Haciendo Ciencia Abierta: Diseño de experimentos software y uso de datos en la investigación

Taller

Haciendo Ciencia Abierta: Diseño de experimentos software y uso de datos en la investigación

Facultad de Economía
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Haciendo Ciencia Abierta: Diseño de experimentos, software y uso de datos en la investigación

Este taller ofrece becas, ¡anímate a participar!

Este taller forma parte del programa de Catalizadores que surge de la alianza entre la Universidad de los Andes y el Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS), una iniciativa del Center for Effective Global Action (CEGA) de la Universidad de California, en Berkeley. BITSS fue establecido para reforzar la calidad de la investigación en ciencias sociales y la evidencia utilizada para hacer políticas públicas.

Este taller busca fortalecer las prácticas de investigación en las ciencias sociales proporcionando herramientas libres y de código abierto para fomentar una ciencia abierta, transparente y reproducible. Para esto, los asistentes tendrán una combinación de clases teóricas y prácticas. 

En las clases teóricas se introducirán los conceptos fundamentales para las aproximaciones prácticas de los problemas. En las clases prácticas a su vez aprenderán el uso herramientas tales como la librería “Declare Design” en el software libre “R” para el desarrollo de planes de análisis previo, GitHub para control de versión de código, el Open Science Framework, y Zenodo para colaborar, documentar, archivar, compartir y registrar proyectos de investigación, materiales y datos.

Al finalizar el taller, el estudiante habrá adquirido conocimientos que le permitan fomentar la ética, la transparencia y la reproducibilidad en el diseño de experimentos, en el software y en el uso de datos en la investigación.

Beca:

Parte de la financiación de este curso surge del grant: “BITSS Catalyst Grant for Advancing Transparent, Reproducible, and Ethical Research” que hace posible la financiación de apoyos financieros destinados a individuos sub-representados en la investigación.

Buscamos por lo tanto fomentar la participación de mujeres e individuos sub-representados en las ciencias que de otra manera no tendrían acceso a este curso. Si considera que cumple con las condiciones de apoyo financiero, por favor diligencie el siguiente formulario hasta el viernes 8 de abril 2022. Los resultados serán informados a más tardar el lunes 18 de abril de 2022.

Dirigido a

El taller está diseñado para investigadores en ciencias sociales y de la salud, con especial énfasis en economía, ciencias políticas, psicología, sociología y salud pública. 

Requisitos: Se necesita experiencia básica en manejo de datos (por ejemplo, en Excel) y deseable en software “R”. Es recomendable también que los asistentes tengan conocimientos básicos de cálculo y estadística (por ejemplo, test de hipótesis, regresión lineal, etc.) y diseño de experimentos. 

Objetivos

Al finalizar el curso el asistente estará en capacidad de: 

- Fortalecer las prácticas de investigación de código abierto en las ciencias. 

- Diseñar planes de análisis previos de experimentos utilizando la librería “Declare Design” en el software libre “R”.  

- Manejar las funciones básicas de GitHub, incluidos problemas, notificaciones, ramas, confirmaciones y solicitudes de incorporación de cambios.  

- Utilizar el Open Science Framework para colaborar, documentar, archivar, compartir y registrar proyectos de investigación, materiales y datos. 

- Incorporar el manejo de GitHub, Open Science Framework y Zenodo en los flujos de investigación reproducibles. 

Metodología

El taller se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas a través de la herramienta de zoom. Cada sesión estará compuesta por una parte teórica de una hora y una aplicada de dos horas. 

En la parte práctica se utilizará el software libre “R” y las plataformas de GitHub, el Open Science Framework y Zenodo.

Contenido

El curso se desarrollará a lo largo de tres días, donde cada sesión estará compuesta por una parte teórica y una aplicada:

1. El primer día se centrará en la ética y transparencia en investigación a través de un mejor diseño de investigación en experimentos, enfatizando el papel de los planes de análisis previo. Tendremos en el primer día como conferencista invitado a Fernando Hoces de la Guardia de la Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS). 

En la parte práctica del día, nos enfocaremos en usar el paquete la librería “Declare Design” en el software libre “R” para mejorar la planificación de experimentos a través de simulaciones.

2. El segundo día se concentrará en la reproducibilidad y los flujos de trabajo reproducibles. La sesión práctica tratará sobre el control de versiones a través de GitHub.

3. El último día se centrará en la ética en la recopilación y transparencia de datos, enfatizando la gestión de datos. La sesión práctica se enfocará en el Open Science Framework, y Zenodo para manejo de datos transparente y almacenamiento de largo plazo. 

Profesores

Ignacio Sarmiento-Barbieri

PhD en Economía de la Universidad de Illinois con especialización en Economía Urbana y Econometría. Realizó su postdoctorado en ciencia de datos en microeconomía aplicada en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputadoras (NCSA) de Estados Unidos. Actualmente es Profesor Asistente de la Facultad de Economía, miembro del programa de Catalistas del Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) y profesor asociado del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial. Su investigación combina herramientas econométricas tradicionales con avances en informática, big data, y aprendizaje automático para estudiar la economía pública y urbana. En particular, su interés está en la provisión de bienes públicos en ciudades de todo el mundo.

Fernando Hoces de la Guardia.

Fernando Hoces de la Guardia es investigador en la Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) y afiliado al Berkeley Institute for Data Science (BIDS). El trabajo de Fernando se centra en cerrar las brechas entre la investigación y las políticas públicas en lo que respecta a la transparencia y la reproducibilidad; y en mejorar la reproducibilidad computacional en la investigación en economia. También ha dirigido capacitaciones de BITSS en los EE. UU., América del Sur y Europa. Fernando recibió su PhD en Public Policy Analysis de la Pardee RAND Graduate School, donde su investigación se centró en aumentar la transparencia y la reproducibilidad del análisis de políticas como una forma de fortalecer la conexión entre la política y la evidencia. Antes de RAND, estudió economía, realizó evaluaciones de impacto y análisis económicos de diversas políticas sociales.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.

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