05 - De la estadística a los Oscars
Rubén Rojas 
Luis Montilla
00:10 Hola sean bienvenidos a un nuevo episodio de De esto no hay tesis y muchachos la verdad hoy estoy súper emocionada porque vamos a hablar con el primer profesor del programa, el profesor Pedro Ovalles de la Universidad Simón Bolívar. Él estudió matemáticas aplicadas y se dedica al campo de la estadística pero es un tipo tan interesante que no sólo hablamos de su historia con las matemáticas sino que hablamos también de cambio climático, de las elecciones de los Óscar, una locura. El episodio está buenísimo así que disfrútenlo.
00:41 Bienvenido Pedro
00:46 Gracias, gracias.
00:47 Obviamente, si estudiaste matemática, fue porque no te aceptaron en la carrera que querías, porque no mentira, aquí no te vamos a preguntar eso. No, más bien, queremos todo lo contrario.
01:00 Es un cuento divertido.
01:01 Ajá. Ajá. Queremos saber cómo empezó tu facisnación con la matemática.
01:06 Bueno, yo siempre tuve habilidades para las matemáticas desde pequeño, realmente no, no voy a decir que era algo que me costaba horrible, pero si tenía alguna habilidad, sin embargo, yo cuando estaba en educación media, en secundaria, la carrera que yo realmente deseaba estudiar era comunicación social, era lo que me llamaba la atención y me apasionaba en ese momento, y yo soy hijo de profesor de la Universidad Central, entonces, naturalmente tenía mi cupo asegurado en comunicación social y yo cumplí todos mis pasos y todos mis requisitos para estudiar comunicación social en la central.
01:48 Sin embargo, el liceo donde yo estudiaba tenía un convenio con la Universidad Simón Bolívar, con el programa de igualdad de oportunidades para hacer un curso propedeutico en la Universidad y mi liceo, que era un liceo relativamente grande, pues muchísima gente iba a este curso, y bueno, estar con mis amigos del liceo me motivó a ir a la Simón Bolívar a hacer este curso y a prepararme un poco más aunque no era necesario.
02:17 Y entonces una vez que estabas en este programa, o sea, ¿cómo fue tu cambio de comunicación social a la matemática? Terminame el chisme.
02:25 Fué fortuito, ahí en el programa pues obviamente te motivan a inscribirte en la universidad porque obviamente es un programa de la universidad y el objetivo es captar gente para la universidad y realmente a mí de todas las carreras que había en la universidad Simón Bolívar la única que me llamaba la atención era matemáticas aplicadas porque yo estudié matemáticas con opciones estadísticas y matemáticas computacionales que es un poquito distinto a matemáticas puras y nada eso me llamaba muchísimo la atención fui presenté quedé probablemente yo era la única persona que la tenía de primera opción así que obviamente en esa primera opción y bueno y cuando llegó el momento de inscribirme había una lista espera más o menos larga para comunicación social y mi mamá me dijo bueno comienza en la Simón Bolívar para que no te o no pierdas tiempo
03:20 y cuando te llamen de comunicación social pues comiences comunicación social y ah bueno! buenísimo! y bueno la Simón Bolívar tiene esta cosa que te atrapa y te
03:34 ¡Tiene esa mística!
03:36 ¿te llamaron de comunicaciones al final?
03:39 No sé, nunca fui… fuí a preguntar cuando estaba como en el primer trimestre.
03:43 O sea, te olvidaste de eso y dijiste np vale.
03:45 O sea, yo no estaba seguro como en todas las carreras. Yo creo que todo estudiante tiene un momento de duda de si de verdad lo que está estudiando es lo que debería estudiar, pero si estaba claro de que ya después de estar en la Simón Bolívar, eso era mi camino.
04:04 Mira Pedro y una preguntita, tú comentas que la especialidad de matemática que tomaste es muy diferente a lo que se conoce como matemáticas puras. ¿Cómo fue que tú te enteraste de que esto existe o qué tan similar o qué tan diferente era la matemática que tú venías estudiando en la secundaria educación media?
04:25 Fíjate, realmente la diferencia fundamental es que la parte más geométrica de la carrera la sustituyen por una parte más computacional o aplicada, lo que suelen llamar matemáticas aplicadas fuera de la universidad, es todo lo que tiene que ver con modelaje matemático, pero que es básicamente hacer modelos con ecuaciones diferenciales, o redes neuronales, este tipo de cosas, pero en la universidad cuando crearon esta carrera además le agregaron la parte de optimización y probabilidad y estadística y la estadística es algo que sí siempre me llamo la atención pero desde que tendría, no sé, 3 -4 años me encantaba ver las estadísticas de los jugadores de béisbol, de los jugadores de béisbol, de los jugadores de fútbol, entonces claro yo cuando vi eso dije esto puede apasionarme también bastante.
05:28 una pregunta ahí todo el mundo siempre yo creo que la que tanto te gusta o no la matemática depende de si tuviste un buen profesor en el liceo mal profesor en el liceo entonces en tu caso en tu caso como fue tuviste un buen profesor que te motivó o fuiste más tú por tu lado que dijiste no esto esto me gusta independientemente de todo
05:47 Mira, realmente yo tuve cinco profesores distintas de matemática, uno en cada año de mentira, tuve cuatro, porque la de séptimo fue la misma que la de cuarto, y dos de ellos, la de noveno y el de quinto año, eran muy buenos profesores, pero increíblemente buenos, y yo creo que eso es fundamental, o sea, si tú no tienes profesores que te motiven a algo, no
06:15 Entonces crees que eso sí marcó una diferencia pues ¿no?
06:19 Sí, yo creo que ha marcado una diferencia, porque al final, primero, cuando tú te interesas, es algo que no se te va a olvidar nunca. Si tú le pones ese interés a la materia, si no hayas hecho una cosa que hayas utilizado todo el tiempo, va a quedar en algún compartimiento de tu cerebro ahí.
06:38 Y eran profesores como muy formales, pero al mismo tiempo eran informales y funcionaban bien y daban la materia bien.
06:49 Y se sentía que estaban haciendo el trabajo porque querían.
06:52 Y en base a esto que dices y lo que dijiste previamente, que probablemente eras el único que tenía la opción de matemática como primera opción de carrera. Vamos a filosofar un poquito. ¿Por qué crees tú que la gente le tiene tanta aversión a la matemática?
07:06 ¿Y cuál sería tu opinión o tu ideal de cómo se pudiese cambiar eso? Porque la verdad es que yo creo que si tú le dices a alguien, voy a estudiar matemática, el 100% de la gente te va a responder, tú estás loco.
