Los cisnes grises: eventos parcialmente previsibles en el límite entre lo imaginable y lo inesperado

En esta serie dedicada a El cisne negro hemos aprendido a desconfiar de las predicciones cómodas y de los modelos que solo funcionan en mundos estables. Pero hay una idea aún más incómoda —y más útil— que atraviesa el pensamiento de Nassim Nicholas Taleb: no todos los eventos extremos son completamente imprevisibles.

Entre lo rutinario y lo impensable existe una franja borrosa. Ahí viven los cisnes grises.

¿Qué es un cisne gris?

Un cisne gris no es un evento imposible de concebir. A diferencia de los cisnes negros, sabemos que puede ocurrir, incluso podemos describirlo de forma general, pero su baja probabilidad hace que lo releguemos mentalmente a un segundo plano. No lo negamos, pero tampoco lo integramos de verdad en nuestras decisiones.

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Por qué no podemos predecir Cisnes Negros (II): el sesgo de supervivencia y la falacia lúdica como trampas cognitivas inevitables

En la entrega anterior de esta serie exploramos dos filtros mentales —el sesgo narrativo y el sesgo de confirmación— que nos hacen ver el mundo como más ordenado de lo que realmente es. Hoy damos un paso más y abordamos dos sesgos especialmente peligrosos para cualquiera que pretenda predecir: el sesgo de supervivencia y la falacia lúdica. Ambos reducen nuestra visión del mundo y nos hacen creer que entendemos más de lo que realmente entendemos.

Son trampas inevitables porque funcionan antes de que nos demos cuenta. Pero, precisamente por eso, conocerlas es la única forma de que dejen de ser invisibles.

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Por qué no podemos predecir Cisnes Negros (I): el poder distorsionador del sesgo narrativo y del sesgo de confirmación

Este artículo forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Nicholas Taleb. Tras analizar los cuadrantes, Mediocristán vs. Extremistán y algunos ejemplos históricos, hoy entramos en un terreno incómodo pero fundamental: los sesgos cognitivos que nos impiden ver —y predecir— lo que realmente importa.

Cuando hablamos de predicción solemos pensar en modelos, datos y algoritmos. Pero la mayor parte de nuestros errores no provienen de limitaciones estadísticas, sino de limitaciones humanas. Taleb insiste una y otra vez en que no vemos el mundo tal como es, sino a través de filtros cognitivos que distorsionan la información. Y dos de esos filtros —quizás los más insidiosos— son el sesgo narrativo y el sesgo de confirmación.

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El ancla invisible que distorsiona tus predicciones

Continuando con la serie de posts donde exploramos las ideas clave del libro Pensar rápido, pensar despacio de Daniel Kahneman —una obra fundamental para entender cómo pensamos, decidimos… y, por extensión, cómo predecimos— hoy hablaremos de uno de los sesgos más persistentes y difíciles de detectar: el sesgo de anclaje, esa pequeña “ancla” mental que, sin darnos cuenta, tira de nuestras estimaciones hacia números que en realidad no tienen nada que ver con la realidad.

¿Qué es el sesgo de anclaje?

Kahneman y Tversky descubrieron que, cuando las personas deben estimar un valor —por ejemplo, el porcentaje de países africanos en la ONU o el precio de una casa—, sus respuestas se ven fuertemente influenciadas por un número cualquiera presentado antes, aunque ese número sea totalmente irrelevante.

En uno de los experimentos más famosos del libro, los participantes giraban una ruleta trucada que sólo podía detenerse en el número 10 o en el 65. Luego se les preguntaba:

“¿Qué porcentaje de países africanos pertenece a la ONU?”

Los que habían visto el número 10 daban estimaciones en torno al 25%, mientras que los que habían visto el 65 decían alrededor del 45%.

El número aleatorio —que no tenía ninguna relación con la pregunta— ancló sus juicios.

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Por qué pensamos rápido (y a veces mal) y despacio (y mejor)

Con este post inicio una serie en la que exploraremos algunas de las ideas clave de Pensar rápido, pensar despacio, de Daniel Kahneman. Un libro que no solo nos ayuda a entender cómo funciona nuestra mente, sino también cómo podemos mejorar nuestras decisiones y predicciones.

El descubrimiento fundamental: dos sistemas en una misma mente

Kahneman nos propone una metáfora muy útil: pensar en nuestra mente como si tuviera dos sistemas distintos de procesamiento de información.

  • Sistema 1: rápido, intuitivo, automático.
  • Sistema 2: lento, deliberado, analítico.

No son estructuras físicas del cerebro, sino formas de describir cómo procesamos la información.

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El arte de predecir con la cabeza fría: el decálogo del zorro bayesiano

¿Te gustaría saber qué nos depara el futuro para tomar mejores decisiones hoy? Hay una manera de acercarse a ello, pero no es la que imaginas.

Lo cierto es que no hay forma de estar completamente seguros de lo que va a ocurrir, porque el futuro es probabilístico. Esto significa que las predicciones siempre deben ir acompañadas de una probabilidad, incluso cuando esta se acerque al 100 %. Por ejemplo, técnicamente no podemos afirmar que hay un 100 % de posibilidades de que mañana salga el sol, ya que siempre podría ocurrir un cataclismo (una colisión planetaria, una implosión solar, etc.). Pero este tipo de eventos son tan extraordinariamente improbables que podemos decir que la probabilidad de que no salga el sol es del 0.000000000…1 % (pero no cero).

Por tanto, la manera de saber si algo va a suceder o no es la siguiente:

  1. Formular la hipótesis: Por ejemplo «El Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025».
  2. Calcular la probabilidad de que esta hipótesis sea cierta.
  3. Comparar esa probabilidad con un umbral subjetivo a partir del cual consideramos algo como muy probable (por ejemplo, un 90 %). Si lo supera, no rechazamos la hipótesis y, por tanto, podremos decir que el Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025.

El reto de este método es que nos exige calcular una probabilidad que depende de múltiples variables (el estado de los jugadores, la táctica, la suerte…) y que va cambiando con el tiempo hasta que finaliza el campeonato.

La estrategia que ha demostrado dar mejores resultados para abordar esta tarea es pensar como un zorro, entendida esta metáfora como tener un marco mental flexible y abierto a múltiples posibilidades. A eso se le suma el uso de la inferencia bayesiana, que nos permite actualizar nuestras creencias conforme vamos recibiendo nueva información. En definitiva, se trata de convertirse en un zorro bayesiano.

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Webinar sobre el análisis y predicción de la pandémia de COVID-19

El pasado día 7 de octubre tuve la oportunidad de asistir a un webinar impartido por la Dra. Clara Prats, investigadora del grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos de la UPC. En esta conferencia online se expuso la experiencia de un grupo de investigadores de la UPC con respecto al análisis i control de los datos de la pandemia de COVID en Cataluña

En este post trataré de resumir y exponer algunas de las ideas que me parecieron más interesantes.

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Reseña del libro la señal y el ruido

Introducción

La señal y el ruido, publicado en 2012, fue escrito por Nate Silver un estadístico y escritor especialista en predicciones. El autor es fundador del blog FiveThirtyEight donde se hacen predicciones de temas tan diferentes como deportes y contiendas electorales. Su amor hacia la estadística le hizo escribir el libro que nos ocupa. En él se nos explica, de una forma sorprendentemente entretenida, porqué nos resulta tan difícil predecir eventos futuros y nos propone un método para minimizar los elementos que hacen que erremos nuestro pronóstico (lo que él llama ruido) y maximizar los elementos que lo hacen más acertado (lo que él llama señales). Seguir leyendo «Reseña del libro la señal y el ruido»