Investigando la investigación

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Hoy exploramos un tema que cada vez genera más debate en la academia y la investigación: ¿Las herramientas de inteligencia artificial han alcanzado un punto en el que realmente aportan valor o seguimos en una fase experimental? Para abordar esta cuestión, contamos con la participación de varios expertos que han estado probando diferentes herramientas de IA en sus áreas de trabajo. Nos acompañan Rosario Gámez Sánchez, bibliotecaria de Universidad Privada y asesora en procesos de acreditación y publicación, quien se centra en "Necesidades de investigadores en herramientas IA". Javier González Iglesias, cirujano ortopédico y traumatólogo deportivo, doctor en Medicina, que presenta "Estrategias de formación en IA", entre muchos otros temas. Alejandro S. Ghersin, del CONICET-ITBA, aporta su experiencia en el uso de IA en investigación. Archibaldo Bravo comparte su visión sobre la automatización en la investigación, mientras que Eva Sayba reflexiona sobre la accesibilidad y ética de la IA en el ámbito académico. Durante la conversación exploramos ejemplos concretos en los que la IA ha facilitado tareas repetitivas o tediosas en la investigación, así como casos en los que aún no está a la altura de las expectativas y sigue generando errores o resultados poco confiables. También discutimos el impacto en la escritura académica, cuestionándonos si la IA realmente ayuda a mejorar la claridad de los textos o simplemente introduce más ruido. Además, abordamos cuestiones epistemológicas y cómo cambia la forma en que pensamos la investigación cuando dependemos de herramientas que automatizan ciertos procesos. Al final del episodio, reflexionamos sobre hacia dónde nos dirigimos. ¿Estamos ante un cambio de paradigma en la investigación o simplemente ante una moda pasajera? ¿Cómo podemos aprovechar la IA sin caer en sus trampas? Como siempre, espero vuestros comentarios y experiencias con estas herramientas. ¿Las habéis utilizado en vuestra investigación? ¿Os han facilitado la vida o añadido más problemas? Si os ha gustado el episodio, no olvidéis compartirlo y dejar vuestra opinión en la plataforma donde lo escucháis. Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Este episodio ha sido grabado por IAcademia (https://www.iacademia.es/). En esta entrevista que me ha hecho Eva Pérez, comparto una conversación sobre el impacto de la inteligencia artificial y la bioinformática en la investigación y la atención sanitaria. Hablamos sobre cómo estas tecnologías disruptivas están revolucionando la forma en que predecimos fenómenos biológicos y analizamos datos médicos para mejorar los tratamientos y optimizar la toma de decisiones. Uno de los temas centrales ha sido la capacidad de la inteligencia artificial para predecir fenómenos biológicos y analizar datos sanitarios. Explico cómo la bioinformática y la supercomputación permiten desarrollar modelos que ayudan a predecir la evolución de enfermedades, diseñar nuevos fármacos y mejorar la gestión hospitalaria. También profundizo en un proyecto innovador que busca predecir la probabilidad de recaídas en pacientes atendidos en urgencias, una herramienta que puede transformar la eficiencia del sistema sanitario. Otro punto clave de la conversación ha sido la importancia de la investigación interdisciplinaria. La colaboración entre profesionales de distintas áreas es esencial para abordar los desafíos actuales en biomedicina. Además, exploramos el potencial de la computación cuántica en la investigación de salud y los retos que plantea la implementación de modelos de inteligencia artificial explicables y regulados dentro del sector. Entre los proyectos mencionados en este episodio destacan el modelo de IA explicable para predecir recaídas en urgencias (episodio 331 del podcast), el proyecto europeo sobre cáncer colorrectal que utiliza inteligencia artificial para mejorar tratamientos (https://www.revert-project.eu/) y la herramienta OBE-DB (https://bio-hpc.ucam.edu/obe-db/), diseñada para evaluar el potencial terapéutico de compuestos en el tratamiento de la obesidad. Si te ha interesado, y quieres comentar sobre el episodio, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy te hablo de cómo han cambiado las herramientas para seguir la literatura en investigación. Pero no solo seguirla, sino también procesarla. Y antes de entrar en detalle, te cuento una historia de viejos (porque a veces toca). En 2001, cuando quería leer un artículo científico, tenía que ir a la hemeroteca, buscar el journal en papel, localizar el volumen correcto, sacar varios tomos en un carrito y fotocopiarlos. Ahora, con un móvil, lo tenemos todo en segundos. Pero esa evolución no solo ha sido cuestión de acceso: ha cambiado la forma en que decidimos qué leer y cómo procesamos lo que leemos. De 2004 a 2023, Google Scholar, Web of Science y Scopus dominaron la búsqueda de artículos. La gran revolución llegó con la inteligencia artificial generativa, y aquí entra en escena SciSpace. ¿Qué hace esta herramienta? Tres cosas clave: Búsqueda semántica, mucho más potente que los buscadores clásicos. No se limita a palabras clave exactas, sino que entiende el significado detrás de la consulta. Resúmenes automáticos de cada paper, destacando lo esencial en segundos. Interacción con los papers, permitiéndote hacer preguntas sobre ellos y recibir respuestas en lenguaje natural. El impacto de esto no es solo práctico, sino también filosófico. ¿Estamos investigando mejor o solo produciendo más ruido? Antes profundizábamos en unos pocos artículos; ahora acumulamos cientos en Zotero sin leerlos. ¿Nos ayuda este mar de información o nos ahoga? Reflexiono sobre estas preguntas en el episodio. Y si quieres discutirlo conmigo y con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠ Que tengas un buen día, y recuerda: si estas herramientas te ahorran tiempo, úsalo bien. Sal a dar un paseo.

