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Un algoritmo heurístico basado en el jazz ayuda a decidir en qué infraestructuras es prioritario invertir

By World-Telegram staff photographer [Public domain], via Wikimedia Commons

Investigadores de la Universitat Politècnica de València y de la Universidad de La Frontera (Chile) han elaborado un algoritmo, basado en la armonía musical del jazz, que determina qué inversión es más adecuada

 

La metodología ya se ha aplicado en El Salvador, donde ha permitido priorizar las inversiones en carreteras

 

 

 

 

 

Las administraciones públicas se enfrentan continuamente ante problemas de gran calado social cuando tienen que invertir grandes sumas de dinero en infraestructuras clave, como puede ser una carretera, un hospital o una universidad.

Ahora, un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València y de la Universidad de La Frontera (Chile) ha desarrollado un novedoso estudio que demuestra que el jazz puede ayudarles a decidir en qué infraestructuras es mejor invertir el dinero, para favorecer así la calidad de vida de los ciudadanos. Su trabajo ha sido publicado en el Journal of Cleaner Production.

La metodología diseñada por el equipo de científicos españoles y chilenos se basa en la inteligencia subyacente en la armonía musical del jazz.  “La armonía nos ha servido de inspiración para elaborar un algoritmo que es capaz de determinar el impacto de una determinada decisión –invertir en un aeropuerto o en una línea de AVE, por ejemplo – tanto a corto como a medio y largo plazo”, apunta Víctor Yepes, investigador del Instituto Universitario de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la Universitat Politècnica de València.

Según explica el profesor Yepes, el algoritmo de búsqueda armónica (harmony search, en inglés) se basa en el proceso de la improvisación musical. “No todo el mundo posee habilidad para improvisar música, pues es un proceso que requiere experiencia y conocimiento previo de las armonías. Por ejemplo, en el jazz, el músico compone una nueva melodía basándose en sus conocimientos musicales para seleccionar nuevas notas aleatoriamente. Si el conjunto de notas tocadas se consideran una buena armonía, esta se guarda en la memoria de cada músico, incrementando la posibilidad de hacer una buena armonía la próxima vez”, señala el investigador de la UPV.

El algoritmo desarrollado por los investigadores españoles y chilenos hace algo parecido. Cada melodía se define por un vector, al igual que cada infraestructura que debe ser elegida. Cada nueva iteración del algoritmo elige una melodía (infraestructura) parecida que, si es mejor, se añade al repertorio. “Al final del proceso, el algoritmo es capaz de definir una melodía (infraestructura) de calidad muy alta. Dicho de otro modo, la inteligencia del algoritmo permite ayudar a elegir la mejor infraestructura posible considerando aspectos tan diversos como la empleabilidad, la educación, la sanidad, el confort o la calidad de vida”, apunta Víctor Yepes.

Más objetivo

El método permite minimizar los errores al decidir qué tipo de inversión es la más adecuada, haciendo más objetiva la decisión de las autoridades, al considerar no solo los efectos económicos y medioambientales, sino también los sociales, que son más difíciles de evaluar.

“Los factores económicos o medioambientales condicionan el tipo de decisión. Pero los efectos en la sociedad a corto y largo plazo pueden ser irreversibles. Muchos son los ejemplos de malas decisiones con graves repercusiones: aeropuertos infrautilizados, líneas de alta velocidad innecesarias, altas listas de espera en hospitales, altísimos porcentajes de paro, etc. Este método ayudaría a acabar con estas situaciones”, destaca Víctor Yepes.

El Salvador

La metodología se ha aplicado ya en El Salvador, donde ha permitido priorizar las inversiones en carreteras, maximizando los beneficios tanto a corto como a largo plazo. “La trascendencia del método desarrollado es su aplicabilidad a cualquier contexto y territorio, lo que permite mejorar las condiciones de vida de amplios sectores sociales con ayuda de la inteligencia subyacente en la música”, concluye Víctor Yepes.

