Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción

17/11/2017

Para los que os gusten las predicciones o quieran mejorar su precisión en estas, aquí os dejo el resumen de un libro que trata exclusivamente de este interesante pero no fácil tema:

Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción, de Philip E. Tetlock y Dan Gardner

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Sinopsis

Basado en décadas de investigación y los resultados de un torneo de previsión masivo financiado por el gobierno, Superforecasting (2015) describe cómo hacer que tus predicciones sean más precisas, ya sea que intentes anticipar cambios en el mercado de valores, la política o la vida cotidiana.

Aprende cómo hacer excelentes pronósticos.

El tiempo, el mercado de valores, el presupuesto del año que viene o que va a ganar partido de fútbol este fin de semana – todos tienen una cosa en común: las predicciones y los pronósticos se hacen acerca de cada uno. Pero estas no son las únicas cosas sobre las que hacemos predicciones. Nuestra fijación en los pronósticos ha penetrado la mayoría de las áreas de nuestra vida, y nos irritamos cuando los eventos no ocurren como pensamos que sucederían. Entonces, pueden las previsiones ser mejores de lo que son hoy en día?

Pueden. Pronto estaremos haciendo previsiones que se alinearán con cada nueva información que luego analizaremos y mejoraremos una vez que el momento pronosticado haya pasado. Exploraremos el arte complejo e intrigante de hacer los pronósticos finales.

Descubrirás

  • por qué el ex CEO de Microsoft predijo sobre la cuota de mercado del iPhone;
  • cómo un pronosticador predijo la autopsia de Yasser Arafat; y
  • por qué los grupos de pronosticadores tienen más éxito que los pronosticadores individuales.

La previsión tiene ciertas limitaciones, pero esto no es motivo para descartarla.   

La previsión es algo que hacemos todo el tiempo, ya sea que estemos trazando nuestro próximo movimiento profesional o que elijamos una inversión. Esencialmente, nuestros pronósticos reflejan nuestras expectativas sobre lo que depara el futuro.

Sin embargo, la previsión es limitada, ya que los eventos menores pueden llevar a consecuencias imprevistas.

Vivimos en un mundo complejo donde una sola persona puede instigar grandes eventos. Considera la Primavera Árabe. Todo comenzó cuando un vendedor ambulante de Túnez, Mohamed Bouazizi, se prendió fuego después de ser humillado por policías corruptos.

Hay una explicación teórica de por qué es difícil predecir tales eventos. Se llama   teoría del caos (también conocido como   efecto mariposa), y el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz lo explica así: en los sistemas no lineales como la atmósfera de la Tierra, incluso pequeños cambios pueden tener un impacto considerable. Si la trayectoria del viento cambia en menos de una fracción de grado, los patrones climáticos a largo plazo pueden cambiar drásticamente. Drásticamente puso: el batido del ala de una mariposa en Brasil puede provocar un tornado en Texas.
Pero no deberíamos desechar el pronóstico por completo simplemente porque tiene sus limitaciones.  Toma el campo de Edward Lorenz, la meteorología. Las previsiones meteorológicas son relativamente fiables cuando se realizan con unos días de anticipación. ¿Por qué? Debido a que los meteorólogos analizan la precisión de sus pronósticos después del hecho. Al comparar su pronóstico con el clima actual, mejoran su comprensión de cómo funciona el clima.

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El problema es que la gente en otros campos generalmente no miden la precisión de sus pronósticos!

Para mejorar nuestra previsión, entonces, tenemos que trabajar en la precisión y tomar en serio la comparación de lo que pensábamos que iba a pasar con lo que realmente acaba sucediendo. Y eso significa tomarse en serio la medición.

Evita usar lenguaje vago y se lo más preciso posible.

La medición de pronósticos puede parecer una obviedad: recoger los pronósticos, juzgar su precisión, hacer los cálculos,  et voilà!   Pero no es tan fácil en absoluto.

Para determinar la precisión de un pronóstico, primero debes comprender el significado del pronóstico original. Por ejemplo, en abril de 2007, medios de comunicación informaron que el CEO de Microsoft, Steve Ballmer, había hecho una predicción: el iPhone dejaría de ganar una cuota de mercado significativa. Teniendo en cuenta el tamaño de Apple, el pronóstico de Ballmer parecía ridículo, y la gente literalmente se rió de él. Otros destacaron el hecho de que Apple controlaba el 42 por ciento del mercado de teléfonos inteligentes de los EE. UU., Un número innegablemente significativo.

Sin embargo, vamos a echar un vistazo a lo que realmente dijo.

