El CIO colabora en la elaboración del Mapa del Emprendimiento de la Generalitat Valenciana

El CIO colabora en la elaboración del Mapa del Emprendimiento de la Generalitat Valenciana

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El CIO, uno de los catorce institutos universitario de investigación en matemáticas de España, ha colaborado en la elaboración del ‘Mapa de entidades y servicios al emprendimiento de la Generalitat Valenciana’ mediante la confección del TFG que lleva por título ‘Sistema de calificación de intensidad de servicios’. Se trata de un trabajo elaborado por el alumno del Grado en Estadística Empresarial Óscar Rodríguez y dirigido por los profesores de la UMH José Luis Sainz-Pardo y Joaquín Alcázar.

Esta publicación surgió a raíz de las prácticas del alumno Óscar Rodríguez con el CEEI de Elche, del que Joaquín Alcázar es su director, en colaboración con Rosa Trepat, del Área de Emprendimiento del CEEI de Elche. A lo largo de la misma se desarrolla un algoritmo con el objetivo de calificar los servicios que ofrecen los agentes colaboradores del ecosistema de emprendimiento de la Comunidad Valenciana capaz de identificar los puntos fuertes y débiles de dichas entidades en tres eslabones de la cadena de valor: Motivación, Creación y Consolidación y crecimiento.

El ‘Mapa de entidades y servicios al emprendimiento de la Generalitat Valenciana’ forma parte del Plan de Acción aprobado por el Consejo Valenciano del Emprendimiento (CVE) para ordenar el actual mapa del emprendimiento valenciano hacia un Ecosistema innovador, diversificado y eficiente. Se establece así una línea de colaboración entre el CIO y el CEEI de Elche que, tal vez, pueda agrandarse en un futuro mediante la ampliación del Mapa del Emprendimiento y el asesoramiento respecto a temas de análisis de datos en los distintos servicios que el CEEI presta a las entidades empresariales.

Emilio Carrizosa (II): “Hay un abuso por parte de los sectores de las nuevas tecnologías en cuanto a la cantidad de información que adquieren sobre nosotros”

Emilio Carrizosa (II): “Hay un abuso por parte de los sectores de las nuevas tecnologías en cuanto a la cantidad de información que adquieren sobre nosotros”

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Emilio Carrizosa impartiendo un seminario en el CIO el pasado 27 de mayo. | Foto: Irene Moreno

Puedes leer la primera parte de la entrevista a Emilio Carrizosa aquí.

Pregunta. La mayoría de técnicas estadísticas llevan décadas desarrolladas, pero no se han podido utilizar hasta que no se ha desarrollado la tecnología computacional necesaria. ¿Cómo compensa, en este sentido, la inversión necesaria en tecnología?

Respuesta. No hace falta una gran inversión. La tecnología está ahí y los datos están ahí. La Estadística, el Análisis de Datos del siglo XX y el previo al siglo XX era un Análisis de Datos que respondía a una realidad: que había pocos datos porque era muy costoso acceder a esos datos. Ahora mismo los datos están ahí porque estamos todos monitorizados. Y no hablemos ya si tenemos un reloj de estos modernos, o a través de nuestro teléfono móvil. Si hacemos uso de las redes sociales con más motivo todavía. Los datos están ya ahí. Si tenemos una base de datos con una cantidad ingente, sobre todo cuando estás movilizando imágenes o vídeo, el tamaño de los conjuntos de datos crece enormemente, pero ahí no está el problema. Para poder hacer un análisis sofisticado con las nuevas técnicas de ciencia de los datos, uno no necesita grandes máquinas. Ese no es el problema. Lo que necesita es conocimiento. Lo que necesita es que cada persona haya pensado y ahí es donde hay que poner una gran parte de la inversión. Las máquinas son baratas, la capacidad de cálculo se puede comprar, se pueden alquilar horas de procesamiento en máquinas que estén en la nube, o en EEUU, o dónde estén. Y ahí no está el problema, porque las máquinas ya están. Solo hace falta una pequeña inversión para adquirirlas y traerlas aquí o para alquilar espacio y tiempo de cómputo. Lo que hace falta es gente que sea capaz de transformar los datos que también están ahí en conocimiento. Y para eso, a parte de las máquinas, lo que hace falta son personas. Las estadísticas y la ciencia de los datos que tenemos hoy en día difieren fundamentalmente de la de tiempos anteriores en que antes había pocos datos. Entonces todo estaba optimizado para sacarle el máximo jugo a esos pocos datos que existían. Ahora el reto es que tenemos una cantidad ingente de datos y tengo que ver cuál es la manera de sacarle el conocimiento para que sea comprensible. Es una información útil para el que tenga que tomar las decisiones en cada momento.