07:19 Sí, créeme que lo viví, en carne propia, de hecho yo siempre hecho este cuento en la Simón Bolívar, hacen una cosa que llaman los vivenciales, que son una especie de dos días en el cual te explica un poco cómo es la universidad y te la muestran, que esto es algo que hacen algunas universidades americanas también, y tú el primer trimestre o los primeros trimestres de la universidad esto ves con gente de todas las carreras, no nada más de tu carrera, y obviamente de las 30 y pico personas que estábamos ahí yo era el único que era de matemáticas y entonces cada vez que decía sí yo voy a estudiar estas matemáticas con opciones estadísticas, matemáticas computacionales, la reacción natural de la gente siempre era, y a qué te quieres cambiar, en realidad nada, pero no te preocupes, cambiarse no es tan difícil, tú vas a poder, seguro sales bien y te puedes cambiar, así como que pero yo no me quiero cambiar, yo de verdad quiero estudiar esto, no, pero de verdad, o sea no hay ningún problema con que te quieres cambiar, y volviendo a tu pregunta original fíjate yo creo que particularmente aquí en Venezuela que es lo que lo que conozco, hay dos temas, primero desde el principio de tu vida el refuerzo que le da a la gente, las matemáticas es negativo, eso es difícil, eso no lo vas a entender, tú eres demasiado bruto para eso, o sea siempre es un refuerzo negativo que eso es difícil que no vas a poder, que si pues es un milagro, pero no funciona, y luego está un tema de que la gente no, o sea la gente que da clases de matemáticas no necesariamente le gusta las matemáticas, en general toda la educación básica y media en venezuela está muy enfocada a cumplir lo que hay en un programa.
09:31 Entonces no hay motivación detrás de eso, tú no entiendes para qué te sirve, no sabes por qué tienes que ver esa materia. Entonces, claro, o sea, cuando tú ves las matemáticas como número, número, número, fórmula, fórmula, número, número, fórmula, obviamente es aburridísimo, pero hay un montón de cosas detrás de ese número fórmula que tú utilizas todos los días, en todo, que ahí es donde viene el interés y por qué nosotros realmente estudiamos matemáticas.
10:05 Yo sí siento que tienes razón, pero al mismo tiempo, por ejemplo, me da mi demasiada rabia cuando veo memes en Facebook de amigos míos que a lo mejor hasta son científicos y todo y dicen cosas tipo, otro día más sin usar el mínimo común múltiplo.
10:19 Y es como, sí, pero tampoco me acuerdo de los ríos de Venezuela o de la Iliada cuando vi literatura. O sea, ¿por qué tienen esa maña contra la matemática? Sabe, como que yo tampoco uso en el día a día todo lo que aprendí en el bachillerato, en educación media o en la universidad incluso.
10:39 Entonces, no entiendo esa actitud de no uso la resolvente desde que me gradué. Y es como, bien por ti, cuando la necesitas, la sabes usar. Así que, ¿qué le dirías a esas personas?
10:52 Lo que pasa es que yo siento que hay dos temas fundamentales ahí el primero es nuevamente que la percepción o la concepción que se tiene en las matemáticas es negativo entonces yo necesito para socialmente calar pues meterme en ese nicho de las matemáticas son malas son el demonio entonces es una forma social de burlar como todo o sea porque no es solo con las matemáticas esto puede pasar con la sexualidad de la gente con en la inclinación política etcétera etcétera pero particularmente los matemáticas y segundo es que tú no te das cuenta muchas veces donde las estás usando
11:41 Nos puedes dar un ejemplo. ¿Cuándo en tu día a día usas el mínimo como un múltiplo, por favor?
11:48 El mínimo común múltiplo realmente lo utilizas todo el tiempo porque por ejemplo si yo estoy haciendo una torta verdad yo tengo que utilizar razones proporciones mínimo como múltiplo todo el tiempo porque si yo quiero hacer una torta de un kilo pero no tengo un kilo sino un kilo y medio entonces yo tengo que ver cuáles son las proporciones y tengo que sacar cuál es el mínimo como múltiplo para que me funcione así yo no me esté dando cuenta de que lo estoy utilizando porque capaz yo cocino todos los días y naturalmente ya sé cómo hacerlo sin la necesidad de decir ah el mínimo como un múltiplo de 15 y 5 es 15.
12:26 Me encanta el ejemplo me hiciste recordar una no sé una una frase un meme popular que cuando estudiaba en secundaria de este refuerzo negativo que lo que llamaban las tres marías que te cuando tú comienzas a ver al mismo tiempo física química y matemática te dicen ay vienen las tres marías te las vas a reprobar que se yo
12:46 Y yo siento que toda carrera va a tener sus dificultades, sus cosas muy bonitas, pero en particular la matemática, yo personalmente mi relación cambió mucho con ella cuando, también porque yo soy bióloga y es súper común escuchar gente diciendo, yo me metí en biología porque es la que menos matemática tenía.
13:07 Y yo digo, pero qué horror, y es una mentira, es una mentira como una cosa gigantesca, ¿no? Pero mi relación cambió mucho cuando entendí la matemática como una forma de afrontar problemas. Es como ir al gimnasio para saber cómo resolver problemas, es entrenar la mente para que los engranajes empiecen a andar.
13:30 Y eso es una forma de entrenamiento para mí y a mí eso, la verdad yo sí lleve mis golpes con matemática en la universidad, pero no me arrepiento de nada.
13:43 Mira Pedro y una una preguntita para quizás cerrar un poco esa parte o sea si tú llegas a escuchar de que si este una iniciativa para transformar totalmente lo que esta percepción o sea que tan difícil crees que sería hacer un programa que le haga más ameno o tú estarías dispuesto a ser parte de una comisión o algo así
14:03 Comisión, amigos de las matemáticas.
14:06 había había una cosa que se llamaba, ay, yo como acuerdo, matemáticas divertidas.
14:13 Ajá, sí, ¿no te acuerdas de eso? Sí, sí. Era como un programa de radio, berro, eso hace muchos, muchos años, como veinte años. Era un programa de radio que creo que trataban de hacerlas un poco más divertidas, venían con un libro o algo así, tú lo ibas…
14:25 Sí, yo no lo recuerdo realmente, pero conozco gente que trabajaba en eso, y de hecho el profesor Planchart no trabajó directamente en eso, pero estaba cerca de la comisión que trabajaba en eso.
