Datagov Bottleneck


Bureaucracy Map

Esta presentación plantea una duda que me surgió después de asistir a:
Workshop Publicación abierta de Datos, Experiencias en Chile

Observaciones:

  1. Existen muchos temas, que la mayoría de la población desconoce, no entiende o no está interesada, a pesar de que en cierta forma los afecta directa o indirectamente.
  2. Existe un cuello de botella sistémico, para gestionar este tipo de temas y creo que “Datagov Bottleneck” es abstracción de lo que ocurre.
  3. El paradigma actual es de un modelo de gestión eficiente, jerarquizada y pesada.
  4. Existen grupos de personas que sí conocen, entienden y están interesadas en estos temas, pero no existen un modelo de gestión ágil, eficaz y sustentable, que permita su participación independiente de “la corriente mainstream”.
  5. Existen buenas ideas y gente dispuesta a desarrollarlas e implementarlas de manera colaborativa, pero carecemos de modelos de financiamiento basados en la colaboración.

Mi propuesta de modelo de gestión de este tipo de proyectos, basados en la colaboración: Community Scrum Manager.

Impact Map

Casos de interés:

  1. El año 2008 luego de meditar sobre lo que ocurrió con “la revolución de los pingüinos” (que finalmente llego a una “mesa de diálogo” y una comisión de calidad de la educación que “frenó la urgencia del tema” y aún no se ha logrado mejorar eficazmente la educación dentro de la salas de clase)
  2. El movimiento Educación2020 (que llegó al congreso y no logró compromisos concretos, a pesar de tener propuestas concretas).
  3. El movimiento ciudadano “Liberación Digital” (a partir de un evento puntual se conocieron muchas personas motivadas por el desarrollo de Internet, la interoperatividad, la cultura libre y participación ciudadana, como movimiento se ahogó en su propia inercia social), pero pudo de alguna forma motivar a algunos de sus miembros, a aventurarse en la creación de comunidades, otras iniciativas y ONG’s, etc. que han lograron influenciar la agenda del congreso )

Referencias:

  1. Redes neuronales artificiales.
  2. Red social.
  3. Community Scrum Manager.

Carta abierta a los revolucionarios de turno I


Uso adecuado de los correos electrónicos:

Les escribo en tono de reclamo y consejo, sobre el uso adecuado de los correos electrónicos, porque una cosa es “aceptar sin reclamo”  un correo masivo de un conocido  y otra es empezar a recibir correos de gente que no conozco.

Mi primer reclamo es sobre la reiteradas transgresiones a las Netiquette que son normas mínimas de comunicación, educación y respeto entre las personas que usamos Internet como medio de comunicación, es probable que no conozcan esas normas hasta hoy, que los insto a leer el contenido de este enlace, por eso de ahora en adelante, ya no tendrán escusa para no respetarlas.

Además les recomiendo formas para NO transgredir las Netiquette:

  1. Nunca enviar un correo masivo con Cc: haciendo eso revelan la direcciones de correo de todos quienes recibieron el correo, por lo que es caldo de cultivo para el accionar de los spammers, que hoy en día corresponde aproximadamente el 80% de los correos que se envían en el mundo.
  2. En el caso que deseen enviar un correo masivo usar siempre las direcciones Bcc:, pero de por sí deberían evitar mandar correos masivos.
  3. Siempre enviar los correos con la información básica que haga entendible el mensaje y la información adicional hacer referencia a enlaces, por un tema de eficiencia y un tema de respeto al tiempo a la persona que esperamos que lea nuestro mensaje.
  4. Para comunicarse con un grupo de personas los ideal es utilizar una Listas de Correo, la cual trae muchas ventajas adicionales en comparación a los correos masivos. (Sistemas gratuitos de listas de correo: GoogleGroups y OnlineGroups )

Ojalá no lo tomen a mal, pero el bien no justifica los medios y puede incluso ser negativo enviar SPAM por muy loable que sea la causa, para dar a conocer tu proyecto colaborativo, existen muchas forma menos invasivas y más inspiradoras.

Continúa: Carta abierta a los revolucionarios de turno II

El principio de la escasez


Este principio es utilizado con varios enfoques desde la economía, las redes sociales, el marketing, etc. pero a mi me interesa sólo revisar un efecto de este principio en el ser humano, que es quizás el punto más flaco del “Modelo de Cooperación Perfecta”.

La abundancia es inversamente proporcional a la eficiencia con que se gestiona un recurso. En palabras más simples entre más escaso es un recurso más eficiente somos en utilizarlo.

Cuando el recurso es el tiempo o los plazos de ejecución de una tarea este fenómeno lo describe la Ley de Parkinson.

