1
00:00:00,000 --> 00:00:05,960
¿Qué os parece la pantalla? Y lo que sí os queremos decir es que os sintáis con libertad de hablar cuando queráis, ¿vale?

2
00:00:05,980 --> 00:00:08,460
Si tenéis algún comentario que hacer, pues nos preguntáis.

3
00:00:09,300 --> 00:00:11,220
Voy a compartir mi pantalla, ¿vale, Ana?

4
00:00:11,779 --> 00:00:12,019
Sí.

5
00:00:17,350 --> 00:00:18,109
A ver qué espera.

6
00:00:25,019 --> 00:00:25,579
Qué bonito.

7
00:00:31,940 --> 00:00:33,840
Pues cuando queráis, empiezo.

8
00:00:37,500 --> 00:00:37,899
¿Empiezo?

9
00:00:38,479 --> 00:00:38,700
Sí.

10
00:00:39,340 --> 00:00:46,280
Bueno, pues vamos a empezar dando las gracias a vuestros profesores por permitirnos compartir este rato con vosotros

11
00:00:46,280 --> 00:00:48,579
y poder debatir juntos y a vosotros por venir.

12
00:00:49,259 --> 00:00:53,740
Y lo que queremos hacer hoy es hablar con todos y con todas de ciencia.

13
00:00:54,179 --> 00:00:57,240
¿Y por qué de ciencia? Pues vamos a empezar citando a un grande.

14
00:00:58,079 --> 00:01:03,060
Porque como decía Carl Sagan, hemos construido y organizado una civilización global

15
00:01:03,060 --> 00:01:08,439
en la que la mayoría de los elementos cruciales dependen profundamente de la ciencia y de la tecnología.

16
00:01:09,180 --> 00:01:14,060
También hemos arreglado las cosas para que casi nadie entienda ciencia y tecnología.

17
00:01:14,719 --> 00:01:16,359
Y esto es una receta para el desastre.

18
00:01:17,200 --> 00:01:23,620
Podríamos ir tirando por un tiempo, pero tarde o temprano esta mezcla explosiva de ignorancia y poder nos va a estallar en la cara.

19
00:01:24,900 --> 00:01:34,019
Nosotras pensamos que es necesario tener conocimientos de ciencia porque si no somos más vulnerables a manipulaciones, menos críticos y por tanto menos libres.

20
00:01:34,019 --> 00:01:41,799
y pensamos además que igual que somos capaces de disfrutar de videojuegos sin ser ninja

21
00:01:41,799 --> 00:01:46,140
o de disfrutar subiendo vídeos a TikTok sin ser Moni Smurf

22
00:01:46,140 --> 00:01:51,859
o de leer un libro sin ser lingüistas, todos podemos entender y disfrutar de la ciencia.

23
00:01:52,579 --> 00:01:55,980
Todos los que somos de ciencias y los que somos de humanidades también.

24
00:01:57,280 --> 00:02:00,019
Vosotros participáis en un montón de eventos con el instituto

25
00:02:00,019 --> 00:02:03,599
porque vuestros profesores organizan un montón de cosas.

26
00:02:04,019 --> 00:02:27,639
Pero, además de poder disfrutar de la ciencia, pensamos que casi todos podemos hacer ciencia. ¿Qué hace falta para hacer ciencia? Aquí en la pizarra o en la transparencia veis a un montón de científicos, bueno, voy admitiendo, vemos un montón de científicos normales y corrientes.

27
00:02:27,639 --> 00:02:50,500
A veces cuando pensamos en científicos pensamos en Einstein o pensamos en Marie Curie, en Hawking y sin embargo en ciencia trabaja mucha gente y desde campos muy distintos. Los que veis aquí, algunos hacen ciencia desde la investigación, otros hacen ciencias desde empresas de efectos especiales, por supuesto hacen ciencia desde institutos y desde escuelas.

28
00:02:50,500 --> 00:03:00,280
Para ser científico o científica, para ser persona de ciencia, es necesario que te guste, tener curiosidad, hacerte preguntas y tener una mente crítica.

29
00:03:01,360 --> 00:03:07,419
Y nosotras, Ana y yo, hemos venido hoy aquí para hablar del Día de la Mujer y la Niña en la Ciencia.

30
00:03:08,300 --> 00:03:12,120
No se trata de conseguir que las niñas estudien ciencia a toda costa.

31
00:03:12,120 --> 00:03:24,560
Se trata de abrirles puertas, de convencerlas de que es una opción factible, de que no la descarten, y mucho menos por motivos de sesgo de género, porque además estos sesgos son inconscientes.

32
00:03:25,439 --> 00:03:37,740
Los estereotipos de género se aprenden desde la infancia, se consolidan en la adolescencia y pesan mucho a la hora de elegir una carrera profesional, porque al final uno elige entre aquello que cree que puede elegir.

33
00:03:37,740 --> 00:04:00,919
Vamos a hacer un pequeño juego, a ver si se ponen. Mirad, aquí en la pantalla veis una orla de la Universidad Complutense de Madrid como figura aquí y en esta orla si os fijáis es una, y veis, no sé si se ven en vuestras pantallas, espero que sí, veis que en casi todas las filas hay muchos más chicos que chicas.

34
00:04:00,919 --> 00:04:07,340
Es una orla de la Universidad Complutense que está en Madrid y es del año 2017

35
00:04:07,340 --> 00:04:13,000
Y la pregunta que yo quiero haceros es que penséis en un momento qué carrera podría ser

36
00:04:13,000 --> 00:04:16,660
Yo os lo voy a revelar ahora en cinco segundos

37
00:04:16,660 --> 00:04:23,199
Pero pensad si podría ser una carrera de Humanidades, una carrera de Ciencias o Tecnológica

38
00:04:23,199 --> 00:04:25,160
Lo voy a revelar

39
00:04:25,160 --> 00:04:27,180
Aquí está

40
00:04:27,180 --> 00:04:29,740
Es un grado de Ingeniería Informática

41
00:04:29,740 --> 00:04:32,279
y os voy a poner otra

42
00:04:32,279 --> 00:04:35,100
esta es una foto

43
00:04:35,100 --> 00:04:36,959
es la promoción del 2018

44
00:04:36,959 --> 00:04:39,120
también de la Universidad Complutense

45
00:04:39,120 --> 00:04:41,480
y aquí además de ser mucho más colorida

46
00:04:41,480 --> 00:04:43,399
la foto con este color amarillito

47
00:04:43,399 --> 00:04:45,079
si nos fijamos también

48
00:04:45,079 --> 00:04:46,800
en las filas estas así curvas

49
00:04:46,800 --> 00:04:49,639
vemos muchas más chicas que chicos

50
00:04:49,639 --> 00:04:51,420
y ahí os damos

51
00:04:51,420 --> 00:04:53,279
cuatro posibles opciones

52
00:04:53,279 --> 00:04:54,339
para elegir

53
00:04:54,339 --> 00:04:56,720
a qué carrera pensáis

54
00:04:56,720 --> 00:04:58,939
que podría corresponder esta orla

55
00:04:58,939 --> 00:05:16,379
Lo voy a revelar. Pues, efectivamente, a medicina. Bueno, voy admitiendo a gente según va entrando, ¿vale? Según va llegando. Bienvenidos a los que vayáis viniendo.

56
00:05:16,379 --> 00:05:20,459
Ana, no te preocupes que estamos atentos también a Belillo

57
00:05:20,459 --> 00:05:24,339
Bueno, estos dos ejemplos, esta foto y la anterior

58
00:05:24,339 --> 00:05:26,000
es verdad que son ejemplos concretos

59
00:05:26,000 --> 00:05:29,660
y vosotros podríais pensar, claro, justamente han ido a escoger estas fotos

60
00:05:29,660 --> 00:05:33,100
pero la realidad no es esta, justamente en estas dos orlas

61
00:05:33,100 --> 00:05:36,000
hay más chicos en la de informática, hay más chicas en la de medicina

62
00:05:36,000 --> 00:05:38,759
pero en fin, y nosotros lo que vamos a hacer es

63
00:05:38,759 --> 00:05:41,459
vamos a aportar datos, porque la ciencia

64
00:05:41,459 --> 00:05:45,540
no es opinable y no está basada en ejemplos aislados

65
00:05:45,540 --> 00:05:47,920
son estudios, la ciencia son estudios

66
00:05:47,920 --> 00:05:49,879
basados en datos que además

67
00:05:49,879 --> 00:05:51,839
son reproducibles por otros, entonces vamos a

68
00:05:51,839 --> 00:05:53,939
mirar algunos números que nos digan

69
00:05:53,939 --> 00:05:56,079
si estas fotos están elegidas un poco a posta

70
00:05:56,079 --> 00:05:57,000
o son la generalidad

71
00:05:57,000 --> 00:06:01,819
bueno, pues esta es una de las preguntas que

72
00:06:01,819 --> 00:06:03,779
os hacíamos en las hojitas

73
00:06:03,779 --> 00:06:05,600
que trabajasteis con vuestros profesores

74
00:06:05,600 --> 00:06:07,600
de la que luego nos encantaría oír

75
00:06:07,600 --> 00:06:08,860
vuestra opinión

76
00:06:08,860 --> 00:06:11,779
¿por qué hay menos mujeres en informática

77
00:06:11,779 --> 00:06:13,379
y menos hombres en medicina?

78
00:06:13,680 --> 00:06:15,680
y lo que veis aquí en esta transparencia es

79
00:06:15,680 --> 00:06:31,259
A la izquierda, la carrera de informática, la proporción de hombres y de mujeres que había en el curso 2018-2019, según datos del Ministerio de Educación y Ciencia. La proporción es 87% hombres, 13% mujeres.

80
00:06:31,259 --> 00:06:48,139
Y a la derecha, el dibujo que veis es claramente de estudiantes de medicina, también en proporción, y aquí lo que vemos es que es mucho mayor la de mujeres, casi tres veces, y justamente es esto, 70% eran mujeres, 30% eran hombres.

81
00:06:51,319 --> 00:06:57,279
Al final, cuando abramos el turno de preguntas, estaremos encantados de escuchar vuestras opiniones al respecto sobre esto.

82
00:06:57,279 --> 00:07:03,160
segunda pregunta de vuestra hojita

83
00:07:03,160 --> 00:07:06,459
aquí os dábamos un juego de intentar casar

84
00:07:06,459 --> 00:07:09,420
las carreras que aparecen en la parte de arriba

85
00:07:09,420 --> 00:07:12,819
con las gráficas horizontales

86
00:07:12,819 --> 00:07:15,639
con estas barras de gráficas que aparecen en la pizarra

87
00:07:15,639 --> 00:07:19,259
si recordáis, la parte azul

88
00:07:19,259 --> 00:07:21,819
es la proporción de mujeres que había en cada carrera

89
00:07:21,819 --> 00:07:24,420
y la parte naranja era la proporción de hombres

90
00:07:24,420 --> 00:07:37,600
También con datos del Ministerio del 2016-2018. Y os voy a dar la solución, luego veremos qué era lo que vosotros habéis pensado, estaremos encantadas de oíros.

91
00:07:37,600 --> 00:07:40,339
Las soluciones están

92
00:07:40,339 --> 00:07:47,100
Las carreras más científicas y tecnológicas

93
00:07:47,100 --> 00:07:50,620
Como pueden ser informática, matemáticas, físicas

94
00:07:50,620 --> 00:07:55,199
Están en una proporción mucho menor de mujeres que de hombres

95
00:07:55,199 --> 00:07:57,220
Y no solo eso

96
00:07:57,220 --> 00:07:58,600
Sino que fijaos

97
00:07:58,600 --> 00:08:01,899
Fijaos cuál ha sido la evolución

98
00:08:01,899 --> 00:08:04,500
En el año 2009

99
00:08:04,500 --> 00:08:07,639
en matemáticas había casi casi paridad

100
00:08:07,639 --> 00:08:10,420
y de repente ahora ha bajado

101
00:08:10,420 --> 00:08:13,000
al 35%

102
00:08:13,000 --> 00:08:16,459
en informática también, no es que hubiera muchísimas

103
00:08:16,459 --> 00:08:19,600
en el 92 era un 25% pero es que ahora

104
00:08:19,600 --> 00:08:21,079
se ha reducido casi a la mitad

105
00:08:21,079 --> 00:08:24,819
es verdad que en ciencias tecnológicas y de los alimentos

106
00:08:24,819 --> 00:08:28,079
con medicina hay más paridad pero cuanto más técnica es la carrera

107
00:08:28,079 --> 00:08:31,540
de alguna manera más disminuye la proporción

108
00:08:31,540 --> 00:08:33,039
de chicas

109
00:08:33,039 --> 00:08:40,360
de hecho cuando la informática era una profesión considerada como una extensión del secretariado

110
00:08:40,360 --> 00:08:47,379
estaba copada por mujeres pero en cuanto empezó a ganar prestigio social la cosa cambió y por qué

111
00:08:47,379 --> 00:08:53,759
es esto pues no sé quizás es que uno puede pensar en concreto en el caso de las matemáticas que como

112
00:08:53,759 --> 00:08:59,980
habéis visto han disminuido tanto en los últimos años pues una puede pensar que a las niñas no

113
00:08:59,980 --> 00:09:01,120
les gustan las matemáticas.