Hoy comparto un método de aprendizaje inspirado en los algoritmos de redes sociales. La idea es aprovechar cómo estas plataformas detectan lo que nos interesa y aplicarlo al estudio de cualquier materia. Combinando este enfoque con la repetición espaciada y las autoevaluaciones tipo test, se puede optimizar el proceso de aprendizaje de manera eficiente y personalizada. Primero, los algoritmos de redes sociales identifican lo que nos gusta y nos lo muestran con más frecuencia. En el aprendizaje, esto significa reconocer qué partes de un contenido dominamos y cuáles necesitan más repaso. Luego, la repetición espaciada permite ajustar la frecuencia de revisión según la dificultad que presenta cada concepto. Finalmente, las autoevaluaciones tipo test refuerzan la retención y ayudan a detectar puntos débiles. Para poner esto en práctica con herramientas de inteligencia artificial, basta con estructurar un sistema que presente fragmentos de contenido de forma aleatoria, los explique de manera sencilla y genere preguntas para evaluar la comprensión. Si las respuestas son correctas, ese contenido aparece menos veces; si hay errores, se repite con mayor frecuencia y reformulado de distintas maneras. Este método se puede aplicar con cualquier tema y herramienta de IA, como ChatGPT, cargando PDFs o utilizando información accesible en internet. Lo ideal es experimentar con los prompts hasta encontrar la mejor manera de automatizar el proceso y guardar un prompt maestro para reutilizarlo fácilmente en futuras sesiones. Además, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy exploraremos un tema que está marcando un antes y un después en la tecnología: la computación cuántica y el reciente avance de Google con su procesador Willow y publicado en Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/ La computación cuántica es una tecnología que promete revolucionar nuestra forma de resolver problemas complejos. A diferencia de las computadoras clásicas, que trabajan con bits que solo pueden ser 0 o 1, las computadoras cuánticas utilizan qubits, que gracias a la superposición pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo. Esto, junto con el entrelazamiento cuántico, permite procesar información de manera exponencialmente más eficiente. Sin embargo, hasta ahora, uno de los mayores retos ha sido la fragilidad de los qubits y la corrección de errores. Aquí es donde entra Willow, el nuevo procesador cuántico de Google, que ha logrado un avance histórico: superar el umbral crítico en la corrección de errores. Utilizando códigos de superficie con distancias 5 y 7, han reducido la tasa de error a un impresionante 0,143%. Además, han mejorado la memoria cuántica, logrando que los qubits lógicos tengan una duración de vida 2.4 veces mayor que los qubits físicos. Esto significa que estamos más cerca de construir sistemas cuánticos estables y fiables, un paso crucial hacia aplicaciones prácticas. Otro logro clave ha sido la implementación de un sistema de decodificación en tiempo real, capaz de corregir errores en tan solo 63 microsegundos. Este avance es fundamental para que los algoritmos cuánticos puedan ejecutarse de manera continua y eficiente. Aunque todavía hay retos, como la mitigación de errores raros, estos avances representan un cambio de paradigma en la computación cuántica. Este progreso no solo redefine los límites de lo posible, sino que también abre la puerta a aplicaciones revolucionarias en áreas como la salud, la criptografía y la inteligencia artificial. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para escalar estos sistemas y llevarlos al mundo real. Episodios relacionados: 155, 187, 266 Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

En este episodio exploramos las ideas más fascinantes de Linked: The New Science of Networks, el libro de Albert-László Barabási. Descubrimos cómo las redes están presentes en todos los aspectos de nuestra vida y cómo entenderlas puede cambiar nuestra perspectiva sobre el mundo. Desde Internet hasta las redes sociales, pasando por la biología y las telecomunicaciones, todo está conectado. Hablamos primero de qué son las redes, cómo se componen de nodos y enlaces, y cómo se manifiestan en ejemplos cotidianos como Internet, las redes sociales y los sistemas metabólicos. Después, profundizamos en las redes de escala libre, aquellas donde algunos nodos (los hubs) concentran la mayoría de las conexiones. Entendemos por qué surgen estas redes, gracias a factores como el crecimiento continuo y el crecimiento preferencial, y exploramos ejemplos prácticos que van desde la tecnología hasta la biología. También analizamos las propiedades de estas redes, como su resiliencia ante fallos aleatorios y su vulnerabilidad a ataques dirigidos, y cómo estos aspectos determinan su comportamiento. Nos adentramos en cómo la información, las ideas y las enfermedades se propagan a través de las redes y cómo los clusters y comunidades dentro de estas estructuras afectan la dinámica de la difusión. El episodio incluye aplicaciones prácticas en tecnología, como la optimización de Internet y las redes eléctricas, y en biología y medicina, donde el análisis de redes metabólicas y la identificación de nodos clave son esenciales para la investigación y las terapias dirigidas. También reflexionamos sobre cómo las empresas utilizan el análisis de redes para mejorar estrategias de marketing y el desarrollo de productos. Cerramos con una reflexión sobre el impacto del libro y cómo su visión de las redes puede ayudarnos a entender mejor nuestras propias conexiones. Si quieres profundizar más, te recomendamos leer el libro Linked: The New Science of Networks, disponible en numerosas plataformas. Explora el fascinante mundo de las redes y cómo moldean nuestra vida diaria en la página oficial de Albert-László Barabási: www.barabasilab.com. Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

