También nos está pasando que nos debatimos entre una pregunta muy general (hay un algoritmo mejor en general para reconstruir filogenias?) y una muy particular (cuáles son los mejores parámetros para analizar esta matriz de datos particular?)

Tal como se le critica, por ejemplo, a likelihood, estimar los parámetros exactos requeriría muchos más datos de los que normalmente disponemos. Lo que es peor, si dispusiéramos de muchos datos, es muy difícil que todos hayan evolucionado bajo los mismos parámetros.

Y luego está el problema de la magnitud del efecto, en comparación con otros factores que no controlamos.  Qué tendrá más efecto sobre el árbol reconstruido, un pequeño desvío en los parámetros del algoritmo, una pequeña violación de las asunciones? (heredabilidad, independencia, ...), o un conjunto de datos tal vez demasiado pequeño?

Por suerte el tema del suporte nos ayuda a discutir y relativizar todo esto en términos más o menos aceptados por la comunidad.

Y aunque no tenga nada que ver con la discusión, una publicación con árboles bien resueltos (ya sea porque tenemos muchos datos, o muchos parámetros) da para discusiones más elegantes, y más citadas en lo sucesivo.

Saludos,

Martín J. Ramírez
División Aracnología
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