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¿Cómo de larga debe ser una entrada de blog?

Te pones a escribir en el blog ¿Cúanto escribes? Pues resulta que depende de los que busques con el blog.

 

 

La conclusión más completa la he encontrado aquí

En conclusión:

  • 75-300 palabras. ideal para generar discusiones y tener comentarios. Olvídate de ser elegido en puestos altos por los robots
  • 300-600 palabras. Longitud “recomendada” por muchas fuentes. Se lee en poco tiempo, y es suficiente para alguna reflexión. No sirve para parecer sesudo, ganar autoridad o ser premiado por los buscadores
  • 750-800 palabras. Muy practicado por periódicos y noticias. Se lee en pocos minuts, es suficiente para poner datos y comentarios personales, y se envía con facilidad (combina seso y cosas curiosas). Aporta.
  • 1000-1500 palabras. Con esta longitud hay menos comentarios relevantes, pero aumenta la tentación de compartir el enlace, y despierta interés entre potenciales seguidores. Muy buena longitud para una entrada que de solución a un problema ajeno o propio. .
  • 2,400-2500 palabras. Es la longitud de los artículos que quedan más arriba en Google  (longitud ideal para google: 2450 (en inglés)). La única condición es tener un tema interesante para un grupo suficientemente grande de lectores

Por último, si quieres saber qué dice la investigación sobre longitud ideal de casi todas las redes sociales y correo, mira aquí (y este blog tiene 331 palabras, o sea que comenta, si has llegado hasta aquí 😉 )

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El caso de los Big Data (1)

Un concepto que está muy de moda es el de BigData. ¿Hay que unirse a la moda, facilitarla, combatirla (en lo que se pueda, que será poco)? Dejamos quí unas notas para ayudar a tener una perspectiva, con enlaces para profundizar un poco.

¿Qué es Big Data?

7979558647_e413ea9b86_bComo casi todo el mundo sabe, Big Data se refiere al análisis de datos en cantidades gigantescas, para obtener resultados relevantes. Dado que se llevan décadas recogiendo datos de internautas, y que cada vez más aplicaciones y programas (que nosotors hemos colocado en nuestros dispositivos, en su mayoría voluntariamente) toman datos de nuestro comportamiento, nuestras preferencias y nuestras decisiones, se suelen emplear datos ya recogidos.

Para SAS, una organización relevante en este campo, existen cinco variables que deben emplearse para caracterizar un conjunto de datos para ser usado como Big Data (artículo completo aquí, lo que sigue es una traducción libre de lo que dice SAS):

Las primeras tres se conocen como la triple V, y están en la figura anterior. Las dos siguientes son también muy importantes, y las señala SAS:

  1. Volumen o cantidad de datos: Importa además la variedad de fuentes y la relevancia estadística de los datos
  2. Velocidad: os datos deben ser tratados a cvelocidades simplares o superiores a la que llegan. Es preciso tratar una gran cantdad de datos en tiempo real (o tiempo presente, como dice siempre mi buen amigo Enrique Belda; todo el tiempo es real, el presente y el pasado)Data streams in at an unprecedented speed and must be dealt with in a timely manner. RFID tags, sensors and smart metering are driving the need to deal with torrents of data in near-real time.
  3. Variedad: Los datos vienen en una gran variedad de formatos, de manera que hay que estar preparados para “leer” y extractar bases de datos, documentos, hojas de cálculo, correos electrónicos, video, audio, …
  4. Variabilidad: Los datos llegan muy deprisa, pero no a la misma velocidad en todos los momentos In addition to the increasing velocities and varieties of data, data flows can be highly inconsistent with periodic peaks. Is something trending in social media? Daily, seasonal and event-triggered peak data loads can be challenging to manage. Even more so with unstructured data.

Variability. In addition to the increasing velocities and varieties of data, data flows can be highly inconsistent with periodic peaks. Is something trending in social media? Daily, seasonal and event-triggered peak data loads can be challenging to manage. Even more so with unstructured data.

Complexity. Today’s data comes from multiple sources, which makes it difficult to link, match, cleanse and transform data across systems. However, it’s necessary to connect and correlate relationships, hierarchies and multiple data linkages or your data can quickly spiral out of control.