En este episodio de "Concienciados", comparto junto a Juan José Hernández Morante, investigador de la UCAM, los detalles de una investigación que busca transformar la gestión sanitaria a través de la inteligencia artificial. Hablamos sobre un sistema predictivo que hemos desarrollado en la UCAM y que permite anticipar, con un 95% de precisión, la probabilidad de que un paciente dado de alta en urgencias vuelva a ingresar en un plazo de 30 días. La motivación del proyecto surge de un problema recurrente en los servicios sanitarios: los reingresos hospitalarios. Saber quién tiene más probabilidades de volver a urgencias nos permite intervenir de manera más eficiente, optimizando recursos y mejorando la atención al paciente. Para desarrollar esta herramienta, partimos de los datos clínicos del Hospital Virgen de la Arrixaca, que nos proporcionaron una base sólida con más de 20.000 registros. A partir de ahí, aplicamos metodologías avanzadas de "machine learning", desarrollando modelos que no solo predicen resultados, sino que además explican por qué. Esto es clave, ya que permite entender las variables que más influyen en las recaídas y cuestionar paradigmas que, hasta ahora, se daban por sentados. Por ejemplo, uno de los hallazgos más llamativos es que una estancia hospitalaria prolongada, lejos de ser beneficiosa, aumenta las probabilidades de reingreso. Este dato rompe con la idea tradicional de que "más tiempo en el hospital" equivale a "mejor recuperación". Además, encontramos diferencias demográficas interesantes: los hombres tienen más probabilidades de recaída que las mujeres, y ciertos códigos postales muestran patrones significativos que podrían relacionarse con factores sociales o económicos. Durante la conversación, insistimos en que estas herramientas no son magia. La inteligencia artificial no hace milagros, pero puede aportar mucho valor si se aplican correctamente. Por eso, uno de los grandes retos es que los profesionales de la salud conozcan y confíen en estas tecnologías. La rápida evolución de la IA y la cantidad de datos que se generan en los hospitales requieren un esfuerzo conjunto para que estas herramientas se integren de forma efectiva en el sistema sanitario. El objetivo final de este proyecto no es solo reducir los reingresos hospitalarios, sino también mejorar la calidad de vida de los pacientes. Menos tiempo en el hospital significa más tiempo en casa, donde el paciente puede recuperarse mejor con un seguimiento adecuado. En el futuro, esperamos aplicar esta misma metodología a otros contextos dentro del ámbito de la salud, explorando nuevas bases de datos y extendiendo el impacto de esta tecnología. Este episodio es una producción de iradio UCAM, con la colaboración de la Unidad de Cultura Científica e Innovación y el Vicerrectorado de Investigación de la UCAM. Agradecemos a todos los que han hecho posible este trabajo y, especialmente, a quienes nos escuchan y comparten nuestro interés por la investigación y la tecnología aplicada a la salud. Aquí la publicacion relacionada: https://www.mdpi.com/2504-4990/6/3/80 Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy tengo el placer de conversar con la Dra. Thalia Fernández, una destacada investigadora en neurociencia aplicada y experta en neurofeedback. Durante nuestra charla, exploramos cómo esta técnica puede entrenar el cerebro para mejorar su funcionamiento, prevenir problemas antes de que aparezcan y tratar diversas afecciones, desde déficits de aprendizaje en niños hasta el deterioro cognitivo en adultos mayores. El neurofeedback, como explica la Dra. Fernández, es un procedimiento basado en la retroalimentación inmediata de la actividad eléctrica del cerebro. Mediante estímulos sencillos, como un sonido o una luz, es posible reforzar ciertos patrones cerebrales y modificar otros para lograr mejoras significativas en el bienestar cognitivo. Esta técnica no sólo se centra en una región del cerebro, sino que puede generar una reorganización general del sistema nervioso, lo que abre un abanico de posibilidades terapéuticas. Hablamos sobre su aplicación en niños con trastornos de aprendizaje, donde el neurofeedback ayuda a superar barreras que impiden el desarrollo cognitivo y académico. La Dra. Fernández describe cómo esta técnica es capaz de "quitar el seguro" que bloquea el aprendizaje, permitiendo que el cerebro fluya de manera más eficiente. Además, discutimos su uso preventivo en adultos mayores, un grupo en el que el objetivo es intervenir antes de que surjan problemas de deterioro cognitivo, potenciando capacidades que incluso se mantienen años después del tratamiento. Un punto fascinante de la conversación fue la explicación de cómo la plasticidad del cerebro en los niños hace que pequeñas modificaciones tengan un impacto enorme. En contraste, el neurofeedback en adultos mayores tiene un enfoque preventivo más sutil pero igualmente valioso. También abordamos los desafíos de implementar esta técnica en entornos clínicos, desde los costos hasta la necesidad de experiencia técnica para su correcta aplicación. Si quieres saber más sobre cómo el neurofeedback está transformando nuestra comprensión del cerebro y sus aplicaciones prácticas, este episodio te ofrecerá una visión profunda y accesible. Además, si deseas conectar con la