Los compañeros de conservación me hacen la misma pregunta cada vez que sale el tema de MaxEnt para aves en una salida de campo: cuánto tiempo y cuánta plata hay que meterle antes de que un mapa de distribución de aves hecho en R deje de verse como una mancha de colores sin sentido. Todavía no tengo una respuesta que sirva para todo el mundo, pero ahí es donde entra este repaso sobre modelado de nicho en R y R para estudiantes de biología que quieren dar el salto de las capas gratis a algo con orden.
Aclaro antes de seguir: este blog se sostiene con enlaces de afiliado. Si comprás un curso a través de lo que recomiendo acá, yo recibo una comisión y a vos no te cuesta ni un colón extra. Menciono solo cursos que revisé por mi cuenta o que validé con gente de la comunidad de modelado de nicho, si algo me pareció puro humo, no aparece en esta lista.
La respuesta corta, resumida después de tres años metiendo capas climáticas y puntos de presencia en R para mapear las aves que contamos los sábados: el código está gratis en cualquier repositorio, pero el orden para usarlo bien no lo está. Pagar un curso decente no compra sintaxis, compra la secuencia correcta de pasos, y esa secuencia es la que de verdad acorta el camino hasta un mapa usable.
Pagar por un curso de R cuando el código está gratis en internet
Antes de meterme con R en serio, perdí un buen tiempo intentando aprender Python primero, porque en ese momento me pareció la opción con más futuro y más demanda laboral. Fue tiempo mal invertido para lo que yo necesitaba: casi toda la comunidad de modelado de nicho (los paquetes, los foros, los tutoriales que resuelven dudas reales de campo) vive en R, no en Python. De ahí la primera regla que le paso a cualquiera que me pregunta: elegí el lenguaje que usa la comunidad de tu campo, no el que suena más de moda en ese momento. Más allá de dismo y biomod2, hay todo un abanico de paquetes de R para modelado de nicho que daría para su propio repaso, pero para arrancar con esos dos alcanza y sobra.
Limpiar el desorden viene antes de correr cualquier modelo
Un buen temario arranca por lo aburrido: limpiar duplicados y coordenadas mal cargadas antes de tocar un solo modelo. Ahí es donde casi todos nos trabamos con el sistema de coordenadas, sobre todo cuando una capa aparece corrida hacia el mar por no tener claro el WGS84, a mí me sacó del apuro Nathalie Fallas, colega de la comunidad de R en línea que corrige esos errores de proyección sin siquiera abrir la documentación, cosa que todavía le envidio. Ese abanico de pie que tengo junto al CPU, en mi rincón de trabajo en Los Yoses, ha visto pasar más de una barra de progreso de biomod2 congelada en el mismo punto durante lo que se siente una eternidad, mientras las notas con nombres de especies y rutas de archivo pegadas en la pared me recuerdan en qué iba antes de que la máquina se trabara.
De ahí en adelante, el temario debería explicarte por qué vas a necesitar capas climáticas como las de WorldClim para armar tus variables ambientales, tema que merece su propio artículo aparte, qué hace el parámetro de regularización beta cuando el modelo se ajusta de más, y por qué a veces conviene adelgazar espacialmente tus puntos de presencia antes de correr nada. Y en algún momento vas a toparte con el AUC, la métrica que te dice qué tan bueno salió el modelo, otro tema que da para un análisis propio, no lo voy a resolver en un párrafo.
Modelado de Nicho Ecológico con MaxEnt en R: para quién funciona y para quién no
Lo digo por algo que vi con mis propios ojos en una salida a la Reserva Biológica Carara: un voluntario que sí había llevado un curso estructurado sacó su mapa de MaxEnt en cuestión de minutos, sin pelearse con un solo error, mientras yo todavía trababa el paquete para que leyera mis variables climáticas. Ahí entendí que el valor real de un curso de MaxEnt en R para aficionados no está en el código, que es gratis en cualquier repositorio, sino en no tener que adivinar el orden de los pasos.
