Donde vayamos habrá problemas a resolver y muchos dolores que curar. ¿Cuál elegir para nuestro proyecto?

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

Una vez elegido el problema, ¿basta con hacer un plan de ruta?

El plan no es rígido

No es necesario que el plan sea perfecto. Con el tiempo lo vamos a ir mejorando y, a medida que vayamos adquiriendo más información y experiencia, podremos tomar mejores decisiones. Podemos terminar llegando a otro lugar, que posiblemente será más interesante y proveerá mejores resultados. Y posiblemente habremos aprendido algo en el camino.

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

Alon, U. (2009). How to choose a good scientific problem. Molecular cell, 35(6), 726-728. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276509006418

En Data Science se resuelven problemas cuya solución no se conoce. Por eso, se investiga.

Pregunta de Investigación

Una manera de definir nuestro problema es a través de una pregunta de investigación. La pregunta tiene dos propósitos:

  1. Determina el área y el tipo de investigación que realizaremos.
  2. Identifica los objetivos específicos del estudio.

Ejemplo: ¿Cuál es la relación que existe entre elección de modo de transporte y estatus socio-económico?

Pero…

Eso asume que tenemos una imagen clara del contexto de nuestro problema: el área y el tipo de investigación. Pocas veces sucede eso en un comienzo del proyecto. Para eso yo recurro al siguiente esquema:

Situation / Complication / Proposal

(propuesto en The Pyramid Principle por Barbara Minto)

Situation

El contexto en el cual nos situamos. El estado actual de las cosas. Aquí no hay problemas. Ejemplo: La gente puede elegir modos de transporte a utilizar, pudiendo elegir entre metro y bus (Transantiago), bicicletas públicas, o autos.

Complication

Algo que cause problemas en la situación. Puede ser un problema, una disconformidad, una limitante, etc. Ejemplo: La infraestructura y cobertura de transporte no es equitativa en la ciudad, y es sabido que personas de mayor ingreso tienen la posibilidad de vivir más cerca de sus casas.

¿Se dan cuenta que aquí automáticamente surge una pregunta o una propuesta para estudiar el problema?

Proposal

Para responder la pregunta o inquietud implícita que aparece después de la complicación, aquí generamos una propuesta que permita resolverla o entenderla. Ejemplo: Proponemos hacer un estudio que busque la correlación entre cobertura de transporte público y accesibilidad a rutas de transporte privado, con el ingreso y la distancia al trabajo.

Podemos expresar la introducción a nuestro problema combinando la situación, complicación y propuesta. Aquí podemos decidir si estamos contentos con la pregunta o con SCP. Y podemos iterar para mejorarla.