Os dejo también una entrevista radiofónica en À Punt Ràdio:

 

Agradecimientos:

Luis Zurano, de la Unidad de Cultura Científica e Innovación de la Universitat Politècnica de València

Referencias:

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140

http://www.upv.es/noticias-upv/noticia-9959-algoritmo-de-bu-es.html

http://www.expansion.com/sociedad/2018/04/21/5adb576e468aebd0578b466b.html

http://www.cope.es/noticias/cultura/jazz-ayuda-decidir-que-infraestructuras-prioritario-invertir_206188

http://www.lavanguardia.com/vida/20180421/442818278872/el-jazz-ayuda-a-decidir-en-que-infraestructuras-es-prioritario-invertir.html

http://agencias.abc.es/agencias/noticia.asp?noticia=2797859

https://www.elconfidencial.com/ultima-hora-en-vivo/2018-04-21/el-jazz-ayuda-a-decidir-en-que-infraestructuras-es-prioritario-invertir_1499304/

https://www.efe.com/efe/comunitat-valenciana/portada/el-jazz-ayuda-a-decidir-en-que-infraestructuras-es-prioritario-invertir/50000877-3591711

https://www.diarilaveu.com/noticia/81405/algoritme-inspirat-jazz-decidir-infraestructures

Un algoritmo heurístico basado en el jazz ayuda a decidir en qué infraestructuras es prioritario invertir

23 abril, 2018
 
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Investigación, innovación y transferencia en la Universitat Politècnica de València

Una de las labores más importantes de cualquier universidad consiste en su labor investigadora, de innovación tecnológica y de transferencia. A esa labor no es ajena la Universitat Politècnica de València. Sin embargo, la conexión fluida entre las empresas y los centros tecnológicos y universitarios a veces no es tan fácil. Por tanto, en este post voy a comunicar la labor que realiza nuestra universidad. Espero que os sea de interés.

Quizá el enlace más interesante que os puedo dejar es un buscador de toda la información disponible en la UPV. El enlace es el siguiente: https://aplicat.upv.es/exploraupv/

Pero entrando ya en detalle, en primer lugar, os dejo una presentación sobre la actividad de la UPV en I+D+i y transferencia de conocimiento, cómo acceder a la oferta de la UPV y sus líneas de actividad en I+D.

Descargar (PDF, 1.07MB)

A continuación, os dejo un vídeo institucional donde se presenta la labor innovadora de la UPV.

 

Por último, os dejo una presentación donde se recogen los resultados en I+D+i y transferencia referidos al último año disponible, 2016.

Descargar (PDF, 2.51MB)

Más de 10 años investigando la optimización de estructuras de hormigón

Parece que fue ayer, pero este 2018 cumplimos 10 años desde que nos publicaron el primer artículo internacional relacionado con la optimización heurística de estructuras de hormigón. Sin embargo, todo empezó un poco antes, en el 2002, año en que defendí mi tesis doctoral denominada “Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW”. Con ella pude ponerme al día con los procedimientos de optimización heurística más prometedores en ese momento. Sin embargo, pronto me dí cuenta de las posibilidades que tenía aplicar estos algoritmos a la optimización de problemas reales de ingeniería, en particular las estructuras de hormigón.

Por tanto, en septiembre del año 2002 fue el inicio del Grupo de Investigación de Procedimientos de Construcción, Optimización y Análisis de Estructuras. La iniciativa de creación del grupo correspondió a los profesores González-Vidosa y Yepes Piqueras. El primero de ellos, con una amplia experiencia en la investigación y la práctica profesional de las estructuras de hormigón armado y pretensado; y el segundo, con una experiencia reciente en el campo de la optimización heurística en la ingeniería. A partir de ese momento empezaron a gestarse las primeras tesis doctorales, las primeras de las cuales se defendieron en el año 2007, correspondientes a Cristian Perea de Dios y a Ignacio Javier Payá Zaforteza. En el año 2008 se publicaron nuestros tres primeros artículos: Perea et al. (2008), Payá et al. (2008) y Yepes et al. (2008).

En aquellos momentos, las preguntas a las que pretendíamos dar una solución fueron las siguientes:

  • ¿Es capaz la inteligencia artificial de diseñar automáticamente las estructuras?
  • ¿La inteligencia artificial podrá suplantar la experiencia del ingeniero en el prediseño de las estructuras?
  • ¿Se pueden utilizar técnicas procedentes del campo de la Investigación Operativa en la optimización de las estructuras?
  • ¿Puede alcanzarse una economía importante en los costes de construcción de las estructuras sin merma de la calidad?
  • ¿Aparecerán nuevas patologías si los módulos de optimización automática empiezan a implantarse de forma habitual en los paquetes de cálculo comerciales?
  • ¿Deberían revisarse las normas de cálculo si se extiende el cálculo optimizado de estructuras?
  • ¿Deberán tenerse en cuenta estados límites no considerados hasta ahora en la comprobación de las estructuras optimizadas?
  • ¿Pueden optimizarse varios criterios a la vez? ¿Cómo son las estructuras de bajo coste y alta seguridad?
  • ¿Es posible valorar el coste de la seguridad integral de una estructura?
  • ¿Podemos diseñar estructuras de bajo coste y que a la vez consuman poco CO2 y energía para hacer una ingeniería sostenible?
  • ¿Se puede aplicar el concepto de “huella ecológica” al diseño de las estructuras?

