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La señal y el ruidoCualquier intento de organizar los datos que nos llegan y de utilizarlos para dilucidar qué podría ocurrir a continuación puede llevar al colapso y al aturdimiento. En este libro, Nate Silver, especialista en predicciones, investiga cómo podemos distinguir, en medio del universo de datos que nos rodean, la información que es valiosa de la que no lo es. Visita para ello a expertos en todo tipo de áreas y recopila sus métodos para aprender de ellos.

Artículo La ciencia de la predicción, en La Vanguardia, 27/04/2014.


Después de Casandra, a la que los dioses olímpicos dieron el don de la adivinación pero también la condenaron a que nadie la creyera, en temas de predicción viene Nate Silver (Michigan, 1978), un economista que desarrolló, mientras trabajaba en la auditora KPMG, un sistema llamado Pecota en el que compilaba miles de estadísticas de antiguos jugadores para predecir los resultados y el desarrollo de la carrera de las promesas de la liga de béisbol. Con tanto éxito que se lo compraron. Y que luego inició un blog político, hoy famosísimo, llamado Five Thirty Eight (538, el número total de electores que eligen al presidente estadounidense) que ha pasado de The New York Times a la cadena ESPN y que ha vaticinado con un enorme éxito los resultados de las grandes elecciones de su país. En el 2012, acertó el candidato presidencial ganador en todos y cada uno de los 50 estados.

Y ahora Nate Silver intenta explicar en qué consiste para él la ciencia y el arte de la predicción en La señal y el ruido, un libro que intenta ayudar al común mortal a navegar por las ingentes masas de datos de la era de la información. Al común mortal y a los expertos. No sólo a los estadísticos y cómo presentan las informaciones -cuenta el chiste de que "un estadístico se ahogó cruzando un río de tan sólo un metro de profundidad media"-, sino también a los economistas que han conducido al actual desastre financiero. Nada raro si se tiene en cuenta que Silver afirma que "los pronósticos económicos son herramientas rudimentarias que rara vez logran avanzarse unos meses a los puntos de inflexión económica". Los impagos de las hipotecas que controlaba Moody's resultaron ser 200 veces mayores a su pronóstico. No comprendieron la diferencia entre riesgo, algo calculable, e incertidumbre, por definición muy difícil o imposible de calcular. Esa confusión, más un apalancamiento inimaginable, llevó al caos.

Algunos expertos como Jan Hatzius, economista jefe de Goldman Sachs, que fue de los pocos que advirtió en un informe antes de la Gran Recesión que millones de propietarios serían incapaces de pagar sus hipotecas, reconocen que "comprender un organismo tan complejo como la economía es algo muy complicado". Para el pronosticador económico es muy difícil identificar los mecanismos de causa y efecto sólo a partir de datos estadísticos, la economía cambia constantemente y las leyes de un ciclo económico pueden no servir para otro. Y los datos disponibles son malos. Además, hay una sobreabundancia de variables entre las que elegir para interpretar lo que sucede. En su día se consideraba que el ganador de la Super Bowl era un indicador de tendencia de la economía dependiendo si ganaba un equipo procedente de la antigua NFL o de la vieja AFL.

Sin embargo, asegura Hatzius, hay pocos indicadores que sirvan realmente para predecir algo. Los datos económicos contienen mucho ruido y pese a la revolución que promete el Big data hace falta una teoría para interpretar las masas de datos.

El reto al que se enfrentan los economistas es comparable al de los meteorólogos: la economía y la atmósfera son sistemas dinámicos, sujetos a la teoría del caos: una mariposa bate las alas en Brasil y puede haber tornado en Texas; una huelga de estibadores en Long Beach y un texano no encuentra trabajo. Y, además de incertidumbre, los que realizan los pronósticos tienen sesgos: hay lo que denomina erizos, personas que creen en las grandes ideas, en principios generales sobre el mundo que aplican como leyes físicas, y zorros, criaturas frugales que creen en múltiples pequeñas ideas y abordan cada problema desde perspectivas distintas. A estos les va mejor aunque sus ideas sean menos espectaculares.

Hay que reconocer la diferencia entre lo que sabemos y lo que creemos que sabemos. Y tratar de mejorar la manera de generar predicciones. Él, explica, basa su modelo predictivo en el ministro presbiteriano inglés del siglo XVIII Thomas Bayes, autor del famoso teorema homónimo que indica las probabilidades de que una teoría sea cierta -por ejemplo, dice, que su pareja le esté engañando- si se produce un acontecimiento determinado -como encontrar una prenda de ropa interior extraña en el cajón. Para aventurar una predicción en ese caso hay que calcular, por ejemplo, las probabilidades de que la aparición de la prenda se deba a un error -por ejemplo, una confusión de equipajes- y, sobre todo, atribuir una probabilidad previa a la posibilidad de que la pareja le engañe. Si es baja, también lo será la probabilidad de que la prenda signifique infidelidad.

En el teorema de Bayes la predicción sirve para procesar información, usa datos nuevos para contrastar nuestras hipótesis sobre el mundo y a partir de los aciertos y errores afinar las probabilidades con las que creemos que suceden las cosas. Los médicos y los soldados, muestra, lo hacen con buenos resultados: en su caso las predicciones y el abordaje de las estadísticas es cuestión de vida o muerte. Todas las hipótesis, concluye, deben contemplarse en términos probabilísticos, lo que nos obliga a detenernos, considerar todos los datos y pensar en las imperfecciones de nuestro pensamiento. Lo que significa, claro, poner a prueba nuestras seguridades.

 

Silver, Nate. "La señal y el ruido. Cómo navegar por la maraña de datos que nos inunda, localizar los que son relevantes y utilizarlos para elaborar predicciones infalibles". Ediciones Península, 2014. ISBN 978-84-99423-08-1

Libro en castellano.

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