14:42 Me acuerdo de la cancioncita y todo
14:44 Cántala, cántala
14:46 Y quería hacer un comentario justamente que nuevamente tiene que ver con saber para qué se usan las matemáticas. Cuando yo entiendo para qué me sirve a mí utilizar matemáticas, entonces ahí se pierde toda esta mistificación, porque nuevamente es un problema de que a ti lo que te enseñas es que las matemáticas están aquí y es algo ahí que tu nunca vas a saber por qué es, ni por qué se usa, ni nada, y es mentira.
15:16 O sea, si existe es por qué se usa constantemente en todo. Y bueno, y respondiendo la pregunta en particular, yo me gustaría decir que no participarían una cosa así, pero probablemente si participarían una cosa así, porque tengo la mala costumbre de terminar participando en todo lo que me invitan a participar, a pesar de que no tenga el tiempo para hacerlo.
15:42 Como un podcast.
15:45 Sí, sí, eso y un montón de cosas más, porque y pero el nivel de dificultad que tiene es, digamos, intermedio, porque es desmitificar, pero es desmitificar algo que existe desde no sé cuándo.
16:03 O sea, yo sé que cuando mis papás estaban en el colegio, pues ya existía este mito. Entonces, capaz es un mito que tiene 100 años, 200 años, 500 años. Cómo desmitificas, pues realmente hay que sentarse y pensarlo.
16:22 Sin embargo, no hay iniciativas. Lo que pasa es que, como todo en este mundo, todas las iniciativas, sobre todo las grandes, necesitan de mucho dinero. Entonces, ¿quién puede poner mucho dinero para que la gente sienta que las matemáticas no son difíciles?
16:44 Pues suena algo así como que, mira, está el cambio climático, está el cáncer, está el terrorismo y las matemáticas son feas. A qué le vamos a poner plata. Entonces, bueno, esa es la dificultad para mí.
17:03 Quiero, quiero volver antes que, bueno, dijiste que básicamente la Simón Bolívar te enamoró como a todos nosotros y decidiste y te quedaste ahí, pero no solo te quedaste, sino que decidiste hacer pregrado, maestría y ahora doctorado ahí, ¿no?
17:16 Pero cuéntanos cuál ha sido durante toda tu carrera un reto que fue demasiado duro, pero obviamente relacionado al estudio de la matemática y cómo lo superaste, y por otro lado, cuál fue un momento que tú dijiste esto es increíble, esto es lo mío, esto es fantástico.
17:33 Inspírame más, por favor.
17:37 Yo creo que para mí lo más difícil fue la mitad de la carrera, porque todas las carreras tienen el mismo problema, al principio de la carrera tienes que ver un montón de cosas que son demasiados generales, que al final te van a ayudar es para más adelante entender las cosas como más especializadas, entonces hacia la mitad de la carrera me comenzó a ir mal académicamente, cosa que no había pasado los primeros dos años, sentía que lo que estaba viendo realmente no me llamaba la atención, cuando vi la primera materia que me llamaba mucho la atención, que era probabilidades la raspé miserablemente y fue la primera materia que arraspe miserablemente, estudiando bastante, entonces así como que estoy haciendo yo aquí, y ahí pensé un poco en qué otras salidas podía tener en términos de cambiarme de carrera o cosas por ese estilo para ver si había algo que pudiese funcionar mejor, pero creo que lo superé simplemente reenfocandome y dándome cuenta de que bueno, si era lo mío comenzó a utilizar otras estrategias de estudios, otras estrategias de como meter materia y no meter materias y bueno, al final funcionó, y cuál fue el momento si revelatorio, yo siento que yo en pregrados no tuve nunca un momento revelatorio, así que yo dijera wow, esto es increíble, siento que vino más adelante cuando comencé a trabajar con cosas ya de la vida real, porque yo siento que para mí, a mí una de las cosas que justamente hacía que no me llamara la atención la matemática cuando están secundarias, es eso que no sabía cuál era la utilidad y a mí siempre me ha gustado como que las cosas útiles que yo pueda ver cuál es el sentido, entonces cuando comencé a trabajar con cosas ya más de la vida real, de datos reales, de cosas reales, ahí creo que es cuando realmente dije, esto es exactamente lo que es.
20:07 y digamos eso quizás te empezó a pasar cuando empezaste a trabajar con la en tesis como tal y bueno nos enteramos que en tu tesis fue… está relacionada con el índice de Kirchhoff y yo como como físico me pregunto y ese es el mismo Kirchhoff de los circuitos eléctricos y que ahora resulta que era matemático también
20:26 es el mismo Kirchhoff y es el mismo índice
20:29 Explica un poco más de eso, de qué es eso
20:34 Mis dos tesis, las tesis de pregrado y la de maestría son en electricidad. Y básicamente son en electricidad porque eh mi tutor, que fue José Luis Palacios, su área de investigación es aplicaciones de matemáticas o de probabilidades, mejor dicho, electricidad.
20:52 Esa es la especialización real de él porque él quería ser ingeniero electrónico, si mal no me equivoco, y terminó estudiando matemáticas y al final consiguió la forma de unir las dos cosas. Y básicamente es porque tú, cualquier circuito eléctrico, lo puedes pensar como un paseo al azar con probabilidades, donde básicamente las conductancias son probabilidades y
21:24 Ok. ¿Qué es una conductancia en este contexto?
21:30 La conductancia es el inverso a la resistencia.
21:34 Ok. Y esta resistencia es que tanto le cuesta a la corriente por pasar por un cable, ¿no? Básicamente.
21:41 Exactamente.
21:43 O sea, nos puedes explicar más o menos a forma general que estoy trabajando en electricidad, pero precisamente como a ti te gustan las aplicaciones, ¿qué pregunta era la que estabas intentando resolver?
21:55 Bueno, fíjate, en pregrado, lo que queríamos hacer era conseguir una cota para el índice de Kirchhoff, utilizando fue trabajarlo como un circuito, pero transformándolo con esta idea de las probabilidades y colocando básicamente cuál sería como el índice máximo que podría tener.
22:23 Y eso fue lo que se hizo en pregrado. Digamos que eso no fue algo que me apasionó tanto, pero que funcionó bastante bien para graduarme. Ya la de maestría fue un poco más interesante, porque ahí lo que hice fue un algoritmo que permitía llevar de paseos al azar a circuitos.
22:51 Hacer el cambio de circuitos a paseos al azar es muy sencillo, es básicamente sacar una cuantica muy sencilla y está listo. El contrario no es para nada sencillo y es algo que nunca se ha generalizado.
