Investigando la investigación

Big Five personality and technology acceptance: can you trust a model that fits the data? With Ho Hwi Chie, an engineer who left the top of the car industry to study why people accept a technology and keep using it.
Classic technology acceptance models describe one route for everybody. This study measured the Big Five personality traits, intention to use, social support and user experience in 584 users of urban trains, and tested the whole chain with structural equation modeling (SEM). The result: there is not one door, but several. Agreeableness, conscientiousness and neuroticism come in through the intention to use; openness through social support; extraversion through the experience itself. And the strongest link in the model is not about the technology: it goes from wanting to use the system to the help you get from other people.
I talk with Dr. Ho Hwi Chie (Brigita), Associate Professor of Industrial Engineering at BINUS University and first author of the study, published in 2026 in the International Journal of Technology. Before research she was CEO of Audi and Volkswagen Caravelle in Indonesia. The data come from public transport users in the Jakarta area, but the questions are for anyone who works with surveys and statistical models.
In this episode:
How an industrial engineer ends up measuring personality and social support.
Why study whether people accept a train, and not only how many people it can carry.
Several doors into technology acceptance, and why the idea is not to label people.
Social support as a resource: Conservation of Resources theory and four kinds of help.
184 questions, 584 valid answers: the fieldwork and the most nervous moment of the project.
Can you trust a model that fits? Why a good fit is where the next questions begin.
A young sample and one single moment in time: what this study can and cannot say.
Rigorous or just stubborn: when to change a model, and when not to.
AI for non-native English speakers, and advice for engineers who want to work with human data.
Recorded asynchronously: Brigita recorded her answers, and I recorded my questions separately.
Guest:
Ho Hwi Chie (Brigita), BINUS University
Email: hhchie@binus.edu
Email: hwichieho@hotmail.com
Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56154321100
Read the paper (open access): Distinct Pathways of Personality Traits in Technology Acceptance: The Mediating Role of Social Support and User Experience in Rail Public Transport (International Journal of Technology, 2026): https://doi.org/10.14716/ijtech.v17i3.8309
Chapters:
00:00 Intro: the same train, several doors
04:21 From the car industry to research
08:28 Public transport as a human problem
12:56 Several doors into technology acceptance
16:53 Social support and Conservation of Resources
22:06 The fieldwork and a model that had to fit
26:51 The hard questions: young sample, one moment in time
32:16 Rigorous or just stubborn? Teamwork, a normal week and AI
37:57 What she enjoys most and least, and her advice
42:39 Outro: four ideas to take away
More: https://horacio-ps.com/en/principal-english
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Does social CSR pay off? Corporate social responsibility (CSR), employees and HR management: what workers really see when a company says it cares, with Lukáš Vartiak. One factory in Slovakia, 51 answers, and a result that surprised me.
Many companies have a CSR plan: a document, a report, a page on the website. But workers do not read the report. They see other things: training, health and safety, workload, work–life balance, and how their boss treats them. A team invited 115 employees of a Slovak manufacturing firm to a survey on the social pillar of CSR and its value for the business; 51 answered. Only 17 of the 40 workers with a university degree said the firm had an official CSR strategy for its people; among those without a degree, 10 of 11 said yes.
I talk with Lukáš Vartiak, Associate Professor at the Institute of Mediamatics, Faculty of Social and Economic Sciences, Comenius University Bratislava, and first author of the study, published in 2026 in the journal Interpersona. This episode is about the research process behind human resource management and CSR, and about what the data cannot prove.
In this episode:
How responsibility travels from a strategy document to a normal working day.
What had to be given up: with a cross-sectional survey of 51 employees you see patterns, not causes.
Why study one single company, and why it is a first step, not all of Slovakia.
Getting access to a firm: management agreement, working time, no names, and whose voices are missing.
What an "I don't know" answer really means in employee surveys.
The next study: several factories over time, before and after a real change.
Advice for the next five years: build a relationship that lets you go back and keep hearing honest answers.
Recorded asynchronously: Lukáš recorded his answers in Slovakia, and I recorded my questions separately.
Guest:
Lukáš Vartiak, Comenius University Bratislava
Email: lukas.vartiak@fses.uniba.sk
Profile: https://fses.uniba.sk/pracoviska/ustavy/ustav-mediamatiky/pracovnici/lukas-vartiak/
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Lukas-Vartiak
Academia: https://comeniusuniversity.academia.edu/Luk%C3%A1%C5%A1Vartiak
Read the paper (open access): Human resource management and the economic value of social CSR: employee perceptions in a Slovak manufacturing firm (Interpersona, 2026): https://doi.org/10.54899/ijpr.v20i1.805
Chapters:
00:00 Intro: when a company says it cares, how do workers know?
