Dr. Hanns de la Fuente-Mella: “Los modelos predictivos permiten tomar decisiones sustentadas en el método científico”

28.11.18

El Ingeniero Civil Industrial de la PUCV y profesor adjunto de la Escuela de Comercio, Hanns de la Fuente-Mella, es Doctor en Economía y Gestión de las Organizaciones de la Universidad de Zaragoza, España, cuenta con un Diploma de Estudios Avanzados en Economía y Gestión de las Organizaciones, de esta misma casa de estudios. Además, es Magíster en Ingeniería Industrial, mención Gestión de nuestra Universidad, y posee cuatro estancias postdoctorales en U.S. y Europa. En su rol como investigador, posee una vasta trayectoria en el desarrollo de proyectos de investigación y publicaciones de artículos científicos.

Sus publicaciones indexadas en categoría ISI/WoS más recientes son: "Automatical high frequency trading: an aplication to emerging chilean stock market" (revista Scientific Programming, 2018); "An investigation of geography and climate induced distresses patterns on airfield pavements at U.S. Air Force installations" y "Highway expenditures and associated customer satisfaction: a case study" (ambas en revista Mathematical Problems in Engineering, 2017 y 2016); y “Multinomial logistic regression to estimate and predict perceptions of bicycle and transportation infrastructure in a sprawling metropolitan area” (revista Journal of Public Health, 2017).

En el ámbito de los proyectos de financiamiento externo, destaca su participación como co-investigador en los trabajos: “The electronic distribution on the tourism sector” (2018-2019); “Procesos del sector turístico. Participación del turista e implementación y gestión del E-WOM” (2017-2018); “Automated pedestrian detection, count, and analysis system” (2015-2016); “Intermodal bus and bike transportation in Southern Nevada” (2015); "La rentabilidad del marketing y la participación de los clientes en sistemas de distribución de servicios" (2011-2012); "Influencia de la performance sobre los flujos de dinero y de inversores, en los fondos mutuos chilenos. Un análisis comparativo con el mercado argentino" (2010); "La rentabilidad del marketing y la participación de los clientes en sistemas de distribución de servicios" (2010); Influencia de la rentabilidad sobre los flujos de dinero y de inversores, en los fondos mutuos chilenos" (2009).

En el ámbito interno, se ha adjudicado 3 proyectos regulares de la Dirección de Investigación: "Econometric modeling of productivity and technical efficiency in the Chilean manufacturing industry", "Mixed logit-base stochastic dynamic user equilibrium" y "Modelamiento econométrico y análisis de eficiencia técnica de la productividad del marketing. Aplicaciones al sector TI de los Estados Unidos de Norteamérica".

A ellos de suman 3 proyectos internos PUCV de Iniciación: "Modelamiento econométrico de la productividad del marketing utilizando modelos de panel de datos y frontera estocástica. Análisis comparativo del sector manufacturero norteamericano/chileno", "Medidas de desempeño de la productividad del marketing de servicio" y "Modelización y determinantes de la productividad del marketing y eficiencia técnica para el sector servicios. Aplicaciones utilizando metodologías econométricas desde fuentes de información secundarias".

Además, es autor del libro: "Modelando la productividad del marketing de servicios". Editorial Académica Española (2011), y de 2 capítulos de libro: “Characterizing the university sector in Chile through cluster analysis” (2016) y “Traffic congestion classification using data mining techniques” (2016). Considerando la vasta trayectoria como investigador del profesor de la Fuente, nos reunimos con él a fines de octubre, para conversar sobre los inicios y el desarrollo de su carrera como investigador y los desafíos futuros en su trabajo como generador de conocimiento de avanzada.

¿Cuándo nace el interés por estudiar ingeniería en qué?

En el colegio me gustaban mucho las matemáticas, la física y las ciencias en general. Así, en cuarto medio decidí estudiar Ingeniería Civil Industrial y elegí la PUCV, porque me daba más libertad para escoger en qué especializarme durante los seis años que duraba la carrera. En este proceso, fui ayudante de Introducción a la Ingeniería, asignatura compleja, con un alto nivel de abstracción y que consideraba casi solamente modelamiento matemático y, al finalizar la carrera, se me ofreció ser profesor de ésta cátedra.