P. El Big Data analiza cantidades ingentes de datos. ¿Son todos esos datos igualmente útiles? ¿Cómo podemos discriminar correctamente?

R. El reto no está en el Big Data. Este término tan sexy ha tenido mucho éxito mediático, pero más que big el adjetivo que hay que usar es complex. El problema no es que haya muchos datos, sino que hay datos complejos. Y son datos complejos cuando, de una misma persona, si estamos hablando de ciudadanos para saber a quién votarían o dónde comprarían, vamos a tener una información que pueden ser características propias del individuo relativa a su sexo, a su edad, a su trabajo o a su nivel de estudios. Luego vamos a tener otras variables que son la evolución de su cuenta corriente en el banco: si tiene o no tiene un crédito o si tiene dos. Si tiene coche o no; si alquila un coche y cada cuánto lo alquila. Eso hace que los datos, aparte de ser muchos, sean datos complejos. El que sean muchos datos es un problema menor, siempre que haya personas con una formación estadística suficiente, porque si el Big Data se reduce a meter muchos números en una máquina muy gorda y sumarlo o hacer una operación aritmética más sencilla, podremos estar orgullosos de que hemos hecho una operación aritmética sencilla con muchos números, pero es difícil que de ahí podamos extraer un conocimiento útil. Para obtener un conocimiento útil tenemos que ser capaces de discernir lo que es la paja del grano y para eso hace falta un conocimiento de formalización matemática y estadística profundo. Con el conocimiento de todos los datos que hay, posiblemente sea razonable quedarse con un conjunto mucho más pequeño. El problema no está en el tamaño, lo crítico es la complejidad que tiene, la cantidad de información que se recibe de diversas fuentes que pueden venir afectadas de ruido, que hay muchas dependencias entre ellas y que son modelos que no han estado validados previamente, lo cual supone un desafío nuevo, ya que no puedo utilizar los modelos de siempre porque las circunstancias que se dan no son las de siempre. Y tenemos un ejemplo bien sencillo cuando estamos hablando en estos días de elecciones y de predicción de resultados electorales. ¿Por qué las empresas demoscópicas unas veces aciertan y otras veces fallan estrepitosamente? ¿Por qué unas veces son capaces de detectar que un determinado partido político se va a hundir y otras no? Pues sencillamente porque estamos en una situación de inestabilidad política tremenda en la que nada se parece a lo que ha ocurrido antes. Entonces, los modelos previos no sirven. Hay que construir un modelo nuevo. No se trata de entrevistar a muchas personas. No es un problema del big, de tener una muestra de mucha gente. Se trata de coger una muestra de gente suficiente para hacer el análisis. Tampoco puedes entrevistar a poca gente, pero al mismo tiempo hacer un análisis profundo donde intervengan muchas variables y se puedan sacar variables de distintas fuentes. También hay que estudiar la evolución temporal de los análisis que se están realizando para poder hacer predicciones fiables. Entonces, hay que estar creando modelos continuamente y como son modelos no validados pues ocurre que alguna vez aciertas y otras veces te estrellas.