Este dilema me ha generado muchas preguntas:

  • ¿Como aumentar nuestra eficiencia sin llegar antes a la escasez?
  • ¿Como no caer en la trampa de la eficiencia y optar por soluciones eficaces?
  • ¿La abundancia de un bien público nos lleva irremediablemente a la Tragedia de los comunes (gestión deficiente)?
  • ¿La economía es cíclica por este principio? Donde tenemos etapas de Auge, Recesión, Depresión y Recuperación.
  • ¿Que consecuencias económicas tendría generar abundancia en países donde hoy hay escasez?
  • ¿Como se aplica este principio en bienes comunes o públicos?
  • ¿Que diferencias tiene aplicar este principio en bienes materiales y no materiales?
  • ¿Como lograr un punto de equilibrio estable entre escasez y abundancia?

Otro elemento de la psicología humana que me ha sido difícil de entender como subsanar es:

En general estamos dispuestos a cambiar o modificar nuestro comportamiento, sólo en presencia de una inminente crisis o al sentir los efectos de una situación crítica, somos incapaces de “ponernos de acuerdo” y tratar de mejorar en el día a día, en general preferimos seguir la inercia social y realizar cambios radicales cuando no queda otra alternativa.

He visto como constantemente somos bombardeados en los medios con la amenaza de crisis inminentes como la crisis energética, la crisis ambiental, las crisis económicas, sociales, etc. Este efecto psicológico se puede observar en casos extremos como La Doctrina del Shock (Aunque no concuerdo con la forma en que se plantea el problema económico en el libro).

Yo pienso que muchas veces los cambios que se adoptan en estos períodos de inestabilidad son apresurados e inefectivos y sólo “apagan el incendio” en el corto plazo, generan un sensación de solución aparente, que hace aún más difícil organizarse, para buscar soluciones evolutivas más duraderas.

Desarrollo competencia perfecta

Desarrollo cooperación perfecta

Abundancia sustentable

Equilibrio de abundancia sustentable

De las figuras podemos observar que:

El equilibrio de colaboración en un libre mercado, suponiendo siempre válido el principio de la escasez, indica que es una estrategia más “ineficiente” que el equilibrio de la competencia. La clave es que sacrificamos eficiencia por tener un “margen antes de caer en la crisis de sustentabilidad” que nos permite absorber y responder con agilidad a los constantes cambios de la naturaleza.

La abundacia sustentable, en forma contraintuitiba produce en términos materiales “menos” crecimiento, cantidad de bienes y servicios en el corto plazo. Pero en el largo plazo permite una producción más estable, que se adapta a un ambiente cambiante sin afectar el desarrollo de las necesidades humanas fundamentales, con eventos críticos y traumáticos de gran escala.

Es por eso que mi objetivo es: Desarrollar un sistema de gestión de bienes comunes que sea ágil, eficaz y sustentable. Donde la restricción es la sustentabilidad, por sobre la eficiencia.

Un sistema sustentable (orgánico) es por definición menor eficiente que un sistema mecánico, pues su campo de acción menos optimizado, permite un margen para adaptarse y evolucionar a los cambios del entorno, por lo que es más robusto (resiliente) y menos rígido (frágil) a un entorno cambiante.

Ojalá tuviera tiempo para pensar sobre estos temas.

Trac Geo alpha


Desde que estoy usando Trac para gestionar el progreso de mi memoria, me llevó sólo un par de horas de uso, para maravillarme con las  características de esta herramienta, más aún cuando descubrí algunos de sus plugins.

Eso me motivó a crear un simple instalador, que llamé TracGeo, para tener en pocos minutos nuestro propio sistema de gestión de incidencias, con elementos geospaciales, como edición de mapas en el wiki o geolocalizar las incidencias.

TracGeo

TracGeo

ONLINE DEMO

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¿El fin de la ciencia?


Este artículo es un replica a un par de polémicos artículos (1 y 2) que leí en el blog Bits, Ciencia y Sociedad de profesores del DCC de la Universidad de Chile.

 

Conocimiento información y datos.

Conocimiento información y datos.

 

El desarrollo de la ciencia (versión personal de lo que entiendo de ciencia):

Los científicos históricamente de la observación de lo que nos rodea (integración preliminar), comienzan a inferir hipótesis. A partir de esas hipótesis, empiezan a demostrarlas a través del método científico (derivación formal o experimental), luego continúan agrupando hipótesis y componiéndolas en modelos. Estos modelos a medida que aumenta su complejidad y no es posible o es muy caro validarlos experimentalmente, se recurre a la computación, para “simular” validaciones de esos modelos.

 

Modelos

Modelos

 

En un principio la “integración formal” de datos clásica fue la estadística, que permite sintetizar una tendencia (distribución) y aislarla del ruido (error) con respecto a la tendencia supuesta. Pero hoy en día se han desarrollado nuevas formas de “integración de datos con herramientas computacionales“, como son por ejemplo los algoritmos evolutivos, las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos, algoritmos recursivos y muchos otros, que son capaces de “simular” el proceso de integración y derivación del conocimiento, muchas veces optimizados con heurísticas, aunque algunos todavía piensas que es sólo fuerza bruta computacional.

