Big data: que cosas son predecibles y cuáles no

El economista Walter Sosa Escudero dio una entrevista en el medio Télam sobre lo esporádica que puede ser una predicción en en lo relacionado con la economía, la meteorología y el fútbol.

Al verificar en plataformas relacionadas con el transporte como Google Maps o a Waze que tiempo es necesario para llegar desde un destino a otro, cualquier app realizaría una predicción aproximada del tiempo, pero es casi imposible que suceda en otros tipo de sucesos. Si queremos saber si atajarían un penal, o el valor del dólar la semana que viene las situaciones se vuelven "más complejas de predecir", analizó en diálogo con Télam el economista y econometrista Walter Sosa Escudero.

"Hay ciertos objetos de la realidad que son muy difíciles de predecir, a punto tal de que aún en época de inteligencia artificial, big data, machine learning, se ha avanzado poco. Para explicarlo uso varias analogías", expresó Sosa Escudero, profesor de la Universidad de San Andrés investigador principal del Conicet.

El especialista diferenció tres razones por las cuales algo es difícil de predecir: "Por construcción, las rarezas. Hay fenómenos que aparecen muy infrecuentemente, como la caída de las Torres Gemelas".

Luego, explicó, que no es fácil predecir "aquello que es hipercomplejo desde un punto de vista matemático y físico: el tiempo (si va a llover, por ejemplo) en un período largo, como dos meses".

En tercer lugar, expresó, está el grupo de las cuestiones "estratégicas". Acá es donde entran el fútbol y los penales. Un fenómeno popular sobre el que dio una charla en septiembre durante la Semana de computación a cientos de estudiantes de escuelas secundarias.