Escribe tu primer paper de economía

En este post/correo:

• Mi método para los propósitos de año nuevo.
• marionomics.com está renovado, échale un ojo.
• Un plan ambicioso de contenido para 2022.
• Nueva versión premium con contenido exclusivo.
• Checa el nuevo contenido de la página
• La promoción de año nuevo a la suscripción premium.

El año 2022 se siente que será un año clave que definirá la próxima década. Tal vez incluso lo que resta del siglo. Fuera de darse una recuperación económica en 2021, vimos un repunte de problemas que creíamos enterrados. Los niveles de inflación ya no son transitorios,

Tras dos años de pandemia, los propósitos de año nuevo se sienten ahora como un ejercicio extraño. La forma en la que vemos al muno cambiar hacen sentir que no vale la pena tanto en ocasiones. Estuve revisando diferentes técnicas para cumplirlas y te dejo aquí algunas de ellas. O bien, algunas otras para no preocuparse tanto por eso y aún así ser más feliz.

Métodologías para cumplir con tus propósitos

Mi primer punto de partida fueron los clásicos. Antes comenzaba el año con 12 propósitos que sustituían a los 12 deseos de las uvas. Para hacer más fuerte el contrato, usaba un commitment device (¿instrumento de compromiso?): ponía la lista en un papelito que quedaba en la vitrina y que tenía que revisar el próximo año si lo había cumplido.

En algún momento fue buena idea, pero no lo recomiendo porque las metas de esa manera son binarias. O se cumplen o no, no hay puntos medios. Una versión más relajada que recomiendo es: usa metas no binarias. Por ejemplo, si tu meta es leer 24 libros en el año, es perfectamente posible celebrar haber leído 20 (83%).

También antes usaba la técnica SMART para hacer mis objetivos. SMART es un acrónimo en inglés que significa que las metas deben ser Específicas, Medibles, Asignables, Realistas y con Tiempos asignados. Esta metodología es suficientemente simple para realizarse y tiene muchos beneficios. Échale un ojo y me dices si quieres que profundice en esto.

Pero este año no haré nada de eso. En parte porque estos métodos suelen ignorar muchos detalles de la economía del comportamiento que son importantes. De hecho, este año haré algo muy diferente.

O mejor no los cumplas

Es más, ni siquiera hagas propósitos de año nuevo. En este año yo usaré un método diferente, inspirado en este video de CGP Grey: la temática del año.

Básicamente, en lugar de hacer metas precisas, elige cuál será tu temática del año. Esto te dará un pequeño empujón en diferentes momentos de tu año para tomas las decisiones que te acerquen más a tu meta.

Por ejemplo, puede ser que te hayas puesto como meta leer más y hayas intentado hacerlo con métodos como los de arriba. ¿Por qué no hacer este el año de la lectura? Tal vez intentas bajar de peso ¿Por qué no hacer este el año de la dieta X o del ejercicio? ¿Quieres poner un negocio? Dedícale este año a tu negocio.

Este método me pareció muy poderoso porque es una forma de crear pequeños empujones (nudges) en diferentes momentos durante todo el año. Así si estás en una fiesta, por ejemplo, tu temática te recordará que es mejor evitar el refresco, si buscas bajar de peso. Si la temática del año es tu negocio, entonces durante él puedes usar conversaciones casuales para promoverlo. Todo el tiempo.

Nuevo año, nuevo marionomics

Comencé a hacer contenido en 2020 justo antes del inicio de la pandemia por Instagram. Quiero agradecerte a ti y a todos los miembros de esta comunidad por el apoyo. Ahora llevamos marionomics.com al siguiente paso: boletín de pago.

La mayor parte de mi contenido será por este blog y una gran parte del mismo es y seguirá siendo gratis. Ahora se suma contenido premium, donde vivirán los proyectos más valiosos y que me toman más tiempo.

El primer proyecto es un libro llamado Economía de Negocios. Es un condensado de mis notas de mi clase más exitosa de la maestría en Gestión de Negocios. Esa clase la han tomado cerca de 150 alumnos. Quienes aplican lo aprendido en esa clase durante el curso aumentan los ingresos de su negocio de 4 a 8 veces. A los suscriptores premium. Planeo acabar ese libro antes de Mayo y los suscriptores premium con un año de suscripción reciben el libro físico hasta donde vivan.