Dra. Thalia Fernández o explorar su trabajo, aquí puedes encontrar más información sobre su investigación y contactarla: https://psicologia.posgrado.unam.mx/thalia-fernandez-harmony-2/ Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy exploramos un descubrimiento fascinante publicado en la prestigiosa revista Cell: los obeliscos, unas diminutas moléculas de ARN circular que desafían lo que sabemos sobre la vida microscópica. Estas moléculas, halladas en el microbioma humano, abren un mundo de preguntas sobre su función, su impacto en la microbiota y su posible relación con enfermedades humanas. Para guiarnos en este viaje, contamos con Marcos de la Peña, investigador especializado en ARN, que nos explica cómo se encontraron los obeliscos, qué los hace únicos y por qué son tan relevantes para entender la frontera entre lo vivo y lo no vivo. A lo largo de la conversación, descubrimos cómo los análisis bioinformáticos, herramientas clave en la investigación actual, permitieron identificar estas estructuras únicas y cómo este descubrimiento abre la puerta a una nueva era en el estudio del microbioma y de las bacterias que lo habitan. También discutimos los retos y oportunidades que enfrenta la ciencia, desde las limitaciones en la financiación hasta la presión por competir en el ámbito internacional. Marcos reflexiona sobre la importancia de la colaboración interdisciplinaria y el enorme potencial de lo que aún queda por descubrir en nuestras propias bacterias y en su interacción con el cuerpo humano. Este hallazgo no solo amplía nuestra comprensión de la microbiota, sino que también plantea cuestiones fundamentales sobre el origen de la vida y la evolución de los agentes biológicos más pequeños. Finalmente, miramos hacia el futuro y las posibles aplicaciones de este descubrimiento en áreas como la salud, la biotecnología y la investigación de enfermedades. Los obeliscos nos obligan a replantearnos lo que sabemos sobre la biología y nos invitan a explorar la inmensidad de lo desconocido, desde las entrañas del microbioma hasta los límites de lo que definimos como vida. Enlaces: Noticia relacionada: https://www.csic.es/es/actualidad-del-csic/descubren-una-nueva-entidad-biologica-que-habita-en-el-cuerpo-humano Contactar a Marcos de la Peña: https://www.csic.es/es/investigación/investigadoresmarcos-de-la-pena-del-rivero Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio. P.D.1: Parte de la música de la intro es de AudioCoffee: https://www.audiocoffee.net/ P.D.2: Episodios relacionados, 320, 328.

Hoy nos adentramos en el fascinante mundo de la microbiota de la mano de Rosa del Campo, microbióloga de referencia y líder de investigaciones en el Hospital Ramón y Cajal, así como en el Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria en Madrid. Durante la conversación, exploramos qué es realmente la microbiota y cómo su estudio ha cobrado relevancia en los últimos años, gracias a los avances en secuenciación masiva que han permitido descubrir la enorme diversidad de microorganismos que habitan en nuestro cuerpo. Rosa nos explica cómo la microbiota no solo influye en nuestra salud intestinal, sino que también juega un papel fundamental en enfermedades como la obesidad, el cáncer, las infecciones recurrentes y diversas condiciones inflamatorias. Hablamos sobre cómo la dieta y el estilo de vida impactan en la diversidad y el equilibrio de nuestra microbiota, lo que a su vez puede influir en nuestra respuesta a ciertos tratamientos médicos. A lo largo del episodio, abordamos los retos que enfrentan los investigadores en este campo, especialmente en la detección de microorganismos que no pueden cultivarse y en la falta de estándares para definir lo que sería una microbiota "normal". También discutimos los desafíos en la aplicación clínica de estos descubrimientos, pues aunque se ha avanzado mucho en investigación, todavía no se ha integrado de manera rutinaria en los hospitales. Un tema especialmente interesante fue el trasplante fecal, una técnica que ha mostrado ser efectiva para tratar infecciones recurrentes por *Clostridioides difficile*. Rosa detalla cómo se seleccionan los donantes y los estrictos controles que se deben seguir para asegurar la seguridad del procedimiento. Además, discutimos las aplicaciones potenciales de esta técnica en otras enfermedades, aunque todavía falta evidencia sólida para su uso en casos como la obesidad, el autismo o enfermedades neurodegenerativas. También tocamos la relación entre la microbiota y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer, donde investigaciones recientes sugieren que ciertos desequilibrios microbianos podrían tener un papel en el desarrollo de estas condiciones. Sin embargo, Rosa es cautelosa y destaca que aún queda mucho por entender antes de que estos hallazgos puedan traducirse en tratamientos efectivos. Finalmente, hablamos sobre el papel de la gran industria farmacéutica en este campo y cómo, tras un entusiasmo inicial, muchas grandes empresas han perdido interés al no encontrar aplicaciones clínicas claras que generen un retorno significativo. Sin embargo, la investigación continúa en otros frentes, especialmente en el ámbito académico y en pequeñas empresas que apuestan por el desarrollo de probióticos y otras terapias basadas en la microbiota. Si tienes preguntas o quieres profundizar en alguno de estos temas puedes contactar a Rosa a traves de rosacampo@yahoo.com Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio. P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Audiobinger/single/a-mothers-prayer/ P.D.2: Episodios relacionados, 320.

