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 en 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 solo 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. ¿Qué 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.

B-DERsTIQAAgORN

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 solo 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 solo 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, solo 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, este 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.

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.

BBA027

Otro aspecto con grandes repercusiones sociales es la profunda crisis financiera que afecta de una forma extrema la economía de nuestro país y que ha provocado el hundimiento de la actividad constructora. Las infraestructuras que se crearon con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación y es posible que las generaciones futuras tengan que pagar unas infraestructuras mermadas en sus requisitos de seguridad y funcionales asociados a la fase de servicio. En este sentido, Nishijima et al. (2012) plantean una metodología, limitada a aspectos económicos, que balancea los beneficios conseguidos y los costes asociados al diseño y construcción, costes de reposición, mantenimiento y fallos de un puente, teniendo en cuenta la tasa de equidad intergeneracional y la optimización de la estructura.

Por otra parte, no es difícil encontrar noticias causantes de alarma social en relación a la interrupción de grandes vías de comunicación debido al deterioro de los puentes, incluso algunos de muy reciente construcción. Un informe de la Asociación Española de Carreteras (2012), centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario en los últimos 6 años crece a un ritmo del 5% anual, con un déficit acumulado de inversión de 5500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. Uno de cada nueve puentes de Estados Unidos son estructuralmente deficientes, presentando una edad media de 42 años. Para resolver esta situación en el horizonte de 2028, deberían gastarse 20,5 mil millones de dólares anuales, aunque sólo se invierte el 62,4% de lo necesario (ASCE, 2013). El escenario dibuja una verdadera crisis en las infraestructuras. Cualquier actuación que se quiera realizar deberá contar con unos presupuestos muy restrictivos. El reto social será cómo aplicar dichos presupuestos de forma que se minimicen los impactos ambientales, los riesgos a las personas (Sydam et al., 2013) y la gestión sea socialmente sostenible, dentro de una política de conservación del patrimonio. Se trata de un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y sometido a grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico.

Aspectos contradictorios entre los indicadores sociales y medioambientales a corto y largo plazo complican enormemente la toma de decisiones en el ámbito de la construcción, pues, lejos de ser un problema meramente técnico, debe contemplar aspectos difusos y cualitativos, con un enfoque holístico. Ello se complica cuando el deterioro inevitable de estructuras como los puentes dependen de multitud de parámetros difíciles de estimar que requieren herramientas de identificación estructural que complementen las inspecciones (Structural System Identification, SSI) (ASCE, 2011). La extracción del conocimiento derivado de la resolución científica de los problemas planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas constituye uno de los aspectos de vanguardia en el ámbito científico (Moreno-Jiménez et al., 2012). De hecho, el concepto de infraestructura sostenible debería apoyarse en los pilares social, biofísico, económico y técnico. Los requerimientos de sostenibilidad deberían considerar aspectos globales y deberían definir los objetivos y las necesidades a satisfacer por las infraestructuras: diseño, ejecución, uso y reutilización. Ello requiere una visión amplia de la sostenibilidad a todos los niveles: ambientales, económicos, sociales, de seguridad, de prevención de riesgos, funcionales e incluso estéticos (San José y Garrucho, 2010). El pilar social se debería basar en la equidad y justicia social, entendida como la oportunidad de redistribución sobre toda la población. Existe una gran labor de investigación pendiente en el estudio de la sostenibilidad social de las infraestructuras, que debería mejorar la calidad de vida, proteger y promover la salud, buscar una distribución equitativa de los costes sociales de la construcción y buscar la equidad intergeneracional (Alarcón, 2005). Rackwitz et al. (2005) plantean, en este sentido, una optimización socio-económica de las infraestructuras como un punto de arranque a la solución de este problema complejo.

Los puentes forman parte de las infraestructuras básicas en el desarrollo económico y en el equilibrio territorial, cuya construcción, diseño, conservación y desmantelamiento se ven afectados fuertemente cuando los presupuestos son restrictivos. El proyecto propuesto, BRIDLIFE, ha elegido esta infraestructura básica, en particular los puentes pretensados, para desarrollar una metodología que resuelva el reto social descrito. En efecto, ya se ha indicado que el deterioro de los puentes y su incidencia en la seguridad son objeto de gran alarma social. Además, un mantenimiento ineficiente provoca un mayor coste económico y social por las reparaciones severas que comportan. En este coste tiene una especial relevancia el mantenimiento y los costes derivados por los fallos. Desgraciadamente, los daños estructurales del puente dependen de una gran multitud de parámetros como su situación, los materiales o la historia de las acciones a las que ha estado sometida. Se hace necesario en estos casos un análisis de fiabilidad con modelos probabilísticos sobre las cargas y la capacidad portante de sus materiales (Wisniewski et al., 2006). Destacan en este sentido los trabajos de identificación estructural mediante técnicas de observabilidad (Lozano-Galant et al., 2013). Sin embargo, sería necesario un enfoque holístico que permitiera la toma de decisiones durante el ciclo de vida de una infraestructura considerando, entre otros, los riesgos en la planificación, adjudicación, gestión, procedimientos constructivos y negociación en la materialización de las infraestructuras. Un ejemplo actual es la ampliación del Canal de Panamá, caso estudiado por el profesor Molenaar, que forma parte de nuestro equipo de trabajo (Alarcón et al., 2011), o la especial relevancia es la influencia que tiene la contratación de los proyectos (Molenaar et al., 2010).