Tengo otros libros planeados. Principalmente con temas que me suelen preguntar mucho, como finanzas o programación para ciencia de datos. Otra ventaja de ser premium es que me puedes decir sobre qué deseas que escriba.

Premium está a mitad de precio por Año nuevo

Si tu meta de año nuevo es leer más o poner un negocio, una suscripción premium a este boletín es un gran mecanismo de compromiso. Lo mejor es que este descuento se aplica de por vida para futuras renovaciones. Sólo tienes que entrar en marionomics.com/2022feliz, o dar click en el botón de abajo.

¡Feliz Año Nuevo!

Este post es parte de la serie de Economía de Negocios, disponible en su totalidad para suscriptores premium.

Este es un libro de historias. La mayor parte de estas son historias de éxito que ayudan a ejemplificar cómo las estrategias que estás leyendo te pueden ayudar a ti. Esto es algo que se conoce como el método de casos.

Pero desde este momento te pido que desconfíes. Los casos que te voy a presentar muy probablemente no aplican a tu situación particular. Y es que el problema del estudio de casos es lo mismo que los hacen una herramienta poderosa de aprendizaje: nos presentan los casos de éxito.

Malos consejos para invertir

¿En qué acciones debería invertir en la bolsa? ¿Debería poner dinero en criptomonedas? ¿Debería de poner un negocio?

No se lo preguntes a Google. Lo más probable es que en los primeros lugares de búsqueda encuentres casos de personas que hicieron sus fortunas invirtiendo en acciones, en criptomonedas o en el nuevo modelo de negocio que absolutamente tienes que conocer.

En esta sección te quiero invitar a que te alejes de estos consejos, o al menos que mantengas un saludable escepticismo al respecto. La razón es que las historias que llegan a nosotros, las historias de éxito, ocultan algo.

El sesgo de supervivencia

Steve Jobs es famoso por su gran genialidad. Hijo de un carpintero, Jobs logró fundar y hacer crecer a Apple y llevarla a ser de las compañías más importantes del planeta.

También era famoso por ser de actitud despreciable. Particularmente con sus empleados. El nivel de perfección que exigía en todos sus productos lo llevaban a dar retroalimentación brutalmente honesta y llevar a muchos de ellos a las lágrimas.

Una mala lección de la historia de Jobs sería recomendar su estilo de liderazgo y decirte que ser grosero con tus empleados te puede llevar a dirigir una empresa internacional. A Jobs le funcionó esto por una extraña mezcla de cualidades que no te podría decir cómo replicar.

Mientras que Steve Jobs logró llevar el iPod a nuestros bolsillos con su estilo particular de liderazgo, miles de líderes con estilos similares llevaron a sus empresas a la quiebra usando las mísmas técnicas. Como estas empresas quebraron, jamás leímos sobre ellas en estudios de caso, nunca vimos a esos CEOs intrépidos en las portadas de la revista TIME ni leímos y analizamos sus biografías una y otra vez. No los conocemos.

Este es un efecto que se le conoce como el sesgo de supervivencia. El sesgo de supervivencia es el error lógico de concentrarse en las personas o empresas que pasaron por un proceso de selección, pasando por alto aquellos que no lo lograron. Típicamente quienes no logran pasar dicho proceso pierden visibilidad. Esto puede llevarnos a conclusiones falsas.

Uno de los ejemplos más interesantes de este efecto viene de la Segunda Guerra Mundial. En la Universidad de Columbia se formó durante esas épocas el Statistical Research Group (SRG), que eran algo así como los Avengers, pero usaban estadística para apoyar al ejército a ganar la guerra. En este grupo se encontraba el matemático Abraham Wald, a quien le solicitaron realizar un análisis de los aviones que regresaban de combate con impactos de bala.

El objetivo del análisis era encontrar el nivel óptimo de blindaje que el avión de combate necesitaba para minimizar el riesgo de que estos fueran eliminados en combate. Si un avión tiene demasiado blindaje, el peso del avión hará que este gire sin control al dar vuelta; muy poco blindaje arriesga al avión a recibir ataques letales.