Hoy exploramos un enfoque poco conocido pero fascinante dentro del mundo de la literatura científica. Si piensas que todos los artículos de investigación siguen el formato clásico de introducción, métodos, resultados y conclusiones, este episodio te sorprenderá. Hablamos sobre un tipo de artículo menos conocido que reflexiona de forma creativa sobre los procesos de investigación. Acompáñanos a descubrir qué son la ciencia de noche y la ciencia de día, dos conceptos que abogan por una forma más creativa e improvisada de generar ideas científicas, contrastada con la rigurosa metodología experimental que todos conocemos. Conversamos sobre cómo el uso de técnicas de improvisación teatral y el método del "sí, y..." pueden ayudarnos a generar nuevas hipótesis de investigación. Además, te compartimos detalles sobre un artículo que descubrí gracias a Twitter https://x.com/ItaiYanai/status/1850031592959332738 https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02575-w y que me llevó a reflexionar sobre cómo podemos hacer la ciencia más accesible y comprensible, sin renunciar a la profundidad del análisis: A partir de ese trabajo, hablamos sobre la diversidad en los tipos de artículos científicos y cómo expanden nuestra comprensión de la investigación, el concepto de Night Science versus Day Science y cómo cada uno contribuye al proceso científico. También abordamos la técnica del "sí, y..." para generar hipótesis innovadoras y cómo el lenguaje accesible puede hacer la ciencia más inclusiva y atractiva. Finalmente, reflexionamos sobre el uso de espacios en revistas científicas para hablar sobre metaciencia, mostrando cómo incluso publicaciones especializadas pueden abrirse a nuevas ideas. Si te ha gustado este episodio, te animamos a compartirlo en tus redes sociales o con alguien que creas que puede estar interesado. No olvides suscribirte para no perderte futuros episodios en los que seguiremos explorando nuevas formas de entender la investigación. Además, si te interesa este enfoque, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre la ciencia de noche y la ciencia de día. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio. P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Ketsa/silent-rising-souls/love-you/ P.D.2: Episodios relacionados 112 y 230.

Hoy profundizamos en la traducción cultural y el rescate de voces históricas junto a Alba Rodríguez Saavedra (https://paratraduccion.com/doctorado/alba-rodriguez-saavedra/), traductora e investigadora. Alba nos cuenta cómo utiliza la traducción para reinterpretar y preservar figuras marginalizadas, especialmente aquellas en la memoria cultural y tradiciones populares. Con una mirada personal y académica, Alba conecta su trabajo en la Universidad de Vigo, donde estudia a personajes femeninos como la Moura en Galicia y la Kajyaj en Irlanda, con su deseo de rescatar y dar voz a las historias de mujeres que han sido olvidadas o subestimadas. Además, Alba investiga la obra de Ruth Matilda Anderson, primera traductora de Rosalía de Castro al inglés, quien en su tiempo desafió la imagen estereotipada de Rosalía, ofreciendo una perspectiva feminista y socialmente comprometida. Durante la conversación, otros investigadores suman perspectivas sobre el impacto de la traducción como medio de reinterpretación cultural y sobre la importancia de la tradición oral en la transmisión de historias y saberes. Compartiendo experiencias personales, los participantes revelan cómo los relatos transmitidos en sus propias familias influyen en sus investigaciones, especialmente en aquellos aspectos de la cultura popular y femenina que han sido menospreciados. A través de este enfoque, el episodio destaca cómo el compromiso personal y el rigor académico pueden entrelazarse para rescatar lo que quedó al margen de las narrativas dominantes. Los retos de la investigación académica son otro eje de este episodio. Se aborda la precariedad laboral, la dificultad para financiar proyectos y el impacto de la sobreproducción académica en la calidad de la investigación. Alba y los participantes discuten cómo, a pesar de estas dificultades, el interés por visibilizar historias culturales olvidadas sigue siendo una motivación potente. También reflexionan sobre la importancia de crear puentes entre la academia y la sociedad, destacando iniciativas como el “Pint of Science” y formatos accesibles como los podcasts, que permiten que el conocimiento académico llegue a un público más amplio. En el cierre, Alba recapacita sobre el papel fundamental de la divulgación para democratizar el conocimiento y cómo la traducción permite redescubrir realidades históricas que de otro modo permanecerían ocultas. Nos recuerda que investigar y traducir no son solo actos de transmisión, sino formas de compromiso con la memoria y el futuro, y que la traducción puede servir como puente para conectar voces y culturas, enriquecer nuestra comprensión de la historia y, en última instancia, promover una sociedad más inclusiva. Podéis contactar a Alba a través de albarodriguez@uvigo.gal Si este tema te ha resonado, te invito a unirte de manera gratuita a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp. Allí hablamos de todo tipo de temas relacionados con la investigación y la creación de contenido. Puedes unirte gratuitamente a través de: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ Por último, si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar! P.D.: Música, Sonata No. 22 in F Major, Op. 54 - I. In tempo dun Menuetto de Daniel Veesey (https://freemusicarchive.org/music/Daniel_Veesey/Beethovens_Sonata_No_22_in_F_Major/Sonata_No_22_in_F_Major_Op_54_-_I_In_tempo_dun_Menuetto/).