23:11 Entonces, yo lo que hice fue tratar de generalizar eso y lastimosamente no conseguimos una forma sencilla de generalizarlo para cualquier tipo de paseos al azar. Sin embargo, si lo logramos generalizar para un par de tipos de paseos al azar y el algoritmo funcionaba, pues bastante bien.
23:35 Y bueno, eso fue lo que hice en mi maestría.
23:40 Ajá, me hablaste varias veces de este paseo al azar, ¿no? Yo creo que la gente tiene más como idea de lo que es un circuito, un circuito eléctrico, porque bueno, quizás sea visto también en bachillerato o la gente tiene más noción de eso.
23:52 Pero cuando me dice un paseo al azar, yo expliqué un poco qué es eso y cómo, cómo se conectan estas dos cosas de manera sencilla, cómo se puede unir ese puente entre estas dos cosas.
24:03 Fíjate, un paso al azar es como una configuración en la que tú tienes nodos que se conectan a través de lados. En un paso al azar esa conexión tú te paras en un nodo, para ir a otro nodo hay una probabilidad de ir a cada uno de ellos.
24:24 Entonces en el paso al azar un caminante se mueve aleatoriamente. Según las probabilidades que tiene ese paseo de ocurrir. ¿Cómo se relaciona eso con el circuito? En el circuito básicamente está pasando lo mismo.
24:43 Yo tengo unos nodos, tengo unas resistencias que unen esos nodos y dependiendo de la resistencia pues yo voy a elegir irme por un cable o por otro cable. Entonces uno lo que hace es justamente relacionar esa idea del paso al azar con la idea del circuito y uno lo que hace es escribir las resistencias, su inverso que es la conductancia como la probabilidad del paseo al azar y de esa forma se trabaja.
25:18 Básicamente porque en los circuitos hay cosas que no son tan sencillas de analizar como sí lo son en el paso al azar y dice a ver, hay cosas del paso al azar que no son tan sencillas de pensar como si la estuviesen en el circuito.
25:35 Entonces se hace esa biyección todo el tiempo para ver cómo estudiar las propiedades de uno y el otro.
25:42 Bueno, lo importante es que en cada proyecto que estás participando estás aprendiendo cosas nuevas y estás sí, incluso desarrollando tus propias cosas nuevas y esto es algo que cuando yo hablo con la gente de matemática como es una es una ciencia tan tan antigua la gente dice bueno pero ya está todo investigado ya está todo resuelto o sea qué más hay que saber de esto y yo yo estoy consciente de que sí dentro del ámbito matemático hay un montón de misterios que no se han podido comprobar no se han podido resolver como lo comentaba antes en tu tesis que el el proceso de conversión de un lado al otro era muy sencillo pero el sentido contrario era súper complicado entonces qué tópico por ejemplo te gustaría que que se pudiese comprobar o que se pudiesen lograr grandes desarrollos o qué tipo de cosas está estudiando la matemática actualmente si es que existe un top 3 trending topics de matemática
26:40 Bueno, yo como realmente nunca trabajaba en matemáticas puras, no estaba muy metido en ese tipo de problemas, sino que siempre estaba más metido en problemas de matemáticas aplicados.
26:55 Pero también puede ser en matemática aplicada, que es lo que está, por ejemplo, cambio climático ahorita debe ser súper interesante para participar, me imagino.
27:05 Es una cosa muy interesante porque al final todo el mundo de las probabilidades estadísticas tienen un nivel de, esto tiene una palabra que ahorita por supuesto no me acuerdo pero ya me voy a acordar, un nivel de incertidumbre que es muy grande, de hecho volviendo un poco al tema de mi tesis doctoral, uno de los problemas que tiene las metodologías clásicas desde el punto de vista estadístico para modelar e incluso todas estas técnicas de machine learning o de neural networks tiene que ver justamente con un nivel de incertidumbre que tú no conoces y el método bayesiano lo que tiene como objetivo es justamente tratar de reducir ese incertidumbre o por lo menos tener una forma de como medirla a partir de la varianza de lo que tú estás estudiando.
28:07 Entonces cualquier método que ayude a reducir la varianza, a ver cuáles son formas más específicas, nuevas formas de crear modelos de ciertos, de ciertas cosas físicas que ocurren, todo eso es muy interesante porque al final nada, o sea lo bueno y lo malo de trabajar en probabilidades estadísticas es que nunca tienes dos cosas iguales, siempre hay alguna diferencia, entonces como siempre hay alguna diferencia siempre hay algo que puedes cambiar, algo que puedes mejorar, algo que puedes ver desde otro punto de vista y bueno y eso lo hace naturalmente interesante.
29:04 También cuando te estábamos investigando y stalkeando en las redes sociales, sí, vimos que eras bastante interdisciplinario y que has participado de coautor en el reporte académico sobre el cambio climático en Venezuela.
29:18 Y también en un boletín de pronósticos de cáncer, o sea, en el área de la salud y en el área de ecología y cambio climático, ¿no? Esto me encanta primero, pero quiero saber cuál fue tu trabajo en estos proyectos.
29:32 Si nos puedes explicar un poquito y cómo llegaste a esas áreas.
29:37 Bueno, ¿cómo llegué por medio del centro estadístico de matemáticas aplicadas a la universidad, pero he trabajado en cosas de turismo, en cosas de alimentos, etcétera. En particular, en el trabajo de cáncer, nosotros en el centro, hemos estado ya desde el 2013, en colaboración con la sociedad anticancerosa de Venezuela, y en el 2013 ellos se plantearon como unas metas que tenían que cumplir todas las sociedades anticancerosas para decir que efectivamente estaban luchando contra la enfermedad.
30:13 Hay que recordar que el cáncer es probablemente la enfermedad más importante del mundo, la que tiene más mortalidad, una de las que tiene mayores incidencias, entonces es una lucha bastante importante.
30:26 Y una de las cosas que necesitaban era medir el cáncer, cuál es el impacto del cáncer. Y en todo el mundo ese impacto se mide por medio de matemáticas porque los datos, digamos, los datos al día realmente nunca se tienen, los países más desarrollados, capaz tienen los datos de un par de años atrás y lo que hacen es estimar a partir de eso los datos más actuales.
30:56 Aquí en Venezuela no necesariamente tenemos hacia dos años atrás, tenemos un poco más hacia atrás, pero lo que hemos hecho es eso, desarrollar modelos que nos permitan estimar la incidencia y la mortalidad de cáncer y bueno, ya es un proyecto que todavía lo estamos haciendo, constantemente todos los años estamos haciendo estimaciones, tomando nuevos datos, agregando cosas nuevas, esperamos nosotros que siga estando en desarrollo por mucho tiempo más porque sentimos que es una contribución bastante importante a la sociedad venezolana.