114
00:09:02,200 --> 00:09:04,460
De hecho, fijaos, cuando yo estudiaba,

115
00:09:05,440 --> 00:09:08,980
que era como en el 90 o así, en 92-93,

116
00:09:09,539 --> 00:09:11,620
había casi paridad en matemáticas.

117
00:09:12,659 --> 00:09:13,960
Tantos chicos como chicas.

118
00:09:14,120 --> 00:09:16,519
Entonces se pensaba que la única salida profesional

119
00:09:16,519 --> 00:09:17,480
era la docencia.

120
00:09:18,580 --> 00:09:21,519
Pero fijaos aquí, si veis esta gráfica,

121
00:09:21,539 --> 00:09:23,500
no sé si se ve mi ratón cuando yo señalo.

122
00:09:23,580 --> 00:09:24,899
¿Se ve cuando yo señalo con mi ratón?

123
00:09:24,899 --> 00:09:25,539
Ah, perfecto.

124
00:09:25,980 --> 00:09:28,500
En algunos años, incluso el número de mujeres,

125
00:09:28,500 --> 00:09:35,379
que es la gráfica verde, era mucho mayor que el de hombres. Sin embargo, aquí en el 2008 la tijera se invierte.

126
00:09:36,320 --> 00:09:41,539
A partir del 2006 o así el número de hombres empieza a subir, el número de mujeres empieza a bajar mucho.

127
00:09:42,120 --> 00:09:48,399
¿Y qué es lo que ocurre? Bueno, en el 2008 ocurre la crisis económica, pero ocurre algo mucho más curioso

128
00:09:48,399 --> 00:09:54,779
y es que las empresas empiezan a rifarse a los matemáticos o a las matemáticas y a partir de ese momento

129
00:09:54,779 --> 00:10:01,940
las chicas se arrugan, piensan que no dan la talla. Hoy en día las matemáticas, la nota de corte para

130
00:10:01,940 --> 00:10:06,440
entrar en la universidad es de las elitistas, de las más altas, y el número de chicas sigue

131
00:10:06,440 --> 00:10:14,039
disminuyendo. Hay un estudio de la revista Science que concluye que en nuestra sociedad existe una

132
00:10:14,039 --> 00:10:19,620
creencia arraigada de que las mujeres son peores en las labores intelectuales más difíciles, las

133
00:10:19,620 --> 00:10:26,159
que requieren mayor genialidad. Pues yo creo que no es verdad, yo creo que a las chicas no les gustan

134
00:10:26,159 --> 00:10:31,559
las matemáticas y vamos a ver por qué. Vamos a intentar, esta es mi opinión, vamos a ver datos

135
00:10:31,559 --> 00:10:39,919
que muestren si esto es cierto o no en un momentito. El hecho de que las chicas empiecen a perder su

136
00:10:39,919 --> 00:10:46,879
autoestima ocurre con tan solo seis años. Esto es un estudio de la revista Science, que es una

137
00:10:46,879 --> 00:10:52,179
revista prestigiosa, que podéis ver aquí en el link que aparece arriba si lo queréis leer en su

138
00:10:52,179 --> 00:10:55,620
totalidad. Os voy a

139
00:10:55,620 --> 00:10:57,620
mostrar otro estudio que a mí me

140
00:10:57,620 --> 00:10:59,799
parece interesantísimo. Es un estudio

141
00:10:59,799 --> 00:11:01,519
que se hizo recopilando datos

142
00:11:01,519 --> 00:11:03,379
de varios institutos españoles, en

143
00:11:03,379 --> 00:11:05,639
Cataluña. Las barras

144
00:11:05,639 --> 00:11:07,539
azules y las barras verdes, que

145
00:11:07,539 --> 00:11:09,559
veis en el gráfico, aquí verticales,

146
00:11:10,000 --> 00:11:11,659
denotan chicos y chicas.

147
00:11:11,840 --> 00:11:13,000
En azul están los chicos

148
00:11:13,000 --> 00:11:15,299
y en verde están las chicas.

149
00:11:16,139 --> 00:11:17,659
¿Vale? Y tenemos agrupado

150
00:11:17,659 --> 00:11:19,320
en dos, bueno, tenemos

151
00:11:19,320 --> 00:11:21,340
agrupadas en dos tipos

152
00:11:21,340 --> 00:11:23,059
de carreras. Las carreras que

153
00:11:23,059 --> 00:11:29,320
las carreras de ciencias y las carreras de humanidades, perdón, asignaturas de ciencias

154
00:11:29,320 --> 00:11:36,600
y asignaturas de humanidades. Entonces, ¿cómo está organizado? Pues fijaos, cada dos parejas

155
00:11:36,600 --> 00:11:44,200
de barras corresponden a una asignatura en concreto. Y si veis aquí abajo, leéis NR,

156
00:11:44,559 --> 00:11:51,279
que es la nota real de la gente que, la nota real de los estudiantes que hacían esta encuesta

157
00:11:51,279 --> 00:11:58,539
en esta asignatura que está aquí oculta y la nota, la habilidad percibida, cómo se veían los estudiantes

158
00:11:58,539 --> 00:12:05,980
ante esta asignatura antes del examen. La siguiente, el siguiente pareja de datos, el siguiente

159
00:12:05,980 --> 00:12:13,440
pareja de barras, digamos, corresponderían a otra asignatura. Otra vez, la nota real y la habilidad

160
00:12:13,440 --> 00:12:22,279
percibida. Si os dais cuenta, en las asignaturas, en las cuatro asignaturas que habría escondidas

161
00:12:22,279 --> 00:12:30,019
por esta barra azul, ocurre el mismo patrón. La habilidad percibida de las chicas, que es la barra

162
00:12:30,019 --> 00:12:36,320
verde, siempre está por debajo de la habilidad percibida de los chicos. En esta asignatura, en

163
00:12:36,320 --> 00:12:41,720
esta otra, la de las chicas, como ellas se ven a sí mismas ante esta asignatura y como los chicos se

164
00:12:41,720 --> 00:12:48,399
ven a sí mismos ante la asignatura. Ocurre en las cuatro asignaturas que están escondidas bajo la

165
00:12:48,399 --> 00:12:54,639
barra azul. En todas ellas, la nota real, una vez que hicieron el examen, una vez que hicieron los

166
00:12:54,639 --> 00:13:00,759
exámenes, las chicas, que son la barra verde, lo hicieron no sólo mucho mejor de lo que se pensaban,

167
00:13:01,440 --> 00:13:05,980
sino además mejor que los chicos. Fijaos que los chicos también se veían por debajo de sus

168
00:13:05,980 --> 00:13:13,080
capacidades, pero siempre más seguros que las chicas. Las asignaturas que esconden la barra

169
00:13:13,080 --> 00:13:18,899
naranja, si os fijáis en cómo se veían los chicos y las chicas a sí mismos ante estas asignaturas,

170
00:13:19,019 --> 00:13:26,679
que son donde están las HP, las chicas, las barras verdes, se ven, se consideran más seguras que los

171
00:13:26,679 --> 00:13:31,940
chicos en la barra azul, en las cuatro asignaturas que estamos detallando aquí. La verdad es que

172
00:13:31,940 --> 00:13:36,860
también lo hicieron luego mejor en los exámenes, pero se invierte esta proporción en las asignaturas

173
00:13:36,860 --> 00:13:41,840
bajo la barra azul, las chicas siempre se sentían peores que los chicos y en la barra naranja las

174
00:13:41,840 --> 00:13:49,820
chicas mejores que los chicos. ¿Qué asignaturas pensabais que eran? Vamos a darnos un, si alguien

175
00:13:49,820 --> 00:13:54,779
quiere hablar lo puede decir, por favor que se sienta libre de decirlo y si no yo os lo soluciono

176
00:13:54,779 --> 00:13:59,379
en un minutito. ¿Os lo soluciono?

177
00:14:01,240 --> 00:14:02,679
Bueno, pues vamos a ver.

178
00:14:05,289 --> 00:14:05,769
Aquí están.

179
00:14:06,470 --> 00:14:08,690
Las asignaturas de la izquierda

180
00:14:08,690 --> 00:14:11,230
eran las asignaturas

181
00:14:11,230 --> 00:14:12,870
de ciencias y tecnología

182
00:14:12,870 --> 00:14:15,129
donde las chicas siempre se perciben

183
00:14:15,129 --> 00:14:16,789
por debajo de los chicos y las

184
00:14:16,789 --> 00:14:18,809
de las derechas, las de las humanidades.

185
00:14:19,830 --> 00:14:20,929
Fijaos que en general las chicas

186
00:14:20,929 --> 00:14:22,909
sacaban mejor nota y este es un estudio con

187
00:14:22,909 --> 00:14:24,389
datos en un montón de institutos.

188
00:14:26,049 --> 00:14:26,529
Y

189
00:14:26,529 --> 00:14:29,090
a nosotros nos parece interesante

190
00:14:29,090 --> 00:14:32,409
animar a que las chicas que quieran hacerlo

191
00:14:32,409 --> 00:14:34,950
no descarten el mundo STEM

192
00:14:34,950 --> 00:14:37,570
porque este mundo no deja de crecer.

193
00:14:38,110 --> 00:14:40,549
Es el que más profesionales demanda actualmente

194
00:14:40,549 --> 00:14:44,669
y el que más puestos de trabajo va a crear a corto, a medio y a largo plazo.

195
00:14:45,350 --> 00:14:48,870
Y justamente es el ámbito en el que menos presencia tienen las mujeres.

196
00:14:48,870 --> 00:14:52,850
Y además esa presencia, como hemos visto en las gráficas anteriores por las carreras

197
00:14:52,850 --> 00:14:55,750
y que por lo tanto va a repercutir en el mercado después,

198
00:14:56,149 --> 00:14:57,549
cada vez va disminuyendo más.

199
00:14:57,549 --> 00:15:17,809
Y la reducción de la brecha salarial pasa necesariamente porque más mujeres estudian ciencia, por supuesto por no hablar de la brecha tecnológica, pero es que además aún todavía hay más motivos que a nosotros nos parecen importantes o que indican que es muy importante que la mujer participe en la ciencia.

200
00:15:17,809 --> 00:15:23,730
Como decía Elizabeth Blackburn, premio Nobel de Medicina

201
00:15:23,730 --> 00:15:29,409
Tener pocas mujeres en ciencia no le hace a la ciencia ningún bien

202
00:15:29,409 --> 00:15:33,070
Las mujeres pueden hacer ciencia tan bien como los hombres

203
00:15:33,070 --> 00:15:39,210
Así que tener pocas mujeres equivale a perder una gran cantidad de talento científico

204
00:15:39,210 --> 00:15:41,370
De hecho, equivale a perder la mitad

205
00:15:41,370 --> 00:15:43,950
Pero yo diría aún más

206
00:15:43,950 --> 00:15:47,549
El hecho de que la ciencia no esté hecha por gente diversa

207
00:15:47,549 --> 00:15:53,309
tanto sexo como etnia, como orientación sexual, ideología, creencias.