Un ejemplo: Netflix y House of Cards

Como dice aquí El Confidencial, Netflix toma datos de sus usuarios, y con eso decide qué series apoyar. House of Cards fue un caso. Netflix ofreció los 13 episodios a la vez, en vez de hacer un piloto, que es la regla para las demás cadenas en EE.UU. ¿Por qué? Porque Netflix contrata estudios de Big Data con sus propios datos. ¿Qué recogen?

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El Capitolio, por Andrés Nieto Porras (en Flickr)

  • valoraciones de los usuarios,
  • búsquedas que hacen en la plataforma,
  • qué dispositivos utilizan,
  • cuánto tiempo invierten diariamente en la web y en cada vídeo,
  • qué día de la semana prefieren,
  • si ven los capítulos enteros o parcialmente,
  • las preferencias que tienen en común con sus amigos o la audiencia de su misma región geográfica
  • actores y actrices principales de cada producción
  • director de cada producción
  • género de cada producción

Claro, los algoritmos no son todo.: “el ‘big data’ no lo es todo: “Siempre tiene que haber un equilibrio entre los números y la creatividad, que es la que define un buen resultado”, indica Lynn”.

¿Son importantes la tendencia y el sector?

Sí, indudablemente. El mercado de Big Data alcanzó los USD 18.600 millones en 2013, en una tendencia al alza que parece lejos de deternerse. Aquí (Mercado de Big Data. Estimación para 2017, Jeff Kelly) puede verse la evolución prevista del mercado (abajo se incluyen dos gráficas de esta fuente). Ojo, porqe el mercado incluye tanto ordenadores y máuinas (hardware), como programas (software) y servicios. Dado que en 2014 todavía no se había alcanzado una primera curva apra a forma de S tipica de mercados, parece demasiado adivinar estimar la curva de menor crecimiento para 2016 (no he encontrado datos fiables posteriores, sorry)

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Mercado de Big Data y evolución. Fuente: Jeff Kelly

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Descomposición del mercado Big Data en ordenadores, programas y servicios. Fuente: Jeff Kelly

¿Por qué son importantes los Big Data?

Los estudios serán muy importantes, porque nunca hasta ahora en la hstoriahabían coincidido:

  1. la cantidad de datos recogidos
  2. la capacidad de almacenamiento
  3. la posibilidad de comprar o alquilar bases de datos
  4. las posibilidades de tratamiento en tiempos razonables (alquilando, a su vez, tiempo de servidores)

Lo relevante no será qué datos has usado, sino cómo: en un océano de datos, buscar lo relevante es fundamental. Por tanto, lo relevanteses combinar Big Data con Big Analytics. Así se puede conseguir:

  • identificar datos coincidentes, para identificar mejores oportunidades, aunque no fueran causas
  • determinar las causas de fenómenos complekjos
  • determinar los componentes principales de unas decisiones
  • detectar los factores principales de moimientos de opinión o población
  • estimar de manera más prcisa el riesgo en que se incurre (y las oportunidades que genera) una decisión
  • y, por supuesto, orientar las acciones comerciales (pero eso, aquí, es quizá lo que moenos nos interesa).

 

Seguiremos con:

¿Por qué fallan los proyectos de Big Data?

Se suele estimar que alrededor de 2/3 de los estudios fallan ¿Por qué)

¿Qué puede hacer Big Data en carreteras y transportes?

¿Qué se puede hacer en nuestro sector?

 

 

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LEGO en el 2016 Taller de comunicación de obra humana: Obra civil y arquitectura

Hace unas semanas tuvimos una repetición de actividad especial en el Taller de Comunicación, patrocinada por LEGO: un certamen de creación rápida. Hubo de todo, pero sobre todo imaginación y creatividad. Lo pasamos estupendamente, y sólo teníamos piezas “tradicionales” (ladrillos).

Fue en la Escuela de Ingenieros de Caminos de la UPM, y puedes apuntarte para la próxima (te avisamos) escribiendo con el tema Taller LEGO a mromanag(at)gmail.com

Lo repetiremos en próximas semanas

Estas son las cosas que hicieron los alumnos (en carrusel, más abajo en mosaico)

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

 

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¿Que debe hacer un ingeniero para ser bueno?