“El término Big Data ha tenido mucho éxito mediático, pero más que big el adjetivo que hay que usar es complex”

P. ¿Crees que los líderes políticos han aprovechado este auge del Big Data para movilizar a la población?

R. Bueno, lo intentan cuando están dándonos mensajes personalizados. Yo he jugado con mi hijo, que es universitario, a contrastar la información que él recibía y que yo recibía del mismo partido político. A él le hablaban de becas Erasmus y a mí me hablaban de pensiones. Entonces, evidentemente están sacándole un partido bastante importante a la hora de mandar los mensajes adecuados o que ellos consideran adecuados a los potenciales votantes. Ahora bien, se les está olvidando otra vez el hecho de que hay que invertir y formar a la ciudadanía en Ciencia, en Análisis de Datos… que no tienen que convertirse en unos expertos o estadísticos que compitan con los colegas del CIO o del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla, pero sí que sepan lo suficiente para que entiendan, cuando les hablan de un valor medio o cuando están agregando cifras, qué consecuencias tiene esa manera de presentar la información que les están dando.

P. Hoy en día, existen algoritmos que parece que saben más de nosotros que nosotros mismos. Incluso también se han creado chatbots con los que puedes mantener una conversación. ¿Cómo va a afectar esto en nuestra relación con las máquinas?

R. Todo lo estamos haciendo de una manera aparentemente muy natural. Ya no nos sorprende intentar hacer una reserva de un restaurante a través del móvil. Y no solo eso, sino estar hablando con un operador virtual que cada vez es más inteligente y cada vez es más difícil que no nos responda de forma adecuada. Evidentemente hay un proceso imparable porque entre otras cosas el sistema de libre mercado en el que nos encontramos es una oportunidad de negocio enorme para las grandes compañías. De todas formas, yo no sé hasta qué punto la ciudadanía es consciente de lo que ese cambio está suponiendo en particular para un país como España, con un sistema productivo como el que tenemos. Sin entrar personalmente en la valoración del conflicto que hay en el gremio del taxi y las WTC, no debemos perder de vista que el valor añadido en uno de los casos se lo están llevando, en parte, empresas que están ubicadas en California o fuera de aquí. Empresas que están tributando fuera y que aquí están simplemente haciendo un servicio, pero que los ingenieros, los científicos y la gente que está trabajando no están aquí, sino que están trabajando fuera de aquí. Entonces, de nuevo, la relación con las máquinas cada vez va a ser mucho más amigable porque hay un interés por parte de los que venden en que así sea. Por otro lado, las autoridades públicas deberían reflexionar si podemos permitirnos un sistema en el que todo esté automatizado y la relación con el sistema productivo se base en un sistema automatizado cuyo cordón umbilical pasa por Estados Unidos o por China y cuyo valor añadido de esa producción no se queda aquí, sino que está en otro sitio. Luego, cuando a mi hijo le tengan que pagar la Erasmus o a mí me tengan que pagar la pensión, se va a hacer con las cotizaciones y con la plusvalía que haya quedado aquí, no con la que se haya ido a China o a EEUU. Y no sé hasta qué punto los ciudadanos tienen conciencia de ese problema que, a mi modo de ver, es un problema muy preocupante y sobre el que no estoy escuchando a nuestras autoridades públicas ni a nuestros gobernantes hablar de inversión en ciencia.

“Para poder hacer un análisis sofisticado con las nuevas técnicas de ciencia de los datos uno no necesita grandes máquinas, lo que necesita es conocimiento y ahí es donde hay que poner una gran parte de la inversión”