208
00:15:54,769 --> 00:15:59,509
Eso hace que corramos el peligro de que la ciencia sea una ciencia con sesgo,

209
00:16:00,110 --> 00:16:04,330
como se detectó no hace mucho con los tratamientos de infartos en mujeres, por ejemplo.

210
00:16:04,529 --> 00:16:08,649
A nadie se le había ocurrido pensar que los síntomas eran diferentes a los de los hombres

211
00:16:08,649 --> 00:16:10,250
y que morían más que ellos.

212
00:16:11,169 --> 00:16:13,509
O como uno de vosotros o de vosotras comentaba,

213
00:16:14,049 --> 00:16:16,529
a la hora de plantearse tratamientos anticonceptivos,

214
00:16:16,529 --> 00:16:21,809
Quizás si el papel de la mujer hubiera sido mayor, la pregunta planteada habría sido otra.

215
00:16:22,769 --> 00:16:29,870
El proyecto Genoma Humano, que terminó en el 2003, se centró en las poblaciones de los países de altos ingresos.

216
00:16:30,690 --> 00:16:34,929
Menos del 2% de los genomas humanos analizados del mundo son de África.

217
00:16:35,470 --> 00:16:42,909
Y todo eso a pesar de que África, donde se originó el ser humano, contiene más diversidad genética que cualquier otro continente.

218
00:16:42,909 --> 00:16:54,769
Este hecho, claro, ha ido en detrimento de la comprensión global de la salud y las enfermedades del mundo. O sea que es importantísimo que las minorías todas estén representadas en la ciencia.

219
00:16:56,269 --> 00:17:07,410
Bueno, voy a acabar mi parte haciendo una alusión a lo importante que es cómo se dé visibilidad a las mujeres en los medios.

220
00:17:07,410 --> 00:17:33,170
Era una de las preguntas que os hacíamos y de la que estaremos encantados de oír vuestras respuestas y vuestros comentarios, nos han parecido interesantísimos después, si los queréis compartir con nosotros y con el resto de vuestros compañeros, pero que se entreviste a la mujer como profesional de ciencia es muy importante, pero también es importante qué tipo de preguntas se le haga o cómo se hable de esas entrevistas.

221
00:17:33,170 --> 00:17:35,769
aquí tenemos otro pequeño juego

222
00:17:35,769 --> 00:17:37,710
que yo os animo a que si alguno

223
00:17:37,710 --> 00:17:39,869
quiere contestar lo haga y si no yo os cuento la respuesta

224
00:17:39,869 --> 00:17:41,269
dice

225
00:17:41,269 --> 00:17:43,829
nadie podría suponer que tras los enormes

226
00:17:43,829 --> 00:17:45,609
ojos y el frágil físico

227
00:17:45,609 --> 00:17:47,670
de una persona de ciencia

228
00:17:47,670 --> 00:17:49,789
se escondía uno de los

229
00:17:49,789 --> 00:17:51,410
cerebros más prodigiosos del mundo

230
00:17:51,410 --> 00:17:53,490
las opciones que os damos

231
00:17:53,490 --> 00:17:55,630
es quién era esa persona

232
00:17:55,630 --> 00:17:57,089
de ciencia, era Marie Curie

233
00:17:57,089 --> 00:17:58,849
era Ada Byron

234
00:17:58,849 --> 00:18:00,349
era Newton

235
00:18:00,349 --> 00:18:02,910
o era Belén Esteban

236
00:18:02,910 --> 00:18:18,069
Y yo sé que aquí habrá más de uno que esté tentado, pero bueno, yo creo que aquí es una de las respuestas seguro que no es. ¿Alguien se anima a decirnos quién podría estar siendo oculto por este cuadradito? Pues lo voy a decir yo.

237
00:18:19,789 --> 00:18:20,230
¿Perdón?

238
00:18:22,390 --> 00:18:23,170
Dime, Toñi.

239
00:18:24,289 --> 00:18:26,950
No, no, pensé que iba a responder alguien.

240
00:18:26,950 --> 00:18:46,960
Ah, perdón. Pues Newton. Claro, por supuesto, esto no es verdad. Aquí tenemos otra broma parecida, ¿no? Dice, Pierre Currie, casado, padre de dos hijas, encontró tiempo para el amor y la familia durante su breve carrera científica.

241
00:18:47,960 --> 00:19:07,319
Esto no leemos así cuando entrevistan a hombres, sin embargo, cuando entrevistan a mujeres científicas podemos leer entrevistas en las que se hable de su familia, se describa su físico o se hable de otros aspectos como que la humanicen, como si no pudiera ser profesional siendo simplemente científica.

242
00:19:07,799 --> 00:19:21,019
Y con esto quiero dar paso a Ana. Voy a dejar de compartir mi pantalla y va a empezar Ana, ¿te parece?

243
00:19:21,460 --> 00:19:22,500
Muy bien, venga.

244
00:19:23,420 --> 00:19:40,559
Pues voy yo allá, a ver, no sé si, ah no, voy a compartir yo la pantalla ahora. ¿Se ve?

245
00:19:41,400 --> 00:19:43,099
Sí, sí, sí.

246
00:19:44,000 --> 00:19:59,180
Bueno, pues Ana había terminado con Newton y yo empiezo casi con lo mismo. Esta frase que veis aquí, esta cita, en realidad es de un filósofo francés del siglo XII, de Bernardo de Chartres, lo que pasa es que la popularizó Newton en el siglo XVII.

247
00:19:59,180 --> 00:20:19,180
Con esta frase lo que Newton quería reconocer es que si él había logrado impulsar las matemáticas y la física de la manera en que lo hizo, había sido porque se había apoyado en trabajos de otros científicos anteriores a él que habían contribuido a que él tuviera una base sólida sobre la que trabajar.

248
00:20:19,980 --> 00:20:43,200
Lo que ocurre es que, como también decía alguien en las respuestas que nos habéis enviado, se tiende a pensar que todos esos científicos, grandes científicos del pasado, eran hombres. Y bueno, pues no todos ellos eran hombres. Si la ciencia, la tecnología ha alcanzado el nivel que tenemos hoy día, no ha sido solamente gracias a esos grandes hombres, gracias a esos grandes gigantes, sino también gracias a muchas gigantas.

249
00:20:43,200 --> 00:20:47,200
siempre que damos una charla

250
00:20:47,200 --> 00:20:49,000
para chavales de instituto nos planteamos

251
00:20:49,000 --> 00:20:50,980
si es buena idea hablar de esas

252
00:20:50,980 --> 00:20:53,059
mujeres excepcionales

253
00:20:53,059 --> 00:20:55,079
si, a ver

254
00:20:55,079 --> 00:20:56,480
buena idea es en el sentido de

255
00:20:56,480 --> 00:20:59,279
justicia social, es necesario

256
00:20:59,279 --> 00:21:01,240
visibilizar el papel de esas mujeres

257
00:21:01,240 --> 00:21:02,680
que han contribuido decisivamente

258
00:21:02,680 --> 00:21:04,779
al bienestar que tenemos hoy en día

259
00:21:04,779 --> 00:21:06,599
pero siempre nos planteamos si

260
00:21:06,599 --> 00:21:08,900
eso no podría desanimar quizá algunas

261
00:21:08,900 --> 00:21:10,940
de las chicas que piensan que no pueden

262
00:21:10,940 --> 00:21:12,900
que no están a la altura de esas

263
00:21:12,900 --> 00:21:18,299
mujeres extraordinarias. Lo que pasa es que hay estudios que indican que sí, que tiene

264
00:21:18,299 --> 00:21:25,160
una relevancia importante, que puede captar talento científico femenino. Y ahora nos

265
00:21:25,160 --> 00:21:32,380
gustaría daros un par de ejemplos de mujeres científicas cuyo ejemplo ha servido para

266
00:21:32,380 --> 00:21:38,059
impulsar la carrera de otras científicas que han venido después de ellas. Aquí tenéis

267
00:21:38,059 --> 00:21:44,059
a Vera Rubin, que no sé si os suena, si os han hablado alguna vez de ella. Bueno, Vera hizo uno

268
00:21:44,059 --> 00:21:49,579
de los descubrimientos más importantes de la física del siglo XX. Ella fue la primera persona

269
00:21:49,579 --> 00:21:56,279
en encontrar evidencia de la existencia de materia oscura. Es un descubrimiento merecedor de un

270
00:21:56,279 --> 00:22:01,819
premio Nobel, sin duda alguna. Digo que lo mereció, no que lo consiguiera, porque Vera desgraciadamente

271
00:22:01,819 --> 00:22:09,019
murió en 2016 sin su merecidísimo premio Nobel. Y he elegido esta foto conscientemente

272
00:22:09,019 --> 00:22:13,859
en la que Vera aparece con sus cuatro hijos porque, nos guste o no, muchas científicas

273
00:22:13,859 --> 00:22:20,119
de su época dijeron lo que les había impresionado conocer a mujeres como ella, como Vera Rubin

274
00:22:20,119 --> 00:22:25,099
o como Cecilia Payne, que tenían una familia. Porque hasta entonces los modelos de mujeres

275
00:22:25,099 --> 00:22:29,339
científicas que se les habían proporcionado eran todas mujeres que habían renunciado

276
00:22:29,339 --> 00:22:36,000
la vida familiar. Y Vera no lo hizo en ningún momento. De hecho, bueno, pues hay una anécdota

277
00:22:36,000 --> 00:22:41,519
que a mí me parece muy bonita, que aparece Vera siendo ya un poquito mayor. Pues Vera

278
00:22:41,519 --> 00:22:46,700
invitó a cenar en casa a amigos y a colegas del trabajo y según iban apareciendo los

279
00:22:46,700 --> 00:22:51,660
invitados, se los iba presentando a sus hijos. Cuando llegó el turno del profesor McCarthy,

280
00:22:52,759 --> 00:22:57,900
Vera se lo presentó especialmente a su hija Rudy, que estaba muy interesada en conocer

281
00:22:57,900 --> 00:23:01,180
a todos los invitados y le dijo, pues mira, este es el profesor McCarthy,

282
00:23:01,740 --> 00:23:06,359
astrónomo, compañero de mamá, y entonces su hija abrió muchísimo los ojos

283
00:23:06,359 --> 00:23:09,920
y dice, espera, espera un momento, ¿me estás diciendo que los hombres

284
00:23:09,920 --> 00:23:14,299
también pueden ser astrónomos? Y es que claro que los referentes importan,

285
00:23:14,500 --> 00:23:20,599
importan muchísimo. Hablando de otros referentes, bueno, por cierto,

286
00:23:20,680 --> 00:23:24,400
no sé si sabéis a lo que se dedicó su hija, pues también fue astrónoma.

287
00:23:24,400 --> 00:23:29,259
Aquí tenemos a May Jamison, May Jamison fue la primera astronauta de color

288
00:23:29,259 --> 00:23:34,200
y cuando a ella se le preguntaban por sus referentes, citaba fundamentalmente a dos

289
00:23:34,200 --> 00:23:39,759
Bueno, por cierto, antes de hablar de sus referentes, May fue médica y también ingeniera química

290
00:23:39,759 --> 00:23:43,859
Como médica trabajó en África muchos años, en Liberia, en Sierra Leona

291
00:23:43,859 --> 00:23:49,839
y cuando dejó de prestar servicio en la NASA, fundó una empresa de telecomunicaciones

292
00:23:49,839 --> 00:23:56,539
que creó un sistema de satélites con el que, bueno, su principal objetivo era mejorar el tratamiento,

293
00:23:56,740 --> 00:23:59,519
el servicio de atención médica a los países en vías de desarrollo.

294
00:24:01,140 --> 00:24:02,440
Vuelvo a los referentes de May.

295
00:24:02,660 --> 00:24:07,039
Pues May tenía, ella hablaba de dos referentes fundamentalmente.

296
00:24:07,039 --> 00:24:12,880
Bueno, fue este, Sally Wright, la primera mujer norteamericana en ser astronauta.

297
00:24:13,000 --> 00:24:18,240
Y su segundo referente, perdón, fue la Teniente Yukura de Star Trek.

