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La maldición del Martín Fierro Revelación: viejas trampas de la economía en la era de big data

El economista de fuste siente la obligación de contemplar la posibilidad de que una piña en el ojo haya sido un cabezazo al puño. Buscar todas las historias compatibles con los mismos datos es u...

El economista de fuste siente la obligación de contemplar la posibilidad de que una piña en el ojo haya sido un cabezazo al puño. Buscar todas las historias compatibles con los mismos datos es un instinto de supervivencia en una disciplina que se ve obligada a estudiar datos de la realidad, y que solo en forma reciente y en ámbitos muy específicos, pudo apelar a experimentos que permitan aislar canales causales.

Así, algunas de estas historias resisten la prueba del paso del tiempo, otras caen en el olvido, y algunas pasan a engrosar la (larga) lista de papelones históricos.

En este último grupo, la historia protagonizada por Horace Secrist en 1933 ocupa un lugar destacado, y viene al caso recordarla en pleno auge de la inteligencia artificial y del big data, para no olvidar los peligros que conlleva abusar de las historias y los datos.

Secrist, entonces un prominente economista y estadístico estadounidense, es solo la cara visible de este episodio. Lo acompañan en este gaffe los más de 30 economistas y estadísticos a quienes envió sus resultados antes de ser publicados, y las principales revistas científicas de la época (como las aun prestigiosas American Economic Review y Journal of Political Economy) que elogiaron su libro. Puestos a defender a Secrist, diríamos que nadie duda (ni ahora ni en su momento) de su honestidad intelectual. Tan solo fue una víctima temprana de un fenómeno que todavía hoy sigue confundiendo a legos y expertos: el problema de la regresión a la media.

La obra de Secrist, titulada El Triunfo de la mediocridad en los negocios, es un volumen de 468 páginas, con 140 tablas y 103 gráficos, meticulosamente documentado y con una alarmante conclusión: “La mediocridad tiende a prevalecer en la conducta de los negocios competitivos… Ese el precio que trae consigo la libertad”. Al revés del caos que pronosticaba el marxismo en relación al capitalismo, los resultados de Secrist predicen una convergencia a una mediocre estabilidad, como dijo Harold Hotelling, el “villano” de esta historia.

Secrist extrae sus conclusiones de la observación de 49 “tiendas de departamento” norteamericanas, desde 1920 a 1930. Su puntillosa investigación nota que las de mejor performance en 1920 tienden a empeorar con el tiempo, y lo contrario ocurre con las peores. El mismo patrón aparece en otros negocios, como carnicerías, ferreterías y bancos. Secrist culpa a las fuerzas competitivas del mercado de esta indeseable tendencia a que todas las empresas se igualen y se comporten como el promedio.

Como adelantamos, la primera reacción fue una lluvia de elogios a un trabajo tan meticuloso y estadísticamente documentado, que pone sobre la mesa una delicada cuestión en relación a los alcances del capitalismo. Pero, al poco tiempo, Harold Hotelling, el notable matemático, estadístico y economista, se ocupó de reportar una falla garrafal en el razonamiento que sostiene las conclusiones de Secrist.

A fines de entender el punto de Hotelling, traigamos a colación un evento actual y frívolo, la “Maldición del Premio Martin Fierro Revelación”. Esta leyenda urbana dice que, más que un augurio, el premio es una carga difícil de sobrellevar para sus ganadores. Para refrendar el punto, se citan los casos de Jorge Schubert, Daniela Fernández o Noemí Frenkel, cuyas carreras estuvieron en forma posterior al galardón por debajo de las expectativas derivadas del premio; los ganadores parecen “retornar a la media”, como las empresas exitosas escrutadas por Secrist.

El siguiente ejemplo puede echar luz sobre lo que está detrás de este patrón. Supongamos que en una universidad los alumnos son puestos a resolver un examen del tipo “verdadero o falso”, en donde solo se requiere acertar la alternativa correcta, sin justificación. Si los alumnos responden tirando una moneda, se espera que la nota promedio sea cinco (en una escala de uno a diez). ¿Cómo le iría a los mejores en este examen, de tener que repetirlo en idéntica circunstancia? En general, empeorarían, porque el azar, por definición, tiende a no repetirse, o sea, retornarían a la media. Misma cosa, pero con signo contrario, ocurriría con los peores. Ahora, ¿de esto se sigue que el tiempo pasa y la dispersión de notas cae, de modo que los alumnos se vuelven todos iguales? De ninguna manera. Los mejores empeoran, los peores mejoran, pero en el segundo examen la nota menor sigue siendo cero y la mejor diez. El aparente “retorno al a media” es una “ilusión óptica” de haber agrupado a los mejores en el primer examen por un lado y a los peores por el otro, y de haber sacado el promedio dentro de cada grupo. Si persiguiésemos a cualquier alumno, veríamos su nota deambular aleatoriamente entre 0 y 10, de acuerdo a su poca o mala suerte. Los alumnos no se vuelven iguales, no hay igualación.

Este es el artificio que detecta Hotelling en el estudio de Secrist. La aleatoriedad innata en la performance de las empresas hace que el retorno a la media sea nada más que una consecuencia trivial de haber aislado a las que al principio del análisis les fue bien (y recibieron algo así como el Martín Fierro Revelación de la Industria en 1920) y luego ver como el azar (y no las fuerzas del capitalismo) las devuelven hacia abajo.

Tal vez el punto más preocupante de las confusiones en torno al fenómeno del retorno a la media es que no se trata de una cuestión causal, sino de un artilugio estadístico. O sea, ni el capitalismo ni el Martín Fierro Revelación tiran a los mejores hacia abajo. En su jugosísimo Pensar Rapido, Pensar Despacio, el laureado psicólogo y economista Daniel Kahneman narra una historia que ilustra esta situación. Un duro militar le cuenta que, a fines de entrenar a sus soldados, lo que le funciona es gritarles cada vez que se equivocan.

Dice el militar: “Cuando hacían las cosas mal, les gritaba y después mejoraban, y, por el contrario, las veces que los felicité cuando hacían las cosas bien, después empeoraron; entonces, deje de felicitarlos y ahora solo les grito”. Si el azar es un factor relevante, los buenos empeoran y los malos mejoran más allá de que el instructor grite, alabe, solo grite, solo alabe o haga cualquier cosa. Desde la óptica del militar, habría que abolir el Martín Fierro Revelación y reemplazarlo por el Viejo Vizcacha Revelación, que “premia” a lo peor de quienes se inician en el espectáculo y los medios y los torna mejores.

En tiempos de inteligencia artificial y big data, es importante no sobreinterpretar patrones o tendencias, porque, como dijo una vez Milton Friedman, las viejas falacias, como la regresión a la media, nunca mueren. La inteligencia natural, como la de Hotelling, debería estar más alerta que nunca.

Fuente: https://www.lanacion.com.ar/economia/la-maldicion-del-martin-fierro-revelacion-viejas-trampas-de-la-economia-en-la-era-de-big-data-nid24092023/

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