En el último podcast de Freaknomics, Stephen J. Dubner entrevista a Philip Tetlock, psicólogo de carrera, profesor en la Universidad de Wharton, fundador de la start-up Good Judgement, Inc., y autor del libro "Superforecasting". En esta entrevista, Dubner y Tetlock hablan de la experiencia de este último al frente del proyecto Good Judgement, una iniciativa académica que tuvo por objetivo participar en el concurso creado por la agencia IARPA de los EEUU. IARPA es una agencia de seguridad de carácter transversal dedicada a "anticipar sorpresas" en la defensa de los EEUU frente a amenazas de seguridad nacional. La creación de esta agencia en 2006 tuvo lugar tras el fiasco de la Guerra de Irak en 2003, en la que todas las predicciones acerca del peligro que EEUU corría para su seguridad nacional fallaron. IARPA decidió en 2011 buscar nuevas formas de mejorar las predicciones acerca de acontecimientos geoestratégicos a través de un concurso. Tetlock dirigió junto con otros académicos una de las iniciativas que tuvieron lugar, con excelentes resultados.
El fruto de la investigación de Tetlock y sus colegas Barbara Mellers (Universidad de Wharton) y Don Moore (Haas Business School de Berkeley) es que no se requieren grandes conocimientos de política internacional para predecir con bastante exactitud lo que puede ocurrir . Convertirse en un "superpronosticador" (superforecaster) requiere en parte ciertas cualidades personales, pero que en gran medida son adquiribles mediante el entrenamiento.
Esto lleva a dos preguntas: ¿qué tienen en común un político y un jugador de fantasy-fútbol?, por una parte y por otra, ¿qué hace especiales a los superpronosticadores que Tetlock ha reclutado y entrenado?
En cuanto a la primera pregunta, lo cierto es que ambos tienen mucho en común. Ambos deben tomar decisiones estratégicas, en tiempo limitado y basadas en la información de la cual disponen; la cual no siempre es completamente acertada. Además, ninguno de los dos requiere una habilidad especial para desempeñar su profesión. Una persona sin conocimientos de deporte puede ser un excelente jugador de fantasy-fútbol (como Lisa Simpson demostró en un capítulo de la afamada serie) y una persona sin conocimientos de política puede ser un excelente líder de una comunidad (se me ocurren unos cuantos nombres al respecto, pero seguro que a vosotros también). Lo cierto es que los superpronosticadores de Tetlock demostraron que podrían ser buenos políticos, al menos en lo que se refiere a tomar decisiones.
Esto nos lleva a la segunda pregunta: ¿qué tienen de especial estas personas? Principalmente, una marcada falta de prejuicios a la hora de analizar la información, además de cierta humildad en cuanto a no asumir hechos no probados por ciertos. Además, de acuerdo con Tetlock, tienen la habilidad de juzgar la respuesta a una pregunta desde una perspectiva más objetiva: en lugar de preguntarse a sí mismos qué saben sobre una determinada cuestión para poder hacer una predicción, se preguntan qué saben otros o qué han hecho otros en circunstancias parecidas.Se podría decir que son escépticos no sólo en cuanto a lo que ellos saben, si no también a lo que saben los demás y por eso basan sus decisiones en datos objetivos.
La figura del superpronosticador no es del todo nueva: ya apareció en la ciencia-ficción antes. En "Dune", de Frank Herbert, la postapocalíptica aristocracia del Imperio basa sus decisiones en los cálculos que hacen los mentats, humanos que gracias a un duro entrenamiento y el consumo de la melange, una droga con múltiples propiedades se convierten en "computadoras humanas" y reemplazan, de hecho, a las computadoras de la sociedad pre-imperial. Por otra parte, en "Minority Report", de Philip K. Dick, humanos con poderes psíquicos, los precogs, son capaces de predecir crímenes antes de que ocurran en base a patrones que se escapan al común de los humanos, pero que determinan de forma exacta su destino.
Por supuesto, no estamos ante esa clase de humanos. En la obra de Herbert se acerca un poco más en tanto en cuanto sus decisiones se basan en el análisis de grandes cantidades de información; pero lo que el podcast concluye es que no hay nada innato en ellos. Cualquier persona puede mejorar su capacidad de toma de decisiones dejando a un lado el dogmatismo y afrontando la realidad desde una perspectiva analítica, basandose en datos en lugar de conjeturas.
Algo que cabe preguntarse al hilo de esto es: ¿por qué si es relativamente sencillo hacer un buen pronóstico de lo que va a suceder, los políticos (o los líderes de cualquier entorno) se equivocan tan a menudo? La explicación de Dubner a esto, basada en el testimonio del quarterback de la Universidad de Carolina Cam Newton y secundada por Jonathan Bales, fundador de la start-up Fantasy Labs, dedicada a big data analytics en el fantasy-fútbol; es que si no hay un "castigo" a fallar una predicción, no hay incentivos a que ésta sea correcta. Si un político se equivoca analizando una situación y lo vuelven a votar, ese político tendrá pocos incentivos a manejar su toma de decisiones de forma eficiente en el futuro. Esto mismo se aplica a cualquier ámbito: cuanto menor sea el incentivo a acertar, menor será la precisión de un pronóstico.