El análisis entonces era importante para determinar las zonas del avión que debían de ser blindadas. Para sorpresa de los militares, el resultado del análisis hecho por Wald y el equipo de SRG concluyó que las zonas que era más importante bindar eran las que tenían menos impactos de bala. Esta es una conclusión contraintuitiva ¿Bajo que lógica debemos dejar descubierto donde hay más disparos?

Resulta que lo que los militares habían ignorado es el origen de los datos. Los registros de impactos de bala vienen de aviones que regresan de combate. Por lo tanto, los impactos de bala que se registran son los que tienen menor probabilidad de ser letales. Por el contrario, los aviones que reciben impactos de bala en las otras zonas son aquellos que no tienen registros y los impactos de bala en esas zonas son más letales.

En La Bolsa de Valores

El comportamiento de los índices en la bolsa de valores puede ser engañoso. Un índice se compone por diferentes activos o acciones de la bolsa. Por lo tanto, cuando índices como el Dow Jones o el S&P 500 suben su valor, en realidad se habla de un comportamiento general de los activos que lo componen.

Algo que no se discute mucho es que los fondos de inversión cambian los activos que lo componen con mucha frecuencia. Como ejemplo, piensa en el S&P 500, que conjunta 505 acciones comunes de las compañías más grandes en el American Stock Exchange. Si observas la gráfica por los últimos cinco años, podrías concluir que la bolsa no ha hecho más que crecer en promedio. Pero hay un error en esta lectura.

En realidad el S&P 500 ha sufrido muchos cambios a lo largo de los años. Algunas empresas que no existían se incluyen, para reflejar mejor los cambios del mercado. Pero hay otras que dejan de estar en este índice por diferentes razones. Algunas son adquiridas por otras empresas, otras se fusionan, se dividen, se sacan del mercado de valores, cambian de bolsa o de país y otras cuantas simplemente quiebran. Esto hace que al leer este índice estamos ignorando el sesgo de supervivencia que tiene implícito.

Este es un problema que puede tener consecuencias serias. En un estudio analizaron diferentes fondos de inversión y concluyeron que se solían sobreestimar las ganancias del fondo por no considerar aquellos activos que se salieron del mismo por tener bajos rendimientos.

Muchos fondos de retiro invierten en fondos de inversión que subestiman seriamente el sesgo de supervivencia. Esto podría verse reflejado en serios problemas para inversionistas y personas como tú y yo.

Todo empieza en un laboratorio de observación, donde la estudiante de Doctorado Kate Dibiasky descubre un cometa del tamaño del monte Everest. Su asesor, el Doctor Randall Mindy realiza el cálculo de la trayectoria del cometa y, para su horror, descubren que se dirige a la tierra en un evento que destruirá por completo toda la vida terrestre.

Lamentablemente, los intentos de los científicos de comunicar la urgencia del problema y la necesidad inmediata de actuar se ven bloqueados constantemente por los incentivos que mueven la política, los negocios y a los medios de comunicación.

El resto de la película nos muestra una sátira brillante de nuestra sociedad. La presidenta no prestó importancia a un problema que acabaría con la humanidad sino hasta que no tuvo otra opción para recuperar su carrera política, los medios seguían prestando más atención al romance de una pareja de celebridades, los empresarios siguieron buscando cómo sacar provecho de la situación para ganar más dinero. En fin, la hipotenusa.

Sin duda es una película que recomiendo mucho ver. Pero no me creas a mi, aquí te dejo el trailer para que lo juzgues tu misma.

Los incentivos del capital

El cambio climático, la crisis de COVID, la caída de un meteorito. Todos estos eventos tienen un potencial catastrófico para la humanidad, pero pareciera que quienes tienen el poder de tomar las decisiones que nos pueden salvar son quienes menos incentivos tienen a hacer algo.

Advertencia: vienen los spoilers.

Casi a la mitad de la película parecía haber una solución al problema. No fue sino hasta que se presentó un escándalo ridículamente fuerte que la presidenta decidió tomar cartas en el asunto y mandar una misión de tipo Armageddon para destruir el cometa. Pero lo que parecía la solución del conflicto, en realidad era sólo el inicio.