P. ¿Cómo cree que cambiará el acceso a la tecnología del Big Data en los próximos años?

R. Creo que tiene que haber un punto de ruptura en algún momento, y este punto de ruptura tiene que estar relacionado con que, de alguna manera, tiene que haber una regulación por parte de las autoridades públicas. Y ahí confío en que la Unión Europea, que en algunas ocasiones se ha preocupado por proteger los derechos individuales de los ciudadanos, necesariamente tome medidas de esta manera. No es razonable que estemos monitorizados por empresas que no tienen su sede en la Unión Europea y que no acatan las leyes de la UE. Podemos decir que nosotros hemos dado el clic y hemos aceptado las condiciones por las que mi teléfono móvil puede estar grabando ahora mismo esta conversación, pero también acepta uno el timo del tocomocho cuando le dan billetes falsos y eso se llama estafa. Y al que cae en la estafa seguramente se queda sin indemnización, sin ningún resarcimiento, pero el estafador puede acabar en la cárcel. Yo no estoy hablando ahora mismo de estafa, pero sí estoy hablando de que hay un abuso por parte de los sectores de las nuevas tecnologías en cuanto a la cantidad de información que adquieren sobre nosotros. Es verdad que nosotros hemos dado el clic en aceptar y cuando encendemos el móvil o cuando entramos en determinadas páginas web estamos aceptando el uso de cookies que van a estar haciendo la traza y que, si yo intento buscar un hotel de Elche, durante el próximo mes me van a estar saliendo en mi ordenador publicidad de hoteles de Elche, de apartamentos en Elche y de restaurantes en Elche sin pedirlo. Ahí hay un abuso que del mismo modo está ocurriendo en todo lo relacionado con la protección de datos personales, y yo creo que eso debe tener una regulación normativa. Si entramos en sectores que se están automatizando de una manera brutal, como puede ser los coches sin conductor, vamos a tener pronto coches circulando sin conductor y voy a poder pagar a la compañía para que mi coche se salte los atascos y que, en caso de una posible colisión, si hay que sacrificar a alguien, no me sacrifiquen a mí y sacrifiquen al de enfrente porque pagó menos. Eso necesita una regulación. Necesariamente tiene que haber una regulación. Esa regulación simplemente hará que este horizonte, que vemos ahora trepidante, en el que cada vez más estamos más vinculados con la tecnología, tenga que adquirir necesariamente un matiz distinto. Quizás más rígido; quizás no tan espectacular como podría ser, pero bueno es recordar que en la investigación no vale todo. Si estamos hablando de investigación con animales, no vale todo. Hacen falta unos protocolos éticos. La medicina iría mucho más rápida si pudiéramos hacer pruebas con humanos, pero eso es éticamente inaceptable. Entonces, del mismo modo, la tecnología y nuestra relación con la tecnología podría ser mucho más potente. Hay cosas éticamente reprobables y estoy convencido de que tiene que haber un cambio que nos proteja de los múltiples inconvenientes que tiene el Big Data sin mermarnos en demasía de los muchos beneficios que tiene también.

P. Antes de finalizar, ¿le gustaría añadir algo más?

R. Pues simplemente recalcar cuál es el futuro que le espera a la Estadística y a la Investigación Operativa en España. Como he dicho antes, necesitamos que nuestras autoridades públicas se vean en la necesidad de que, igual que se invierte y es absolutamente necesario que se invierta en promover, por ejemplo, la incorporación de la mujer al mundo de las STEM, de la Ciencia y la Tecnología, la Ingeniería y las Matemáticas, igualmente es necesario que toda la ciudadanía tenga una relación más amable con las STEM. En particular, con las Matemáticas y con el Análisis de Datos porque de ello depende nuestra libertad.

 

 

¡No te pierdas el seminario que Emilio Carrizosa impartió en el CIO!

El CIO acoge el IX Seminario Internacional en Optimización y Análisis Variacional

El CIO acoge el IX Seminario Internacional en Optimización y Análisis Variacional

2 septiembre, 2019
10:00 ama1:30 pm

OVA9_ 9th International Seminar on Optimization and Variational Analysis September 2, 2019, Torretamarit Bldg. Center of Operations Research, Miguel Hernández University of Elche Program (1)

El CIO, uno de los catorce institutos universitario de investigación en matemáticas de España, acogerá el próximo 2 de septiembre el IX Seminario Internacional en Optimización y Análisis Variacional. El evento se desarrollará a lo largo de la mañana en las aulas 0.1 y 0.2 del Edificio Torretamarit de la UMH y está dirigido tanto a investigadores como a estudiantes interesados en la temática.

