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Alfonso es un apasionado por el impacto que los datos pueden generar en la correcta definición de políticas públicas y en este Podcast pudimos tocar algunos ejemplos. Además pudimos hablar de esta tendencia del uso de datos en Gobiernos para la toma de decisiones.
Alfonso inició su carrera estudiando Ciencias Políticas y Economía en la Universidad de Costa Rica. En lo académico luego hizo una maestría en UC Berkeley (posteriormente investigador en Harvard Kennedy School) y actualmente está en su Doctorado en la Universidad de Texas en la ciudad de Austin. Luego de sus estudios de grado Alfonso trabajó en el gobierno de Laura Chinchilla y esto lo motivó a avanzar su carrera hacia el trabajo con datos para mejorar los procesos de decisión en Gobiernos.
Durante la entrevista Alfonso mostró su apreciación sobre la ciencia como la aplicación de una metodología replicable para solucionar problemas reales en la sociedad mediante la predicción y la inferencia causal. La parte de data, es una herramienta que surge a través de los avances tecnológicos y la capacidad que hemos tenido de recolectarla. En el estudio de la metodología, los problemas y los nuevos desafíos que surgen en la recolección de esos datos, es donde siente que se da la intersección de lo que llamamos Data Science.
En políticas públicas el gran problema es cómo determinar la causalidad y por lo tanto qué tan efectiva es una política. Es decir, ¿afectó (y cuanto) una política dada en el indicador que nos interesa? ¿Está sirviendo el programa avancemos, o la red de cuido, a los indicadores de pobreza del país? ¿Cuáles indicadores debemos tomar en cuenta? ¿Qué sucede con los efectos en indicadores secundarios de los programas sociales? Hay un reciente movimiento de 'políticas públicas basadas en la evidencia'’ es decir, la implementación únicamente de políticas respecto a las cuales hay mediciones serias y experimentales de sus efectos en la población o los indicadores de interés.
Durante la entrevista Alfonso pudo describir en buen nivel de detalle dos proyectos interesantes: (1) Medir las variaciones de precios de la vivienda en Medellín, y (2) Medir el impacto de políticas de desahucio y alquiler en países de latinoamérica. Ambos se describieron en buen nivel de detalle y considerando herramientas, metodologías y herramientas para llevar a cabo este tipo de proyectos.
Respecto a lenguajes, aunque su preferencia es R, en su disciplina se utilizan tradicionalmente también Stata, Python y Matlab. Cada uno de los softwares tiene ventajas y facilidades. En su caso para limpieza de datos usa Stata, y para la programación de funciones, el proceso exploratorio, el modelado de resultados, y las visualizaciones, utiliza R.