Entrevista a Belén Martín-Barragán

Belen Martin-Barragán, matemática e investigadora, nos atendió desde su oficina de la Universidad de Edimburgo, donde imparte clases e investiga desde agosto de 2013.

Para trazar su trayectoria como investigadora, hemos de empezar en la Facultad de Matemáticas, en Sevilla, donde realizó sus estudios universitarios, además de su tesis bajo la dirección de Emilio Carrizosa en Sevilla y Dolores Romero Morales, en Oxford. Antes de llegar a Edimburgo, pasó 7 años a caballo entre la docencia y la investigación en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III, en Madrid. 

¿Qué propició tu marcha a Edimburgo?

Por un lado, mi situación en Madrid no era mala, pero tampoco era fija. Por otro lado, hacía un año, mi pareja había perdido su trabajo sin posibilidad de renovar el contrato y tras buscar, encontró trabajo en el sur Inglaterra, en la Universidad de Kent. Con este panorama, la oportunidad de salir era buena y mi situación era similar a la de él, por lo que seguí sus pasos hacia el extranjero donde encontramos más oportunidades.

¿Dónde encontrasteis estas oportunidades?

Hasta el año pasado, fue más fácil encontrar trabajo en Inglaterra gracias a que su gobierno tiene en vigor el sistema REF (Marco para la Excelencia en la Investigación en sus siglas en inglés), con el que evalúa a las universidades. Por ello, todas las universidades se apremiaron en los años previos al REF a contratar a gente cualificada y con un buen nivel de investigación. Eso para mí supuso una ventaja, porque aunque viniera de fuera, supieron valorarme mi experiencia como investigadora. 

¿Cómo se relaciona tu investigación con la estadística?

Mi área de investigación en lineas generales se centra en la investigación operativa, en los sistemas de optimización aplicados, tradicionalmente, a empresas para que estas utilicen sus recursos de manera óptima, aunque sus aplicaciones son múltiples. En mi caso, lo aplico a trabajar con datos y de ahí, mi relación con la Estadística que también extrae información de los datos. Pero yo utilizo unas técnicas que hacen que la optimización juegue un papel más importante al extraer información de los datos.  

En mi tesis, me centré en el problema de la clasificación. Por ejemplo, si tienes un grupo de personas, los que compran tu producto y los que no lo compran, o si tienes un grupo de enfermos y de sanos. Básicamente, tienes dos grupos, ya sean de individuos, de empresas o de objetos. Entonces, tú quieres encontrar una regla que, dada cierta información de esos objetos pero sin saber de que grupo son, te prediga cual es el grupo.  Hay muchas técnicas con este fin en la estadística, pero yo trabajo en otras técnicas más nuevas que utilizan la optimización. Ya en mi tesis, quisimos encontrar un clasificador, pero además que fuera fácil de interpretar o que la información que usara no fuera muy cara de obtener con nuevos individuos. 

Entiendo que en el campo de la salud, las implicaciones del uso de estas técnicas de clasificación puede ser vitales. 

Efectivamente. Entre enfermos y sanos, si le dices a alguien que está sano, que está enfermo, aunque se lleve un sofocón, si le haces unos análisis o un seguimiento, luego averiguas que está sano/a y de nuevo, le haces feliz. Sin embargo, si mandas a un enfermo a casa y su caso entraña gravedad, el fallo puede no tener remedio. 

Actualmente y en base al artículo que nos mandas, ¿qué técnicas destacarías de tu investigación?

Belén nos explica el modelo estadístico de 'overfitting'.

La técnica que utilizo tiene un gran poder de clasificación, pero hay unos parámetros que tienes que elegir antes. Si los conoces, es fabulosa, pero en muchos casos, se desconocen y esta técnica te ayuda a elegir los parámetros, de qué manera elegirlos. Existe un fenómeno curioso llamado 'overfitting' o 'sobreajuste', que al tratar datos muy aleatorios, necesita hacer 'sobreajustes' para tratar todo ese ruido en la información, resultando en una función inestable con muchas subidas y bajadas. Para datos futuros, este sube y baja puede ser azar y no representar información relevante.

¿Como podrías evitar ese ruido, esa distracción o 'sobreajuste' en el análisis de datos?

En la clasificación, una medida para evitarlo es en lugar de trabajar con todos los datos que tienes, seleccionas muestras mas pequeñas, o submuestreos y aplicas tu método. Luego, haces lo mismo con otra parte de los datos hasta promediar todos tus resultados. Elegir los parámetros para optimizar este proceso es complicado y las técnicas clásicas son poco eficientes. Mi optimización es elegir estos parámetros que faciliten la interpretación de los datos. 

Ya que nos has desmenuzando el contenido de tu investigación, me pregunto si al comenzar en un sitio nuevo entre investigadores, has de hacer mucho esto. 

Desde luego, al encontrarte investigadores de otras áreas, necesitas explicar tu trabajo de forma más asequible. Gran parte de lo que hacemos como investigadores, se parece a la enseñanza cuando enseñas algo tus alumnos, solo que en nuestro caso, explicas y enseñas tus ideas, tu investigación. Por eso, considero que la docencia y la investigación están muy relacionadas y que un buen investigador, debe saber transmitir su investigación.

Es sabido que es difícil compaginar bien docencia e investigación y en muchos casos, los profesores han de pedir periodos de excedencia. ¿Qué opinas al respecto?

En España, la verdad, es que tenía menos tiempo para investigar porque la carga lectiva era mayor, aunque siempre se puede sacar tiempo de los meses más tranquilos como julio, agosto o septiembre. La evaluación continua que instauró el sistema de Bolonia añadió más trabajo a la docencia y por tanto, menos tiempo para la investigación. 

Por último, cómo incentivarías tú la investigación en los más jóvenes?

Bueno, yo creo que quizás habríamos de preguntarnos, cómo hacerla más atractiva. En España, ya existen muchos jóvenes interesados en la investigación, entre ellos, los mejores estudiantes de cada carrera, pero el problema radica en la financiación. Para que te hagas una idea, en la mayoría de los países, para los alumnos que al terminar la carrera, quieren hacer una tesis, existen unas convocatorias de becas. En España, tradicionalmente, estas becas se convocan a principio de curso y alrededor de Febrero salen las resoluciones. El año pasado, sin embargo, tardaron más de un año en convocarse y esto es algo muy grave que añade incertidumbre y desventaja a la vida de estudiantes sobresalientes que tienen sus miras puestas en la investigación. Si quieren atraer a buenos investigadores, tienen que mejorar las condiciones y si el dinero escasea, al menos, que cumplan en los plazos de tiempo establecidos. 

Por otro lado, a otros niveles como secundaria, con aulas de hasta 30 alumnos y un solo profesor, los alumnos no tienen muchas oportunidades de sacar provecho a los laboratorios, ya sea por el riesgo que implican y la dificultad de controlar un grupo numeroso o por el miedo a romper el material. Facilitar prácticas de laboratorios con grupos más reducidos sería muy beneficioso.

Despedimos a nuestra segunda investigadora entre agradecimientos, deseándole mucha suerte y que no se pierda el próximo Festival Internacional de Edimburgo de 2014. Gracias Belén.