Escribe tu primer paper de economía

El curso introductorio de la economía es muy diferente a los cursos introductorios de otras disciplinas. Si se desea enseñar las bases, por ejemplo, de química o de biología, la elección de los temas se puede hacer pensando en cómo optimizar el aprendizaje del tema. Si pueden cambiar las prioridades, pero las bases suelen ser las mismas.

La economía, por otro lado, ha cambiado profundamente la forma en la que se enseña en el primer semestre al menos tres veces en los últimos cien años.

Esto es en parte porque la enseñanza de la economía se da en diferentes áreas de estudio. Por ejemplo, mi clase de Microeconomía II la doy a alumnos de Administración y Contabilidad, pero también esta clase podría bien ser aprovechada por estudiantes de otras ciencias sociales y otras ciencias naturales.

En realidad, todos deberían tomar al menos una clase de economía en su vida. Existen conceptos como la inflación o el desempleo que son importantes para todos nosotros, y cada vez se vuelve más urgente que como sociedad comprendamos el sistema capitalista en el que vivimos. Pero este planteamiento implica un serio problema: ¿Cuáles temas debería de tocar un curso introductorio de economía que está hecho para todos?

Cómo elegir los temas del nuevo Eco 1

Hay dos elementos importantes a considerar para elegir los temas que un nuevo plan de estudios de economía debe tener: los problemas que debe atenter o resolver la disciplina y las herramientas disponibles para poder atender estos problemas.

¿Qué problema deben atender los economistas?

Respecto a los temas, Bowles y Carlin (2020) organizaron una pregunta a 4,442 alumnos de veinticinco universidades en doce países ¿Cuál es el problema más urgente que los economistas deberían estar atendiendo?.

Si bien el desempleo es un tema que permanece estable entre los temas prioritarios de la economía desde el libro introductorio a la economía de Paul Samuelson (1948), la desigualdad fue el tema que más destacó en importancia. Seguido de este, se encuentran cuatro diferentes términos relacionados al manejo de la crisis climática desde la economía con una tendencia a la preocupación cada vez mayor.

Entre otros términos de interés destacados se encuentran el desempleo, el futuro del trabajo debido a la digitalización y al avance de la inteligencia artificial, la globalización, la migración la inestabilidad financiera y problemas políticos como la corrupción o la guerra.

Estos problemas tienen su propio enfoque a nivel regional. Los efectos del cambio climático afectan de manera desproporcionada a los países en desarrollo, por lo que este es un tema que también se vuelve prioritario enseñar desde el inicio en las escuelas latinoamericanas.

Adicionalmente, la crisis de COVID-19 ha incrementado la urgencia de poner en la mesa la desigualdad, particularmente en las mujeres. La crisis de COVID echó abajo el avance de una generación de la participación de las mujeres en la fuerza laboral. Esto es en parte debido al incremento en la carga de cuidados que afecta mayormente a mujeres, sostenido por roles de género. Naturalmente, México y los países de Latinoamérica no están exentos de este problema y podría ser aún más grave que en los países en desarrollo.

¿Con qué herramientas?

Una de las características que definen a la economía como profesión es el uso de herramientas como el análisis marginalista, la teoría de juegos y la econometría para entender problemas sociales complejos. Estas herramientas siguien siendo elementales para atender los problemas antes mencionados.

A estas herramientas se debe incluir tópicos centrados en la innovación, teoría de juegos y economía conductual (Bowles y Carlin, 2020), que ayuden a comprender gran parte de los fenómenos microeconómicos y macroeconomómicos.

Naturalmente, las herramientas de estática comparativa siguen teniendo un peso importante en la enseñanza de modelos fundamentales de la economía y la enseñanza de fenómenos de mercado y financieros bajo la perspectiva de la teoría de juegos permitirá tener un conocimiento sólido de la naturaleza de los fenómenos económicos detrás de los problemas mencionados con anterioridad, pero esto debe complementarse con un riguroso análisis histórico y el uso de evidencia y métodos de medición causal.

