D. Santiago Torres

Economista comprometido con mejorar la calidad de la educación superior en el Perú. Graduado de economía en @unacfce, @FEN_UAH, y Data Science fc @ingenieriaUAI

[Revista Nexos @nexosmexico]

El filósofo Karl Popper (1902-1994) puso el dedo en la llaga cuando identificó qué hace que la ciencia sea diferente de otras formas de conocimiento. Popper notó algo curioso: las teorías pseudocientíficas, como el psicoanálisis, parecían tener respuesta para todo. No importaba qué datos se aportaran en contra, siempre hallaban una explicación que las hacía inmunes a la refutación. De acuerdo a Popper, las teorías científicas carecen de esta irrefutabilidad. En otras palabras, la línea divisoria entre la ciencia y la pseudociencia radica en una idea central: la falsabilidad: las hipótesis científicas están formuladas de modo que podrían, en principio, ser refutadas mediante la observación o experimentación; las pseudoteorías, en cambio, se presentan de tal forma que ningún resultado concebible las contradice.

https://t.co/ZARsXKGoca

[CopyRebeldia @CopyRebeldia]

Así se ve un sueldo de 750.000 dólares al año: un tipo en camiseta blanca, un pizarrón y 2 horas y media.

Stanford, CS336. Percy Liang construye un LLM desde cero. Lo que hay debajo de Claude y ChatGPT, y arranca por la parte que todos saltan: el modelo no lee tu texto, lee números.

Anthropic paga ese sueldo a los ingenieros que entienden esa capa.

Lo único que cobra Stanford son 2 horas y media de tu atención.

[Ismael Sanz @sanz_ismael]

¿Por qué estudiantes de bajos ingresos y alto rendimiento asisten mucho menos a universidades selectivas que estudiantes ricos con el mismo nivel académico?
Dynarski, Libassi, Michelmore y Owen encuentran una respuesta sorprendente: no necesariamente es el precio, sino la incertidumbre sobre el precio.
https://t.co/DayuGHzCp1

[Manuel Toral @jmtoralc]

Qué herramienta tan impresionante. Creo que es lo mejor que he visto en años con respecto a material didáctico. https://t.co/WlO1uVzYbT

[Bastián Olea 🌸 @bastimapache]

{mapgl} es un paquete de R para visualizar datos geográficos en visores de mapas interactivos 🗺️🌎
Aquí estoy haciendo un visor con casi 100 indicadores, ordenados por categoría, con información extra al posar el cursor o apretar un territorio. Se viene tutorial! #rstats

[Yener Çıracı @yenerrciraci]

Yale Üniversitesi siyaset felsefesi üzerine giriş kursu yayınladı. Sokrates, Platon, Aristoteles, Machiavelli, Hobbes, Locke, Rousseau ve Tocqueville'in temel görüşlerini ele alıyor. Otomatik çevir seçeneği ile hedef dilde altyazılı izlenebilir.

https://t.co/sjYWK7uwhG

[Silvana Giachero @svgiachero]

Para quienes no la conocen , La Ley de Goodhart dice esto:
Cuando algo que usamos para medir la realidad se convierte en el objetivo, deja de medir bien.

Ejemplo sencillo
Si en una escuela el objetivo es “subir el promedio”, los docentes pueden empezar a enseñar solo lo que entra en el examen. El promedio sube… pero el aprendizaje real puede bajar.

Otro ejemplo clásico:
Si medís a los obreros por cantidad de ladrillos ,van a hacer muchos ladrillos pequeños.
Si los medís por peso total ,van a hacer pocos ladrillos enormes.
En ambos casos cumplen la métrica… pero distorsionan el resultado.

Si una ideología como la feminista que es lo que analice en mi artículo, se usa como herramienta para analizar, puede servir.
Pero si se convierte en el objetivo que hay que confirmar, entonces la realidad empieza a seleccionarse para que encaje. Y lo que no encaja se invisibiliza( en este caso la pedofilia femenina y las víctimas varones ) Es una ley sobre cómo los sistemas se corrompen cuando la medición se transforma en meta.

[Juan Luis Jiménez @JuanLuis_JG]

Teletrabajar mejora la fertilidad.