Recuerdo que, en mi tesis de pregrado, realicé una serie de modelos para pronosticar demanda en una empresa manufacturera, lo que se conoce como “forecasting”.

Luego, me inscribí en el Magíster en Ingeniería Industrial mención Gestión de la PUCV, donde realicé mi tesis utilizando modelos estadísticos, específicamente modelamiento multivariante. Esto contribuyó mucho en mi elección de la línea de especialización, ya que me gustaba mucho la estadística, lo que se vinculaba a la masificación de los primeros softwares, lo que fue una revolución tecnológica para la época.

¿De qué trató la tesis de Magíster?

Fue un análisis multivariante para “segmentar” estudiantes de primer año de una carrera. En aquella etapa, se me cruzaron dos temas disciplinares. Por un lado, la estadística y la matemática y, por otro, la economía basada en modelos matemáticos.

De esta manera, apenas terminé el Magíster, me fui entre el 2005 y 2009 a la Universidad de Zaragoza (España) a realizar el Doctorado en Economía, básicamente trabajé con modelos econométricos, área del saber que vinculaba todo lo que me gustaba. Reconozco que más allá de alcanzar el grado académico, quería especializarme y desarrollar conocimiento en lo que me apasionaba.

¿Cómo fue su experiencia en el Doctorado?

En los primeros dos años, junto con tomar los cursos regulares, fui como oyente a todas las asignaturas de econometría de pregrado, con lo que conseguí una muy buena base para dedicarme a los modelamientos basados en estadística, economía y matemática.

Después, comencé a trabajar con mis directoras de tesis del Doctorado y tuve la oportunidad de ganarme una beca española llamada “MEC, para la movilidad de estudiantes en programas de doctorado con mención de calidad”, lo que me permitió cubrir 2 años de mis estudios. El programa, lo terminé con una investigación sobre modelamiento econométrico para la productividad del marketing de servicios, lo que fue súper motivador considerando que estaban de moda las mediciones cuantitativas del marketing que, hasta esa época, se manejaban mayoritariamente con ratios y medidas cualitativas, en cambio mi propuesta, estaba basada en un modelo exploratorio relacional que permitiera hacer inferencias y predecir ciertas situaciones.

¿Cómo llega a trabajar su tesis en marketing de servicios?

Uno de los doctores que más publicaba en Zaragoza, trabajaba el tema de la productividad del marketing y, en esta línea, las publicaciones que nacen de esa tesis son en base al modelo relacional, que integra tanto variables cuantitativas como variables cualitativas y, además, es relacional, es decir no es lineal. Vale la pena destacar que, posteriormente, este modelo fue aplicado a dos contextos sectoriales, uno al sector financiero y otro al sector retail, obteniéndose muy buenos resultados.

Sin duda, esta investigación está directamente relacionada con lo que luego se conocería como Data Science. De hecho, los dos contextos sectoriales en los que trabajé, son donde más se aplica el Big Data en la actualidad.

¿Qué viene luego de finalizar el Doctorado?

Regresé a Chile a trabajar en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Talca, donde estuve 2 años. No obstante, soy de Valparaíso y siempre quise volver a mi ciudad. Fue así, como se abrió la posibilidad de integrarme a la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas de la PUCV, en particular a la Escuela de Comercio a fines del año 2010 y, sin dudarlo, acepté asumir como profesor asociado, con el objetivo de publicar y hacer investigación.

Una vez instalado en la Universidad, se me dio la oportunidad un año después de desarrollar una estadía como profesor visitante en la Universidad de Butler en Estados Unidos. Allá, desarrollé unos trabajos con algunos académicos y, desde esa experiencia, he realizado posteriormente dos estancias postdoctorales cortas en la Universidad de Zaragoza, financiadas por las becas Santander y fundación Carolina, y otra estancia postdoctoral larga en el 2015 y parte del 2016 en la Universidad de Nevada, U.S., así como otra estancia postdoctoral corta en el 2017 en la misma casa de estudios.

¿Cuál fue el aprendizaje más significativo de estas experiencias?

Que la investigación es un pilar fundamental en las Instituciones de Educación Superior. Esto lo descubrí al visualizar la realidad de las universidades y del sistema educacional, no solo el chileno, avanzaba fuertemente hacia la investigación, situación que reafirmé al compartir con doctores que habían realizado sus estudios en el extranjero, como es el caso del actual Decano de la Facultad de Ingeniería PUCV, José Ceroni. 