Consulta toda la información del evento en: http://cio.umh.es/ova9/

Emilio Carrizosa (I): “Hace falta que la ciudadanía adquiera conciencia de que, para ser libre, necesita mejorar globalmente el conocimiento de análisis de datos y de ciencia en general”

Emilio Carrizosa (I): “Hace falta que la ciudadanía adquiera conciencia de que, para ser libre, necesita mejorar globalmente el conocimiento de análisis de datos y de ciencia en general”

IMG_2474Emilio Carrizosa en el CIO el pasado 27 de mayo. | Foto: Irene Moreno

Emilio Carrizosa compagina su trabajo como catedrático en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Sevilla, con la dirección del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla (IMUS) y la presidencia de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO). A lo largo de su carrera ha recibido diversos galardones de prestigio como el Premio Nacional de Licenciatura, el Premio Extraordinario de Doctorado o el Premio de investigación de la Real Maestranza de Sevilla y ha publicado un centenar de trabajos sobre sus dos líneas de investigación: la Optimización Matemática y la Ciencia de los Datos. Además de los problemas matemáticos del mundo académico, confiesa que también le interesan mucho los problemas del mundo real. Por ello, colabora como asesor externo de organismos y empresas en diversos temas relacionados con la aplicación de las Matemáticas a la sociedad y la industria.

Pregunta. Durante el debate electoral de RTVE para las elecciones generales de abril publicó el siguiente tweet: “Ahora es cuando saca una tarjetita sobre inversión en Ciencia. Ah, no, ahora no”. ¿Por qué no se le da a la ciencia la importancia que merece?

Respuesta. No se le da la importancia que merece porque son inversiones a muy largo plazo en las que los ciudadanos no ven de inmediato el retorno de esa inversión. Si decimos que vamos a abrir una línea de AVE, en el momento en el que empieza la obra, empieza el soterramiento de la vía dentro del casco urbano de la ciudad y no se dan cuenta de que su vida aparentemente mejora muchísimo con esa infraestructura. Si dedicamos el dinero a la ciencia, en particular a la formación de estudiantes de doctorado; a contratar nuevos investigadores en todos los estadios de la carrera, ¿de qué manera el ciudadano de a pie va a darse cuenta de que su vida va a mejorar? Hace falta mucho valor por parte de los dirigentes políticos para quitar parte de ese dinero que es finito y que se destina a cosas que dan un resultado inmediato y dedicarlo a una inversión a largo plazo. Por otra parte, el tejido industrial que tenemos en el Estado es un tejido donde no todo requiere una gran inversión en ciencia. Estamos hablando del turismo. Para poner copas en un chiringuito en la playa no hace falta hacer una gran inversión en ciencia. Entonces, si queremos mantener el tejido productivo donde lo que hacemos es construir apartamentos junto a la playa y llenarlos de camareros para que pongan copas en los chiringuitos, la ciencia no hace falta. Si quisiéramos cambiar el sistema productivo y tener otro de mucho mayor valor añadido, necesariamente haría falta mirar a nuestros vecinos: a Francia, a Alemania, al Reino Unido, que se toman muy en serio la inversión en ciencia.

P. Carmen Herrero, en su discurso tras recibir el premio Rey Jaume I en Economía, dijo: “Un país que no investiga, que no innova, que no crea producto y no es capaz de ponerlo en el mercado tiene las puertas cerradas al porvenir”. ¿Qué se puede hacer para mejorar la financiación en ciencia?

