Equipo

En Casa de las Estrategias funcionamos con una red de 21 colaboradores de los cuales 8 tienen un contrato permanentemente y los otros 13 funcionan desde su colectividad con la cual mantenemos una alianza. En el núcleo tenemos 4 investigadores y un asistente de investigación encargado de la presentación e imagen de los productos y las plataformas e interfaces de las entregas. Uno de los investigadores es netamente cuantitativo y lidera el desarrollo de software y desde la dirección se plantea el desarrollo de redes y la generación de opinión como otro de nuestros impactos.

En la red profesional hemos encontrado la unión de la riqueza de conceptos y textos a la imaginación y estética proporcionada por artistas que son a su vez nuestros gestores de redes con adolescentes y los voceros de nuestros procesos y alianzas en el territorio.

portafolio

Metodologías
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Índices e indicadores: modelos explicativos

Los índices nos permiten construir información relevante a través de la agrupación y ponderación de varias variables y de distintas fuentes. Lo importante de un índice es que puede usar tanto información cualitativa como cuantitativa para construir un valor sobre algún fenómeno. Así las cosas, se pueden crear números sobre algún fenómeno que regularmente no cuenta con una medición.
Para ello, tenemos varios modelos que en muchos casos funcionan en conjunto:

acp

ACP

El análisis de componentes principales (ACP) logra simplificar, en un solo dato, un conjunto de datos interrelacionados entre sí. Este análisis nos devuelve los componentes principales de un conjunto de datos, es decir, nos brinda la información relevante cuando se tienen muchos datos alrededor de un fenómeno.

clustering

Clustering

Los algoritmos de agrupamiento hacen parte del aprendizaje de máquinas no supervisado. Son procedimientos para agrupar un conjunto de vectores de acuerdo a un criterio. Este criterio está definido como una cercanía que en general, es una distancia o una similitud.
Los datos o vectores en un mismo grupo comparten características comunes que permiten describir el conjunto de datos total.

delphi

Delphi/Análisis Jerárquico

Esta metodologías nos permiten darle valores cuantitativos a datos cualitativos. Su centro se encuentra en los consensos y priorizaciones de temas, donde diferentes actores con conocimiento de un tema en específico priorizan las variables dentro de este, dando como resultado la construcción de ponderadores (replicables) para índices que surgen de tamizar y promediar las valoraciones de varios expertos.

indicadores siteticos

Indicadores sintéticos duales

Los indicadores sintéticos duales permiten unir la metodología de ACP con la Delphi o el análisis jerárquico. En suma, es una metodología usada para tratar fenómenos bastante complejos y con bastante precisión, donde los datos pueden provenir de fuentes muy distintas y tener características muy disimiles entre sí. Esto da como resultados índices que agregan fenómenos cuantitativos y cualitativos.

indicadores impacto

Indicadores de impacto

Los indicadores de impacto permiten realizar una comparación cuantitativa entre los datos que por lo general, arroja un criterio de cumplimiento de un objetivo. Aunque estos indicadores se construyen de forma cuantitativa, existen métodos para analizar indicadores cualitativos (por ejemplo, los modelos de ponderaciones, como se mostraba anteriormente).
Generalmente, los indicadores de impacto se usan para describir resultados y efectos por cambios generados a partir de una acción y señalar lo que funciona y no funciona –así como la rentabilidad de una inversión.

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Minería de datos (análisis de datos)

machine learning

Machine learning

El objetivo del aprendizaje automático es desarrollar técnicas que le permitan a los computadores aprender, es decir, que sean capaz de generalizar comportamientos a partir de una información (datos) no estructurada y que normalmente se presenta a modo de ejemplo. Muchas de estas técnicas intentan imitar el comportamiento humano.
Este aprendizaje puede dividirse en dos grandes grupos: supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado tiene un conjunto de datos como entrada y otro como salida o resultado, que finalmente será el que se quiere predecir. Esta predicción determina el rendimiento del modelo. En el aprendizaje no supervisado, no existe esa variable y se busca aprender de los datos por medio de los patrones que sigan. En este último, la medida de rendimiento es un poco más difícil de obtener.
Entre las principales técnicas de aprendizaje automático se encuentran: regresiones, algoritmos genéticos, redes neuronales, algoritmos de agrupamiento o clustering.

web scraping

Web scraping

Aplicativo web para recolección de información de todo tipo. Esta metodología es un código de programación que permite diseñarse a medida de cualquier sitio web y extraer información de allí según las necesidades de información. Lo importante de esto es que pueden extraerse miles de datos (clasificados en distintas variables) en minutos. Adicionalmente, puede correrse este aplicativo de manera repetitiva para ver cambios en la información búsqueda.

mashup

Mashup

Un Mashup es una aplicación web híbrida donde se integra y reutiliza información y funcionalidades de otras web o aplicativos con el objetivo de que estos nuevos resultados adquieran una bonificación que no estaba presente en la fuente original. Normalmente utilizan código abierto.