298
00:24:18,240 --> 00:24:41,779
Star Trek era una serie muy famosa de ciencia ficción en los años 70. Es decir, que nuestros referentes no tienen por qué ser personas de carne y hueso. Nuestros referentes pueden ser literarios, pueden ser de una serie de televisión, por eso es muy importante el cine que consumen nuestros chicos y chicas, los libros que leen, los juegos con los que juegan.

299
00:24:41,779 --> 00:24:46,779
Por cierto, la teniente Igojura protagonizó el primer beso interracial en la televisión y fue todo un escándalo.

300
00:24:48,700 --> 00:24:51,980
Esta señora es Catalín Caricó.

301
00:24:52,720 --> 00:24:58,579
Catalín Caricó, no sé si os suena alguno, pero está muy relacionado con algo que está en plena actualidad.

302
00:25:00,359 --> 00:25:07,259
Catalín Caricó nació en Hungría en 1955, pero en Hungría la investigación estaba un poco chunga

303
00:25:07,259 --> 00:25:23,039
Y cuando tuvo a los 30 años, pues aceptó una beca para realizar el doctorado, una beca postdoctoral en Estados Unidos, en Filadelfia concretamente. Lo que ocurre es que en ese momento Hungría prohibía sacar dinero del país.

304
00:25:24,039 --> 00:25:36,960
Ella y su marido vendieron el coche familiar, consiguieron 900 euros y esos 900 euros los metieron dentro del osito de peluche de su hija. Y de esa manera sacaron ese capital de Hungría con el que empezar una nueva vida en otro país.

305
00:25:38,000 --> 00:25:55,900
Bueno, pues durante algún tiempo, durante varios años, pues ella intentó utilizar sin éxito moléculas de ARN para curar enfermedades. ARN mensajero, no sé si os suena. En realidad, en ese momento no estaba pensando en inmunizar, estaba pensando solamente en curar.

306
00:25:55,900 --> 00:26:14,059
La idea era introducir en los enfermos una molécula de ARN con instrucciones que enseñasen a las células a producir proteínas para curarles. Pero eran los años 90. En los años 90 lo que triunfaba era la terapia genética a base de ADN. El ARN tenía muy mala prensa.

307
00:26:14,059 --> 00:26:36,700
Y ella la verdad es que no conseguía ningún resultado con el que justificar todo el dinero que se invertía en su investigación. Entonces, sus reiterados fracasos hicieron que se quedara sin financiación para el proyecto. En esta época también le diagnosticaron un cáncer. Estuvo a punto de abandonar, según ella misma confiesa, de buscarse la vida en otra profesión, en otro país.

308
00:26:36,700 --> 00:26:57,079
Ella pensaba, ella dice que consideraba que no era suficientemente buena, que no era suficientemente inteligente, que tenía que dedicarse a otra cosa y ante la necesidad de tener un trabajo para poder renovar el visado en Estados Unidos, pues aceptó un puesto con un salario inferior y con menor cualificación.

309
00:26:57,079 --> 00:27:14,670
La cosa cambió, a ver, cambió pues un poco, unos años después, cuando Catalín coincidió casualmente en una fotocopiadora de la universidad con este señor que acababa de llegar al país.

310
00:27:15,589 --> 00:27:34,710
Este señor estaba intentando conseguir una vacuna para curar el SIDA, también sin éxito, pero cuando en la fotocopiadora, en esa conversación casual, se enteró de en qué estaba trabajando Catalín, pues pensó que lo del ARN mensajero igual podía tener éxito para afrontar de otra manera lo que él estaba intentando conseguir.

311
00:27:34,710 --> 00:27:56,009
Así que empezaron a trabajar juntos y al principio fracasaron, fracasaron una y otra vez hasta que en 2005 pues se les encendió la bombilla y pensaron que podría ocurrir porque lo que pasaba es que bueno, inyectaban esos principios basados en ARN mensajero y el cuerpo los rechazaba una y otra vez, producía una inflamación exacerbada y los pacientes se empeoraban en lugar de mejorar.

312
00:27:56,009 --> 00:28:12,390
Lo que estaba pasando es que el cuerpo identificaba ese ARN extraño como si fuera un virus y estaba sobre reaccionando. Se les encendió la bombilla de cambiar una de las bases nitrogenadas de la ARN, el uracilo, por un pseudo uracilo y a partir de ahí todo empezó a funcionar.

313
00:28:12,390 --> 00:28:33,410
Empezó a funcionar, tuvieron unos resultados increíbles en animales, empezaron a desarrollar patentes y en ese momento es cuando una empresa dedicada a la investigación del tratamiento de enfermedades infecciosas mediante ARN mensajero, 2010 estamos hablando, compró los derechos sobre varias patentes de las que tenían estos dos señores.

314
00:28:33,410 --> 00:28:48,190
Entonces, esa empresa se llamaba Moderna, que no sé si os suena. Moderna, por cierto, es un acrónimo de RNA, que es ARN en inglés, y Mod, modificado, porque a eso se dedicaban ellos, a modificar el ARN.

315
00:28:48,190 --> 00:28:53,869
Casi a la vez, otra empresa, una pequeña empresa alemana

316
00:28:53,869 --> 00:28:58,329
fundada por dos inmigrantes de origen turco, BioNTech

317
00:28:58,329 --> 00:29:02,150
adquirió otras patentes de estos mismos investigadores

318
00:29:02,150 --> 00:29:05,910
que también estaban orientadas al uso de ARN modificado

319
00:29:05,910 --> 00:29:08,309
para desarrollar vacunas en esta ocasión contra el cáncer

320
00:29:08,309 --> 00:29:11,849
Estas dos empresas se disputaron a Catalín

321
00:29:11,849 --> 00:29:15,430
que en principio no sabía dónde trabajar y luego le llovían las ofertas

322
00:29:15,430 --> 00:29:32,549
Pues al final acabó ganando BioNTech y lleva trabajando con ellos desde 2013. Actualmente es vicepresidenta de esta empresa. Bien, pues estas dos empresas, como supongo que os sonarán, son conocidas hoy mundialmente por su contribución al desarrollo de vacunas contra COVID-19.

323
00:29:32,549 --> 00:29:40,490
utilizando precisamente la tecnología de ARN mensajero que Caricó se empeñó en desarrollar a pesar de todas las dificultades.

324
00:29:41,269 --> 00:29:51,869
Estas dos personas, que os recuerdo que estuvieron a punto de tirar la toalla y de abandonar, son hoy en día los más firmes candidatos al premio Nobel de Medicina y Fisiología.

325
00:29:51,869 --> 00:30:15,720
Y ella comentaba que esa mujer que pensaba que no era suficientemente inteligente y que estuvo a punto de abandonar, pues acabó pensando que esto de la ARN era una cosa increíble y que significaba que todo el trabajo que había estado realizando durante los últimos 30 años de su vida merecieron la pena.

326
00:30:15,720 --> 00:30:21,759
que lo del ARN tenía sentido, como ella siempre sospechó, como ella siempre pensó.

327
00:30:23,200 --> 00:30:26,440
Y aquí os pongo una foto de Catalín con su marido y con su hija,

328
00:30:26,680 --> 00:30:33,319
porque curiosamente su hija, Susana, es medallista olímpica de Estados Unidos.

329
00:30:33,319 --> 00:30:39,779
Ha ganado dos veces la medalla de oro en unas olimpiadas en Remo, en Pekín en 2008

330
00:30:39,779 --> 00:30:42,220
y en Londres, esta foto es de Londres de 2012.

331
00:30:42,220 --> 00:30:45,240
Catalina se confiesa a una mujer feliz

332
00:30:45,240 --> 00:30:47,640
a pesar de todas las dificultades que ha habido en su vida

333
00:30:47,640 --> 00:30:50,779
siempre ha dicho que es una mujer feliz

334
00:30:50,779 --> 00:30:54,099
y como os ha comentado antes Ana

335
00:30:54,099 --> 00:30:57,900
pues es verdad que las chicas se sienten atraídas

336
00:30:57,900 --> 00:30:59,579
más hacia las carreras

337
00:30:59,579 --> 00:31:02,259
con cierta aplicación social

338
00:31:02,259 --> 00:31:05,200
medicina, farmacia, biología, psicología

339
00:31:05,200 --> 00:31:08,740
yo creo que en parte puede deberse

340
00:31:08,740 --> 00:31:12,460
a un desconocimiento de cómo es la ciencia en el siglo XXI.

341
00:31:12,660 --> 00:31:15,220
La ciencia del siglo XXI es absolutamente multidisciplinar

342
00:31:15,220 --> 00:31:19,380
y para mejorar la vida de las personas hacen falta equipos concientíficos

343
00:31:19,380 --> 00:31:23,559
de todas las ramas, incluso para mejorar la vida desde el punto de vista médico.

344
00:31:24,500 --> 00:31:27,599
Os presento aquí a este señor. Este señor es David Donojo.

345
00:31:28,539 --> 00:31:37,279
Ganó, a ver, que no lo veo bien, ahora, vale, ganó la medalla Gauss en 2018.

346
00:31:37,279 --> 00:31:40,500
esta es una medalla que premia a científicos

347
00:31:40,500 --> 00:31:42,279
cuya contribución matemática ha conseguido

348
00:31:42,279 --> 00:31:43,940
un impacto fuera de las matemáticas

349
00:31:43,940 --> 00:31:45,720
que ha trascendido el ámbito académico

350
00:31:45,720 --> 00:31:48,200
para desarrollar nuevas tecnologías en la empresa

351
00:31:48,200 --> 00:31:49,180
en la vida cotidiana

352
00:31:49,180 --> 00:31:52,099
¿qué hizo este señor de impacto?

353
00:31:52,240 --> 00:31:54,279
matemático puro, purísimo, donde los haya

354
00:31:54,279 --> 00:31:56,180
dejadme que os ponga un poco

355
00:31:56,180 --> 00:31:56,759
de contexto

356
00:31:56,759 --> 00:32:00,480
bueno, todos sabemos la importancia

357
00:32:00,480 --> 00:32:02,119
diagnóstica que tienen las resonancias

358
00:32:02,119 --> 00:32:02,940
magnéticas, ¿verdad?

359
00:32:04,000 --> 00:32:06,160
pero hay resonancias magnéticas

360
00:32:06,160 --> 00:32:11,299
que es muy difícil aplicar a personas mayores o a bebés pues porque requieren mucho tiempo, los bebés

361
00:32:11,299 --> 00:32:16,079
tienen que estarse quietos durante mucho rato y eso no es viable. Algunas de ellas también utilizan

362
00:32:16,079 --> 00:32:21,680
isótopos radiactivos muy inestables. Por todas estas razones tanto la industria como la profesión

363
00:32:21,680 --> 00:32:27,180
médica tiene un gran interés en lograr reducir el tiempo en que tarda en realizarse una resonancia

364
00:32:27,180 --> 00:32:33,940
magnética. Este señor tuvo un padre que falleció a causa de un cáncer de próstata según él

365
00:32:33,940 --> 00:32:38,500
consideraba mal diagnosticado por problemas al poderle hacer correctamente una resonancia

366
00:32:38,500 --> 00:32:43,599
magnética. Y entonces es cuando se le ocurrió que esos espacios abstractísimos en los que él

367
00:32:43,599 --> 00:32:50,140
llevaba trabajando mucho tiempo, de verdad una teoría matemática que resulta abstracta hasta

368
00:32:50,140 --> 00:32:55,119
para los matemáticos, pues se le ocurrió que podía tener una aplicación precisamente para

369
00:32:55,119 --> 00:33:01,039
este problema. Y es en 2006 cuando publica, junto con otra gente dedicada a la industria, tres

370
00:33:01,039 --> 00:33:06,099
artículos de matemáticas absolutamente puras sobre cómo se miden distancias en un espacio

371
00:33:06,099 --> 00:33:13,220
abstracto. Bueno, él consideró que se podían utilizar estas ideas de la siguiente manera. La

372
00:33:13,220 --> 00:33:21,119
pregunta que se hizo fue la siguiente, ¿me puedo ahorrar el 90% de los píxeles y con esos 10%

373
00:33:21,119 --> 00:33:26,839
restante generar la imagen correcta? Si esto fuera posible, en una sola pasada se podría hacer la

374
00:33:26,839 --> 00:33:33,799
resonancia magnética y eso permitiría ahorrar mucho tiempo. Bueno, pues en esos artículos, aquí no sé si