R. Primero hay que cambiar la cultura. Los ciudadanos tienen que ser conscientes de que, si el cáncer hace no tanto tiempo era una enfermedad mortal y ahora lo es menos, si la mortalidad del VIH ha decaído y lo mismo con tantas enfermedades, si tienes internet con wifi al mismo tiempo y tenemos las opciones que tenemos, todo es gracias a la ciencia. Es decir, la ciencia está en todos los aspectos de nuestra vida. Además, ahora tenemos otro problema que no solo afecta a la ciencia, sino a la parte que a mí más me preocupa, que es la relacionada con la Estadística y la Modelización Matemática: la necesidad de luchar contra las fake news. Luchar contra las noticias que no tienen una fuente solvente. Para eso hace falta un pensamiento crítico, que es ciencia en sentido amplio, porque entraría incluso la Filosofía y las Humanidades. Por otro lado, es necesario saber interpretar de manera autónoma la información que aparece en los medios para poder discernir cuándo te están diciendo la verdad y cuándo te están mintiendo. Ahora mismo es muy complicado para un ciudadano
no formado distinguir cuándo un dirigente político en un debate dice una cosa y hay otro que dice la contraria. Es muy difícil que un ciudadano no formado en ciencia o en datos pueda saber quién está diciendo la verdad y quién no. Hace falta que la ciudadanía adquiera conciencia de que, para ser libre, necesita mejorar globalmente el conocimiento de análisis de datos y de ciencia en general.

“Si quisiéramos cambiar el sistema productivo y tener otro de mucho mayor valor añadido, necesariamente haría falta mirar a nuestros vecinos de Francia, Alemania y Reino Unido”

P. Ha realizado visitas de investigación a varias universidades extranjeras como la Universidad de Viena, la Universidad de Montreal, la Universidad Libre de Bruselas, la Universidad de Chile o también la Copenhagen Business School. ¿Qué métodos de investigación y enseñanza están usando en estos lugares que puedan beneficiarnos aquí?

R. En cuanto a la docencia, no veo grandes diferencias o inconvenientes con respecto a otros países como Francia, Alemania o Reino Unido. Salvo un aspecto relevante que es el grupo pequeño. En España tenemos un grupo masificado de alumnos que no permite la docencia personalizada, quizás esa sea la gran diferencia. Con respecto a la investigación, las diferencias son notables. Es inconcebible, en la mayor parte de los países avanzados, que uno solicite un proyecto de investigación y un año después no sepa si ese proyecto va a estar financiado o no, y que otro año después sea cuando reciba la financiación para el mismo. Eso produce una inestabilidad enorme en los equipos que dificulta gravísimamente la captación de gente joven dispuesta a hacer el trabajo de base que es básico en la investigación. Además, esto hace que los buenos estudiantes acaben yéndose. Acaban cayendo en la tentación de entrar en el mundo de la industria. En particular, dentro del ámbito de la Estadística y la Investigación Operativa, hay una demanda fortísima por parte de las empresas de nuevas tecnologías y de servicios relacionados con el Big Data. La otra tentación es irse al extranjero a universidades europeas donde van a tener unos contratos estables que les van a permitir desarrollar su carrera profesional haciéndola incluso compatible con su vida personal, algo que el sistema de ciencia español lo pone muy difícil.

P. El IMUS encabeza el ranking como el mejor instituto universitario matemático en España y usted es su director actualmente. ¿Cree que están cerca de conseguir una ayuda como el distintivo Centro de Excelencia Severo Ochoa o la Unidad de Excelencia María de Maeztu?

