Rompiendo mitos: ¿Son confiables los expertos?
Predicciones fallidas: La verdad detrás de los errores de los expertos. Descubre por qué se equivocan en este nuevo artículo.
"The fox knows many things but the hedgehog knows one big thing", Archilochus de Paros
Siempre he encontrado fascinante cómo algunas personas a las que se les pregunta en carácter de expertos, tienen la certeza de que saben lo que va a suceder en cualquier momento dado. No importa si se trata de eventos mundiales, el clima, un partido de fútbol o la bolsa de valores, estos expertos parecen estar convencidos de que tienen la capacidad de predecir el futuro y dar consejos con precisión. Es por esto que, por lo general, no leo ni escucho a los llamados expertos y tengo un gran escepticismo cuando me hablan de lo que va a ocurrir o me quieren aconsejar sobre lo que tengo que hacer.
El futuro es incierto y complejo y los expertos que intentan predecirlo usualmente se equivocan. Esto que comento no sólamente es una observación mía, sino la conclusión a la que llegó el psicólogo Philip Tetlock después de llevar a cabo un estudio exhaustivo de las predicciones realizadas por expertos en una amplia variedad de campos.
Philip Tetlock es un psicólogo que llevó a cabo un estudio sobre la precisión de las predicciones de expertos en diferentes campos. En su tratado "Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?", Tetlock examinó los pronósticos realizados por 284 expertos y descubrió que en promedio, no eran más precisos que pronósticos al azar.
Aún así, las personas siguen consumiendo informes de expertos y consultores y parecen olvidar todas las predicciones que no ocurrieron. En particular, son muy frecuentes las predicciones que implican eventos negativos o cargados de pesimismo. Cualquier portal de noticias está cargado de predicciones y usualmente, cuanto más pesimismo y negatividad se presente en un título, más repercusión tiene. En Argentina (y el mundo) es moneda corriente leer sobre lo mal que están las cosas y lo tanto peor que van a estar.
Esto es porque los humanos presentamos lo que se conoce como sesgo de negatividad, lo que significa que prestamos más atención a las noticias o predicciones negativas que a las positivas. Parte de nuestro cerebro está desarrollado evolutivamente para detectar amenazas y peligros de los que debiéramos protegernos. Como resultado, las predicciones pesimistas llaman más nuestra atención debido a que despiertan una respuesta emocional mucho más fuerte. Nuestra atención es unos de los activos que mejor cotiza en la actualidad y cualquier acción tendiente a captarla será utilizada, ya sea por las redes sociales, medios de comunicación o quien desee monetizar nuestro tiempo y atención.
Por otro lado, capta nuestra atención que los expertos que se llenan la boca de predicciones negativas a menudo suenan como personas más formadas, cultas e inteligentes. Esto ocurre por varias razones. Una de ellas es que las personas que adoptan un enfoque pesimista a menudo se ven como realistas, capaces de considerar una variedad de obstáculos, problemas y la compleja interacción entre estos. Parecen más perspicaces y capaces de evaluar la situación con un nivel muy profundo de análisis. En general, tienen un alto nivel de conocimiento y comprensión de la situación o el tema en discusión y esto puede interpretarse como una señal de inteligencia.
Es justamente este perfil de personas las que más frecuentemente están equivocadas. El mismo Tetlock lo describe muy bien en su libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction. El autor cuenta que hay algunos expertos que son un poco mejores que el promedio para predecir ciertos eventos y que la diferencia está dada por la forma de pensar de estas personas.
La frase "the fox knows many things but the hedgehog knows one big thing" es una cita del poeta griego arcaico, Arquíloco. Esta frase se utiliza para describir dos enfoques diferentes de enfrentar el conocimiento, el pensamiento y la comprensión del mundo. El zorro, en la metáfora, representa a una persona que es astuta, curiosa y versátil. El zorro tiene una amplia gama de intereses y conocimientos, capaz de adaptarse y comprender perspectivas diferentes. El zorro se caracteriza por su habilidad para manejar la complejidad.