03:44 Before the paper: from the document to the working day
05:26 What had to be given up: patterns, not causes
07:28 Why one single company
09:36 Getting into the firm: 51 answers out of 115
11:35 Four authors, one framing
13:40 What "I don't know" really means
15:31 What comes next: following factories over time
18:32 Advice for the next five years: trust
20:48 Outro: four ideas to take away
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Santiago Ramón y Cajal y Camillo Golgi miraron las mismas neuronas, con el mismo método, y vieron dos cerebros distintos. Esta es la vida de Cajal, el Nobel que demostró que las neuronas están separadas, contada a ocho voces.
Un episodio coral, grabado por WhatsApp entre España, Colombia y Nicaragua, que mezcla biografía, ciencia y metainvestigación. Del niño al que metieron en la cárcel de Ayerbe con once años al telegrama de Estocolmo de 1906, que escondía un nombre: Golgi.
En este episodio:
• El padre que le prohibió dibujar y le enseñó anatomía con huesos del cementerio.
• Cuba, la malaria y un médico militar que vuelve en los huesos.
• Silveria Fañanás, la casa-laboratorio y la revista que pagaron de su bolsillo.
• La reacción negra de Golgi: un método que funciona justo porque solo tiñe unas pocas neuronas.
• Berlín, 1889: cómo un investigador de la periferia se hizo ver ante Kölliker.
• Estocolmo, 1906: un Nobel compartido entre dos rivales y dos discursos opuestos.
• Del microscopio electrónico a las sinapsis eléctricas: quién tenía razón, y por qué ninguno lo veía todo.
Para investigadores: los datos no hablan solos, la herramienta no es la interpretación, a veces hay que ver menos para ver mejor y un buen rival te hace más riguroso.
Capítulos:
00:00 Intro
00:24 Madrid, 1906: llega un telegrama
02:35 El niño, el cañón y el padre
08:33 Zaragoza, el gimnasio y Cuba
11:13 Silveria Fañanás y la casa-laboratorio
14:56 La reacción negra: ver menos para ver mejor
20:07 Berlín, 1889: hacerse ver desde la periferia
24:25 Estocolmo, 1906: el nombre que faltaba
29:34 Mismo método, otra mirada
32:42 Sinapsis eléctricas: ni el que ganó lo veía todo
35:22 Mientras tanto, hoy: el legado de Cajal
35:41 Créditos
Voces:
• Horacio Pérez Sánchez: narrador
• Manuel Medina Cruz (aparato digestivo, Hospital Virgen Macarena, Sevilla): Santiago Ramón y Cajal
• María Araceli Pérez García (psicóloga, Universidad de Almería): Silveria Fañanás
• María de las Mercedes Capobianco Uriarte (Universidad de Almería): la voz de los documentos
• Johanna Flórez (química, Universidad del Magdalena, Colombia): la voz de la ciencia
• Francisco Palencia (médico epidemiólogo, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia): Camillo Golgi y el revocador de Ayerbe
• Alexander Sosa Cano (profesor de literatura, Nicaragua): Justo Ramón, el padre
• María Dolores Hernández Coronado (profesora del IES Ramón y Cajal): «Mientras tanto»
Fuentes: Santiago Ramón y Cajal, «Recuerdos de mi vida» (Project Gutenberg); conferencias Nobel de Golgi y Cajal, 11 y 12 de diciembre de 1906 (nobelprize.org).
Música: Sanctuary, Intervention, Reawakening, Ice Cream, Cicadas, Resolutions, Passage of Time, Nightfall, Effervescence, The Long Way Home y Meanwhile, de Scott Buckley (www.scottbuckley.com.au), licencia CC BY 4.0.
Foto de portada: Kaulak (1909), Biblioteca Nacional de España, vía Wikimedia Commons, CC BY 4.0.
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¿Qué sabes explicar sin volver a preguntarle a la IA? El viernes 2 de octubre de 2026, Andrej Karpathy publicó un tuit recomendando pedir explicaciones en ASD-STE100, el inglés técnico de los mecánicos de avión. Más de siete millones de visualizaciones. Setenta y ocho mil personas lo guardaron para leerlo luego: más gente lo archivó que gente que le dio a me gusta.
Este episodio prolonga ese tuit. Karpathy tiene razón sobre la fachada (texto claro, diagrama, web, vídeo). Le falta el sótano: cómo está construido lo que te entrega una IA, cuántos ficheros genera y cuál es la puerta de entrada. Y una prueba de un minuto al final de cada tarea con un agente.
Episodio de guion propio, sin invitado. Título: ¿Qué sabes explicar sin volver a preguntarle a la IA?
Recorremos, entre otras cosas:
• El hangar a las tres de la mañana: por qué existe el ASD-STE100.
• La escalera de Karpathy: escribir claro, diagramas, páginas web, vídeos a medida.
• El peldaño que falta: nadie habla de la arquitectura de los outputs.
• S1000D, la hermana aeronáutica que sí trocea el manual en módulos.
• Dos IAs que se corrigen entre sí, y lo que las dos se saltaron: el Español Técnico Simplificado.