Dijo que, de hecho, el iPhone podría generar una gran cantidad de dinero; sin embargo, nunca ganaría una cuota de mercado significativa en el mercado global de telefonía móvil (su predicción: entre dos y tres por ciento). Más bien, llegaría a dominar el software de su empresa, Microsoft. Y esta predicción era, más o menos, correcta.

Según los datos de Garner IT, la participación global de iPhone en las ventas de teléfonos móviles durante el tercer trimestre de 2013 se situó en alrededor del seis por ciento, que es claramente más alta de lo que Ballmer predijo, pero no está muy lejos. Mientras tanto, se está utilizando el software de Microsoft en la mayoría de los teléfonos móviles vendidos en todo el mundo.

Los pronósticos también deben evitar el lenguaje impreciso y usar números para una mayor precisión.

Las palabras vagas, como “podría”, “debería” o “probable”, son comunes en la predicción, pero la investigación muestra que las personas atribuyen diferentes significados a palabras como éstas. Por lo tanto, los pronosticadores deberían hablar sobre la probabilidad lo más exactamente posible, mediante el uso de porcentajes, por ejemplo.

Considera cómo las organizaciones de inteligencia estadounidenses como la NSA y la CIA afirmaron que Saddam Hussein estaba ocultando armas de destrucción masiva, una acusación que, catastróficamente, resultó ser falsa. Si estas agencias de inteligencia hubieran calculado con precisión y usado porcentajes, Estados Unidos nunca habría invadido Iraq. Si hubieran calculado la probabilidad de que Irak tenga armas de destrucción masiva al 60 por ciento, todavía habría un 40 por ciento de posibilidades de que Saddam no tuviera ninguna, una justificación bastante débil para ir a la guerra.

Manten el puntaje si deseas mejorar la precisión de sus pronósticos.

Entonces, ¿cómo evitar errores horrendos como lo que sucedió con las armas de destrucción masiva? Claramente, se necesita más precisión en nuestras predicciones. Veamos algunas formas de lograr esto.

La mejor manera es mantener el puntaje.

Para hacer exactamente eso, el equipo de investigación del autor estableció el Good Judgment Project patrocinado por el gobierno, que tenían miles de voluntarios inscritos y respondían a más de un millón de preguntas en el transcurso de cuatro años. Mediante el uso de puntaje, el equipo esperaba mejorar la precisión de predicción.

Los participantes respondieron preguntas como “¿El presidente de Túnez huirá a un confortable exilio el próximo mes?” o “¿Caerá el euro por debajo de $1,20 en los próximos doce meses?”   Luego, cada pronosticador calificó la probabilidad del pronóstico del participante, lo ajustó en consecuencia después de leer las noticias relevantes y, cuando el tiempo pronosticado se desplazó, asignó a cada pronóstico un puntaje de Brier (es una función de calificación adecuada que mide la precisión de las predicciones probabilísticas. Es aplicable a tareas en las que las predicciones deben asignar probabilidades a un conjunto de resultados discretos mutuamente excluyentes.), que indica cómo de exacto era el pronóstico.

El puntaje de Brier, que lleva el nombre de Glenn W. Brier, es el método más comúnmente utilizado para medir la precisión de un pronóstico. Cuanto menor sea el puntaje, más preciso será el pronóstico: un pronóstico perfecto obtiene un puntaje de cero. Una conjetura aleatoria generará un puntaje de 0.5 Brier, mientras que un pronóstico completamente erróneo generará un puntaje máximo de 2.0.

Interpretar el puntaje de Brier también depende de la pregunta que se haga. Es posible que tenga un puntaje de 0,2 Brier, que parece realmente bueno – y, sin embargo, su previsión de que en realidad podría ser terrible!

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Digamos que estamos prediciendo el clima. Si el clima está constantemente caliente con cielos azules en Phoenix, Arizona, un pronosticador podría simplemente predecir el clima cálido y soleado y obtener un puntaje de Brier de cero, que por supuesto es mejor que 0.2. Pero, si obtuvieras un puntaje de 0.2 para predecir el clima en Springfield, Missouri, un lugar con un clima notoriamente variable, ¡serás aclamado como un meteorólogo de clase mundial!

Los superpronosticadores descomponen problemas en unidades más pequeñas para iniciar su análisis.

Están dotados todos los pronosticadores con acceso a información secreta? Realmente no. Entonces, ¿cómo hacen predicciones tan precisas sobre el futuro?

