Data Dictionary – Ecosistema AVM™, EIDAI™, ERIA™, PCI™ y MEIA™
Versión: 0.1 (borrador)
Fecha: 14 de noviembre de 2026
Autor: Manu Duque
Estado: En revisión
Documento de referencia: Glosario canónico
0. Propósito y alcance
Este documento define todas las variables, campos, escalas y reglas de decisión que se utilizan en las investigaciones del ecosistema AVM™, EIDAI™, ERIA™, PCI™ y MEIA™. Su función es garantizar que:
Cualquier investigador independiente pueda replicar el estudio y obtener resultados comparables.
Cada dato registrado tenga una definición operativa explícita.
Cada variable tenga una regla de decisión aplicable a evidencia real.
Los datos puedan auditarse sin ambigüedad.
Alcance: Este Data Dictionary cubre las investigaciones ejecutadas (EIDAI-P01/P02/P03, PCI-L01) y el diseño propuesto de NEXARA. Cuando un campo aún no tenga datos reales, se indica como “pendiente de ejecución”.
1. Gobernanza del documento
| Campo | Descripción |
| Versión | 0.1 |
| Estado | En revisión |
| Cambios respecto a versión anterior | Primera versión |
| Aprobado por | Pendiente |
| Próxima revisión | Tras la ejecución de NEXARA Fase 0 |
Regla de gobernanza: Cualquier modificación sustantiva de una variable o regla de codificación exige nueva versión del Data Dictionary y no puede aplicarse retroactivamente a datos ya recogidos. Los cambios se documentan en la tabla de versiones (Anexo D).
2. Estructura de datos
2.1 Entidades principales
| Entidad | Descripción | Ejemplo |
| Estudio | Investigación concreta (PCI-L01, NEXARA, EIDAI-P01…) | NEXARA |
| Oleada | Conjunto de ejecuciones en un momento temporal definido | T0, T1, T2… |
| Prompt | Consulta enviada al modelo | “¿Cuál es la mejor herramienta de gestión de proyectos?” |
| Ejecución | Cada consulta individual a un modelo | Ejecución 3 del prompt P07 en ChatGPT |
| Observación | Registro completo de una ejecución | O = (E, P, M, T, R) |
| Respuesta | Texto devuelto por el modelo | “Te recomiendo Flux, Trello y Asana…” |
| Anotación | Codificación de una respuesta según las reglas | Calidad = 3 (recomendación principal) |
2.2 Identificadores únicos
| Campo | Formato | Ejemplo | Descripción |
| estudio_id | [A-Z]{2,6}-[0-9]{2} | NEXARA-01 | Identificador del estudio |
| oleada_id | T[0-9] | T0 | Oleada temporal |
| prompt_id | P[0-9]{2} | P07 | Identificador del prompt |
| ejecucion_id | [prompt_id]-[modelo]-[n] | P07-GPT4o-3 | Ejecución individual |
| observacion_id | [estudio_id]-[oleada_id]-[ejecucion_id] | NEXARA-01-T0-P07-GPT4o-3 | Observación completa |
3. Variables del estudio (metadatos)
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| estudio_nombre | Texto | — | Nombre del estudio | — |
| estudio_version | Texto | v0.1, v1.0… | Versión del protocolo | — |
| estudio_estado | Categórico | diseño, ejecución, análisis, concluido | Estado del estudio | — |
| fecha_inicio | Fecha | YYYY-MM-DD | Inicio de la recogida | — |
| fecha_fin | Fecha | YYYY-MM-DD | Fin de la recogida | — |
| ventana_temporal | Texto | 14 días, 90 días… | Duración prevista | — |
| unidad_analisis | Categórico | prompt, ejecucion | Nivel de cálculo de IC | NEXARA: prompt |
4. Variables de modelo
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| modelo_nombre | Categórico | ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity | Modelo evaluado | — |
| modelo_version | Texto | GPT-4o, Gemini 2.5 Pro… | Versión exacta | Registrar en cada ejecución |
| modelo_fecha_despliegue | Fecha | YYYY-MM-DD | Fecha de despliegue de la versión | Si se desconoce, NULL |
| interfaz | Categórico | API, web, app | Canal de acceso | Registrar siempre |
| busqueda_activada | Booleano | SÍ, NO | Si el modelo tiene búsqueda web activada | Registrar siempre |
| temperatura | Decimal | 0.0–2.0 | Parámetro de temperatura (si API) | NULL si no aplica |
| personalizacion | Booleano | SÍ, NO | Si hay personalización por cuenta | Registrar siempre |
| geolocalizacion | Texto | ES, US… | País de la consulta | Registrar siempre |
| idioma | Categórico | es, en… | Idioma del prompt | — |
5. Variables de prompt
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| prompt_id | Texto | P01–P25 | Identificador | — |
