{"id":319,"date":"2016-05-06T11:42:42","date_gmt":"2016-05-06T09:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=319"},"modified":"2016-05-06T11:42:42","modified_gmt":"2016-05-06T09:42:42","slug":"bayes-y-la-inteligencia-colectiva-para-predecir-sucesos-futbol-catastrofes-aereas-politica-etc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/bayes-y-la-inteligencia-colectiva-para-predecir-sucesos-futbol-catastrofes-aereas-politica-etc\/","title":{"rendered":"Bayes y la inteligencia colectiva para predecir sucesos (f\u00fatbol, cat\u00e1strofes a\u00e9reas, pol\u00edtica, etc.)"},"content":{"rendered":"

Kenneth Arrow<\/a>, premio Nobel de Econom\u00eda en 1972, y experto en predicciones econ\u00f3micas dijo aquello de:<\/p>\n

\n

\u201cEl buen pron\u00f3stico no es el que te dice que llover\u00e1, sino el que te da las probabilidades\u201d.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Esto es algo que suelo comentar a la hora de hablar de predicciones. No tienen m\u00e1s que abrir muchos titulares de peri\u00f3dicos para darse cuenta que la ausencia de la estimaci\u00f3n de probabilidades es palpable<\/strong>. Y eso a pesar que nada es seguro hasta que ocurre y que la probabilidad cero no existe<\/strong>. La certeza y la magia debieran quedar excluidas de nuestra \u00a0manera de ver el mundo.<\/p>\n

Por todo ello, quiero hablar hoy de c\u00f3mo poder manejarnos en este mundo de la incertidumbre, asignando probabilidades a las diferentes alternativas que puede tomar un determinado suceso<\/strong>. De esta manera, podremos ayudar a las empresas, organizaciones e individuos a asignar eficientemente recursos en m\u00faltiples situaciones. Y, como solemos decir en el mundo del Big Data, tomar mejores decisiones.<\/p>\n

Predecir consta de tres partes:<\/p>\n

    \n
  1. Modelos din\u00e1micos<\/li>\n
  2. An\u00e1lisis de datos<\/li>\n
  3. Juicio humano<\/li>\n<\/ol>\n

    En el mundo de las predicciones, las empresas han solido llevar\u00a0la delantera. B\u00e1sicamente, porque trabajan en mercados. Los economistas suelen decir que los mercados proporcionan\u00a01) incentivos para buscar informaci\u00f3<\/strong>n; 2) incentivos a revelar la informaci\u00f3n<\/strong>; y 3) un mecanismo para agregar informaci\u00f3n dispersa<\/strong>. Por eso solemos tener todos un amigo empresario al que solemos preguntarle por el desenlace de \u00a0muchas cuestiones que nos pueden afectar.<\/p>\n

    Primero, hablemos de probabilidades.\u00a0Supongamos que estamos con\u00a0un amigo intentando predecir la cara que saldr\u00e1 al tirar la moneda al aire. Intuitivamente, todos nosotros\u00a0podemos pensar que la probabilidad de que salga cara es de 0,5. Y que incluso esto es un concepto \u00ababsoluto\u00bb, en el sentido que todos deber\u00edamos pensar lo mismo. Esto es lo que se denomina una interpretaci\u00f3n frecuentista<\/strong> de la probabilidad<\/strong>, y es la que ha sido predominante a lo largo del Siglo XX, con\u00a0Ronald A. Fisher<\/a> a la cabeza.<\/p>\n

    Sin embargo, hay otro enfoque, algo m\u00e1s antiguo<\/strong>. Y es una en la que ese 0,5 se le da un car\u00e1cter subjetivo,\u00a0dado que un jugador puede esperar una mayor o menor probabilidad. Este enfoque fue mayoritario en el Siglo XIX, con Pierre-Simon Laplace<\/a> al frente. Y esta subjetividad en la interpretaci\u00f3n de la probabilidad se la debemos al Teorema de Bayes<\/a><\/strong>. Dado que en muchas ocasiones, para predecir, tenemos un conocimiento limitado, la probabilidad es la expresi\u00f3n matem\u00e1tica de ese conocimiento<\/strong>. Es decir, que yo \u00abno puedo predecir con un 50% de probabilidades que saldr\u00e1 cara<\/em>\u00ab, sino que dir\u00eda \u00abbas\u00e1ndome en el conocimiento que tengo, hay un 50% de \u00a0certeza que saldr\u00e1 cara<\/em>\u00ab.<\/p>\n