Respecto al uso de métodos causales, hemos sido testigos de los avances en econometría de los últimos años, con un gran crecimiento de las técnicas cuasi-experimentales como Diferencias en Diferencias. De 2015 a 2019, 26 de los 100 artículos más citados en el American Economic Review usaron alguna técnica de regresión lineal con efectos fijos de periodo y grupo y la literatura sobre los usos, pruebas y limitaciones de esta técnica crece rápidamente al momento de la escritura de estas líneas (de Chaisemartin y D'Haultfœuille, 2021).

Cómo implementarlo

En el semestre de otoño de 2018, el Departamento de Economía del Hamilton College implementó un nuevo currículum para los alumnos especializados en economía (Owen y Hadstrom, 2020). Esencialmente, lo que hicieron fue cambiar de dos cursos separados de microeconomía y macroeconomía a un curso semestral combinado y se incluyó un curso nuevo introductorio posterior que es un híbrido entre principios económicos y estadística con un tema de desigualdad. También incrementaron la covertura de econometría en los cursos requeridos para obtener el grado de economista.

El uso de laboratorios prácticos en el centro de la enseñanza es una filosofía que en lo personal he adoptado como central. La propuesta de Owen y Hadstrom (2020) incluye el uso de laboratorios para aprender sobre desigualdad y métodos econométricos a la par. Uno de los laboratorios es el artículo ya clásico de Bertrand y Mullainathan (2004) en el que muestran evidencia de discriminación en el mercado laboral con un experimento ingenioso. Este laboratorio lo he incluído personalmente en mis clases y el resultado es generalmente favorable.

Diversidad en la profesión

Uno de los problemas importantes de la profesión es la falta de diversidad de los graduados de la misma en el mundo. La falta de diversidad en las profesiones y en los lugares de trabajo no sólo pesa al individuo discriminado, sino también tiene un costo de oportunidad para la sociedad y las empresas (García-Meza, 2021).

Relacionado a esto está la necesidad de incrementar el pluralismo en la economía, dando apertura a escuelas de pensamiento económico que contrasten con la visión hegemónica de la disciplina (Chang, 2014. cap. 4), pero también realizando acciones afirmativas para aceptar perfiles diferentes a los que ya existen en la profesión.

Las acciones afirmativas deben de tener suficiente fuerza para que el mensaje logre penetrar en la sociedad. Usar métodos de persuación como nudges tiene limitaciones frente a las otras fuerzas sociales que limitan que más mujeres, por ejemplo, entren a la carrera de economía (Pugatch y Schroeder, 2020).

Si de verdad quieres aprender a hacer economía, econometría o ciencia de datos, es importante que aprendas a ver más allá de las fórmulas. Esto implica entender que detrás de una ecuación o fórmula matemática hay una historia que debemos de entender antes de usarlas.

Al contrario de lo que podrías imaginar, comprender más allá de la aplicación de una fórmula es más sencillo de lo que parece. De hecho, es más sencillo para nuestro cerebro entender la estadística a profundidad que pretender aprender o memorizar fórmulas sin entender su significado por completo.

Por ejemplo, el álgebra lineal es muchas veces más interesante cuando nos enfocamos en la intuición detrás de las transformaciones lineales que cuando pasamos horas y horas aprendiendo a hacer operaciones que una computadora hace mejor que nosotros en segundos.

El cálculo de un tamaño de muestra es otro ejemplo en el que la realidad requiere de mucho sentido común y de entendimiento de la realidad, pero muchas personas sólo usan una fórmula porque no entienden la historia que las ecuaciones están contando, dejando de lado lo que es realmente importante.

Esto nos genera una pregunta importante. ¿No sería mejor enseñar desde el inicio las matemáticas bien para no tener estos problemas?

¿Por qué no se enseñan así las matemáticas?

En México y en América Latina, la enseñanza de las matemáticas sufre una gran crisis. Cada tres años se hace una prueba entre chicos de 15 años en 79 países sobre ciencias, lectura, matemáticas para realizar una medición con respecto a sus pares. Uno de los resultados más impactantes vienen de Latinoamérica: todos los países latinoamericanos participantes tuvieron un resultado menor a la media.