De los dos cursos que reviso seguido en este blog, el que recomiendo primero para quien arranca es Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R. No asume que sos programador: te lleva por el flujo completo, desde limpiar datos de presencia hasta interpretar las curvas de respuesta sin que te tiemble la mano. Lo bueno es que va directo al grano, si el objetivo es producir un mapa presentable para una reunión de voluntarios y no una tesis doctoral, el camino es corto, y el precio de entrada es bajo comparado con otras opciones del mercado. Lo flojo es que, si nunca abriste RStudio, la primera media hora genera ansiedad, aunque se pasa rápido en cuanto ves un resultado en pantalla. Para quienes trabajan con especies puntuales y pocos registros de observación, vale la pena revisar además cursos de R para modelar especies raras con pocos datos de observación, porque ahí las técnicas cambian bastante.
Elegí bien la resolución antes de que el mapa te mienta
Si tenés pocos puntos de avistamiento, diez, veinte registros de una especie rara, conviene optar por variables climáticas de resolución más gruesa en vez de la máxima disponible: un mapa que se ve más detallado no es necesariamente uno más útil para conservación. Esa es la clase de criterio que un curso decente te da desde las primeras clases, en vez de dejarte descubrirlo solo, después de mostrar un mapa que en realidad nadie puede usar. Si querés profundizar en por qué pasa esto y cómo se ajusta el modelo por dentro, elegir formación en R Studio para modelado de nicho ecológico es un buen punto de partida para comparar programas que sí bajan a ese detalle.
¿Teledetección o MaxEnt? Cuándo conviene dar el salto
Cuando el modelado básico ya está resuelto y tu proyecto necesita ver tipo de bosque, salud de la vegetación o cómo la deforestación corta corredores biológicos casi en tiempo real, el paso lógico es la teledetección con imágenes satelitales. No es lo mismo que modelar el nicho de una especie, la diferencia entre ambos enfoques merece su propio análisis y no la voy a resolver acá, pero se complementan bien en un proyecto de conservación serio. Le eché el ojo al curso de Teledetección Satelital con R y R-Studio: cubre el lado de imágenes que el curso de MaxEnt no toca y trabaja paso a paso en RStudio en vez de quedarse solo en teoría. Es una inversión bastante más alta y no lo recomendaría como primer curso, para quien recién arranca, ese salto de precio todavía no se justifica. Tampoco me voy a meter aquí en la discusión de MaxEnt contra los modelos lineales generalizados, que es otra conversación completa y da para un artículo aparte. Antes de pagar cualquiera de los dos, comparar con elegir cursos de teledetección con R comparando el soporte y la práctica ayuda bastante, porque en temas satelitales, si no tenés a quién preguntarle cuando algo falla, quedás atrapado sin salida.
Errores típicos al elegir tu primer curso de R para datos espaciales
Un error común es pensar que todo el que hace mapas de distribución viene de QGIS y que R es solo un lujo extra. En el foro de modelado de nicho donde participo todavía hay debates como el de Plácido Arce, un ornitólogo aficionado que llegó ahí porque QGIS se le quedó corto para modelado predictivo, cita papers de los años noventa con una precisión que ya quisiera yo, aunque nunca haya escrito una línea de código. La discusión de R contra QGIS para este tipo de trabajo da para su propio análisis, pero la señal de alerta es la misma en cualquier bando: si un curso no te deja ver el temario completo antes de pagar, o si el grupo de estudiantes está vacío, mejor seguí buscando. Antes de sacar la tarjeta para MaxEnt en R, metete al grupo de Facebook o Telegram del curso y fijate qué pregunta la gente, si las dudas son sobre problemas reales de campo y no solo teoría densa, vas por buen camino.
Mapear aves con R no requiere ser científico de datos, solo terquedad, un método claro y saber en qué curso vale la pena invertir. Si de este repaso te llevás una sola idea, que sea esta: comparar antes de pagar, revisar el temario completo y hablar con quien ya tomó el curso ahorra más tiempo que cualquier tutorial suelto que encontrés por tu cuenta. Pura vida y buen mapeo.