Atando Cabos – Boletín #6: Quiero paz

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“I don’t want Ukraine’s history to be a legend about 300 Spartans. I want peace.”

No quiero que la historia de Ucrania sea una leyenda de 300 espartanos. Quiero paz.

Zelensky no quiere héroes, no quiere serlo él, quiere que esto se acabe ya. Los ídolos épicos están bien para las leyendas, pero en el mundo real, todos tenemos mucho que perder en un conflicto bélico.

Y es que la vida es maravillosa o quizá es por los genes egoístas, el hecho es que hacemos todo lo posible para protegerla. Nuestra amígdala ya se encarga de ello.

Aunque cada uno vemos el riesgo y lo afrontamos de forma diferente. Por eso las personas nos sorprenden.

Algunos se ponen de frente y no evitan la responsabilidad.

Otros intentan medrar en su propio beneficio.

Están los que tienen que salirse con la suya y, a pesar de todos los órdagos, van a hacer de todo, inaceptable e imperdonable, sin importar el coste que conlleve.

Incluso se hacen pequeñitos poniendo a la venta equipos de fútbol para donar las ganancias a los que más lo necesitan.

O luchan todo lo posible para que llegue ayuda y crean corredores humanitarios sin pensar en el riesgo.

Y llenan las cárceles por no seguir la corriente.

Incluso, los que se ponen de lado y esperan. Porque, a veces, “es mejor hacer tiempo y dejar que las cosas se resuelvan solas…”

Son situaciones difíciles, con muchas derivadas y repercusiones. Por ello, nada es ni blanco ni negro, aunque resulte claro aquello que no se puede permitir.

Es más, tengo que reconocer que yo misma no sé lo que haría ante tal situación.

Quizá sea mejor no necesitar héroes pero a veces es inevitable.

Por eso mi olé a los que lo ofrecen todo en estos días largos.

Para que no se olvide cuando nos parezcan como años cortos.

💃 Aprendiendo Sevilla

Alcázar de Sevilla

Y es que vengo con el olé subido.

La semana pasada estuve en Sevilla y he vuelto con la misma sensación de siempre. Es una ciudad para vivir en la calle, aunque a veces suelten el dragón.

Sin embargo, en esta ocasión no apareció y me dejó patearla de arriba abajo.

A mí me gusta ir a todos los sitios andando y más si es una ciudad nueva o poco conocida.

Me da una sensación de experimento. De prueba y error donde la búsqueda de rincones, atajos, direcciones y referencias van personalizando mi experiencia del lugar.

Empiezo familiarizándome con el sitio. Es el momento de serendipia.

La hora del paseo inaugural por todas las calles y ninguna, e ir cediendo al azar lo que me vaya encontrando.

Tras este, busco alguna guía online y gratis para seguir por mi cuenta y con ello anticipo visitas aunque no del todo optimizadas.

A partir de aquí, cuando ya tengo claro lo que no quiero perderme, muchas veces no queda tiempo. Aparte de que siempre queda alguna duda que solo pueden resolver los conocedores del lugar.

Por eso, acabo contratando los servicios de alguien con experiencia que me pone al día y me prepara para ser autónoma.

Normalmente, con algún bono extra con el que aprendo alguna curiosidad de esas que te hacen recordar.

Y así dejo de ver a las cigarreras de Sevilla en el papel trágico de Carmen y las identifico con mujeres independientes y luchadoras por sus derechos. Las primeras sindicalistas. Las “echás pa’lante”.

Es cuando consigo llegar a los sitios sin plano, improviso partes que no se me hubieran ocurrido y, si me pierdo, es porque yo lo he buscado.

He aprendido Sevilla.

De ahí que, cuando unos días más tarde unos amigos la visitan, estoy preparada para “crear una experiencia inolvidable”.

Puedo recomendar el Alcázar sobre todas las cosas y sugerir el chocolate del Kukuchurro en la Plaza del Salvador, al tiempo que comparto listas con paseos y sitios de tapas que nadie se debería perder en la ciudad del Guadalquivir.

Mi inmersión en una ciudad que no conozco sigue el mismo proceso que el de aprender cualquier nueva tecnología:

  1. Primero, conozco.
  2. Segundo, experimento.
  3. Tercero, consolido.
  4. Cuarto, recomiendo.

Te cuento cada paso en detalle.

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🤖 Motores de recomendación

Recomendación basada en filtrado colaborativo

Todos los creadores de producto buscan llevar a sus usuarios al punto de la recomendación. Es cuando el boca a boca lo puede convertir en viral o, su falta, lo estanca.

Los que ya me conocéis, sabéis que una de mis formas preferidas de resolver problemas es mediante analítica avanzada.

Pues bien, uno de los problemas más apasionantes que resuelven los modelos analíticos son los motores de recomendación.

Tipos de analítica

Son algoritmos tipo prescriptivo o, lo que es lo mismo, que contestan a la pregunta “¿qué hacer para que algo pase?” ofreciendo sugerencias de contenido o productos con mayor probabilidad de ser consumidos.

Todos los grandes escaparates de productos online como Google, Amazon, Netflix o Spotify, usan recomendadores y dedican una parte importante de sus equipos de desarrollo para conseguir soluciones cada vez más avanzadas.

En general estos modelos aprenden de una forma supervisada donde utilizan información del pasado que ya tiene etiquetas con el resultado del problema.

Aunque a la hora de resolver una recomendación, las etiquetas dependen de los comentarios de las personas. De que digan si algo les gusta o de que conteste a una encuesta. Y ya sabemos que esto es complicado.