Peor. El área que presenta más complicaciones para los estudiantes son precisamente las matemáticas. De acuerdo a Näslund-Hadley, Varela y Hepworth (2014), la razón principal de esto se debe a la forma en que estas materias se enseñan en el salón de clase.

Sin duda esto tiene que cambiar. Parte de este cambio requiere de mucha empatía con los alumnos y con los maestros que están dando estas clases: es muy complicado hacer un programa ambicioso en el que se avance con tiempo en el aprendizaje y el dominio de los temas que se requieren si los programas son inflexibles y los sueldos de los docentes no suben.

Sin duda es un problema mucho más complejo que sólo incrementar salarios, pero dentro de la gran complejidad de factores, creo yo que es la más urgente. Soy creyente de que los maestros quieren lo mejor para sus alumnos: sólamente necesitan de más apoyo.

Este espacio está hecho con la intención de contribuir en la misión de mejorar las posibilidades de maestros y alumnos en áreas económicas y en estadística. Si esto es algo que para ti es importante, puedes apoyar al proyecto de tres formas:

• Suscríbete al boletín. Existe una versión gratuita y una versión premium. En ambas versiones tendrás en tu bandeja de entrada una historia y un resumen de las nuevas publicaciones a las que tienes acceso todas las semanas.
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• Cuéntame sobre que tema te gustaría que habláramos en este blog.

En este artículo aprenderás a escribir como los redactores de la revista The Economist, usando la metodología que se les enseña a los redactores de la misma.

The Economist es líder en dos cosas: en su capacidad de generar análisis y en la claridad al escribir sobre los mismos. La redacción de los artículos en esta revista son realmente admirables y la capacidad de transmitir ideas complejas es una habilidad increíble. Lograrlo a nivel institucional es un logro aún más loable, que veremos en el siguiente texto.

El método The Economist

Este método consta de 9 etapas que pueden adaptarse para diferentes formatos y estilos editoriales. Este estilo, con un poco de storytelling se vuelve una poderosa herramienta para transmitir ideas.

Cómo podrás imaginar, no es absolutamente necesario seguirlo al pie de la letra para crear un texto interesante y valioso. Existen muchas variaciones que puedes hacer en el orden o en los elementos que se incluyen y que pueden crear un gran texto.

Lo que es importante es mantener una estructura coherente que vincule bien cada párrafo con el siguiente y que se cumpla lo que se prometió en el título. También es importante diseñar el texto pensando en retener la atención de tu lector. Por eso comenzamos con un gancho.

El gancho

En los primeros tres segundos de lectura se define si tu texto será leído o desechado por el lector. Con otras tantas pestañas abiertas en el navegador, notificaciones en el celular y videos en Tiktok, tu texto compite por la atención de tu lector con muchos otros estímulos. Asegúrate de que vas a mantener su atención con un buen gancho.

¿Que es el gancho? Es una descripción visual de la situación que será el centro de la conversación en el texto. Esta resume de manera visual y a través de un protagonista los puntos de dolor que serán el centro del artículo. Es posible iniciar esta sección con un “imagine usted que...” o contando la experiencia de alguien en el primer párrafo.

Por ejemplo: “Mario recibió una llamada sospechosa de su banco un domingo por la tarde...”. Este tipo de textos generan intriga y dan suficiente información para que el lector sepa lo que debe esperar si decide mantenerse leyendo.

Definición del problema

En pocas frases, resume cuál es el problema del que se trata. El problema suele estar precedido de la locución “pero” o “sin embargo” y suele ser el punto de giro de nuestro texto.

Ejemplo: “En realidad, la llamada es un ejemplo clásico de un ciberataque que usa ingeniería social”.

Datos que sostienen el problema

Aporta datos de fuentes fiables para demostrar que es un problema verdadero y serio. En esta sección suele haber una cronología que ayude a entender el contexto del problema y de al lector pistas de cómo se podría solucionar.

Puedes incluir cifras, gráficas o una descripción científica del problema.