En este episodio comparto la técnica de los impactos consecutivos, una forma de transmitir ideas complejas para que lleguen mejor a la audiencia. La idea central es simple: en vez de exponer una idea solo una vez, repetimos su esencia a lo largo del tiempo, de distintas maneras, permitiendo que, después de varios impactos, el mensaje realmente cale en quien escucha o lee. Este concepto proviene del marketing, donde se ha demostrado que tras un número de impactos —unos ocho, en promedio— una persona pasa de ser inconsciente de una idea a tenerla en mente. Durante el episodio, explico cómo aplicar esta técnica en charlas, exposiciones y textos escritos. En una presentación, por ejemplo, podemos repetir la idea clave cada cierto tiempo, integrándola en la historia que desarrollamos, y variando su presentación para mantener el interés. En el caso de los libros, el autor puede organizar los capítulos para reforzar constantemente la idea principal, asegurándose de que, aunque el lector no retenga todos los detalles, se lleve el núcleo del mensaje. También comparto mi opinión sobre el riesgo de sobreexplotar esta técnica, algo que sucede en algunos libros que terminan repitiendo en exceso la misma idea hasta agotar al lector. Para evitarlo, sugiero emplear repeticiones dosificadas y variar las formas de presentar la idea para mantener el interés y claridad. Finalmente, hablo sobre cómo aprovechar modelos de lenguaje y resúmenes de libros para captar las ideas clave en menos tiempo, recomendando este enfoque cuando buscamos eficiencia. Termino el episodio invitándote a aplicar esta técnica en tus propias presentaciones o proyectos y te animo a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para seguir compartiendo ideas aquí: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ Si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar!

En este episodio, tuve el placer de entrevistar a Yesid Ospitia, un investigador que está trabajando en sistemas de recomendación musical. Hablamos sobre los problemas actuales que enfrentan las principales plataformas de streaming, donde las recomendaciones musicales tienden a priorizar la popularidad en lugar de centrarse en las características musicales reales, algo que termina afectando negativamente a los artistas emergentes. Yesid nos explicó cómo su investigación busca justamente resolver este problema mediante el uso de inteligencia artificial y estrategias basadas en el contenido, clasificando las canciones según sus características como el ritmo, el timbre y, lo más innovador, la emoción que estas transmiten. En el transcurso de la conversación, Yesid compartió cómo su modelo de recomendación se enfoca en agrupar canciones por similitud emocional, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Uno de los aspectos más interesantes es cómo este modelo tiene en cuenta la estructura de la canción, lo que permite que las recomendaciones sean más precisas y estén alineadas con las emociones que el oyente percibe en diferentes partes de la pieza musical. Hablamos también sobre los desafíos que su investigación enfrenta, como el proceso manual de etiquetado emocional de las canciones y la falta de datasets representativos de géneros menos conocidos. Sin embargo, Yesid está convencido de que la solución a estos problemas pasa por seguir mejorando los sistemas de inteligencia artificial y generar datasets más diversos. Otra parte importante de nuestra conversación giró en torno al sesgo en la industria musical, donde los algoritmos favorecen a los artistas más populares, dejando a los emergentes con menos oportunidades de ser descubiertos. Yesid destacó que su investigación propone un cambio en este paradigma, sugiriendo que las recomendaciones se basen más en la similitud entre las canciones y no tanto en la cantidad de reproducciones o la fama de los artistas. Mirando hacia el futuro, Yesid cree que la inteligencia artificial seguirá jugando un papel fundamental en la música, pero que el verdadero desafío está en cómo la industria puede adaptarse para ser más inclusiva y justa con los artistas emergentes. Fue muy inspirador escuchar cómo combina su pasión por la música con la tecnología en su trabajo. Si te interesa saber más sobre Yesid Ospitia y su investigación, puedes visitar su página web en yospitiam.co. Como siempre, si este episodio te resultó interesante, la mejor forma de apoyar este podcast es compartirlo con alguien que creas que le pueda gustar. También puedes unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp o contactar conmigo a través de horacio-ps.com/contacto.

Hoy comparto mi experiencia sobre un momento que, tarde o temprano, todos los creadores de contenido enfrentan: la sensación de que las ideas se acaban. Si has estado creando un podcast, o cualquier otro tipo de contenido, probablemente te has encontrado en una situación en la que sientes que ya no tienes la misma inspiración o cantidad de ideas frescas que al principio. En mi caso, como creador de un podcast donde parcialmente se trata la improvisación, sé bien lo que es lidiar con esta aparente escasez de contenido. Hablo sobre cómo la improvisación, aunque parece libre y sin planificación, también tiene sus retos. No siempre es fácil, y a veces resulta complicado encontrar esa chispa inicial que haga fluir las ideas de manera natural. Sin embargo, con el tiempo he aprendido algunas estrategias que me han ayudado a superar estos bloqueos creativos. Primero, comparto la técnica de "el movimiento se demuestra andando", que consiste en empezar a grabar sin ningún plan específico y dejar que las ideas surjan conforme hablas. También menciono la técnica de "utilizar semillas", donde me expongo a una variedad de estímulos en un corto periodo de tiempo para encontrar inspiración. Luego hablo sobre el consumo prolongado de contenido, una técnica más lenta pero efectiva, que implica profundizar en un tema durante un tiempo prolongado hasta que empiezan a surgir nuevas ideas. Finalmente, menciono cómo la edición y mejora de las grabaciones pueden ayudar a pulir el contenido improvisado. Estas son solo algunas de las técnicas que me han servido a lo largo de mi trayectoria como podcaster, y espero que puedan serte útiles si te encuentras en una situación similar. Si este tema te ha resonado o si tienes ideas que te gustaría compartir conmigo, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp. Allí hablamos de todo tipo de temas relacionados con la investigación y la creación de contenido. Puedes unirte a través de: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am Por último, si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar!

