Para estudiantes

Información para estudiantes actuales y futuros que quieran desarrollar su memoria, tesis o trabajo dirigido conmigo.

Temas de memoria o tesis

Esta es una lista no exhaustiva de temas. Son puntos de partida para definir el trabajo a realizar. Para estos proyectos existen datos de múltiples fuentes: telefonía móvil, transporte público, scooters, redes sociales, Wikipedia, SOSAFE, entre otras.

Medición de señales biológicas para caracterizar enfermedades (FONDECYT)

Esto es parte de un proyecto FONDECYT del investigador Nicolás Schongut (UDLA). La descripción general del proyecto es la siguiente:

¿Qué pasa cuando llevamos sensores en la muñeca, el pecho o los zapatos? Este proyecto investiga cómo los chilenos usan tecnologías vestibles para monitorear su salud, desde apps de sueño hasta relojes inteligentes. Más allá de lo técnico, se enfoca en las relaciones que estas tecnologías generan entre las personas, sus cuerpos y sus entornos. ¿Qué datos recogemos? ¿Cómo los interpretamos? ¿Qué libertades cedemos? A través de encuestas nacionales, etnografías, entrevistas y visualizaciones de datos, este estudio ofrece una mirada profunda y crítica sobre la vida cotidiana digitalizada, la vigilancia, la autonomía y los nuevos vínculos que emergen entre cuerpos y algoritmos.

Este tema de memoria busca apoyar la recolección y análisis de datos desde los dispositivos tecnológicos.

Comportamiento en apps de transporte público

Caracterización del comportamiento de usuarios y usuarias de aplicaciones de transporte público como Red Movilidad y Transapp. Hay datos disponibles de uso de estas aplicaciones que permiten estudiar patrones de consulta, planificación de viajes y adopción tecnológica.

Pokémon Go y uso del espacio público

Caracterización del uso del espacio público en la ciudad por les jugadores de Pokémon Go. La aplicación genera patrones de movilidad únicos que revelan cómo las personas se apropian del espacio urbano cuando hay un incentivo lúdico de por medio.

Evasión en el transporte público

Caracterización y predicción de patrones agregados de evasión en el transporte público. Existen datos de validaciones que permiten estudiar dónde, cuándo y en qué condiciones se evade más, y construir modelos predictivos.

Trayectorias sintéticas con modelos de comportamiento

Generación de trayectorias sintéticas para los agentes de una simulación de movilidad urbana utilizando modelos de comportamiento. El objetivo es producir datos realistas que puedan alimentar simuladores sin comprometer datos personales reales.

Predicción del impacto de intervenciones en la movilidad

Definir un modelo que prediga el efecto en la movilidad de las personas ante cambios en la disponibilidad de servicios o infraestructura. Por ejemplo: ¿cómo cambiaría la movilidad en La Pintana si se hubiese construido el DUOC UC que generó controversia? ¿Cómo cambiaron los desplazamientos en Santiago con la peatonalización del Paseo Bandera?

Datos sintéticos de movilidad desde el Censo 2024

Generación de datos sintéticos de movilidad a partir de fuentes reales como el Censo 2024. La idea es aprovechar los datos de origen-destino del Censo para construir una base de referencia de movilidad sintética y calibrada.

Fusión de datos para municipalidades

Las municipalidades tienen fuentes de datos heterogéneas que cuesta analizar de manera conjunta, o de cruzar con fuentes importantes como el Censo. Estas fuentes existen y se pueden utilizar para entregar insights respecto a decisiones comunales de seguridad y de asignación de recursos. ¿Cómo se puede definir un framework generalizable que resuelva este problema para predecir fenómenos en una municipalidad? Podemos trabajar con la Municipalidad de Independencia.

Resumen descriptivo visual de trayectorias y fenómenos geográficos

Implementar algoritmos y visualizaciones que tomen datos de fenómenos geográficos (como incendios) o trayectorias (GPS o similares) y generen un “resumen descriptivo visual” de ellas, facilitando la comprensión rápida de patrones espaciales.

Turismo e idiosincrasia de Chile en Wikipedia

Implementar una visualización que permita ver el turismo y la idiosincrasia de Chile a partir de fuentes no tradicionales como Wikipedia: artículos en distintos idiomas, ediciones, geolocalizaciones, etc.