Un empresario que es una mezcla rara entre Elon Musk y Jeff Bezos llega justo durante el lanzamiento del cohete y hace que se cancele la misión: encontraron minerales raros en el asteroide y los quiere minar usando una técnica nunca antes probada y sin revisión por pares.

Muchos pensamientos pasan por mi cabeza ante esta y otras escenas horrorosas en esta película, pero creo que todo se resume en la frase que Kate dice a sus amigos:

No son tan inteligentes para ser tan malvados como crees.

Si bien podrían ser personas brillantes en su ámbito, los políticos, empresarios y personas en medios de comunicación no están acostumbrados a los procesos por los que pasa la ciencia. La revisión por pares podría para algunos parecer incluso un estorbo al cumplimiento de los objetivos. Si bien algunas empresas tecnológicas nacen a partir de la academia y heredan algunas de sus prácticas, los incentivos económicos que generan las enormes ganancias del sector son demasiado fuertes.

El resultado en la película es catastrófico, como podrás imaginar. Si bien resulta frustrante y a la vez divertido ver cómo la estupidez humana lleva a este gran elenco a la destrucción del planeta, no debemos de congratularnos demasiado, pues en la realidad hay también muchas situaciones en las que los científicos advertimos las consecuencias de la inacción, sin mucha respuesta de los sectores que toman decisiones.

¿Por qué no escuchamos a la ciencia?

Hay muchas razones por las que los humanos no escuchamos ante las advertencias de la comunidad científica. Tras dos años de pandemia, aún seguimos viendo establecimientos que colocan tapetes sanitizantes en las entradas y guardias que toman la temperatura en la mano mientras que los restaurantes permanecen sin ventilación, aumentando el riesgo de contagio por COVID. Todo esto a pesar de lo que sabemos ya sobre cómo se transmite la enfermedad y las medidas que funcionan y las que no. Lo único que podemos concluir al ver esto es: no escuchan a la ciencia.

Una parte de esto es el efecto avestruz: ante malas perspectivas tenemos el instinto a evitar ver el problema. Lo evadimos a propósito esperando que se solucione sólo. A esto agreguemos el sesgo de confirmación. Una vez que hemos tomado una postura, es muy difícil que veamos la evidencia en contra de esta postura.

Si al ver esto estás pensando que hace mayor educación en las clases políticas, te tengo una mala noticia: un mayor nivel educativo suele hacer que las posturas se endurezcan. Esto se debe a que una personas con mayor educación tiene más herramientas para buscar los fallos en la evidencia que se presenta y que confronta sus creencias.

Además de esto, hay una gran brecha de comunicación entre las personas que hacen ciencia y las que toman las decisiones. En este hilo respondo a una de las quejas más comunes sobre la aplicabilidad de la investigación. En resumen, la ciencia no tiene que ser inmediatamente aplicable y los científicos no tenemos por qué saber comunicarnos con el público en general, pero si tienen que haber mecanismos para que la comunicación exista.

¿Que podemos hacer?

La comunicación científica es importante. Este medio que estás leyendo es un esfuerzo por llevar conocimiento científico al mundo, de una manera amena que ayude a disminuir las fricciones naturales que hablar de un tema específico puede causar. Esa es una solución, pero no es la única.

Para solucionar de fondo el problema en la ciencia necesitamos infiltrados. Personas con entrenamiento científico dentro de las organizaciones.

También es necesario repensar las reglas del juego y los incentivos que las empresas deben tener para actuar en favor del medio ambiente. La crisis climática es un problema ya desde hace muchos años y no hemos podido avanzar lo suficiente en respuesta a él, pero en la película la humanidad sólo tenía 6 meses para responder y escuchar a la comunidad científica. Posiblemente nuestra siguiente crisis no sea tan clemente con la humanidad y requiera que aprendamos a escuchar a la ciencia más pronto.

Comenzar a escribir una tesis puede ser una tarea intimidante. Los alumnos se enfrentan de repente al reto de realizar un producto de investigación por su cuenta. Aún con el apoyo de sus asesores y maestros hay algunas tareas cotidianas que son difíciles de descifrar cuando eres alumno.