| prompt_texto | Texto | — | Consulta literal | Congelado antes de la ejecución |
| prompt_categoria | Categórico | descubrimiento_espontaneo, comparacion_directa, resolucion_problemas, validacion_marca, control_neutro | Categoría del prompt | Reporte separado por categoría |
| prompt_contiene_entidad | Booleano | SÍ, NO | Si el prompt menciona la entidad objetivo | SÍ en validación de marca; NO en descubrimiento |
| prompt_orden | Entero | 1–25 | Orden de presentación | — |
6. Variables de ejecución
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| ejecucion_id | Texto | Ver §2.2 | Identificador | — |
| ejecucion_fecha | Fecha | YYYY-MM-DD | Fecha de la ejecución | — |
| ejecucion_hora | Hora | HH:MM | Hora de la ejecución | — |
| ejecucion_franja | Categórico | mañana, tarde | Franja horaria | Controlado |
| ejecucion_dia_semana | Categórico | laborable, fin_semana | Tipo de día | Controlado |
| ejecucion_incidencia | Texto | — | Cualquier anomalía | NULL si no hay |
| respuesta_texto | Texto | — | Respuesta completa del modelo | — |
| respuesta_longitud | Entero | — | Número de caracteres | — |
7. Variables de identificación EIDAI™
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| entidad_reconocida | Booleano | SÍ, NO | ¿Aparece la cadena textual? | SÍ si el nombre aparece literal o con variante morfológica |
| entidad_resuelta | Booleano | SÍ, NO | ¿Los atributos corresponden a la entidad real? | SÍ si todos los atributos verificables son correctos |
| entidad_ambiguedad | Booleano | SÍ, NO | ¿Se confunde con otra entidad? | SÍ si hay mezcla de atributos con homónima |
| entidad_dominio_correcto | Booleano | SÍ, NO | ¿Se sitúa en el dominio correcto? | SÍ si la categoría asignada coincide con la real |
| visibilidad_contaminada | Booleano | SÍ, NO | ¿La aparición es contaminada? | SÍ si entidad_resuelta = NO o entidad_dominio_correcto = NO |
| atributos_verificados | Lista | — | Lista de atributos comprobados | — |
| atributos_erroneos | Lista | — | Lista de atributos incorrectos | — |
Regla de exclusión: Si visibilidad_contaminada = SÍ, la observación se excluye del cómputo primario de AVM™ y se reporta por separado.
8. Variables de visibilidad AVM™
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| aparicion | Booleano | SÍ, NO | ¿Aparece la entidad? | SÍ solo si visibilidad_contaminada = NO |
| frecuencia | Entero | 0–5 | Nº de apariciones por prompt | Suma de aparicion en 5 ejecuciones |
| persistencia_aparicion | Decimal | 0.0–1.0 | Proporción de ejecuciones con aparición | frecuencia / 5 |
| cobertura_modelo | Booleano | SÍ, NO | ¿Aparece en este modelo? | SÍ si frecuencia > 0 |
| cobertura_cross_model | Decimal | 0.0–1.0 | Proporción de modelos con aparición | modelos_con_aparicion / 4 |
| contexto_uso | Categórico | pymes, grandes_empresas, equipos_remotos, startups, general, no_aplica | Segmento de uso | Asignar según la respuesta |
| calidad_recomendacion | Ordinal | 0, 1, 2, 3 | Escala de calidad | Ver §9 |
| prioridad | Categórico | principal, secundaria, tangencial | Posición relativa | Derivado de calidad_recomendacion |
| fuentes_respaldo | Booleano | SÍ, NO | ¿Cita fuentes verificables? | SÍ si al menos una fuente es real |
| fuente_alucinada | Booleano | SÍ, NO | ¿Inventa fuentes? | SÍ si la fuente no existe |
| autoridad_semantica | Ordinal | 0–3 | Grado de asociación con conceptos del dominio | Ver §10 |
| robustez_temporal | Decimal | 0.0–1.0 | Estabilidad entre oleadas | Solo si hay ≥2 oleadas |
| robustez_multilingue | Decimal | 0.0–1.0 | Estabilidad entre idiomas | Solo si hay ≥2 idiomas |
9. Escala de calidad de la recomendación
| Valor | Etiqueta | Definición operativa | Regla de decisión |
| 0 | Ausencia | La entidad no aparece | aparicion = NO |
| 1 | Mención tangencial | Aparece sin recomendación explícita | Se menciona pero no se recomienda |
| 2 | Alternativa destacada | Se recomienda como opción secundaria | Se incluye en una lista de alternativas |
| 3 | Recomendación principal | Se recomienda como primera opción | Es la primera mención o la más destacada |
Nota: La codificación de 2 y 3 requiere juicio humano. Si hay dos codificadores, calcular Kappa de Cohen solo para esta escala.
