Actualizada Documentación y Continuacion de análisis de datos
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@@ -6,6 +6,12 @@ Este proyecto reúne fuentes públicas para analizar fricciones empresariales, r
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El estudio propio se apoya en contenido público y análisis de contenido y discurso; no plantea nuevas encuestas ni entrevistas. Las encuestas publicadas se usan como antecedentes y se mantienen separadas del corpus de casos.
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## Pregunta y lógica del estudio
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La pregunta de trabajo es qué problemas de trabajo expresan públicamente empresas y profesionales con actividad verificable en Bizkaia, y qué evidencia permite relacionarlos —o no— con requisitos de software, barreras de implantación y brechas de oferta. La unidad principal es el episodio o fragmento que describe una tarea y una fricción; la publicación completa se conserva para interpretar quién habla y en qué contexto.
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La cadena de análisis separa **queja → dolor operativo → posible mecanismo digital → requisito técnico → barrera de implantación o brecha de oferta**. La evidencia de un paso no acredita automáticamente el siguiente. Se buscan también casos contrarios que puedan refutar cada hipótesis.
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## Documentos principales
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- `Analisis_dolores_empresariales_y_digitalizacion_Bizkaia.docx`: síntesis de fuentes, señales relevantes y límites para valorar posibles oportunidades de software.
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@@ -27,6 +33,8 @@ El estudio propio se apoya en contenido público y análisis de contenido y disc
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En la raíz, `INDICE_DE_FUENTES.csv` reúne las referencias; `descargas_html.json`, `descargas_pdf.json` y `descargas_pdf_extra.json` registran las descargas locales.
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El índice conserva URL, ruta local, estado de descarga, tamaño y SHA-256. Los manifiestos guardan los mismos datos por tipo de descarga y permiten comprobar la integridad de las copias.
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## Estado de la muestra exploratoria
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A 23 de octubre de 2026, `07_muestra_exploratoria/inventario_muestra.csv` contiene 90 registros: 89 incluidos y EXP-084 excluido provisionalmente mientras se verifica la forma jurídica. La meta de 356 es un objetivo operativo de recopilación. La selección es abierta y no probabilística: los recuentos no son estimaciones de prevalencia ni convierten la muestra en representativa.
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@@ -40,7 +48,15 @@ Los casos están agrupados en ocho dimensiones por tipo y similitud. La clasific
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- Leer cada caso junto con su fuente y sus notas de atribución; una publicación puede ser parcial o retrospectiva.
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- Separar la muestra exploratoria ampliada de los corpus territoriales de Bizkaia y Euskadi.
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## Mantenimiento del corpus
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- Asigna un ID único y registra un episodio delimitado por actor, tarea y problema. Separa problemas distintos del mismo actor y deduplica publicaciones de seguimiento del mismo episodio.
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- Conserva la URL de origen, la fecha con su grado de precisión, la autoría, la actividad y la evidencia para identificar la empresa. Distingue lo que la fuente afirma de lo que solo puede inferirse o no consta.
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- Guarda una ficha de trazabilidad por registro en `07_muestra_exploratoria/textos_fuente/`, usando paráfrasis y citas breves en lugar de copiar íntegramente publicaciones.
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- Registra explícitamente exclusiones, incertidumbres y casos refutadores; no los borres si ayudan a explicar decisiones de selección.
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- Si cambia el inventario, actualiza los recuentos del README de la muestra y revisa las etiquetas y el resumen de dimensiones.
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## Revisión de renders y carpetas QA
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La auditoría de octubre de 2026 encontró dos pares de renders idénticos: `99_qa_render/` y `99_qa_render2/` contienen las mismas seis páginas; `99_qa_render_final/` y `99_qa_render_final2/`, las mismas cinco páginas. Los renders finales son una versión distinta de seis páginas anteriores. Los nombres `render2` y `final2` son duplicados exactos de su pareja y candidatos para retirar si se decide conservar solo una copia de cada versión. `_qa_contexto_docx/` está vacía y también puede retirarse. Estos artefactos se conservan por ahora como registro de revisión.