Ejemplo: “Se estima que los ataques de ingeniería social afectan a más 4 millones de personas al año solamente en México.”

Desarrollo

Propón una tesis a favor para resolver el problema. En esta sección es en la que generas las propuestas propias de tu análisis o puedes hacer referencias a las propuestas que otros han hecho para la solución del problema.

También podrías promover una tesis en contra que detalla que pasará si la situación no se afronta. Si el artículo lo permite, se pueden plantear escenarios hipotéticos o se pueden tomar casos similares como ejemplo.

Propuesta

Expresa ¿Que se está haciendo para solucionarlo?. Esta sección puede ser apoyada con datos o con registros anecdóticos que respalden las acciones tomadas hasta el momento para la solución del problema. Si no existe evidencia de que se hayan tomado pasos en la solución, aquí es donde se pueden registrar y evidenciar. También si se niega la información al respecto, se comenta al respecto.

Riesgos

Aquí se plantea la pregunta ¿Que pasaría si no se implementa la solución propuesta? ¿Se están consiguiendo resultados? Esta sección genera la urgencia para llevar al lector a un llamado a la acción, enlazando la propuesta anteriormente planteada.

El análisis

En esta parte se analizan los resultados obtenidos con las acciones tomadas hasta el momento. Si no se están consiguiendo resultados, ¿a que se debe?

Comparaciones

Realiza una comparación con las acciones que se están haciendo en otros sitios, indicando si dichas acciones funcionan a resolver el problema y cuáles son las limitaciones de estas soluciones.

Conclusión

Finalmente, lleva tu artículo a la conclusión con un llamado a la acción. Puedes motivar este llamado a la acción sugiriendo formas de aplicar la solución planteada en el caso concreto que nos interesa y expresando los riesgos potenciales si no se llevan a cabo dichas acciones.

Espero que esta guía te haya resultado útil en la creación de tus textos. Ahora, ve y ponte a escribir. No te olvides de enseñarme tus textos. Cuéntame si este texto te sirvió y si quieres aprender más sobre técnicas de redacción.

Si tu tienes tu blog alojado en Ghost como este que estás viendo, tal vez desees incluir bloques de matemáticas como éste:

\[ e^{i \pi} +1 = 0\]

Si tu tienes la configuración completa, puedes instalar los plugins necesarios con Node JS. Pero hay una manera mucho más sencilla. Lo único que tienes que hacer es incluir code injection en el post que vas a publicar.

Ve a la sección de configuración del post y buscas al final code injection. En el bloque de header vas a pegar el siguiente código

<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.10.1/dist/katex.css" crossorigin="anonymous">
<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.10.1/dist/katex.js" crossorigin="anonymous"></script>
<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.10.1/dist/contrib/auto-render.min.js" crossorigin="anonymous" onload="renderMathInElement(document.body);"></script>

Y listo.

Ahora, dentro del texto usarás \( para abrir un bloque de ecuación dentro de un párrafo y \) para cerrarlo. Por ejemplo \(e = mc^2\) mostrará como resultado \(e =mc^2\) en el post.

Para crear un bloque resaltado con ecuación, sólo debes abrirlo con \[ y cerrarlo con \]. Por ejemplo \[e^{i\pi} + 1 = 0\] da como resultado la ecuación que viste allá arriba.

¡Felicidades! Has decidido entrar en el mundo de los datos. Seguramente estás muy emocionada(o) y con muchas ganas de aprender. Pero probablemente en ocasiones también te sientas abrumada(o) al ver tantas opciones de lenguajes de programación y entornos de trabajo. Lo sé, así me he sentido antes.

Este post es tu guía de entornos de trabajo, independientemente del lenguaje de programación que elijas, que sobre ese tema hablamos un poco más adelante.

Navegador vs Local

La primera decisión que debes de tomar es si vas a trabajar en un entorno local o vas a usar tu navegador con algún servicio que te ayude a correr el código en la nube.