375
00:33:33,799 --> 00:33:38,779
veis las imágenes, me voy a centrar en la parte de arriba. La parte de arriba es un escáner de un

376
00:33:38,779 --> 00:33:44,759
cerebro y la parte de abajo pues es un angiograma de una pierna. En la parte de arriba utiliza, pues

377
00:33:44,759 --> 00:33:50,960
hay tres técnicas matemáticas, DCT, wavelets y diferencias finitas y en las columnas veis los

378
00:33:50,960 --> 00:33:56,599
resultados que él conseguía utilizando sólo un 5% de los píxeles para reconstruir la imagen

379
00:33:56,599 --> 00:33:58,519
original un 10%

380
00:33:58,519 --> 00:34:00,700
y un 20% y a la derecha del todo tenéis

381
00:34:00,700 --> 00:34:02,240
la imagen original con el escáner

382
00:34:02,240 --> 00:34:04,920
pata negra el que se hacía con 200 pasadas

383
00:34:04,920 --> 00:34:05,640
para un lado y para otro

384
00:34:05,640 --> 00:34:08,239
bueno, no parece haber gran diferencia

385
00:34:08,239 --> 00:34:10,780
en calidad, a simple vista

386
00:34:10,780 --> 00:34:12,800
si había una gran diferencia en tiempo

387
00:34:12,800 --> 00:34:14,500
él logró reducir el tiempo

388
00:34:14,500 --> 00:34:16,559
de una hora

389
00:34:16,559 --> 00:34:19,019
a 10 minutos en algunos tipos de escáner

390
00:34:19,019 --> 00:34:20,679
y en los escáneres para bebés

391
00:34:20,679 --> 00:34:22,599
de 6 minutos a 25 segundos

392
00:34:22,599 --> 00:34:24,820
estamos hablando de un resultado

393
00:34:24,820 --> 00:34:26,219
matemático abstracto

394
00:34:26,219 --> 00:34:30,639
que tardó exactamente 10 años en tener una máquina funcionando en un hospital,

395
00:34:30,800 --> 00:34:33,980
una máquina de Siemens funcionando en un hospital para hacer resonancias.

396
00:34:34,539 --> 00:34:38,940
En la actualidad, los grandes fabricantes de máquinas para resonancias magnéticas,

397
00:34:39,460 --> 00:34:44,659
General Electric, Siemens y Philips, utilizan tecnología basada en el desarrollo de este matemático.

398
00:34:49,159 --> 00:34:52,900
Premio Princesa de Asturias e Investigación Científica y Técnica de 2020.

399
00:34:52,900 --> 00:34:55,000
Está muy relacionado con lo que acabamos de hablar.

400
00:34:55,000 --> 00:35:10,460
A estos cuatro matemáticos se les apre primera vez que se da un premio a matemáticos en el Princesa de Asturias en esta categoría investigación científica. Está muy relacionado con lo que acabamos de ver. Se les dio el premio por su contribución decisiva al procesamiento de datos y señales.

401
00:35:10,460 --> 00:35:22,079
Estas personas desarrollaron algoritmos que permitían comprimir imágenes muchísimo, pero muchísimo, sin apenas pérdida de resolución, eliminando además interferencias y ruido de fondo.

402
00:35:22,679 --> 00:35:27,599
Como os podéis imaginar, esto tiene grandes aplicaciones a la industria y a la ingeniería, pero también al diagnóstico médico.

403
00:35:28,260 --> 00:35:33,159
Es posible reconstruir imágenes precisas a partir de una reducidísima cantidad de datos.

404
00:35:39,179 --> 00:35:43,480
Más ejemplos de matemáticas puras aplicadas a curar.

405
00:35:44,320 --> 00:35:47,699
Departamento de Oncología Matemática de la Universidad de Castilla-La Mancha.

406
00:35:48,639 --> 00:35:57,840
Este es un departamento de matemáticas, pero empezaron a trabajar en colaboración con investigadores clínicos

407
00:35:57,840 --> 00:36:02,780
y se dieron cuenta de que era un campo potentísimo y ahora mismo en España son pioneros en esta técnica.

408
00:36:03,480 --> 00:36:06,800
El propósito que tienen es desarrollar modelos matemáticos con dos objetivos.

409
00:36:07,119 --> 00:36:10,679
Primero, optimizar los tratamientos que se aplican a pacientes con cáncer.

410
00:36:10,679 --> 00:36:25,880
Y segundo, orientar a los investigadores clínicos, a biólogos y a médicos, sobre la forma más eficiente de proseguir con sus investigaciones. Si hay varias vías posibles para abordar un problema, ellos desarrollan modelos que les orientan cuál puede ser más productiva.

411
00:36:25,880 --> 00:36:33,519
por ejemplo en este caso también trabajan cuando hay una metástasis pues desarrollan utilizan

412
00:36:33,519 --> 00:36:37,599
modelos matemáticos para estudiar cómo es la respuesta de los tumores secundarios a la

413
00:36:37,599 --> 00:36:43,039
radioterapia y después diseñan tratamientos optimizados con el menor daño posible a tejidos

414
00:36:43,039 --> 00:36:48,699
y encuentran marcadores que permiten pues hacer una estimación de la supervivencia estas personas

415
00:36:48,699 --> 00:36:54,659
han contribuido decisivamente a la curación de personas con nombres y apellidos la medicina del

416
00:36:54,659 --> 00:36:56,699
siglo XXI, especialmente en terapia contra

417
00:36:56,699 --> 00:36:58,920
el cáncer, es una medicina absolutamente personalizada.

418
00:36:59,340 --> 00:37:00,639
No sé si os habéis oído hablar de las

419
00:37:00,639 --> 00:37:03,099
terapias CAR-T, de una terapia que recientemente

420
00:37:03,099 --> 00:37:04,699
acaba de aprobar la Agencia

421
00:37:04,699 --> 00:37:06,800
Española del Medicamento y Producto Sanitario

422
00:37:06,800 --> 00:37:08,760
desarrollada por el Clínic para tratar

423
00:37:08,760 --> 00:37:10,639
casos de linfomas, perdón,

424
00:37:10,739 --> 00:37:12,519
leucemias resistentes a

425
00:37:12,519 --> 00:37:14,539
otros tratamientos ya existentes, perdón,

426
00:37:14,699 --> 00:37:16,480
resistentes a tratamientos ya existentes,

427
00:37:17,280 --> 00:37:18,480
pues está basada en una terapia,

428
00:37:18,679 --> 00:37:20,400
bueno, un tipo de terapias que se llaman

429
00:37:20,400 --> 00:37:22,460
CAR-T y son absolutamente personalizadas.

430
00:37:22,599 --> 00:37:24,400
En este sentido, las matemáticas tienen mucho que

431
00:37:24,400 --> 00:37:31,260
hacer, porque sabemos mucho sobre cómo evoluciona la frontera de un tumor, asimilándolo con problemas

432
00:37:31,260 --> 00:37:35,960
de frontera libre, de ecuaciones en derivadas parciales. También se puede utilizar, por ejemplo,

433
00:37:37,159 --> 00:37:43,039
pues mediciones sobre la dimensión fractal de la frontera de un tumor para estimar cómo de maligno,

434
00:37:43,139 --> 00:37:49,099
cómo puede llegar a ser o cómo de maligno es en la fase actual. Es decir, que hay muchas matemáticas

435
00:37:49,099 --> 00:37:56,199
también para curar. Me gusta este otro ejemplo porque pues la especialidad de física médica

436
00:37:56,199 --> 00:38:02,639
son profesionales de la salud, trabajan en hospitales pero son graduados en física. Las

437
00:38:02,639 --> 00:38:06,679
máquinas de radioterapia para tratamientos oncológicos son muy complicadas, hay que realizar

438
00:38:06,679 --> 00:38:12,440
un ajuste súper preciso de los rayos X de alta energía que se utilizan, de los electrones. ¿Para

439
00:38:12,440 --> 00:38:17,000
qué? Pues para que se ajusten de una manera muy precisa a la forma del tumor y destruyan exactamente

440
00:38:17,000 --> 00:38:23,099
las células cancerosas pero no el tejido sano que hay alrededor. Pues los radiofísicos hospitalarios

441
00:38:23,099 --> 00:38:28,539
se encargan de la protección radiológica tanto de los pacientes como de los profesionales que

442
00:38:28,539 --> 00:38:32,860
imparten los tratamientos y además son los responsables del cálculo de los tratamientos

443
00:38:32,860 --> 00:38:39,000
que el oncólogo propone. El oncólogo propone pero es el físico el que específicamente ajusta

444
00:38:39,000 --> 00:38:49,820
los parámetros que necesita cada paciente individualmente. Me gustaría acabar con una

445
00:38:49,820 --> 00:38:55,219
propuesta. Ahora que he hablado de que la ciencia es multidisciplinar, que necesita científicos de

446
00:38:55,219 --> 00:39:02,199
todos los campos, de todos los terrenos, voy un poco más allá. Para tratar problemas complejos

447
00:39:02,199 --> 00:39:08,500
como este, ahora que estamos inmersos en un proceso de vacunación a nivel mundial, surgen

448
00:39:08,500 --> 00:39:14,059
muchos dilemas éticos, no solamente científicos, y la solución a estos problemas tan complicados

449
00:39:14,059 --> 00:39:19,639
tiene que venir de la mano de expertos en todas las ramas, y ya no solo científicas, también de

450
00:39:19,639 --> 00:39:25,639
expertos en ética, en filosofía. Mañana la Universidad Complutense ha programado este evento

451
00:39:25,639 --> 00:39:30,719
que a mí me parece fantástico, en el que tenemos por ejemplo a Laura Nuño, que es una filósofa

452
00:39:30,719 --> 00:39:34,860
experta en movimientos antivacunas, a Margarita del Val, que si no habéis estado en una cueva

453
00:39:34,860 --> 00:39:53,460
Durante este último año la habréis visto 200 veces en toda clase de telediarios, informativos, radio, etcétera. Es un viróloga, un viróloga espectacular, una mujer maravillosa. Y a Luis Montolío, que es un biólogo molecular y además miembro del Comité de Ética del CSIC, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas.

454
00:39:53,460 --> 00:40:12,360
Está moderado por los decanos de Biología y Filosofía y a mí me parece una oportunidad extraordinaria de aprender que la genética sin ética no va a ninguna parte. Pues esto es todo lo que quería contar. Voy a dejar de compartir la pantalla y ahora damos paso a los chicos.

455
00:40:12,360 --> 00:40:27,989
Anas, muchas gracias

456
00:40:27,989 --> 00:40:30,269
bueno, no os he presentado antes

457
00:40:30,269 --> 00:40:33,610
son dos matemáticas

458
00:40:33,610 --> 00:40:36,210
en este proyecto brillando la escuridad

459
00:40:36,210 --> 00:40:40,110
faltaban unas matemáticas y hemos encontrado a las mejores

460
00:40:40,110 --> 00:40:45,289
son profesoras de la Universidad de San Luis

461
00:40:45,289 --> 00:40:46,010
de aquí de Madrid

462
00:40:46,010 --> 00:40:48,409
y a mí me encanta, siempre me encanta

463
00:40:48,409 --> 00:40:52,090
y bueno, vamos con las preguntas

464
00:40:52,090 --> 00:40:54,030
hemos tenido una afluencia importante

465
00:40:54,030 --> 00:40:55,269
de 26 alumnos

466
00:40:55,269 --> 00:40:58,110
y vamos con las preguntas, si os parece bien

467
00:40:58,110 --> 00:40:59,710
Perfecto

468
00:40:59,710 --> 00:41:01,869
Pues mira, en el proyecto Brillante en la Oscuridad

469
00:41:01,869 --> 00:41:03,690
hemos repartido las preguntas

470
00:41:03,690 --> 00:41:05,090
entre los institutos

471
00:41:05,090 --> 00:41:07,369
y yo gracias a Carla

472
00:41:07,369 --> 00:41:10,230
que ha recopilado ahí la información

473
00:41:10,230 --> 00:41:11,690
si quieres hablar Carla

474
00:41:11,690 --> 00:41:13,110
quieres hablarlo tú o Laura

475
00:41:13,110 --> 00:41:15,090
o quieres que lo transmita yo

476
00:41:15,090 --> 00:41:17,389
Podéis hablarlo si queréis

477
00:41:17,389 --> 00:41:18,949
incluso sin cámara, no da igual

478
00:41:18,949 --> 00:41:21,530
Carla, ¿quieres hablarlo tú?