 

Fueron nuestros tres primeros artículos internacionales, pero a fecha de hoy ya se han publicado más de 60 y dirigido una quincena de tesis doctorales, así como una decena de proyectos de investigación. La lista la podéis ver en el blog: http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencias:

PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688.

PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 23(8): 596-610.

YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated AnnealingEngineering Structures30(3): 821-830.

 

20 febrero, 2018
 
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El profesor universitario como investigador

Los objetivos que los poderes públicos deberían asignar a la Universidad, están en consonancia con las ideas enunciadas, ya hace años, por Ortega y Gasset cuando afirmó que las tres misiones fundamentales de la Universidad son:

  1. Formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda.
  2. Ser depositaria y difusora de la cultura de la época, y,
  3. Producir nueva ciencia y formar científicos.

A estas misiones habría que añadir algunos planteamientos recogidos en nuestra legislación como la Ley Orgánica 4/2007 de Universidades, donde se indica que “las universidades, además de un motor para el avance del conocimiento, deben ser un motor para el desarrollo social y económico del país. Junto a la investigación básica, la universidad deberá impulsar la transferencia al sector productivo de los resultados de su investigación en coordinación y complementariedad con los demás agentes del sistema de ciencia y tecnología”. Esta misma Ley indica que “la investigación científica es fundamento esencial de la docencia y una herramienta primordial para el desarrollo social a través de la transferencia de sus resultados a la sociedad”.

La investigación, en consecuencia, debe estar presente en las actividades que se realicen en la Universidad. En cuanto a su necesidad para formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda es importante remarcar la relación entre la docencia y la investigación. Si los planteamientos sobre la importancia de la investigación para la docencia son válidos para la enseñanza de primer y segundo ciclo, cobran una especial relevancia para el tercer ciclo y los cursos de postgrado. Dado que una de las misiones del tercer ciclo es formar científicos, poco cabe decir si el profesor no investiga. Con respecto a los cursos de postgrado cabe indicar dos aspectos: en primer lugar, en un contexto de praxis y medios tecnológicos con una rápida evolución en el tiempo, el profesional deberá reciclarse varias veces a lo largo de su vida; por tanto, si la Universidad asume el reto de que ese reciclaje pase por sus aulas, deberá tener un profesorado que conozca la ciencia y la tecnología que se produce en su tiempo, y ello solo se logra con la investigación; en segundo lugar, el nivel de especialización de los contenidos docentes de este tipo de cursos, obliga al docente que los imparta a practicar la investigación. Respecto a la segunda de las misiones, ser depositaria y difusora de la cultura de la época, la labor de la Universidad consiste en la generación y captación de las nuevas ideas y conocimientos, su incorporación a la cultura propia y su difusión a la sociedad. Ello exige grupos de investigación y profesorado de primer nivel que estén en contacto con la ciencia y la tecnología de la época. Para la asimilación de la cultura, los grupos de investigación presentan cualidades idóneas al conocer la ciencia y practicar sus métodos, la difusión va implícita en la docencia.

Lo anteriormente comentado viene a remarcar la idea de que la docencia y la investigación no pueden ser actividades antagónicas para el profesor universitario. Todo lo contrario, son complementarias entre sí y, por ello, conviene potenciar y racionalizar ambos aspectos inherentes a la propia misión de la Universidad. La investigación científica constituye una actividad intelectual que requiere determinadas aptitudes. Así, el profesor universitario, en su papel de investigador, debería disponer de ciertas aptitudes básicas como haber alcanzado una formación adecuada en el campo que desea investigar, tener ciertas cualidades morales, curiosidad y capacidad de asombro y disponer de los medios e instrumentos necesarios para desarrollar su trabajo.

La función investigadora del profesor debería canalizarse dentro de algún proyecto que marcara claramente la línea de investigación. Estos proyectos, evidentemente, precisan recursos, cuya consecución resulta en ocasiones muy complicada en situaciones, como la actual, de fuertes restricciones presupuestarias y caída muy importante de la actividad en el sector de la construcción.

