Alberto Garzón🔻
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Alberto Garzón🔻
@agarzon
Economista trabajando en el campo de la economía biofísica. Ecosocialista. Investigando en @ICTA_UAB. En otro tiempo fui ministro del Gobierno de España.






El operativo está listo y hemos trabajado para que no quede ningún cabo suelto. Seguimos informando desde el puesto de mando.





El grupo hotelero de los Platino desmiente a Ayuso y asegura que han pedido ellos retirarle la invitación cadenaser.com/cmadrid/2026/0…




Después de la discusión de ayer sobre el informe de @Gil_JavierGil y coautores me puse a intentar replicar sus resultados ante la falta de respuestas por su lado. Por el lado bueno, Javier tenía razón y era posible identificar las viviendas en alquiler, ahora explico por qué no pude inferir cómo se hacía a partir de la metodología del informe. Por el lado malo, he documentado dos decisiones metodológicas que sesgan bastante al alza los resultados, además de resolver en misterio de cuantos "multiarrendadores" eran caseros con dos viviendas alquiladas. Vamos a verlo:





No, no lo es. Los defensores de esta doctrina no entienden que no necesitas utilizar más recurso naturales para crecer. Siguiente.

Sobre el trabajo de @Jongonzlz y el comentario de @EconoCabreado : 1. Si una proposición científica es correcta o errónea no depende de las características personales de quien la formula. Depende de su consistencia lógica (para que la proposición sea válida) y de su coherencia con la realidad (para que además sea cierta, aunque esté siempre sujeta a crítica). Es de las primeras páginas de cualquier manual de filosofía de la ciencia (que no se imparte en la mayoría de las facultades de economía). En este sentido, lo que diga @Jongonzlz o cualquier otro tiene interés al margen de su condición social y/o ubicación laboral. 2. No hay que confundir datos o gráficos con algo llamado “hechos”. Los datos no están dados de antemano, sino que se producen a partir de ciertas metodologías de recogida, cálculo, agregación y representación que necesariamente implican juicios de valor. Además, los mismos datos pueden ser tratados de formas distintas para proporcionar imágenes muy disímiles. Incluso con los mismos datos tratados, pueden combinarse de formas diferentes en narrativas distintas e incluso contradictorias. Siempre hay un marco teórico (¡ideológico!) detrás, se admita o no. En cada capa de este tratamiento de datos hay ideología y sesgos, lo que exige que el debate sea abordado desde una perspectiva crítica. La proliferación de análisis basados en datos ha de ser bienvenida, pero sin la mínima prudencia y una teoría crítica detrás nos estamos haciendo trampas. La mayoría de los “análisis basados en la evidencia” ignoran la cantidad de sesgos que involuntariamente arrastran las metodologías de obtención y tratamiento de datos. No es un problema entre datos vs literatura, sino entre diferentes interpretaciones de la realidad apoyadas en técnicas distintas. A mi me parece más convincente si las proposiciones se sostienen sobre datos, pero sin sacralizarlos como verdades absolutas. 3. Precisamente por ese carácter social de la “construcción de ciencia”, sí es un elemento destacado la identificación del exponente de las proposiciones científicas. No se trata de creer que hay conspiraciones (“como trabaja para un banco, obedece sus órdenes”), lo que me parece inverosímil. Se trata de aceptar que somos seres humanos que tenemos sesgos y que muchas veces se derivan, incluso sin que seamos conscientes, de la naturaleza de la fuente de nuestros ingresos. Por esta misma razón, TODAS las revistas académicas de nivel exigen al autor un disclaimer por el que se compromete a reconocer si existen conflictos de interés al escribir sobre un tema relacionado con su fuente de ingresos. Es información útil para el lector, no una acusación de contrabando científico. Por cierto, ocurre en ciencias sociales pero también en ciencias naturales (especialmente en medicina, farmacia y química). En consecuencia, en tanto el trabajo de @Jongonzlz pretende elevarse sobre el resto bajo la etiqueta de “verdad” (y es lo que pretendemos todos con nuestros propios análisis) me parece pertinente que los lectores puedan hacerse una idea de los sesgos contenidos allí, aunque eso no reste corrección o error a las proposiciones del autor.


