{"id":565,"date":"2017-01-16T05:18:02","date_gmt":"2017-01-16T04:18:02","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=565"},"modified":"2017-01-16T05:18:02","modified_gmt":"2017-01-16T04:18:02","slug":"cuando-y-por-que-puede-fallar-un-modelo-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/cuando-y-por-que-puede-fallar-un-modelo-predictivo\/","title":{"rendered":"Cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 puede fallar un modelo predictivo"},"content":{"rendered":"

Las pasadas elecciones americanas<\/a>, han vuelto a poner encima de la mesa un debate\u00a0que parece ya cl\u00e1sico: los (supuestos) fallos de las encuestas.\u00a0El debate tambi\u00e9n sali\u00f3 con la infravaloraci\u00f3n que se hizo a la victoria del Partido Popular el pasado 26-J, el \u00absorpasso\u00bb que las encuestas vaticinaron o en el Brexit.<\/p>\n

Las encuestas, como modelos que son, son una aproximaci\u00f3n a la realidad<\/strong>.\u00a0Lo que suele fallar en esos modelos de aproximaci\u00f3n no son tanto los m\u00e9todos predictivos empleados, sino c\u00f3mo se pondera la idea de la incertidumbre<\/strong>. Y es que estos ejercicios de adelantarnos a lo que puede ocurrir en un futuro (predecir), nunca borran ni eliminan la incertidumbre. El mundo es as\u00ed, no es lineal.<\/p>\n

Lo que ocurre es que nuestra mente no funciona bien bajo incertidumbre<\/strong>, por lo que la encanta utilizar las predicciones como una idea cerrada y segura. As\u00ed manejamos la informaci\u00f3n con m\u00e1s facilidad, reducimos nuestra fatiga cognitiva, \u00a0y podemos conversar sobre los temas con m\u00e1s facilidad con la gente.<\/p>\n

Pero los modelos predictivos, como dec\u00eda, no son tan sencillos. Ni los modelos\u00a0estad\u00edsticos para tratar de hacer una previsi\u00f3n de los resultados electorales, ni los que tratan de predecir qu\u00e9 ocurrir\u00e1 en la econom\u00eda o con la meteorolog\u00eda. Siempre habr\u00e1 incertidumbre.<\/p>\n

Miremos el caso de las elecciones americanas para ilustrar la idea de cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 puede fallar un modelo predictivo. Cuando\u00a0hablamos del Teorema de Bayes<\/a>, ya dijimos que predecir consta de tres partes constituyentes:<\/p>\n

    \n
  1. Modelos<\/li>\n
  2. Calidad\u00a0de datos<\/li>\n
  3. Juicio humano<\/li>\n<\/ol>\n

    Vayamos por partes. Los modelos. Ning\u00fan modelo es perfecto, el famoso aforismo de la estad\u00edstica (\u00abAll models are wrong<\/em>\u00ab) de George Box que cit\u00f3 en este art\u00edculo de 1976<\/a>.\u00a0A sabiendas que la ciencia pol\u00edtica llevada d\u00e9cadas estudiando el campo, que hay gente realmente buena detr\u00e1s construyendo modelos predictivos (FiveThirtyEight<\/a>, Predictwise<\/a>, etc.), no tengo la sensaci\u00f3n de que fuera un problema metodol\u00f3gico de captura de mecanismos<\/strong> -atributos, variables predictoras- de elecci\u00f3n de presidente<\/strong> (comportamiento de los diferentes estados, variables econ\u00f3micas y sociales, momentum<\/em>, ruido social, etc.).<\/p>\n

    No obstante,\u00a0como se\u00f1ala este reportaje de New York Times<\/a>, es posible y probable que los modelos no recogieran\u00a0bien c\u00f3mo Trump desplaz\u00f3 el debate a la derecha<\/strong> y gan\u00f3 en zonas rurales el gran soporte urbano que ten\u00eda Clinton. Aqu\u00ed juegan otros elementos (el mecanismo de asignaci\u00f3n\u00a0de electores), pero entiendo eso s\u00ed estaba recogido. Como veis, m\u00e1s incertidumbres que certezas. Pero esto es lo que tiene hacer modelos; a posteriori te das cuenta, pero a priori es dif\u00edcil estimar las mejores variables a incorporar.<\/p>\n

