Toda universidad produce, además de conocimiento, datos sobre sí misma: matrículas, trayectorias estudiantiles, redes de colaboración entre departamentos, patrones de productividad académica, asignaciones presupuestales, indicadores de evaluación. Estos datos suelen leerse de manera estrictamente administrativa, como insumo para informes de gestión. Pero hay otra manera de mirarlos: como ventanas a la vida académica real, a los patrones que explican por qué algunas líneas de trabajo se consolidan y otras se diluyen, por qué ciertas colaboraciones florecen y otras nunca despegan.
Este proyecto modela esas dinámicas en el caso específico de la UAM Cuajimalpa. La pregunta de fondo es metodológica y política: ¿cómo modelar matemáticamente la vida académica sin reducirla a un conjunto de indicadores administrativos? Trabajamos con análisis de redes, estadística descriptiva e inferencial, técnicas de minería de datos y visualización, sobre series largas de datos institucionales de la unidad.
