{"id":9348,"date":"2022-04-19T13:15:57","date_gmt":"2022-04-19T13:15:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=9348"},"modified":"2022-06-12T07:59:09","modified_gmt":"2022-06-12T07:59:09","slug":"explicando-el-algoritmo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/04\/19\/explicando-el-algoritmo\/","title":{"rendered":"Explicando el algoritmo"},"content":{"rendered":"\n
Por Fco Pascual Romero<\/em> (Coordinador del M\u00e1ster U. en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica)<\/h5>\n\n\n\n

Esta semana es noticia que ha habido, por desgracia, 26 muertos en las carreteras espa\u00f1olas. Esto mejora las previsiones del Big Data, o mejor dicho de los algoritmos de inteligencia artificial que hacen uso del Big Data, que eran de 36.  <\/p>\n\n\n\n

De esta predicci\u00f3n surgen diversas cuestiones, en primer lugar, normalmente no se predice o pron\u00f3stica una cifra absoluta, los resultados de una predicci\u00f3n suelen ser algo m\u00e1s complejos, por ejemplo se ofrece un grado de confianza de la cifra  o en qu\u00e9 intervalo es m\u00e1s confiable esa cifra. Un \u00fanico n\u00famero es un buen dato para la audiencia pero no realmente \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, en muchas ocasiones el proceso de c\u00e1lculo de la cifra es m\u00e1s valioso que la propia cifra. Es de suponer que para obtener ese \u00ab36\u00bb se han tomado en cuenta variables como la serie temporal, las circunstancias metereol\u00f3gicas, etc. El conocer los factores que influyen en la predicci\u00f3n es uno de los elementos m\u00e1s valiosos que existen para la ayuda a la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo est\u00e1 la propia distorsi\u00f3n de la predicci\u00f3n. Cuando tu predices algo sobre alg\u00fan fen\u00f3meno ya afectas al mismo. Esto es algo que aprend\u00ed del profesor Jos\u00e9 \u00c1ngel Olivas<\/a> hace m\u00e1s de 20 a\u00f1os y que a\u00fan sigue vigente. Por ejemplo, la DGT utiliza la cifra para condicionar nuestro comportamiento mediante una campa\u00f1a publicitaria, intentando hacer que seamos m\u00e1s prudentes al volante. Esto es, el \u00abbig data\u00bb se utiliza para que el \u00abbig data\u00bb no acierte, dado que lo importante no es acertar sino reducir el n\u00famero de muertos en carretera.<\/p>\n\n\n\n

Otro ejemplo: Nadal en el Open de Australia.<\/p>\n\n\n\n

Todo el mundo vio la imagen del 4% de probabilidad de victoria de Nadal ante Medveveed en la final del pasado Open de Australia. Los titulares posteriores se asemejaron a \u00abNadal vence al Big Data\u00bb, etc. Unas semanas despu\u00e9s Marco Asensio marca un gol que seg\u00fan el modelo mostrado en televisi\u00f3n ten\u00eda un 10% de posibilidad de ser gol. Posteriormente, id\u00e9nticos titulares, posiblemente lo que nos pasa es que cuando se\u00f1alamos la luna miramos al dedo y no nos damos cuenta de lo que hay detr\u00e1s de esos n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Probabilidad vs Posibilidad. Un 4% de probabilidad indica que la victoria de Nadal era posible y m\u00e1s con el sistema de puntuaci\u00f3n del tenis. No es un evento imposible, es raro, pero no es imposible. Detengamonos un momento, todos los 21 de diciembre pensamos que al d\u00eda siguiente nos va a tocar el gordo de la loter\u00eda, y eso con una probabilidad de 0,001%, y siempre lo consideramos posible.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo calcula el modelo esa cifra? En primer lugar se utiliza una probabilidad a priori en la cual Nadal ten\u00eda un 36% de probabilidad de ganar el partido. Normalmente estos modelos a priori est\u00e1n basados en los rankings (superior el de Medveded), rachas pasadas, superficie de juego, \u00faltimos partidos, etc. Luego est\u00e1 el devenir del partido; tomando un modelo sencillo que analizan las situaciones hist\u00f3ricas similares, solo en 4 de 100 partidos a 5 sets se hab\u00eda remontado un resultado como el que hab\u00eda. Si nos centramos en Nadal, \u00e9ste solo hab\u00eda remontado 2 partidos de 20 en esa situaci\u00f3n. Por lo que el n\u00famero est\u00e1 justificado, pero \u00bfnos da suficiente informaci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo se llega a esa cifra? Una cifra es un instante, y valorando un instante nos perdemos parte de la historia. Recordemos el principio de Incertidumbre de Heisenberg: si valoramos una variable de forma muy precisa estamos perdiendo la perspectiva de lo dem\u00e1s. Por otro lado, no es lo mismo llegar a ese 4% desde el 1% que haber bajado desde el 32%.  Y no solo eso, no hay que \u00fanicamente evaluar ese n\u00famero si no como evolucion\u00f3 posteriormente durante el partido, y como diferentes de eventos como salvar una bola de break o tener un break por encima en el tercer set puede cambiar mucho esa probabilidad de victoria. Esos eventos, el conocerlos y analizarlos son la clave en este an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo puedo cambiar esa probabilidad? Esto es la parte \u00fatil del n\u00famero, si a un jugador le dices en un momento dado que tiene un 4% de probabilidad de victoria no le est\u00e1s aportando nada nuevo, eso lo sabe mirando el marcador. Lo importante que hay que aportar es qu\u00e9 est\u00e1 pasando en su juego que le est\u00e1 llevando a la derrota y como puede cambiar esa din\u00e1mica. Es decir, lo \u00fatil ser\u00eda decir: \u00abmira Rafa, te est\u00e1 ganando todos los puntos que tiras con segundo saque, y no tienes ninguna doble falta, tenlo en cuenta\u00bb o \u00abde los servicios que te tira al rev\u00e9s est\u00e1s perdiendo el 90% y con rallies de menos de 3 bolas\u00bb. Esto es algo que si que le puede servir al jugador y al entrenador, esa es la verdadera utilidad de la aplicaci\u00f3n de estos algoritmos y modelos.<\/p>\n\n\n\n

En conclusi\u00f3n los n\u00fameros aislados son esos n\u00fameros, pero necesitan un contexto y un an\u00e1lisis pormenorizado, sobra toda interpretaci\u00f3n \u00abanum\u00e9rica\u00bb de los mismos. Los algoritmos y los modelos pueden proporcionar mucha m\u00e1s informaci\u00f3n y conocimiento relevante que te permita entender los comportamientos y como obtener mejores resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Fco Pascual Romero (Coordinador del M\u00e1ster U. en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica) Esta semana es noticia que ha habido, por desgracia, 26 muertos en las carreteras espa\u00f1olas. 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