    \"Modelo<\/a>
    Modelo predictivo de fivethirtyeight.com<\/figcaption><\/figure>\n

    En segundo lugar, los datos en s\u00ed. De su calidad y su vital importancia<\/a>, tambi\u00e9n hemos hablado mucho por aqu\u00ed. Evidentemente, en un proceso electoral en el que cada vez los medios digitales tienen mayor protagonismo, es un candidato este eje a ser considerado. La falta de veracidad de las respuestas<\/strong> de las encuestas (no sea que alguien se entere que voy a votar a Trump, incluso un fallo de memoria, por las prisas con las que se suele responder), el sesgo de respuesta<\/strong> (te respondo a lo que t\u00fa me preguntas, no m\u00e1s), sesgos muestrales<\/strong> (\u00bfc\u00f3mo preguntar a todos a sabiendas de la ausencia de uso de medios digitales o telef\u00f3nicos en muchos casos?, aqu\u00ed es donde entrar\u00eda el margen de error), etc. Es por todos estos problemas de los datos por los que cada vez hay m\u00e1s \u00abcocina<\/a>\u00bb o\u00a0correcci\u00f3n de las respuestas por qui\u00e9n lo ha podido preguntar\/hacer la encuesta. Por otro lado, no olvidemos la cada vez mayor importancia de las redes sociales, donde los efectos de red son dif\u00edciles de recoger todav\u00eda a nivel metodol\u00f3gico<\/strong>. Por todo esto, es probable que los datos que lleguen a los modelos, no sean los mejores en estos momentos. Y que haya mucho que mejorar a\u00fan en toda esta parte.<\/p>\n

    En tercer y \u00faltimo lugar, esta la interpretaci\u00f3n de los resultados que ofrece un modelo. Es decir, el juicio humano<\/strong>.\u00a0Como dec\u00edamos al comienzo, es dif\u00edcil en ocasiones, en un modelo predictivo, explicar a la gente que todo lo que aqu\u00ed se \u00abmodeliza\u00bb es una aproximaci\u00f3n a una realidad mucho m\u00e1s complicada que lo que un\u00a0modelo representa. Esa diferencia, ese gap, es lo que ponderamos con la incertidumbre. Como no sabemos lo que va a ocurrir con 100% de certeza, lo expresamos<\/strong>.\u00a0Un intervalo de confianza\u00a0del 95%, no garantiza, obviamente, nada. Este valor quiere decir que de cada 20 muestras sobre esa misma poblaci\u00f3n (el electorado americano), 19 veces, el valor a predecir (el resultado electoral), estar\u00e1 contenido en el modelo. Solo se \u00abfallar\u00e1\u00bb (que tampoco es un t\u00e9rmino del todo correcto en este \u00a0contexto), en 1 de cada 20 ocasiones. \u00bfPuede ser este el caso de la victoria de Donald Trump o el resto de situaciones explicadas al comienzo? Es posible y probable.<\/p>\n

    Como ven, hacer un modelo predictivo no es un tarea sencilla. Por ello, es bueno manejar esta terminolog\u00eda b\u00e1sica de elementos cr\u00edticos a considerar para saber muy bien lo que se est\u00e1 haciendo. En nuestros Programas de Big Data<\/a>, por eso empezamos siempre hablando de modelado y calidad de datos, para luego empezar con la estad\u00edstica y los modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado (Machine Learning). No todo es software, claro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Las pasadas elecciones americanas, han vuelto a poner encima de la mesa un debate\u00a0que parece ya cl\u00e1sico: los (supuestos) fallos de las encuestas.\u00a0El debate tambi\u00e9n sali\u00f3 con la infravaloraci\u00f3n que se hizo a la victoria del Partido Popular el pasado 26-J, el \u00absorpasso\u00bb que las encuestas vaticinaron o en el Brexit. Las encuestas, como modelos … Seguir leyendo Cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 puede fallar un modelo predictivo<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":136,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[235,3,97,19,388,102,389],"class_list":["post-565","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-bayes","tag-deusto","tag-estadistica","tag-machine-learning","tag-modelos","tag-prediccion","tag-programa-de-big-data"],"yoast_head":"\nCu\u00e1ndo y por qu\u00e9 puede fallar un modelo predictivo - Deusto Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Como ven, hacer un modelo predictivo no es un tarea sencilla. 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