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De experimento datero a tapa del diario: Breve historia del "Cuanto Deben"

  • Protagonistas: Andrés Snitcofsky, Sebastián Waisbrot
  • Año: 2026
  • País: Argentina
  • Género: Nerdearla Argentina 2026
  • Track: Nerd
  • Idioma: Español

Partiendo de un experimento datero analizando la Base de Deudores del BCRA terminamos haciendo una simple página de consulta sobre la situación crediticia de los funcionarios públicos. Pese a que los datos ya eran "abiertos y accesibles", en cuantodeben.visualizando.ar se hicieron realmente fáciles de entender y allí fueron los internautas a descubrir algo que nadie esperaba: Creditos hipotecarios de funcionarios públicos, tema que terminó modificando la agenda y la coyuntura de marzo y abril de 2026 (en argentina) Contaremos la historia de esta aventura, desde lo técnico a lo humano, desde como manejar muchos gigas de datos a como sobrevivir al ataque presidencial en redes. Errores, aciertos y posibles recomendaciones para quien se atreva a "molestar al poder de a una visualización a la vez" (ver charla en Nerdearla 2025 con ese título y con cierta futurología hoy confirmada), que incluye como hablar con los medios, que cosas no tuitear, a quien pedir ayuda cuando la cosa parece peligrosa. Como cierre, mostrar algunos gráficos sobre los datos crediticios de funcionarios que nunca publicamos porque son demasiado nerds para el público general, y otras preguntas abiertas o conclusiones endebles sobre la experiencia.

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De experimento datero a tapa del diario: Breve historia del "Cuanto Deben"

Sobre los speakers

Andrés Snitcofsky
Andrés Snitcofsky
Diseñador en visualizando.ar

Diseñador gráfico en situación de visualización de datos. Activista del acceso a la información y la transparencia, docente y trollsko en redes. Entusiasta de mejorar la Experiencia de Usuario de la vida urbana.

Sebastián Waisbrot
Sebastián Waisbrot
Dev y analista de datos interesado en la inferencia causal y el impacto de políticas públicas

Tengo un perfil híbrido: me muevo entre la economía y el derecho, y el ecosistema técnico de los datos. Uso Python, SQL, Stata y entornos Linux para limpiar datasets, automatizar procesos y medir el impacto de reformas complejas.

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