Datos curados y análisis exploratorio de 228 anuncios de enero a junio de 2026, recopilados a partir de Layoffs.fyi y ampliados con fuentes empresariales y periodísticas. Se clasifican explicaciones atribuidas, no causas demostradas ni puestos sustituidos por IA.
| Etapa | Qué contiene | Archivo |
|---|---|---|
| Datos curados | 235 registros con fuentes, clasificaciones y decisiones de revisión | 2026-categorized.json |
| Datos para analizar | 228 anuncios seleccionados, tablas CSV y SQLite | data/normalized |
| Insumos complementarios | Historiales de plantilla, clasificación de industrias, snapshot del tracker y taxonomías | research |
| Exploración principal | Recuentos, razones, evidencia, cobertura, crecimiento y comparación con el tracker | explorar_despidos.ipynb |
| Comparaciones exploratorias | Cruces por razones, funciones, plantilla e industria; incluye resultados que no justifican un hallazgo | exploracion_hallazgos.ipynb |
| Resultados para leer | Copias HTML ejecutadas de los dos notebooks | Principal · Comparaciones |
Los resultados publicados en este repositorio son los notebooks ejecutados y sus HTML. Los artículos, PDF, diseños y gráficos editoriales se mantienen fuera de Git. No hay un sitio report/ que deba consultarse para entender o ejecutar el análisis.
La base conserva 235 registros. El análisis excluye dos entradas de julio y cinco medidas históricas o de período. Quedan 228 anuncios: 108 con razones vinculadas con IA, 98 solo con otras razones y 22 sin explicación clasificable. Las razones pueden solaparse.
Cobertura general conciliada: 17 de septiembre de 2026. Última revisión de evidencia: 29 de septiembre. Ejecutar el código no actualiza las fuentes externas.
- Método y límites · Esquema y categorías.
- Diferencias frente a Layoffs.fyi y su justificación.
- Cadena de auditoría: se conserva para validar cómo se llegó a las clasificaciones actuales; no es otro análisis vigente.
python3 -m pip install -r notebooks/requirements.txt
python3 scripts/validate_causes.py
python3 scripts/build_normalized.py
python3 scripts/build_notebooks.pyEl último comando ejecuta ambos notebooks en una carpeta temporal que contiene únicamente los insumos necesarios y actualiza sus resultados y HTML. No requiere report/, credenciales ni acceso a fuentes externas. Detalles en notebooks/README.md.
El JSON es la fuente de verdad. Su CSV de compatibilidad conserva objetos anidados como texto; para pandas, R o SQL, usar las tablas normalizadas. No editar las exportaciones a mano. Los cambios de clasificación deben tener evidencia y una entrada en la cadena de auditoría.
Se conservan datos, evidencia necesaria, definiciones, dos análisis reproducibles y sus resultados. Se retiraron del árbol publicado los artículos, cachés de descarga, prototipos, resultados intermedios y scripts de curación de una sola ejecución. Los archivos retirados siguen recuperables en el historial de Git y pueden mantenerse en local mediante .gitignore.