El ser humano ha hecho grandes progresos en su capacidad de predicción. Escribo dos simples letras en Google, "eb", y recibo sugerencias sobre el brote del "ébola" en el mundo, justo lo que quería encontrar. Estos progresos nos hacen sobrestimar nuestra capacidad predictiva. Sin embargo, Nate Silver en su libro sobre predicciones, documenta más fracasos que éxitos predictivos. Y la mayor parte de los fracasos vienen por un exceso de confianza en nuestra capacidad predictiva.
¿Todo es predecible?
Responder a esta pregunta nos lleva a antiguos debates. San Agustín y los calvinistas creían en la predestinación, lo que nos llevaría a pensar que es posible predecir cualquier cosa aunque no alterar el curso de los acontecimientos. Por el contrario, los jesuitas y Santo Tomás de Aquino creían en la libre voluntad del hombre y por lo tanto en la impredecibilidad.
Con la llegada de la ilustración y la revolución industrial, el debate pasó a moverse en otros términos. Las leyes de la mecánica descubiertas por Newton hablaban de un universo ordenado y perfectamente predecible, gobernado por unas leyes relativamente simples. El ser humano empezó a creer en algo llamado determinismo, sutilmente diferente a la predestinación.
La idea del determinismo queda ilustrada en un principio elaborado por Pierre-Simon Laplace en 1814, conocido popularmente como el demonio de Laplace. Laplace venía a decir que una inteligencia superior que pudiese conocer la posición actual de todas las partículas del universo y que conociese todas las leyes que rigen el mismo, podría predecir perfectamente el futuro. Para esta inteligencia, el futuro sería algo tan evidente como el pasado. Por lo tanto, si el hombre no puede predecir su futuro es por falta de esa inteligencia superior.
La idea del demonio del Laplace ha sido objeto de controversia. Algunos pensadores concluyeron que, en la práctica, el universo sólo se puede conocer hasta cierto punto, lo que nos obliga a hablar de probabilidades. Más recientemente, el descubrimiento de la mecánica cuántica nos ha llevado a pensar que el universo realmente funciona de forma probabilista. Cuando miramos una partícula de cerca, se comporta como una onda y no podemos saber su posición y su movimiento al mismo tiempo. Parece ser que ni siquiera una inteligencia superior puede predecir el curso de las cosas.
¡Pero si apenas predecimos el tiempo!
Bien, aceptemos que no podemos predecir todo, que el universo es intrínsecamente incierto por la forma en que se comportan las partículas. Afortunadamente, la meteorología funciona a nivel de moléculas, lo que nos evita estos problemas cuánticos. Si pudiésemos conocer las condiciones de la atmósfera con detalle (presión, temperatura... en cada posición del espacio) y las leyes que rigen los gases, podríamos predecir qué tiempo hará en el futuro.
Durante varias décadas numerosos científicos han tratado de hacer predicciones meteorológicas basadas en esta idea. Se trata de crear un modelo de la atmósfera, introducir la información de la situación actual de la misma y simular cómo va a evolucionar con el paso del tiempo. Esta forma de predecir contrasta con métodos basados puramente en la estadística, principalmente dos:
(1) Persistencia: predecir el tiempo que hará mañana basándonos en el tiempo de hoy.
(2) Climatología: predecir el tiempo basándonos en qué época del año estamos. Si es invierno, la probabilidad de frío es más alta.
Sorprendentemente, sólo en las últimas décadas las previsiones meteorológicas han mejorado las predicciones basadas en persistencia o climatología. Pese a que cada vez disponemos de datos más precisos y mayor capacidad de cálculo para simular la atmósfera, la precisión de las previsiones ha mejorado muy lentamente. En 1970, una previsión de temperatura tenía un error promedio de 6º, en la actualidad de 3,5º. Un enorme esfuerzo para tan poco resultado. ¿Por qué?
El efecto mariposa
La respuesta la descubrió Edward Lorentz en 1972. Trabajando en un modelo meteorológico, Lorentz se percató de que una pequeña imprecisión en un dato sobre las condiciones iniciales de la atmósfera podía generar una predicción climática completamente diferente a varios días vista. Una décima de grado de temperatura puede transformar completamente la predicción. Este efecto, explicado a menudo con la frase "un aleteo de las alas de una mariposa en Brasil puede producir un tornado en Texas", se conoce como teoría del caos o efecto mariposa. Se produce en sistemas no lineales y dinámicos, en los que el resultado de una predicción se usa para generar otra, y otra, y otra....
Los modelos meteorológicos tienen ambas propiedades. Por eso son tan malos haciendo predicciones a largo plazo. Las pequeñas imperfecciones de los datos se transforman en predicciones grotescas cuando las llevamos demasiado lejos en el tiempo. Nat Silver nos facilita un ejemplo muy interesante de este efecto. Silver comparó la precisión de una previsión sobre temperatura hecha con 3 sistemas: (1) un modelo meteorológico sofisticado, (2) una predicción basada en persistencia y (3) otra basada en la climatología. Los resultados muestran que las predicciones de los modelos meteorológicos son mejores que las basadas en persistencia o climatología, pero sólo a 6 días vista. Cuando tratamos de predecir más allá, acertaremos más basándonos en la climatología.
El resultado es sorprendente. No estamos diciendo que la predicción será igual, decimos que será peor. La explicación es que en un modelo dinámico, a medida que me alejo de la situación de inicio, el ruido de los datos se va amplificando cada vez más. El efecto mariposa es devastador.
Y pese a todo, un éxito
Pese a todas estas consideraciones, la meteorología es una de las pocas disciplinas que han tenido éxito predictivo. El huracán Katrina de 2005 fue predicho con antelación, permitiendo acotar la zona geográfica en la que impactaría con una precisión de 160 km. Tan sólo 20 años antes, la precisión habría sido de 560 km.
Es posible evacuar una región de 160km en 72 horas y salvar muchas vidas. Si el Katrina mató a 1.800 personas no fue por una mala predicción, fue por malas decisiones en la gestión de la crisis y por la resistencia de la gente a moverse de sus casas. Curiosamente, uno de los factores que jugó en contra fue el huracán que golpeó la misma región en 1965, el Betsy. Estudios realizados indican que haber sobrevivido a un huracán te hace más reacio a abandonar tu casa en el siguiente y reduce tu probabilidad de sobrevivir.
Estamos tan acostumbrado a que los hombres del tiempo acierten, que nos fijamos más en sus errores que en sus aciertos. Pero es indudable que realizan un gran trabajo y han desarrollado un nivel de profesionalidad muy elevado. Sus predicciones gozan de un nivel de honestidad envidiable. Acompañan sus previsiones con una indicación de qué fiabilidad tienen ("70% de probabilidad de lluvia"), algo que no observamos en predicciones del ámbito económico, por ejemplo.
En próximos posts veremos otros terrenos en los que el hombre sigue sin encontrar las claves de una buena predicción.