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Toma de decisiones

analisis de datos

Análisis de series

Una serie de datos (temporal o no) puede estar espaciada en intervalos iguales o desiguales. Existen varios métodos para analizar o interpretar una serie que permiten extraer la información sobre las relaciones dentro de la misma.
Comúnmente, el análisis de series se hace con el propósito de predecir: identificar qué tipo de serie es y encontrar, antes de que ocurra, el siguiente valor que va a tomar la serie. Sin embargo, la explicación de la serie y sus cambios también ha permitido realizar diferentes tipos de análisis.

optimización

Optimización

Optimizar un proceso es elegir el mejor elemento para ese proceso entre un conjunto de elementos disponibles. En algunos casos, las decisiones sobre los elementos son innumerables y es necesario recurrir a la programación para tomar este tipo de decisión.
Así mismo, existen distintos campos dentro de la programación matemática de acuerdo al tipo de problema. Por ejemplo, existen problemas que un computador o un conjunto de ellos no podrían resolver en la edad del universo, tomando entonces la mejor decisión posible entre las encontradas (a esto se le llama programación heurística y está relacionada con el aprendizaje de máquinas).
Entre los principales métodos de optimización se encuentran programación lineal, no lineal, dinámica y heurística. Estas a su vez están divididas en las técnicas o algoritmos que cada una usa para lograr su objetivo. En el mismo ejemplo, la heurística utiliza algoritmos comunes como “búsqueda tabú”, “colonia de hormigas”, “algoritmos genéticos”, “algoritmos híbridos”, entre otros.

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Georreferenciación

Georreferenciación

Clustering espacial y hotspots

El clustering permite crear nuevas espacialidades a partir de fenómenos específicos. Normalmente, los análisis espaciales están ligados a las divisiones políticos administrativas (País, ciudad, departamento, comuna, barrio, vereda, etc.), pero con el clustering se pueden crear territorios a la medida de una variable de investigación determinada, en este sentido, se pueden lograr análisis micro-territoriales que son más eficientes a la hora de intervenir sobre un fenómeno específico, además de servir para detectar parámetros de comportamiento espacial a lo largo de una zona.

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Métodos cualitativos

mineria de texto

Minería de texto

Este método puede estar transversal a muchas de nuestras metodologías. Con este podemos recopilar grandes cantidades de textos de todo tipo: bibliografías, entrevistas, noticias, comentarios, informes, etc.; y ordenarlos en distintas categorías o fuentes, para así procesarlos. Para esto, contamos con códigos de programación a la medida de cada información y con un software como Maxqda que permite este tipo de categorizaciones cualitativas en grandes cantidades de texto y formatos.

encuesta

Encuestas

Es una metodología esencial para la recolección de información sobre cualquier tema. Ésta puede estar transversal a muchos otros métodos aquí mencionados y es uno de los primeros pasos en la recolección de información de valor para cualquier investigación o estudio de mercado. Las formas pueden ir desde la realización en terreno con encuestadores hasta los formularios virtuales con plataformas web específicas para este fin.

entrevista

Entrevistas e historias de vida

Esta metodología nos permite la profundización cualitativa en distintos fenómenos y en el entendimiento de prácticas, procedimientos y todo tipo de actividades que involucren el accionar de sujetos en diferentes posiciones. La entrevista por un lado, nos da toda la información necesaria sobre el papel de un sujeto en un tema, mientras que las historias de vida nos dan información que tienen varios sujetos sobre una persona o fenómeno. En este sentido, nuestras entrevistas están diseñadas a la luz de cada pregunta en particular y dan la posibilidad de caracterización fenomenológicas profundas que pueden luego ser comparadas con los resultados de encuestas u otros valores provenientes de otras herramientas.

grupo focal

Grupo focal

Los grupos dan una variedad de posibilidades bastante amplias. Fuera de que pueden servir para obtener casi la misma información que podría dar una encuesta o una entrevista, dan la posibilidad de entender las posiciones de diferentes actores frente a un tema, y el comportamiento que estos actores tiene con ello cuando están interactuando con otros que pueden ser aliados o contradictores. En este sentido, da información sobre el comportamiento en red (o social) de un tema en específico cuando los actores son enfrentados ante ello. Esto es importante porque permite entender posiciones y negociaciones ante lo que estamos investigando.

etnografia

Etnografía

Fuera de las formas de recolección cualitativa mencionadas anteriormente, la etnografía permite entender cómo se viven o funcionan estas preguntas o mediciones sin interferir o indagar por ellas.

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