Los resultados más relevantes de la actividad investigadora deben publicarse y transferirse, en la medida de lo posible, al sector empresarial. La difusión de los resultados de mayor relevancia es en revistas científicas de impacto, aunque también destacan los libros y capítulos de libro, y, en menor medida, la publicación en congresos, conferencias y seminarios. Los resultados, además, influyen fuertemente en la acreditación de la calidad investigadora, por lo que la elección de revistas de prestigio e impacto resulta muy importante. El Journal Citation Report (JCR), elaborado por el Institute for Scientific Information (ISI), publica el factor de impacto de la mayoría de las revistas de reconocido prestigio, siendo un indicador de calidad muy aceptado en la actualidad.

La explotación de los resultados de investigación y su transferencia a las empresas constituye un aspecto significativo de la actividad investigadora. Normalmente, la solicitud y explotación de patentes y productos con registro de propiedad intelectual acreditan dicha actividad. Por otra parte, también debe plantearse la posibilidad de creación y apoyo a empresas spin-off, pues supone una vía de promoción y salto al sector productivo por parte de los investigadores. En este sentido, la dirección de ejercicios final de máster y, especialmente, tesis doctorales contribuye a la formación de nuevo personal de investigación, completando así el ciclo de generación de recursos humanos dedicados a la investigación y desarrollo.

Todo lo anteriormente expuesto forma parte de los criterios actuales que guían a la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) en la evaluación del profesorado. Estos criterios, de alguna forma están definiendo un modelo de profesor tipo al cual se deben acercar todos aquellos que pretendan seguir la carrera de docente universitario. Con todo, en mi opinión, en el caso del profesor de los futuros ingenieros civiles, se deberían incluir ciertas exigencias que deberían modificar ligeramente las presentadas por ANECA. Fundamentalmente una Universidad que forme buenos ingenieros deberá contar como docentes también a buenos ingenieros, que además deberán tener capacidad docente e investigadora. En este sentido, siguiendo a Murcia (2005), “sería muy conveniente que los profesores de tecnologías, más que los investigadores no docentes, deberían tener actividad profesional en su campo. En la medida en que esto se aceptara, lo primero sería admitirlo, reconociendo el interés para la docencia de esta tarea profesional (que legalmente la universidad se ve en gran dificultad para asumir entre sus actividades), e incluso incentivar después de su realización adecuando mecanismos existentes o creando otros; pero no cubrirla bajo el epígrafe de investigación”.

Referencias:

Murcia, J. (2005). En el camino de una investigación más potente para la construcción de obra civil. I Jornadas de Investigación en Construcción. Instituto de CC. “E. Torroja”. CSIC. Vol. I, pp. 305-318. Ed. AMIET. Madrid, 2, 3 y 4 de junio de 2005.

Yepes, V. (2017). Proyecto de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 538 pp.

 

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Balance personal de 2017 en el ámbito docente e investigador

El 31 de diciembre de cualquier año es un buen día para hacer balance del año. Este 2017 ha sido uno de los años de mayor productividad docente e investigadora desde que me dedico en exclusiva a la Universidad. Quizá lo más destacable sea la obtención de la Cátedra de Universidad en el Área de Ingeniería de la Construcción. Han sido muchos años de espera desde obtener la acreditación, pero al fin todo llega. En cuanto a Proyectos de Investigación, se acaba este año BRIDLIFE y, justo hace unas horas, me comunican la aprobación provisional de un nuevo proyecto trianual, DIMALIFE, con el aliciente de adjudicarse también un contrato predoctoral. En lo referido a la gestión, este año pasé el testigo de la Dirección del Máster en Ingeniería del Hormigón a la profesora Carmen Castro, después de nueve años, con la obtención de la acreditación EUR-ACE para el título. Por otra parte, pasé a ocupar la Subdirección del Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil. La labor docente se ha complementado con la dirección de cuatro trabajos fin de máster, dos proyectos final de carrera y cuatro trabajos fin de grado. A ello se suma la labor divulgadora en Twitter, Facebook, en los blogs de las asignaturas y en la elaboración de material audiovisual, con ocho Polimedias.