31:31 Por otro lado, cuando comenzó esta iniciativa de la Academia de Ciencias Físicas Naturales y Matemáticas de Venezuela de hablar de cambio climático, ellos buscaron a la profesora Alicia Villamizar para que ella se encargara de llevar a este grupo de cambio climático y lo primero que se hizo fue tratar de hacer un primer reporte que dijera cuál es el estado del cambio climático en Venezuela en ese momento.
32:04 Nosotros, en el Centro de Estadística de Matemáticas Aplicadas, principalmente nos ocupamos fue de investigar modelaje y datos que existieran acerca de cambio climático para Venezuela. Y lo que hicimos fue un resumen de todo eso, hablar de cuáles eran las técnicas, dividirlos según el tipo de técnicas que tenía, a agrupar para ofreciar como para tener una idea más clara de que se había trabajado bien sea en Venezuela o cuyas investigaciones incluyeran a Venezuela asi fuera accidentalmente.
32:43 Entonces bueno, no hay mucha investigación realmente en Venezuela. Brasil es probablemente el país que tiene más investigación en la región y afortunadamente como estamos muy cerca de Brasil, hay muchas investigaciones que incluyen Venezuela o parte de Venezuela en términos del cambio climático.
33:08 Súper interesante la verdad y sí siento que todo lo que es probabilística va a tener en los próximos años donde estamos trabajando cada vez con bases de datos gigantescas o de problemas súper complejos, yo creo que se va, se va, es una carrera que promete en matemática y estadística en general, todo lo que sea inteligencia artificial o lo que dices tú, epidemiología pero con complejidad de datos gigantesca, me parece que a futuro coye se va a necesitar muchas mentes trabajando en eso como para poder saber manejar esa data y bueno ahorita cambiando un poquito para relajarnos un poquito más este bueno imagínate que de un día a otro tú te cansas de trabajar en esto y quieres buscar trabajo algo afuera que te gustaría hacer por ejemplo no sé jugar beisbol.
34:01 Yo siempre he dicho que mi sueño es que me paguen por ver series y películas.
34:07 Ah, no, pero cualquiera.
34:11 Bueno, Luis Miguel lo sabe, pero si me pagan por ver series de películas, yo con mucho gusto, puedo verlas, puedo echarles el cuento, etcétera, etcétera, etcétera. Una cosa que hago yo muy frecuentemente desde pequeño, es hablar acerca de los Oscar y de los Emmys, son los premios más importantes en Estados Unidos para el cine y la televisión y es algo que no solamente he visto sino que he estudiado y he tratado desde…
34:46 Ahí le metes full estadística entonces a esos hace un estudio probabilidad de qué película va a ganar
34:52 ¿Haces predicciones?
34:56 Mira, yo hubo un momento de mi vida en la que yo dije, esto tiene que tener un modelo tal y que yo no puse a probar modelos y bromas. Y después me di cuenta que no. Que instintivamente hay cosas que tú no necesariamente puedas predecir.
35:16 Justamente por lo que hablaba la incertidumbre. Esto, estos son movimientos sociales. Y ahorita les puedo dar otro ejemplo interesante, pero tú no sabes cómo va a votar la gente y eso siempre pone una incertidumbre además.
35:38 Todos estos premios vienen cambiando de método de votación, de quiénes votan, de por qué votan, de a cuál premio votan, de a cuál premio no votan. Y no tener la demografía exacta, además hace mucho más difícil eso.
35:52 Se habla mucho contemporáneamente de las selecciones políticamente correctas. Lo cual yo creo que es un poco bullshit, pero que al mismo tiempo si hay algo de eso y al mismo tiempo creo que no hay algo de eso.
36:12 Entonces es interesante porque no necesariamente puedes predecir algo que nunca ocurrió. Por ejemplo, que Parasite haya ganado el año pasado el mejor película de Oscar, era algo que tenía una probabilidad muy, muy, muy baja.
36:29 O sea, si tú hacías un modelo estadístico pues te iba a dar que no iba a ganar. Y no iba a ganar simplemente porque era algo que jamás había ocurrido. Entonces uno de los problemas de la estadística es que predecir algo que jamás ha pasado no lo puedes predecir porque nunca ha pasado.
36:46 Es un evento de probabilidad cero, hasta que ocurre y déja de tener probabilidad cero.
36:53 Ya va, un segundo, pero esto es curiosísimo porque desde el punto de probabilística sí es verdad que como que iba a ser remontamente cero, pero por el contexto histórico que estamos viviendo y en la cantidad de movimientos que se ha venido en los últimos años de que hay que incluir diferentes tipos de cine y tal para mí era obvio que iba a ganar Parasite.
37:14 Primero que es un peliculón. Primero. Y segundo es curioso porque la matemática te hubiese dicho totalmente cero pero mi corazón decía eso tiene que ir, eso tiene que ir por lo que dijiste que son movimientos sociales, son subjetividad del momento, etcétera, entonces es súper interesante.
37:35 Sí, pero fíjate, hay dos cosas ahí, efectivamente es un peliculón, para, de hecho creo que es, la única vez, desde que ganó el El Señor de los… no, desde que ganó Million Dollar Baby en el 2004, es la única vez que mi película favorita gana mejor película.
37:56 Y yo estoy absolutamente de acuerdo con que se lo merecía completamente, pero el hecho de que nunca… O sea, romper ese techo de cristal, como le dicen, es algo tan complejo, tan difícil, incluso si tú tienes absolutamente lo mejor y es indiscutible y igual hay formas en las cuales pues puede pasar lo contrario.
38:24 Y el ejemplo está con el año anterior. No, el ejemplo es Roma. Para mí el ejemplo claro es Roma. Roma es una película fabulosa, probablemente no le gusta a tanta gente como Parasite ni crea tanta pasión como crea Parasite, pero Roma era la absoluta favorita, Roma ganó todos los premios que tenía que ganar previos a Oscar, salvo un par, Cuarón es un director que está más que establecido en Hollywood y realmente tenía nada más un par de cosillas por ahí que eran discutibles.
39:10 Y al final terminó perdiendo y terminó perdiendo no porque Green Book necesariamente fuera una mejor película o porque la gente tuviera esa la idea que era una mejor película. Era una película mucho más tradicional, no es una película de Netflix, lo cual también jugó un factor fundamental en ese momento y todavía jugó un factor fundamental porque todavía ninguna película venida de un streaming ha ganado mejor película en los Oscars.
