CH06: Movilidad Académica y Efectos de Maternidad/Paternidad en Carreras Científicas

La Universidad de Chile, a través de la supervisión de Carla Hermann (Profesora Asociada, U. de Chile) y Cristian Candia (Profesor Asociado, UDD), ofrece 1-2 vacantes para realizar una práctica de investigación durante enero de 2026. 

Se invita a estudiantes interesadas/os en Science of Science, políticas científicas, análisis de datos, sociología de la ciencia, economía del conocimiento o ciencias sociales computacionales. 

Descripción del proyecto 

La práctica se inserta en un proyecto que analiza la movilidad de investigadores e investigadoras y las desigualdades asociadas a maternidad/paternidad y otros eventos familiares en las trayectorias científicas. 

El trabajo se basará en el uso del conjunto de datos MORE (Mobility Survey of the Higher Education Sector), el estudio más completo disponible sobre movilidad académica en Europa. El dataset reúne tres olas de encuestas (MORE1, MORE2, MORE3) levantadas para la Comisión Europea y está vinculado al European Tertiary Education Register (RISIS-ETER), lo que permite:  

• Estudiar patrones internacionales y sectoriales de movilidad.  
• Identificar determinantes familiares, institucionales y laborales de la movilidad.  
• Analizar efectos de maternidad/paternidad en decisiones de carrera, movilidad y continuidad investigativa.  
• Incorporar controles por características institucionales (financiamiento, composición del staff, campos de ciencia, presencia de investigadores extranjeros, etc.) 

Responsabilidades de la práctica  

• Limpieza, integración y exploración inicial del dataset MORE.  
• Revisión bibliográfica sobre movilidad científica y brechas de género.  
• Desarrollo de análisis descriptivos y primeras visualizaciones.  
• Apoyo en la preparación de un informe preliminar y posibles insumos para un artículo académico.  
• Búsqueda y procesamiento de datos equivalentes en el contexto latinoamericano. 

Perfil del/la estudiante  

Estudiante de pregrado avanzado o magíster (carreras afines a ciencias físicas y matemáticas, ciencias sociales, económicas, datos o políticas públicas).  

• Manejo intermedio de R o Python.  
• Buen nivel de lectura en inglés.  
• Interés en temas de equidad de género, movilidad científica y políticas de ciencia.  
• Capacidad de trabajo autónomo y ordenado.