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GAME OF SOFTWARES

“El software se está comiendo al mundo”. Al menos eso es lo que dice Marc Andreessen, y ni siquiera hace falta explicarlo, es como subir a la montaña más alta de un terreno y darte cuenta que estás en una isla, sólo agua a tu alrededor. Así estamos rodeados por el software que se está engullendo todo; las empresas más importantes del mundo basan su éxito en el software y también lo hacen las pequeñas. La investigación de mercados no es la excepción.

Durante décadas trabajamos con SAS, SPSS, Minitab, Sawtooth, etc. porque los problemas a los que nos enfrentabamos se podían apreciar en bytes y los modelos que usabamos eran lineales (estadística clásica); hoy los problemas son giga-ntescos y hemos pasado de pendientes a derivadas (de estadística clásica a bayesiana y modelos discretos).

De acuerdo al sapo es la pedrada. R, Python, Gephi, NodeXl, Perl, Julia, WordPress entre muchos otros lenguajes y programas están hechos para los nuevos tiempos y retos; así lo han entendido muchos investigadores, también lo han hecho las grandes empresas de software como SPSS y SAS.

SPSS desde la version 18 (actualmente está en la ver. 22) abrió sus puertas a los desarrolladores en R, Python y .Net, con esta decisión se pueden integrar los algoritmos desarrollados en esos lenguajes a SPSS, como si fuera un análisis nativo de él. Un ejemplo es el análisis turf que está hecho en Python e integrado a SPSS (véase imagen).

turf en spss

Antes las agencias de investigación de mercados tenían dos maneras de resolver una necesidad especifica de software: compraban la solución a una de las grandes empresas como SAS, SPSS u otro o mandaban a hacer su propio programa para solucionar el problema. En cualquiera de los dos casos la alternativa no era muy grata ya que por un lado las grandes compañías sólo se enfocaban en procedimientos estadísticos generales y ampliamente usados; es decir, no te vendían un modulo para elasticidad de precios que usara el modelo de Van Westendorp, por ejemplo. Por otra parte, si le encargabas a un desarrollador que te hiciera el programa para analizar precios, utilizando dicho modelo, había que hacer muchas adaptaciones en tu programa de batalla (tal vez, SPSS) antes de poder usarlo; en ambos casos el costo también era una limitante.

En la actualidad algunas empresas comienzan a vender sus soluciones de encuesta y recopilación de datos online, offline, mediante dispositivos móviles, etc., incorporando algunos de los modelos más populares entre las agencias de investigación de mercados, como: conjoint, maxdiff, turf, van westendorp, entre otros análisis (e.g. Survey Analytics). No obstante, el precio y la incapacidad de hacer el “one stop shop” sigue poniendo un freno a las empresas de investigación que desean ir más lejos.

La gente pregunta por qué deberían aprender R y se justifican diciendo cosas como: R no es mejor que SPSS, SAS o Minitab; además es mucho más complicado que el programa que uso. Posiblemente tengan razón pero ni SPSS ni SAS han pensado igual y le apuestan al softwarte libre para conservar y posiblemente expandir su mercado. Dios está en todas partes o al menos eso nos enseñó la iglesia católica. Si así fuera el caso lo más cercano que hay a Dios es el espionaje que hacen los gobiernos de todos los países, liderados por los Estados Unidos de la mano de las grandes empresas de software. Cada día se suman más y más voces contra este Dios digital (e.g. Richard Stalman, Karsten Gerloff) que nos piden usar software libre. ¿No te parece tu privacidad y seguridad un buen motivo para empezar a usarlo?

Desde hace buen rato, Python, Julia, Perl, R, Gephi, y un largo etc. vienen sonando los tambores de guerrra, de ti depende que te agarren preparado para lo que viene. En el juego de tronos no se puede vivir separado de las tribus ni tampoco te puedes quedar atrincherado en tu castillo. Alianzas es el nombre del juego.

Hasta la próxima.

¡YA PÁRENLE!

Aproximadamente hace un cuarto de siglo, cuando iba a la universidad, tenía un maestro que escribía los recados en papel estraza. Decía que debíamos ahorrar papel y yo pensaba que estaba exagerando, ¿qué tanto papel podría ahorrar un sujeto escribiendo los recados en papel reciclado? Sigo pensando que no significaba gran cosa el papel que ahorraba. Sin embargo, hoy me doy cuenta que la intención de él no era ahorrar grandes cantidades de papel, su propósito era despertar nuestras conciencias. No cabe duda que las pequeñas cosas hacen grandes diferencias.

Según la AMAI en el 2009 se hicieron 6.4 millones de entrevistas cuantitativas. Es difícil saber cuantas de esas fueron por medios digitales, pero según mis colegas de campo la gran mayoría sigue haciendo entrevistas a papel y lápiz ¿Qué te parece si estimamos de forma conservadora que el 70% de esas entrevistas se hace a papel y que cada cuestionario tiene en promedio 5 hojas? Eso significa 22,400,000 hojas o en otras palabras un chingo de árboles.