    El auge de los m\u00e9todos Bayesianos,<\/strong> especialmente, por la irrupci\u00f3n del Big Data (<\/strong>que trae nuevo conocimiento), est\u00e1 provocando que mucha gente cambie la forma de afrontar estos problemas, dado que Bayes no solo es una f\u00f3rmula, sino tambi\u00e9n una manera de afrontar predicciones y situaciones. Consiste\u00a0en que\u00a0a nueva informaci\u00f3n<\/strong> (recibida), nueva probabilidad<\/strong> (estimada). Seg\u00fan vaya obteniendo nueva informaci\u00f3n, mejoro las probabilidades iniciales que tengo. A m\u00e1s informaci\u00f3n, m\u00e1s probabilidad puedo estimar. De ah\u00ed la relaci\u00f3n con el Big Data, claro.<\/p>\n

    Ha habido casos muy \u00abpopulares\u00bb\u00a0de la aplicaci\u00f3n del teorema de Bayes\u00a0en los \u00faltimos tiempos: la\u00a0b\u00fasqueda del avi\u00f3n perdido de Malaysia Airlines y las probabilidades de su ubicaci\u00f3n<\/a>,\u00a0la localizaci\u00f3n del\u00a0vuelo de Air France que cay\u00f3 en el Atl\u00e1ntico tras dos a\u00f1os gracias a Bayes<\/a>\u00a0(explicado en este paper<\/a>), o\u00a0c\u00f3mo iba a quedar el Espa\u00f1a – Italia<\/a> durante el propio partido de la Eurocopa (como dijimos, el f\u00fatbol usa mucho esta informaci\u00f3n).<\/p>\n

    \"Probabilidades<\/a>
    Probabilidades de encontrar los restos del vuelo de Air France (Fuente: https:\/\/www.technologyreview.com\/i\/images\/AF447.png?sw=590)<\/figcaption><\/figure>\n

    Uno de los campos donde m\u00e1s inter\u00e9s puede tener ahora mismo Bayes es en de\u00a0la aplicaci\u00f3n de la inteligencia colectiva para predecir sucesos<\/strong>.\u00a0Cuando la predicci\u00f3n de un\u00a0resultado\/suceso se vuelve compleja, el enfoque de la \u00abinteligencia colectiva\u00bb sugiere agregar informaci\u00f3n dispersa y heterog\u00e9nea<\/strong>. En ese proceso de agregaci\u00f3n, quitamos el \u00abruido\u00bb<\/strong>, dado que todo paquete de informaci\u00f3n se compone de una parte veraz (se\u00f1al) y de ruido (aleatorio) -la Teor\u00eda de la Informaci\u00f3n de Shannon de 1948<\/a>-.<\/p>\n

    As\u00ed, de esta agregaci\u00f3n de\u00a0predicciones subjetivas de una realidad, nace un nuevo \u00abmercado de predicciones\u00bb<\/strong>.\u00a0Algunos autores prefieren llamarlos \u201cmercados de informaci\u00f3n<\/strong>\u201d, dado que reflejan una mejora de la informaci\u00f3n disponible gracias a la \u00absabidur\u00eda de las masas\u00bb. Otros\u00a0los llaman \u201cmercados de futuros de ideas\u201d o \u201cmercados de decisiones\u201d, rese\u00f1ando as\u00ed el valor que tiene.<\/p>\n

    Estos mercados se basan en la teor\u00eda de la \u201csabidur\u00eda de las masas<\/a><\/em>\u201d. Esta, fue descubierta en 1906 por el estad\u00edstico Francis Galton<\/a> (que tambi\u00e9n bautiz\u00f3 conceptos como la correlaci\u00f3n o la regresi\u00f3n a la media). Su tesis fue aparentemente sencilla:\u00a0la predicci\u00f3n de un grupo de personas expresada como un todo, mejora la precisi\u00f3n de cualquiera de sus partes por separado<\/strong>. En el libro \u00abThe Wisdom of Crowds<\/a>\u00bb de\u00a0James Suroweicki<\/a>, en 2004, esta teor\u00eda fue impulsada de nuevo, gracias a sus postulados sobre cu\u00e1ndo esta puede funcionar y cu\u00e1ndo no. James,\u00a0expone que existen tres tipos de problemas que pueden ser resueltos por la inteligencia colectiva:<\/p>\n