39:43 Todavía no.
39:43 Todavía no. Entonces, digamos, todavía no. Este año que casi que todas las estrenaron en streaming, ganó Nomadland, que fue la única que no estrenaron en streaming. Entonces, hay todos unos temas detrás de esas lecciones que tú no lo puedes medir estadísticamente.
40:07 Y al otro ejemplo, el que me dio a ir para seguir hablando de este mismo tema, de cosas que tú no puedes medir, tiene que ver con las elecciones. Una de las narrativas que ha habido mundialmente en los últimos 10 años, probablemente, es cómo las encuestas presidenciales o de votaciones no sirven para nada y no son predictivas.
40:36 Y es mentira, o sea, es absolutamente falso. ¿Cuál es el problema realmente que hay actualmente? Hay dos. Primero, que en una elección peleada, la incertidumbre que tú tienes es más grande que la diferencia.
40:53 Entonces, incertidumbre, como tú no la estás midiendo, tú no sabes. En realidad, si la estás midiendo, lo que pasa es que tú como encuestador no lo dices. Y simplemente dices, va a ganar fulanito de tal, porque tú sabes que si la pegas, wow.
41:11 Pero es como la manera de interpretar las estadísticas y saber leerla y como se politiza porque yo recuerdo que cuando creo que todos estamos pensando en el mismo ejemplo que es cuando Trump ganó las elecciones presidenciales en el 2016 que todos decían que que no que iba a ganar la Hillary Clinton y lo mismo pasó ahorita con Biden y Trump de nuevo así que yo no creía nada yo por lo menos lo que decían los medios hasta que finalmente el Biden ganó y fue como bueno que esta vez sí esta vez sí las encuestas como que la pegaron los medios interpretaron las encuestas correctamente entonces quizás más como interpretación
41:46 No, pero es que va más allá de eso, porque en la carrera hay tres ejemplos muy grandes que son esos dos que nombraste y el Brexit, ese es el otro ejemplo grande que ha habido últimamente y hubo una diferencia fundamental entre la carrera Hillary-Trump y la carrera Biden-Trump, que realmente sí se podía ver donde… qué fue lo que hizo, que Biden ganara y que hizo que Hillary perdiera.
42:26 OK, ¿qué fue?
42:27 Se llama, se llama pene, se llama pene.
42:30 Por supuesto. Esa es una. Esa es una muy grande fundamental.
42:37 y el ex marido también también fastidia pero por favor prosigue yo sólo necesitaba sacarlo de adentro
42:48 No, está muy bien, yo pienso exactamente lo mismo, pero la campaña de Trump se basó siempre en primero tratar de radicalizar, porque ese es el discurso que funciona y segundo tratar de buscar cuál es el esqueleto que tienes en el closet y entonces sacar todas estas teorías de conspiración detienen a niños encerrados en una pizzería para la red de pedofilia mundial y vaina y llega un momento en que eso comenzó a funcionar, pero comenzó a funcionar muy cerca de la elección y era una elección donde todo el mundo votaba el día de la elección, entonces hubo un cambio de tendencia, además es un cambio de tendencia que tú globalmente no puedes ver por el colegio electoral, Hillary sacó más votos que Trump, de hecho sacó muchos más votos que Trump, pero el colegio electoral cambió lo suficiente como para darle la vuelta a la elección.
44:04 Y listo se acabó esa lección. ¿Realmente se predijo mal? No se predijo mal donde estaban cerca estaban cerca
44:15 En esta elección ¿qué pasó al contrario? Primero, muchísima gente votó temprano. Entonces, todos estos cuentos que salían una semana antes de como el hijo de Biden estaba con Rusia y con Ukrania y tenía.
44:36 No importaba porque ya la gente había votado, o sea, capaz se arrepintieron, pero ya habían votado.
44:44 y la gente estaba mucho más convencida esta vez de que tenía que votar, que la vez pasada, no. O sea, hay esta sensación, o sea, las dos peores sensaciones, cuando tú tienes que mover a gente a votar, es sentir que ya ganaste o que ya perdiste.
45:06 porque ninguna de esas dos cosas motivan lo suficiente para que la gente mueva el trasero a ir a votar. Y en esta lección la gente sabía que un voto podía hacer la diferencia. Entonces…
45:19 Sí, se hizo mucha campaña en eso también.
45:22 Muchísima campaña en eso. Porque al final era la verdad. El otro factor es que en toda encuesta hay un factor pena que es importante.
45:43 Chamo, pero estás dando en el clavo, a ti no te han llamado a Globovisión, cosas de análisis políticos, yo estoy aquí inmersísimo en esta conversación, por favor, continúa Pedro.
45:53 Hay un factor pena que es bastante importante y es importante porque en general la gente no le gusta decir cosas por las que les vayan a juzgar. Si a mi me preguntan ay Pedro es que a ti ¿tú estás a favor de la marihuana?
46:13 No, por favor, como voy a estar a favor de la marihuana, y tal y que se yo. ¿Y tú a favor? No, jamás en mi vida y tal y que se yo. ¿Por qué? Porque tú sientes que es algo por lo que te pueden juzgar. Entonces si tú sientes que es algo por lo que te pueden juzgar, tú respondes que no, así la encuesta sea anónima.
46:35 Entonces lo que se ha visto y esto no solamente se ve en Estados Unidos y en Gran Bretaña, sino que por ejemplo en las elecciones de Suecia, de España y muchos otros países, esos son los que me acuerdo ahorita que vi los ejemplos específicamente de cómo opciones radicales obtienen mucho más votos que los que se proyectaban tener.
46:58 Entonces ¿por qué tienen más votos? Bueno, porque yo quiero votar por ellos pero yo no quiero decir que quiero votar por ellos, porque siento que me van a juzgar por votar por ellos. Entonces yo cuando llego a mi boleta de votación, donde nadie me va a juzgar, yo ahí pongo lo que me más le gana.
47:18 Y eso no hay forma de medirlo, porque como mides tú, que la gente le da pena decir algo. No hay forma. Es inmedible. Entonces, esa incertidumbre, no tienes como meterla en el modelo. Yo una cosa que hice antes de las elecciones de Estados Unidos, yo hice un hilo infinito en Twitter, en el cual hacía mis predicciones, que al final terminaron siendo bastante precisas, y después fueron bastante precisas porque yo lo que decía era, mira, aquí dice que Biden tiene 10 puntos más de Trump, pero cuando vemos las elecciones Hillary Trump, ahí deciden que Hillary tenía 5 puntos más y Trump le dio la vuelta.