E incluso, puede pasar que, aunque sepamos lo que gusta, no tengamos ni idea de lo que no gusta. Por ello, los recomendadores son complicados de ejecutar y a veces fallan más que una escopeta de feria.

Hay diferentes métodos de recomendación según la complejidad y capacidad:

  • según popularidad, ya sea en cantidad de votos, votos positivos o por producto de mayor puntuación.Es el más básico y suele emplearse como base comparativa de los demás.
  • por contenidos, que asumen que a un usuario le va a gustar un elemento similar a lo que le ha gustado en el pasado.
  • por filtrado colaborativo, que recomiendan elementos que les hayan gustado a otras personas con gustos similares.
  • híbridos, que son una mezcla de los dos anteriores.

Dependiendo de un tipo u otro se utilizan diferentes soluciones analíticas aunque en los últimos tiempos una de las más populares son los grafos o estudio de las relaciones entre los datos.

¿Sabías que el algoritmo que empezó usando Google para ordenar los resultados de su buscador pertenece a este tipo de aprendizaje mediante grafos?

El algoritmo original del buscador de Google, Pagerank, funcionaba así:

  • Primero, asignaba un peso o importancia a las páginas web según:
    1. Número de páginas web que la referencian.
    2. La importancia de las páginas que la referencian
  • Luego, dibujaba las relaciones entre páginas mediante una matriz.
  • Por último, calculaba la importancia de cada página a partir de dicha matriz y determinaba el orden en el que se muestran en la búsqueda.

A día de hoy queda poco de este motor original, pero fue un hito en su momento y la idea sigue siendo vigente.

Los modelos de recomendación son todo un mundo y aunque resulten complicados de validar, están implícitos en gran parte de los productos y marketplaces que consumimos a día de hoy.

Te dejo este enlace por si quieres profundizar un poco más en la implementación y te da ideas para tu próxima aplicación.

🔊 Algunas cosas que han pasado.

  • Varios inversores dan su opinión sobre el movimiento no-code – low-code. Lo que empezó empoderando a equipos de marketing y análisis, se está extendiendo a departamentos técnicos ante la falta de perfiles desarrolladores. Aunque no aparece exento de dudas y se ve arriesgado el mover los procesos críticos de la compañía hacia estas soluciones.Via: Techcrunch 
  • Los viajes al espacio son cada vez más accesibles, con empresas privadas lanzando concursos para financiar satélites a baja escala y buscar nuevos productos y modelos de negocio.No queda tanto para que puedas reservar un hueco y enviar tu mensaje al espacio.

    Vía: Morning Brew

    Pero mientras, Elon Musk lanza satélites al espacio como si no hubiera un mañana.

    Vía: Techcrunch

  • Netflix anuncia una nueva serie interactiva a partir del 1 de abril. Esta vez nos reta a estrujar nuestras neuronas cada día para resolver doce preguntas del Trivial.Vía: The Verge
  • Después de más de dos años de pruebas, pandemia mediante, Amazon da el siguiente paso para la implantación de su tecnología Amazon One en algunas de sus tiendas Whole Food en EE.UU. Amazon One es el sistema que habilita establecimientos sin dependientes, basados en sensores, cámaras y aprendizaje profundo. Este anuncio coincide con la noticia del cierre de varias tiendas físicas de la gran cadena. Y aunque estos ceses puedan parecer cosa del karma, se ve una estrategia hacia la robotización de sus locales.Vía: The New York Times.
  • Cambiando a otro tema más romántico, la casa del oso Yogui cumple 150 años.Vía: npr

🎨 Historias dentro de la historia.

Quiero compartir este artículo de Máximo Gavete en Honos que me enganchó de principio a fin.

Spoiler: a mí el cuadro me gusta, claro que si tuviera que estar horas y horas mirando…

🧰 Herramientas que te hacen ganar tiempo.

  • Por fin he encontrado a Metricool, una herramienta fremium que deja planificar hilos de Twitter. Lo que no me ha gustado es su funcionalidad Smartlink en el plan gratis.
  • Como alternativa a Smartlink prefiero linktree. Permite mayor personalización en su versión gratuita a la hora de unificar todos tus enlaces en un único sitio y compartir el curriculum digital que nos explica Elena Madrigal. 

💻 Landing pages que venden con mirarlas.

Os dejo dos páginas de venta que me han llamado la atención.

La primera es Emprende Melón, con consejos para “montártelo por tu cuenta”. Minimalismo en estado puro.

La segunda es Joseo2.0. También con el afán de “ganar dinero online” pero más barroca. Mejor que la veas porque es difícil de describir y en apenas unas horas de lanzamiento cerró el cupo del curso que ofrecía.

🎮 Juegos vintage que no pasan de moda.

¿Te apetece jugar? Eso sí, quítale el sonido para no volverte tarumba (solo funciona en pc).

Fuente: Sala de herramientas

💚¡Una maravilla!

@PaulaBlooom nos cuenta esta experiencia de aprendizaje, pequeños hábitos y conexión con niños de 8 años. 

Me encantaría haberlos visto a través de un agujero. Seguro que hubo discusiones más enriquecedoras que las charlas de algún gurú.

A mí me ganó con Veva de Carmen Kurt. Un libro que me marcó. ¿A ti?

💔No es por ti, es por mí.

No quería irme sin comentar que a partir de hoy la frecuencia de las publicaciones será quincenal en vez de semanal.

Acabo de empezar y ya me he dado cuenta de que necesito este tiempo adicional para preparar lo que voy a contar.

¡Gracias por la paciencia y como siempre por leerme!

¡Hasta pronto!

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