Hace unos meses escribí sobre software para encuestas y animaba a que investigaran sobre otras soluciones para encuestas además de las que les proponía. No hay pretexto para seguir haciendo las encuestas a papel y lápiz, a nadie beneficia eso. Pierde la sociedad, pierden los pobres árboles, porque aunque no lo creas sienten y piensan, eso ya se sabe desde hace mucho tiempo; los árboles se estrezan cuando se dan cuenta que van a ser derribados; y pierde la agencia de investigación. Actualmente, puedes tener una cuenta, por ejemplo, con Polldaddy por sólo 200 dólares al año, este software resuelve casi todas la necesidades de cualquier empresa y existen muchos otros (creo que Surveymonkey es bueno pero no lo conozco).

No es lógico que pudiendo hacer tu trabajo más fácil, rápido y a bajo costo (puedes conseguir iPods usados hasta en $1,200 pesos) e incluso con tus resultados al instante prefieras seguir haciendo encuestas en papel ¿Cuál es el problema? realmente quisiéramos saberlo.

Entendemos perfectamente que en México eso significa perdida de fuentes de empleo para capturistas y muy pronto para gente que procesa información (tabulares estadísticos), pero eso no es ninguna tragedia, todo en la vida, tiene su propio ciclo de vida para dar paso a cosas mejores (sí, aunque no lo creas).

Compañeros de investigación de mercados ¡ya párenle! Háganse un favor a ustedes mismos y hagánselo a los árboles.

¿Están de acuerdo?

Por cierto es más difícil manejar tu progama de Word que el software para encuestas en línea.

LA GRAFICA GLOBAL GIGANTE ABIERTA (GGG y open graph)

No quisiéramos escribir más sobre redes ni medios sociales porque es un tema que ya “chole”; tal vez el 90% de todo lo que leemos en nuestro Twitter es sobre redes sociales; todo mundo se la pasa hablando de esto. Por otro lado, no es lo único que hacemos en nuestra empresa, también nos dedicamos al negocio de las jícamas con chile y no nos gustaría que nos encasillen en una sola cosa. Pero bueno, el tema se impone y para que vean que es cierto vamos a abrirlo con una pregunta ¿cuántos de ustedes saben lo que es open graph? Vamos, no tengan pena, nosotros lo descubrimos días después de que Facebook lo anunció, o sea apénitas ayer. Mientras le piensan para darnos su opinión, ahí les va esta frase del padre de la Internet, Sir Tim Berners-Lee. Él decía que debió haber bautizado a la red como Giant Global Graph (GGG) en lugar de World Wide Web (WWW). En castellano, gráfica global gigante, o sea una gráfica enorme de todo ¿Por qué dijo el buen Tim eso?

Para ir atando cabos necesitas recordar el concepto de red social: una red social es cualquier colección de conexiones entre un grupo de personas y cosas y Facebook, como has de saber, es básicamente una red social y no cualquier red sino la más grande del mundo.

Pero regresando al dicho de Tim, observa que una telaraña (web) es en esencia un gráfico pero a diferencia de este último sus nodos no representan relaciones. En cambio en una gráfica es posible ver las relaciones de personas y objetos en global dentro de Internet. Por ejemplo, qué personas y qué páginas visitan y como se relacionan entre si, o los productos que compran, música que escuchan, etc. Y aquí es donde esto se pone bueno, porque cuando haces clic en el botón “me gusta” de Facebook, que vas ir encontrando cada vez en mayor número de páginas o sitios, estás permitiéndole que recobre toda la información abierta previamente codificada (acuérdate open graph) de esas páginas o sitios y la pegue en tu Facebook para que tus cuates, familia, fans o con quién sea que te relaciones la puedan ver. Fíjate bien que dijimos información codificada y los investigadores de mercados sabemos muy bien que lo que se codifica son objetos, conceptos, productos, etc., con el objetivo de relacionarla de manera sencilla con otros objetos y/o sujetos para lograr “insights”.

Se dice que no importa si estás o no conectado a Facebook que de cualquier manera te aplica la ley de Herodes y sigue el rastro que dejas por todos los sitios que visitas en Internet ¡Sí! Te va siguiendo como los pájaros seguían el rastro de pan de Hansel y Gretel sólo que en esta ocasión los que se comen ese rastro no son los pájaros sino los mercadólogos ya que una vez que saben que compras y cuáles son tus gustos, hábitos, o cualquier otra cosa que hagas en Internet te pueden vender cosas de forma más efectiva.

La noticia buena es que esa información es pública y cualquiera puede acceder a ella, siempre y cuando el usuario no tenga su perfil privado; mientras que la otra noticia no tan buena es que debes aprender a analizar redes sociales si es que quieres beneficiarte de esa GGG ¿Ya ven porque les insistimos en que se inscriban al curso de análisis de redes sociales que vamos a dar?

Si todavía no te cae el veinte de las implicaciones que tiene este gráfico u objeto abierto (open graph) te voy a dar un dato que hasta los hombres más osados no se lo habrían siquiera imaginado, el primer día que Facebook anunció el “open graph” se crearon cerca de 34,000 aplicaciones (programas) para hacer uso de él. Impresionante ¿verdad?

Como diría Facebook ¿te gusta este blog? Si es así danos tu opinión para que lo podamos mejorar.

Recibe un abrazo y hasta la próxima.