• La regla: no crear un fichero nuevo salvo que reduzca la complejidad de quien revisa.
• Cinco preguntas obligatorias al acabar una tarea con agentes.
• Desechable es la interfaz. Lo que firmáis, no.
Para profundizar:
El tuit de Karpathy (2 oct 2026): https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479
ASD-STE100 (inglés técnico simplificado): https://www.asd-ste100.org/
S1000D (especificación de publicaciones técnicas): https://s1000d.org/
UNE-ISO 24495-1 (lenguaje claro; lo más cercano en castellano): https://www.iso.org/standard/78907.html
Español Técnico Simplificado, tesis de Ilaria Gobbi (Bolonia, 2014): https://doi.org/10.6092/unibo/amsdottorato/6681
Episodio hermano (virus cognitivo): en el feed, buscar «¿Qué sabes hacer sin IA?»
Música:
Bach, Open Goldberg Variations (Aria, Variatio 15) y Open Well-Tempered Clavier Book I (Preludios 4 y 5), grabación de Kimiko Ishizaka, licencia CC0 / Public Domain Mark.
Goldberg: https://archive.org/details/The_Open_Goldberg_Variations-11823
WTC I: https://archive.org/details/bach-well-tempered-clavier-book-1
Capítulos:
00:00 Intro
00:24 Hangar a las tres de la mañana
03:10 La cifra: 78.000 guardados
04:12 La escalera de Karpathy
08:35 Diagramas, web y vídeo
11:52 Desvíos: resúmenes y foro
14:36 Volver al tronco: supervisión
16:10 Nadie baja al sótano
19:05 S1000D y el contrato de entrega
22:50 Lo que falta en las dos
24:18 La regla y las cinco preguntas
25:23 Cómo se aplica a un paper
26:36 Objeción: desechable
28:52 Vuelta al hangar
29:40 Dos pruebas para esta semana
30:19 Cierre
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Nacemos matemáticos: las matemáticas de 0 a 3 años, con Paulina Serri. Imaginad a una chica de instituto en Santiago a la que las mates le producen estrés y decide que, en cuanto acabe el colegio, no van a volver a su vida. Hoy investiga las matemáticas de los bebés. De cero a tres años.
Lo primero parecido a las matemáticas que aprende un recién nacido es que la noche es para dormir y el día para estar despierto: una secuencia, un patrón. A los cinco o seis meses, sin que nadie le enseñe, distingue dos objetos de tres. Igual que una rata, una paloma o un chimpancé. Es decir, nacemos matemáticos. La pregunta de hoy es la otra: ¿quién nos convence después de que no lo somos?
Hablo con Paulina Serri Cares, educadora de párvulos, investigadora y académica de la Universidad Finis Terrae (Santiago de Chile). Su artículo Desarrollo de las matemáticas de 0 a 3 años: lineamientos claves para educadores de párvulos, publicado en Estudios Pedagógicos (2026), es de acceso abierto. Empezó como material para sus alumnas. Revistas internacionales le dijeron que eso ya estaba dicho. Ella se preguntó: ¿dicho para quién? Y lo publicó en Chile, donde sí llega a las salas.
Recorremos, entre otras cosas:
La línea entre hacer matemáticas y solo percibir el mundo: distinguir rojo de azul no es matemática; darse cuenta de que aquí hay más que allí, sí.
La niña que reparte cucharas a la hora del postre: correspondencia uno a uno que casi nadie ve.
La metáfora de Lakoff y Núñez: los conceptos nacen con carne y la escuela los deja en el hueso.
Una sala cuna un lunes: apilar bloques diciendo "alta, muy alta" y dejar que los niños descubran solos que hace falta una base.
Un predictor estadístico no es un destino individual. Y la línea entre estimular y presionar al "bebé genio".
Por qué medio siglo de Piaget sigue siendo lo único que llega a muchas educadoras, aunque la investigación haya avanzado.
Indagación formativa en la Facultad: formar educadoras que miren su práctica como quien investiga.
Grabado en diferido: Paulina desde Santiago y yo desde España (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitada:
Paulina Serri Cares
Correo: paulina.serricares@gmail.com
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=UGcCqKMAAAAJ&hl=es
Para profundizar:
Artículo (acceso abierto, SciELO): https://www.scielo.cl/article_plus.php?lng=es&pid=S0718-07052026000100211&tlng=es
DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07052026000100211
Capítulos:
00:00 Intro: nacemos matemáticos
03:47 Presentación y el camino hasta las mates de los bebés
13:39 ¿Matemáticas o solo percibir el mundo?
19:14 Quién nos convence de que no somos de números
25:30 El hueso sin carne: de juntar a sumar
31:58 Una sala cuna un lunes por la mañana
39:48 Predictor no es destino, y el riesgo del bebé genio
45:35 Por qué lo publicado no llega a las aulas
55:10 Indagación formativa y dónde encontrarla
63:54 Outro: las cinco ideas que me llevo
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