La labor investigadora la he realizado, igual que en estos últimos años, en el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón), que desde septiembre ha pasado a ser oficialmente un Instituto Universitario. En cuanto a la producción investigadora del 2017, destacan 12 artículos indexados en el JCR publicados este año y 2 más que ya han sido aceptados y publicados para el 2018. A ello habría que sumar tres artículos en otras revistas, la edición de un libro y 18 comunicaciones en congresos. También debería añadir la labor como miembro del comité editorial de siete revistas, tres de ellas del JCR. Esta labor hace que mi indicador H sea de 17, según la Web of Science. Recordar la lectura de la tesis doctoral de Leonardo Sierra, con la máxima calificación y mención internacional. Destaca este la estancia este año del profesor Terje Haukaas, de la British Columbia University, de Vancouver (Canadá), trabajando en nuestro grupo de investigación. Este estancia enlaza con la que el profesor Dan Frangopol realizó el año pasado y la que previsiblemente realizará el profesor Moacir Kripka el próximo curso. También este año, nuestra becaria FPI, Tatiana García Segura, ha podido incorporarse como Profesora Ayudante Doctor en nuestro Departamento, una vez se terminó su beca. Asimismo, me gustaría resaltar mi pertenencia este año en el Comité Científico de tres congresos internacionales: VII Congreso Internacional de la Asociación Científico-Técnica del Hormigón Estructural (ACHE 2017), XX Congreso Internacional de Turismo, Universidad-Empresa y 9th International Structural Engineering and Construction Conference (ISEC-9). En éste último, también participé como Editor de las Actas y en el Comité Organizador. También he sido editor de dos números especiales, uno de ellos en revista JCR. Asimismo, he participado en varios tribunales de tesis doctorales, tesinas de máster y trabajos final de grado.

En definitiva, 2017 se puede calificar de un buen año en estos aspectos universitarios. Espero que 2018 siga siendo al menos, la mitad de bueno que éste. Ese año celebraremos el 50 aniversario de nuestra Escuela de Ingenieros de Caminos de Valencia. A continuación paso un listado de alguna de las cosas que he podido terminar este año.

(más…)

Jerga, falacias y encuestas electorales: Las hipótesis en la investigación científica

Muchas veces la jerga que utilizan determinados colectivos o profesiones confunden al común de los mortales. La creación de un lenguaje jergal propio es habitual en todo grupo humano muy cerrado, con contacto estrecho y prolongado entre sus integrantes, y con una separación muy nítidamente marcada entre “dentro” y “fuera”. Un ejemplo es la jerga médica, donde la precisión necesaria para describir una enfermedad requiere de una traducción simultánea al enfermo. Otras veces existen consultores que, escudándose se neologismos, tecnicismos o anglicismos, venden mejor sus ideas o productos. No menos confuso es el lenguaje estadístico, sobre todo cuando se trata de encuestas electorales. Este lenguaje confuso, y en numerosas ocasiones deliberadamente difícil de entender, oculta ideas o conceptos sencillos. Este es el caso de las hipótesis en la investigación científica y las pruebas de hipótesis empleadas en la estadística.

Todos esperamos de un jurado que declare culpable o inocente a un acusado. Sin embargo, esto no es tan sencillo. El acusado es inocente hasta que no se demuestre lo contrario, pero el dictamen final sólo puede decir que no existen pruebas suficientes para declarar que el acusado sea culpable, lo cual no es equivalente a la inocencia. Además, es fácil intuir que el jurado no es infalible. Puede equivocarse culpando a un inocente y también absolviendo a un culpable. Lo mismo ocurre con un test de embarazo o de alcoholemia, puede dar un falso positivo o un falso negativo. ¿Que significa que una encuesta afirma que el partido “A” va a ganar las elecciones? De esto trata una prueba de hipótesis, pero vayamos por partes.

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Una hipótesis puede definirse como una explicación tentativa de un fenómeno investigado que se enuncia como una proposición o afirmación. A veces las hipótesis no son verdaderas, e incluso pueden no llegar a comprobarse. Pueden ser más o menos generales o precisas, y abarcar dos o más variables, pero lo que es común a toda hipótesis, es que necesita una comprobación empírica, es decir, se debe verificar con la realidad. Pero ahora viene el problema: ¿en cuántos casos necesitamos para verificar una hipótesis? Siempre quedará la duda de que el caso siguiente negará lo planteado en la hipótesis. Por tanto, nos encontramos ante un método inductivo donde el reto será generalizar una proposición partiendo de un conjunto de datos, que denominaremos muestra.

Este tipo de hipótesis son, en realidad, hipótesis de investigación o de trabajo. Pueden ser varias, y suelen denominarse como H1, H2, …, Hi. Se trata de proposiciones tentativas que pueden clasificarse en varios tipos:

a) Descriptivas de un valor o dato pronosticado

b) Correlacionales

c) De diferencia de grupos

d) Causales.