BBA041La toma de decisiones es una de las características esenciales del ser humano que da idea de su grado de autodesarrollo, conocimiento y libertad. En ella influye la experiencia o la intuición del individuo, su comportamiento racional o emocional. Pues bien, las técnicas de decisión multicriterio abordan la resolución de problemas complejos incorporando diferentes criterios y visiones de la realidad. Jato-Espino et al. (2014) ofrecen una revisión actualizada de estas técnicas aplicadas al sector de la construcción. El empleo de técnicas de análisis del valor y toma de decisiones ha supuesto un gran avance en la definición de un indicador de sostenibilidad. El trabajo de San José y Garrucho (2010) aplica un “Modelo integrado de valor para una evaluación sostenible (MIVES)” de forma determinista en el análisis ambiental de la construcción industrial. Esta metodología permite la formulación de objetivos multidimensionales, utiliza una estructura de requerimientos jerarquizada y es capaz de unificar indicadores cuantitativos y cualitativos para llegar a un índice de sostenibilidad ambiental. Sin embargo, la selección de los criterios es una labor compleja que influye mucho en el resultado final y los indicadores empleados distan de ser determinísticos, siendo conveniente aplicar técnicas de simulación Monte Carlo o aritmética difusa para mejorarlo. Una ventaja de MIVES es la asignación de una función de valor a cada indicador, cuantitativos o cualitativos. Sin embargo, esta labor es subjetiva y requiere de un gran conocimiento del problema. Ello, no obstante, permite el trabajo interdisciplinar de grupos de expertos para definir las funciones de valor de los indicadores. Sin embargo, MIVES presenta oportunidades de mejora, objeto de investigación científica.

El Anejo 13 de la norma EHE de hormigón estructural (Aguado et al., 2008; 2012; Gómez et al., 2012) define un “Índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad”, utilizando el modelo MIVES. Existen trabajos (Pons y Aguado, 2013; Pons y de la Fuente, 2013) donde se aplica la metodología a piezas de hormigón estructural o edificios que no incluyen técnicas de optimización. Además, este enfoque queda limitado a aspectos ambientales que no consideran el ciclo completo de la vida de una estructura o el uso de hormigones de baja huella de carbono. Son técnicas jerárquicas que no contemplan las interacciones entre los distintos factores. La investigación propuesta trata de dar respuesta a los retos sociales planteados incorporando la toma de decisiones y la sostenibilidad social y aplicando las tecnologías de la información y comunicaciones, así como el uso de materiales avanzados, como tecnologías facilitadoras esenciales. El aspecto más relevante de BRIDLIFE consiste en incorporar un análisis del ciclo de vida definiendo un proceso de toma de decisiones que integre los aspectos sociales y medioambientales mediante técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio tanto de forma previa a los procesos de optimización multiobjetivo, como posteriormente en la priorización de las soluciones del frente de Pareto. Un análisis crítico de las tareas necesarias para conseguir este objetivo indica la necesidad de coordinar un grupo multidisciplinar amplio capaz de aglutinar no sólo distintas perspectivas técnicas, sino también distintos intereses, públicos y privados.

Existen dificultades al realizar un análisis de ciclo de vida de una infraestructura debido a las incertidumbres presentes en la definición de las entradas y salidas del sistema (Jato-Espino et al., 2014), que incluye la tecnología empleada en la elaboración de las materias primas, la procedencia de los materiales y su transporte, la definición de los procesos constructivos y de demolición y reutilización de los materiales (Knoeri et al., 2011). El reto implica un proceso de toma de decisiones que minimice los impactos sociales y medioambientales al coste más bajo posible. En este sentido, trabajos como los de Kim et al. (2013) proponen procesos de toma de decisión eco-amigables basados en AHP (Saaty, 1980) que aplican al caso de dos tipologías de puentes. Sin embargo, una de los inconvenientes más importantes que encuentran es la gran dependencia de los resultados en función de los pesos asignados a cada uno de los factores. Trabajos como los de Moreno-Jimenez et al. (2008), Lin et al. (2008) y Moreno-Jimenez et al. (2014) tratan de superar estas deficiencias.

La línea de investigación basada en la optimización multiobjetivo empleada por nuestro grupo constituye una técnica sin información a priori de las preferencias del decisor al analista que realiza la optimización y genera un conjunto de alternativas eficientes. El proyecto BRIDLIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación en cuanto a que se pretenden técnicas de decisión con información a priori, donde el decisor proporciona al analista una estructura de preferencias y éste es quien construye el modelo incluyendo en él toda esta información. Sin embargo el conocimiento explícito de las preferencias del decisor no es sencillo (incorporación de criterios de sostenibilidad social y ambiental en la gestión del ciclo de vida del puente). Se necesita conocer la estructura de preferencias, no cometer errores en el proceso de extracción y, además, considerar que el decisor suele modificar sus preferencias a lo largo del proceso de resolución.

BBA023

El diseño de los puentes se realiza de forma secuencial. Tras un predimensionamiento se comprueban todos los estados límites, en un proceso iterativo cuyo resultado en términos de eficiencia económica dependen fuertemente de la experiencia del proyectista. Una alternativa es el diseño totalmente automático utilizando técnicas de optimización, capaces de incorporar múltiples funciones objetivo y cuyo resultado es la generación de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). La disponibilidad de ordenadores de elevada potencia de cálculo y bajo coste, junto con el desarrollo de técnicas de análisis inteligente y minería de datos, ha permitido que en las últimas décadas haya crecido de forma importante el diseño de estructuras óptimas. Sarma y Adeli (1998) aportan una extensa revisión de artículos sobre la optimización económica de estructuras de hormigón. Estos autores insistieron en la necesidad de optimizar estructuras reales de interés, tal y como ya apuntaron Cohn y Dinovitzer (1994), constatando la escasez en la aplicación de la optimización al hormigón estructural frente a las estructuras metálicas. Además de los métodos basados en la programación matemática (Hernández y Fontán, 2002), el problema de la optimización se puede abordar mediante técnicas metaheurísticas y bioinspiradas. La presencia de grupos de investigación europeos en optimización de estructuras de hormigón gravitan en la República Checa (Leps y Sejnoha), Grecia (Kousmousis y Arsenis), y Reino Unido (Topping, Leite, Rafiq, Southcomb, Ashad, Baines). En América destaca el grupo de Coello, en México, y en Estados Unidos los grupos de Camp, Adeli y Frangopol. En la India destacan Ramasamy, Ramanjaneyulu y Krishnamoorthy. También se conocen trabajos puntuales en los Emiratos Árabes (Altoubat) y en Irán (Kaveh y Sahab). Han existido contactos con estos grupos a través de congresos, revistas y dirección de ejercicios final de carrera (el caso del profesor Leps, con el programa ERASMUS). En otros ámbitos, cabe destacar la Red HEUR en Optimización Heurística (http://www.redheur.org), cuyo coordinador es R. Martí, de la U. de Valencia, y la Red Española de Minería de Datos y Aprendizaje (http://www.lsi.us.es/redmidas/). La optimización heurística del hormigón estructural presenta pocos grupos de investigación en España; destaca el dirigido por Hernández en A Coruña, y el de Martí y Tomás, en la U.P. de Cartagena, con estudios sobre la optimización de forma y armado de estructuras laminares. Habría que añadir los trabajos encabezados por F. Navarrina y M. Casteleiro, también en A Coruña, en relación a aspectos topológicos, los de la U.P. de Madrid de Utrilla y Samartín sobre optimización de puentes y estructuras bidimensionales y la del grupo de la UPC (Aparicio, Casas, Ramos) con software de diseño automático para mejorar la elección en proyectos estructurales. En relación con los indicadores de contribución de las estructuras a la sostenibilidad, destacan los grupos de la UPC (Aguado), los de A Coruña (del Caño) los grupos de la UPM (Rodríguez y Fernández) o del IECA (Burón). También hay que resaltar el trabajo realizado por los profesores Castillo, Turmo Nogal, Lozano-Galant y colaboradores respecto a la identificación estructural mediante técnicas de observabilidad.

