Y el Oscar es para…”. Las cámaras se clavan en los cuatro candidatos, que fingen lo mejor que pueden la inexistente incertidumbre mientras el presentador abre pausadamente el sobre intentando alimentar una tensión que cada año pierde sentido. Una tímida explosión de alegría –alivio si acaso– y tres medidas expresiones de resignada decepción completan la pantomima representada por los candidatos al premio al mejor actor de reparto. Un momento, ¿acaso estamos planteando graves acusaciones de amaño o corrupción en los Oscar? Nada más lejos de la realidad. Quienes han robado la emoción de la gala de los Oscar no son oscuros personajes con oscuros intereses, sino los mercados de predicción y las casas de apuestas.
Durante años, las predicciones de los expertos habían llenado páginas de revistas y periódicos, y los errores en sus pronósticos eran ignorados año tras año por un público que en el fondo solo pretendía estar al tanto del último cotilleo de los candidatos. Pero los mercados de predicciones –y, en general, las casas de apuestas– llegaron para cambiar lo establecido, convirtiéndose en la fuente imprescindible para conocer de antemano los resultados, con impresionantes tasas de acierto cercanas al 90%. Y si hay alguien al tanto de los resultados y métricas de los mercados de predicciones es precisamente todo el sistema de estrellatos de Hollywood.
Algunos actores han llegado incluso a contratar a estadísticos para saber hasta qué límite empujar en sus negociaciones con los grandes estudios, a sabiendas de que su participación se traduce en un aumento de taquilla medible con precisión. Dichas herramientas no son la única forma de conseguir información y predicciones precisas. Actualmente se están poniendo en marcha numerosas iniciativas de periodismo basado en datos, algunas de las cuales –en este caso merece la mención especial www.fivethirtyeight.com– incorporan incluso modelos predictivos sobre eventos de actualidad, como el famoso modelo que permitió a Nate Silver acertar el resultado electoral de los 50 Estados de las elecciones presidenciales de Estados Unidos. No obstante, y aunque la llegada de los mercados de predicciones pueda cambiar para siempre la naturaleza de los pronósticos, una paradójica realidad sigue dándose en esta materia: el ciudadano medio no está demasiado interesado en la precisión de las predicciones. ¿Realmente no nos interesa conocer el futuro?
Previsiones oficiales.
Toda acción lleva una predicción implícita de sus consecuencias, y la precisión de dicha predicción es indispensable para tomar, en cada momento, la acción correcta. Sin la predicción, la acción carece de sentido, motivo por el cual Gobiernos y empresas gastan grandes sumas de dinero en conseguir buenas predicciones. Economistas, estadísticos, físicos y expertos en sistemas complejos intentan cada día predecir el comportamiento del consumidor en Internet, la evolución del precio de la deuda de un país o las tendencias en las redes sociales. En política monetaria, el Banco Central debe tener un pronóstico del futuro de la economía para determinar el nivel de tipos de interés correcto.
Pero, paradójicamente, la realidad nos dice que a muy pocos agentes les interesa evaluar la precisión de las predicciones. ¿A quién le importa si el Gobierno falla estrepitosamente en sus previsiones macroeconómicas? A los ciudadanos no parece preocuparles que las predicciones gubernamentales de paro o inflación sean las peores de todas las instituciones que realizan pronósticos. Del mismo modo, muchos fondos de inversión sobreviven a pesar de ser incapaces, año tras año, de batir su índice de referencia. Por último, los consumidores de opinión política prefieren a menudo seguir creyendo al experto que masajea sus creencias a pesar del habitual error de sus predicciones.
¿Por qué no nos interesa recordar las predicciones? Robin Hanson, experto en mercados de predicciones y fiel defensor de dicha tecnología como mecanismo eficaz de evaluación de predicciones, ha investigado la reticencia natural a aceptar una evaluación de nuestras predicciones. La pregunta es ¿por qué no las valoramos ni aceptamos? Hanson sugiere que o bien los costes de evaluar las predicciones son demasiado elevados o bien los beneficios son demasiado bajos. Gardner y Tetlock confirmaron parte de la hipótesis de Hanson al demostrar que los humanos llevamos muy mal el reconocer nuestra propia ignorancia, y buscamos mil trabas y excusas para no ser evaluados en nuestras predicciones.
La reputación de los expertos.
