se pueda ganar muy bien, el modelo de negocio como consultor tiene la desventaja de no ser escalable, ya que depende directamente de las horas que puedas trabajar. Algunos de los consultores más exitosos generan también productos digitales, como cursos online, que les permiten obtener ingresos complementarios y alcanzar a más clientes potenciales.En resumen, ser consultor no es para todos, pero para investigadores ambiciosos e incansables puede ser una opción atractiva que ofrece más libertad y menos limitaciones que los caminos tradicionales. Eso sí, ojo con Hacienda y prepárate para trabajar duro encontrando y atendiendo clientes. La recompensa está en tus manos

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Cómo aplicar el principio de la ruta del mínimo esfuerzo en el trabajo diario para aumentar significativamente la cantidad de tareas realizadas:

La idea detrás del principio de la ruta del mínimo esfuerzo consiste en elegir, entre varias opciones, aquellas tareas que requieren menos esfuerzo pero generan un mayor impacto.

La estrategia se basa en dividir el día en ciclos, en lugar de tener una lista lineal de tareas a realizar. El proceso es el siguiente:

1. Comienza con la primera tarea y trabaja en ella hasta que te encuentres con un obstáculo o te atasques.

2. Pasa a la siguiente tarea en la lista y continúa trabajando en ella hasta que te atasques o la completes.

3. Repite este proceso hasta que completes un ciclo, es decir, hasta que hayas trabajado en todas las tareas al menos una vez.

4. Vuelve al inicio de la lista y comienza un segundo ciclo, retomando las tareas en las que te quedaste atascado durante el primer ciclo.

5. Continúa repitiendo estos ciclos hasta que completes todas las tareas o hasta que alcances el límite de tiempo que tenías planeado para ese día.

Esta estrategia te permite mantener la fluidez en el trabajo, ya que evita que te quedes atrapado en una tarea específica durante demasiado tiempo. Al seguir la ruta del mínimo esfuerzo, podrás aumentar la cantidad de trabajo que realices y, en última instancia, mejorar tu productividad.

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Perfil de Juan Manuel Rodríguez:

https://sites.google.com/site/rodriguezjuanmanuel/

https://www.conicet.gov.ar/new_scp/detalle.php?id=35330&datos_academicos=yes

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https://academictree.org

En mi caso: https://academictree.org/chemistry/tree.php?pid=904124&pnodecount=5&cnodecount=2&fontsize=1

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Paper: https://www.mdpi.com/0718-1876/17/2/20

Web: https://www.canterbury.ac.nz/business/contact-us/people/anushia-inthiran.html

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En este episodio, quiero compartir algunas estrategias efectivas que he probado para realizar una transición exitosa desde idear algo hasta ponerme a hacerlo. Todos enfrentamos momentos en los que generamos ideas brillantes pero nos sentimos abrumados al momento de ejecutarlas. Aquí te muestro cómo abordar este desafío y aumentar tu productividad al trabajar en el ordenador.

1. **Apoyarse en la inteligencia artificial**: Utilizar herramientas como GPT puede ser de gran ayuda para organizar tus ideas y generar listas de tareas adaptadas a tus necesidades específicas. Alimenta a GPT con información sobre tus intentos y éxitos anteriores para obtener propuestas más adecuadas y personalizadas.

2. **Planificar con libretas**: Antes de sentarte frente al ordenador, esboza tus planes en una libreta. Esto te permitirá mantenerte enfocado en lo que realmente necesitas hacer, evitando distracciones innecesarias.

3. **Experimentar con diferentes tipos de memoria**: Utilizar distintas formas de recordar tareas puede aumentar tu compromiso y retención de información. Prueba escribir tus tareas en papel, hacer dibujos rápidos relacionados con ellas, tomar fotos de tus dibujos o verbalizar tus tareas grabándolas o diciéndolas en voz alta.

4. **Acceder rápidamente a tus objetivos principales**: Mantén una lista actualizada de tus principales objetivos para tomar decisiones rápidas y evitar perder tiempo. Puedes utilizar una hoja de cálculo o una herramienta en línea que te permita acceder fácilmente a tus metas en todo momento.

5. **Procesar y conectar nueva información**: Al consumir nueva información, como escuchar podcasts o leer artículos, asegúrate de añadirla a tu sistema con tus propias palabras y enlazarla con ideas previas. Esto te ayudará a generar nuevas conexiones y profundizar en tus pensamientos.