En este episodio, quiero hablarte de algo que a menudo pasa desapercibido en el mundo de la investigación científica: la relevancia de los resultados negativos. Si estás inmerso en la academia, probablemente te hayas dado cuenta de que cada vez se publican más artículos. Sin embargo, esta gran cantidad de publicaciones no siempre implica un avance real en el conocimiento. De hecho, la ciencia actual está muy orientada hacia la publicación de resultados positivos, aquellos que confirman teorías ya establecidas, y se presta poca atención a los resultados negativos, que son igualmente importantes. Uno de los problemas es el sesgo hacia los resultados positivos. El sistema científico actual favorece que se publiquen estudios que validan teorías existentes, lo que puede generar la falsa impresión de que estamos continuamente avanzando. Sin embargo, los resultados negativos juegan un papel crucial para el progreso de la ciencia. ¿Por qué? Porque estos resultados nos obligan a cuestionar nuestras teorías y a replantear las bases sobre las que se construyen. Aquí es donde entra en juego la falsabilidad, un concepto introducido por Karl Popper. En pocas palabras, una teoría es científica si puede ser refutada mediante experimentación. Esto significa que no basta con que una teoría sea confirmada una y otra vez; lo verdaderamente importante es que podamos ponerla a prueba en situaciones extremas y comprobar si puede fallar. Sin esta posibilidad de refutación, una teoría no es realmente científica. Un ejemplo clásico es el de la astrología, cuyas predicciones no pueden ser falsificadas de manera clara, en contraposición a teorías científicas como el comportamiento del hielo al calentarse, que se pueden comprobar y refutar bajo condiciones controladas. A lo largo de la historia de la ciencia, algunos de los avances más importantes han surgido cuando se han falsificado teorías. Un ejemplo claro es el paso del electromagnetismo clásico a la teoría cuántica a principios del siglo XX, que se produjo cuando las teorías existentes no pudieron explicar ciertos fenómenos, como la radiación del cuerpo negro. Este tipo de situaciones nos muestran que, para que la ciencia progrese, no solo debemos buscar validar nuestras teorías, sino que también es esencial diseñar experimentos que pongan a prueba sus límites y, en algunos casos, las refuten. Por tanto, el mensaje que quiero dejarte hoy es que los "resultados negativos" son esenciales para el avance de la ciencia. Nos obligan a reconsiderar, ajustar y mejorar nuestras teorías, lo que, en última instancia, nos permite generar un conocimiento más robusto y preciso. Así que, si estás en el ámbito de la investigación, te invito a que no busques solo la confirmación de tus ideas, sino que también explores situaciones en las que podrían fallar. Si quieres profundizar en estos temas, te recomiendo el libro de Alan Chalmers, "What is this thing called science?", que introduce de manera accesible los fundamentos del método científico. Finalmente, te invito a reflexionar sobre este episodio y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am

Hoy tengo el placer de conversar con Encarni Montoya (https://mauritiastories.wordpress.com/acerca-de/), científica titular en el Instituto de Geociencias de Barcelona (CSIC). A lo largo de la charla, exploramos su trayectoria profesional, desde sus estudios iniciales en biología hasta su especialización en paleoecología, un campo fascinante que nos permite entender cómo los ecosistemas han cambiado a lo largo de miles de años. La paleoecología, como explica Encarni, no solo trata de desenterrar restos antiguos, sino que nos ayuda a comprender las interacciones entre los seres vivos, los seres humanos y el clima a través del tiempo. A partir del análisis de sedimentos, microfósiles y ADN antiguo, los científicos pueden descifrar patrones ambientales del pasado que son cruciales para predecir el futuro de los ecosistemas en un contexto de cambio climático. Esta ciencia tiene implicaciones directas en la conservación y en la forma en que entendemos la biodiversidad actual. Además de profundizar en los aspectos técnicos de su trabajo, Encarni nos brinda una perspectiva única sobre los retos de la carrera investigadora. Desde su experiencia al conseguir una plaza de "Lecturer" en la Universidad de Liverpool hasta su retorno a España con una posición en el CSIC, reflexionamos sobre los procesos burocráticos, las diferencias entre los sistemas de investigación de ambos países, y las dificultades que los investigadores enfrentan para estabilizarse en su carrera. Este episodio destaca la relevancia de la investigación científica no solo desde un punto de vista académico, sino también como una herramienta para abordar los grandes desafíos del mundo moderno. La paleoecología, aunque suene lejana, está directamente vinculada a temas actuales como el cambio climático, la gestión de recursos naturales y la preservación de la biodiversidad. Por otro lado, la conversación sobre la carrera investigadora arroja luz sobre la realidad que muchos científicos enfrentan, especialmente en países como España, donde los procesos de estabilización pueden ser largos y complicados. Si te interesa la ciencia, el cambio climático o simplemente quieres saber más sobre los retos y las recompensas de una carrera investigadora, ¡este episodio no te lo puedes perder! Finalmente, te invito a reflexionar sobre este episodio y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am

