Resumen del libro Super Crunchers por Ian Ayres
Reseña/Sinópsis: SuperCrunchers. Desde construir una bodega hasta encontrar nuestro felices para siempre, la vida moderna se rige cada vez más por el procesamiento de datos y los algoritmos. Super Crunchers (2007) trata sobre el poder absoluto de los grandes conjuntos de datos que se introducen en los algoritmos y cómo están revolucionando nuestros negocios, el tratamiento médico e incluso nuestros gobiernos.
¿Quién es Ian Ayres?
Ian Ayres es abogado, econometrista y profesor en la Facultad de Derecho y la Facultad de Administración de Yale, y cofundador de la aplicación para crear hábitos Stickk, y escritor en el famoso blog de Freakonomics.También es columnista de Forbes, comentarista habitual de Marketplace y autor de varios libros, entre ellos Carrots and Sticks: Unlock the Power of Incentives to Get Things Done.
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La era del Supercrunching
Supercrunching puede sonar como algo de un videojuego, pero se refiere al análisis estadístico de grandes conjuntos de datos, y sus aplicaciones son casi infinitas. Comencemos con algunos ejemplos sorprendentes.
El Supercrunching se puede utilizar para predecir la calidad futura del vino añejo: conocimiento indispensable para los comerciantes de vino Un vino tinto de alta calidad es una inversión porque mejora con el tiempo. Los distribuidores de vino deben poder predecir el valor de un vino.
Orley Ashenfelter, economista y entusiasta del vino, ha encontrado una forma de predecir con precisión la calidad de los vinos de Burdeos mediante el análisis de las relaciones históricas entre el tiempo y el precio del vino.
Ashenfelter ha descubierto que cada centímetro de lluvia invernal eleva el precio esperado de un vino en 0,00117 euros. Su análisis es tan preciso que los comerciantes de vino ahora lo utilizan para determinar si deben o no comprar un vino y a qué precio. El Supercrunching también se puede aplicar al béisbol.
Bill James, un escritor de béisbol, ha hecho mucho más por el béisbol lo que Ashenfelter hizo por el vino. James cuestionó la suposición de que los expertos en béisbol podían evaluar el talento simplemente observando a los jugadores.
Postuló que el análisis basado en datos del rendimiento previo de los jugadores sería superior, y tenía razón. Los buscadores de talentos tradicionales tenían poca fe en Jeremy Brown, un aspirante a jugador que tenía sobrepeso, pero los cálculos de James decían lo contrario. Al final decidieron fichar a Brown basándose en el análisis de James de sus pasadas carreras y la decisión resultó ser sabia: Jeremy Brown debutó en las Grandes Ligas en septiembre de 2006.
La ciencia de datos y la regresión estadística
La mayoría de nosotros sentimos que las estadísticas son bastante secas, pero ¿y si las estadísticas pudieran encontrar el amor o detectar el fraude? La regresión, una poderosa técnica estadística, puede ayudarnos a hacer ambas cosas.
La regresión se trata de evaluar datos históricos para determinar cómo los diferentes factores influyen en una determinada variable de interés. Funcionó en los ejemplos del vino y el béisbol. Veamos con más detalle otras dos formas en que se puede aplicar.
La regresión se puede utilizar para predecir la probabilidad eventos futuros, como la compatibilidad en una relación potencial. El sitio de citas eHarmony utiliza la regresión para determinar cuál de sus usuarios es probable que forme asociaciones duraderas.
Para eHarmony, la variable es la compatibilidad romántica, y esa variable está influenciada por una serie de factores emocionales, sociales y cognitivos dentro de cada persona. eHarmony usa la regresión para producir una ecuación que determina cómo estos factores encajan de forma más efectiva.
Evalúan qué combinaciones de rasgos de personalidad han encajado mejor en el pasado y usan esos datos para predecir la compatibilidad en el futuro. Así es como eHarmony puede producir un análisis estadístico muy preciso de cuál de sus usuarios es probable que encuentre una relación duradera.
La regresión también se puede usar para analizar eventos o patrones en el pasado, lo cual es crucial para detectar algo como fraude. En la década de 1990, los estafadores comenzaron a usar una nueva estrategia en las subastas de proyectos de construcción públicos en Nueva York.
Colocar ofertas secretas por el precio más bajo que estaban dispuestos a completar un proyecto hasta el momento, y luego se revelaría la cifra más baja en una divulgación de oferta pública antes de que se les otorgue el contrato de construcción.
Pero los estafadores comenzaron a usar sobornos para averiguar cuál era la oferta más baja. Al final, el autor pudo exponer el fraude mediante el uso de la regresión en los datos de la subasta.
La técnica de la randomización
El Supercrunching no se trata solo de analizar el futuro y el pasado, sino que también está cambiando el mundo de la medicina y los negocios. La randomización es crucial para determinar si un tratamiento médico es efectivo o no.
Digamos que queremos averiguar si cierto fármaco para quimioterapia es más eficaz que la radiación para tratar el cáncer. Probablemente tendríamos que controlar una serie de factores, como la dieta, la edad o los hábitos de estilo de vida del paciente.
De lo contrario, esas pequeñas variables podrían afectar el resultado de nuestra investigación, como si, por ejemplo, más personas en el grupo de tratamiento de quimioterapia fumaran que sus contrapartes en el grupo de radiación.
Para resolver este problema, lo más probable es que utilicemos un gran estudio aleatorizado porque allí, los pacientes se asignan al azar a los dos grupos de tratamiento diferentes. Con respecto a los hábitos de fumar del paciente, por ejemplo, podríamos confiar en que aproximadamente la misma proporción de fumadores se presentaría tanto en el grupo tratado con quimioterapia como en el grupo tratado con radiación, siempre que esos grupos fueran lo suficientemente grandes.
En este caso, la aleatorización hace que los dos grupos sean “idénticos” en términos de tabaquismo, lo que nos permite medir con mayor confianza el efecto del tratamiento. Las pruebas aleatorias se han convertido en una herramienta fundamental en la investigación médica.
Las empresas incluso usan pruebas aleatorias para determinar sus estrategias de marketing. ¿Cómo sabemos si un diseño de página web atrae a más clientes que otro? La empresa Offermatica utiliza un software de pruebas aleatorias para responder mostrando aleatoriamente un diseño u otro cuando los usuarios visitan nuestra página. El software de Offermatica puede decirnos en tiempo real qué diseño de página recibe más clics y cuál genera más compras. Ese tipo de aleatorización puede mejorar el rendimiento de nuestro sitio y determinar qué estrategias de marketing funcionan mejor.
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