6. **Compartir tus ideas**: Practica expresar lo que piensas, ya sea por escrito, hablándolo con otras personas o compartiendo tus ideas en un podcast. Esto fortalecerá tus habilidades de comunicación y te ayudará a clarificar tus pensamientos.

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¿Se puede evitar pensar en investigación en nuestro tiempo libre? Es una pregunta. Bien, pues esa es la pregunta que vamos a tratar en el episodio de hoy. Todo esto surge de un post que leí en redes sociales y que me llamó muchísimo la atención. Entonces voy a comentar sobre él y dar alguna opinión y también para vosotros qué os parece. No es que tenga yo la verdad absoluta, obviamente, pero también por recabar opiniones vuestras y a ver qué os parece. Muy bien, pues vamos sin más rodeos al tema de la pregunta. Bien, pues alguien comenta lo siguiente, dice «Trabajo en investigación intentando conseguir proyectos y publicar papers, etc. Y me gusta mucho mi trabajo y no podría pensar de estar haciendo ninguna otra Cuando llega el fin de semana o simplemente cuando tengo tiempo libre, tengo el problema de que no puedo parar de pensar en investigación y no importa lo que esté haciendo. A veces puede suceder, incluso durante el fin de semana, cuando me encuentro muy relajado y en ese momento un montón de ideas vienen a mi mente. Y en ese momento tampoco puedo evitar el escribirlas para no olvidarlas o pensar un poco sobre ellas para aprovecharlas más, etcétera, etcétera. Obviamente a mi mujer esto no le hace mucha gracia, pero yo estoy intentando solucionarlo. Y luego emite la pregunta «¿Vosotros tenéis la misma experiencia que comento yo aquí?» Y luego una segunda pregunta «¿Sabéis cómo puedo evitar esto?» Bueno, y ahora a continuación voy a dar algunas de las contestaciones de la audiencia. No las voy a dar todas porque son muchas, pero sí las que más me han llamado la atención.

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Enlace a la publicación comentada: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/AAAJ-02-2019-032/full/html

Hoy exploramos la importancia de asumir la responsabilidad en el camino de la investigación y cómo comunicar los hallazgos de manera efectiva. Discutimos los beneficios de tomar responsabilidad, los diversos roles que desempeña un investigador, cómo mantener relaciones sanas con supervisores, coautores y revisores, y la relevancia de comunicar el valor de la investigación. Compartimos ejemplos y anécdotas de investigadores exitosos, destacando cómo su enfoque y habilidades de comunicación les permitieron tener un impacto significativo en sus campos.

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Invitamos a los oyentes a experimentar con técnicas y enfoques que fomenten el pensamiento difuso en su propia vida y práctica creativa, abrazando la incertidumbre y permitiéndose sumergirse en el misterio y la maravilla de las ideas difusas.

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Perfil de Ricardo Sánchez Peña:

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Episodios previos relacionados:

67. Investigación a través de la exploración de notas de voz

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Perfil de Keyla Alencar: https://www.linkedin.com/in/keyla-alencar-da-silva-b05a67142/?originalSubdomain=cl

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Perfil de Javier: https://malnutridos.com/sobre-mi/

Repositorios comentados:

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Música de fondo de Kasumi Watanabe: https://www.youtube.com/watch?v=JDTp_YQizqE

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Perfil en ResearchGate de María Jesús Puy-Alquiza: https://www.researchgate.net/profile/Puy-Alquiza

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Post comentado: https://www.oliverburkeman.com/so/14NZw7Z67?languageTag=en&cid=ec569998-8186-40e0-9b3f-924755fb05bc#/main

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P.D.: música de Keep calm and podcast, https://pod.co/keep-calm-and-podcast

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Carlos Alfaro: https://independent.academia.edu/CarlosAlfaro78 , email: arnolfo29@yahoo.com.ar

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Hilo twitter relacionado del que surge este episodio: https://twitter.com/f_terroso/status/1590359370600419329
Artículo comentado: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1875952122000593
Autores:
Tweets by f_terroso
Tweets by jesussoto68
https://www.researchgate.net/profile/Andres-Munoz-35

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Continuación desde el episodio: 142. Cómo buscar una posición postdoc (I)

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Enlaces comentados:

The case for tokenized research-NFTs.

A thread on why I think research-NFTs is one of the most interesting and potentially impactful applications of NFTs. #DeSci, #Web3, #NFT

— stevenyin.eth (🔎,🔎) (@stevenydc) May 2, 2022

https://scriptus.app/

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Ser dueños de trozos de la NBA: Non Fungible Tokens y Blockchain con Iluminada Baturone

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