Black swan

Nota: artículo largo (1300 palabras, ~6 min).
El beisbolista retirado y entrenador Yogi Berra dijo que "es difícil hacer predicciones, sobre todo sobre el futuro". Éste es el tema del libro de Nassim Nicholas Taleb, "El Cisne Negro" (en castellano por ed. Paidós, 2008). Se trata de un ensayo muy inusual y muy irreverente acerca de los expertos en economía y finanzas, de su afición por hacerpredicciones, y de su demostrada incapacidad para acertar en esas predicciones.
El autor es un matemático que considera que la observación y el sentido común deberían ser aspectos fundamentales de la ciencia. "Fijémonos en nuestra propia vida, en la elección de una profesión, o en cuando conocimos a nuestra pareja, en el exilio de nuestro país de origen, en las traiciones con las que nosenfrentamos, en el enriquecimiento o el empobrecimiento súbitos. ¿Con qué frecuencia ocurrió todo esto según un plan establecido?."
El título del libro se basa en el problema de la inducción. Vemos un cisne blanco, ¿podemos afirmar que todos los cisnes son blancos?. Obviamente no. Y si vemos otro cisne blanco, y pasan años y todos los cisnes que vemos son blancos ¿en qué momento podemos construir una ley apartir de las observaciones? ¿En qué momento es válido afirmar que todos los cisnes son blancos? Existe una asimetría fundamental en este problema, porque un millón de cisnes blancos no son suficientes para probar la teoría, pero ver un sólo cisne negro es suficiente para echarla abajo.
Ahora, una cosa son los métodos formales para probar una teoría y otra es la forma en que nosotros los animalesy los humanos en específico aprendemos. La mayoría de nosotros necesitamos caernos sólo 1 o 2 veces por columpiarnos en una silla, y eso es suficiente para aprender que no es una actividad muy segura. Afortunadamente, estamos "cableados" así, estamos ávidos de encontrar reglas en el mundo, reglas simples como "no hay que columpiarse en la silla", o "las comida que huele mal nos enferma", que noshan ayudado a sobrevivir. Pero ese mismo mecanismo de adaptación nos hace creer que podemos explicar cualquier cosa, lo que no es cierto en general: nuestra capacidad para explicar y predecir es muy limitada.
Somos malos calculando probabilidades
Tenemos otro tipo de sesgos. Tendemos a sobre estimar la probabilidad de los hechos espectaculares, vívidos, o que tengan una explicación sencilla. Unexperimento simple es el siguiente: (a) estimar la probabilidad de que este año ocurran grandes inundaciones en América en que mueran mil personas (b) estimar la probabilidad de que este año ocurra un terremoto en California, que cause grandes inundaciones en las que mueran mil personas". La mayoría de la gente considera que el suceso (b) es más probable que (a), lo que es absurdo si uno examinabien la pregunta.
Tendemos a sobreestimarnos a nosotros mismos a la hora de predecir fenómenos. Esto es probablemente parte de un sesgo más general: una gran mayoría piensa que es mejor que el promedio. Se puede hacer el siguiente experimento: se pide a una persona que estime el valor de una variable desconocida (e.g.: cuántos dentistas hay en Nueva York) dando un mínimo y un máximo tal que laconfianza sea del 98% (que su estimación de error sea del 2%). La gran mayoría de las personas da intervalos que tienen entre un 15% y un 30% de error, dependiendo de su formación y de la pregunta. Peor aún, cuando acertamos lo adjudicamos normalmente a nuestra pericia, y cuando nos equivocamos, al azar.
En general, somos muy malos trabajando con probabilidades, entre otras cosas porque no somoscapaces de cambiar nuestra estimación de la distribución de probabilidad en presencia de los datos. Por ejemplo, supongamos que un proyecto está planificado para durar 80 días. Si no se termina en 80 días, podríamos decir que tal vez se requieran 20 días más y que el proyecto en realidad debería durar 100 días. Pero si al día 90 el proyecto sigue sin terminar, no es para nada claro que queden 10...