479
00:41:21,530 --> 00:41:23,849
o dejamos a Laura

480
00:41:23,849 --> 00:41:25,030
que lo haga o lo hago yo.

481
00:41:26,349 --> 00:41:27,449
Como quiera, lo que pasa es que

482
00:41:27,449 --> 00:41:29,070
como tienes a Trioto, por favor.

483
00:41:29,929 --> 00:41:31,010
Vale, bueno,

484
00:41:31,269 --> 00:41:33,170
me cogen a mí porque, bueno,

485
00:41:33,289 --> 00:41:35,170
pero tengo su papel,

486
00:41:35,489 --> 00:41:37,250
me lo han dado, lo han hecho a mano.

487
00:41:37,250 --> 00:41:39,829
Yo es que no me acuerdo de la hoja, profe, si no te lo contaría,

488
00:41:39,829 --> 00:41:41,250
pero es que no me acuerdo de lo que he puesto.

489
00:41:41,389 --> 00:41:43,929
Gracias, Carla. Carla es fantástica, Laura también

490
00:41:43,929 --> 00:41:45,889
y todas las alumnas de este instituto

491
00:41:45,889 --> 00:41:46,769
y del otro, o sea,

492
00:41:47,369 --> 00:41:49,409
cada año, no es

493
00:41:49,409 --> 00:41:51,610
no es mentira que cada año son mejores

494
00:41:51,610 --> 00:41:53,670
bueno, la primera de las preguntas

495
00:41:53,670 --> 00:41:54,710
que era

496
00:41:54,710 --> 00:41:57,250
yo tengo aquí la hoja de

497
00:41:57,250 --> 00:41:59,449
Carla y

498
00:41:59,449 --> 00:42:01,730
ha acertado todas, todas las que ha dicho

499
00:42:01,730 --> 00:42:03,730
Ana, Ana Granados ha dicho

500
00:42:03,730 --> 00:42:05,670
todas menos las dos

501
00:42:05,670 --> 00:42:07,809
primeras, la primera era biomedicina

502
00:42:07,809 --> 00:42:09,789
que habíamos aportado y la

503
00:42:09,789 --> 00:42:11,650
otra era ciencia y tecnología de los alimentos

504
00:42:11,650 --> 00:42:14,030
como número dos, esos han saltado

505
00:42:14,030 --> 00:42:15,889
pero luego ha acertado todas

506
00:42:15,889 --> 00:42:17,250
o sea, sabíamos todas

507
00:42:17,250 --> 00:42:20,050
matemáticas, físicas, telecomunicaciones

508
00:42:20,050 --> 00:42:20,650
e informática

509
00:42:20,650 --> 00:42:23,789
y yo creo que nos hemos despistado porque la segunda

510
00:42:23,789 --> 00:42:25,789
pregunta ponía ahí

511
00:42:25,789 --> 00:42:27,210
la biomedicina y tal

512
00:42:27,210 --> 00:42:29,550
entonces por eso hemos fallado ahí

513
00:42:29,550 --> 00:42:31,349
bueno, porque yo

514
00:42:31,349 --> 00:42:33,030
también ahí me había equivocado

515
00:42:33,030 --> 00:42:35,769
¿sabes? pero bueno, yo creo que

516
00:42:35,769 --> 00:42:36,909
iban muy acertadas

517
00:42:36,909 --> 00:42:38,550
¿y por qué lo pensaron?

518
00:42:39,349 --> 00:42:40,309
¿por qué pensaban?

519
00:42:41,050 --> 00:42:42,110
¿qué les llevó?

520
00:42:43,210 --> 00:42:45,550
pues bueno, si quieren hablar ellas

521
00:42:45,550 --> 00:42:47,090
yo también

522
00:42:47,090 --> 00:42:49,409
yo también lo había pensado por la pregunta 2

523
00:42:49,409 --> 00:42:50,809
¿y por qué? a ver, cuéntame

524
00:42:50,809 --> 00:42:55,090
bueno, pues yo lo he pensado

525
00:42:55,090 --> 00:42:56,269
la pregunta 2 me ha dicho

526
00:42:56,269 --> 00:42:58,409
biomedicina la primera

527
00:42:58,409 --> 00:43:00,070
y informática la segunda

528
00:43:00,070 --> 00:43:02,809
y luego las otras pues

529
00:43:02,809 --> 00:43:03,650
viendo

530
00:43:03,650 --> 00:43:06,869
a veces por desgracia lo que ocurre

531
00:43:06,869 --> 00:43:09,309
pues digo, matemáticas y física

532
00:43:09,309 --> 00:43:10,829
como la dan en los institutos

533
00:43:10,829 --> 00:43:12,710
pues tiene que estar por el medio

534
00:43:12,710 --> 00:43:15,110
porque al final no saben lo que hacer y acaban en matemáticas

535
00:43:15,110 --> 00:43:16,369
física, química o biología

536
00:43:16,369 --> 00:43:17,809
porque se conoce en el nombre

537
00:43:17,809 --> 00:43:20,489
y luego pues por desgracia

538
00:43:20,489 --> 00:43:23,210
las ingenierías

539
00:43:23,210 --> 00:43:24,230
pues

540
00:43:24,230 --> 00:43:26,050
pues no, o sea

541
00:43:26,050 --> 00:43:28,050
nosotros estamos en Palomera

542
00:43:28,050 --> 00:43:29,949
estamos en el campus

543
00:43:29,949 --> 00:43:32,329
en el campus sur, que es un campus técnico

544
00:43:32,329 --> 00:43:34,250
de hecho nuestro instituto es el instituto

545
00:43:34,250 --> 00:43:35,869
politécnico de Vallecas

546
00:43:35,869 --> 00:43:38,449
y en estas ingenierías

547
00:43:38,449 --> 00:43:39,849
pues hay muchos más alumnos

548
00:43:39,849 --> 00:43:42,469
y por desgracia, aeronáuticos

549
00:43:42,469 --> 00:43:44,050
telecomunicaciones

550
00:43:44,050 --> 00:43:46,329
y lo podemos ver en el campus, hay más chicos

551
00:43:46,329 --> 00:43:48,170
que chicas, entonces yo

552
00:43:48,170 --> 00:43:50,289
entiendo que puede ser por eso, por lo que han

553
00:43:50,289 --> 00:43:52,130
visto, por lo que ven en la calle

554
00:43:52,130 --> 00:43:53,510
y por lo que han percibido

555
00:43:53,510 --> 00:43:55,909
y luego la pregunta 2

556
00:43:55,909 --> 00:43:58,210
pues bueno, lo que ha

557
00:43:58,210 --> 00:43:59,889
comentado Carla y sus compañeros

558
00:43:59,889 --> 00:44:01,909
es muy diverso, la

559
00:44:01,909 --> 00:44:03,849
pregunta 2 hablaba sobre por qué

560
00:44:03,849 --> 00:44:04,429
ocurre

561
00:44:04,429 --> 00:44:07,769
estas orientaciones

562
00:44:07,769 --> 00:44:10,429
y esta distribución

563
00:44:10,429 --> 00:44:11,969
y Carla

564
00:44:11,969 --> 00:44:13,789
ha comentado así que es por

565
00:44:13,789 --> 00:44:15,750
la orientación que reciben en el instituto

566
00:44:15,750 --> 00:44:17,750
a veces, otras veces

567
00:44:17,750 --> 00:44:19,869
porque depende de los gustos de la persona

568
00:44:19,869 --> 00:44:21,469
y algunas

569
00:44:21,469 --> 00:44:23,949
personas dicen que no les gustan

570
00:44:23,949 --> 00:44:26,150
determinadas asignaturas como las matemáticas

571
00:44:26,150 --> 00:44:27,769
aunque sí se ven

572
00:44:27,769 --> 00:44:29,210
capaces de conseguirlo

573
00:44:29,210 --> 00:44:29,929
entonces

574
00:44:29,929 --> 00:44:34,210
esa es la distribución y lo que han comentado

575
00:44:34,210 --> 00:44:35,610
en el Instituto

576
00:44:35,610 --> 00:44:36,750
Paloma de las Vallecas

577
00:44:36,750 --> 00:44:41,269
A ver, en el

578
00:44:41,269 --> 00:44:43,349
en el IES Cervantes

579
00:44:43,349 --> 00:44:45,730
a ver que lo veo, en la tercera

580
00:44:45,730 --> 00:44:47,510
pregunta que era sobre

581
00:44:47,510 --> 00:44:49,309
cuando entrevistan a una persona

582
00:44:49,309 --> 00:44:51,789
si preguntan de forma distinta si es un hombre

583
00:44:51,789 --> 00:44:52,409
o una mujer

584
00:44:52,409 --> 00:44:55,309
básicamente en resumen

585
00:44:55,309 --> 00:44:57,730
de prácticamente todos los que

586
00:44:57,730 --> 00:44:58,670
han opinado

587
00:44:58,670 --> 00:45:01,449
es que no se pregunta lo mismo

588
00:45:01,449 --> 00:45:04,250
que normalmente a la mujer

589
00:45:04,250 --> 00:45:05,550
se le pregunta

590
00:45:05,550 --> 00:45:08,010
pues o por sus logros

591
00:45:08,010 --> 00:45:09,429
o porque se ha tenido

592
00:45:09,429 --> 00:45:11,909
dificultades para llegar a donde ha llegado

593
00:45:11,909 --> 00:45:14,090
y también por su familia

594
00:45:14,090 --> 00:45:15,670
o si su familia

595
00:45:15,670 --> 00:45:21,889
también se dedica a la ciencia, pues le preguntan también por él, como en el caso de Margarita

596
00:45:21,889 --> 00:45:30,530
Salas. Ponía que se buscaran ejemplos y han buscado distintos ejemplos, como por ejemplo

597
00:45:30,530 --> 00:45:39,610
Elena Salinas, que está aquí esta tarde, pues ha puesto Karen Ingenbeck, que dice que

598
00:45:39,610 --> 00:45:44,610
no le gusta que le llamen matemática, que le gusta que ella es un matemático, que ha

599
00:45:44,610 --> 00:45:45,849
Resultado, ser mujer.

600
00:45:46,449 --> 00:45:47,849
Perdona, Toño, un ejemplo top.

601
00:45:48,010 --> 00:45:50,849
Nos ha puesto a la única mujer que ha ganado un premio Abel.

602
00:45:51,969 --> 00:45:54,530
Un premio uno de los más prestigiosos en matemáticas.

603
00:45:54,630 --> 00:45:55,269
Muy buen ejemplo.

604
00:45:56,250 --> 00:46:00,050
Bueno, pues, y como ella, pues, a ver, han puesto,

605
00:46:00,050 --> 00:46:05,030
a veces han comparado entrevista a un hombre y a una mujer

606
00:46:05,030 --> 00:46:08,570
y han visto las diferencias que más o menos os he contado.

607
00:46:09,550 --> 00:46:12,909
Como, por ejemplo, Margarita Salas y Óscar Corcho,

608
00:46:12,909 --> 00:46:34,650
María no ha puesto eso. A ver, más ejemplos. María Amo, que también está aquí hoy, dice eso, de que porque siempre preguntan por los impedimentos o los obstáculos, no preguntan por su línea de investigación directamente como ocurre, por ejemplo, con un hombre.

609
00:46:34,650 --> 00:46:49,989
Y bueno, básicamente sería así. Han puesto más ejemplos, de Margarita han puesto varios y básicamente eso. Yo creo que sería así.