En relación con la optimización de puentes, la revisión mencionada de Cohn y Dinovitzer (1994) ya apuntaba la gran escasez de artículos publicados en esta materia. El diseño óptimo de vigas pre-tensadas, en especial la disposición de los tendones, es un problema clásico planteado desde hace años. Aparicio et al. (1996) presentaron un sistema de diseño asistido por ordenador de puentes de hormigón pretensado para carreteras, identificando cuáles eran las tipologías estructurales más eficaces. Hassanain y Loov (2003) presentan una revisión del estado de la cuestión de las técnicas de optimización de puentes de hormigón. Sin embargo, tal y como apuntan Hernández et al. (2010), existe cierto vacío en la investigación que se ocupe específica-mente de la optimización y el diseño completo de los puentes reales.

Con todo, la línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. Además, tampoco es suficiente la optimización multiobjetivo considerando aspectos ambientales y económicos. Si bien en trabajos previos de nuestro grupo se han comprobado reducciones significativas, estimadas entre el 10 y 50% de las emisiones de CO2 y coste respecto a estructuras no optimizadas; también es cierto que son necesarios criterios sociales, la incorporación de las restricciones presupuestarias (pasa de ser función objetivo a restricción) y la evaluación completa del ciclo de vida. En este proyecto se consideran los puentes pretensados como objeto de estudio, aunque la metodología propuesta es aplicable a otras estructuras. Además, BRIDLIFE pretende profundizar en los puentes prefabricados, pues, tal y como indica Yee (2001), existen motivos adicionales basados en beneficios sociales y medioambientales que justifican la adopción del hormigón prefabricado. El ahorro en material y mano de obra, la calidad en el producto y el rápido montaje son razones que justifican, por sí solas, el uso de esta tecnología.

Nuestro equipo investigador ha llevado a cabo estudios de optimización heurística de estructuras de hormigón desde hace una década en una trayectoria de profundización de esta disciplina. Como resultado de lo anterior, los investigadores principales han dirigido 7 tesis doctorales, 15 tesinas de máster y se han publicado 28 artículos indexados JCR directamente relacionados con estos proyectos:

  • Proyecto 80016/A04: Optimización heurística económica de marcos de paso de carretera y ferrocarril. Este proyecto se centró en la optimización económica de estructuras empleadas en carreteras como marcos, bóvedas, pórticos y muros. Se aplicó a la optimización en fase de diseño. Se detectó la necesidad de incluir estados límite no habituales en el cálculo de estas estructuras (fatiga, deformación, vibraciones).
  • Proyecto BIA2006-01444: Diseño óptimo sostenible de tableros de puentes losa pretensados. En este proyecto se optimizó tanto la economía como las emisiones de CO2 y el consumo energético en la fase de diseño de puentes losa postesados. Se aplicaron técnicas estadísticas convencionales para extraer conclusiones de predimensionamiento.
  • Proyecto BIA2011-23602: Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos (HORSOST). Con este proyecto se aplicó la optimización multiobjetivo considerando aspectos económicos y ambientales en fase de proyecto y de construcción. Se estudió asimismo el uso de hormigones con fibras, de alta resistencia y autocompatables. Se aplicaron técnicas de minería de datos para extraer conclusiones no triviales en predimensionamiento.
  • En el ámbito autonómico el grupo ha desarrollado un proyecto de investigación financiados por la Generalitat Valenciana. GV/2010/086 Criterios económicos y medioambientales para el diseño óptimo de pasos superiores de hormigón “in situ” mediante técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. También se desarrollaron dos proyectos financiados por la Universidad Politécnica de Valencia. Los trabajos se centraron en el diseño óptimo de puentes prefabricados pretensados y con fibras.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación ha permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios, sin embargo existen una serie de limitaciones que este proyecto tiene intención de superar:

  • La optimización no incluye funciones objetivo de difícil cuantificación como la sostenibilidad social, con aspectos tales como la estética o la equidad social intergeneracional. Se debe incluir además la seguridad de las personas (Fortunato III et al., 2012), o la influencia de la forma de contratación de los proyectos y las obras (Molenaar et al., 2010).
  • Los costes económicos se han considerado hasta ahora como una función objetivo en la optimización. Sin embargo, la crisis actual obliga a replantear la disposición anual de presupuestos, todos ellos muy restrictivos. Por tanto el presupuesto pasa de ser objetivo a ser una restricción en el problema de optimización.
  • Debe analizarse la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas.
  • Elegida la tipología estructural, la optimización multiobjetivo permite la obtención de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). Sin embargo, la decisión previa debe ser priorizada en base a un proceso de toma de decisión multicriterio. Tras la obtención de la frontera de Pareto, deberá elegirse la mejor opción en base a una nueva toma de decisiones. Aquí, la determinación de los factores determinantes constituye un proceso altamente complejo que requiere de la participación de expertos multidisciplinares y un control sobre el sesgo y rigor académico del juicio de dichos expertos (Hallowell y Gambatase, 2010).
  • Los proyectos previos no han incluido la gestión de activos. La determinación de cómo y cuándo deber realizarse la conservación de forma que se mantengan las prestaciones constituye un problema de optimización multiobjetivo. Deben incluirse los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo de la estructura. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro de las estructuras requieren el uso de métodos probabilísticos para evaluar el comportamiento a lo largo de su vida útil (Yang et al., 2006; Osaka y Frangopol, 2009; Orcesi y Frangopol, 2011).
  • La inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de la estructura constituye un aspecto básico a incorporar en el análisis del ciclo de vida. Una variable de diseño debe ser la durabilidad y la incorporación de la recarbonatación del hormigón (García-Segura et al., 2014).
  • Es necesario incorporar los avances realizados con hormigones de baja huella ecológica (Mellado et al., 2014) para comprobar su eficacia en los procesos de toma de decisión y optimización multiobjetivo. Asimismo, se requiere la comparación con estructuras mixtas hormigón-acero.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría resumir en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizado en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Todos los estudios realizados hasta ahora estaban basados en la optimización multiobjetivo en fase de diseño y construcción. El objetivo de esta propuesta de investigación es dar un salto científico al incorporar la visión social y el análisis completo del ciclo de vida en la toma de decisiones. Se eligen los puentes pretensados como elemento de estudio para determinar el alcance del proyecto.

El motivo de este planteamiento no solo es un desafío científico, sino también una necesidad social. En efecto, las incertidumbres relacionadas con la toma de decisiones en el diseño de nuevas infraestructuras que contemplen aspectos de sostenibilidad social y ambiental en situaciones extremas de restricciones presupuestarias, así como la decisión en las políticas de mantenimiento y gestión de activos, demolición y reutilización de las infraestructuras es un problema altamente complejo que afecta directamente a las estructuras de hormigón. Se hace necesario profundizar en la incorporación de la durabilidad y el uso de hormigones no convencionales con baja huella de carbono en la toma de decisiones. Asimismo, sería de gran interés completar y mejorar algunos criterios tomados en la norma EHE relacionados con el cálculo del índice de sostenibilidad, de forma que incorpore el análisis completo del ciclo de vida de las estructuras, incluyendo aspectos como el mantenimiento, la demolición y reutilización de las estructuras. Además, se considera necesario incorporar un índice de sostenibilidad social en la normativa actual. A continuación se relacionan los artículos científicos indexados en JCR relacionados con el proyecto. Se hace notar la productividad científica alcanzada por el Proyecto BIA2011-23602 (HORSOST) vigente de 2012 a 2014.

BIBLIOGRAFÍA DEL GRUPO RELACIONADA CON EL PROYECTO

  1. CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses. Adv Eng Softw, 42(4): 151-159.
  2. CARBONELL, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2011). Búsqueda exhaustiva por entornos aplicada al diseño económico de bóvedas de hormigón armado. Rev Int Metod Numer, 27(3):227-235.
  3. CARBONELL, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2012). Automatic design of concrete vaults using iterated local search and extreme value estimation. Lat Am J Solids Struct, 9:675-689.
  4. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures (accepted, in press).
  5. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. Int J Life Cycle Assess, 19(1):3-12.
  6. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Eng Struc, 92:112-122.
  7. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Lat Am J Solids Struct, 11:1190 – 1205.
  8. LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Diseño de estribos abiertos en puentes de carretera obtenidos mediante optimización híbrida de escalada estocástica. Informes de la Construcción, 67(540), e114.
  9. MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120:231-24.
  10. MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). Design of prestressed concrete precast pedestrian bridges by heuristic optimization. Adv Eng Softw, 41:916-922.
  11. MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Eng Struct48:342-352.
  12. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2014). A memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J Struct Eng ASCE, 04014114.
  13. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). A memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J Struct Eng ASCE, 141(2): 04014114.
  14. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2014). Diseño automático de tableros óptimos de puentes de carretera de vigas artesa prefabricadas mediante algoritmos meméticos híbridos. Rev Int Metod Numer, 30(3), 145-154.
  15. MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2011). Estudio paramétrico de pilas para viaductos de carretera. Rev Int Metod Numer, 27(3):236-250.
  16. MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Comput Struct, 88: 375-386.
  17. MARTÍNEZ. F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; ALCALÁ, J. (2011). Design of tall bridge piers by ant colony optimization. Eng Struc, 33:2320-2329.
  18. MARTÍNEZ-MARTÍN, F.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2013). A parametric study of optimum tall piers for railway bridge viaducts. Struct Eng Mech, 45: 723-740.
  19. MARTINEZ-MARTIN, F.J.; GONZALEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2012). Multi-objective optimization design of bridge piers with hybrid heuristic algorithms. J Zhejiang Univ-SCI A, 13(6):420-432.
  20. MARTÍ-VARGAS, J.R.; FERRI, F.J.; YEPES, V. (2013). Prediction of the transfer length of prestressing strands with neural networks. Comput Concr, 12(2):187-209.
  21. PAYÁ, I.; YEPES, V.; CLEMENTE, J.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2006). Optimización heurística de pórticos de edificación de hormigón armado. Rev Int Metod Numer, 22(3): 241-259.
  22. PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Comput Aided Civ Infrastruct Eng, 23(8): 596-610.
  23. PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2010). On the Weibull cost estimation of building frames designed by simulated annealing. Meccanica45(5): 693-704.
  24. PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2009). CO2-Optimization of Reinforced Concrete Frames by Simulated Annealing. Eng Struct, 31(7): 1501-1508.
  25. PELLICER, E.; SIERRA, L.A.; YEPES, V. (2016). Appraisal of infrastructure sustainability by graduate students using an active-learning method. Journal of Cleaner Production, 113:884-896.
  26. PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Adv Eng Softw, 39(8): 676-688.
  27. PEREA, C.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance. Indian J Eng Mat Sci, 17(6):427-437.
  28. PONZ-TIENDA, J.L.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2012). Complete fuzzy scheduling and fuzzy earned value management in construction projects. J Zhejiang Univ-SCI A, 13(1):56-68
  29. PONZ-TIENDA, J.L.; YEPES, V.; PELLICER, E.; MORENO-FLORES, J. (2013). The resource leveling problem with multiple resources using an adaptive genetic algorithm. Autom Constr, 29(1):161-172.
  30. SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2016). Social sustainability in the life cycle of Chilean public infrastructure. Journal of Construction Engineering and Management ASCE, 142(5):  05015020.
  31. TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: How to integrate economic, technical and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2523:56-63.
  32. TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. Sci World J, Volume 2014, Article ID 524329
  33. TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E.; (2014). Models and actual practices in the economic and environmental evaluation for the sustainable management of pavements networks. Rev Constr 13(2): 51-58.
  34. TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; ALCALA, J.; PELLICER, E. (2013). Optimization of high-performance concrete structures by variable neighborhood search. International Journal of Civil Engineering, 11(2):90-99.
  35. YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Eng Struct30(3): 821-830.
  36. YEPES, V.; DÍAZ, J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2009). Caracterización estadística de tableros pretensados para carreteras. Rev Constr, 8(2):95-109.
  37. YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J.; VILLALBA, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy. J Comput Civ Eng ASCE26 (3):378-386.
  38. YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Autom Constr, 49:123-134.
  39. YEPES, V.; MEDINA, J.R. (2006). Economic Heuristic Optimization for Heterogeneous Fleet VRPHESTW. J Transp Eng ASCE, 132(4): 303-311.
  40. YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.