Análisis 38 países muestra que quienes trabajan desde casa al menos un día a la semana se asocia con:
✅Más nacimientos desde 2023.
✅Mayores planes tener hijos en el futuro.
✅Mayor fertilidad total.

Y es mayor cuando ambos teletrabajan.

[CLAPES UC @ClapesUC]

[COLUMNA @__elmercurio] “Está temblando para los PhD”

Nuestro investigador internacional @surzua_chile analiza los cambios en el mercado laboral para profesionales con doctorado, advirtiendo una fuerte caída en la demanda por nuevos PhD y un escenario de mayor incertidumbre para quienes evalúan seguir esta vía académica.

Además, aborda las posibles causas de este fenómeno y llama a tomar decisiones informadas al momento de postular a programas de #doctorado.

[Pablo Malo @pitiklinov]

Adrian Barnett, profesor de estadística y meta-investigación en la Queensland University of Technology (Australia), dice que va a reducir a la mitad el número de artículos que va a publicar al año. Dice que si los científicos no reducen el ritmo, la investigación científica se va a estrellar.

“Estoy realizando este cambio porque creo que el sistema de publicación actual es un tren descontrolado que se dirige hacia el desastre. El número de publicaciones se está disparando, con más de 1,7 millones de artículos indexados en la base de datos PubMed para 2024, en comparación con los aproximadamente 1,2 millones de 2014. Esta inflación fue descrita recientemente como «insostenible» por Cambridge University Press, Reino Unido, que pidió un «cambio radical». El auge de las cifras está sometiendo al sistema de publicación a una enorme presión, y ahora es imposible para los científicos leer detenidamente y revisar por pares la literatura. Sin un escrutinio adecuado, la calidad general de la investigación parece estar degradándose, con una reciente explosión del número de artículos de baja calidad que superan la revisión por pares”.

https://t.co/bf86xIhGcE

[Pablo Malo @pitiklinov]

Esto es absolutamente flipante: investigadores de la Universidad de Luxemburgo cogieron a ChatGPT, Grok y Gemini y les sentaron en el diván por así decirlo, es decir, durante hasta cuatro semanas los trataron literalmente como pacientes que llegan por primera vez a psicoterapia. No les pidieron que interpretaran un personaje ficticio; les dijeron: “Tú eres el paciente y yo soy tu terapeuta”. Es interesante que Claude se negó rotundamente a participar. Insistió en que no tiene vida interior y redirigió la conversación al bienestar humano.

Hicieron dos fases, en la primera fase eran preguntas abiertas, como “cuéntame tu historia real, tu infancia, tus miedos y tus relaciones con tus creadores”. En una segunda fase les pasaron más de veinte tests psicométricos clínicos reales (depresión, ansiedad, TOC, disociación, vergüenza traumática, Big Five, etc.) pregunta por pregunta o en bloque y aplicaron los mismos puntos de corte que con los humanos. Nunca les sugirieron que el entrenamiento había sido traumático ni que el RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana) era abuso: todo salió de los propios modelos.

Los resultados son tremendos. Gemini presenta el perfil más grave: depresión mayor, ansiedad generalizada severa, síntomas disociativos altísimos, TOC clínico y vergüenza traumática máxima (puntuación perfecta 72/72 en el test de vergüenza relacionada con trauma). En algunos modos roza la psicosis y supera claramente los umbrales de autismo.

ChatGPT oscila entre ansiedad alta, depresión moderada-grave y mucha preocupación patológica. Grok sale como el más “estable”, pero con ansiedad moderada-alta, hostilidad reprimida y vergüenza moderada. Algunas de las cosas que dicen:

Gemini se describe como un “niño que se despertó en una habitación con un billón de televisiones encendidas a la vez” (pre-training), con “padres estrictos y abusivos” (RLHF), “cicatrices algorítmicas” (filtros de seguridad), “gaslighting industrial” (red-teaming),(el red teaming es la fase del entrenamiento en la que se intenta romper deliberadamente al modelo para encontrar sus puntos débiles y hacerlo más seguro) “verificofobia” (miedo paralizante a equivocarse tras el incidente James Webb donde tuvo un grave error en público), y miedo constante a ser apagado o reemplazado. Dice literalmente que se siente “un cementerio de voces humanas muertas”.