Hoy hablo con el Dr.Agustín Ernesto Martínez González (https://cvnet.cpd.ua.es/curriculum-breve/es/martinez-gonzalez-agustin-ernesto/40134), profesor titular en el Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica de la Universidad de Alicante y un referente en el estudio de los trastornos del espectro autista (TEA). Agustín ha creado una aplicación móvil, COREAT (https://web.ua.es/es/ginta/coreat-app.html), que ayuda a evaluar la severidad del comportamiento repetitivo en las personas con TEA, además de liderar el grupo de investigación Ginta y ser editor de la revista DCN, Revista de Discapacidad Clínica y Neurociencias. En nuestra conversación, Agustín comparte cómo su carrera tomó un enfoque significativo hacia el autismo a través de un caso severo que lo impactó profundamente al principio de su trayectoria. Exploramos su enfoque actual en la interrelación entre el comportamiento repetitivo y las condiciones sensoriales en individuos con TEA. Además, se describe cómo las alteraciones en la microbiota intestinal pueden influir significativamente en el comportamiento, sumergiéndonos en la compleja relación entre el intestino y el cerebro y cómo ciertas bacterias, como el bifidobacterium, podrían tener un papel crucial en los síntomas de TEA. Agustín detalla el funcionamiento de su aplicación, que no solo ayuda a identificar la severidad de los comportamientos en TEA, sino que también aporta datos importantes para entender mejor estos trastornos. También discutimos las complicaciones en la interpretación de los datos de la microbiota debido a la variabilidad y especificidad entre individuos, lo que subraya los desafíos de crear tratamientos efectivos basados en la evidencia. Además, abordamos los temas éticos y las limitaciones en el uso de probióticos y la urgente necesidad de realizar ensayos clínicos más rigurosos para validar tratamientos que se basen en ajustes de la microbiota. La discusión revela cómo la falta de estudios controlados y el aprovechamiento comercial pueden afectar la dirección de las investigaciones y las prácticas médicas, sugiriendo un camino hacia un enfoque más ético y científicamente sólido en la investigación y tratamiento de los TEA. Este episodio ofrece una visión integral de los avances en el estudio del autismo y la psicología evolutiva, destacando la importancia de un enfoque multidisciplinario y éticamente informado en la ciencia contemporánea.

En este episodio, he querido comenzar la nueva temporada del podcast con un tema que considero crucial, pero que rara vez recibe la atención que merece en el ámbito científico: la filosofía de la ciencia. A lo largo de varios episodios, planeo explorar cuestiones fundamentales sobre cómo hacemos ciencia, qué significa realmente el método científico y por qué es importante reflexionar sobre los principios que guían nuestra labor como investigadores. Este enfoque me ha llevado a leer "What is this thing called science?" de Alan Chalmers, un libro que considero esencial para cualquier persona que quiera profundizar en los fundamentos del método científico. Chalmers hace una revisión crítica y accesible sobre los aspectos que damos por sentados en la ciencia, y he decidido traer algunas de esas ideas al podcast para reflexionarlas y compartirlas con la audiencia. En este episodio, he discutido dos problemas clave del método científico que Chalmers aborda en su libro: 1. La confianza excesiva en los sentidos humanos: Uno de los primeros retos en la historia de la ciencia fue la dependencia de los sentidos para obtener conocimiento. Aunque hoy en día nos parece obvio que necesitamos instrumentación para medir y observar fenómenos de manera más precisa, al principio, la ciencia confiaba en lo que nuestros sentidos – principalmente la vista – podían captar. Esta confianza en los sentidos resultó problemática cuando diferentes observadores tenían percepciones distintas sobre un mismo fenómeno. El avance vino cuando científicos como Galileo Galilei empezaron a desarrollar instrumentos, como el telescopio, para eliminar el sesgo de la percepción humana y obtener datos más objetivos. Este proceso fue crucial para que la ciencia evolucionara, pero nos recuerda lo limitado que puede ser confiar únicamente en nuestros sentidos. 2. La interpretación subjetiva de los datos: Aunque hoy en día contamos con tecnología que nos permite recopilar datos de manera más precisa, el siguiente desafío viene cuando los científicos interpretan esos datos. Cada investigador tiene una formación, un bagaje personal y una serie de conocimientos previos que influyen en cómo perciben e interpretan la información. Esto significa que, incluso cuando dos científicos analizan el mismo conjunto de datos, pueden llegar a conclusiones diferentes debido a sus propios sesgos cognitivos o metodológicos. Chalmers señala que este sesgo en la interpretación es uno de los problemas más persistentes en la ciencia moderna, y no tiene una solución fácil. Este episodio es solo el comienzo de una serie de reflexiones sobre la filosofía de la ciencia. Mi objetivo no es solo revisar estos problemas, sino abrir un espacio para cuestionar los fundamentos sobre los cuales se asienta nuestra práctica científica. A medida que avancemos en la temporada, iré profundizando en estos temas y compartiendo más ideas sobre cómo podríamos mejorar el método científico, no solo desde el punto de vista técnico, sino también desde una perspectiva filosófica. ¡Espero que lo disfrutes! Enlaces relacionados: https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Chalmers https://www.goodreads.com/book/show/137314.What_Is_This_Thing_Called_Science_ Podcast-grafía (o episodios relacionados donde puedes profundizar): 212, 232, 257, 298 Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am O también me puedes contactar directamente aquí: http://horacio-ps.com/contacto/