R. Es muy difícil conseguir esas ayudas. La dificultad no reside tanto en los méritos científicos, sino en los obstáculos administrativos que nos plantean. Estamos muy decepcionados con el hecho de que el IMUS, que en todos los rankings internacionales aparece en puestos destacados en cuánto a Matemáticas, y no solamente en los rankings internacionales, sino en otras métricas que utilizamos aquí como el número de proyectos conseguidos en las convocatorias públicas, no reciba ninguna de estas ayudas. En ocasiones, estamos presentando nuestra solicitud para obtener el sello de excelencia y, en algunos momentos, nos hemos quedado fuera, pero la gran lucha que tenemos no es tanto el mejorar la excelencia científica que, por supuesto, la intentamos mejorar en cada momento, sino luchar contra los obstáculos administrativos que nos encontramos. No hay una convocatoria estable con unas reglas de juego estables, sino que de una anualidad a la siguiente aparecen nuevas restricciones para poder solicitarla que nos dejan fuera y que nos obligan a rediseñar la estrategia. Entonces, en el IMUS no podemos y mucho me temo que tampoco pueden otros centros de investigación con la potencia y el entusiasmo que podemos tener nosotros. No podemos tener una estrategia definida a medio y largo plazo que nos permita aspirar a un sello de excelencia porque no sabemos a qué nos van a obligar al año que viene. Hay una condición en esta última convocatoria, que a mí me parece inexplicable, y es que pueden acudir asociados de distintos centros siempre que el ámbito sea provincial. En comunidades autónomas uniprovinciales puede ser muy interesante, pero en comunidades como la Comunidad Valenciana, donde hay investigación en todas las provincias, y en todas las universidades que están en distintas provincias, como es la nuestra, que tenemos ocho provincias… y se pretende vertebrar desde los poderes públicos la investigación en todas las comunidades autónomas. Esto nos impide hacer de una manera nítida una alianza con el Instituto de Matemáticas de Granada porque tenemos que estar siempre haciendo unos diseños estrafalarios para poder entrar en las convocatorias.

“La ciencia no recibe la importancia que merece porque son inversiones a muy largo plazo y los ciudadanos no ven de inmediato el retorno de esa inversión”

P. Ahora mismo está en marcha la creación del Instituto Andaluz de Matemáticas. ¿Cree que con ello podrán recibir esas ayudas?

R. No, ni con esas. No podemos. Si hubiera estado ya aprobado por el Boletín Oficial de la Junta de Andalucía sí, pero estamos en la fase administrativa. Han mandado nuestra petición y nuestro informe a referir y los evaluadores han pedido una serie de modificaciones que se han hecho. Además, hemos tenido un cambio de gobierno en la Junta de Andalucía que ha ralentizado el proceso, pero hay una voluntad política por parte de nuestras universidades. No solo la de Granada y la de Sevilla. Hay otras universidades andaluzas que quieren unirse y tener una estructura en red de los centros de toda la comunidad Matemática. Y cuando hablo de Matemáticas hay que entenderla en un sentido amplio. No necesariamente es la Matemática fundamental, que también, sino el mundo de las aplicaciones. Nosotros, en nuestro Instituto de Matemáticas, no solamente tenemos gente que hace Álgebra, Cálculo, Análisis Matemático, Geometría y otras disciplinas tradicionales, sino que también tenemos gente que está en la frontera con la Ingeniería, como la gente con la que hacemos Investigación Operativa. Tenemos gente que está en facultades de económicas y está haciendo prácticamente Economía Aplicada y tenemos dos filósofos también que hacen Filosofía de la Ciencia en el instituto. La intención del Instituto de Matemáticas es agregar a toda la comunidad matemática en sentido amplio, es decir, aquellos que se dedican a la investigación de matemáticas y sus aplicaciones de todas las universidades andaluzas, siempre que tengan investigación de excelencia. En ese proceso estamos. Ahora bien, si el Instituto Andaluz de Matemáticas hubiera existido con capacidad legal hace unos meses para presentarse a la última convocatoria, no habría podido presentarse porque te exigen el haber estado creado unos años antes. E incluso si se presentara a la María de Maeztu tampoco podría porque su ámbito de actuación es superior a la provincia. Entonces, no encajamos. Aquí se produce una disfunción muy preocupante para nosotros, que es que en comunidades autónomas grandes sus respectivos gobiernos autonómicos han tenido la intención de no centralizar toda la investigación en un punto en concreto, sino de intentar crear una vertebración a través de toda la comunidad autónoma. Eso es incompatible con lo que, desde el Gobierno central, se está proponiendo o se ha propuesto hasta ahora. Si va a haber cambios o no, no lo sé. Yo lo espero, porque si no deberían decir claramente que desde el Gobierno central no se apuesta por la investigación en universidades cuya investigación no esté centrada en torno a una sola ciudad, sea Madrid, sea Barcelona…

“Es inconcebible, en la mayor parte de los países avanzados, que uno solicite un proyecto de investigación y un año después no sepa si ese proyecto va a estar financiado o no”

P. ¿Por qué cree que la sociedad española no tiene ningún problema en admitir que no sabe nada sobre matemáticas o estadística?