      \n
    1. Problemas cognitivos<\/strong> (siempre tienen una soluci\u00f3n, o, en su defecto, hay unas respuestas mejores que otras);<\/li>\n
    2. Problemas de coordinaci\u00f3n<\/strong> (los miembros de un grupo se ven en la necesidad de armonizar su comportamiento con el del resto de la gente);<\/li>\n
    3. Problemas de cooperaci\u00f3n<\/strong> (personas que buscan satisfacer el propio inter\u00e9s se ven en la\u00a0necesidad de lidiar con los dem\u00e1s para obtener una soluci\u00f3n que sea buena para todos).<\/li>\n<\/ol>\n

      A nivel estad\u00edstico, lo que ocurre es que si se agregan apropiadamente la visi\u00f3n de muchas personas, el ruido queda compensado con el ruido, y nos quedamos con la se\u00f1al.<\/strong> Es una teor\u00eda realmente \u00fatil y eficiente, pero que requiere de la heterogeneidad de las fuentes, la toma de decisiones independientes y un buen proceso de agregaci\u00f3n de informaci\u00f3n. De ah\u00ed que este enfoque cient\u00edfico<\/strong> sea utilizado por las empresas con mucho rigor cuando se juegan millones de d\u00f3lares con sus apuestas. En el\u00a0el mercado de predicciones, estos requisitos se garantizan habilitando un\u00a0mercado burs\u00e1til<\/strong> a la hora de incentivar a los participantes a aportar solamente la mejor informaci\u00f3n disponible, puesto que los beneficios o p\u00e9rdidas ir\u00e1n a parar directamente a ellos.<\/p>\n

      En Espa\u00f1a, como mercado de predicciones que funciona y marca tendencias, est\u00e1 FuturaMarkets.com<\/a> como uno de los m\u00e1s conocidos. El precio indica la probabilidad de que un determinado evento ocurra. Los participantes, compran o venden acciones si creen que la probabilidad real es distinta. Y esto es lo que hace fluctuar el mercado, y estas \u00abpredicciones de las masas que tienen los incentivos adecuados para acertar<\/em>\u00bb (dado que ganar\u00e1n dinero) es lo que hace que sean mercados con mucha capacidad informativa<\/strong>. No me deja de sorprender que no se use \u00a0m\u00e1s, por ejemplo, en telediarios o en medios de comunicaci\u00f3n<\/strong>. Ahora mismo podemos ver qu\u00e9 se opina\u00a0sucesos tan diversos como la presidencia de Brasil, la salida del Reino Unido de la UE, el paro en Espa\u00f1a o el regreso de Telepizza a Espa\u00f1a:<\/p>\n

      \"Mercado<\/a>
      Mercado de predicciones en Futura Markets (Fuente: http:\/\/www.futuramarkets.com\/)<\/figcaption><\/figure>\n

      Como vemos, Bayes est\u00e1 de vuelta<\/strong>. Y\u00a0la\u00a0utilizaci\u00f3n de su enfoque para un \u00abmercado de predicciones<\/em>\u00bb abre un mundo muy interesante y de utilidad para los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Y en todo ello, el Big Data, con sus t\u00e9cnicas de agregaci\u00f3n de datos heterog\u00e9neos, juega un papel clave.<\/strong><\/p>\n

      Bayes y la inteligencia colectiva al servicio de la predicci\u00f3n en la era del Big Data. \u00bfA qu\u00e9 esperamos para seguir sacando provecho de ella?<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Kenneth Arrow, premio Nobel de Econom\u00eda en 1972, y experto en predicciones econ\u00f3micas dijo aquello de: \u201cEl buen pron\u00f3stico no es el que te dice que llover\u00e1, sino el que te da las probabilidades\u201d. Esto es algo que suelo comentar a la hora de hablar de predicciones. 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