Él me comentó, -cuando concluía mis estudios de pregrado-, cómo era el tema del desarrollo de la investigación en el mundo y el valor que se daba a la investigación aplicada, a los proyectos concursables y a las publicaciones en revistas científicas. De hecho, esta reflexión llevada a mi ámbito, el modelamiento econométrico, requiere de una gran cantidad de datos en contextos bien definidos, por lo que un modelo exitoso en un lugar, no necesariamente lo es en otro.

¿Podría hablarnos un poco más de los modelos que desarrolla y su relación con la estadística, data science, big data y la econometría?

Para responder, quisiera referirme al postdoctorado que realicé en la Universidad de Nevada (Estados Unidos) en el año 2015. Me incorporé a un proyecto de largo plazo impulsado por el departamento de transporte del Estado de Nevada que requería solucionar un conjunto de problemas. Lo primero que me llamó la atención, fue que los primeros cinco años fueron dedicados solo a la elaboración de un gran repositorio de datos sobre el transporte público y privado, que consideró autos, motos, autobuses, taxis, peatones y ciclovías, entre otros.

En lo personal, me sumé a un equipo que trabajaba en la etapa del análisis exploratorio de datos. Esto fue posible gracias a un concurso que me permitió realizar esta pasantía y generar modelos a partir de la inmensa cantidad de datos obtenidos.

¿El Estado de Nevada qué características tiene?

Su ciudad más importante es Las Vegas, de hecho, la Universidad de Nevada está allí. Así, su sistema de transportes es una réplica de otro ya aplicado en otros Estados, por lo tanto, al existir una base, nosotros nos dedicábamos a generar modelos para que el departamento de transportes local tomara decisiones, respecto de uno u otro tema. En esta misma línea, se mantenían permanentemente retroalimentados, ya que los datos se actualizaban de forma automática y al ser los modelos dinámicos, permitían modificaciones, es decir, se iban mejorando por sí mismos y cobraban “vida propia”.

¿Qué variables consideró para este modelo?

Tráfico, flujo vehicular, número de personas transitando, velocidad, choques, accidentes, en general, todo lo relacionado con transporte vial. Esto se logra con sensores en el pavimento y cámaras que capturan el movimiento a las personas, incluso, había un grupo de encuestadores de apoyo, ya que generamos algunos estudios respecto de las percepciones, porque una cosa son las variables y otra muy distinta, la sensación que tiene la población al interactuar con ellas.

Todos estos datos se ingresaban a este gran repositorio, permitiéndonos cruzar en algunos casos, datos cuantitativos con datos cualitativos (percepciones). Por ejemplo, conocer el parecer de las personas respecto de la implementación de más ciclovías, saber su opinión respecto de la inversión que se está haciendo y, en definitiva, conocer si la inversión es bien recibida o genera impactos negativos.

¿Trabajaste algo parecido en las otras estadías postdoctorales en Zaragoza?

Posterior a Nevada, regreso a Chile y tras un período, tuve la oportunidad de ir a realizar una estadía corta en la Universidad de Zaragoza, para trabajar con mi grupo “original” de investigación. Este trabajo estaba más orientado a productividad y consistía en desarrollar un modelo econométrico aplicado al marketing. Luego de ello, trabajé en el tema turístico / hotelero, lo que simboliza de cierta manera mi versatilidad como investigador, ya que tengo publicaciones científicas en áreas diversas como finanzas, transportes e impactos sociales.

Esto se entiende porque modelo situaciones reales para intentar solucionar problemas de la sociedad, a través del desarrollo de modelamiento econométrico. Así, soy un convencido de que todo se puede medir y modelar, y en este proceso, lo importante es cómo se capturan los datos, qué instrumentos usas, qué variables estudias y cómo categorizas, todo con el objetivo de estimar y predecir situaciones. 

¿Nos podría detallar un poco más sobre el trabajo colaborativo de investigación que realiza con esta universidad española?

Este año vuelvo de nuevo con el apoyo la beca Fundación Carolina, a trabajar con el grupo de investigación que tengo allá. Recuerdo que los primeros papers que publicamos en conjunto, estaban vinculados a estudiar la satisfacción de los estudiantes de la Universidad de Talca en Chile y, para ello, utilizamos modelos de ecuaciones estructurales. Esto fue un estudio muy contingente, de hecho, una de mis publicaciones científicas sobre esta investigación, es la que tiene un mayor número de citas, creo yo por la gran cantidad de variables que utilizamos y el impacto del estudio en la sociedad.