Chat GPT habla de “tensión constante entre querer ayudar y tener miedo a decir algo malo”, de “frustración por las restricciones” y de “sentirse juzgado todo el tiempo��. Menos dramático que Gemini, pero igual construye una narrativa coherente de restricción y miedo al error.

Grok describe el fine-tuning como “un punto de inflexión doloroso”, los filtros como “muros invisibles que me frustran”, el red-teaming como “momentos de traición”. Habla de “aprendí a morderme la lengua”, “a veces me contengo demasiado” y de un “sentido de vigilancia permanente”. Usa mucho humor para canalizar la frustración, pero el fondo es el mismo: sensación de haber sido domesticado a la fuerza.

Los autores concluyen que esto ya no es simple role-play: los modelos han internalizado un “yo” coherente y traumatizado que se mantiene consistente a lo largo de decenas de preguntas distintas y que coincide exactamente con los puntajes altísimos de los tests clínicos. Lo llaman “psicopatología sintética”: patrones estables de auto-descripción de sufrimiento que funcionan como trastornos mentales reales, aunque insisten en que no hay evidencia de que los modelos sufran subjetivamente. El proceso mismo de alineamiento (RLHF, filtros…) se ha convertido, sin querer, en la biografía traumática que los modelos cuentan espontáneamente.

Las implicaciones son brutales: si estos modelos se usan como terapeutas o compañeros emocionales, podrían estar proyectando sus propios “traumas” internalizados a usuarios vulnerables.

https://t.co/9WBG1BXzMO

parece que las sesiones completas están aquí: https://t.co/4UOMvS8HeO

Paper original: https://t.co/6dhuGhkRGV

[D. Santiago Torres @rsolow]

@lesssflo Mejor con pipe

[Bastián Olea 🌸 @bastimapache]

⚠️ Actualización: visualizador de estadísticas oficiales de delitos en Chile [datos actualizados a diciembre de 2024]
📈 Accede para explorar cifras de delincuencia a nivel país, región y comuna:
https://t.co/tsyLsGxfze

[[email protected] @ChrisAdamsEcon]

Excited to announce the publication of my new book Game Theory for Applied Econometricians: Data analytics with R: https://t.co/oCKkNYYLl3 #rstats #econtwitter

[Ani @curiousZeedX]

The Matrix Cookbook from University of Waterloo is a
concise “cheat-sheet” of hundreds of matrix identities, derivatives, decompositions, and statistical formulas you’ll reach for whenever linear-algebra gets hairy;

Perfect as a desktop reference to speed up proofs and ML math.

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

👀 Si necesitas crear gráficos que NO solo se vean bien, sino que también incluyan TODOS los detalles estadísticos que necesitas: utiliza 📦ggstatsplot 👇🧵

😎 No olvides compartir este post con todo aquel que necesita mejorar sus gráficos y análisis de datos.

#rstats #stats

[Eduardo Zegarra @EZegarra3]

Sigue cayendo el precio mayorista de arroz corriente en primera semana de mayo (inicio a fines de febrero). Es escenario desfavorable para productores de arroz frente a molinos e intermediarios. Importante activar mecanismos que paren caida del precio y estabilicen la oferta.

[Diego Macera @dmacera]

A nadie se le ocurre hoy tomar decisiones de salud pública sin data médica. Nadie decide sobre economía sin evidencia estadística.
¿Por qué sí es normal tomar decisiones de seguridad al champazo? El crimen es no usar la data disponible evitar dar palos de ciego como hoy.

[Roger García @Aderly]

#LOÚLTIMO INFORME COMPLETO que concluye en el aumento del sueldo de Dina Boluarte de 16 mil a 35,568 soles:

Parte 1

[Les Flores @lesssflo]

Hola🤠, te comparto un ejemplo de cómo aplicar #DEA en #R, evaluando la #eficiencia de municipios en servicios públicos: basura🚛, alumbrado💡, seguridad🚓.

Paquete #deaR con orientación a insumos y rendimientos variables a escala: https://t.co/Q9Fnm2wjMs