En estadística, se llaman hipótesis nulas aquellas que niegan o refutan la relación entre variables, denominándose como H0. Estas hipótesis sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si lo que quiero comprobar es la relación existente entre la relación agua/cemento con la resistencia a compresión a 28 días de una probeta de hormigón, entonces la hipótesis nula es que no existe una relación entre ambas variables. La idea es demostrar mediante una muestra que no existen pruebas suficientemente significativas para rechazar la hipótesis nula que indica que no existe relación entre dichas variables. Sin embargo, en un lenguaje menos formal, lo que realmente queremos es verificar que existe dicha relación. Sin embargo, también existen hipótesis alternativas, que son posibilidades diferentes de las hipótesis de investigación y nula. Así, si nuestra hipótesis de investigación establece que “esta silla es roja”, la hipótesis nula es “esta silla no es roja”, pero las hipótesis alternativas pueden ser: “esta silla es verde”, “esta silla es azul”, etc. Realmente, la hipótesis alternativas no son más que otras hipótesis de investigación. Curiosamente, en investigación no hay una regla fija para la formulación de hipótesis. Hay veces que sólo se incluye la hipótesis de investigación, en otras ocasiones se incluye la hipótesis nula y, en otras, también las alternativas.

Pero, ¿se puede afirmar que un partido va a ganar las elecciones según una encuesta?, o dicho de otro modo, ¿se puede probar que una hipótesis es, con toda rotundidad, verdadera o falsa? Desgraciadamente no se puede realizar dicha afirmación. Lo único que se puede hacer es argumentar, a la vista de unos datos empíricos obtenidos de una investigación particular, que tenemos evidencias para apoyar a favor o en contra una hipótesis. Cuantas más investigaciones, más credibilidad tendrá, y ello sólo será válido para el contexto en que se comprobó. De ahí la importancia de elegir una muestra que sea suficientemente representativa de la población total. Por tanto, sólo podemos argumentar la validez de las hipótesis desde el punto de vista estadístico. Las pruebas de hipótesis sirven para este cometido.

A continuación os dejo una figura donde se describe, de forma muy resumida, lo que es una prueba de hipótesis. Me gustaría que os fijaseis en que en toda prueba de hipótesis existen dos tipos de errores, el falso positivo (mandar a un inocente a la cárcel) y el falso negativo (exculpar a un culpable). Estos errores deberían ser lo más bajos posibles, pero a veces no es sencillo. Para que ambos errores bajen de forma simultánea, no hay más remedio que aumentar el tamaño de la muestra. Por este motivo, para hacer un examen lo más justo posible, éste debería aprobar a los que han estudiado y suspender a los que no. Lo mejor es que el número de preguntas sea lo más alto posible.

Por tanto, ojo cuando el titular de un periódico nos ofrezca una previsión electoral. Hay que mirar bien cómo se ha hecho la encuesta y, lo más importante, saber interpretar los resultados desde el punto de vista estadístico.

Test de hipótesis

Referencias:

Hernández, R.; Fernández, C.; Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. Sexta edición, McGraw-Hill Education, México.

22 enero, 2017
 
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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación BRIDLIFE

BCH001La sostenibilidad constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global debido a las emisiones de gases de efecto invernadero y las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar nuestra generación. La concentración de CO2, alcanzó un máximo sin precedentes en 2013, con el mayor incremento anual en 30 años (World Meteorological Organization, 2014), por lo que la economía baja en carbono se perfila como una línea estratégica de gran importancia. Las actividades humanas son las principales responsables de este problema, provocando un desarrollo alejado de satisfacer las necesidades de las generaciones presentes sin comprometer las necesidades de las generaciones futuras, que constituye el núcleo del paradigma de “desarrollo sostenible” (Brundtland, 1987).