48:11 Entonces 10 puntos sí es lo suficiente, entonces ahí gana Biden.
48:16 Digamos por mucho más, ¿no?
48:18 Y no necesariamente, depende del Estado.
48:21 Depende del estado, claro, por supuesto.
48:22 Depende del estado, pero hubo estados donde el margen de, ese, ese margen de ventaja fue lo suficiente como para que este electorado silente no le diera la vuelta. Y al final lo que le pasó a Hillary fue eso, ahí es, en Pennsylvania, ahorita no me acuerdo de los demás estados, pero son básicamente ese fuerte de la parte norte que todos los dió a Hillary por medio porcentaje, medio por ciento, pues fue un margen de error de población silente que se niega a decir que vota por Trump, pero lo hace.
49:07 Sí, totalmente. Esas son cosas que no se calculan con el mínimo común múltiplo. No se pueden sacar.
49:13 No lo puedes sacar con nada.
49:15 Con nada, no. Estoy súper recuerdo. Yo estoy en Alemania y aquí la verdad es que es bastante tabú como que hablar de elecciones y qué candidato apoyas.
49:24 O sea, como que la gente se lo deja muy callado. Yo no sé cómo hacen las encuestas aquí para agarrar datos. Pero sí se muestra la tendencia que tú dices, que de pronto los más radicales de pronto dan una sorpresa.
49:35 Y uno como que qué pasó aquí, sabes. Pero sí, la verdad, una vez que uno trabaja con humanos, la cosa se complica. Y mucho. Y mucho.
49:49 Volviendo quizás un poco al tema de las series que tu estábas comentando, pero también con todo este tema de cómo de repente las matemáticas no pueden captar su humanidad. Me da curiosidad, ¿tú leíste la trilogía de Fundación de Isaac Asimov?
50:06 ¡Ah! ¡Uh! te la recomiendo. Por favor, porque justamente trata con estos temas, bueno básicamente ahí la sinopsis es que tienes un matemático que desarrolló una nueva rama de la estadística que predice el comportamiento de las poblaciones humanas, pero a escalas galácticas.
50:30 Entonces, dado que tiene ese número, ese “n” tan inimaginablemente alto, es capaz de hacer ciertas predicciones y es muy interesante. Y de hecho, ahorita se viene una serie, o sea, llevaron a Apple TV, y bueno, van a estrenar aproximadamente la serie basada en esa saga.
50:51 Sí, es que efectivamente tú cuando hablas de estadística tú lo que quieres predecir o lo que quieres estimar es que pasa a grandes rasgos, entonces bueno si tú tienes un tamaño lo suficientemente grande pues ahí capaz puedes predecir algunas cosas, pero depende mucho de qué es lo que quieras, o sea yo que he tenido un montón de pasantes y siempre, siempre que preguntás ¿qué es lo que tú quieras?
51:26 O sea depende de qué es lo que tú quieras, o sea y esa es la primera pregunta que tú tienes que hacer, qué es lo que tú quieres conseguir, qué necesitas para conseguir eso y capaz si lo puedes conseguir y capaz no, y esa es una de las dificultades que al final tiene investigar en cualquier área porque en todas las áreas es exactamente lo mismo, pero depende mucho a dónde quieres llegar, eso es lo más importante que tienes que saber.
52:02 Claro, claro. Y bueno, ahorita te acabo de hacer una recomendación, normalmente hacemos la cosa al revés, pero bueno, nosotros tenemos un pequeño paréntesis donde siempre le preguntamos recomendaciones a nuestros invitados.
52:17 Se llama las recomendaciones del gocho y una musiquita porque siempre es el gocho el que quiere recomendaciones
52:26 Bueno, quisiéramos que nos recomiendes o que nos cuentes qué serie o qué película, bueno, qué serie te tiene enganchado ahorita que se la recomiendes a quienes nos estén escuchando en general. ¿Y por qué?
52:38 Si nos puedes contar.
52:40 Ahorita realmente no se han enganchado con ninguna porque estoy viendo aproximadamente cuarenta series que están nominadas a los Emmys. Yo… Luis Miguel, que me conoce desde hace más tiempo, yo siempre digo que en mi año se divide en dos temporadas, la temporada en la que doy las cosas para los Oscar y la temporada en la que veo las cosas para los Emmys.
53:04 Y ahorita estoy en la temporada de los Emmy, sin embargo si tuviese que recomendar algo, recomendaría Ted Lasso.
53:14 ¡Ay, la amo!
53:15 Que es abs… es de verdad yo yo tenía muchas reservas para verla porque yo le tengo un poco alergia a Jason Sudeikis y entonces como que el concepto no lo entendía pero dije nada esto va a tener muchas nominaciones a los Emmy me tengo que sentar y tengo que verla y y de verdad fue tan satisfactorio es una serie tan hermosa con una serie de mensajes tan bonitos y tan tan bien hecha tan tan se siente que está bien logrado no no es como que es bonita porque llega algo bonito sino porque realmente está basado en algo de verdad a mí me encantó eso de verdad fui absolutamente feliz viéndolo.
54:11 Ya empezó la segunda temporada, ya salió el primer episodio, pero no… vamos a ver qué tal se da, pero yo estoy muy de acuerdo contigo, la verdad es que la serie me llegó al corazón y se sentía como como comerse una sopita caliente cuando uno está enfermito.
54:27 ¡Es hermosa, hermosa!
54:30 Para quienes nos escuchan Irina está con las palabras de Pedro está sonriendo de oreja a oreja ahí asintiendo con mucha felicidad.
54:40 Bueno, Pedro, hoy la verdad es que hemos hablado de muchas cosas y bueno, me encantó la conversación gracias por estar aquí, pero para terminar yo quería como reflexionando un poco. Yo creo que algo muy bonito de la matemática es como su pureza, ¿no?
54:57 Que va hacia lo más abstracto o incluso lo más elemental y hasta en cierto punto se toca con la filosofía, ¿no? Un aspecto lo analiza la filosofía y otros aspectos lo analiza la matemática. Ahora que ya me puse toda filosófica, nos podrías decir de qué forma la matemática y la estadística han influenciado tu vida en general, qué cosas no académicas te han enseñado.