Un pronosticador aborda un tema descomponiendo los problemas aparentemente imposibles en sub-problemas de pequeño tamaño. Esto se conoce como Fermi-style thinking (Pensamiento al estilo de Fermi).

El físico Enrico Fermi, una figura central en la creación de la bomba atómica, calculó con una precisión impresionante cosas como, por ejemplo, el número de afinadores de pianos en Chicago, sin un fragmento de información a su disposición.

Lo hizo mediante la separación de lo cognoscible de lo desconocido, que es el primer paso que dan los pronosticadores. Por ejemplo, cuando Yasser Arafat, líder de la Organización de Liberación de Palestina, murió por causas desconocidas, surgieron muchas especulaciones de que había sido envenenado. Luego, en 2012, los investigadores encontraron niveles desmesuradamente altos de polonio 210, un elemento radiactivo letal, en sus pertenencias. Este descubrimiento reforzó la idea de que bien pudo haber sido envenenado, lo que llevó a su cuerpo a ser exhumado y examinado en Francia y Suiza.

Como parte del Good Judgment Project, se les preguntó a los pronosticadores si los científicos encontrarían niveles elevados de polonio en el cuerpo de Yasser Arafat.

Bill Flack, encontró que el polonio se desintegra rápidamente, por lo que si Arafat fue envenenado, había una posibilidad de que el polonio no se detectara en sus restos, ya que había muerto en 2004. Flack investigó las pruebas de polonio y llegó a la conclusión de que podría ser detectable más tarde. Flack también tuvo en cuenta que Arafat tenía enemigos palestinos que podrían haberle envenenado y que la autopsia podría estar contaminada con el fin de culpar a Israel por su muerte. Pronosticó la posibilidad de que se encontrara polonio en el cuerpo de Arafat al 60 por ciento.

Entonces, Flack determinó primero los conceptos básicos, antes de buscar supuestos posteriores, que es precisamente lo que hace un pronosticador efectivo.

Comienza desde el exterior, luego pon la vista en el interior para obtener un pronóstico preciso.

Como cada situación es única, debes evitar juzgar un caso demasiado rápido. La mejor manera de abordar cualquier pregunta es tomar una vista exterior, lo que significa averiguar cuál es el tipo de base. Pero, ¿qué significa eso exactamente?

Para ofrecer un ejemplo, imaginate a una familia italiana que vive en una modesta casa en los Estados Unidos. El padre trabaja como contable y la madre tiene un puesto a jornada parcial en una guardería. Su hogar está formado por ellos, su hijo y la abuela.

Si te preguntara qué posibilidades hay de que esta familia italiana tenga una mascota, puedes tratar de llegar a la respuesta inmediatamente aferrándose a los detalles de la familia o su situación de vida. Pero entonces, no serías un superpronosticador! Un superpronosticador no se fijaría primero en los detalles. En cambio, un superpronosticador comenzaría investigando qué porcentaje, o tipo de base, de los hogares estadounidenses posee un animal doméstico. En cuestión de segundos, gracias a Google, encontrarías que esa cifra es del 62 por ciento. Esta es tu vista exterior.

Habiendo hecho eso, ahora puedes tomar la vista interior. Esto le dará detalles que ajustarán la tasa base en consecuencia.

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En el ejemplo de la familia italiana, comenzar con la vista exterior le da una estimación inicial: hay aproximadamente un 62 por ciento de posibilidades de que la familia tenga una mascota. Entonces, te vuelves más específico y ajustas ese número. Por ejemplo, puedes verificar la tasa de Familias italianas viviendo en Estados Unidos que posee una mascota.

El razonamiento detrás de la vista exterior proviene de un concepto llamado de anclaje. Un ancla es la figura inicial, antes de realizar los ajustes. Si en su lugar comenzaste con los detalles más finos, es mucho más probable que tu predicción esté a kilómetros de cualquier ancla o número exacto.

Mantente actualizado incluso después de tu conclusión inicial y ajusta tus pronósticos con nueva información.

Hemos visto cómo superpronosticadores consiguen el proceso en marcha, pero una vez que hayas hecho su previsión inicial, no se puede simplemente esperar y ver si estabas en lo cierto. Debes actualizar y modificar tu juicio en función de cualquier nueva información.

¿Recuerdas a Bill Flack? Después de que pronosticó una probabilidad del 60 por ciento de detectar polonio en el cadáver de Yasser Arafat, vigiló las noticias y actualizó su pronóstico cada vez que lo consideró oportuno.

Luego, mucho después del primer pronóstico de Flack, el equipo de investigación suizo informó que se requerían pruebas adicionales y que anunciarían los resultados más adelante.