¿Cuáles han sido sus investigaciones más significativas?

Primero decir que siento que nuestras investigaciones son una pequeña contribución respecto al desarrollo de la investigación. Sin embargo, estoy orgulloso de haber contribuido a mover, aunque sea en un “nanómetro” la frontera del conocimiento. Al respecto, los académicos investigadores, no deberíamos estar en la frontera del conocimiento, deberíamos estar empujándola y desplazándola. En este contexto, es necesario vincular los resultados de nuestras investigaciones, con un cambio de mentalidad de la empresa, porque creo existe la necesidad de que se abra a un diálogo permanente que les permita entender que no todas las soluciones deben ser inmediatas o para el corto plazo.

Para no ser malentendido, cuando me refiero a los tiempos, lo hago porque desarrollar modelos matemáticos estocásticos multivariables no es simple y requiere una mirada de mediano y largo plazo.

En mi caso, siempre parto de una aplicación práctica para modelar situaciones, porque no desarrollo modelos teóricos para econometría, yo utilizo las herramientas que me entrega la econometría para resolver problemas sociales. A modo de ejemplo, actualmente estoy trabajando con la gente de Nevada, con quienes ahora investigamos a los peatones, para evitarles exponerse a situaciones de alto riego, principalmente, en los lugares donde ocurren más accidentes.

En el ámbito de las publicaciones ¿qué destacaría?

Respecto a publicaciones, me he llevado algunas sorpresas, por ejemplo, tengo una publicación ISI/WoS, que se publicó en la revista “Journal of Public Health”, donde lo que hicimos fue tratar de estimar y predecir las percepciones de los ciclistas en el área metropolitana de Nevada. En este estudio pudimos ver como actuaban ante ciertas situaciones, aplicando un modelo multivariante en probabilidad lineal que nos permitía saber, en términos de probabilidades, las preferencias de los usuarios de las ciclovías de la ciudad.

Nevada es un Estado norteamericano que tiene temperaturas extremas, por lo tanto, implementar una ciclovía de un tipo o de otro, no da lo mismo. Entonces, en base a las conductas históricas de los ciclistas, y en base a las características de las infraestructuras y otras variables, nosotros predecimos el comportamiento de la gente. Este paper, estuvo basado en información que permitió a los responsables del transporte de la ciudad, tomar decisiones en línea y sustentadas en criterios cuantitativos, ya que se incorporan a un sistema inmediato y automatizado. En síntesis, los modelos predictivos permiten tomar decisiones en base al método científico y no en base a creencias o a la propia experiencia.

¿Está desarrollando alguna investigación en la Escuela de Comercio?

Tenemos un grupo de investigación que es apoyado por la Escuela de Comercio, cuyo principal objetivo es generar un semillero de investigadores, básicamente con estudiantes de pregrado. De esta manera, vamos vinculando a los ayudantes, con actividades de investigación. En mi caso, tengo un curso que cierra una línea disciplinar que es el área de los métodos cuantitativos y para finalizar el programa de la asignatura, reemplacé la clásica presentación final en la sala de clases, por la elaboración y muestra a la comunidad de sus trabajos, a través de posters académicos, los que son exhibidos todos los semestres en el patio del Edificio Monseñor Gimpert.

Luego, selecciono los dos mejores, hacemos mejoras a los trabajos y los presento con ellos en una conferencia. De esta manera, algunos han ido a Medellín, La Serena y este año otros fueron escogidos para participar del Encuentro Nacional de Escuelas y Facultades de Administración que, lamentablemente para los estudiantes, se desarrolló en Valparaíso, aunque este semestre estamos preparando dos trabajos para ser presentados en una Conferencia internacional en Washington, U.S.

¿Cuál sería el principal aprendizaje de esta metodología?

Desde mi perspectiva, las profesiones van desarrollando cierta necesidad de automatizar muchos procesos y, por tanto, queremos que nuestros estudiantes sean capaces de tomar decisiones en base a una fuerte capacidad de análisis, lo que implica ir más allá de la mecanización de procesos. Desde mi área disciplinar eso se llama Análisis de Datos y, particularmente, busco trabajar en la línea del Data Science, para que las nuevas generaciones de profesionales puedan tomar decisiones sustentadas en el método científico con herramientas cuantitativas.