610
00:46:49,989 --> 00:46:52,130
luego

611
00:46:52,130 --> 00:46:54,190
después la otra pregunta

612
00:46:54,190 --> 00:46:55,530
que era la pregunta

613
00:46:55,530 --> 00:46:56,710
cuatro

614
00:46:56,710 --> 00:46:59,409
que voy a mirar porque es que son

615
00:46:59,409 --> 00:47:01,750
la pregunta cuatro que decía

616
00:47:01,750 --> 00:47:03,769
que si las mujeres

617
00:47:03,769 --> 00:47:05,690
podían llegar a ser científicas

618
00:47:05,690 --> 00:47:08,150
al mismo nivel que los hombres, todos dicen que sí

619
00:47:08,150 --> 00:47:10,050
en todas

620
00:47:10,050 --> 00:47:11,550
las ramas dicen que sí

621
00:47:11,550 --> 00:47:13,949
no discriminan una con otra

622
00:47:13,949 --> 00:47:15,869
piensan todos que tienen

623
00:47:15,869 --> 00:47:17,969
que tener, que hay que

624
00:47:17,969 --> 00:47:19,789
medir a las personas por su talento

625
00:47:19,789 --> 00:47:27,909
no por su condición de sexo. Y respecto a la generación de sus padres, la mayoría,

626
00:47:28,150 --> 00:47:32,469
si no decir casi todos, han dicho que piensan igual que ellos, que igual la época de sus

627
00:47:32,469 --> 00:47:40,090
abuelos ya era disminuida. Y bueno, eso básicamente es lo que han llegado a la conclusión.

628
00:47:41,309 --> 00:47:49,070
Después la pregunta 5, en la cual dice que en trabajos de carreras científicas y tecnológicas

629
00:47:49,070 --> 00:47:54,389
que es que cobran igual hombres y mujeres, aquí ha habido como dos tendencias.

630
00:47:54,570 --> 00:47:58,050
Una de ellas dice que no, que no cobran igual los hombres y mujeres.

631
00:47:59,130 --> 00:48:04,489
Y otra dice que respecto, por ejemplo, a la gente que se dedica a la ciencia en España,

632
00:48:05,590 --> 00:48:08,030
piensan que no hay diferencia en el salario.

633
00:48:08,150 --> 00:48:15,909
Es decir, que si una persona es investigadora en la universidad o en un centro de investigación del CSIC, por ejemplo,

634
00:48:15,909 --> 00:48:19,230
pues no cobran exactamente igual hombres y mujeres.

635
00:48:19,469 --> 00:48:24,710
Que después igual llegar a puestos más altos sí que llega menos

636
00:48:24,710 --> 00:48:27,590
y entonces igual ahí es la desigualdad.

637
00:48:29,010 --> 00:48:34,030
Otra persona, Candela, me parece que también está por aquí,

638
00:48:34,889 --> 00:48:39,070
me parece que decía que también tenía que ver un poco

639
00:48:39,070 --> 00:48:43,230
si era en cuestión de empresa, la política de empresa.

640
00:48:43,230 --> 00:49:09,809
Y respecto a la pregunta 6, si crees que hay diferencias basadas en género, en el rol que juegan los personajes masculinos o femeninos en las series de televisión, pues consideran que sí, que muchas veces los hombres son puestos como jefes y las mujeres suelen ser inferiores aunque están cambiando en determinadas series.

641
00:49:09,809 --> 00:49:35,030
Y ponen algunos ejemplos, como por ejemplo la de Big Bang Theory, que al principio de la serie, bueno, Sheldon y todos sus amigos eran ilustres científicos y estaba la vecina, que era camarera o actriz que no llegaba a conseguirlo, y encima era la versión cómica, pero que luego ya después se han ido cambiando.

642
00:49:35,030 --> 00:49:48,269
Luego también han puesto un ejemplo de Dester, Jimena, que también mostraba a los niños como un genio, mientras que su hermana era un incordio.

643
00:49:49,389 --> 00:50:02,050
Han hablado de eso, pero han hablado que también cada vez va cambiando eso y que las series, por ejemplo Candela en The Wood Doctor, dice que la jefa es una mujer.

644
00:50:02,050 --> 00:50:04,570
y básicamente

645
00:50:04,570 --> 00:50:07,289
eso es lo que han dicho

646
00:50:07,289 --> 00:50:09,210
en estas cuatro

647
00:50:09,210 --> 00:50:09,730
preguntas

648
00:50:09,730 --> 00:50:13,110
Los ejemplos son espectaculares, nos han

649
00:50:13,110 --> 00:50:14,889
encantado, los pasó ayer

650
00:50:14,889 --> 00:50:16,869
Doñi y nos parecen espectaculares

651
00:50:16,869 --> 00:50:19,230
muchísimas gracias a todos por lo que habéis

652
00:50:19,230 --> 00:50:20,829
trabajado y por las reflexiones

653
00:50:20,829 --> 00:50:22,869
porque son de altísima calidad

654
00:50:22,869 --> 00:50:25,469
A nosotros nos falta

655
00:50:25,469 --> 00:50:26,449
la pregunta siete

656
00:50:26,449 --> 00:50:29,309
nosotros hemos trabajado la pregunta

657
00:50:29,309 --> 00:50:31,250
la última pregunta que hemos trabajado

658
00:50:31,250 --> 00:50:32,170
la 7

659
00:50:32,170 --> 00:50:35,510
¿por qué crees que insistimos tanto

660
00:50:35,510 --> 00:50:37,150
en fomentar vocaciones científicas

661
00:50:37,150 --> 00:50:38,489
en niñas y mujeres?

662
00:50:40,130 --> 00:50:41,590
bueno, hay dos alumnos

663
00:50:41,590 --> 00:50:43,130
tal vez es mejor que

664
00:50:43,130 --> 00:50:45,429
hablen alguno de ellos

665
00:50:45,429 --> 00:50:47,389
Maider, a lo mejor, o Jorge, cualquiera

666
00:50:47,389 --> 00:50:49,349
de los dos, o sea, ¿atrevéis

667
00:50:49,349 --> 00:50:50,690
a comentar la pregunta 7?

668
00:50:51,349 --> 00:50:52,369
¿y la comentáis vosotros?

669
00:50:54,949 --> 00:50:56,230
a mí me da igual

670
00:50:56,230 --> 00:50:59,869
venga, anímate con la pregunta 7

671
00:50:59,869 --> 00:51:01,309
Leo mis respuestas.

672
00:51:02,090 --> 00:51:02,849
Venga, vale.

673
00:51:03,989 --> 00:51:08,989
La primera es, ¿por qué crees que insistimos tanto en fomentar vocaciones científicas en niñas y mujeres?

674
00:51:09,750 --> 00:51:14,289
Pues yo he puesto que porque llevamos estudiando desde que somos pequeños y pequeñas

675
00:51:14,289 --> 00:51:17,730
descubrimientos de hombres científicos y exclusivamente de hombres.

676
00:51:18,269 --> 00:51:22,110
Por eso es momento de visibilizar los descubrimientos de la mujer en la ciencia.

677
00:51:22,690 --> 00:51:26,590
De esta manera, dejar claro que cualquier mujer es capaz de ejercer esta profesión

678
00:51:26,590 --> 00:51:27,849
de la misma manera que el hombre.

679
00:51:28,750 --> 00:51:29,409
Muy bien.

680
00:51:29,869 --> 00:51:32,969
¿Quiere leerla, Jorge?

681
00:51:33,789 --> 00:51:34,750
Vale, pues venga

682
00:51:34,750 --> 00:51:37,750
Jorge, estás por ahí, ¿no?

683
00:51:38,590 --> 00:51:39,769
Sí, sí, yo estoy aquí

684
00:51:39,769 --> 00:51:41,949
Venga, Jorge, ánimo

685
00:51:41,949 --> 00:51:43,449
Espera a ver que busque la

686
00:51:43,449 --> 00:51:45,650
La pregunta era

687
00:51:45,650 --> 00:51:48,210
¿Crees que es por una cuestión de igualdad de género

688
00:51:48,210 --> 00:51:49,349
o de beneficio social?

689
00:51:50,030 --> 00:51:51,510
Y si es la situación

690
00:51:51,510 --> 00:51:52,550
La tengo aquí

691
00:51:52,550 --> 00:51:55,530
Pues he puesto

692
00:51:55,530 --> 00:51:58,090
Es una cuestión de igualdad de género

693
00:51:58,090 --> 00:52:04,210
la igualdad entre hombres y mujeres y para darnos cuenta de la importancia del papel de la mujer en la ciencia.

694
00:52:05,110 --> 00:52:15,550
Y luego, pues la tercera pregunta de ¿es justo para los chicos? Pues he puesto por supuesto que es justo para los chicos.

695
00:52:16,150 --> 00:52:22,869
Este movimiento sirve para darle a la mujer el reconocimiento que merece, un reconocimiento que el hombre lleva teniendo desde siempre.

696
00:52:22,869 --> 00:52:25,369
se busca la igualdad

697
00:52:25,369 --> 00:52:27,389
lo que significa que es justa para los chicos

698
00:52:27,389 --> 00:52:28,110
y las chicas

699
00:52:28,110 --> 00:52:33,119
Pues nada, muchas gracias

700
00:52:33,119 --> 00:52:34,940
Buenísima

701
00:52:34,940 --> 00:52:41,119
Pues esas son las preguntas

702
00:52:41,119 --> 00:52:42,860
La verdad es que

703
00:52:42,860 --> 00:52:44,579
habéis sido impresionantes

704
00:52:44,579 --> 00:52:45,599
respondiendo

705
00:52:45,599 --> 00:52:47,400
las cuestiones

706
00:52:47,400 --> 00:52:49,960
Sí, a mí me han dejado impresionada

707
00:52:49,960 --> 00:52:52,659
Pensábamos que en realidad

708
00:52:52,659 --> 00:52:54,719
deberíais dar casi casi vosotros la charla

709
00:52:54,719 --> 00:52:56,099
y contarnos a nosotros

710
00:52:56,099 --> 00:52:58,739
nos acomplejaba ayer un poco que nos mandó Toñi

711
00:52:58,739 --> 00:53:00,519
porque los demás no tuvimos ocasión

712
00:53:00,519 --> 00:53:02,639
pero Toñi nos mandó su parte y nos quedamos un poco

713
00:53:02,639 --> 00:53:03,139
cielos

714
00:53:03,139 --> 00:53:06,219
vamos, súper interesante

715
00:53:06,219 --> 00:53:07,739
todo lo que habéis contado

716
00:53:07,739 --> 00:53:10,579
y fenomenal que lo podamos grabar

717
00:53:10,579 --> 00:53:12,059
y para las personas que

718
00:53:12,059 --> 00:53:13,239
no están

719
00:53:13,239 --> 00:53:16,599
tienen la oportunidad de verlo

720
00:53:16,599 --> 00:53:18,860
después, así que ha estado fenomenal

721
00:53:18,860 --> 00:53:22,280
queríamos daros las gracias

722
00:53:22,280 --> 00:53:23,219
a los profesores

723
00:53:23,219 --> 00:53:25,679
por vuestra tremenda labor

724
00:53:25,679 --> 00:53:27,800
y a los chicos también por haber acogido

725
00:53:27,800 --> 00:53:29,500
también las preguntas y haberlas trabajado

726
00:53:29,500 --> 00:53:31,380
muchas gracias y por supuesto por estar aquí hoy

727
00:53:31,380 --> 00:53:33,300
y por escucharos los que no estéis

728
00:53:33,300 --> 00:53:34,880
las gracias a vosotras

729
00:53:34,880 --> 00:53:38,019
ha sido fantástica la charla

730
00:53:38,019 --> 00:53:39,579
muchas gracias

731
00:53:39,579 --> 00:53:41,900
ha sido fantástica

732
00:53:41,900 --> 00:53:42,699
muchas gracias

733
00:53:42,699 --> 00:53:45,679
muchas gracias

734
00:53:45,679 --> 00:53:47,860
si alguien tiene

735
00:53:47,860 --> 00:53:48,840
alguna pregunta

736
00:53:48,840 --> 00:53:54,840
Nos han dicho que tenemos que mantenernos en una hora, pero yo no tengo nada que hacer. O sea, que cuando vosotros digáis...

737
00:53:55,760 --> 00:53:58,840
Si alguien se tiene que ir, que abandone la...

738
00:53:59,440 --> 00:54:08,539
Y si alguien tiene alguna pregunta, pues se puede perfectamente con el audio. No sé si...

