Esta entrada viene a cuento de una conversación que tuve el otro día con un economista clásico que me preguntaba mi opinión sobre los métodos del ML aplicados en su disciplina (y no solo en ella). Le causaba cierto desasosiego, muy razonable, el hecho de que le pusieran delante cajas negras que presuntamente, y eso era artículo de fe, predecían ciertos fenómenos macroeconómicos. ¿Qué —decía— si los modelos están recogiendo las correlaciones erróneas?
Tengo delante Los cerebros ‘hackeados’ votan de Harari, autor de cierta y reciente fama. Elabora sobre un argumento simple y manido: el cerebro funciona como un ordenador y los seres humanos somos no solo perfectamente predecibles sino también perfectamente manipulables. De lo que se derivan muchas funestas consecuencias en lo político y en lo social.
El artículo me ha sido recomendado por dos personas cuyo criterio tengo en muy alta estima.
A raíz de mi entrada del otro día he tenido una serie de intercambios de ideas. Que han sido infructuosos porque no han dejado medianamente asentadas las respuestas a una serie de preguntas relevantes.
Primero, contexto: tenemos un algoritmo que decide sobre personas (p.e., si se les concede hipotecas) usando las fuentes de información habitual. El algoritmo ha sido construido con un único objetivo: ser lo más eficiente (y cometer el mínimo número de errores) posible.
Generalmente, cuando construyes uno de esos modelos para clasificar gente entre merecedores de una hipoteca o no; de un descuento o no; de… vamos, lo que hacen cientos de científicos de datos a diario, se utilizan dos tipos de fuentes de datos: individuales y grupales.
La información grupal es la que se atribuye a un individuo por el hecho de pertenecer a un sexo, a un grupo de edad, a un código postal, etc.
Bastante he hablado de las proyecciones de población del INE (p.e., aquí o aquí). Insisto porque el gráfico que aparece en la segunda página de la nota de prensa de las últimas, a saber,
se parece muchísimo a un gráfico que garabateé en el Bar Chicago de Zúrich (el peor garito de la peor calle de una de las mejores ciudades del mundo), con demasiadas cervezas en el cuerpo y mientras nos reíamos hasta de las bombillas.
Hay gente a la que recomiendo Kaggle y similares. Otra a la que no.
Con estos últimos suelo razonar alrededor de las ideas contenidas en Why I decided not to enter the $100,000 global warming time-series challenge (versión corta: retorno esperado negativo).
Y no me refiero tanto al monetario explícito del que habla el artículo, por supuesto, sino al otro: el que involucra el coste de oportunidad.
El otro día, en la ronda de preguntas tras mi charla en la Universidad de Zaragoza, después de mi enconada defensa de las prioris informativas, alguien apostilló muy agudamente: si tenemos prioris muy informativas, ¿para qué queremos datos?
Eso, ¿para qué queremos datos?
El otro día me lo explicó otro amigo en las siguientes líneas que reproduzco con las inexactitudes achacables a memoria anaidética:
En una empresa, un consejero tiene un proyecto, una idea.
Tiene que ver mi entrada de hoy con Why did Big Data fail Clinton?, que trata de lo que el título indica: toda la tontería que se ha escrito de Cambridge Analytica. Enlazo todo lo demás, por otro lado, con el nóbel de economía de 2016 (Hart y otro).
¿Por qué? De acuerdo con lo que muchos han escrito, una empresa de siete friquis en el Reino Unido con acceso a los likes de 50000 donnadies y poco más tienen poder para quitar y poner reyes con unos cuantos clicks.
Los científicos de datos deberían saber algo, los rudimentos al menos, de los sistemas de recomendación. Saber, como poco, que los hay personalizados y no personalizados. Así como las ventajas e inconvenientes de unos y otros.
Gartner ha publicado su informe de herramientas de ciencia de datos de 2018. Que es una especie de sistema de recomendación. Obviamente, no personalizado.
Es raro que ningún artículo que haya leído sobre el asunto (escritos por más o menos presuntos científicos de datos) haya hecho hincapié en el asunto.
Una vez escribí al respecto. Y cuanto más lo repienso y lo reeleo, menos clara tengo mi interpretación. De hecho, estoy planteándome retractar esa entrada.
Y reconozco que llevo tiempo buscando en ratos libres algún artículo serio (no extraído del recetario de algún script kiddie de Kaggle) que justifique el uso del procedimiento. Es decir, que lo eleve de técnica a categoría. Sin éxito.
He hecho probaturas y experimentos mentales en casos extremos (p.
Los físicos crean modelos teóricos. Los economistas crean modelos teóricos. Los sicólogos crean modelos teóricos. Todo el mundo crea modelos teóricos: epidemiólogos, sismólogos, etc.
Estos modelos teóricos se reducen, una vez limpios de la literatura que los envuelve, a ecuaciones que admiten parámetros (sí, esas letras griegas). Frecuentemente, esos parámetros tienen un significado concreto: son parámetros físicos (con sus unidades, etc.), son interpretables como el grado de influencia de factores sobre los fenómenos de interés, etc.
Ya están disponibles las diapositivas de mi charla del lunes.
En los próximos días iré desarrollando algunas de las ideas, prometo que para nada estándares, que recorre en estas páginas. Les pondré un par de rombos en la esquina para avisar de que pueden resultar (lo comprobé el lunes aunque no entiendo por qué) ofensivas para personas de cierto perfil.
Lo cuenta muy bien Todd Rose en How the Idea of a ‘Normal’ Person Got Invented.
Hay tres grandes eras en la estadística moderna:
La queteliana, resumida en la imagen del hombre medio: existe un prototipo sobre el que, tal vez, se consideran variaciones. Es decimonónica, pero colea. La kamediana, que es una versión pizza partida en ocho de la anterior. Es de mitad del siglo pasado y perdura en paleomentes.