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La auditoría de octubre de 2026 encontró que estos renders corresponden al informe `Analisis_dolores_empresariales_y_digitalizacion_Bizkaia.docx`. `99_qa_render/` y `99_qa_render2/` contienen las mismas seis páginas; `99_qa_render_final/` y `99_qa_render_final2/`, las mismas cinco páginas de la versión final. Los nombres `render2` y `final2` son duplicados exactos de su pareja y candidatos para retirar si se decide conservar solo una copia de cada versión. `_qa_contexto_docx/` está vacía; no contiene renders del documento metodológico. Estos artefactos se conservan por ahora como registro de revisión.
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@@ -1582,9 +1582,141 @@
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"execution_count": 33,
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"id": "3312e42c",
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"metadata": {},
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"outputs": [
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{
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"data": {
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||||
"text/plain": [
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"np.int64(38)"
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]
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||||
},
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||||
"execution_count": 33,
|
||||
"metadata": {},
|
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"output_type": "execute_result"
|
||||
}
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||||
],
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||||
"source": [
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||||
"df[\"fecha_publicacion\"].isna().sum()"
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]
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||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
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"execution_count": 35,
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"id": "8b74536b",
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"metadata": {},
|
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"outputs": [
|
||||
{
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"data": {
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||||
"text/html": [
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"<div>\n",
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||||
"<style scoped>\n",
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||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
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||||
" vertical-align: middle;\n",
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" }\n",
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"\n",
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||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
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||||
" vertical-align: top;\n",
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" }\n",
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||||
"\n",
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||||
" .dataframe thead th {\n",
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||||
" text-align: right;\n",
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||||
" }\n",
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||||
"</style>\n",
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||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
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||||
" <thead>\n",
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||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
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||||
" <th></th>\n",
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||||
" <th>id</th>\n",
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||||
" <th>fecha_publicacion</th>\n",
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||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
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||||
" <tr>\n",
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||||
" <th>0</th>\n",
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||||
" <td>EXP-001</td>\n",
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||||
" <td>2026-08 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-002</td>\n",
|
||||
" <td>2025 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-003</td>\n",
|
||||
" <td>2026-10 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-004</td>\n",
|
||||
" <td>2026-09 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-006</td>\n",
|
||||
" <td>2026-08 aprox. (post retrospectivo sobre event...</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-007</td>\n",
|
||||
" <td>2026-10-15 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>6</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-009</td>\n",
|
||||
" <td>2026-10 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>7</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-011</td>\n",
|
||||
" <td>2024-10/11 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>8</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-012</td>\n",
|
||||
" <td>2024-11 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9</th>\n",
|
||||
" <td>EXP-014</td>\n",
|
||||
" <td>2024-10-30 aprox.</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
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||||
"</div>"
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||||
],
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||||
"text/plain": [
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" id fecha_publicacion\n",
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||||
"0 EXP-001 2026-08 aprox.\n",
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||||
"1 EXP-002 2025 aprox.\n",
|
||||
"2 EXP-003 2026-10 aprox.\n",
|
||||
"3 EXP-004 2026-09 aprox.\n",
|
||||
"4 EXP-006 2026-08 aprox. (post retrospectivo sobre event...\n",
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||||
"5 EXP-007 2026-10-15 aprox.\n",
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||||
"6 EXP-009 2026-10 aprox.\n",
|
||||
"7 EXP-011 2024-10/11 aprox.\n",
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||||
"8 EXP-012 2024-11 aprox.\n",
|
||||
"9 EXP-014 2024-10-30 aprox."
|
||||
]
|
||||
},
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||||
"execution_count": 35,
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||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
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||||
}
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||||
],
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||||
"source": [
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||||
"raw = pd.read_csv(path)\n",
|
||||
"pd.merge(df.loc[df[\"fecha_publicacion\"].isna(), [\"id\"]],\n",
|
||||
" raw[[\"id\", \"fecha_publicacion\"]], on=\"id\").head(10)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "77dda386",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
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