¿Se comportan de otra forma los expertos? Por supuesto que no. Los expertos y los “opinadores políticos” tienen una alergia aún mayor a la evaluación de su precisión, pues su aureola de entendidos proviene a menudo de su ilusión de infalibilidad. Ni Paul Krugman ni David Brooks ni ningún gurú quieren exponerse a la evidencia de que sus predicciones son muy mejorables y recibir un golpe crítico en su reputación. E incluso al acertar sería difícil que aceptasen el riesgo de averiguar que sus predicciones son solo ligeramente mejores que las de la media de sus lectores, o incluso inferiores a los resultados que daría cualquier sencillo algoritmo de extrapolación.
La sabiduría de las masas no hace diferencias por clases sociales. Los mercados de predicciones crean exactamente el tipo de transparencia que desestabiliza las jerarquías, por lo que es cultural y socialmente esperado que los individuos que estadísticamente han destacado se nieguen a poner su estatus (quo) en riesgo.
Es por ello que el esfuerzo en predecir mejor debe venir por los mismos que se beneficiarán del resultado de tener buenas predicciones: los propios ciudadanos. Por ejemplo, cuando hablamos de mercados de predicciones para compañías, donde Hanson es especialista, deberíamos explicar los beneficios que el resultado tendrá para la plantilla, no para el departamento de estrategia o el director comercial, quienes no estarán interesados ni en escuchar una propuesta sobre cómo aprender a predecir mejor (que ellos). El resultado básico de la inteligencia colectiva es que la predicción agregada de la masa comportada como un todo es más precisa que la de cualquiera de las partes. Aquí existe una evidente disyuntiva: para componer una predicción colectiva debemos descubrir que hay individuos que predicen mal, por lo que estos no estarán dispuestos a exponerse; pero sin ellos, no podemos aprender a predecir mejor.
De zorros y erizos.
En The Good Judgement Project, el mayor experimento de inteligencia colectiva existente, Philip Tetlock ha puesto a competir a un grupo de 280 expertos en economía, política y periodismo y analistas de inteligencia, los cuales realizaron más de 25.000 predicciones. Las respuestas fueron evaluadas y se midió la precisión conseguida por cada grupo de personas. El resultado fue sorprendente: la predicción media del grupo de expertos fue solo ligeramente mejor que una apuesta aleatoria (un mono lanzando dardos a una diana), y ligeramente peor que un simple algoritmo de extrapolación. Aunque podría pensarse que este experimento mostraba la “ignorancia de las masas”, Tetlock demostró la utilidad del experimento mostrando que estadísticamente había dos tipos de personas: aquellos que claramente eran batidos por un mono lanzando dardos, y aquellos que tenían cierta capacidad predictiva y, aunque modestamente, batían incluso a los algoritmos. ¿Qué diferenciaba a ambos grupos de personas? No era la formación, la clase social, ni la ideología política… era ¡la forma de pensar!
Al igual que en la expresión de Isaiah Berlin –“el zorro sabe muchas cosas pequeñas, pero el erizo sabe una gran cosa”–, los predictores parecían dividirse en dos tipos. Unos utilizaban únicamente una herramienta analítica, la cual controlaban con soltura, y la aplicaban en todos los campos donde les pedían hacer predicciones. No estaban cómodos con muchas fuentes de información, y evitaban distracciones. Este tipo de personas eran los erizos, que mostraban niveles inusualmente altos de seguridad en sus respuestas. Mientras tanto, los zorros eran las personas que disponían de un amplio abanico de herramientas analíticas, que buscaban diversas fuentes de información y estaban cómodos con la incertidumbre. Sus respuestas estaban llenas de dudas, pero eran los únicos con capacidad predictiva, modesta pero real.
Y he ahí la importancia de los mercados de predicción y casas de apuestas, que suponen un fuerte incentivo a la agregación de información relevante, pero abiertas a todas las personas posibles y no solo a un grupo cerrado de expertos. Las apuestas binarias son un instrumento valioso y eficiente para agregar información y conseguir buenas predicciones, agregando la información dispersa disponible y transformándola en una medida única, comprensible y homogénea: la probabilidad. ¡Incluso las estrellas de Hollywood están utilizando este tipo de herramientas para navegar por sus carreras!
Predecir no es fácil, y menos el futuro. Pero uno de los mayores miedos del ser humano es vivir con incertidumbre, de ahí el valor de poner probabilidades en nuestro panorama. Como dijo Kenneth Arrow, premio Nobel de Economía en 1972 y experto en predicciones económicas: “El buen pronóstico no es el que te dice que lloverá, sino el que te da las probabilidades”
Y ahora descubre cómo ha funcionado el mercado de predicciones de FuturaMarkets.com para los Oscar 2014. Una infografía lo dice todo.
Nota: Este artículo ha sido publicado previamente en la Revista Tiempo.