Si estás empezando, entonces la respuesta es sencilla: comienza en un entorno desde el navegador. Yo personalmente te recomiendo Google Colab, donde puedes usar un notebook en la nube que corre Python.

Una gran ventaja que tiene esta opción es que no necesitas abrumarte en un inicio con conocer cómo funcionan los módulos o en entender sobre entornos virtuales ni nada de eso. Simplemente comienzas a escribir y cómo magia empiezas a ver los resultados. Últimamente he estado utilizando mucho esta opción para enseñar estos temas, con muy buenos resultados.

Por otro lado, si ya tienes un poco más de experiencia, puedes comenzar a probar descargar el lenguaje en tu computadora y trabajar en un entorno local. Si trabajas en R, generalmente es buena idea usar RStudio para complementar el ambiente de desarrollo, pues este permite trabajar de una manera muy dinámica y experimentar con los resultados de un script conforme lo vas creando. Como veremos más adelante, esto es algo que es muy deseable en un ambiente de experimentación.

¿Qué sistema operativo necesito?

En realidad, cualquier sistema operativo es bueno para trabajar en ciencia de datos, pero si tu quieres llegar a un nivel profesional, los ambientes preferidos son los ambientes basados en Unix: Linux o Mac.

La razón principal de esto es la terminal, que es el mismo sistema en ambos casos. Antes esto era un problema para quienes usaban Windows, problema que encontró solución con WSL, que permite usar la consola de manera natural.

La consola es importante porque muchos paquetes, lenguajes y sub-sistemas operan desde esta. Si quieres llegar a un nivel alto en tu camino como científica o científico de datos, es necesario que aprendas a usar la terminal. Esto lo veremos en posts futuros.

¿Por donde empiezo?

Ahora que hemos identificado los sistemas operativos y algunos entornos, hablemos sobre cómo comenzar. En esta sección hablaremos de los lenguajes de programación, pero también este tema lo tocaremos con más profundidad en publicaciones posteriores

¿Qué lenguage de programación es mejor?

Nuevamente, te tengo que decepcionar y no te podré dar una única respuesta definitiva. En cambio, te daré algunas opciones que podrían ser útiles para ti según tu perfil y objetivos a largo plazo.

• R. Uno de los mejores lenguajes para trabajar ciencia de datos es R. R fue creado especialmente para trabajar con estadística y trabaja muy bien con bases de datos. También tiene acceso a librerías especializadas en el área que permiten aplicar los modelos más nuevos inmediatamente. Si alguna librería no está en el CRAN (el catálogo oficial de librerías para R) puedes descargarlas de algún repositorio de GitHub sin problemas. Otra de las ventajas que tiene R son sus paqueterías para visualización nativas, que en mi opinión son muy superiores a las disponibles en casi todos los lenguajes. Una desventaja de R es que no es muy escalable ni se integra de una manera sencilla con procesos automatizados de análisis.
• Python. Este es sin duda uno de los lenguajes de mayor crecimiento en los últimos años. Al igual que R, Python es open source y tiene librerías fantásticas especializadas en el análisis y visualización de datos. Una de las mayores ventajas de Python es que es un lenguaje general con el que se puede hacer muchas cosas además de ciencia de datos. Por ejemplo, es posible hacer una API con Flask o Django que se integre con el análisis de datos.
• SQL. Independientemente de los lenguajes anteriores, siempre es buena idea tener bases sólidas de las estructuras de bases de datos. Esto incluye el uso de bases de datos relacionales como SQL. Si tus proyectos son más grandes y requieren de uso de Big Data, probablemente ahí se tenga que llegar a bases de datos en grafos o NoSQL.

Notebooks

En 2001, Fernando Pérez, un físico, programador y promotor del software libre sacó al público una innovación que cambiaría la forma de trabajar datos para siempre.

Uno de los problemas de los scripts de código es que el análisis de datos requiere de mucha experimentación. Los scripts generalmente se suelen correr completos, pero en ocasiones sólo necesitas correr pequeños bloques de código.