739
00:54:10,079 --> 00:54:15,139
Es cierto que hay mucho talento aquí en este proyecto, como vengo diciendo desde el inicio.

740
00:54:15,139 --> 00:54:19,619
o sea, lo estaba anticipando

741
00:54:19,619 --> 00:54:20,860
desde antes

742
00:54:20,860 --> 00:54:23,719
y es verdad, estos institutos

743
00:54:23,719 --> 00:54:25,920
en Cervantes, en Santa Teresa

744
00:54:25,920 --> 00:54:26,599
en Palomeras

745
00:54:26,599 --> 00:54:29,400
son alumnos geniales

746
00:54:29,400 --> 00:54:31,780
y hay mucho talento junto aquí

747
00:54:31,780 --> 00:54:33,519
en este proyecto y salen unas cosas

748
00:54:33,519 --> 00:54:35,480
tenemos un libro

749
00:54:35,480 --> 00:54:37,420
un libro que se llama

750
00:54:37,420 --> 00:54:39,719
Diálogos de Científicas que tiene 300 páginas

751
00:54:40,559 --> 00:54:43,059
y eso lo han hecho los alumnos

752
00:54:43,059 --> 00:54:48,179
Así que yo creo que esto va muy bien. Bueno, si quiere alguno hablar.

753
00:54:49,699 --> 00:54:51,579
¿Alguna pregunta también? Candela.

754
00:54:51,800 --> 00:54:53,340
Candela quiere hablar.

755
00:54:55,500 --> 00:54:56,059
Habla Candela.

756
00:54:56,099 --> 00:55:06,380
Habéis estudiado matemáticas, pero que si actualmente os dedicáis a algo relacionado con ello o os habéis derivado a otros campos o más o menos a qué os dedicáis dentro de las matemáticas.

757
00:55:08,139 --> 00:55:08,719
¿Qué tal esto, Ana?

758
00:55:08,719 --> 00:55:11,260
Bueno, pues gracias Candela

759
00:55:11,260 --> 00:55:13,300
Pues mira, las dos hemos hecho matemáticas

760
00:55:13,300 --> 00:55:14,960
y las dos seguimos en la universidad

761
00:55:14,960 --> 00:55:16,719
entonces tenemos una parte docente

762
00:55:16,719 --> 00:55:18,679
damos clase a alumnos

763
00:55:18,679 --> 00:55:20,860
que están haciendo distintas carreras

764
00:55:20,860 --> 00:55:22,340
porque estamos en un sistema americano

765
00:55:22,340 --> 00:55:25,179
que hacen varias carreras y les damos matemáticas

766
00:55:25,179 --> 00:55:26,920
a todos y además hacemos

767
00:55:26,920 --> 00:55:28,500
investigación matemática

768
00:55:28,500 --> 00:55:31,340
seguimos haciendo investigación básica matemática

769
00:55:31,340 --> 00:55:33,440
es decir, con aplicaciones

770
00:55:33,440 --> 00:55:34,639
a largo plazo, digamos

771
00:55:34,639 --> 00:55:37,300
¿Quieres contarte

772
00:55:37,300 --> 00:55:38,159
un poquito más, Ana?

773
00:55:38,159 --> 00:55:57,019
Sí, bueno, yo estuve durante 10 años trabajando en una empresa de informática. Cuando entré a trabajar en la empresa no tenía ni idea de informática, pero tengo que decir que a pesar de que fue hace mucho tiempo, en las empresas ya por entonces se valoraba mucho tener un matemático por la forma en que tenía mueblada la mente.

774
00:55:57,019 --> 00:55:59,320
incluso aunque tuvieran que formarlo de cero

775
00:55:59,320 --> 00:56:00,820
en lo que fueran a hacer en informática

776
00:56:00,820 --> 00:56:02,840
preferían en muchas ocasiones

777
00:56:02,840 --> 00:56:05,239
elegir un matemático para según qué tipo de trabajos

778
00:56:05,239 --> 00:56:07,059
lo que pasa es que

779
00:56:07,059 --> 00:56:08,579
bueno pues llegó un momento en que

780
00:56:08,579 --> 00:56:10,719
no me gustó el tipo de trabajo que

781
00:56:10,719 --> 00:56:12,760
pues digamos que cuando asciendes en la escala

782
00:56:12,760 --> 00:56:14,800
te van obligando hacia labores más comerciales

783
00:56:14,800 --> 00:56:17,260
que a mí no me gustaban, a mí la labor técnica y de programación

784
00:56:17,260 --> 00:56:18,780
me encanta, lo sigo haciendo de hecho

785
00:56:18,780 --> 00:56:20,039
pero

786
00:56:20,039 --> 00:56:23,059
no me gustaba la labor comercial y entonces pues

787
00:56:23,059 --> 00:56:24,920
volví a la universidad

788
00:56:24,920 --> 00:56:26,980
hice el doctorado y bueno

789
00:56:26,980 --> 00:56:31,119
pues, como dice Ana, a partir de ahí nuestras vidas son paralelas.

790
00:56:34,230 --> 00:56:34,630
Gracias.

791
00:56:35,530 --> 00:56:36,329
Yo tengo una pregunta.

792
00:56:39,570 --> 00:56:40,190
Sí, sí, Elena.

793
00:56:40,750 --> 00:56:41,710
Elena, parece.

794
00:56:42,510 --> 00:56:42,650
Sí.

795
00:56:43,190 --> 00:56:43,989
Elena, habla.

796
00:56:44,849 --> 00:56:45,369
¿Me oís?

797
00:56:46,110 --> 00:56:46,349
Sí.

798
00:56:46,610 --> 00:56:46,869
Sí, sí.

799
00:56:47,550 --> 00:56:52,289
Vale, ¿cuándo supisteis a lo que os queríais dedicar en vuestra vida?

800
00:56:54,699 --> 00:56:56,000
Empieza ahora tú, Ana, si quieres.

801
00:56:56,860 --> 00:57:02,300
Pues yo no lo tuve claro hasta por entonces, digamos, hasta acabar el bachillerato.

802
00:57:02,300 --> 00:57:06,960
a mí me gustaban las ciencias, me gustaba la física, me gustaban las matemáticas

803
00:57:06,960 --> 00:57:11,840
pero también me gustaba la filosofía, me gustaba la literatura, me gustaba un poco aprender

804
00:57:11,840 --> 00:57:16,340
y sigo siendo un poco así, me disfruto mucho aprendiendo cosas

805
00:57:16,340 --> 00:57:20,260
me decidí por matemáticas casi en el último momento

806
00:57:20,260 --> 00:57:23,199
y bueno, pues bien, salió bien

807
00:57:23,199 --> 00:57:27,260
es verdad que las matemáticas de la carrera no se parecían a las que yo había hecho en el instituto

808
00:57:27,260 --> 00:57:30,960
pero me gustaron y bueno, pues creo que tuve un poco de suerte

809
00:57:30,960 --> 00:57:48,860
No soy una persona de esas de vocación temprana y clara. Tengo claro que me gusta mucho la ciencia, disfruto aprendiendo ciencia, creo que la ciencia se puede entender como ocio perfectamente y yo me lo paso muy bien aprendiendo, pero no tuve una vocación clarísima, temprana, para nada.

810
00:57:48,860 --> 00:57:52,420
en mi caso fue un poco distinto

811
00:57:52,420 --> 00:57:52,880
porque

812
00:57:52,880 --> 00:57:56,340
entonces el instituto se empezaba en tercero

813
00:57:56,340 --> 00:57:58,059
de la ESO y cuando yo entré

814
00:57:58,059 --> 00:58:00,360
coincidí con un grupo de amigas y amigos

815
00:58:00,360 --> 00:58:02,420
a los que gustaban

816
00:58:02,420 --> 00:58:04,519
las matemáticas mucho, entonces quedábamos

817
00:58:04,519 --> 00:58:06,159
para estudiar y nos pasábamos fenomenal

818
00:58:06,159 --> 00:58:08,300
quedábamos casi siempre, una vez a la semana

819
00:58:08,300 --> 00:58:10,679
o así nos solíamos reunir para hacer problemas de matemáticas

820
00:58:10,679 --> 00:58:12,039
y luego nos íbamos a tomar algo

821
00:58:12,039 --> 00:58:14,139
o salir a lo que fuera

822
00:58:14,139 --> 00:58:16,760
y siempre las viví desde ese momento

823
00:58:16,760 --> 00:58:18,099
como un trabajo en equipo

824
00:58:18,099 --> 00:58:20,119
como una cosa casi social

825
00:58:20,119 --> 00:58:20,780
y entonces

826
00:58:20,780 --> 00:58:23,940
con ese grupo de amigos fui

827
00:58:23,940 --> 00:58:26,000
por todo el instituto y acabamos

828
00:58:26,000 --> 00:58:27,260
todos en la carrera al final

829
00:58:27,260 --> 00:58:28,460
entonces

830
00:58:28,460 --> 00:58:31,639
fue quizá por eso, o sea, me gustaba

831
00:58:31,639 --> 00:58:33,820
me gustaban también la física

832
00:58:33,820 --> 00:58:35,739
y otras asignaturas, pero es que las matemáticas

833
00:58:35,739 --> 00:58:37,900
me parecían como la combinación de

834
00:58:37,900 --> 00:58:38,639
lo social

835
00:58:38,639 --> 00:58:43,719
con la ciencia en sí

836
00:58:43,719 --> 00:58:46,119
también tenía otros amigos con los que no hacía matemáticas

837
00:58:46,119 --> 00:58:48,079
pero en concreto siempre podía estudiar matemáticas

838
00:58:48,079 --> 00:58:50,079
con esos, entonces a partir

839
00:58:50,079 --> 00:58:51,480
del tercero de la ESO me engancharon

840
00:58:51,480 --> 00:58:54,219
y luego descubrir los números complejos

841
00:58:54,219 --> 00:58:56,019
cuando descubrí que la raíz de menos uno

842
00:58:56,019 --> 00:58:57,960
podía ser una cosa, me obsesioné

843
00:58:57,960 --> 00:58:59,920
con que había que poder dividir por cero hasta que

844
00:58:59,920 --> 00:59:01,500
me di cuenta de que no, muchos años después

845
00:59:01,500 --> 00:59:04,000
pero eso fue

846
00:59:04,000 --> 00:59:04,900
a mí me pasó así

847
00:59:04,900 --> 00:59:06,840
Gracias

848
00:59:06,840 --> 00:59:14,699
¿Alguien quiere preguntar

849
00:59:14,699 --> 00:59:15,059
más?

850
00:59:16,659 --> 00:59:17,559
¿Alguna pregunta?

851
00:59:23,210 --> 00:59:25,510
No parece que ya haya más preguntas

852
00:59:27,329 --> 00:59:30,429
Pues nada, yo creo que

853
00:59:30,429 --> 00:59:31,150
aquí

854
00:59:31,150 --> 00:59:33,889
dejamos la

855
00:59:33,889 --> 00:59:35,869
actividad tan estupenda

856
00:59:35,869 --> 00:59:38,389
que hemos tenido y vamos

857
00:59:38,389 --> 00:59:39,150
por mi parte

858
00:59:39,150 --> 00:59:42,389
daros muchísimas gracias que siempre

859
00:59:42,389 --> 00:59:43,969
es un placer escucharos

860
00:59:43,969 --> 00:59:46,250
Igualmente, es un placer siempre

861
00:59:46,250 --> 00:59:47,369
colaborar con vosotros

862
00:59:47,369 --> 00:59:48,590
Gracias

863
00:59:48,590 --> 00:59:52,150
Y un aplauso

864
00:59:52,150 --> 00:59:53,349
que no se va a oír

865
00:59:53,349 --> 00:59:55,010
A vosotros

866
00:59:55,010 --> 00:59:59,650
Bueno, muchas gracias

867
00:59:59,650 --> 01:00:02,630
Venga, seguimos en contacto

868
01:00:02,630 --> 01:00:04,269
Abel y Javi

869
01:00:04,269 --> 01:00:05,969
Me alegro mucho de haberos

870
01:00:05,969 --> 01:00:08,469
Venga, hasta el año que viene

871
01:00:08,469 --> 01:00:09,630
Hasta el año que viene

872
01:00:09,630 --> 01:00:11,590
Hasta luego