REFERENCIAS:

  • AGUADO, A.; CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.; GÓMEZ, D.; JOSA, A. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
  • AGUADO, A. et al. (2008). “Índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad”, Anejo 13 de la norma española EHE de hormigón estructural, pp. 487-504. M. de Fomento, España.
  • ALARCÓN, D.B. (2005). Modelo integrado de valor para estructuras sostenibles. Tesis doctoral, Universitat Politècnica de Catalunya.
  • ALARCÓN, L.F. et al. (2011). Risk Planning and Management for the Panama Canal Expansion Program. J Const Eng Manag ASCE, 137(10):762-771.
  • APARICIO, A.C.; CASAS, J.R.; RAMOS, G. (1996). Computer aided design of prestressed concrete highway bridges. Comput Struct, 60:957–969.
  • ASCE (2011). Structural identification (St-Id) of constructed facilities. Technical report, ASCE SEI Committee on Structural Identification of Constructed Systems.
  • ASCE (2013). Report card for America’s infrastructure, 2013 progress report, Washington DC.
  • ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE LA CARRETERA (2012). Informe sobre necesidades de inversión en conservación, Madrid.
  • BRUNTLAND, G. (1987). Our common future. Report of the World Commission on Environment and Development. Oxford University Press, Oxford.
  • COHN, M.Z.; DINOVITZER, A.S. (1994). Application of structural optimization. J Struct Eng ASCE, 120(2):617-649.
  • FORTUNATO III, B.R.; HALLOWELL, M.R.; BEHM, M.; DEWLANEY, K.S. (2012). Identification of safety risks for high performance sustainable construction projects. J Constr Eng Manage ASCE, 138(4): 499-508.
  • GÓMEZ, D.; DEL CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.P.; JOSA, A. (2012). “Evaluación de la sostenibilidad en estructuras de hormigón y metálicas. La EHE y la EAE”. En: Sostenibilidad y construcción. ACHE. Editor: A. Aguado. Cap. 19, pp. 413-439.
  • GÓMEZ, D.; DEL CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.P.; JOSA, A. (2012). “Metodología genérica para la evaluación de la sostenibilidad de sistemas constructivos. El método MIVES”. En: Sostenibilidad y construcción. Editor: A. Aguado. ACHE. Cap. 18, pp. 385-411.
  • HALLOWELL, M.R.; GAMBATASE, J.A. (2010). Qualitative research: application of the Delphi method to CEM research. J Constr Eng Manage ASCE, 136(1): 99-107.
  • HASSANAIN, M.A.; LOOV, R.E. (2003). Cost optimization of concrete bridge infrastructure. Canadian J Civ Eng, 30:841-849.
  • HERNÁNDEZ, S.; FONTAN, A. (2002). Practical Applications of Design Optimization, WIT Press, Southampton.
  • HERNÁNDEZ, S.; FONTAN, A.; DÍAZ, J.; MARCOS, D. (2010). An improved software for design optimization of prestressed concrete beams, Adv Eng Softw, 41:415–421.
  • JATO-ESPINO, D.; CASTILLO-LÓPEZ, E.; RODRÍGUEZ-HERNÁNDEZ, J.; CANTERAS-JORDANA, J.C. (2014). A review of application of multi-criteria decision making methods in construction. Autom Constr, 45:151-162.
  • JATO-ESPINO, D.; RODRÍGUEZ-HERNÁNDEZ, J.; ANDRÉS-VALERI, V.C.; BALLESTER-MUÑOZ, F. (2014). A fuzzy stochastic multi-criteria model for the selection of urban pervious pavements. Expert Syst Appl, 41:6807-6817.
  • KIM, S.H. et al. (2013). Environmental impact assessment and eco-friendly decision-making in civil structures. J Env Manag, 126:105-112.
  • KNOERI, C.; BINDER, C.B.; ALTHAUS, H.J. (2011). Decisions on recycling: Construction stakeholders’ decisions regarding recycled mineral construction materials. Resources, Conservation and Recycling, 55:1039-1050.
  • LIN, C.C.; WANG, W.C.; YU, W.D. (2008). Improving AHP for construction with an adaptive AHP approach (A3). Autom Constr, 17:180-187.
  • LOZANO-GALANT, J.A.; NOGAL, M.; CASTILLO, J.; TURMO, J. (2013). Application of observability techniques to structural system identification. Comput Aided Civ Infrastruct Eng, 28(6):434-450.
  • MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
  • MELLADO, A. et al. (2014). Carbon footprint of geopolymeric mortar: Study of the contribution of the alkaline activating solution and assessment of an alternative route. RSC Advances, 4: 23846.
  • MOLEENAR, K.R.; SOBIN, N.; ANTILLON, E.I. (2010). A synthesis of best-value procurement practices for sustainable design-build projects in the public sector. J Green Build, 5(4):148-157.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M.; AGUARÓN, J., ESCOBAR, M.T. (2008) The core of consistency in AHP-group decision making. Group Decis Negot 17:249–265.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M. et al. (2012). A collaborative platform for cognitive decision making in the Knowledge Society. Computers in Human Behavior, 28:1921-1928.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M. et al. (2014). Systemic decision making in AHP: a Bayesian approach. Annals of Operations Research. doi:10.1007/s10479-014-1637-z
  • NISHIJIMA, K. et al. (2007). Inter-generational distribution of the life-cycle cost of an engineering facility. J Reliab Struct Mat, 1(3):33-46.
  • ORCESI, A.D.; FRANGOPOL, D.M. (2011). Probability-based multiple-criteria optimization of bridge maintenance using monitoring and expected error in the decision process. Struct Multidisc Optim 44:137-148.
  • OSAKA, N.M.; FRANGOPOL, D.M. (2009). Lifetime-oriented multi-objective optimization of structural maintenance considering system reliability, redundancy and life-cycle cost using GA. Structural Safety, 31:460-474.
  • PACHECO-TORGAL, F.; JALALI, S. (2011). Eco-efficient Construction and Building Materials. Springer Verlag London Limited.
  • PONS, O.; AGUADO, A. (2012). Integrated value model for sustainable assessment applied to technologies used to build schools in Catalonia, Spain. Building and Environment, 53:49-58.
  • PONS, O.; DE LA FUENTE, A. (2013). Integrated sustainability assessment method applied to structural concrete columns. Construction and Building Materials, 49:882-893.
  • RACKWITZ, R. et al. (2005). Socio-economically sustainable civil engineering infrastructures by optimization. Structural Safety, 27(3):187-229.
  • SAATY, T.L. (1980). The analytic hierarchy process, McGraw-Hill, New York.
  • SAN-JOSÉ, J.T.; GARRUCHO, (2010). A system approach to the environmental analysis of industrial buildings. Building and Environment, 45:673-683.
  • SAYDAM, D.; FRANGOPOL, D.M.; DONG, Y. (2013). Assessment of risk using bridge element condition ratings. J Infrast Syst, 19:252-265.
  • SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
  • Vital Signs 2005. Washington: Worldwatch Intitute: 2005.
  • WISNIEWSKI, D.F.; CASAS, J.F.; GHOSN, M. (2006). Simplified probabilistic non-linear assessment of existing railway bridges. Struct Infrastr Eng, 5(6):439-453.
  • YANG, S.I.; FRANGOPOL, D.M.; KAWAKAMI, Y.; NEVES, L.C. (2006). The use of lifetime functions in the optimization of interventions on existing bridges considering maintenance and failure costs. Reliability Engineering & System Safety, 91:698-705.
  • YEE, A.A. (2001). Social and environmental benefits of precast concrete technology. PCI Journal, 43:14-20.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

