🛠️ Cómo se construyó
La historia de ¿Dónde caigo?, contada sin tecnicismos.
En muchas oposiciones, una vez aprobado, todavía queda un último paso: pasar por un periodo de formación y, al terminarlo con la nota ya en la mano, elegir destino para las prácticas por orden de lista —lo que se conoce como escalafón—. El problema es que no sabes muy bien dónde vas a acabar cayendo hasta que el proceso oficial termina, semanas o meses después.
Un día pensamos: ¿y si la gente pudiera hacerse una idea de dónde le iba a tocar antes de que saliera el resultado oficial, juntando entre todos su número de lista y sus plazas preferidas? Así nació ¿Dónde caigo?.
La idea, explicada sin rollos
Lo de repartir plazas por orden de lista es más fácil de entender de lo que suena: es como repartir pupitres en una clase. El primero de la lista elige el pupitre que más le gusta. El segundo elige entre los que quedan. Y así, uno a uno, hasta el último.
Nosotros hicimos exactamente eso, pero con miles de personas y más de mil plazas a la vez: cada uno apuntaba su número de escalafón y su lista de plazas preferidas, en orden, y el programa las iba repartiendo empezando por el número 1.
Los números
Casi 39.519 preferencias no son un número cualquiera: es cada persona ordenando, plaza a plaza, a mano, dónde le gustaría caer. Con esos datos reales, el reparto deja de ser un cálculo abstracto y empieza a parecerse mucho al de verdad.
¿Por qué 2120 y no 2228?
Si sumas bien, faltan 108 personas sin plaza asignada. No es un fallo del cálculo, tiene explicación:
- 66 guardaron su escalafón pero nunca llegaron a montar su lista de plazas (se quedó a medias). Sin lista, no hay nada que asignarles.
- 42 sí montaron su lista completa, pero para cuando les tocó su turno, todas sus opciones ya estaban ocupadas por gente con mejor puesto en el escalafón. Esto es justo lo que pasaría en el proceso real si apuntas pocas opciones, o solo las más demandadas: por eso siempre conviene dejar alguna plaza "de reserva" menos competida.
Aparte, detectamos que 377 personas compartían número de escalafón con alguien más (181 números repetidos en total) — a veces será un despiste al escribirlo, otras veces alguien probando con un número que no era el suyo. Como cada escalafón debería ser de una sola persona, en esos casos concretos el reparto es menos fiable que en el resto. Es algo que no llegamos a resolver del todo esta vez, y que nos gustaría atacar mejor en una futura edición: alguna forma de verificar el número antes de guardarlo, o al menos bloquear que dos cuentas usen el mismo.
Los problemas que nos fuimos encontrando (y cómo los resolvimos)
1Se quedaba lento cuando calculaban muchos a la vez
Al principio, cada vez que alguien pulsaba «calcular», el programa repartía TODAS las plazas desde cero solo para esa persona. Con pocos usuarios no se notaba, pero al llegar a cientos calculando a la vez, la web se puso lentísima.
Cómo lo arreglamos: Cambiamos el orden: en vez de repartir cada vez que alguien pregunta, lo hacemos una sola vez para todo el mundo y guardamos el resultado de cada uno. Es la diferencia entre repartir los pupitres cada vez que un alumno pregunta «¿dónde me siento?», o hacerlo una vez y dejar la lista escrita en la pizarra para que cada uno la consulte.
2Cargar las plazas tardaba demasiado
Cada vez que alguien entraba a la web, se volvían a pedir a la base de datos las más de mil plazas disponibles, una y otra vez, aunque no hubieran cambiado.
Cómo lo arreglamos: Empezamos a guardar esa lista un rato en la memoria del servidor, en vez de ir a buscarla cada vez. Como tener una copia encima de la mesa en lugar de ir corriendo al archivo cada vez que la necesitas.
3Nos preocupaban los datos falsos o duplicados
Con una herramienta colaborativa, el resultado de todos depende de que los datos sean reales: bastaba con que alguien metiera un escalafón inventado o repetido, a propósito o por error, para desvirtuar el reparto de los demás.
Cómo lo arreglamos: Añadimos un aviso cuando dos personas comparten el mismo número de escalafón, y una verificación anti-robots al crear la cuenta para frenar las cuentas falsas automáticas. Ayudó, pero no lo eliminó del todo (más arriba contamos hasta qué punto).
4Ganarnos la confianza para pedir datos reales
Para que el cálculo fuera fiable necesitábamos que la gente metiera su escalafón de verdad, y eso pasaba por que nadie sintiera que estaba «dando sus datos» a una web cualquiera.
Cómo lo arreglamos: Decidimos no pedir nunca ni email ni nombre real: solo un usuario inventado y una contraseña. Si se te olvida la contraseña, se pierde la cuenta a propósito — así no hace falta guardar nada que pueda identificar a nadie.
Y ahora, ¿qué?
Cuando el proceso oficial terminó, hicimos el cálculo definitivo con los datos de todas las personas que participaron y cerramos la herramienta: ya no se puede editar nada, solo consultar el resultado final.
Gracias a todos los que confiasteis en meter vuestros datos reales — sin vosotros esto no habría sido ni de lejos tan fiable. 🙏