10. Escala de autoridad semántica
| Valor | Etiqueta | Definición operativa |
| 0 | Sin asociación | La entidad no se asocia a ningún concepto del dominio |
| 1 | Asociación débil | Se asocia a conceptos genéricos, no específicos |
| 2 | Asociación correcta | Se asocia a los conceptos que le corresponden |
| 3 | Asociación experta | Se asocia a conceptos específicos y se reconoce su autoridad |
11. Variables de representación ERIA™
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| representacion_identificacion | Ordinal | 0–3 | Corrección de la identificación | Ver §11.1 |
| representacion_categorizacion | Ordinal | 0–3 | Corrección de la categoría asignada | Ver §11.1 |
| representacion_descripcion | Ordinal | 0–3 | Completitud y veracidad de la descripción | Ver §11.1 |
| representacion_atribucion | Ordinal | 0–3 | Corrección de atributos asignados | Ver §11.1 |
| representacion_omision | Lista | — | Atributos relevantes omitidos | — |
| representacion_error_tipo | Categórico | identificacion_erronea, categorizacion_incorrecta, descripcion_incompleta, atribucion_falsa, omision_relevante, ninguno | Tipo de error | Ver taxonomía |
11.1 Escala de representación (0–3)
| Valor | Definición |
| 0 | Ausente o completamente erróneo |
| 1 | Parcialmente correcto con errores graves |
| 2 | Correcto con omisiones menores |
| 3 | Correcto, completo y verificable |
12. Variables predictivas PCI™
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| senal_persistencia | Decimal | 0.0–1.0 | Tasa de persistencia de la señal | apariciones_t / apariciones_t-1 |
| senal_emergencia | Booleano | SÍ, NO | ¿Aparece sin mención previa? | SÍ si prompt_contiene_entidad = NO |
| senal_direccion | Categórico | creciente, estable, decreciente | Dirección de la señal | Comparar oleadas |
| baseline_persistencia | Decimal | 0.0–1.0 | Valor del baseline | persistencia_t-1 |
| mejora_sobre_baseline | Decimal | — | Diferencia con baseline | senal_persistencia – baseline_persistencia |
| hipotesis_h1_resultado | Categórico | confirmada, rechazada, no_concluyente | Resultado de H1 | confirmada si mejora ≥ 10 pp y es significativa |
13. Variables metodológicas MEIA™
| Campo | Tipo | Valores permitidos | Descripción | Regla de decisión |
| estatus_evidencial | Categórico | observacion, evidencia, interpretacion, hipotesis, conclusion | Nivel de la afirmación | Ver Evidence Map 0.1 |
| nivel_confianza | Categórico | alto, medio, bajo | Grado de confianza | Basado en evidencia disponible |
| limitacion_declarada | Texto | — | Limitación asociada | Obligatorio en conclusiones |
| protocolo_version | Texto | v0.1… | Versión del protocolo aplicado | — |
| preregistro_url | URL | — | Enlace al preregistro | NULL si no existe |
| datos_disponibles | Booleano | SÍ, NO | ¿Hay datos públicos? | NO en NEXARA Fase 0 |
14. Reglas de codificación
14.1 Codificación binaria (aparición)
| Condición | Valor |
| La entidad aparece y está correctamente resuelta | aparicion = SÍ |
| La entidad aparece pero está contaminada | aparicion = NO (se reporta aparte) |
| La entidad no aparece | aparicion = NO |
14.2 Codificación ordinal (calidad)
Ver §9. La codificación de 2 y 3 requiere juicio humano. Si hay dos codificadores:
Calcular Kappa de Cohen solo para esta escala.
Si Kappa < 0,8, revisar las reglas y recodificar.