¿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:

¿Qué universidades lideran la investigación en ingeniería civil?

IMG_20121106_094440

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.

Descargar (PDF, 1.07MB)

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.

http://tutesisesfacil.blogspot.com.es/

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.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Mis líneas de investigación en el Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción

.facebook_2096399093El Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción de la Universidad Politécnica de Valencia está seleccionado con “Mención hacia la Excelencia”. Hoy día el título de doctor constituye un valor añadido no sólo en los ámbitos universitarios, sino en las empresas e instituciones. Este Programa de Doctorado está muy relacionado con el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón, aunque no es necesario hacer el máster para acceder a este nivel de posgrado. Dentro de este programa existen tres líneas de investigación en las que estoy trabajando y liderando proyectos de investigación, que son las siguientes:

PROPT-ED: 5. Modelos predictivos aplicados al hormigón estructural basados en la minería de datos e inteligencia artificial

El descubrimiento de conocimiento en bases de datos constituye un área donde se están realizando muchos esfuerzos, tanto en metodología como en investigación. En este contexto, la minería de datos constituye un conjunto de herramientas empleadas para la extracción de información no trivial que reside de manera implícita en los datos. Esta parcela reúne ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo. Mediante los modelos extraídos utilizando este tipo de técnicas se puede abordar la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación aplicados al hormigón estructural. Algunas de sus herramientas más representativas son las redes neuronales, la programación genética, las máquinas de soporte vectorial, los árboles de decisión, modelos estadísticos avanzados multivariantes y de diseños de experimentos y el agrupamiento o clustering. Estas herramientas construyen modelos abstractos a partir de datos basándose en métodos de aprendizaje automático ¿machine learning. Dentro de esta línea se encuentra el proyecto de investigación HORSOST, que trata del diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos.

PROPT-ED: 6: Optimización heuristica en ingeniería

Los problemas en ingeniería habitualmente son difíciles de optimizar mediante métodos exactos, al igual que ocurre con muchos problemas de decisión en el campo de la investigación de operaciones. La línea de investigación profundiza en métodos de optimización empleados en Inteligencia Artificial tales como los algoritmos genéticos, las redes neuronales, la cristalización simulada, la búsqueda tabú, los sistemas de hormigas, GRASP, etc., capaces de proporcionar buenos resultados en numerosos problemas de ingeniería como son las estructuras, las redes de transporte, la planificación de obras, etc.

PROPT-ED: 7: Estandarización de la gestión de la innovación en empresas del sector de la construcción

La gestión de la innovación en empresas del sector de la construcción se encuentra en un estado inmaduro, con ideas innovadoras que proceden básicamente de los problemas que aparecen en la obra. Sin embargo, la gestión estratégica empresarial no suele considerar la innovación, sino que se apoya en subcontratistas especializados. Esta línea de investigación pretende analizar la forma en que se desarrolla la innovación en las organizaciones del sector de la construcción, los factores de los que depende y las barreras más importantes; se parte de un modelo propuesto en una investigación exploratoria previa, que se contrasta en diferentes tipos de empresas y circunstancias.

