Encontrando la señal en Silver

Encontrando la señal en Silver Por Enrique Cárdenas Sifre “Errar, y errar y errar de nuevo, pero cada vez menos, menos y menos” -Piet Hein El libro La señal y el ruido de Nate Silver (2014) es una guía sobre cómo debemos enfrentar la dura realidad de que la mayoría de las veces erramos nuestras predicciones. El autor utiliza una serie de ejemplos como la crisis financiera de 2008, el béisbol de grandes ligas, la meteorología y la climatología, la sismología, el ajedrez, el baloncesto profesional, los ataques terroristas del 9/11 y la política estadounidense, para mostrar en que momentos fallamos y acertamos en nuestras predicciones. De manera general concluye que más allá de desarrollar un método perfecto, predecir involucra una actitud en la persona que está detrás del trabajo. Es reconocer que fallamos y que debemos ajustar estas experiencias a nuestras próximas predicciones. El cerebro tiene una capacidad limitada de procesar la información. En los últimos años la producción y la accesibilidad de la información se ha disparado de manera exponencial con el internet, los teléfonos inteligentes y las redes sociales. Sin embargo este aumento cuantitativo de la información no significa uno en la calidad y muchas veces terminamos rodeados de ruido. Cuando miramos al cielo en una noche despejada, la infinidad de estrellas nos permite dibujar patrones y figuras que son productos de nuestra imaginación. De igual manera pasa con esta sobrecarga de información. Si quisiéramos demostrar un punto de vista en un debate sobre por qué los perros son más amigables que los gatos, sólo tendríamos que realizar una búsqueda en Google y aparecerían miles de artículos que lo respalden. No obstante esto no se traduce a una verdad objetiva. Para Silver el ruido es precisamente esto, “los patrones aleatorios que pueden confundirse fácilmente por señales”. Señal que es definida como “la indicación de la verdad subyacente tras un problema estadístico o predictivo” (pág. 502). Lograr buenas predicciones involucra reconocer en qué medida lo que estamos observando es ruido y no confundirlo con una señal. Siver describe tres principios fundamentales para ser un zorro o un buen pronosticador. El primero es pensar de forma probabilística. Todas las predicciones son probabilidades. En lugar de fingir que sé exactamente lo que va a suceder, presento los diversos escenarios y resultados posibles. Debemos asumir la incertidumbre como parte de nuestros pronósticos porque así es que funciona el mundo real. El segundo principio es que hoy será el primer pronóstico que hagas en tu vida. Sacar provecho de una información limitada implica estar dispuesto a actualizar las predicciones propias siempre que surja información nueva y mejor. El tercer principio es buscar el consenso. Existen numerosas pruebas que apuntan a que las predicciones colectivas o conjuntas dan resultados más precisos que las individuales. Es beneficioso abundar un tema desde múltiples perspectivas. (págs. 81-88) Esto no es tan sencillo y existen ejemplos que muestran cómo en algunas áreas de estudio se incentivan las malas predicciones. En los programas políticos de televisión defender una opinión generalizada no genera “ratings”. Para venderte y que te reconozcan necesitas salir de lo común y arriesgarte a soltar predicciones fuera del marco real de posibilidades. En los programas de meteorología prefieren decirte que va a llover en un 20% de probabilidades, cuando en realidad la probabilidad es de 5%. La persona común prefiere estar preparada para la lluvia y que no llueva, a que le digan que no va a llover y sí llueva (pág. 170). En la bolsa de valores los inversores prefieren seguir inflando una burbuja financiera para que el valor de sus acciones aumente antes que aceptar que todo se va a desplomar (pág. 421). En ninguno de éstos casos quien realiza el error en la predicción asume consecuencias. Existen matices positivos a éstos como los avances en el Centro Nacional de Huracanes. Estos han ido en constante mejoría de sus predicciones utilizando una combinación de súper ordenadores y meteorólogos que van identificando qué datos son importantes para determinar la ruta de un evento ciclónico (pág. 157). De igual manera en el béisbol profesional la combinación de los datos estadísticos junto con la observación de los reclutadores ha aumentado la efectividad de algunos equipos (pág. 136). En el ajedrez el súper ordenador Deep Blue logró ganarle al mejor jugador del mundo tras muchos ajustes realizados por los creadores que analizaban las partidas (cap. 9). De esta manera podemos decir que la señal que nos apunta Silver a seguir, para mejorar en nuestras predicciones, pasa por encontrar los errores en el método, reconocer nuestros sesgos ideológicos y asumir los cambios cada vez que tengamos información nueva y mejor. Ahora nos tocará ver si el propio autor logra ajustar sus métodos y sesgos tras la devastadora predicción en las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos. Nate le daba más de un 70% a Hillary Clinton días antes de las elecciones que ganó Donald Trump de manera cómoda. (FiveThirtyEight, 2016) Referencias FiveThirtyEight (2016) Who will win the presidency? Extraído el 20 de enero de 2019 de https://projects.fivethirtyeight.com/2016-election-forecast/ Silver, Nate (2014) La señal y el ruido. Barcelona, ediciones Península.