Sobre el trabajo de @Jongonzlz y el comentario de @EconoCabreado : 1. Si una proposición científica es correcta o errónea no depende de las características personales de quien la formula. Depende de su consistencia lógica (para que la proposición sea válida) y de su coherencia con la realidad (para que además sea cierta, aunque esté siempre sujeta a crítica). Es de las primeras páginas de cualquier manual de filosofía de la ciencia (que no se imparte en la mayoría de las facultades de economía). En este sentido, lo que diga @Jongonzlz o cualquier otro tiene interés al margen de su condición social y/o ubicación laboral. 2. No hay que confundir datos o gráficos con algo llamado “hechos”. Los datos no están dados de antemano, sino que se producen a partir de ciertas metodologías de recogida, cálculo, agregación y representación que necesariamente implican juicios de valor. Además, los mismos datos pueden ser tratados de formas distintas para proporcionar imágenes muy disímiles. Incluso con los mismos datos tratados, pueden combinarse de formas diferentes en narrativas distintas e incluso contradictorias. Siempre hay un marco teórico (¡ideológico!) detrás, se admita o no. En cada capa de este tratamiento de datos hay ideología y sesgos, lo que exige que el debate sea abordado desde una perspectiva crítica. La proliferación de análisis basados en datos ha de ser bienvenida, pero sin la mínima prudencia y una teoría crítica detrás nos estamos haciendo trampas. La mayoría de los “análisis basados en la evidencia” ignoran la cantidad de sesgos que involuntariamente arrastran las metodologías de obtención y tratamiento de datos. No es un problema entre datos vs literatura, sino entre diferentes interpretaciones de la realidad apoyadas en técnicas distintas. A mi me parece más convincente si las proposiciones se sostienen sobre datos, pero sin sacralizarlos como verdades absolutas. 3. Precisamente por ese carácter social de la “construcción de ciencia”, sí es un elemento destacado la identificación del exponente de las proposiciones científicas. No se trata de creer que hay conspiraciones (“como trabaja para un banco, obedece sus órdenes”), lo que me parece inverosímil. Se trata de aceptar que somos seres humanos que tenemos sesgos y que muchas veces se derivan, incluso sin que seamos conscientes, de la naturaleza de la fuente de nuestros ingresos. Por esta misma razón, TODAS las revistas académicas de nivel exigen al autor un disclaimer por el que se compromete a reconocer si existen conflictos de interés al escribir sobre un tema relacionado con su fuente de ingresos. Es información útil para el lector, no una acusación de contrabando científico. Por cierto, ocurre en ciencias sociales pero también en ciencias naturales (especialmente en medicina, farmacia y química). En consecuencia, en tanto el trabajo de @Jongonzlz pretende elevarse sobre el resto bajo la etiqueta de “verdad” (y es lo que pretendemos todos con nuestros propios análisis) me parece pertinente que los lectores puedan hacerse una idea de los sesgos contenidos allí, aunque eso no reste corrección o error a las proposiciones del autor.

Sobre el trabajo de @Jongonzlz y el comentario de @EconoCabreado : 1. Si una proposición científica es correcta o errónea no depende de las características personales de quien la formula. Depende de su consistencia lógica (para que la proposición sea válida) y de su coherencia con la realidad (para que además sea cierta, aunque esté siempre sujeta a crítica). Es de las primeras páginas de cualquier manual de filosofía de la ciencia (que no se imparte en la mayoría de las facultades de economía). En este sentido, lo que diga @Jongonzlz o cualquier otro tiene interés al margen de su condición social y/o ubicación laboral. 2. No hay que confundir datos o gráficos con algo llamado “hechos”. Los datos no están dados de antemano, sino que se producen a partir de ciertas metodologías de recogida, cálculo, agregación y representación que necesariamente implican juicios de valor. Además, los mismos datos pueden ser tratados de formas distintas para proporcionar imágenes muy disímiles. Incluso con los mismos datos tratados, pueden combinarse de formas diferentes en narrativas distintas e incluso contradictorias. Siempre hay un marco teórico (¡ideológico!) detrás, se admita o no. En cada capa de este tratamiento de datos hay ideología y sesgos, lo que exige que el debate sea abordado desde una perspectiva crítica. La proliferación de análisis basados en datos ha de ser bienvenida, pero sin la mínima prudencia y una teoría crítica detrás nos estamos haciendo trampas. La mayoría de los “análisis basados en la evidencia” ignoran la cantidad de sesgos que involuntariamente arrastran las metodologías de obtención y tratamiento de datos. No es un problema entre datos vs literatura, sino entre diferentes interpretaciones de la realidad apoyadas en técnicas distintas. A mi me parece más convincente si las proposiciones se sostienen sobre datos, pero sin sacralizarlos como verdades absolutas. 3. Precisamente por ese carácter social de la “construcción de ciencia”, sí es un elemento destacado la identificación del exponente de las proposiciones científicas. No se trata de creer que hay conspiraciones (“como trabaja para un banco, obedece sus órdenes”), lo que me parece inverosímil. Se trata de aceptar que somos seres humanos que tenemos sesgos y que muchas veces se derivan, incluso sin que seamos conscientes, de la naturaleza de la fuente de nuestros ingresos. Por esta misma razón, TODAS las revistas académicas de nivel exigen al autor un disclaimer por el que se compromete a reconocer si existen conflictos de interés al escribir sobre un tema relacionado con su fuente de ingresos. Es información útil para el lector, no una acusación de contrabando científico. Por cierto, ocurre en ciencias sociales pero también en ciencias naturales (especialmente en medicina, farmacia y química). En consecuencia, en tanto el trabajo de @Jongonzlz pretende elevarse sobre el resto bajo la etiqueta de “verdad” (y es lo que pretendemos todos con nuestros propios análisis) me parece pertinente que los lectores puedan hacerse una idea de los sesgos contenidos allí, aunque eso no reste corrección o error a las proposiciones del autor.







