Uno de los capítulos más interesantes de La señal y el ruido, de Nate Silver, está dedicado a la cuestión de si algunas personas predicen mejor que otras.
Silver emplea las predicciones políticas como terreno de juego de su análisis. En concreto, se fija en un programa televisivo de Estados Unidos, The McLaughlin Group. Este programa reúne semanalmente un panel de expertos políticos que debaten sobre diferentes cuestiones y que finalizan su intervención con varias predicciones sobre la actualidad política. Las predicciones deben formularse en pocos segundos. Son tanto sobre temas sugeridos por el presentador como propuestos por el propio experto.
Durante el programa los expertos suelen manifestar predicciones con tanta rotundidad como poca base documental y estadística. Algunos de ellos no dudan en predecir una victoria de un candidato a la presidencia que cuenta con todas las encuestas en contra, dando a entender que manejan algún tipo de información privilegiada al respecto.
Así que Silver decidió analizar las 1.000 últimas predicciones del panel de expertos, para medir de forma objetiva su capacidad de acertar. El resultado fue el siguiente:
- Predicciones completamente acertadas .............. 39%
- Mayoritariamente acertadas................................. 7%
- Parcialmente acertadas, parcialmente falsas....... 8%
- Mayoritariamente falsas ...................................... 10%
- Completamente falsas .......................................... 37%
Los datos mostraban que lo expertos apenas acertaban más que una moneda lanzada al aire. ¿Este nivel de aciertos es algo habitual entre supuestos expertos? Philip Tetlock, tras formularse la misma pregunta, decidió estudiar predicciones de expertos, tanto del mundo académico como gubernamental. Sus resultados mostraron que no es así: algunos expertos aciertan, de forma consistente, más que otros. Es decir, existen buenos y malos predictores.
El zorro y el erizo
Tetlock se dedicó a estudiar qué rasgos de personalidad caracterizaban a los buenos predictores frente a los malos. Dio con dos perfiles muy diferenciados: los zorros y los erizos.
Los erizos son aquellas personas que creen en ideas rectoras que gobiernan el mundo, convencidos de que todo puede ser explicado y comprendido. Son personas de fuertes convicciones, que buscan una victoria clara al enfrentarse a un problema. Karl Marx o Sigmund Freu encajarían en este perfil.
Los zorros, por el contrario, son personas que aceptan las imperfecciones del mundo, que creen en una multitud de pequeñas ideas y que piensan que la mejor forma de afrontar un problema es emplear diversas aproximaciones. Son más tolerantes a la incertidumbre, a la complejidad y a la discrepancia de opiniones.
Silver nos facilita una tabla de actitudes típicas de zorros y erizos. ¿Sabrías decir en qué lado estás tú?
| Cómo piensan los zorros | Cómo piensan los erizos |
|---|---|
| De forma multicisciplinaria: Incorporan ideas de diferentes disciplinas, sin importarle su origen ideológico. | Especializada: Habitualmente dedican la mayor parte de sus carreras a uno o dos grandes problemas. Pueden ver con escepticismo las opiniones disruptivas. |
| Adaptables: Encuentran una nueva aproximación - o persiguen múltiples aproximaciones a la vez - si no están seguros de que la aproximación original funciona. | Leales: Se mantienen fieles a la misma aproximación integral al problema. La nueva información que pueda estar disponible se usa para refinar el modelo original. |
| Autocríticos: A menudo reconocen errores en sus predicciones y asumen su culpa en esos errores. | Obstinados: Achacan los errores a la mala suerte o a circunstancias inevitables. Un buen modelo tuvo un mal día. |
| Tolerantes a la complejidad: Ven el universo como algo muy complejo, hasta el punto de aceptar que muchos problemas fundamentales pueden ser irresolubles o inherentemente impredecibles. | Buscadores de un orden: Esperan que el mundo funcione de acuerdo a unas pocas y relativamente simples leyes fundamentales, obtenidas una vez se haya logrado identificar la señal dentro del ruido. |
| Cautos: Expresan sus predicciones de forma probabilística, matizando sus opiniones. | Confiados: Rara vez expresan predicciones con matices y son reacios a modificarlas. |
| Empíricos: Confían más en la observación que en la teoría. | Ideológicos: Esperan que las soluciones a muchos problemas diarios sean manifestaciones de una gran teoría. |
| Los zorros son mejores predictores | Los erizos son peores predictores |
Tetlock se percató de que los zorros son mucho mejores predictores que los erizos. Es una cuestión de actitud. Pensemos en la caída de la URSS en 1991. Muy pocos analistas políticos predijeron dicha caída cuando, mirando retrospectivamente, gran cantidad de indicios habría permitido predecirla. Muchos de esos analistas eran erizos y su aproximación al problema no fue la correcta para hacer una buena predicción. Algunos analistas, muy críticos con el comunismo, veían la URSS como un peligro mayor de lo que realmente era a finales de los 80. Su aversión al régimen de Moscú les impidió interpretar correctamente las señales, de todo tipo, que emitía un estado en destrucción. Otros, más afines a la ideología comunista, cometieron el error inverso, infravalorando la importancia de esas señales precisamente porque no querían verlas. Sólo unos pocos analistas fueron capaces de detectar y dimensionar correctamente las señales.
Actitud frente a la información
Como se deduce del ejemplo anterior, la principal carencia de un mal predictor es una mala actitud frente a la información. Supuestamente, cuanta más información tenemos, mejor deberían ser nuestras predicciones. Sin embargo, esa regla no se cumple para el erizo. Frente a información abundante, el erizo se refugia en su idea rectora y filtra convenientemente los datos que recibe, quedándose con aquellos que refuerzan su predisposición inicial.
Esta actitud explica porqué Silver y Tetlock encontraron grandes fallos en las predicciones políticas. En política, es habitual encontrar predictores sesgados, vinculados a una fuerte ideología. Eso condiciona irremediablemente las predicciones. Si a eso sumamos un esquema de incentivos perverso - una predicción más temeraria es televisivamente más atractiva - nos encontramos con un ámbito especialmente castigado por malas predicciones.
Algo parecido sucede con el economía. Pero eso lo veremos en otro post.
