CIENCIA

La ciencia de la predicción

Mecanismos sofisticados hacen posible adelantarse al futuro.

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Muchos analistas consideran que encuestas fallaron durante las elecciones. Foto: AFP

Una economía pujante no influye casi nada en el resultado de una elección, pero el tener buenas relaciones con Estados Unidos aseguraría ganarla. Estas son algunas conclusiones tras un exhaustivo análisis de encuestas.

Luego que la mayoría de los sondeos dieran por perdedor a Donald Trump en las últimas elecciones de Estados Unidos, todos se fueron contra las encuestas. Con críticas al propio mecanismo y a quienes lo aplican, el tema entró en debate.

Se quiera o no, medir tendencias y hacer predicciones es necesario para intentar ordenar la sociedad. Por eso la última edición de Science dedica un extenso especial a la ciencia de la predicción.

En proceso.

Ryan Kennedy, investigador del Centro de Estudios Internacionales y Comparativos de la Universidad de Houston, buscó determinar qué certeza tenían los datos de las encuestas políticas tradicionales, analizando 621 elecciones de 86 países entre 1945 y 2012.

El resultado fue que en el 80% de los casos las encuestas acertaron al ganador. Y, además, pudo establecer las conclusiones que encabezan esta nota.

Si bien una encuesta bien hecha puede predecir algunos resultados, hoy la gran cantidad de datos disponibles sobre lo que opina la gente puede ser analizada con técnicas como machine learning o aprendizaje de máquinas. Esto se trata de algoritmos que le permiten a un computador aprender de situaciones, para así, posteriormente, sacar conclusiones cuando entrecruza datos.

Si bien esto no se utilizó para predecir el resultado de las elecciones en EE.UU., sí habría guiado los pasos de los candidatos, dice Alejandro Figueroa, profesor investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Andrés Bello.

"Los datos nos dicen qué hacer y por ello Trump y Clinton estuvieron concentrados al final de la campaña en las ciudades del cinturón de acero", explica. Los votantes de dichas zonas estaban indecisos, pero había que saber debido a qué.

Así, por ejemplo, un algoritmo identificó a aquellos demócratas que dejaron el partido insatisfechos y que, además, compraron un arma. Considerando la defensa de la tenencia de armas del republicano, la máquina predijo que eran potenciales votantes a conquistar.

La investigación encontró que el uso de datos de encuestas era efectivo incluso en países en desarrollo.

"Este estudio sugiere que los datos de las encuestas pueden utilizarse, no sólo en Estados Unidos, sino globalmente para predecir los resultados de las elecciones", ha explicado el científico político Ryan Kennedy del Centro de Estudios Internacionales y Comparados de la Universidad de Houston y autor principal en el artículo.

Otros usos.

En América del Sur "estamos muy lejos aún, pero en Estados Unidos la capacidad de cruce de datos es muy grande", agrega el académico. Información del uso de tarjetas de crédito o de la navegación de Internet podría orientar hacia dónde van las tendencias locales.

Por ejemplo, predecir el surgimiento de actos de violencia en países o regiones sigue siendo complejo, asegura el trabajo en el que también trabajó la Universidad ETH Zurich. Esto es así porque de forma errónea, la mayoría de los estudios asigna el mismo peso a la paz y a la guerra, aun cuando una gran parte de los países vive en paz.

Otro tanto pasa con Twitter. La cantidad de información que se puede extraer de la red social es muy útil, siempre y cuando se trate de usuarios humanos.

Jake Hofman, de Microsoft Research, asegura que la certeza en la predicción de los datos extraídos con machine learning no puede separarse de la interpretación de los mismos para llegar a la conclusión correcta.

En la campaña estadounidense, Twitter se pobló de usuarios reales a favor de Clinton y solo de "bots" o robots a favor de Trump. Por ello se interpretó que los datos inclinaban la balanza hacia la demócrata. El problema es que el ciudadano blanco de clase media de zonas rurales no usa Twitter y votó por Trump. Mientras que otros tantos escondieron su intención de voto.

También hay espacio para la manipulación. "Se puede entrenar a los modelos para que filtren el contenido de acuerdo con el color político", advierte Figueroa. Mientras que la tasa de error dependerá de la complejidad del sistema, "pero en el caso de la política puede ser muy baja", dice.

Por otra parte, el poder predictivo del aprendizaje de máquinas también podría guiar decisiones en temas tan diversos como dónde llegar con más seguridad policial o dónde se necesitarán más cirugías de cadera.

En América Latina.

Los investigadores probaron el modelo como parte de un proyecto patrocinado por la Oficina del director de Inteligencia Nacional, que apoya la investigación con aplicaciones para la comunidad. Así, presentaron pronósticos dos semanas antes de las elecciones en América Latina en 2013 y 2014 y pronosticaron correctamente a los ganadores en 10 de 11 elecciones, es decir, el 90.9 por ciento.

Una segunda prueba, que incluyó predicciones en vivo para todas las elecciones directas a nivel mundial que comenzaron a mediados de 2013, tuvo una tasa de éxito del 80,5 por ciento. Sin bien las encuestas fallaron en las elecciones en EE.UU., mecanismos más sofisticados, como el aprendizaje de máquinas, están posibilitando adelantarse al futuro cada vez con mayor precisión, aseguran.

EN POCAS PALABRAS

Conclusión. Siguen siendo el mejor sistema

Un estudio llevado a cabo por las universidades de Houston, Boston y Cambridge, en EE UU, ofreció fuertes pruebas de que los datos de las encuestas, usados correctamente, siguen siendo el mejor predictor.

Estudio. Defienden una herramienta cuestionada

La elección de Donald Trump como presidente de Estados Unidos hizo pensar a muchos analistas que los sondeos electorales ya no funcionan. Sin embargo, investigadores de tres universidades lo cuestionan.

Efectivos. Aseguran que predicen el 90%

Tres universidades estadounidenses afirman haber desarrollado modelos cuantitativos, usando datos de encuestas globales, que predicen correctamente hasta el 90% de los comicios en el mundo.

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