“Predecir es difícil, especialmente si es acerca del futuro”
Nils Bohr, Premio Nobel de Física, 1922
Este no es necesariamente un blog sobre el Campeonato Mundial de Fútbol – Rusia 2018, pero qué bien que se ajusta El Mundial al tema de hoy, ¿por qué las predicciones de lo que sea parecen ser tan malas?, y si son malas entonces ¿para qué hacemos predicciones y pronósticos?, y lo mejor ¿por qué tomamos decisiones sobre nuestro futuro basados en los vaticinios propios y de expertos en los que confiamos a ciegas?
Que conste, tengo este tema “en el buche” desde el chasco de una empresa de encuestas que se equivocó terriblemente, semana tras semana, en su oráculo del próximo presidente de Costa Rica (elecciones 2018). Primero los medios hicieron a esta empresa la diva de las encuestas y la llenaron de halagos, para al final convertirla en “carne de memes” y sinónimo de malas adivinaciones. ¿Culpa de la empresa? No necesariamente.
Pero volvamos al mundial. Mi héroe de las predicciones (y no por eso exento de metidas de pata) Nate Silver y sus muchachos de la empresa FiveThirtyEight (premio para el que me diga de dónde viene ese nombre…), creo un “modelazo” para predecir al próximo campeón mundial, o más bien, un índice de posibles campeones mundiales.
Notemos varias cosas. Lo primero es que cuatro de los primeros diez, España, Alemania, Argentina, y Portugal están todos fuera del Mundial. Lo segundo, y mucho más importante, observe en la última columna el chance de quedar campeón: Brasil 19%, España 17%, Alemania 13%, etc. El mensaje detrás del mensaje (antes de iniciar la competencia) era que todos estaban parejos y nadie era favorito extremo. Si quiere estudiar en detalle todo el modelo lo puede buscar aquí.
Una de las cosas que me encanta de FiveThirtyEight es que sus estudios no son estáticos (precisamente el problema que tuvo la empresa de encuestas tica fue no actualizar los supuestos de su modelo). Veamos la información actualizada al día de hoy (domingo 1 de julio 2018).
Aun así, el nivel de incertidumbre, la cantidad de variables a tomar en cuenta, y situaciones fortuitas de último minuto durante los partidos, hacen casi imposible predecir los resultados. Ni siquiera el Soccerbot, el modelo favorito de los apostadores, creado por el matemático David Sumpter, autor del libro Soccermatics, las puede pegar todas. Estos son las estimaciones del Soccerbot antes de los juegos de esta mañana:
- Brazil 7-2
- France 4-1
- Spain 9-2
- Belgium 6-1
- England 8-1
- Croatia 10-1
- Uruguay 20-1
- Colombia 20-1
- Mexico 40-1
- Switzerland 40-1
- Russia 60-1
- Sweden 60-1
- Denmark 100-1
- Japan 250-1
Y ya sabemos lo que pasó: España (tercero en las estimaciones del Soccerbot) está fuera y Rusia (undécimo de la lista) sigue con vida. Y Croacia (sexto en las preferencias del modelo) se vio a palitos con Dinamarca (número trece).
Por cierto, las casas de apuestas manejan los siguientes números para el juego Brasil – México: Brasil -200 a ganar (apueste $200 para ganar $100), mientras que México está en +650 (arriesgue $100 y gane $650). Un empate en el tiempo regular se paga a +315. Para cuando lea este blog ya sabremos si el Soccerbot tuvo razón o si México tendrá su famoso “Quinto Partido” que no alcanza desde 1994 (6 eliminaciones consecutivas). La tarde el lunes sabremos el resultado real, o como diría Winston Churchill:
“Siempre evito profetizar de antemano porque es mucho mejor profetizar después de que el evento ya haya tenido lugar”
¿Cómo mejorar las predicciones y pronósticos?
Crear escenarios sobre el futuro es necesario para la toma de decisiones, ¿cuánto material voy a necesitar? ¿cuántos clientes me visitarán el próximo año? ¿quién ganará el campeonato mundial de Rusia 2018? Entender las limitaciones de esos escenarios es todavía más importante. Un artículo de la revista Harvard Business Review del año 2007 nos da los siguientes seis consejos relacionados con pronósticos (Six Rules for Effective Forecasting, Paul Saffo).
- Defina su cono de incertidumbre
Saffo llama “cono de incertidumbre” a las posibilidades que se extienden a partir de un momento o evento particular. El ancho del cono se determina por los factores a tomar en cuenta para la toma de una decisión. La cantidad de factores da una idea cualitativa de la incertidumbre. Por ejemplo, para pronosticar cuántos carros eléctricos voy a vender en un mercado necesito considerar factores como precio del petróleo, decisiones políticas respecto a los autos eléctricos, cultura de cuidado del ambiente, y no solamente los elementos estadísticos – matemáticos producto de una serie de tiempo.
- Observe la curva S
Los cambios generalmente no siguen una línea recta. El cambio empieza despacio e incremental, y explota de repente. Entender los puntos de inflexión de la curva S es importante para pronosticar. Para más información sobre la curva S lea este blog anterior de PXS.
- Tome en cuenta las cosas que no encajan
En lugar de eliminar los “outliers” o espurios de su modelo, estúdielos a profundidad, pueden ser la señal de un cambio anticipado.
- Mantenga débiles las opiniones fuertes
Parecido al punto anterior. No se mantenga mucho tiempo aferrado a información histórica que confirme sus conclusiones (aunque la información histórica le puede dar más luz sobre el futuro según el siguiente consejo).
- Mire hacia atrás el doble de lo que mira hacia delante
Para que la información histórica sea útil debe mirar lo más posible hacia atrás, así podrá encontrar patrones que de otro modo no habría encontrado.
- Sepa cuando no pronosticar
Algunas veces pronosticar será más fácil, otras veces será imposible. Si no tiene suficiente información para hacer un pronóstico educado, es mejor esperar a tener mejor o más reciente información.
En otras palabras, agregue mucha “malicia indígena” a sus predicciones.
Para terminar, volvamos al tema del Mundial de Futbol. Al momento de escribir este blog ya sabemos que al menos uno de los finalistas de Rusia 2018 será un equipo no tradicional. Mucha razón tenía el beisbolista convertido en filósofo popular Yogi Berra cuando dijo:
“El futuro no es lo que solía ser”