Para esto IPython y las notebooks son una solución que permiten correr bloques del lenguaje de manera interactiva. El proyecto ha evolucionado a libretas de Jupyter, que permiten hacer justamente eso en un ciclo REPL (Read Evaluate Print Loop).

Comienza tu camino en la ciencia de datos

Has aprendido las bases y ahora tienes las herramientas para comenzar a trabajar en tu entorno de ciencia de datos. Comienza hoy mismo a realizar tu primer proyecto de ciencia de datos y cuéntame cómo te fue.

En mayo de 2021 comenzó el brote de una nueva variante del virus Sars-Cov-2. El nombre de la variante Delta penetró tanto en nuestras mentes que la aerolínea con el mismo nombre evitaba a toda costa usar ese nombre para evitar asociaciones con su marca.

La variante Delta desplazó de inmediato al resto de variantes del virus, dominando por completo la pandemia. Se consideraba un evento de baja probabilidad que otra sepa tomara el control en adelante, por lo eficiente que era Delta. Pero en eso llega la variante Omicron.

¿Que es la variante Omicron?

La variante Ómicron es la quinta variante de preocupación que la Organización Mundial de la Salud (OMS) designa. Las variantes de preocupación se designan ya sea porque tienen mayor capacidad de contagio o porque resultan en síntomas más severos.

En el caso de ómicron, se considera de preocupación por presentar mutaciones que jamás habían sido observadas con anterioridad, con más de 30 solamente en la espícula (La proteína pico que ayuda al virus a volverse contagioso).

¿Que significa todo esto?

Profundicemos un poco para poder pensar en las posibles implicaciones de esta nueva variante. Hay muy pocas certezas hasta el momento, pero sabemos que esta variante fue encontrada en Sudáfrica, que es muy diferente a las demás y que se puede aún detectar con las pruebas PCR disponibles en la actualidad para detectar las otras variantes del coronavirus.

No sabemos aún si las vacunas serán efectivas contra esta nueva variante. Sudáfrica tiene una tasa muy baja de vacunación, por lo que la distribución de esta variante en este país podría deberse a esto. En cualquier caso, la vacunación se vuelve aún más un asunto de urgencia en el mundo.

Efectos en los mercados

Hubo una fuerte caída en todas las bolsas de valores en el mundo debido a las noticias relacionadas a esta nueva variante. Los sectores de energía, las empresas y los FTEs, entre tantos, tuvieron un Black Friday de rebajas catastróficas. Incluso las criptomonedas sufrieron una fuerte caída hoy. Aún es muy pronto para determinar si estos efectos son a largo plazo o si el mercado se recuperará. Todo depende de la información que surja respecto a esta nueva variante y sus posibles efectos a nivel de contagio o de severidad.

Mientras tanto, las empresas que si se espera que sigan subiendo serían las encargadas de la producción de vacunas. Moderna, Pfizer y todas las empresas que están involucradas en los procesos de vacuna presentaron un alza importante y seguirán creciendo mientras se mantenga la incertidumbre.

¿Por qué se llama Omicron?

Oficialmente, la variante se llama B.1.1.529, pero les fueron designadas conforme al alfabeto griego para permitir que se pueda comunicar y discutir por medios y perfiles no-técnicos. Muchos suponían que esta nueva variante sería nombrada Nu ($\nu$), sin embargo, la OMS decidió nombrar a la variante “Omicron” ($\omicron$) saltándose la letra nu y xi ($\xi$). Algunos especulan que esta decisión es para evitar confusión con la palabra New (nueva en inglés) y Xi podría ser para evitar una relación con el nombre del presidente Chino Xi Jinpin.

En mayo de 2021 comenzó el brote de una nueva variante del virus Sars-Cov-2. El nombre de la variante Delta penetró tanto en nuestras mentes que la aerolínea con el mismo nombre evitaba a toda costa usar ese nombre para evitar asociaciones con su marca.

La variante Delta desplazó de inmediato al resto de variantes del virus, dominando por completo la pandemia. Se consideraba un evento de baja probabilidad que otra sepa tomara el control en adelante, por lo eficiente que era Delta. Pero en eso llega la variante Omicron.