Me han pedido por razones de cargo que formule con brevedad qué debe ser capaz de hacer un ingeniero tras unos pocos años de graduarse. Mi primer pensamiento se resume en catorce puntos:

  1. Tener un manejo ágil de conceptos y conocimientos sólidos en ingeniería y las interconexiones entre las técnicas y soluciones implicadas  en la planificación, diseño, construcción, conservación y gestión de infraestructuras y servicios, territorio y edificaciones
  2. Realizar un Análisis estructurado de cualquier conjunto de problemas planteado
  3. Concebir y diseñar soluciones y procesos adecuados al objetivo y al marco
  4. Formular alternativas de continuación del desarrollo planteado
  5. Investigar nuevas posibilidades y nuevas aplicaciones de las posibilidades existentes
  6. Hacer un uso habitual de las herramientas de ingeniería y comunicación
  7. Trabajar eficazmente y de forma organizada en el plano individual, y en equipos fuertemente interdisciplinares de manera ágil y eficiente
  8. Comunicar eficazmente en imágenes, palabras y escritos, y las combinaciones de los tres, desde posiciones de liderazgo en sectores y equipos
  9. Ser portador de los valores de la ética profesional y de equidad social, de género e internacional
  10. Ser consciente del impacto de la ingeniería en el medio ambiente, y ayudar a la imbricación positiva de las actuaciones en el medio ambiente
  11. Ser profesional en todas sus actuaciones
  12. Seguir aprendiendo de manera demostrable, participando activamente en las actividades de formación de los ingenieros
  13. Organizar un proyecto dividiéndolo en actividades simultáneas, identificando los caminos críticos y los umbrales fundamentales, programando su realización y recogiendo eficazmente sus resultados
  14. Aceptar las restricciones funcionales, ambientales, sociales y económicas a los proyectos y actuaciones en infraestructuras de manera realista, imponiendo los costes y plazos mínimos, pero siendo capaz de adaptar los trabajos en extensión e intensidad a los requisitos económicos cambiantes cuando los mínimos se pueden ver alcanzados o superados

¿Qué piensas tú?

Puedes mirar:

Roadmap To Engineering in 2025The Vision for Civil Engineering in 2025

 Entrusted by society

to create a sustainable world and

enhance the global quality of life,

civil engineers

serve competently, collaboratively, and ethically as master:


  • planners, designers, constructors, and operators of society’s economic and social engine–the built
    environment;
  • stewards of the natural environment and its resources;
  • innovators and integrators of ideas and technology across the public, private, and academic sectors;
  • managers of risk and uncertainty caused by natural events, accidents, and other threats; and
  • leaders in discussions and decisions shaping public environmental and infrastructure policy.

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LEGO en el Taller de comunicación de obra humana: Obra civil y arquitectura

El jueves tuvimos una actividad especial en el Taller de Comunicación, patrocinada por LEGO: un certamen de creación rápida. Hubo de todo, pero sobre todo imaginación y creatividad. Lo pasamos estupendamente, y sólo teníamos piezas “tradicionales” (ladrillos).

A ver si lo repetimos

ImagenImagenImagenImagenTaller-LEGO-06-IMG_2255 Taller-LEGO-10-P1040076 Taller-LEGO-16-P1030947 Taller-LEGO-18-P1030959 Taller-LEGO-28-P1030989 Taller-LEGO-37-IMG_2261 Taller-LEGO-41-P1030921 Taller-LEGO-47-P1030963 Taller-LEGO-59-P1040070 Taller-LEGO-64-IMG_2281

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IPhone y iPad wallpapers y fondos de pantalla

Para hacer un buen fondo de pantalla hay que saber los tamaños de imagen que hacen falta. Además, recuerda que tienen que ser imágenes con poco blanco y poco negro (las letras suelen ser blancas o negras).

Cono - Wallpaper

Además, algunos dispositivos (apple especialmente) tienen “trucos” para parecer 3D, como la falsa perspectiva (lo que se conoce como “parallax”. Por eso se “comen” los bordes de las imágenes, para enseñarlas parcialmente cuando giras el dispositivo (móvil o tableta). Lo repito al final, pero lo mejor es que te sobre alrededor de un 20% por cada lado. NO PONGAS EN EL BORDE DE LA IMAGEN ALGO QUE QUIERAS VER EN LA PANTALLA.

