El pasado 30 de julio, el Consejo Académico Ampliado de la UAH aprobó, como programa oficial de la Universidad, el nodo de analítica de datos “U – Analytics”, visado previamente por la Vicerrectoría de Investigación. Este es un importante hito, pues pone a la UAH a la par con las universidades más prestigiosas del país que han puesto sus esfuerzos en crear sus propios centros de análisis de datos.
“La idea es explotar todos los datos que se encuentren disponibles. Y nuestra visión es que en algún momento nos transformemos en un referente del análisis de datos a nivel nacional, más allá de la universidad”. Esa es la mirada del académico de la FEN Fernando Crespo, quien junto con el también académico de la FEN, Rodrigo Ortiz – director y subdirector del nodo respectivamente – lideran el equipo que, luego de dos años de trabajo, dio vida a “U-Analytics”. Técnicamente lo definieron como: “Un centro de investigación científica, apoyado como programa en el ordenamiento de la Universidad Alberto Hurtado, en analítica de datos que, centrado en observaciones de datos, aporte en contextos económicos y de gestión empresarial, entre otros, sistematice la generación de conocimiento y comprensión de los fenómenos sociales”.
“El análisis de datos expande tu investigación”, asegura Crespo, razón por la cual uno de sus objetivos prioritarios es: “Darnos a conocer internamente para que más académicos se sumen al proyecto y se quieran motivar”. Ya está en proceso de construcción el soporte web del nodo y preparándose para el lanzamiento oficial. Por ahora, el nodo lo componen 12 académicos y académicas de distintas facultades de la UAH (de los departamentos de Economía y de Gestión y Negocios, de la FEN; Departamento de Geografía, de la Facultad de Ciencias Sociales; Departamento de Lengua y Literatura, de la Facultad de Filosofía y Humanidades y de la Facultad de Ingeniería).
Sobre el proceso y alcances del nodo conversamos con Fernando Crespo:
En términos sencillos, ¿qué es un nodo de análisis de datos?
Es un centro donde se reúnen investigadores que tienen como objetivo explotar todos los datos que se encuentren disponibles.
¿Qué necesidades vieron ustedes para crear este nodo de la UAH?
En este momento hay tres niveles de datos disponibles. Hay datos públicos, datos privados y datos que genera la Universidad. Y aparece una serie de motivaciones de análisis, de investigación, de propuestas de políticas públicas, que no han explotado esos datos. Entonces, lo vemos como una oportunidad. Por ejemplo, hicimos un artículo sobre las tasas de fecundidad. Y lo que tomamos fueron los datos, los analizamos y escribimos un artículo en la revista interna de la Facultad, y nos pidieron ese mismo reportaje para replicarlo en la Revista Mensaje. Entonces, en el fondo estás haciendo un aporte, y lo estás haciendo a partir del análisis de datos.
¿Cómo fue el proceso de la UAH para aprobar el Nodo?
La Universidad, para generar grupos de Investigación multidisciplinario, tiene un proceso. Y ese proceso consta desde crear el grupo hasta que lo revisa la Vicerrectoría de Investigación y, posteriormente, lo aprueba, como programa, el Consejo Académico Ampliado, que, en nuestro caso, lo aprobó el 30 de julio como programa ya oficial de la universidad.
¿Es el primer nodo de análisis de datos de la UAH?
Sí, el primer nodo que ellos aprueban. Y agradezco la oportunidad que nos dio la Vicerrectoría de Investigación de abrir la puerta al proyecto, así que agradecido de la disponibilidad.
¿Cuánto tiempo les llevó diseñarlo? ¿Ya está inaugurado el nodo?
Llevábamos como dos años tratando de empujar esto, y aunque todavía no está inaugurado sí está aprobado. Estamos en la confección de la página web. Una vez que tengamos la página web, esperamos hacer el lanzamiento con todo el bombo.
¿Cuál es la misión y visión del nodo?
La misión es explotar los datos disponibles para hacer aportes. Y la visión es que, en algún momento, nos transformemos en un referente del análisis de datos a nivel nacional, más allá de la universidad.
¿Cuáles son las ventajas de tener un nodo de análisis de datos?
El análisis de datos expande tu investigación. Inicialmente, una cosa son las hipótesis que tú quieres encontrar
en tu propia investigación con los datos, pero otra cosa es lo que un analista podría encontrar adicionalmente, que no te lo preguntaste, pero que está ahí. La gente requiere un procesamiento y requiere estar abierta a recibir respuestas que a lo mejor no se imaginaba.
En general, ¿la experiencia de análisis de datos es que efectivamente muchas veces se obtienen resultados que no estaban dentro de sus hipótesis?
Sí, y aparecen cosas extrañas que no se esperaban y es muy valioso.
Pero en general todas las investigaciones tienen datos
No, no todas tienen datos, porque aquí hay gente que hace investigación cualitativa, pero hoy día tienes técnicas de análisis de texto. Puedes hacer lo que se llama el Text Mining: tomar el texto y contar las palabras, ver las palabras principales, ver la relación entre palabras. Hay que estar abierto a ese tipo de mundo.
¿Qué objetivos son prioritarios para el nodo?