¿Que es la variante Omicron?

La variante Ómicron es la quinta variante de preocupación que la Organización Mundial de la Salud (OMS) designa. Las variantes de preocupación se designan ya sea porque tienen mayor capacidad de contagio o porque resultan en síntomas más severos.

En el caso de ómicron, se considera de preocupación por presentar mutaciones que jamás habían sido observadas con anterioridad, con más de 30 solamente en la espícula (La proteína pico que ayuda al virus a volverse contagioso).

implicaciones de la variante Omicron

Profundicemos un poco para poder pensar en las posibles implicaciones de esta nueva variante. Hay muy pocas certezas hasta el momento, pero sabemos que esta variante fue encontrada en Sudáfrica, que es muy diferente a las demás y que se puede aún detectar con las pruebas PCR disponibles en la actualidad para detectar las otras variantes del coronavirus.

No sabemos aún si las vacunas serán efectivas contra esta nueva variante. Sudáfrica tiene una tasa muy baja de vacunación, por lo que la distribución de esta variante en este país podría deberse a esto. En cualquier caso, la vacunación se vuelve aún más un asunto de urgencia en el mundo.

Efectos en el mercado de valores por Omicron

Hubo una fuerte caída en todas las bolsas de valores en el mundo debido a las noticias relacionadas a esta nueva variante. Los sectores de energía, las empresas y los FTEs, entre tantos, tuvieron un Black Friday de rebajas catastróficas. Incluso las criptomonedas sufrieron una fuerte caída hoy. Aún es muy pronto para determinar si estos efectos son a largo plazo o si el mercado se recuperará. Todo depende de la información que surja respecto a esta nueva variante y sus posibles efectos a nivel de contagio o de severidad.

Mientras tanto, las empresas que si se espera que sigan subiendo serían las encargadas de la producción de vacunas. Moderna, Pfizer y todas las empresas que están involucradas en los procesos de vacuna presentaron un alza importante y seguirán creciendo mientras se mantenga la incertidumbre.

¿Por qué se llama Omicron la nueva variante del COVID?

Oficialmente, la variante se llama B.1.1.529, pero les fueron designadas conforme al alfabeto griego para permitir que se pueda comunicar y discutir por medios y perfiles no-técnicos. Muchos suponían que esta nueva variante sería nombrada Nu, sin embargo, la OMS decidió nombrar a la variante “Omicron” saltándose la letra nu y xi. Algunos especulan que esta decisión es para evitar confusión con la palabra New (nueva en inglés) y Xi podría ser para evitar una relación con el nombre del presidente Chino Xi Jinpin.

¡Vacúnate ya!

Cualquiera que sea tu posición en la actualidad, si no te has vacunado, hazlo lo más pronto posible. Recuerda que en estas épocas de invierno aumentan los contagios. Evita lugares concurridos y ponte la vacuna de la influenza. No queremos llegar al escenario que se plantea en la excelente audio-serie caso 63.

La Economía del comportamiento o Behavioral Economics (BE) es un área fascinante que mezcla psicología, teoría de juegos, experimentos y hasta Big Data para mejorar la forma en que los humanos interactuamos con productos, servicios y otras personas. Esta área ha cambiado la cara de la economía, siendo fuente de al menos cinco ganadores del premio Nobel.

A pesar de esto, el nivel de abstracción de los artículos del área hace que no resulte un tema completamente accesible. Yo tengo la hipótesis de que aún existe mucha área para que empresas y gobiernos usen BE para mejorar sus experiencias de usuario sin incrementos grandes en los costos.

¿Cómo funciona?

La base de la economía conductual es que los humanos hacemos cosas irracionales. Esta irracionalidad, sin embargo, no es impredecible. Por ejemplo, lee la siguiente pregunta y responde:

Una pelota y un bat de beisbol cuestan en conjunto $1.50 USD. El bat cuesta $1 USD más que la pelota.¿Cuánto cuesta la pelota?

Escribe tu respuesta en algún lugar antes de continuar.