R. Esto está un poco relacionado con la cultura en la que nos encontramos. A mí me apena muchísimo cuando repaso las listas de premios Nobel y uno se da cuenta de que España ha tenido excelentes literatos, pero bien pocos científicos. Entre otras cosas, porque no han recibido el apoyo de las instituciones y no ha habido en ningún momento la necesidad de tener una industria potente ni de tener un sistema científico potente. La realidad no sé hasta qué punto ha cambiado. Si uno piensa tradicionalmente quiénes ocupan los altos cargos en la Administración Pública a nivel estatal, por ejemplo, Josep Borrell es de los nuestros y tiene un libro precioso de Optimización Matemática, pero es casi una excepción. Entonces, si todos son abogados del Estado cuyo último contacto con la ciencia fue cuando tenían quince o dieciséis años, en la Secundaria, es difícil que personas que abandonaron cualquier contacto con la ciencia hace tantos años tengan ahora la capacidad de entender lo mucho que se está jugando, porque ya no solamente es el futuro de nuestro sistema productivo. Si tenemos sistema productivo de camareros y de albañiles o tenemos un sistema productivo de empresas bio o de empresas de telecomunicaciones, eso está por un lado y es importantísimo. Es una iniciativa a largo plazo que tendría que plantearse el Estado. Pero, a fin de cuentas, no todo el mundo puede ser bioquímico o ingeniero de telecomunicaciones. Ni puede ser, ni debe ser, porque tampoco se trata de convertir a todo el mundo en ingenieros robóticos. Pero sí es importantísimo que, en una sociedad como la actual, en la que las redes sociales concentran tal cantidad de información y tal saturación de información, los ciudadanos entiendan que el decir “yo soy de letras” no es una razón para no saber de números. Esa confesión es equivalente a decir: “Soy un crédulo y me voy a tener que creer todas las mentiras que me están intentando transmitir de modo interesado, no sabemos muy bien quién”. El problema es que no somos ni siquiera conscientes de quiénes son aquellos que están en cada momento teniendo interés en transmitir una serie de noticias que son falsas y, en ocasiones, no son completamente falsas, sino que son
verdades a medias y los números no los puedes tirar; y las cifras las puedes presentar de diversas maneras para hacer parecer que la realidad es muy diferente a la que realmente es. Entonces, la sociedad como tal debe tomar conciencia de que decir “yo veo números, pero no entiendo porque soy de letras” es lo mismo que decir “yo asumo que no soy libre porque no soy capaz de discernir entre lo que es verdadero y lo que no lo es”. Y esa falta de libertad puede tener unas consecuencias terribles.

Continuará…

 

 

¡No te pierdas el seminario que Emilio Carrizosa impartió en el CIO!

Seminario de Magdalena Kapelko

16 julio, 2019
12:30 pma1:30 pm

Speaker: Magdalena Kapelko (Wrocław University of Economics)

Title: “Modelling Environmental Inefficiency under a Quota System”

Date: martes 16 de julio, 12:30 horas.

Localication: Sala de Seminarios del CIO (Edificio Torretamarit)

Abstract. This paper introduces the methodology necessary to evaluate inefficiency of regulated decision making units that operate under quotas through Data Envelopment Analysis (DEA), accounting for both quotas’ restrictions and negative environmental externalities of production. Three technical inefficiency measures are proposed: inefficiency in the production of marketed output, environmental inefficiency, and inefficiency with quotas. It is then shown how to aggregate these measures in order to obtain indicators of overall performance. The new approach is illustrated through a numerical example that uses real data available for the European Union dairy sector. The results show that considerable differences in inefficiencies could be found when quotas restrictions are accounted for in the model than in the model without quota imposition, indicating that not accounting explicitly for quotas when measuring performance in regulated sectors may lead to a not accurate estimation of firms’ technical inefficiency.