Como Flack había investigado mucho sobre el polonio, sabía que este aplazamiento significaba que el equipo había encontrado polonio y que se necesitaban más pruebas para confirmar su origen. Así Flack elevó su pronóstico a 65 por ciento.

Como sucedió, el equipo suizo encontró polonio en el cuerpo de Arafat y el puntaje final de Brier llegó a 0.36. Impresionante, teniendo en cuenta la dificultad de la pregunta.

Sin embargo, debes ser cauteloso. Aunque la información nueva puede ayudarte, también puede confundirte. Por ejemplo, la agencia gubernamental de investigación de los Estados Unidos, The Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) preguntó si habría menos hielo marino ártico el 15 de septiembre de 2014, que el año anterior. El superpronosticador Doug Lorch llegó a la conclusión de que había una posibilidad de 55 por ciento de que sí.

Sin embargo, dos días después de su estimación, Lorch leyó un informe de un mes de duración de la Sea Ice Prediction Network que lo influyó lo suficiente como para aumentar su predicción al 95 por ciento, un cambio sustancial basado en un solo informe.

El 15 de septiembre de 2014 finalmente hubo más hielo ártico que el año anterior.

El primer pronóstico de Lorch tenía esto como un 45 por ciento de probabilidad, pero, después de su ajuste, se redujo a un mero cinco por ciento.

La actualización hábil, por lo tanto, requiere desentrañar detalles sutiles de información extraña. No tenga miedo de cambiar de opinión, pero piense dos veces si la nueva información es útil o no.

Trabajar en equipo puede ser útil para pronosticar, pero solo si lo haces bien.

Tal vez has oído hablar del término groupthink (pensamiento de grupo). El psicólogo Irving Janis, quien acuñó el término, hipotetizó que las personas en grupos pequeños desarrollan el espíritu de equipo creando inconscientemente ilusiones compartidas que interfieren con el pensamiento crítico. Esta interferencia proviene de personas que se alejan de la confrontación y simplemente se ponen de acuerdo entre sí.

Pero no conformarse es una fuente de valor real. La expresión y el pensamiento independientes son tremendas ventajas en cualquier equipo.

Por lo que el equipo de investigación en The Good Judgment Project decidió ver si el trabajo en equipo podría influir en la precisión. Hicieron esto creando plataformas en línea donde los pronosticadores que fueron asignados a diferentes grupos podrían comunicarse entre sí.

Al principio, el equipo de investigación compartió ideas sobre la dinámica del grupo y advirtió a los grupos en línea sobre el pensamiento grupal. Al final del primer año, los resultados fueron: en promedio, los que trabajaron en equipo fueron un 23 por ciento más precisos que las personas. El segundo año, el equipo de investigación eligió colocar superpronosticadores, en contraposición a los pronosticadores regulares, en grupos y los encontraron para superar ampliamente a los grupos regulares.

Sin embargo, la dinámica del grupo también se vio afectada. Una superpronosticadora, Elaine Rich, no estaba contenta con el resultado. Todos fueron muy educados, y hubo poca discusión crítica de puntos de vista alternativos. En un esfuerzo por corregir esta situación, los grupos hicieron un esfuerzo extra para demostrar que daban la bienvenida a la crítica constructiva.

Otra forma de aumentar la eficacia del trabajo en equipo es a través de precision questioning (cuestionamiento de precisión), lo que anima a la gente a reconsiderar su argumento. Esto no es nada nuevo, por supuesto, ya que los grandes maestros han practicado preguntas de precisión desde la época de Sócrates.

Cuestionamiento de precisión significa llegar a los detalles más finos de un argumento, como pidiendo la definición de un término en particular. Incluso si las opiniones están polarizadas sobre el tema, este cuestionamiento revela el pensamiento detrás de la conclusión, lo que lo abre a una mayor investigación.

Resumen final de Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción

El mensaje clave del libro es:

Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción no se limita a los ordenadores o genios. Es una habilidad entrenable que involucra la recopilación de pruebas, la fijación de puntajes, mantenerse actualizado sobre la nueva información y la paciencia.

Consejo de Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción:

Mantenerse actualizado te mantiene por encima del pronosticador promedio.

Los superpronosticadores se ponen al día sobre noticias relevantes para sus previsiones mucho más frecuentemente que los pronosticadores normales. Un consejo para mantener un ojo entrenado en los desarrollos es crear alertas, por ejemplo, usando Google Alerts. Esto te alertará sobre cualquier noticia que mencione el tema en cuestión tan pronto como esté disponible.

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