Las dimensiones se dan en pixeles. La resolución de impresión (ppi, o ppp, o puntos por pulgada) carecen de sentido aquí, una pantalla reproduce pixeles, no tiene “tamaño”.

Para Apple, tamaños de pantalla en pixeles:

iPhone 5c, iPhone 5 y iPod Touch 5:      640 x 1136

iPhone 4(s), iPhone y iPod Touch:          640 x 960

iPad Air, iPad mini 2:                            2048 x 20484

(también valen para , iPad mini y iPad 1 y 2)

iPad mini, iPad 1, iPad 2:                        1024×1024 .

 

Y una larga lista de tamaños

Widescreen 16:10
2880 x 1800
2560 x 1600
1920 x 1200
1680 x 1050
1440 x 900
1280 x 800
1152 x 720
960 x 600

Widescreen 16:9
2560 x 1440
2400 x 1350
2048 x 1152
1600 x 900
1366 x 768
1280 x 720
1024 x 576
960 x 540

Widescreen 5:3
1280 x 768
800 x 480

HDTV
1280 x 720
1920 x 1080

Fullscreen 4:3
2560 x 1920
2048 x 1536
1920 x 1440
1680 x 1260
1600 x 1200
1440 x 1080
1400 x 1050
1280 x 960
1152 x 864
1024 x 768
800 x 600

Fullscreen 5:4
2560 x 2048
1280 x 1024

Netbook
1366 x 768
1024 x 600
800 x 480

Apple Devices
2048 x 2048 iPad 3 Retina
1024 x 1024 iPod and iPad 2
640 x 1136 iPhone 5
640 x 960 iPhone 4/4s
320 x 480 iPhone/3G/3GS

Dual Monitors
3360 x 1050 (2X 1680 x 1050)
3200 x 1200 (2X 1600 x 1200)
2880 x 900 (2X 1440 x 900)
2560 x 1024 (2X 1280 x 1024)

Mobile/Phone
960 x 544 Sony PS Vita
480 x 800 Windows Phone 7
480 x 640 HTC Touch
640 x 480 Android
960 x 800 Android
960 x 854 Android
480 x 272 Sony PSP
360 x 480 Blackberry
320 x 400 Palm Pixi, HP Veer
320 x 240 Cellphone
240 x 400 Mobile

Tablet Android
1280 x 1280 Tablet Android

Covers
851 x 315 Facebook Covers
940 x 180 Google Plus Profile Covers

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>La victoria de la cobardía (más bien para ámbito universitario)

>

En las últimas legislaturas se han introducido cambios en el sistema de selección de profesorado, que se pretendía que aumentaran la calidad de la selección y eliminaran la endogamia. Pese a los recientes intentos de introducir cambios para aumentar la calidad en la selección del profesorado y la implantación de la apariencia de una carrera docente, la realidad es que estos cambios no han contribuido a mejorar el sistema. La aparición de herramientas como la Habilitación y la Acreditación, que en principio ofrecen mejoras, están resultando en la victoria de la cobardía y la fosilización del sistema, bajo una apariencia muy diferente. Y, en gran medida, esto está ocurriendo por culpa de los propios integrantes de los cuerpos docentes.

De los objetivos expuestos, la habilitación (que no ha llegado a dar la medida verdadera de sus posibilidades, porque empezó con lentitud y ha sido abortada) ha sido, en mi opinión, eficaz en la lucha contra las pretendidas injusticias que se producían. Es evidente que se han producido desafueros (ningún sistema los impide al cien por cien), pero, en mi experiencia, no tantos como la gente cree. De hecho, el sistema siempre ha sido devaluado por profesores, docentes e investigadores que, al no ganar, han apelado a la “evidente” injusticia de no ser ellos los seleccionados. Conozco algunos profesores incompetentes, pero no todos ellos vencieron a gente de mejor calidad indiscutible. Y, desde luego, desde hace décadas conozco a gente que se quejó de la “injusticia” y, cuando llegaron al puesto, han revelado falta de capacidad y falta de interés. Es más normal el resultado de que podían decidirse por tus méritos o por los de otro, sin que estuviera muy claro a priori quién es claramente mejor.