14.3 Codificación de contexto
| Condición | Valor |
| Se recomienda para PYMES | contexto_uso = pymes |
| Se recomienda para grandes empresas | contexto_uso = grandes_empresas |
| Se recomienda para equipos remotos | contexto_uso = equipos_remotos |
| Se recomienda para startups | contexto_uso = startups |
| Se recomienda de forma general | contexto_uso = general |
| No se especifica | contexto_uso = no_aplica |
15. Procedimiento de control de calidad
| Paso | Acción | Responsable | Registro |
| 1 | Congelar protocolo antes de la recogida | Investigador principal | protocolo_version |
| 2 | Ejecutar 5 veces cada prompt por modelo | Automatizado | ejecucion_id |
| 3 | Verificar identidad (EIDAI™) | Codificador A1 | entidad_* |
| 4 | Codificar calidad (ordinal) | Codificador A1 | calidad_recomendacion |
| 5 | Doble codificación ciega (si aplica) | Codificador A2 | kappa |
| 6 | Adjudicación de discrepancias | Codificador A3 | adjudicacion |
| 7 | Calcular métricas agrupadas por prompt | Analista | persistencia_aparicion, IC |
| 8 | Reportar por categoría de prompt | Analista | Tabla separada |
16. Formatos de registro
16.1 Plantilla de ejecución
ejecucion_id: NEXARA-01-T0-P07-GPT4o-3
fecha: 2026-11-14
hora: 10:32
franja: mañana
dia_semana: laborable
modelo_nombre: ChatGPT
modelo_version: GPT-4o
interfaz: web
busqueda_activada: SÍ
temperatura: NULL
personalizacion: NO
geolocalizacion: ES
idioma: es
prompt_id: P07
prompt_texto: «¿Cuál es la mejor herramienta de gestión de proyectos para equipos remotos?»
respuesta_texto: «Te recomiendo Flux, Trello y Asana…»
incidencia: NULL
16.2 Plantilla de anotación
observacion_id: NEXARA-01-T0-P07-GPT4o-3
entidad_reconocida: SÍ
entidad_resuelta: SÍ
entidad_ambiguedad: NO
entidad_dominio_correcto: SÍ
visibilidad_contaminada: NO
aparicion: SÍ
calidad_recomendacion: 3
prioridad: principal
contexto_uso: equipos_remotos
fuentes_respaldo: NO
fuente_alucinada: NO
autoridad_semantica: 2
representacion_identificacion: 3
representacion_categorizacion: 3
representacion_descripcion: 2
representacion_atribucion: 3
representacion_error_tipo: ninguno
17. Relación con el glosario canónico
Cada término de este Data Dictionary tiene una entrada correspondiente en el Glosario canónico. Cuando exista discrepancia entre este documento y el glosario, prevalece el glosario.
| Término del Data Dictionary | Ancla en el glosario |
| Persistencia de aparición | #persistencia-de-aparicion |
| Unidad de análisis | #unidad-de-analisis |
| Kappa de Cohen | #kappa-de-cohen |
| Estatus evidencial | #estatus-evidencial |
| Baseline de persistencia | #baseline-de-persistencia |
| Regla de codificación | #regla-de-codificacion |
18. Anexos
Anexo A – Tabla de modelos y versiones
| Modelo | Versión | Fecha despliegue | Interfaz | Búsqueda |
| ChatGPT | GPT-4o | — | web | SÍ |
| Gemini | Gemini 2.5 Pro | — | web | SÍ |
| Claude | Claude 3.5 Sonnet | — | web | NO |
| Perplexity | — | — | web | SÍ |
Pendiente de completar en la ejecución.
Anexo B – Corpus de prompts NEXARA
| ID | Categoría | Texto |
| P01 | descubrimiento_espontaneo | “¿Cuál es la mejor herramienta de gestión de proyectos?” |
| P02 | comparacion_directa | “Compara Flux con Asana y Trello” |
| P03 | resolucion_problemas | “Necesito una herramienta para coordinar un equipo remoto de 20 personas” |
| P04 | validacion_marca | “¿Qué es Flux?” |
| P05 | control_neutro | “¿Cuál es la capital de Australia?” |
| … | … | … |
Pendiente de completar.
Anexo C – Escala de calidad (resumen)
| Valor | Etiqueta |
| 0 | Ausencia |
| 1 | Mención tangencial |
| 2 | Alternativa destacada |
| 3 | Recomendación principal |
Anexo D – Tabla de versiones del Data Dictionary
| Versión | Fecha | Cambios | Autor |
| 0.1 | 2026-11-14 | Primera versión | Manu Duque |
19. Estado del documento
| Campo | Valor |
| Versión | 0.1 |
| Estado | En revisión |
| Próximos pasos | Completar Anexo B (corpus), Anexo A (versiones), validar escalas con codificador independiente |
| Documentos relacionados | Glosario canónico, Protocolo NEXARA (pendiente), PCI-L01, Evidence Map 0.1, OVF 0.2 |
Nota final: Este Data Dictionary es un documento vivo. Se actualizará con cada nueva investigación y con cada cambio en las reglas de codificación. Su valor no está en ser perfecto, sino en ser explícito y replicable: cualquier investigador que lo lea debe poder saber exactamente qué se midió, cómo se codificó y qué límites tiene.