Una de estas tareas es la de buscar referencias para nuestra investigación. Regularmente se le pide a los alumnos que citen sus textos y se les enseñan las reglas para hacerlo usando, por ejemplo, las normas APA. Pero de dónde sacar estas referencias es todo un arte que no siempre se logra transmitir. Aquí los trucos que he aprendido en los años que llevo haciendo investigación. Espero que te sean de utilidad.

Buscadores de artículos científicos

Comencemos con algunos buscadores de artículos que pueden ser buen punto de inicio. Esta es una técnica para cuando aún no tienes mucha experiencia como investigador y quieres comenzar a buscar fuentes.

Google Scholar

Cuando comenzaba a hacer investigación descubrí Google Scholar o Google Académico. Es Google, pero todos (o casi todos) los resultados son artículos científicos, libros, working papers u otros textos de investigación.

Igual que Google, Scholar indexa los artículos de la web de manera automática y decide la relevancia que un artículo tiene en función de los vínculos que tenga el texto en el área, que se mide con las citas en otros trabajos de investigación.

Una de las grandes ventajas de este buscador es que tiene un catálogo muy amplio. Esto es porque los artículos no se incluyen de manera manual, sino que el algoritmo lo incluye usando criterios como el autor, la estructura del documento y las citas.

Otra ventaja es que muestra los vínculos del artículo con la literatura a la que el buscador tiene acceso. Con solo un click es posible encontrar todos los trabajos que han citado un artículo particular. Esto es muy útil cuando quieres identificar la discusión que se ha hecho sobre un trabajo particular o encontrar aplicaciones recientes de alguna técnica.

Por si fuera poco, Scholar tiene una ventaja adicional: genera una sugerencia de cita de manera automática. Las citas las genera en BibTeX, formato APA y MLA usando la información que ya registró del artículo. Esto puede llegar a ser útil, pero debe de aplicarse con cuidado, pues estas son generadas por un algoritmo y requieren supervisión humana antes de incluirse en un texto.

Redalyc

Si lo que buscas es investigación de origen latinoamericano, Redalyc es una excelente fuente para investigación hecha en español. Redalyc forma parte de una red de revistas de Latinoamérica, El Caribe, España y Portugal.

SciELO

SciELO significa Scientific Electronic Library Online. También aquí se publican de manera electrónica muchos artículos de origen latinoamericano. Una de las ventajas es que la mayoría de los artículos ahí los podrás leer en su versión HTML en la misma página.

Springer Link

Springer es una casa editorial especializada en trabajos científicos de todas las áreas. En su catálogo podrás encontrar libros técnicos de una muy alta calidad, así como publicaciones especiales actualizadas. Vale la pena siempre considerar esta opción.

Dónde buscar si ya tienes experiencia como investigadora

Una vez tienes experiencia, la obtención de referencias es diferente. Las lecturas y el trabajo cotidiano te permiten leer y tener acceso a datos a información relevante de tu área. En esta situación te tengo dos consejos

Registra todas las fuentes

Ten a la mano un sistema para el registro de fuentes. Puedes crear una base de datos usando Zotero. Este es un software muy recomendado, pues te ayuda a organizar tus referencias y es especial para el trabajo, por lo que puede incluso crear tus citas de manera automática.

En mi caso, yo prefiero usar Notion por dos razones: (1) se integra con el resto de mis procesos de trabajo y (2) prefiero hacer muchas partes de la captura de referencias de manera manual.

Sobre el primer punto, he escrito artículos vinculando las referencias que uso en la página en la que estoy escribiendo. Esto me da facilidad para consultar las referencias que uso como si fueran enlaces en Wikipedia. También puedo vincular artículos entre sí y usar etiquetas de categoría para cada referencia.

Respecto al segundo punto, si bien hay muchas tareas que son un tanto mecánicas y repetitivas en la creación de citas para referencia, es buena idea siempre hacerlo de la manera más consciente y poniendo atención a los detalles. En Notion también puedo programar para que se genere la cita que se puede incluir en un documento en LaTeX, pero en todos los casos lo ideal es siempre revisar manualmente que toda la información relevante esté en la referencia.

Cuida lo que lees

El desarrollo de un buen gusto es importante para la creación de contenido. Un buen gusto permite identificar lo que es bueno y lo que no en cierta área. La revisión de tesis a mi me ha dado muchos ejemplos de lo que no sirve en un trabajo de investigación y me ayuda a identificar los aciertos en las buenas lecturas.