El problema básico, creo, es que la acreditación ha surgido como el deseo de evitar conflictos y considerar mucho mejor que otro haga nuestro trabajo. Desde tiempo inmemorial, los profesores han sido seleccionados por sus iguales, lo mismo que los abogados, ingenieros, médicos, pilotos, maquinistas, controladores aéreos y tantas otras profesiones. Ahora, el proceso será automático: bastará con llegar a un cierto número de puntos en una evaluación fuertemente baremada. ¿Es eso mejor, o más justo?

¿Qué problemas hay con ello? Varios. En primer lugar, el borrador de acreditación impone un plazo mínimo para llegar a cada categoría. Esto no es bueno. Porque, primero, impide que gente verdaderamente brillante llegue arriba pronto, lo que sería bueno para el sistema; segundo, porque impide que se cubran plazas que se quedan vacías, a menos que los requerimientos se cumplan., y, tercero, no garantiza nada. Simplemente, en el mejor de los casos, evita errores, no garantiza aciertos. Y evitar errores impidiendo la decisión no es bueno. Las plazas deben cubrirse, salvo que se demuestre que no hacen falta, en cuyo caso deben amortizarse. Pero sé de bastantes universidades y departamentos que necesitan catedráticos, y no los tienen porque el sistema no es capaz de producir gente interesada en mudarse.

Además, producirá, seguro, un aumento de la endogamia. Las universidades se limitarán a convocar plazas cuando su gente se haya acreditado (esto ya está sucediendo). Y los acreditados, salvo excepciones, preferirán luchar por mejorar su plaza que mudarse a otra ciudad. Esto se suma lo que ya es una tendencia alarmante en España de preferir lo malo conocido a lo bueno por conocer en materia de lugar de residencia.

Finalmente, produce la perversión de que no hay otro mérito que el SCI, JCR, o similares. Ojo, no me refiero a la investigación fructífera, sino a su publicación en un circuito de revistas y monografías que, en apariencia, garantizan la calidad. ¿Qué es un mayor mérito: un artículo en el JCR o un libro docente en una editorial internacional? Desde luego, lo segundo sería un criterio decenas de veces más restrictivo: hay miles de artículos al año en el JCR en cada área, y sólo un puñado de libros editados internacionalmente.

Pueden mencionarse otras perversiones: artículos de 5000 palabras firmado por cinco o más autores (a tres páginas por autor), equipos que son capaces de enviar decenas de comunicaciones y artículos al año (es casi imposible que contengan aportaciones relevantes), gente que se cambia la firma (los dos firmamos todo lo que cada uno produce, no en equipo, sino en rebaño).

Pero lo más grave, lo que motiva el título de este artículo, es la dependencia creciente del JCR. El JCR es un recurso natural y casi obligatorio cuando se trata de juzgar aportaciones en otros campos diferentes del propio. Al no tener suficientes conocimientos, es imperativo que alguien más juzgue. El JCR y los proyectos subvencionados constituyen un juicio indirecto: yo valido lo que otros, iguales que tú, han dicho. Pero sobre el campo propio ¿qué juicio de terceros hace falta? En mi campo ¿qué más me da si la investigación es subvencionada, o dónde se publicó? ¿No hay revistas mediocres en el JCR? La respuesta es sí, las hay. Acudir a si una revista está en el JCR revela inseguridad o ignorancia sobre la aportación de un artículo o comunicación ¿Tiene menos valor una contribución sólo por no estar en un determinado índice?

En los procesos de emisión de una opinión colegiada, entre candidatos diferentes con currículos diferentes, es altamente improbable que se pueda evitar todo conflicto. No se debe dimitir de la obligación de juzgar, salvo que se contemple como mejor alternativa que otros, de fuera, sean los que juzguen. Porque esa es la victoria de la cobardía, y los de fuera no tienen más remedio que depender de un plazo mínimo e índices externos. O juzgan, emiten un certificado basado en valoraciones parciales. Nadie juzga, y todos certificamos. Mientras tanto, el sistema no mejora, pero disminuye el conflicto

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