Sobre la búsqueda de temas de investigación: Notas de un científico de datos

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Científico de datos y físico Ilan Dan-Gur escribe sobre cómo fue capaz de encontrar y perseguir temas de investigación que utilizaron sus habilidades y tienen el potencial de tener un impacto en el mundo real. 

Encontrar un tema interesante y que merezca la pena para investigar, y en el que aplicar toda tu formación y pasión, es una cuestión que preocupa a muchos científicos que no tienen un empleo a tiempo completo. Al buscar en plataformas como Kolabtree para proyectos que puedan beneficiarse de tus conocimientos es una opción importante que puede dar lugar a ganancias económicas y a la satisfacción personal de ayudar a los demás, también puedes sentir la necesidad de encontrar tus propios temas de investigación, ya sea como forma de iniciar un negocio o para hacerte un nombre y mostrar tus habilidades.

Sin embargo, los científicos creen cada vez más que encontrar temas interesantes para investigar es más difícil ahora que nunca, ya que el conjunto de conocimientos científicos no deja de crecer. Paul Dirac dijo a finales de su vida sobre los primeros días de la mecánica cuántica: "En aquella época era muy fácil para cualquier físico de segunda categoría hacer un trabajo de primera... Ahora es muy difícil para un físico de primera categoría hacer un trabajo de segunda categoría". Pero si no buscas producir nada remotamente tan grandioso, puedes encontrar oportunidades si indagas en la información y los datos sobre temas que te interesan, incluso si trabajas desde casa usando sólo tu ordenador y el WiFi (junto con tu educación universitaria, tu pasión por investigar y quizás la biblioteca pública local). Por ejemplo, es posible que puedas analizar los datos existentes de una forma nueva en la que nadie había pensado (o al menos nadie había publicado sobre ellos), o tal vez puedas añadir nuevos datos a la colección actual.

Mi educación formal es en física y electro-óptica, y aunque mi propia experiencia es obviamente subjetiva me gustaría ofrecer cuatro ejemplos de temas en los que pude "solo" (bueno, nada en la ciencia lo es realmente) pensar e investigar desde casa (o muchas veces una cafetería), que requerían aplicar mis conocimientos científicos, tenían una posibilidad razonable de atraer el interés del público, y eran emocionantes de hacer porque garantizaban añadir algo único al cuerpo de conocimiento que había en el mundo.

1. Grupos geográficos de cáncer en EE.UU.

Hay grandes bases de datos de registros de salud pública de Estados Unidos disponibles de forma gratuita [1], por cortesía del gobierno de Estados Unidos. En 2017, mientras examinaba los datos de las tasas de cáncer de diferentes estados de Estados Unidos y realizaba una investigación básica en línea con Google, se me ocurrió que no se había publicado ningún artículo centrado en las fronteras compartidas entre los estados con altas tasas de cáncer. Específicamente, no se había publicado ningún artículo que simplemente contara el número de fronteras compartidas entre los estados con las tasas de cáncer más altas, a pesar de que los datos para hacer tal análisis estaban fácilmente disponibles en el sitio web de los CDC, y la investigación habría sido sencilla y fácil de hacer. Dicho de otro modo, mi intención era tomar una gran cantidad de datos y "conectar los puntos" (es decir, organizar) los datos de una manera que nunca se había hecho antes, mientras que intencionalmente ignoraba la cuestión más compleja de si tal análisis sería útil y para quién. Publiqué la investigación y los resultados en mi sitio web [2], así como un análisis estadístico secundario [3].

Además, mientras realizaba el análisis y examinaba los datos, me di cuenta de que era necesario acuñar y definir un nuevo término que era fundamental para el análisis, una "relación de frontera compartida", y que añadía emoción a la investigación.

2. La longevidad en Estados Unidos

Al igual que en el ejemplo 1, utilizando los datos estadísticos de mortalidad de los Estados Unidos, he ideado e investigado cuestiones únicas relacionadas con la longevidad [4].

3. Base de datos de imágenes de lunares de la piel

Aunque hoy en día existe una gran selección de aplicaciones móviles para analizar los lunares de la piel en busca de signos de cáncer, mucho antes de que las aplicaciones para smartphones se hicieran populares, yo fui el primero en ofrecer al público un asesoramiento gratuito sobre los signos del cáncer de piel [5] a cambio de que publicaran sus imágenes de lunares en mi sitio web. Aunque mi intención era educar al público sobre los signos de cáncer de piel, así como publicitar un software que había escrito para realizar el análisis (véase el ejemplo 4 más abajo), el resultado de ofrecer un análisis gratuito fue la mayor base de datos en línea de imágenes de lunares de la piel aportadas por los usuarios [6], que, como descubrí más tarde, se utilizó (con la debida acreditación a mi empresa, Opticom Data Research) en un libro publicado en 2015 [7, 8] en el que se hablaba de los avances en matemáticas y estadística (sin relación con mi propio sitio web y análisis).

4. Análisis automatizado de los lunares de la piel

En 2001, después de que varios dermatólogos me dijeran que tenía un alto riesgo de padecer cáncer de piel, y tras haberme sometido a ocho biopsias cutáneas, decidí escribir (e intentar vender) un software para ordenadores personales (que escribí en su momento utilizando C++ [9], y que más recientemente traduje a JavaScript para su uso gratuito en navegadores web [10, 11, 12]), que analizaba imágenes de lunares. Antes de que los smartphones y las aplicaciones móviles se hicieran populares, pude vender copias del software C++ en todo el mundo, junto con un sencillo accesorio mecánico que diseñé para sujetar una cámara cerca de la piel.

REFERENCIAS

  • [1] https://wonder.cdc.gov/DataSets.html
  • [2] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/main.htm
  • [3] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/shared-borders-statistics.htm
  • [4] http://opticomdataresearch.com/statistics/how-long-will-i-live.htm
  • [5] https://www.prweb.com/releases/2008/07/prweb1060104.htm
  • [6] http://opticomdataresearch.com/mobile/mole-on-skin.htm
  • [7] Aplicaciones del álgebra computacional (actas de Springer en matemáticas y estadística, 2015)
  • [8] https://books.google.ca/books?id=tW0uDwAAQBAJ&pg=PA184&dq=opticom+data+research
  • [9] http://opticomdataresearch.com/molesense.htm
  • [10] https://chrome.google.com/webstore/search/skin%20cancer
  • [11] http://opticomdataresearch.com/mobile/skin-cancer-image-search.htm
  • [12] http://www.opticomdataresearch.com/mobile/atypical-mole.htm

 


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Sobre el autor

Ilan es físico, científico de datos y estadístico. Le interesan los algoritmos informáticos, la dermatología y la minería de datos. Es propietario de Opticom Data Research, con sede en Canadá, y trabaja como autónomo en Kolabtree.

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