Resumen del libro Superpronosticadores El arte y la ciencia de la predicci贸n por Dan Gardner y Philip E. Tetlock (Superforecasting )

Resumen del libro Superpronosticadores El arte y la ciencia de la predicci贸n por Dan Gardner y Philip E. Tetlock (Superforecasting )

Rese帽a/Sin贸psis: Basado en d茅cadas de investigaci贸n y los resultados de un torneo de pron贸stico masivo financiado por el gobierno, Superpronosticadores (2015) describe c贸mo hacer que nuestras predicciones sean m谩s precisas, ya sea que estemos intentando anticipar cambios en el mercado de valores, la pol铆tica o la vida cotidiana.聽

驴Qui茅n es Philip E. Tetlock?

Philip E. Tetlock, profesor de la Universidad de Annenberg en la Universidad de Pensilvania, se especializa en ciencias pol铆ticas y psicolog铆a. L铆der del estudio de pron贸stico Good Judgement Project, ha publicado m谩s de 200 art铆culos en revistas peer reviewed

驴Qui茅n es Dan Gardner?

Dan Gardner es periodista, autor y speaker. Autor de los influyentes libros Risk: The Science and Politics of Fear y Future Babble, Gardner tambi茅n ha dado conferencias a nivel internacional en eventos gubernamentales y para corporaciones como Google y Siemens. 

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Las predicciones tienen sus limitaciones pero eso no las hace inutiles

Pronosticar es algo que hacemos todo el tiempo, ya sea que estemos mapeando nuestro pr贸ximo movimiento profesional o eligiendo una inversi贸n. Esencialmente, nuestras predicciones reflejan nuestras expectativas sobre lo que depara el futuro. 

Sin embargo, el pron贸stico es limitado, ya que los eventos que nos parecen menos importantes pueden tener consecuencias imprevistas. Vivimos en un mundo complejo donde una sola persona puede instigar grandes eventos. 

Consideremos la Primavera 脕rabe. Todo empez贸 cuando un vendedor ambulante tunecino, Mohamed Bouazizi, se prendi贸 fuego despu茅s de ser humillado por polic铆as corruptos. Hay una explicaci贸n te贸rica de por qu茅 es dif铆cil predecir tales eventos. Se llama teor铆a del caos (tambi茅n conocida como el efecto mariposa), y el meteor贸logo estadounidense Edward Lorenz lo explica as铆: en sistemas no lineales como la atm贸sfera de la Tierra, incluso los cambios silenciosos tienen un impacto considerable. 

En una fracci贸n de grado, los patrones clim谩ticos a largo plazo pueden cambiar dr谩sticamente. Empujar dr谩sticamente el ala de una mariposa en Brasil puede causar un tornado en Texas. Pero no debemos desechar las predicciones por completo solo porque tienen sus limitaciones. 

Tomemos como ejemplo el campo de la meteorolog铆a. Las previsiones meteorol贸gicas son relativamente fiables cuando se realizan con unos d铆as de antelaci贸n. 驴Por qu茅? Porque los meteor贸logos analizan la precisi贸n de sus previsiones a posteriori. Al comparar su previsi贸n con el tiempo real, mejoran su comprensi贸n de c贸mo funciona el tiempo. 

El problema es que las personas en otros campos  no miden la precisi贸n de sus predicciones. Para mejorar nuestras predicciones, necesitamos trabajar en la precisi贸n. y tomemos la comparaci贸n de lo que pensamos que suceder铆a con lo que  pasa. 

Medir los resultados de las predicciones puede parecer una obviedad, pero no siempre es sencillo

Para determinar la precisi贸n de un pron贸stico, primero debemos entender el significado del pron贸stico original. Por ejemplo, en abril de 2007, los medios de comunicaci贸n informaron que el director ejecutivo de Microsoft, Steve Ballmer, hab铆a hecho una predicci贸n: el iPhone no lograr铆a ganar una participaci贸n de mercado significativa. 

Teniendo en cuenta el tama帽o de Apple, el pron贸stico de Ballmer parec铆a rid铆culo y la gente literalmente se re铆a de 茅l. Otros destacaron el hecho de que Apple controlaba el 42 por ciento del mercado de tel茅fonos de EE. UU., un n煤mero innegablemente significativo. 