Por ahora, el principal objetivo es darnos a conocer internamente para que más académicos se sumen al proyecto y se quieran motivar. Tenemos que hacer el esfuerzo para mostrarlo, y lo más importante es que se empiecen a asociar académicos al proyecto, que se empiecen a motivar, porque eso es lo más difícil.
Es un llamado entonces a todas las facultades
A todas las facultades y eventualmente a las unidades docentes, porque también podemos colaborar con temas docentes en lo que se refiere a análisis de datos. Y, por otra parte, empezar a generar proyectos de capacitación con analítica de datos.
¿Capacitar a los docentes?
A los docentes internamente, a los estudiantes y en algún momento ofrecer capacitación externa, porque la necesidad existe. O sea, hay necesidad y queremos hacerlo lo más pronto posible para empezar a ofrecer cosas.
Mencionas capacitar a estudiantes ¿cómo lo están pensando?
Sí, nos pidieron que pensáramos en una asignatura como para el 2026, pero eso va a depender de lo que diga Docencia, pero yo no veo problema en que lo hagamos.
¿Qué plataformas tecnológicas usarán?
En este momento estamos usando software libre principalmente, Python, R Studio y Julia para las tareas que estamos haciendo de investigación.
El nodo tiene fines académicos, ¿a qué se refieren?
Tiene que ver con el cómo colaboramos con los demás centros académicos. Por ejemplo, queremos presentar un proyecto de innovación académica para generar material para apoyo a los cursos de Estadística y Probabilidad de la FEN.
¿El alcance entonces son todas las carreras que se imparten en la UAH?
El alcance son todas aquellas que necesiten análisis de datos. Colaborar con otras facultades que necesiten el análisis de datos. Queremos cooperar con eso. En cualquier proyecto que requiera procesar, analizar o generar datos podemos participar de él, viendo cómo podemos dar valor agregado a esos proyectos, a través del análisis de datos.
El nodo también aspira a la internacionalización, ¿cómo está ese proceso?
Vamos bien, porque hasta el momento estamos trabajando con la Universidad de Comillas (España). Ellos tienen un centro de analítica de datos, enfocado en educación y estamos trabajando con ellos. Y esperamos ampliarlo y trabajar también con la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá (Colombia) que es también de la red Jesuita; esperamos empezar a trabajar con ellos. Con Comillas estamos analizando las encuestas docentes y ver qué se puede sacar como resultado de esa encuesta. A los estudiantes les preguntan una serie de características respecto al curso, para saber la calidad de los cursos.
Con la creación de este nodo, ¿cómo se posiciona la UAH en materia de centros de análisis de datos a nivel país?¿Nos estamos poniendo al día?
Esto es una necesidad creciente y urgente que está en todas las universidades. Creo que sí, nos estamos poniendo al día, porque, por ejemplo, la Universidad Adolfo Ibáñez tiene un centro también de análisis de datos. Creo que la Universidad Católica también, de hecho ellos tenían un proyecto milenio de datos; la Universidad de Chile no lo tiene como centro de datos específico, pero tiene un proyecto milenio.
Es decir, son las universidades más prestigiosas la que están liderando la creación de este tipo de centros
Sí, las universidades top de Chile están abocadas a este proceso. Y lo otro, es que estamos participando en el proyecto “Laboratorio de supercómputo para inteligencia artificial, SCAI-Lab”, liderado por la Universidad de Chile. Es un proyecto para expandir el laboratorio supercómputo, que son computadores ultra rápidos para hacer investigación y desarrollo. La Universidad Alberto Hurtado está participando. Y la FEN, a través mío, y con Cristóbal Arrieta, de la Facultad de Ingeniería (que también nos aporta en el nodo) estamos como la cara visible frente al proyecto de la Universidad de Chile para todos los requerimientos que pidan para armar el proyecto. El Laboratorio de Supercómputo se llama NLHPC; ellos se ganaron un proyecto CORFO para expandir la capacidad de súpercómputo en Chile, específicamente en Inteligencia Artificial e invitaron a todas las universidades a participar. La Universidad Alberto Hurtado tenía un convenio firmado con el NLHPC y nosotros hicimos toda la gestión para subir los papeles y todas las cosas que pidieron para el proyecto para que la Universidad participe de ese proyecto.
Nuestra participación en este proyecto liderado por la Universidad de Chile es muy importante, porque en algún momento, como nodo vamos a tener requerimientos para procesar datos que probablemente requieran supercómputo.
¿Cómo se adecúa el nodo al plan estratégico de la UAH y de la FEN?
Una de los temas que la Universidad está incentivando es la multidisciplinariedad. Y eso ha sido como la piedra de tope para lograr resultados, porque nosotros por definición somos multidisciplinarios. Trabajamos con datos y no importa de dónde vengan. Entonces, por definición estamos aportando a la multidisciplinariedad. Y lo mismo vemos en la FEN, porque en la FEN hay mucho dato disponible, a veces para trabajar con temas económicos, políticas públicas, pero no se utilizan. No hay nadie que esté disponible para explotar esos datos, utilizarlos y hacer análisis con esos datos. Por eso nuestro objetivo es motivar a las y los académicos a participar.