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Opinión

No, el “Big Data” no puede predecir el futuro

Hay un problema en relación al Big Data: la sobreconfianza en la Ley de los Números Grandes para la predicción social

Por Per Bylund

Publicado en Mises Institute

Con el dominio de Google en el mercado de motores de búsqueda online, hemos entrado en la Edad de lo Gratuito. De hecho, se espera que los servicios ofertados online actualmente no tengan coste. Por supuesto, esto no significa que no haya un coste en ello; simplemente, el consumidor no lo paga. Los primeros intentos financiaron los servicios con publicidad, pero pronto vimos un movimiento hacia la conversión del consumidor en el producto. Hoy, servicios gratuitos y de pago compiten, igualmente, por “usuarios” y, entonces, hacen dinero con los datos que recopilan.

Los datos siempre han sido usados, pero lo que es novedoso en nuestro tiempo es que el coste marginal por la recolección y análisis de grandes cantidades de datos sea muy bajo o incluso nulo. El concepto de Big Data se está asumiendo y se prevé que sea “el futuro” de los negocios.

Hay un problema aquí: la sobreconfianza en la Ley de los Números Grandes para la predicción social. Las probabilidades estadísticas de los eventos pueden converger con el medio, matemáticamente, ¿pero se aplica esto en el mundo real? La respuesta es, más bien, definitivamente, afirmativa, en ciencias naturales. Los repetidos experimentos controlados erradicarán explicaciones o causas erróneas del fenómeno, al menos, asumiendo que estamos lo suficientemente bien al separar y controlar esas causas.

¿Qué decir sobre las ciencias sociales? En esta época de cientifismo, tal y como Hayek la llamó, se nos dice que el Big Data transformará completamente la producción, la logística y las ventas. La razón de esto es que los vendedores pueden dirigirse mejor a los consumidores e incluso predecir qué podrían querer próximamente. Amazon.com lo hace en su sitio web, en una forma cruda, donde hacen sugerencias basadas en tu historial de compras y en lo que otros, con historias similares de compra, han buscado. A veces, funciona, otras veces, no.

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Hay cierta regularidad en nuestros intereses y comportamiento. Después de todo, todos nosotros somos seres humanos (formados en ciertas culturas). Así pues, un americano con intereses “x”, “y” y “z” puede tener otros intereses similares a otro americano que también tiene un interés en “x”, “y” y “z”.

El comportamiento humano es impredecible

Pero la similaridad no es lo mismo que la predicción. Las sugerencias de Amazon.com o los altamente molestos anuncios que te siguen en los sitios web son métodos útiles para los vendedores porque pueden, de alguna manera, identificar con precisión lo que no han de ofertar. La exclusión de intereses de muy baja probabilidad incrementan la probabilidad de sugerir algo en lo que la persona que está por detrás de los globos oculares centrados en la pantalla del ordenador puede estar interesada.

Empero, utilizar como predicción la exclusión de eventos de probabilidad cuasi nula dista mucho de ser suficiente. De hecho, la predicción requiere que podamos excluir con precisión todo salvo uno o dos posibles resultados. También hemos de poder confiar en que estas predicciones resulten ser ciertas. De otra manera, solo estamos jugando a juegos, y así hacemos adivinanzas. Por supuesto, son adivinanzas educadas (porque hemos excluido lo imposible y lo que es casi imposible), pero aún son juegos y adivinanzas.

Donde falla el Big Data

Hablando de adivinanzas, el buscador Bing de Microsoft, que potencia al asistente digital de Windows Cortana entre otras cosas, ha producido un motor de predicción con el propósito de predecir deportes y otros resultados. Confía en los muy avanzados algoritmos y las grandes cantidades de datos recopilados.

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Sorprendentemente, lo hicieron muy bien inicialmente y predijeron los resultados de la Copa Mundial perfectamente. Por lo tanto, ¿podemos usar Big Data para echar un vistazo al futuro?

No, no es así. Los equipos de Bing están aprendiendo una lección que únicamente los austriacos y, más específicamente, los praxeólogos misesianos defendieron: no hay constantes en la acción humana, y por tanto, las predicciones del fenómeno social son imposibles. Las predicciones de patrón, como Hayek las denominó, pueden no ser imposibles, pero sí las predicciones de magnitudes exactas. Por ejemplo, podemos confiar en la ley económica (algo como la “pendiente descendiente de las curvas de demanda”) para estimar un resultado como que “el precio será más bajo de lo que hubiera sido de otra forma”, pero no podemos determinar cuál será el precio exacto.

En relación a los deportes, reality shows y otras competiciones entre individuos y equipos, la historia es exactamente la misma. El equipo que tiene un mejor récord de puntuaciones no siempre gana. ¿Por qué? Ellos han actuado objetivamente mejor que el otro equipo, tal vez de manera exclusiva, pero esto no dice nada sobre el futuro. No nos estamos refiriendo a la duda filosófica sobre si el sol saldrá mañana (tal vez algo cambia completamente la capacidad del sol para brillar durante la noche).

Las ciencias sociales son diferentes

En las ciencias sociales, estamos lidiando con un fenómeno complejo. La acción y, especialmente, su resultado, es el resultado de un complejo sistema de interacción social, psicología y mucho más. ¿Están los jugadores de ambos equipos tan motivados y centrados como antes? ¿Afectó algo en sus vidas personales a sus mentes y psiqués? ¿Cómo actúan los jugadores en sus equipos y reaccionan los jugadores de otros equipos con cada uno del resto tanto antes como durante el juego? Un equipo con un pésimo récord puede molestar a un equipo con una puntuación objetivamente mejor; esto ocurre todo el tiempo. A veces, por la única razón de que el mejor equipo subestima al peor equipo, o porque el desvalido no siente presión para mejorar y por lo tanto juega de una manera menos defensiva.

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La predicción del motor de Bing lidia con esto, tal y como hemos predicho. Como recientemente ha reportado Windows Central, el motor de predicción tuvo su “peor semana hasta el momento” señalando solo a cuatro de catorce ganadores de la NFL. Sobre todo, su récord de puntuaciones fue aproximadamente correcto en dos tercios y en un tercio equivocado (95-53). Esto es definitivamente mejor que lanzar una moneda, pero muy lejos de predecir los resultados actualmente.

En otras palabras, si estás haciendo apuestas, podrás querer usar el motor de predicción de Bing. Esto es, a menos que tengas un tipo de tácito, una comprensión implícita de lo que está ocurriendo cuando falta el motor. Probablemente, puedes vencerlo; igual no. En cualquier caso, no puedes contar con una victoria todas las veces.

La razón para esto es que el resultado, simplemente, no puede predecirse perfectamente (tampoco acercarnos al mismo). Ni siquiera los jugadores pueden predecir quién ganará, pero ellos pueden tener, en su interior, información sobre si su propio equipo parece motivado y centrado. No es un método perfecto, sin embargo, y ciertamente no puede ser científico.

Ni siquiera para predecir eventos sociales sirve el Big Data (solo hay adivinanzas). Sí, adivinar con el acceso a grandes cantidades de datos es más fácil, al menos, si los datos son fiables y relevantes. Pero una buena adivinanza no es lo mismo que una predicción; aún se trata de una adivinanza, y puede estar equivocada. Ganar cada vez requiere suerte.

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