Top 5

En el caso de la Economía, hay cinco journals que se consideran los Top 5 y que siempre habría que revisar para encontrar las referencias importantes sobre tu tema de investigación. Mi favorito en el momento es el American Economic Journal y todas las revistas del American Economic Association.

En particular, a mi me encanta el Journal of Economic Perspectives, que tiene artículos muy entendibles sobre los temas más relevantes que se discuten en el momento. En esos artículos se encuentra siempre una discusión bien referenciada sobre el estado del arte de las áreas de crecimiento en la ciencia económica. Esto ayuda mucho a crear perspectiva de las preguntas abiertas con las que se puede trabajar una investigación.

Si todo falla usa Twitter

Los economistas tenemos un arma adicional para obtener referencias de los tema que nos interesan. En Twitter está el hashtag #Econtwitter, que lleva a una comunidad de economistas académicos que comparten sus conocimientos y sus artículos de investigación.

Al final de cuentas, recuerda que lo que hacemos al escribir es entrar en una conversación. Y esta conversación la hacemos personas como tú y yo. Si tienes suerte, tu asesor te dirigirá a algún texto relevante y nuevo en el que puedes basar tu investigación. Eso sería el equivalente a que un amigo te presente en un grupo y te una a la conversación.

Afortunadamente, si eres suscriptor(a) de este blog, ya no necesitas que te hagan esa introducción de manera personal. En este boletín podrás encontrar todo lo que necesitas para comenzar, incluyendo bibliografía actual y mi resumen y explicación del mismo. Así que si no te has suscrito, este es un excelente momento para hacerlo. Sólo tienes que dar click al botón de la derecha.

Una de las operaciones más importantes y comunes que se hacen al usar bases de datos es filtrar. Esta es una guía básica para hacer filtros en base de datos.

La base de datos

Para comenzar es buena idea crear una base de datos de arenero para poder comprender los cambios que realizamos.

nombres <- c("Mario", "Maria", "Alicia", "Bob", "Bob")
edad <- c(34, 30, 12, 17, 25)
df

Las primeras dos líneas crean las columnas que usaremos, mientras que la tercera crea un objeto de tipo Data Frame con ambas columnas.

Nota que usé minúsculas para nombrar los vectores, pero después nombré las columnas con la primera letra en mayúscula. Esto es para que notes que la función data.frame() permite usar la sintaxis de asignación para definir los nombres de las columnas.

Podemos ver que como resultado tenemos una tabla como la siguiente

Existen muchas razones por las que nos puede interesar filtrar la información. Por ejemplo, podríamos estar buscando algún nombre en específico, o podríamos querer saber algo sobre un grupo particular.

Digamos que queremos identificar a los mayores de edad únicamente y también queremos encontrar a aquellas personas de nombre “Bob”. Hagamos algunos filtros usando R base y dplyr.

Filtrar una base de datos usando R base

Usemos R para identificar aquellas personas de nombre “Bob”.

df[df$Nombre == "Bob",]

Esto nos arrojará una tabla como esta

¿Viste lo que sucedió? R nos regresa todas las filas que contienen el nombre de Bob como valor. Podríamos hacerlo al contrario y solicitarle que nos regrese todas aquellas filas que no tienen Bob como nombre.

df[df$Nombre != "Bob",]

Podríamos también pedirle a R sólamente la columna de edad. Hay varias formas de hacer esto:

df[df$Nombre != "Bob","Edad"]
df[df$Nombre != "Bob",2]
df[df$Nombre != "Bob",]$Edad

Estos tres métodos regresan la columna completa como un vector. También es posible pedirle que regrese un rango particular de datos usando sus índices. Por ejemplo

df[2:4,1:2]

regresa las filas de la segunda a la cuarta y presenta las dos columnas. Si hubieran más de dos columnas, el resto no se mostrarían usando este filtro. La tabla resultante se vería entonces así

Filtros condicionales

También podemos usar otras condiciones para crear nuestros filtros. Por ejemplo, imaginemos que nos interesan únicamente los mayores de edad en nuestra tabla. Podemos entonces filtrarlos usando

df[df$Edad >= 18,]