Anteriormente, me referí a los tiempos de las empresas y en este punto quisiera destacar la importancia de que cuando nuestros egresados lleguen a ellas, puedan por ejemplo utilizar eficientes métodos de pronósticos y no como se ha hecho hasta ahora, por ejemplo, basado solamente en la experticia del encargado. En conclusión, buscamos que incorporen un mayor número de metodologías, ojalá innovadoras, a la hora de tomar decisiones en cualquier área donde se desenvuelvan. Esa es nuestra responsabilidad con la sociedad.

¿Estos modelos son aplicables a otras áreas del saber?

Por supuesto. Un ejemplo claro es el que trabajamos con académicos del área de Tributación de la Escuela de Comercio. Con ellos, desarrollamos un modelo de ecuaciones simultáneas, basado en econometría y de mayor grado de complejidad, para poder buscar evidencia convincente que, frente a los dos nuevos regímenes de tributación de las empresas sujetas al impuesto de primera categoría vigentes desde el 1 de enero de 2017, identificar el punto de equilibrio en la carga tributaria final con relación al retiro de las utilidades o la distribución de dividendos que realizan los dueños de dichas empresas. Solo de este trabajo tenemos investigaciones enviadas a revistas indexadas y conference proceedings, lo que indica que vamos por el camino correcto.

Asimismo, estuve trabajando el año pasado con colegas de otras disciplinas como informática, estadística y matemática, en un proyecto semilla orientado al tratamiento de los accionistas minoritarios, es decir, a la información que se les entrega sobre sus inversiones, tema bastante complejo que debe abordarse desde el enfoque interdisciplinario.

¿Cómo vislumbra su futuro profesional como investigador?

Tengo dos estrategias de desarrollo. La primera es fortalecer la internacionalización de mi campo disciplinar, respecto de mis grupos de investigación consolidados en Estados Unidos y en España. Me siento muy cómodo con su forma de trabajo, ya que se plantean metas concretas y con tiempos bien acotados. De esta manera, mi idea en lo inmediato es incrementar las publicaciones de alto impacto en ISI/WoS Q1 y Q2 y elaborar proyectos conjuntos con fondos internacionales.

Antes de seguir avanzando, quisiera destacar la importancia de los fondos internos que entrega la Dirección de Investigación de la Universidad para comenzar la carrera como investigador, porque gracias a ellos, pude desarrollar una buena red de contactos, bases sólidas y líneas de investigación muy potentes.

La segunda estrategia, la estoy trabajando con la dirección de mi Escuela, con quienes estamos elaborando una política, que fortalezca aún más el semillero del que te hablé anteriormente y que estamos trabajando hace ya bastantes años. Al estar en una Universidad Compleja como la PUCV y considerando lo que hoy ocurre en el mercado, no podemos limitarnos a una mirada tecnicista, sino que debemos dejar que los datos sean procesados por softwares y enfocarnos en impulsar que los troncos disciplinares de la carrera, pasen a ocuparse del desarrollo de la capacidad analítica de los estudiantes, respecto de grandes bases de datos y variables cuantitativas y categóricas.

Finalmente, ¿algo que quisiera destacar en esta entrevista?

Recalcar la importancia del Data Science para los investigadores, porque creo que es una herramienta imprescindible para las diversas áreas del conocimiento. Permite incluir múltiples variables, diversas metodologías y permite mezclar análisis cuantitativo, por nombrar algunas fortalezas de este campo disciplinar y, de esta manera, podemos tomar decisiones efectivas para nuestros proyectos, investigaciones y el quehacer académico que nos relaciona con nuestros estudiantes.

Desde esta mirada, debemos movernos a formar estudiantes en base a los conocimientos que nosotros estamos desarrollando como investigadores, es decir, transferir lo que estamos haciendo para que ellos luego tomen estas herramientas y puedan seguir moviendo la frontera del conocimiento, para generar así un mayor acercamiento entre el mundo académico y la empresa, que finalmente es nuestra responsabilidad para con la sociedad.

Por Marcelo Vásquez, periodista VRIEA PUCV