Si tu respuesta fue de cincuenta centavos, entonces ¡felicidades! eres un humano. Esta no es una pregunta con truco, ni está hecha para crear confusión. Es una pregunta regular en la que su respuesta correcta equivale a los veinticinco centavos. Si no me crees, haz las cuentas con detenimiento. Usa álgebra o un excel para verificarlo.

Predeciblemente irracional

Supe que (probablemente) contestaste cincuenta centavos porque este ejercicio explota un sesgo cognitivo que es natural en los humanos. Los humanos somos los seres más inteligentes del planeta [cita requerida], pero esta inteligencia tiene un costo.

El cerebro humano representa cerca de un dos por ciento del peso corporal, pero usa aproximadamente un veinte por ciento de la energía de nuestro cuerpo. Para ahorrar energía, el cerebro crea conexiones con acceso rápido para resolver problemas comunes. Por eso es que si yo te hablo sobre una persona que maneja una minivan la mayoría de nosotros pensamos en una soccer mom que lleva a sus hijos a un partido de fútbol y no en un rockero que viaja con sus instrumentos de ciudad en ciudad. Estos estereotipos son una forma de nuestro cerebro de ahorrar energía.

Estos sesgos están documentados y se esperan observar en situaciones normales. En otras palabras, a pesar de tratarse de comportamiento irracional, son predecibles.

El que sean predecibles los hacen herramientas perfectas para usarse en los negocios.

Los tacos más ricos de la ciudad

Vas por la ciudad. Tienes hambre y decides que pararás a comer algo en el camino. Volteas y encuentras un puesto de tacos lleno de gente. Seguro vale la pena probarlos si hay mucha gente dispuesta a esperar por ellos, ¿no es así?

Todos reconocemos esta instancia del comportamiento gregario (herd behavior). El que hablen de nuestro producto es una característica deseable que puede motivarse creando los incentivos apropiados.

Cambios pequeños en el diseño pueden cambiar el mundo

Un problema común en los mingitorios públicos es que los hombres nos solemos distraer mientras los usamos. Sin más que hacer, es común apuntar fuera de la zona.

Naturalmente, esto causa un problema público pues hay que limpiar la zona más seguido. En el aeropuerto de Ámsterdam, tuvieron una idea genial. Una idea de diseño que fue después copiada en todo el mundo: pusieron una mosca.

Es un pequeño juego que dirige la atención de los usuarios a la zona en la que deben de apuntar. Como resultado, los costos de limpieza disminuyeron. Con un sticker!

Este tipo de mecanismos se conocen como nudges o empujoncitos. Con pequeños cambios en el diseño, puedes dirigir las acciones de tus usuarios a un comportamiento más deseable sin necesidad de ser coercitivo.

Tienes mail

Los nudges son una herramienta poderosa (y relativamente barata) para lograr mejorar indicadores clave. En un experimento en el Reino Unido, se mandaron correos a diferentes personas para evaluar que tipo de mensaje es mejor para aumentar las tasas de recaudación.

Se mandaron correos con mensajes regulares para invitar a pagar sus impuestos y otros en los que se le indica, por ejemplo, que casi ya un 80% de los contribuyentes en tu cuadra ya los pagaron.

¿Adivinas lo qué pasó?

Correcto. Las personas que recibieron el correo indicando que la mayoría de sus pares ya habían pagado incrementaron su nivel de contribución con respecto a otros tipos de mensaje.

Economía de Comportamiento, una alternativa barata

Una de las razones por las que las empresas y gobiernos aman la economía del comportamiento es que es relativamente barata a comparación de otros mecanismos y los efectos suelen ser positivos y medibles. Con sólo cambiar la redacción de la misma carta que se hubiera mandado, el gobierno de Reino Unido logró aumentar su recaudación. Con sólo pegar una mosca o una diana, los establecimientos públicos se aseguran de disminuir sus gastos en limpieza.

Lo mejor es que aún existen muchísimas áreas en la vida en las que no se ha implementado y que tú puedes ser quien traiga al mundo una solución innovadora apoyada de las herramientas de la BE.