Entonces comienza la polémica que nunca los computadores reemplazaran la razón y la creatividad humana.

Algunos hablan de la razón, yo en mi caso prefiero hablar de la “fuerza bruta neuronal”, porque así creo se entiende mejor que el Conocimiento y la Razón son elementos relativos al desarrollo humano, son procesos que dependen de nuestra (in)evolución social y cultural, no son sólo genéticos y cognitivos.

Es aquí donde me gustaría detener un poco para reflexionar, si nuestro cerebro evolucionó como una herramienta flexible y de enorme capacidad  de cómputo, por que nos empecinamos en asombrarnos con la rígidas y menores capacidades de cómputo de las máquinas.

Yo pienso que ninguna máquina superará todas las características del cerebro humano, pero si estoy seguro que cada vez nos complementaremos mejor con las máquinas, porque su rigidez nos permite concentrar su poder de cómputo y eso sería imposible para nosotros, por la flexibilidad propia de nuestro cerebro.

Aún así yo diría que somos “super-computadoras con patas” y me sorprende que nadie repare en eso.

Porque las respuestas a las preguntas: que, cuando, como, donde, de donde, hacia donde, por que camino, etc. nunca las podrá responder una computadora.

Con estos antecedentes, es fácil ponerse a pensar en lo que ha logrado hoy Internet y como este se ha transformado en el cluster, jamás conocido en la historia de la humanidad, con 6 mil millones de potenciales nodos, imaginen el potencial de cómputo de eso (Por que creen que google da tan buenos resultados). Nuestro problema es que aún no aprendemos a coordinar nuestros esfuerzos a través de la colaboración, valorar nuestras propias motivaciones, aceptar y cultivar nuestra diversidad, etc.

Yo pienso que nuestro desarrollo está hoy limitado por nuestra incapacidad social y culturar y no por nuestra tecnología.

Como es recurrente, estos temas siempre me generan muchas interrogantes:

  1. ¿Nuestro aprendizaje es similar al de una RNA? Donde sistemáticamente nos entregan entradas (conocimiento) y salidas (resultados conocidos) con los que vamos entrenando nuestro cerebro.
  2. ¿Que pasa si al sistema educacional tradicional que llamaré “proceso de entrenamiento cerebral metódico y rígido”, lo complementamos con un proceso más flexible y dirigido por nuestras propias inquietudes, intereses y motivaciones?
  3. ¿Será necesario hoy empezar a aprender a aprender desde distintas fuentes de conocimiento o debemos seguir aferrados a las fuentes tradicionales? ¿Uso la enciclopedia de mi casa, wikipedia, ambas, muchas más?
  4. ¿Serán estas las razones que cada vez es más común ver en los jóvenes problemas de procrastinación y otras patologías asociadas?
  5. ¿Es la computación una ciencia fundamental al nivel de las matemáticas?
  6. ¿No será reduccionista llamarla informática si también trabajan con conocimiento y datos?
  7. ¿El código de un algoritmo se irá haciendo tan valioso sintetizador de conocimiento, como hoy son las expresiones matemáticas?

En la Ingeniería Hidráulica

Es comprensible que los científicos tradicionales vean feo a la computación, porque la visión romántica que podemos sintentizar todo el comportamiento de la naturaleza en principios encapsulados en pequeñas ecuaciones, cada vez es más difícil. Nadie puede negar la belleza de poder derivar el comportamiento de los fluidos desde el Teorema de transporte de Reynolds, el supuesto de fluido Newtoniano, los principios de conservación de la energía y la cantidad de movimiento, la ecuación de continuidad, pero irremediablemente terminamos en un punto donde aparecer Navier-Stokes y sólo nos queda la habilidad de resolver casos particulares y para el resto sólo el consuelo de simular en un computador.

Lo mismo en la Hidrología si estamos acostumbrados a que desde los principios de conservación de la energía y la cantidad de movimiento, la ecuación de continuidad podamos derivar resultados, pero luego aparecen las estadísticas para apoyarnos con las variables meteorológicas de entrada y ahora recientemente está apareciendo la Hidrología Computacional que nos da un nuevo enfoque para abordar los problemas.

Mi conclusión de ciencia ficción:

En resumidas cuentas ese “proceso iterativo infinito” del desarrollo de las ciencias, donde vamos a ir resolviendo los problemas que nos plantea el universo, en ciclos de Integrar-Derivar con retroalimentación, donde tenderemos a aprender mucho y las computadoras serán un buen catalizador de ese aprendizaje, pero nunca lograremos entender por completo como funciona el Universo.

Disclaimer: Yo sólo soy un estudiante con inquietudes sobre estos temas, lo escrito aquí no tiene ninguna validez científica.