Problema, construcción y resultado — con el detalle que no cabe en la ficha.
- Problema
- La investigación etnobotánica genera un tipo de dato difícil de ordenar: lo que una persona dice sobre una planta — su nombre local, sus usos — tiene que terminar vinculado a la especie científica correcta, sin perder lo que se dijo en campo. Mercedes, socia de Avalon y bióloga, lo vivía en su tesis: decenas de entrevistas y miles de reportes de uso pasando a mano a Excel, con horas de transcripción y margen para el error en cada fila.
- Construcción
- Construimos Padiush, una plataforma web para investigación etnobotánica. Diseña instrumentos de entrevista, captura las respuestas, y — la parte que Excel no hace — reconcilia cada nombre reportado en campo con su taxón científico contra autoridades como World Flora Online y GBIF, preservando siempre el nombre original para trazabilidad. De ahí calcula los índices cuantitativos del área (valor de uso, importancia cultural, factor de consenso de informantes, entre otros) y exporta tablas, gráficas y matrices listas para R. Laravel y React en la web; una app de captura en campo está en desarrollo.
- Resultado
- Con Padiush, Mercedes procesó los datos de su tesis — 89 entrevistas y 2,457 reportes de uso — y la plataforma quedó citada tanto en su tesis (2025) como en un artículo científico revisado por pares (2026). Juntos presentamos Padiush en el VII Congreso Latinoamericano de Etnobiología (SOLAE) en Tlaxcala, México (2022), y facilitamos un curso en el VIII Congreso, en Antigua Guatemala (2025). Vimos que la herramienta era útil más allá de nosotros, y quisimos ponerla al alcance de otros investigadores.
La investigación etnobotánica — el estudio de la relación entre las personas y las plantas — produce un dato incómodo para una hoja de cálculo. Una entrevista en campo registra lo que alguien dice: el nombre local de una planta, para qué la usa, en qué categoría. Ese conocimiento tiene que terminar vinculado a la especie científica correcta, pero sin borrar lo que la persona dijo. Mercedes, socia de Avalon y bióloga, lo enfrentaba en su tesis: decenas de entrevistas y miles de reportes pasando a mano a Excel, con horas de transcripción y un error posible en cada fila.
Construimos Padiush para resolver ese flujo completo. Se diseña el instrumento de entrevista, se capturan las respuestas, y luego viene la parte que ninguna hoja de cálculo hace sola: reconciliar cada nombre reportado con su taxón científico, contra autoridades botánicas como World Flora Online y la distribución de GBIF, conservando siempre el nombre original para trazabilidad. Sobre esos datos ya estructurados, la plataforma calcula los índices cuantitativos que usa el área — valor de uso, importancia cultural, factor de consenso de informantes, nivel de fidelidad — y exporta tablas, gráficas y las matrices que espera el paquete ethnobotanyR. La web está construida en Laravel y React; una aplicación de captura en campo está en desarrollo.
Padiush creció con el trabajo de Mercedes. Empezó como el prototipo con el que procesó su tesis en 2021, se convirtió en la versión que presentamos juntos en el VII Congreso Latinoamericano de Etnobiología (SOLAE) en Tlaxcala, México, en 2022, y siguió madurando hasta el curso que facilitamos en el VIII Congreso, en Antigua Guatemala, en 2025. Mercedes también ha facilitado cursos sobre Padiush en la Escuela de Biología de la Universidad de El Salvador. La plataforma quedó citada en su tesis (2025) y en un artículo científico revisado por pares (2026).
Empezó como una herramienta interna para el problema real de una socia. Pero el problema no era solo suyo — cualquier persona que hace investigación etnobotánica lo tiene. Vimos que la herramienta era útil más allá de nosotros, y quisimos ponerla al alcance de otros investigadores. Ese es el proyecto: un problema de campo convertido en un instrumento que otros pueden usar.
LARAVEL · REACT · INVESTIGACIÓN · DATOS
