Un parte importante del trabajo docente es asesorar y leer tesis. En las etapas iniciales hay que rebotar ideas una y otra vez con las y los estudiantes. Hacia los borradores finales, lo que salta a la vista son cuestiones de forma y pequeñas nueces de sabiduría que hace falta resaltar, o poner en contexto los hallazgos una vez que han reposado por unos días después de los largos desvelos del tesista.

(Este semestre me tocó ser lector de cuatro tesinas de licenciatura, tres protocolos doctorales y dirigir una tesis de maestría. Por cuestiones de trabajo, tuve que leer y comentar casi todo en pocos días, al final de los cuales sentí que mi cabeza explotaba con teorías y evidencia de todo tipo. Estos consejos al vuelo son reacciones rápidas que tuiteé en la madrugada pero que quizá puedan ser de utilidad.)

Tip número uno: Your thesis “is not going to go the way you think.”

La forma importa:

1. La revisión de literatura no debe ser más amplia que tu evidencia+análisis+discusión de resultados.
2. Tu introducción no debe parecer una revisión de literatura sino un movie trailer.
3. No dejes tu hipótesis central hasta la página 13. No es una historia de suspenso.
4. La introducción debe dar un vistazo de tu pregunta y tus hallazgos: sin misterios. Más adelante deberás convencer al lector de que tu hipótesis está bien enmarcada en la literatura existente y que tus hallazgos son debidamente intrepretados.
5. La conclusión es muy parecida a la introducción: resume tus hallazgos pero añade algo más: ¿qué te faltó? ¿qué ocurrirá en la siguiente iteración de está línea de investigación?
6. La introducción y quizás un poco más en la conclusión es donde más licencias literarias puedes tomarte. Ojalá no sean muchas, recuerda que quieres empujar la frontera de la literatura académica.

Sobre la evidencia cuantitativa (tus numeritos):

1. Si el efecto estadísticamente esperado no aparece en una tabla cruzada (crosstab) o en la estadística descriptiva (summary statistics) seccionada de diferentes formas, difícilmente aparecerá con tu modelo-rocket-science. A veces este efecto “solo aparece” en el modelo pero entonces es probable que no sea muy robusto.
2. Es difícil interpretar los coeficientes de tu super modelo si no me platicas antes la estadística descriptiva de tus datos, cómo se miden estas cosas o cómo han cambiado en el tiempo. Puedes hacerlo en el cuerpo de la tesis o en un anexo: el lector necesita una línea de base clara de tu X y tu Y .
3. Incluye una tabla o gráfica con la estadística descriptiva de tus variable dependiente y las variables explicativas principales (tus X y tu Y). Sí, hazlo aunque “tu asesor” diga que a nadie le importan. De verdad. Hazlo.
4. Cada tabla o figura merece un título claro y suficientemente explicativo (self-explanatory). Una tabla titulada “Tabla 15: Regresiones” suena a psicoterapia mala. Una tabla titulada: “Determinantes de Y en el país Z en el período W” ayuda, o algo como “Efecto de X1 y X2 en Y en el país Z, 2010-2018” es más informativo. Añade notas al pie de la tabla si es necesario para que nadie tenga que cambiar de página para entender que quiere decir la tabla y qué quieren decir esos numeritos entre paréntesis o corchetes.
5. Suele suceder que, tras recabar cientos de datos y hacer un análisis más o menos sofisticado, no encuentras el efecto que esperabas con tus hipótesis– motivadas con todas esas páginas de revisión de literatura. Así pasa. No desesperes: la ciencia avanza con hallazgos positivos o negativos. Revisa tu modelo, analiza tus residuales: allí están todos esos factores que no pudiste codificar o incluir en el modelo, allí está ese factor que sospechabas el otro día pero no tienes forma de medirlo. A veces la mejor parte de la historia está en el análisis de los residuales: cuéntanos esa historia.

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