Los resultados de estas líneas de investigación se materializan en un número significativo de tesis doctorales, tesinas de máster y proyectos de investigación cuyos resultados son algunas publicaciones que podéis consultar en el siguiente enlace:  http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

¿Qué son las metaheurísticas?

 ¿Cómo se podrían optimizar en tiempos de cálculo razonable problemas complejos de redes de transporte, estructuras de hormigón (puentes, pórticos de edificación, túneles, etc.) y otro tipo de problemas de decisión empresarial cuando la dimensión del problema es de tal calibre que es imposible hacerlo con métodos matemáticos exactos? La respuesta son los métodos aproximados, también denominados heurísticas. Este artículo divulgativo trata de ampliar otros anteriores  donde ya hablamos de los algoritmos, de la optimización combinatoria, de los modelos matemáticos y otros temas similares. Para más adelante explicaremos otros temas relacionados específicamente con aplicaciones a problemas reales. Aunque para los más curiosos, os paso en abierto, una publicación donde se han optimizado con éxito algunas estructuras de hormigón como muros, pórticos o marcos de carretera: (González et al, 2008).

Desde los primeros años de la década de los 80, la investigación de los problemas de optimización combinatoria se centra en el diseño de estrategias generales que sirvan para guiar a las heurísticas. Se les ha llamado metaheurísticas. Se trata de combinar inteligentemente diversas técnicas para explorar el espacio de soluciones. Osman y Kelly (1996) nos aportan la siguiente definición: “Los procedimientos metaheurísticos son una clase de métodos aproximados que están diseñados para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria, en los que los heurísticos clásicos no son ni efectivos ni eficientes. Los metaheurísticos proporcionan un marco general para crear nuevos algoritmos híbridos combinando diferentes conceptos derivados de la inteligencia artificial, la evolución biológica y la mecánica estadística”.

Aunque existen diferencias apreciables entre los distintos métodos desarrollados hasta el momento, todos ellos tratan de conjugar en mayor o menor medida la intensificación en la búsqueda –seleccionando movimientos que mejoren la valoración de la función objetivo-, y la diversificación –aceptando aquellas otras soluciones que, aun siendo peores, permiten la evasión de los óptimos locales-.

Las metaheurísticas son susceptibles de agruparse de varias formas. Algunas clasificaciones recurren a cambios sucesivos de una solución a otra en la búsqueda del óptimo, mientras otras se sirven de los movimientos aplicados a toda una población de soluciones. El empleo, en su caso, de memoria que guíe de la exploración del espacio de elecciones posibles permite otro tipo de agrupamiento. En otras circunstancias se emplean perturbaciones de las opciones, de la topología del espacio de soluciones, o de la función objetivo. En la Figura se recoge una propuesta de clasificación de las heurísticas y metaheurísticas empleadas en la optimización combinatoria (Yepes, 2002), teniendo en común todas ellas la necesidad de contar con soluciones iniciales que permitan cambios para alcanzar otras mejores. Es evidente que existen en este momento muchas más técnicas de optimización, pero puede ser dicha clasificación un punto de partida para una mejor taxonomía de las mismas.

 

Taxonomía de estrategias empleadas en la resolución aproximada de problemas de optimización combinatoria sobre la base de soluciones iniciales.
Figura. Taxonomía de estrategias empleadas en la resolución aproximada de problemas de optimización combinatoria sobre la base de soluciones iniciales (Yepes, 2002)

Las  metaheurísticas empleadas en la optimización combinatoria en podrían clasificarse en tres grandes conjuntos. Las primeras generalizan la búsqueda secuencial por entornos de modo que, una vez se ha emprendido el proceso, se recorre una trayectoria de una solución a otra vecina hasta que éste concluye. En el segundo grupo se incluyen los procedimientos que actúan sobre poblaciones de soluciones, evolucionando hacia generaciones de mayor calidad. El tercero lo constituyen las redes neuronales artificiales. Esta clasificación sería insuficiente para aquellas metaheurísticas híbridas que emplean, en mayor o menor medida, estrategias de unos grupos y otros. Esta eventualidad genera un enriquecimiento deseable de posibilidades adaptables, en su caso, a los diferentes problemas de optimización combinatoria.

Referencias

GONZÁLEZ-VIDOSA-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; CARRERA, M.; PEREA, C.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I. (2008) Optimization of Reinforced Concrete Structures by Simulated Annealing. TAN, C.M. (ed): Simulated Annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp. 307-320. (link)

OSMAN, I.H.; KELLY, J.P. (Eds.) (1996). Meta-Heuristics: Theory & Applications. Kluwer Academic Publishers.

YEPES, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Universitat Politècnica de València. 352 pp. ISBN: 0-493-91360-2. (pdf)

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Automatic design of concrete vaults using iterated local search and extreme value estimation

La optimización de estructuras reales de hormigón armado constituye un campo de gran interés no sólo en la investigación, sino en la aplicación real en obra. Os paso un artículo reciente donde se explica una forma de optimizar bóvedas de hormigón empleadas habitualmente en pasos inferiores como falsos túneles. Los ahorros que se pueden conseguir, en este caso, han sido de un 7% respecto a un diseño tradicional. En el caso de obras lineales de gran longitud, los ahorros pueden ser nada despreciables. La revista Latin American Journal of Solids and Structures es una revista en abierto, de donde podéis descargaros éste y otros artículos de interés.

 

Licencia de Creative Commons
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

¿Qué es un artículo científico?

¿Alguna vez os habéis preguntado cómo se almacena el conocimiento científico hoy en día? Pues sí, se trata de los ARTÍCULOS CIENTÍFICOS. No siempre se ha hecho así, baste recordar las grandes bibliotecas como la de Alejandría, los manuscritos copiados una y otra vez por escribas y monjes, las cartas entre científicos, etc. Sin embargo, son las revistas  y los artículos científicos los que hoy en día se consideran como custodios del acervo científico actual.

