Nuestra historia
Cómo un colectivo de investigación se convierte en consultora.
Nos conocimos en la universidad — no en una incubadora de empresas. Nuestras primeras colaboraciones fueron grupos de lectura, ponencias en seminarios y discusiones nocturnas sobre metodología.
Lo que observamos, trabajando en nuestras propias tesis y proyectos de investigación iniciales, fue una brecha consistente: preguntas de investigación serias, investigadores capaces y métodos que no encajaban del todo — o no estaban claramente documentados, o no se habían probado para su reproducibilidad. El apoyo existente era demasiado caro, demasiado genérico o demasiado alejado del contexto académico real.
AnalyticsScholar es la respuesta que habríamos querido como estudiantes e investigadores en inicio de carrera. No un proveedor de servicios que entrega resultados, sino pares de nivel doctoral que entienden las implicaciones epistemológicas de aplicar bien los métodos — porque han estado en la viva, en la revisión por pares, en la reunión del tribunal.
Cubrimos el terreno cuantitativo y teórico simultáneamente — modelización econométrica junto con teoría política, diseño de encuestas junto con argumentación sociológica. Esa síntesis es rara y genuinamente útil para investigadores que necesitan que sus números y su razonamiento se sostengan conjuntamente bajo escrutinio.
Aplicamos el mismo estándar de evidencia a lo que decimos sobre nosotros que a vuestros análisis.
Cómo trabajamos
Cuatro principios. No negociables.
No son aspiraciones. Son las condiciones bajo las cuales aceptamos trabajo.
Ética académica, no objetivos de ventas
Rechazamos proyectos fuera de nuestra área de experiencia. No exageramos credenciales ni inflamos plazos. Si no somos el ajuste adecuado, lo decimos en la primera llamada. Nuestro crecimiento se basa en la confianza, no en el volumen.
Cuantitativo y teórico, unificado
La mayoría de las firmas de datos pueden modelizar pero no argumentar. La mayoría de los grupos teóricos pueden argumentar pero no modelizar. Hacemos ambas — rigor econométrico fundamentado en razonamiento teórico, métodos que pueden defenderse ante un examinador o revisor escéptico.
Código abierto, por convicción
R, Python, Linux. Sin dependencias propietarias. Cada análisis que producimos es reproducible: código anotado, conjuntos de datos versionados, decisiones documentadas. La misma transparencia que esperamos en la ciencia publicada, aplicada a nuestro propio trabajo.
Honorarios fijos, sin sorpresas
Veis el coste total antes de comprometeros. No facturamos por pensar ni por la ampliación de alcance que nosotros causamos. Las rondas de revisión están incluidas. La propuesta es un compromiso, no una estimación.
Colaboraciones
Lo que hemos hecho y hacia dónde vamos.
Solo listamos lo que es real. Dos niveles: compromisos completados y colaboraciones activas en curso.
Universidades
Colaboración académica con personal docente e investigadores doctorales. Alma máter de los miembros del equipo central.
Colaboración académica con personal docente e investigadores doctorales. Alma máter de los miembros del equipo central.
Fundaciones
Conversaciones de alcance en marcha; mencionaremos al socio en cuanto el compromiso se firme y tengamos permiso para hacerlo.
Conversación temprana sobre un proyecto de revisión metodológica. Listado aquí para mostrar la cartera, no como afirmación de trabajo terminado.
Código abierto
Cada análisis que entregamos está construido sobre infraestructura abierta. Sin dependencia propietaria, sin bloqueo de licencias, sin cajas negras.
Documentado, versionado, revisable por pares. Las mismas herramientas usadas en la ciencia reproducible publicada.
Trabajad con un colectivo de investigación que lo entiende.
Reservad una consulta gratuita de 20 minutos. Hablaremos de vuestro proyecto, vuestro cronograma y si somos el ajuste adecuado.