The signal and the noise

The signal and the noiseNate Silver
Nate Silver, el autor de este libro, fue nombrado uno de los The World's 100 Most Influential People por la revista Time en Abril de 2009. Consiguió ese mérito después de predecir el resultado de las elecciones presidenciales de 2008, por las que Barack Obama se convirtió en el primer presidente de la historia de los EEUU, en 49 de los 50 estados. Previamente se había ganado la vida inventando un sistema de predicción de la carrera de los jugadores de beisbol al estilo de la película Moneyball.
"The signal and the noise", su único libro hasta la fecha, y desgraciadamente no publicado en español, es un libro que como él define en la introducción trata acerca de la predicción, por qué podemos predecir el tiempo de mañana pero no el de dentro de 15 días o cuándo ocurrirá el próximo terremoto en California. La señal es la verdad, el ruido es lo que nos aleja de la verdad. En una sociedad obsesionada con la generación y manejo de la información, el autor se pregunta hasta que punto más es mejor, y por qué en unos campos del conocimiento contar con mayor número de datos o de observaciones no nos permite predecir que o no sucederá sino al que contrario nos incita a ver patrones donde no los hay o a elegir datos que corroboran nuestras ideas previas.
El libro comienza así con un resumen de la historia de las tecnologías de la información comenzando con la imprenta de Gutenberg y sus reflexiones iniciales acerca del progreso y aumento de la productividad en nuestras sociedades y sobre el cierto desengaño que ha supuesto la aplicabilidad del llamado " Big Data", o la información disponible en tales cantidades que no permiten un manejo tradicional de ésta.
Varios capítulos tratan la economía, el primero trata de fracaso en predecir la reciente crisis financiera. Nos recuerda por ejemplo que las tasas de impago o default de los CDOs (colateralized debt obligations u obligaciones de deuda colateralizada) que tenían una calificación de triple AAA fue 200 veces superior a la prevista, y explica porque las agencias de calificación confundieron riesgo, algo supuestamente calculable, con incertidumbre, que sería el riesgo difícil de medir. Especial atención claro merece la obra del Nobel Shiller que en su  "Irrational Exuberance" ya anticipaba la burbuja de la bolsa y del mercado inmobiliario. El sobreapalancamiento de los individuos y de la economía en su conjunto explicarían porque la crisis ocurrió, y porque fue mayor de lo que se podría haber previsto, al existir un mercado del que Larry Summers dice "teníamos demasiada avaricia y demasiado poco miedo".
El capítulo 6 trata acerca de la enorme dificultad de predecir la economía, teniendo en cuenta la cantidad de interacciones humanas que influirán en el PIB del año que viene. Pero nuestros políticos y economistas prefieren darnos cifras concretos que aproximaciones con margen de error, condenándose a sí mismos a fallar estrepitosamente. Silver aborda la economía como una disciplina científica en la que abunda especialmente el ruido y en la que cuesta discernir lo que es o no es señal, con una transición en la historia del análisis económico de la tiranía hace unas décadas de a la actual del Big Data, muchas veces sin una teoría sensata que justifique posibles conclusiones.
En el capítulo 11 se explica el porqué es prácticamente imposible predecir lo que va a hacer la bolsa en el corto plazo, aunque el autor defiende que a grandes rasgos no es difícil saber cuando existe una burbuja en un mercado (usando la relación histórica de precios con beneficios), si predecir cuándo explotará. El autor explica la habitual trampa de los inversores pequeños de salir del mercado cuando cae y volver a entrar cuando se recupera, cuando lo cierto es que así los beneficios a largo plazo son menores que simplemente manteniendo la inversión a largo plazo (buy and hold).
Otros capítulos tratan lo que él llama los sistemas dinámicos: el clima, en el que aprendemos sobre una de las disciplinas en las que más se ha avanzado en la capacidad de predecir, aunque no debamos hacer ningún caso a las predicciones para dentro de 10 días; los terremotos, quizá el capítulo más arduo de leer del libro al tratar un tema en el que es tan difícil predecir cualquier cosa; y de las enfermedades infecciosas, en el que se repasan pasados fracasos de organizaciones como la OMS en el manejo de supuestas epidemias mortales como la gripe aviar.
En la segunda mitad del libro conoceremos a un apostador profesional de deportes de EEUU que se gana la vida con un porcentaje de aciertos cercano al 55 % aplicando las bondades del teorema de Bayes, que será al final del libro el modelo de pensamiento estadístico y predictivo que el autor nos anima a seguir, al recordarnos que partimos siempre de una "probabilidad a priori" en la que entran nuestros prejuicios previos a realizar cualquier predicción. Además de esto aprenderemos de los ordenadores que juegan al ajedrez, de jugar al póker (el autor reconoce haber ganado bastante dinero jugando por internet hace unos años tras dejar su trabajo en KPMG), cambio climático, predicción del terrorismo...
Un libro con el que aprendemos de muchos temas pero que es a la vez humilde y sincero en lo que es capaz de enseñarnos y que nos recuerda que todos tendemos a tener sobreconfianza en nuestra capacidad de predecir, y como podemos reducir esa separación entre lo que sabemos y lo que creemos que sabemos.
Puntuación: 4/5.
Si quieres más información o leerlo:The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't- PapelThe Signal and the Noise: The Art and Science of Prediction- Kindle
Desde fuera de España:The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don't