En cambio, el erizo representa a una persona que tiene una única gran idea o visión dominante en la vida. El erizo se enfoca en un tema o área de conocimiento en la que se especializa profundamente. Y todo lo ve e interpreta a través de esa perspectiva. El erizo se caracteriza por su enfoque singular y su capacidad para simplificar y reducir la complejidad a un principio o concepto central.
Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas. No hay una única forma correcta de abordar la comprensión del mundo. Sin embargo, Tetlock encontró que cuando se trata de predicciones, la forma de pensar del zorro es mucho más precisa.
El enfoque amplio y versátil del conocimiento le otorga al experto la capacidad de actualizar sus ideas a la luz de nuevas evidencias. Para los que se sienten identificados con la estadística, una reivindicación más del pensamiento Bayesiano. La mirada Bayesiana de los hechos se refiere a una perspectiva de la probabilidad desarrollada por Thomas Bayes, que busca entender y analizar los hechos y eventos de manera probabilística. En la mirada Bayesiana de los hechos, se considera que las probabilidades son una forma de representar el grado de certeza o incertidumbre de la ocurrencia de un evento. Se parte de una estimación de probabilidad inicial de ocurrencia de un hecho, llamada prior, que se actualiza con nueva evidencia y utilizando una fórmula matemática se obtiene la probabilidad posterior. Esta probabilidad posterior se va refinando hasta obtener una estimación con toda la evidencia disponible en un momento dado.
Un problema al que nos enfrentamos las personas al buscar nueva evidencia, es que personas diferentes pueden interpretar cosas muy distintas a partir de los mismos hechos. Es lo que se conoce como sesgo de confirmación (los humanos estamos llenos de sesgos). Este sesgo se refiere a nuestra tendencia a buscar información que confirme nuestras creencias e ignorar información que no lo hace. Por lo tanto, es también posible que en el enfoque Bayesiano, si partimos de una premisa equivocada, la evidencia encontrada nos aleje cada vez más de la realidad.
¿Y para qué nos sirve todo esto?
Aunque no lo creas te sirve para varias cosas. Paso a enumerar:
1- No creas en las predicciones y mucho menos tomes decisiones importantes basadas en las predicciones de otros que se la dan de expertos. Nunca asumas que las predicciones o consejos de los expertos son precisos. Es muchísimo más probable que una predicción sea incorrecta que esté en lo cierto.
2- Buscá múltiples fuentes de información. No te limites nunca a la opinión de una personas por más experto que sea. Esto aplica también a áreas como la medicina (especialmente a áreas como la medicina, en particular para problemas de salud complejos).
3- Si es posible, tené en cuenta el historial de predicciones o consejos de los expertos. ¿Han acertado en el pasado o han fallado repetidamente? Te vas a sorprender si ves los resultados.
4- Intentá crear tus propias conclusiones, predicciones y consejos. En muchas ocasiones, el llamado experto sabe no mucho más que vos acerca de lo que está hablando. Una metodología que uso con frecuencia es ponderar con un rango de porcentajes lo que creo que va a ocurrir y lo dejo documentado. Esto me permite volver y comprobar qué tan en lo correcto estaba o no.
Un último comentario referido al papel que el feedback o retroalimentación juega al momento de mejorar nuestra capacidad de predecir. La retroalimentación de los resultados nos permite identificar y corregir errores en nuestras predicciones futuras. Un elemento de la retroalimentación que no se suele considerar lo suficiente, es qué tan alejado en el tiempo se encuentra el evento de la retroalimentación presentada. Cuanto más cercana es la retroalimentación, más nos permitirá mejorar para la próxima. Una disciplina como la cirugía, proveé el ejemplo perfecto: si corto lo que no tengo que cortar y sale sangre, inmediatamente aprendo que eso es un vaso sanguíneo. La retroalimentación en este caso es instantánea y aprendo que la próxima vez debo ser más cuidadoso en una situación similar. Esto es mucho más difícil de relacionar cuando la acción inicial tiene consecuencias muy alejadas en el tiempo.
En conclusión, la mayor parte de las predicciones fallan, por más experto que sea quien la haya pronunciado. Como todo, la habilidad de predecir se puede aprender y para eso es importante comportarse como el zorro: ser curioso, versátil y un poco bayesiano.
¡Hasta la próxima!