Pero echemos un vistazo a lo que  dijo. Dijo que, de hecho, el iPhone podr铆a generar mucho dinero, sin embargo, nunca ganar铆a una participaci贸n de mercado significativa en el mercado mundial de tel茅fonos, entre dos y tres por ciento. M谩s bien, el software de su empresa, Microsoft, llegar铆a a mejorar. Y esta predicci贸n fue, m谩s o menos, correcta. 

Seg煤n los datos de TI de Garner, la participaci贸n global de iPhone en las ventas de tel茅fonos m贸viles durante el tercer trimestre de 2013 se situ贸 en torno al seis por ciento, lo que es  m谩s alto de lo que predijo Ballmer, pero no est谩 muy lejos. Mientras tanto, el software de Microsoft se usaba en la mayor铆a de los tel茅fonos vendidos en todo el mundo. 

Las predicciones tambi茅n deben evitar el lenguaje ambiguo y usar n煤meros para aumentar la proximidad. Las palabras imprecisas, como “podr铆a”, “quiz谩” o “probable” son comunes en las predicciones, pero varios art铆culos indican que las personas asignan diferentes significados a palabras como estas. 

Por lo tanto, los pronosticadores deben hablar sobre la probabilidad con la mayor precisi贸n posible, utilizando porcentajes, por ejemplo. Consideremos c贸mo las organizaciones de inteligencia estadounidenses como la NSA y la CIA afirmaron que Saddam Hussein estaba escondiendo armas de destrucci贸n masiva, una acusaci贸n que result贸, catastr贸ficamente, ser falsa. 

驴Por qu茅 ser un experto no implica ser capaz de hacer predicciones?

Consideramos a los expertos como personas que tienen gran conocimiento sobre un campo y que les permite hacer predicciones a corto plazo en contextos limitados y t铆picamente idealizados. Los experimentos que se realizan en un laboratorio siempre se hacen usando condiciones lo m谩s simples posibles que permitan estudiar la hip贸tesis de inter茅s.

Esto se hace porque cuanto m谩s simple sea el experimento, menor ser谩 el coste y mayor la facilidad a la hora de reproducir el experimento. Esto no es nada malo, ya que para poder entender algo tenemos que ser capaces de entender las partes m谩s simples, reduccionismo, y sus interacciones entre ellas, interaccionismo, pero tiene sus l铆mites.

De esta forma, que alguien sea un experto suele indicar que es capaz de tener 茅xito en predicciones dentro de un contexto altamente controlado, pero el mundo no es as铆. 

Un ejemplo de esto es como cada vez que se ha intentado predecir el precio del petr贸leo, en todos los a帽os que se ha hecho y con el n煤mero de intereses implicados y por lo tanto capital, nunca se ha logrado acertar. 

Otro tipo de expertos a los que nos solemos referir son los empresarios de 茅xito y podr铆amos pensar que como su trabajo implica hacer predicciones y tener 茅xito dentro de un contexto altamente complejo, su criterio deber铆a ser fiable. 

Pero de nuevo caemos en el bias de confirmaci贸n, en nuestro deseo de querer que alguien sea un experto en cierto tema y capaz de predecir el futuro, sobre todo si es un futuro que nos beneficia, y olvidamos todas las veces que estos expertos han fallado, y nos centramos 煤nicamente en sus victorias. 

Otro bias que entra en juego en este tipo de situaciones es el llamado bias de la ley de los n煤meros realmente grandes. 

La ley de los n煤meros realmente grandes hace referencia al hecho de que con suficiente cantidad de intentos es posible que ocurra algo por muy improbable que parezca a nivel estad铆stico. De esta forma, debido al enorme n煤mero de negocios que existen en todo momento y que se crean cada d铆a, es posible que muchos de ellos alcancen el 茅xito 煤nicamente por suerte, sin tener ning煤n factor que los mantenga. 

Ejemplos de esto son las p谩ginas web que se vendieron por precios enormes 煤nicamente por tener dominios de palabras simples como puede ser riqueza, invertir o conceptos parecidos.

Esta ley se suele aplicar al mundo sobrenatural, pero algunos 鈥渃asos de 茅xito鈥 del mundo de los negocios no podr铆an estar m谩s cerca de este concepto.

Todos estas razones llevan a que sea mala idea aceptar las suposiciones de los expertos sin intentar entender qu茅 hay detr谩s, y esto no se debe a que no est茅n haciendo un buen trabajo, sino simplemente a c贸mo funciona nuestro cerebro.

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