55:26 Yo creo que lo que más siento que que ha cambiado en mí a raíz de la matemática y creo que tiene que ver también mucho con con la Universidad Simón Bolívar, es como mucho más sistematico, hace todo mucho más sistemático, pensar en cómo sistematizar, en cómo pensar en pasos, en hacerlo todo como mucho más, no diría ordenado, yo diría sistemático, como siguiendo un hilo conductor que capaz antes de… que igual antes de también estaba la adolescencia que no tiene nada sistemático.
56:14 Es absolutamente caótico.
56:15 Es caos puro, pero creo que es eso y yo creo que ser matemático también me ha ayudado a no, o sea hay todas estas presunciones o éstas pre-etiquetas que uno se imagina de los matemáticos y es muy divertido porque son etiquetas tan gafas como cualquier otra etiqueta que siempre hay gente así como que así sí, efectivamente en esto parece matemático y en otras cosas como que en exactamente lo mismo otra persona puede decir a no pero no parece matemático.
57:00 Suena como los signos del zodíaco.
57:04 Sí, es básicamente lo mismo. O sea, una etiqueta que tú le pones a alguien por una razón en específico, pero que en realidad no es una etiqueta definitiva. Yo, hace varios años atrás, cuando estaba en pregrado participé en un curso de liderazgo y de cultura en Estados Unidos y yo me acuerdo que durante el proceso de selección, obviamente, que eran las entrevistas y una cosa, y quienes me hacían la entrevista, habían dos señores, uno muy formal y otro maracucho.
57:45 Me encanta la distinción. No hay maracucho formal.
57:50 Y este señor muy formal, evidentemente, hacía preguntas como muy enfocadas a cosas específicas. Y este señor así como que algún hombre se rompió y así como… Yo no entiendo. Primero que hace un matemático aquí, con la cosa de liderazgo y de cultura.
58:07 Y segundo, es que tú en realidad, pareces un matemático. Porque, o sea, nosotros aquí lo que hemos tenido es comunicadores sociales y politólogos. Y entonces son gente que ni siquiera te deja preguntar nada, porque se sienta y habla y divaga, y cosas y tal y que se yo.
58:21 En cambio nosotros te preguntamos y todas las respuestas concisas, específicas de qué es lo que te estamos preguntando, no dices más nada, esperas que te preguntemos. Entonces, tú pareces un matemático.
58:33 ¿Qué coño haces aquí? Y esto lo dije al inglés, salvo el coño. Y no, era uno de mis intereses.
58:48 Sí, la verdad es que me parece que de cierta forma compaginas muy bien tu visión de la vida toda matemática y lógica con tu sentimentalismo por lo humano, como dices el arte, las películas, la música, etcétera.
59:04 Y bueno, yo creo que lo único que es absoluto en esta vida es que Shrek es la mejor película del mundo.
59:11 Sí, yo no sé si ustedes saben de dónde viene ese meme, pero yo uso mucho Twitter, lo hace mucho tiempo y una de las cosas que intento hacer en cada temporada de Oscar y de Emmy, es de hacer como que series de tweets como para emocionar a la gente acerca de esto y hubo el año pasado, el año pasado, el antepasado, hice como una serie de encuestas que por categoría y bueno y gracias a un movimiento gigante de gente, Shrek, terminó ganando mejor película, no ganó mejor película animada, pero ganó mejor película de las ganadoras de los premios.
01:00:04 Ahora existe como esta idea de que a mí no me gusta Shrek, porque yo no estaba muy de acuerdo con que ganara Shrek en eso o esto, porque era un meme y no era algo real, sin embargo, una cosa muy importante a todos los que están escuchando, las encuestas de Twitter, aunque yo haga encuestas de Twitter, no quiere decir que eso tenga ninguna validez para absolutamente nada, de nada, eso es importante, dejarlo en claro, y por supuesto
01:00:33 Excepto ésta, porque Shrek sí es la mejor película del mundo. Hay que escuchar al pueblo Pedro.
01:00:40 Sí, lo que pasa es que eso no es una representación del pueblo realmente, pero bueno.
01:00:46 A mí me encanta Shrek y de hecho para mi Shrek 2 es una obra maestra. El nivel de comedia tan afilado que tiene esa película es absolutamente brillante. Ya de ahí para adelante bajó un poco pero esas primeras dos son unos peliculones.
01:01:10 Estoy muy de acuerdo. Bueno, en verdad, gracias por venir. Me alegro haberte sacado, aunque sea una sonrisa al final. Y bueno, de verdad, disfrute muchísimo la conversación. Creo que los muchachos también.
01:01:22 Por supuesto.
01:01:26 Sí, bueno, yo creo que siempre es interesante, como ampliar nuestros horizontes, lo más posible, y yo creo que por eso he terminado trabajando con un montón de cosas que no tienen absolutamente nada que ver, las unas con las otras, porque al final todo nos nutre y todo nos da conocimientos y energías y vainas
01:01:52 que si nos concentramos en una sola cosa y no vemos a los lados, no lo obtenemos.
01:01:59 Y precisamente en tu caso la matemática te dió con esa base para poder abordar todos estos proyectos y sacar el mejor provecho a todos. Eso que quede como mensaje también.
01:02:07 Yo sé que ya nos estamos despidiendo, pero esto me trae otra anécdota, yo cuando hicieron la bienvenida a la carrera en mi año, hace un montón de años atrás, hubo una profesora que ella decía que estudió matemática porque le fue donde quedó, pero que después descubrió que lo bonito de las matemáticas es que era la base para hacer cualquier cosa, y que después tu con matemática podías trabajar en absolutamente cualquier cosa que te diera la gana, y realmente no es mentira, si tu realmente quieres hacer algo con la base matemática puedes hacer lo que tu quieras, y yo creo que eso es más o menos verdad en casi todas las carreras, porque al final las carreras, además del conocimiento específico, pues lo que hacen es nutrirte como persona, y que tengas capacidades para hacer un montón de cosas que no tenías antes de eso, pero sí, siendo alguna matemática, pues la elección correcta, aunque no sé qué tan elección fue, pero fue la elección correcta.
01:03:18 Bueno, pero muchas gracias de nuevo, de verdad gracias por participar y bueno nada. Sí, de verdad muchas gracias.
01:03:25 Ese fue nuestro episodio con Pedro Ovalles, esperamos que lo hayan disfrutado muchísimo. Recuerden seguirnos en nuestras redes sociales, Twitter e Instagram, @NoHayTesisPod y déjenos sus comentarios si les gustó, si no les gustó.
01:03:38 También si tienen recomendaciones de alguien que sería buenísimo por el programa, que tenga buenos chismes, buenas historias. Muchas gracias por escucharnos y hasta la próxima.