Indicador de ciudad de 15 minutos

Formalizar un algoritmo de cálculo de un indicador de “ciudad de 15 minutos” y aplicarlo a múltiples comunas de Chile. El indicador mide qué proporción de servicios esenciales puede alcanzarse a pie o en bicicleta en 15 minutos desde cualquier punto de la ciudad.

¿Y si quiero proponer mi tema?

¡Es posible! He guiado temas fuera de mis áreas porque puedo supervisar también el proceso y la creación de valor. Para discutirlo, agenda una reunión con el link de más arriba.

Si traes una idea propia, llega a la primera reunión con una descripción breve: qué problema resuelve, qué datos o tecnología usarías, y por qué te interesa.

¿Cómo trabajaremos?

Si te gusta uno de los temas (o bien propones uno), entonces lo siguiente es dejar claro cómo vamos a trabajar. El siguiente es el proceso:

### Comunicación asíncrona

No tendremos una frecuencia mínima de reuniones. Eso quiere decir que debes tener autonomía para avanzar en tu proyecto. Yo estaré disponible para reuniones (que puedes solicitar en el link) o de manera constante, pero a través de texto, en el discord PLUMAS (al que te pediré unirte y donde crearé un canal especial para ti). Lo único que exijo para solicitar una reunión es que lleves algo para poner sobre la mesa: de otro modo, quizás el canal de discord es mejor opción.

El proyecto es tuyo

Mi rol es el de guía o advisor, no el de cliente. Una vez que empieza el proyecto, es tu responsabilidad llevarlo a término. Te apoyaré en todo lo que pueda, pero la iniciativa es tuya.

Código abierto

Todo trabajo debe generar un repositorio de código abierto con documentación de dependencias y ejemplos de funcionamiento. Puede ser privado al comienzo. La excepción son proyectos con empresas donde no sea posible compartir el código.

Este repositorio luego será clonado en el repositorio PLUMAS para que otras personas construyan sobre él.

Informes

Para los hitos de entrega de informe debes tener un borrador completo por lo menos dos semanas antes de la entrega oficial. Si no lo tienes, no podré revisarlo y darte feedback. Considera que el entregar un informe a última es una señal de desprolijidad, de no planificar tu trabajo, y de no respetar el tiempo de los demás.¹

Respecto al formato, utilizamos el formato Markdown a través de pandoc (con citeproc) y XeLaTeX. Si no has usado alguna variante de LaTeX y no tienes disposición a aprender la herramienta, entonces no es adecuado que trabajes conmigo.

Sobre el uso de LLM, es aceptable si lo usas para iterar el texto o mejorar su contenido (¡lo mismo el código!). Puedo asesorarte con eso, incluso. Pero si tu texto no parece iterado o contiene alucinaciones (por ej., una referencia inexistente), tu trabajo será etiquetado como plagio y reprobarás inmediatamente.

Sobre prórrogas: Solamente motivos de salud u otras situaciones de fuerza mayor son justificación para prórrogas de los plazos de entrega. No lo es el no tener implementado todo lo propuesto. De hecho, probablemente así será. Parte de tu trabajo es iterar de modo que lo implementado, a pesar de no llegar al lugar que sugeriste al comienzo, aporte valor. A veces se llega a un lugar totalmente diferente donde se aporta más de lo que se había imaginado.

Desarrollo y experimentos

Tu proyecto debe tener un framework detrás. No acepto proyectos entregados como un conjunto de Jupyter Notebooks (puesto que suelen ser exploratorios y no se puede construir sobre ellos fácilmente si no eres quien lo hizo en un comienzo). La arquitectura de tu solución propuesta debe estar justificada.

Si es un proyecto basado en datos, espero que el análisis que propongas se base en un estudio profundo tanto del estado del arte como de las personas que potencialmente usarán un producto basado en tus resultados (por ej., si es sobre transporte, debes hablar con gente del área y pedirles feedback de tu propuesta).

También necesitas tener un caso de estudio. ¿Qué podemos aprender o concluir de una situación real si usamos tu framework?

Comprendo que a veces pareciera que no hay alternativa. Pero ponte en mi lugar: ¿Qué pasa cuando todas y todos entregan a última hora? ↩︎