Con su efectivo sentido del humor, Juan Carlos de Pablo les
contaba a sus alumnos que había escrito un libro llamado “Cómo patear penales”,
en el cual decía que el truco consistía en patear para el lado contrario al que
se tiraba el arquero. Y que tal fue el éxito del libro que se vio obligado a
continuar la saga con “Cómo atajar penales”, donde sugiere que los goleros se
tiren para el lado hacia el cual patea el jugador. No muy lejos de esta chanza
estuvieron los consejos que me dio un amigo de mi padre cuando me casé (leer
con voz ronca, como la del Coco Basile): “Pibe, ‘cuchame’: el secreto
de la vida es comprar cuando está barato y vender cuando está caro”.
La inoperancia de estas sugerencias tiene que ver con la
inhabilidad de saber qué lado elegirán el arquero o el pateador del penal, o
cuándo es que algo está barato o caro.
Y si de predecir el
futuro se trata, los economistas la tienen complicada. Difícilmente esto se
deba a las incapacidades intelectuales de los practicantes de la disciplina de
Smith, Ricardo y Marx. Miembros conspicuos de las ciencias duras han
enfrentado los mismos escollos en relación a la dificultad de lidiar con los
fenómenos sociales. “No existe una teoría económica universal… y probablemente
no la haya durante nuestras vidas. La razón es, simplemente, que la economía es
una ciencia demasiado difícil” escribió el matemático y físico John Von Neumann
–una de las mentes más brillantes del siglo XXI– en la introducción a su libro
con Oskar Morgenstern, en el cual sientan las bases de la teoría de juegos, que
estudia el tipo de cuestiones interactivas que complican a las ciencias
sociales y también a las biológicas.
Concretamente, un tipo de impredecibilidad habitual en la
economía tiene que ver con las situaciones estratégicas, esas en las cuales lo
que uno gana depende de lo que hace, pero también de lo que hace el otro y,
además, de lo que ellos opinen de lo que el otro crea que el otro cree, y así
sucesivamente, como en los penales, como en el espionaje, como en los mercados
financieros...
La teoría de juegos es un área de la matemática y de la
economía que se ocupa de entender y modelar estas situaciones estratégicas.
Entre sus padres fundadores están Von Neumann, Morgestern y John Nash, cuya
vida épica y trágica fue plasmada en la premiada película Una Mente Brillante.
Casi paradójicamente, una predicción sólida de esta disciplina es que varias
situaciones que ocurren en el marco de una interacción estratégica son
predeciblemente… impredecibles.
“Maradona juega como el minimax” es el llamativo título de
un reciente paper de Ignacio Palacios Huerta, el destacado investigador
español, todo un experto en someter las predicciones de la teoría de juegos al
test de los datos. Y a tal efecto, en varias investigaciones usó datos de
penales de partidos profesionales para evaluar los principales resultados de la
teoría de juegos, además de haber colaborado como consultor en el fútbol
profesional.
En su última investigación, Palacios Huerta analizó todos
los penales que pateó Diego Armando Maradona. Y luego de un escrutinio
estadístico obtuvo dos resultados: 1) Maradona acertó en el 85,1% de los
penales que pateó (cuando pateó hacia la izquierda la tasa de aciertos fue de
84,6% y cuando pateó hacia la derecha, de 85,7%; 2) en cualquier momento dado,
es imposible predecir si pateará el próximo a la izquierda o a la derecha sobre
la base de analizar los penales pateados con anterioridad.
El “teorema minimax” es un resultado clave de la teoría de
juegos, que en términos muy simples predice que en situaciones como las de un
penal: 1) la tasa de “éxito” debería ser igual para todas las estrategias
posibles, y 2) los jugadores no seguirán una estrategia en forma rígida (y
adivinable por el adversario), sino que la harán aleatoria, como si tirasen una
moneda antes de decidir si ir a la izquierda o a la derecha.
Los resultados de Palacios Huerta sugieren que Maradona
pateaba penales como si hubiera respetado a rajatabla lo postulado en los
papers de Nash y Von Neumann. Es decir, no seguía una estrategia adivinable, y
era igual de efectivo pateando hacia la izquierda o hacia la derecha. Maradona
imitaba a la teoría y la teoría a él, como la naturaleza al arte, como dijo
Oscar Wilde.
Una parte sustancial de las acciones sociales están regidas
por las reglas del comportamiento interactivo y estratégico, como las que
estudia la teoría de los juegos. La economía y la ciencia política han dedicado
un espacio considerable a estas ideas para entender procesos electorales, de
coaliciones entre empresas, de negociación de deuda, de determinación de
precios de activos financieros, entre muchos otros temas que, por su estructura
lógica, se asemejan a patear y atajar penales.
La consecuencia más dramática de estos resultados es que la
teoría es la misma que dice que es imposible predecir exactamente el resultado
de ciertos juegos estratégicos, porque los involucrados aleatorizan sus
estrategias y, peor aún, porque los datos de la historia de estos sucesos
resultan inútiles para la predicción, como demostró Palacios Huerta. O sea que
la teoría de juegos predice que en este tipo de situaciones hay una
impredecibilidad esencial, propia de su naturaleza estratégica.
Esta última apreciación pone un freno a lo que es esperable
aprender de los datos, y al sobre entusiasmo que muchos tienen en relación con
el fenómeno de big data. Hace pocos días, Nassim Tableb escribió en Twitter:
“Esto me es difícil de aceptar en la era de internet. Me ha resultado muy
difícil explicar que cuantos más datos, menos se sabe qué está pasando…. La
gente todavía tiene la ilusión de que ciencia significa más datos”. Es la
naturaleza estratégica que subyace a muchos fenómenos de la política y de la
economía lo que explica su impredecibilidad, no la falta de datos ni de
algoritmos más eficientes.
En el caso de los
penales, y en lo que se refiere a predecir exactamente hacia dónde pateará un
jugador, los datos previos solo parecen agregar ruido y confusión, como sugiere
Taleb y como predice clara y paradójicamente la teoría de juegos.
La sorprendente habilidad predictiva de los algoritmos
respecto de varios fenómenos cotidianos (como recomendar una película o
“adivinar” cuánto se tarda en ir de un lugar a otro vía Google Maps) convive
con la impredecibilidad de fenómenos cruciales, como la irrupción de Donald
Trump en la política o la dinámica del Covid.
En pleno auge de big data, machine learning e inteligencia
artificial seguimos sin haber mejorado nuestra habilidad predictiva de cosas
aparentemente mundanas, como saber cuánto va a valer el dólar de acá a una
semana. Porque munidos de los “consejos” de De Pablo o del amigo de mi padre,
compradores y vendedores se encuentran en el mercado, apuntándose a entre ellos
como en el famoso “meme” de los hombres araña que pulula por las redes
sociales. Con una sonrisa socarrona, el Diego, Von Neumann y Carlitos Tevez
dirían, a coro: “Is veri dificul”.
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