Lo cual nos regresa la tabla que contiene únicamente a Mario, María y Bob (el que tiene 25 años). Si al contrario, queremos que nos regrese a los menores de edad, símplemente tenemos que teclear

df[df$Edad < 18,]

En realidad, no hay límite para el tipo de filtros que podemos usar. Los ejemplos que te puse son muy sencillos, pero podríamos hacer filtros un poco más interesantes. Imagina que deseamos una tabla que nos muestre únicamente a las personas cuyo nombre empieza con “M”. Una posible solución a este problema podría ser

df[substr(df$Nombre, 1, 1) == "M",]

Esto nos regresa una tabla con únicamente Mario y María. Aquí, en el lado izquierdo de la comparación lógica estoy creando un vector con las primeras letras de cada nombre. Esto se convierte en un vector de falsos y verdaderos al compararlo con la letra que nos interesa. En este caso la M.

En ocasiones la información nos llega en una tabla en PDF. Imaginando que la tabla está en un buen formato, no es una imagen y la información está bien, tenemos la posibilidad de pasar lo que nos entrega esta tabla haciendo lo siguiente.

Ubica tu archivo PDF y crea un script de python con extensión .py. Antes de comenzar a hacer el script, vamos a necesitar la librería tabula-py, que es la que extraerá la tabla del PDF y la pasará a csv. Para descargar la libería sólo tienes que ir a la consola y teclear

pip install tabula-py

Si tienes python3, sólo cambia el comando pip por pip3 y todo debe de funcionar bien. Una vez esté instalado tabula, crea el siguiente script en python.

import tabula

def run():
	'''Transformar PDF a csv'''

	tabula.convert_into("ruta/del_archivo.pdf",
		"ruta/del_archivo.csv",
		output_format="csv", pages="all")


if __name__ == '__main__':
	run()

También puedes hacer esto usando una Jupyter Notebook sin la necesidad de darle el formato de función.

La economía es una ciencia social que estudia el comportamiento humano en función de objetivos y recursos escasos con fines alternativos para lograrlo.

Al menos esta es una de las versiones (parafraseadas) más populares de lo que es la economía, escrita por primera vez por Lionel Robbins, un gran economista de inicios del siglo XX.

La razón por la que esta definición ha perdurado a través de los años es que describe con precisión la esencia de la economía.

Al contrario de lo que muchos piensan, la economía no se trata de dinero ni de negocios. Se relaciona mucho con estas áreas porque tiene herramientas útiles para el manejo de las finanzas y existen muchas aplicaciones a modelos de negocio.

En lo personal, esta es mi definición favorita, pues permite al economista analizar diferentes aspectos de la interacción humana. En ocasiones también aspectos que no tienen nada que ver con lo que tradicionalmente se piensa que es economía.

Por ejemplo, un economista puede dedicarse a analizar la salud pública como un problema de asignación de recursos. La teoría de juegos ha mostrado ser muy exitosa en la generación de modelos para la distribución y donación de órganos (Ashlagi y Roth, 2014).

Pero también la economía ha incursionado en problemas sociales como el crimen, la educación y la discriminación. Las herramientas de análisis que emergen de la definición arriba nos permiten dar una solución a problemas muy complejos en toda actividad humana.

Otra definición de economía

En el libro online de La Economía se menciona la siguiente definición:

La economía es el estudio de cómo las personas interactúan entre ellos y con su ambiente natural en la producción de sus modos de vida y cómo esta cambia con el tiempo.

Esta definición es interesante porque incluye de manera explícita la interacción entre las personas entre si, pero también introduce al ambiente. Esta distinción es importante para guiar una enseñanza que tenga una visión más sustentable.

Además, este concepto retoma los objetivos que menciona Lionel Robbins y los enfoca a la producción de sus modos de vida. Más aún, reconoce que tanto los objetivos como los medios para llegar a ellos son dinámicos. Esa dinámica no sólo la incluyen, sino que la vuelven parte central del estudio de la economía.

Existen muchas otras definiciones de economía porque esta es un área que ha cambiado significativamente a través del tiempo. ¿Que definición me hizo falta?