Pero, ¿qué es un artículo científico? Se trata de un informe escrito que comunica, por primera vez, los resultados de una investigación. No es nada fácil escribir un artículo de este tipo, puesto que requiere de una rigurosidad, claridad, precisión y concisión muy elevadas. Además, antes de publicarse un artículo científico en una revista de alto impacto científico, este artículo se ve sometido a una rigurosa revisión por otros especialistas en el tema tratado (revisión por pares). Se podría decir que una investigación termina realmente cuando el público especializado tiene acceso a un artículo publicado en una revista científica.

¿Cómo podemos leer o escribir un artículo científico? ¿Por qué es importante escribirlo? ¿Qué estructura tiene?

Para poder contestar brevemente alguna de estas preguntas, vamos a difundir un par de videos explicativos sobre el tema, a sabiendas que nos quedaremos cortos y que en internet existen múltiples enlaces de gran calidad que nos pueden ayudar. También resulta de gran utilidad leer con detenimiento las instrucciones que las propias revistas exigen a sus autores para garantizar un mínimo de calidad en el estilo. No olvidemos que una buena investigación puede quedarse sin publicar si no somos capaces de transmitir bien lo que queremos decir.

 Os paso una plantilla para detectar los errores más frecuentes en los que podemos caer al redactar un artículo científico:

TÍTULO

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Sintaxis equívoca
Uso de términos ambiguos o vagos
Uso de jerga o jerigonza
Uso de abreviaturas y siglas
Falta de brevedad
Título telegráfico o inespecífico
Exceso de preposiciones y artículos
Uso de subtítulos innecesarios
Uso de palabras repetitivas o vacías
Otro tipo de errores detectados

AUTORES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Nombre incompleto, con iniciales que llevan a la confusión
Incluye grados académicos o posiciones jerárquicas en la burocracia institucional
No incluye la institución donde se llevó a cabo la investigación
No figura la dirección postal exacta de cada institución
Cuando hay varios autores, no figura el autor responsable de la correspondencia con la revista
Otros errores

RESUMEN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No existe el resumen
No se puede entender el resumen por sí mismo, sin el contenido del resto del artículo
No incluye los objetivos
No incluye los materiales y métodos
No se incluyen los resultados más relevantes
Incluye información irrelevante
Incluye conclusiones no mencionadas en el texto
Carece de precisión o concisión
No está ordenado adecuadamente
Otros errores

 

PALABRAS CLAVE

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Selección de palabras que no son “clave”
Excesivo número de palabras (más de 10)
Escaso número de palabras (menos de 3)
Términos inespecíficos o ambiguos
Uso de abreviaturas
Uso de preposiciones
Otros errores

INTRODUCCIÓN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Inexactitud en la identificación del problema general
Imprecisión en la definición del problema de investigación
Ausencia de un marco de referencia conceptual
Ausencia o insuficiencia de respaldo bibliográfico
Objetivos demasiados generales, vagos o ambiguos
Supuestos básicos no explícitos
Variables no identificadas
Exclusión de las definiciones de términos principales
Hipótesis mal formuladas
Limitaciones del estudio no explícitas
Falta de enlace con el resto del artículo, explicando su estructura
Otros errores

MATERIALES Y MÉTODOS (este apartado va a depender del tipo de artículo)

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Metodología inapropiada para el objetivo de la investigación
Metodología en desacuerdo con el nivel actual de conocimientos sobre el problema
Imprecisión en la descripción del método de muestreo
Imprecisión en la descripción de los materiales, aparatos, etc.
Imprecisión en la descripción de la metodología
Supuestos básicos de la investigación no explícitos
Falta de orden lógico
Imposibilidad de repetibilidad de la investigación
Otros errores

 

RESULTADOS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Incluir información no pertinente a los objetivos del estudio
Confundir hechos con opiniones
Presentación de los hallazgos sin secuencia lógica
Falta de tratamiento estadístico, o bien es inapropiado o no se entiende
Información insuficiente para justificar las conclusiones
Medios de presentación (tablas, gráficos, etc.) inadecuados o poco claros para justificar las conclusiones
Los cuadros y gráficos carecen de legibilidad y de comprensibilidad
Los cuadros y gráficos repiten información ya expuesta en el texto
Los cuadros y gráficos se utilizan de forma indiscriminada, inadecuada e innecesaria
Los gráficos incluyen muchas series estadísticas juntas o con muchas categorías, lo que dificulta el dibujo e interpretación
Los gráficos se presentan incompletos. Falta de información sobre título, número, escalas, fuente y simbología
Los gráficos son inadecuados, complejos y de difícil interpretación
Exceso de cuadros, material gráfico
Otros errores

 

DISCUSIÓN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Repetir los resultados
No confrontar los resultados
Reformular los puntos ya tratados
Polemizar de forma trivial
Hacer comparaciones teóricas sin fundamento
Hacer conjeturas sin identificarlas como tales y sin relacionarlas estrecha y lógicamente con la información empírica o teórica disponible
Otros errores

 

CONCLUSIONES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No hay conclusiones
Las conclusiones no se justifican por cuanto no se apoyan en los resultados
Las conclusiones no concuerdan con las preguntas de investigación formuladas en la introducción
Otros errores

 

AGRADECIMIENTOS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Falta de concisión en la exposición del agradecimiento
Otros errores

 

REFERENCIAS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No se presentan referencias
Las referencias son exiguas
Las referencias son muy numerosas
Las referencias son obsoletas y muestran la desactualización del autor
Las referencias no están citadas en el texto o se citan equivocadamente
Las referencias se seleccionan sin cuidado y no son pertinentes
Los documentos que respaldan las referencias no son accesibles al lector
Las referencias citadas están incompletas
Se incluyen referencias no aceptables para la comunidad científica (reuniones no publicadas, documentos inéditos, comunicaciones personales, tesis no accesibles…)
Otros errores

 

APÉNDICES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Hacer caso omiso del apéndice e incluir información complementaria – no esencial- en el cuerpo del artículo
Información desordenada
Otros errores

 

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.