Un script de R que no corre no pide permiso para arruinarte la tarde: tira una línea roja de error y sigue ahí, terco, hasta que le encontrás la vuelta. Así arranca, casi siempre, cualquier intento serio de meterse al modelado de nicho con MaxEnt en R, y por ahí empieza también la pregunta que más me hacen los que llegan a esto desde la ciencia ciudadana y la conservación de aves: ¿conviene pagar un curso o alcanza con pelear solo, gratis, contra R (lo que en los foros llaman rstats)?
Hace poco me escribió Yadira Solano, lectora del blog, preguntándome exactamente eso. En su correo venían pegados tres errores de R distintos, y ya se notaba que probaba todo en Mac aunque casi ningún tutorial de MaxEnt está pensado para esa máquina (una fricción extra que nadie le avisó antes de empezar). Su duda es la misma que tuve yo hace un buen rato, y la respuesta corta es que hay un mito de fondo que le hace perder plata a la mitad de los aficionados.
El mito que hace perder tiempo (y plata) a la mitad de los aficionados
El mito es este: pensar que pagar por una clase te ahorra programar, como si el instructor fuera a escribirte el script. No es así, ni de cerca. El código de MaxEnt en R anda regado gratis en GitHub y en foros, casi siempre en inglés, y cualquiera con paciencia lo copia en una tarde. Lo que sí cuesta encontrar gratis es el criterio: saber por qué una línea funciona en tu caso y por qué otra te arma un modelo con sentido biológico cero.
A mí me costó entenderlo. Pasé un buen tramo viendo tutoriales de YouTube en inglés y copiando código sin entender bien qué hacía cada línea (la verdad sea dicha, entendía bastante menos de lo que quería admitir en ese momento). El script corría a veces, hasta que dejaba de correr, y ahí no tenía ni idea de por dónde agarrar para arreglarlo.
Sigo trabajando desde un cuarto trasero en un apartamento en Los Yoses, con un escritorio en L, dos monitores que no son de la misma marca y una pared llena de post-its con nombres de especies y rutas de archivo que ya ni recuerdo por qué anoté. Ahí fue donde la función rasterize me tiró, por primera vez, un error de resolución porque las celdas de dos capas no coincidían entre sí, y me quedé un rato mirando la consola sin saber si el problema era mío, de los datos, o de las dos cosas al mismo tiempo.
Lo que compra en realidad quien paga un curso de MaxEnt en R
Ahí es donde entra Isaías Morera, mi compañero del grupo de conteo de aves: desconfía de los modelos y prefiere lo que ve con sus propios ojos en el campo, libreta en mano (dice que un mapa bonito no reemplaza un avistamiento real, y en el fondo tiene razón). Cuando contamos juntos en el Parque Nacional Braulio Carrillo, sus dudas me sirvieron más que cualquier tutorial, porque me obligaron a preguntarme si mis puntos de presencia mostraban dónde está realmente la especie o solo dónde es fácil caminar y pajarear.
Para quienes recién empiezan, no es sencillo elegir formación en R Studio para modelado de nicho ecológico que no se pierda en fórmulas imposibles. Un curso que vale la plata no enseña a instalar R, eso se sufre solo, a punta de Google, sino a limpiar el sesgo de muestreo antes de tocar una sola línea en RStudio, con una honestidad que a mí me costó practicar.
Filtrar el sesgo antes de tocar RStudio
Un buen curso también te enseña a leer un AUC sin tratarlo como la palabra final del modelo, a no cargar las diecinueve capas de WorldClim en bloque sin pensarlo sino a elegir las que realmente tienen sentido para tu especie, a aplicar algo de "thinning" espacial para que los puntos de presencia no queden amontonados en el mismo par de cuadras, y a mover el parámetro de regularización, el famoso beta, con algún criterio en vez de adivinar. También ayuda que te expliquen cuándo conviene más un modelo lineal clásico que MaxEnt, y que no confundas una pregunta de modelado de nicho con una de teledetección: son primas, no gemelas.
Hay más paquetes de R para esto de los que yo conocía cuando empecé, "dismo" fue mi puerta de entrada, pero no es la única, y un curso decente te ahorra meses de tropezar solo con la documentación. Hubo un curso general de estadística en R que recomendé al principio sin pensarlo mucho, y dejé de hacerlo: enseñaba regresión y modelos lineales sin ninguna conexión con datos biológicos, útil para la sintaxis, inútil para lo que yo necesitaba resolver.
Lo que sí conviene pagar si haces ciencia ciudadana en conservación de aves
La regla que uso ahora, antes de gastar en cualquier curso, es simple: si el problema es que no sabes programar, busca lo gratis y pelea un rato solo, que se puede. Si el problema es que no sabes qué preguntarle al modelo, por qué un sesgo de muestreo arruina el resultado, por qué un AUC alto no basta, por qué dos capas no calzan en resolución, ahí sí conviene pagar, porque ese criterio no sale de copiar scripts ajenos.
Y si lo tuyo es más la parte técnica, como por qué aprender teledetección satelital con R en lugar de usar QGIS, la lógica no cambia: pagas por el criterio, no por el código. El valor real de un curso para un aficionado no es que te resuelva el modelo, es que la próxima vez que la consola te devuelva texto rojo, sepas leerlo como un problema que ya sabes resolver, no como un jeroglífico.