La construcción juega un papel fundamental en el desarrollo de la sociedad. Influye fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y en el empleo. Sin embargo, es una actividad que impacta significativamente en el medio ambiente (Marí, 2007), presenta efectos irreversibles y puede comprometer el presente y futuro de la sociedad. Este sector consume hasta un 60% de las materias primas extraídas (Vital Signs, 2005), generando su transformación sobre el 50% de todas las emisiones de CO2. En Europa, el 30% de los residuos proceden de la construcción y la demolición; consumiendo la industria y la construcción un 42% de la energía total de (Pacheco-Torgal y Jalali, 2011). Son datos que muestran la brecha de mejora posible en esta industria para acercarse a la sostenibilidad. No basta con construir de forma económica y eficiente, sino que debe ser socialmente aceptable, debe ahorrar recursos naturales no renovables y respetar el medio ambiente a largo plazo. Un paso en este sentido son herramientas como BREEAM, CASBEE, DGNB o LEED que certifican la sostenibilidad de las edificaciones usando parámetros objetivos. (más…)

12 julio, 2016
 
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¿Qué es el ORCID?

OrcidEl post de hoy va dedicado a aquellos de vosotros que os dedicáis a la investigación científica. Vamos a hablar de ORCID,  que es un proyecto abierto, sin ánimo de lucro, comunitario, que ofrece un sistema para crear y mantener un registro único de investigadores y un método claro para vincular las actividades de investigación y los productos de estos identificadores.  ORCID es único por su capacidad de aplicarse a todas las disciplinas, sectores de investigación y fronteras nacionales. Es un centro que conecta a los investigadores y la investigación a través de la incorporación de identificadores ORCID en flujos de trabajo clave, tales como el mantenimiento de los perfiles de investigación, las presentaciones manuscritas, las solicitudes de subvención y las solicitudes de patentes.

En mi caso particular, mis registros de investigador son los siguientes:

orcid.org/0000-0001-5488-6001

Scopus Author ID 23487457600

ResearcherID K-9763-2014

 

Para que tengáis más información, os dejo los siguientes vídeos explicativos:

7 abril, 2016
 
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¿Qué universidades lideran la investigación en ingeniería civil?

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Existen multitud de listados donde se ordenan, en función de criterios y metodologías más o menos discutibles, las universidades. Algunos tratan de atemperar aspectos relacionados con la docencia, la investigación, las infraestructuras, etc. Es una labor complicada y sujeta a múltiples interpretaciones. Existen universidades que hacen listados de universidades, se pueden hacer listas de las universidades con menos de 50 años, por países, otras atendiendo al ámbito de conocimiento, etc. Sin embargo, cuando una universidad empieza a estar presente en muchas de esas listas, es una buena señal. Si no apareces en ninguna, algo está pasando.

¿Cuántas universidades hay en el mundo? Este dato es difícil de dar, pues es dinámico y a veces es complicado catalogar a determinadas instituciones como universidades. Una cifra que he encontrado en la web, referida a enero de 2014, es de 22,123 universidades. La cifra exacta no importa. Lo cierto es que se suele hablar siempre de las mejores 100 universidades, y estar en este grupo tan selecto es importante a la hora de elegir el lugar donde se va a estudiar.

En este post me voy a centrar sólo en el ámbito de la investigación, y en especial en el campo de la ingeniería civil. En este sentido, existen bases de datos que se utilizan en todos los países para valorar el impacto de las revistas científicas y publicar en una de estas revistas sirve, entre otras cosas, para valorar el curriculum de un investigador. En España, la publicación en revistas de alto impacto es un factor crítico en la carrera de un profesor universitario. Una de la fuente de datos más reconocida internacionalmente es la Web of Science. Esta web, de Thomson Reuters, contabiliza publicaciones y genera indicadores de más de 12,000 revistas, 12,000 conferencias anuales y 53,000 libros, representando la producción científica mundial más influyente dentro de las publicaciones en ciencias, ciencias sociales y humanidades.

Para realizar un ranking por áreas de conocimiento basándose en la base de datos antes mencionada, se procede de la siguiente forma: Se seleccionan preliminarmente las instituciones académicas (excluyendo sistemas universitarios e instituciones que no tengan programa de doctorado) que se posicionaron dentro de los 200 puestos en relación al número de citaciones recibidas en cada una de las 39 sub- áreas, dentro del quinquenio 2009-2013. Las instituciones académicas seleccionadas (en relación al número de citaciones recibidas en el período 2009-2013) fueron ordenadas de mayor a menor a partir del resultado obtenido de un indicador elaborado: (N° de documentos * Factor de impacto). Ante igualdad de resultados, el orden de prelación de las instituciones se ejecuta en función de los resultados en N° de documentos, Factor de Impacto, Citaciones recibidas, respectivamente. De acuerdo a esto, se seleccionaron las 100 primeras instituciones por sub-área.

