More than 70% of Spaniards think that the Spanish economy is bad or very bad, but at the same time, more than 70% of Spaniards think that their personal economy is good or very good, according to the last CIS of October. The result, as seen in these charts made with @graphext, is constant regardless of age.

This paradox has always been repeated in all CIS surveys and in almost any other similar survey from any country.

The main hypothesis is that our perception of the economy is based on what the media reports, which almost always have a bias towards focusing on negative news about the country's economy. At the same time, humans tend to have a positive bias about our own reality, where even if things are not going so well, we at least have the feeling of control over our own future. While what the government of your country does is like a derailed train, you have no control.

Additionally, most macro news, like inflation or a country's GDP, usually does not have a short-term impact on most citizens who tend to have larger economic safety nets.


And, of course, the variable that best predicts who falls more into the paradox is whether or not you voted for the current government. Currently, voters whose personal economy is doing poorly but think the country's economy is doing well vote for PSOE, and those whose personal economy is doing well but see the country's economy as poor are PP voters.

And it seems that when a household starts earning more than €2000 net per month, they move to the side of seeing their personal economy as good and the country's economy as bad.

The best argument against remote work I've come across. A company is a machine for creating knowledge.

If the knowledge created from the daily experiences of its employees (talking to customers, researching what competitors do, programming an internal library, etc.) remains… https://t.co/QZJ7GGeqE7twitter.com/i/web/status/1…
The first step to converting tacit knowledge into explicit knowledge is to socialize it. Verbalize what you've learned with another colleague. Ideally, this should happen naturally and in the rawest possible form. And people should enjoy doing it.

In mid-September, at @graphext we are going to start teaching a very practical 8 weeks course about the modern data stack 🧑‍🏫📊, oriented to technical people. If you are a developer interested in data, or just graduated with a CS degree and live in Madrid. Read this thread👇 Our customers are desperately trying to find data engineers, data analysts, and data scientists with the right skills to work with modern data tools. New solutions like @fivetran @segment @snowflake @getdbt @preset_data @_hex_tech or @graphext are reshaping this industry.

One of the most fascinating insights I've discovered about myself. This is how my attention span (and probably yours) decreases rapidly throughout the day.

I've been tracking every single event I do on my computer using @rize_io and exported the data to @graphext

Thread 🧶👇 Rize captures every single session I do on my laptop. Every time I jump from one app or web to another one, it records the time spent there and classifies them into categories following my own taxonomy.

This is how it summarizes a day on my computer. Really useful and beautiful

La evolución del número de chicos y chicas matriculados en Informática en España está llena de grandes misterios nada obvios:

- ¿Por qué tantísima gente se lazó a estudiar Informática en los 90 pero de repente estalla en el 2002? ¿Burbuja de las punto com?

Hilo 🧵👇 ¿Por qué crecieron y cayeron mucho más rápido las matriculaciones de chicas entre 2001 y 2004 que la de chicos?

En Teleco también hubo un caída brutal en el número de matriculados entre 2006-2007 pero sobre todo en chicos y muy concentradas en un solo año.

Hay un paper muy interesante sobre personalidad y profesiones pnas.org/content/116/52… . Estos académicos se sacaron 128K bios de Twitter de las que identificaron 3,5K profesiones, sacando sus tweets y algoritmos de NLP para extraer personalidad y los metí en @graphext . Hilo👇 Con unos cientos de tweets dicen poder predecir cómo de extrovertido, abierto a cambiar de opinión, a llevar la contraria etc etc es alguien... Como mucha gente pone en sus bios de Twitter a qué se dedican se puede sacar una buena muestra de cómo es la gente de cada profesión

Enviada mi segunda newsletter de @complex_facts dedicada a medir y entender cómo de grande es la polarización política en USA 🇺🇸 y respecto al mundo 🇺🇳 con datos y papers. Aquí se puede leer y subscribirte: complexfacts.com/p/how-big-is-t…

🧵Hilo con los principales puntos que toco 👇 🗺 La Geografía de la Polarazión. Cómo la mayoría de mapas distorsionan la percepción de polarización entre estados y cuáles son los peores o mejores mapas para visualizar la polarización real existente entre campo-surburbios-ciudad

Casi todos los diputados tuitean y mucho. Quizá 1/4 de su tiempo lo pasan aquí. >70K tweets de marzo hasta julio que he analizado @graphext para ver qué trata de decirnos cada partido durante la pandemia. Aquí un post repleto de insights
graphext.com/post/como-el-c…

Hilo resumen 👇 VOX y Unidas Podemos son con diferencia los partidos que crean los tweets políticos más virales. Aunque los diputados de los viejos partidos escriben tanto como los de nuevos partidos, estos tienen significativamente muchos más diputados que crean mensajes que se viralizan más.

Millones de españoles imaginaron una imagen que nunca existió: un rico destrozando señales con un palo de golf. Aquí un análisis con @graphext de los miles de tuiteros que crean y propagan narrativas políticas a izquierda y derecha graphext.com/post/las-2-esp… 👇Y aquí un hilo resumen - La narrativa nace de una cuenta irónica/humor

https://twitter.com/tortondo/status/1260662901943275521

- Un político @pnique y un médico con pocos seguidores pero historia muy emocional prenden la llama.
- Derecha reacciona contrarestando el símbolo
- VOX se va a barrio obreros
- Montan escrache a Iglesias

Este artículo cuenta cómo antes los managers y directivos de las grandes empresas era gente que empezaba desde abajo y entre medias les daban formación y aprendían, mientras que ahora son jóvenes consultores McKinseys y eso se está cargando la clase media theatlantic.com/ideas/archive/… Hace unas semanas conocí a un par de perfiles seniors en una gran empresa española, que llevaban más de 16 años en la empresa, y les buscaron a profes de universidad para enseñarles cosas de machine learning y estaban la mar de motivadas....

Unas 15K personas de todo el mundo han contestado el meme en Twitter de cuáles era sus lenguajes de programación favoritos, odiados o recomendarían para aprender a programar... Los he recopilado y analizado con @graphext y aquí un hilo con los principales insights que encontré 👇 Cada nodo es una persona y su tweet, aquellas que contestaron de una manera parecida se conectan (lo calculan los algoritmo de reducción de dimensionalidad de @graphext ) En los extremos salen gente como @ryanflorence que nombraron un único lenguaje xD

https://twitter.com/ryanflorence/status/1180173845749125121