El factor de impacto (también conocido como índice de impacto), más común en idioma inglés Impact Factor, es una medida de la importancia de una publicación científica. Cada año es calculado por el Instituto para la Información Científica (ISI o Institute for Scientific Information) para aquellas publicaciones a las que da seguimiento, las cuales son publicadas en un informe de citas llamado Journal Citation Reports. El factor de impacto tiene una influencia enorme, incluso controvertido, y su cálculo lo podéis ver en este enlace: https://es.wikipedia.org/wiki/Factor_de_impacto

Para establecer el ranking en la disciplina de Ingeniería Civil, se seleccionaron las siguientes especialidades de la Web of Science: TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY, CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY, CIVIL ENGINEERING. Resulta interesante observar que, dentro de las 100 mejores universidades en el ámbito de la ingeniería civil, la Universitat Politècnica de València ocupa el lugar 36, la Universitat Politècnica de Catalunya el lugar 46 y la Universidad Politécnica de Madrid el lugar 80. Es curioso observar que de las 100, 20 corresponden a universidades chinas y 19 a universidades estadounidenses.

A continuación os dejo el listado de universidades, no sólo para el ámbito de la ingeniería civil, realizado por la Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica de Chile atendiendo a la metodología antes explicada. Este listado es muy importante a la hora de otorgar becas a los estudiantes.

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Errores al plantear un problema de investigación

Cuando se plantea un problema de investigación, se cometen errores frecuentes que dificultan o distorsionan el trabajo de investigación. Es fácil confundir el método de investigación con el propósito que queremos investigar, siendo un error común focalizar el esfuerzo en  la aplicación de procedimientos, algoritmos o metodologías de moda, olvidándose del problema de investigación.

Plantear un problema de investigación pasa por estructurar y afinar formalmente una idea de investigación, que representa el primer acercamiento a la realidad que se investigará o a los fenómenos, sucesos y ambientes a estudiar. De hecho, el planteamiento del problema de investigación pasa por desarrollar la idea en los siguientes elementos: objetivos de la investigación, preguntas de investigación, justificación de la investigación, viabilidad de la investigación y evaluación de las deficiencias en el conocimiento del problema. Pues bien, es habitual comprobar que algunos de estos conceptos se confunden o no se delimitan bien, lo cual entorpece o desvía el esfuerzo del investigador novel.

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Los objetivos y las preguntas de investigación deben ser coherentes entre sí e ir en la misma dirección. Los objetivos de investigación establecen qué se pretende con la investigación. Las preguntas de investigación dicen qué respuestas deben encontrarse mediante la investigación. La justificación establece por qué y para qué debe hacerse la investigación. La viabilidad señala si es posible realizarla y, por último, la evaluación de deficiencias valora la evolución del estudio del problema.

Pero veamos algunos ejemplos de errores frecuentes:

Pregunta de investigación poco específica: “¿Cuáles serán las necesidades de formación de alto nivel de las empresas constructoras medianas y grandes de la zona centro del país?” La falta de concreción es evidente: ¿Qué tipo de necesidades (financieras, tecnológicas, de calidad….)? ¿Qué significa “alto nivel”? ¿Qué son las empresas medianas y grandes? ¿ Cuál es la zona centro del país?

Objetivo de investigación vago o muy general: “Determinar los problemas de producción de las empresas constructoras“. ¿Qué tipo de problemas? ¿Empresas constructoras de cualquier tamaño? ¿Construcción civil o edificación?

Objetivo de investigación dirigida a una etapa de la investigación y no a todo el proceso: “Medir el valor del capital humano en empresas constructoras medianas de la Comunidad Valenciana“. Además de impreciso, “medir” no es un objetivo de investigación, sino una actividad del proceso completo.

Por tanto, algunos de los errores más frecuentes que presentan los objetivos o las preguntas de investigación, son los siguientes:

  • Términos generales, poco específicos.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una etapa de la investigación y no a todo el proceso.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una consecuencia, entregable, producto o impacto de la investigación.
  • Objetivos o preguntas que no implican una investigación completa (el proceso) sino la obtención de un dato o cierta información.
  • Objetivos o preguntas que son de poco valor como para desarrollar toda una investigación.
  • Objetivos o preguntas que plantean estudios dispersos (en varias direcciones).

Os recomiendo el libro “Metodología de la investigación”, de Roberto Hernández Sampieri y colaboradores, de la editorial McGraw-Hill Education, que en el 2014 ya van por su sexta edición. Os dejo un vídeo del autor sobre el tema.

22 octubre, 2014
 
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