Sir Francis Galton, el famoso primo de Charles Darwin que se ganó su puesto en el olimpo científico con sus contribuciones a la estadística, era, como la práctica totalidad de la burguesía victoriana (como su propio primo Carlos), un elitista. Estaba convencido de que la inteligencia abundaba entre su clase y escaseaba en el vulgo, y preocupado por el peligro que eso conllevaba de condenar la inteligencia a la extinción. Una de sus mayores contribuciones, el modelo de ramificación conocido como proceso de Galton-Watson, tenía como objeto entender por qué los apellidos de las grandes familias iban desapareciendo paulatinamente.
Un día de otoño de 1906, a la provecta edad de 85 años, Galton decidió darse una vuelta por la feria de ganado de Plymouth, y allí se tropezó con un concurso para adivinar a ojo el peso que un buey tendría en canal. Cada apuesta costaba seis peniques y el premio se lo llevaría aquél cuya predicción se acercara más al peso real. Ochocientos individuos probaron suerte, entre los cuales había expertos y profanos, y aquello le pareció a Galton un remedo de democracia, a tal punto que pensó que con esos datos podría demostrar, de forma sencilla, que las decisiones del «votante medio» son mucho peores que las de cualquier experto. De modo que, acabado el concurso, Galton les pidió a los organizadores las papeletas con las apuetas y se las llevó a casa para hacer estadística. Calculó la media de todas las papeletas y obtuvo el valor de 1.197 libras; el buey pesó 1.198 en el matadero. Científico hasta la médula, Galton hizo lo que la ciencia prescribe en estos casos: se envainó sus prejuicios y publicó un artículo en Nature en el que concluía: «El resultado parece abonar la fiabilidad del criterio democrático en mayor medida de lo que era de esperar».
Con este primer ejemplo de «sabiduría de las multitudes» (The Wisdom of Crowds se llama el libro, dando un giro al título de otro famoso ensayo económico: Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds, que defiende la postura opuesta), con el ejemplo de Galton, digo, empieza este ensayo. El primer capítulo proporciona algún ejemplo más. A destacar el caso del rescate de un submarino desaparecido, que se logró localizar gracias a cocinar las opiniones de varios expertos en diferentes materias, ninguno de los cuales acertó con la localización del submarino. Y con estos ejemplos el autor expone su tesis: en determinadas condiciones —a saber: diversidad, independencia y descentralización— la masa es más precisa en sus predicciones que incluso el más acertado de sus componentes.
El ensayo está bien escrito, los ejemplos son interesantes y están expuestos de forma amena (aunque quizá se acaba haciendo repetitivo hacia el final). Pero no es convincente. En realidad con estos ejemplos termina toda la evidencia empírica en favor de la tesis. El resto es argumentativo, y en seguida descubre uno que lo que manifiesta el autor es una fe incondicional en los mercados. Si uno analiza los ejemplos uno a uno, es fácil encontrarles pegas. Por ejemplo, aunque a Galton le pareció que en la apuesta por el peso del buey participaban expertos y profanos, es de esperar que en una feria de ganado hubiera más de aquéllos que de éstos, y que incluso los profanos no lo fueran tanto, dado su interés en estar allí y su confianza en apostar seis peniques por su buen ojo. De manera que la muestra de «multitud» podría estar fuertemente sesgada. El ejemplo del submarino es muy espectacular... hasta que uno se percata de que un caso no es evidencia de nada: el resultado puede ser casualidad. No sabemos cuántos experimentos del mismo tipo se han realizado y en cuántos ha habido realmente éxito. Incluso los argumentos que emplea más adelante en defensa de los mercados a menudo son de risa. Por ejemplo, cuando el Challenger estalló en vuelo en el año 1986, las acciones de las cuatro compañías involucradas en su construcción y mantenimiento cayeron inmediatamente, pero tres de ellas se recuperaron en seguida. La que no se recuperó fue la responsable de la fabricación de los cohetes. Como esto ocurrió antes de que la comisión de investigación determinara la causa del accidente, el caso resulta para Surowiecki una magnífica prueba de la sabiduría de los mercados. Pero cualquiera que viera las imágenes de aquella explosión (y todo el mundo pudo hacerlo porque se repitieron hasta la saciedad, incluso a cámara lenta) pudo ver cómo una fisura se abría en uno de los cohetes instantes antes del estallido (min. 1:37). Yo mismo habría apostado a que el fallo estaba en el cohete propulsor, así que no parece una predicción muy impresionante.
Todo el libro es así: ejemplos de mercados que funcionan bien en sus predicciones y argumentaciones de por qué no lo hacen los que no lo hacen. Y todo al estilo economista, esto es: a posteriori. Es muy típico de los «expertos» en esta disciplina argumentar muy convincentemente acerca de por qué el mercado ha hecho tal o cual una vez ha ocurrido, y al mismo tiempo ser incapaces de hacer ni una sola predicción más fiable que una moneda echada al aire (a veces incluso menos).
También el libro es muy dado a mezclar churras con merinas. Por ejemplo, Google es para Surowiecki un ejemplo de sabiduría de la masa, cuando en realidad a mí me parece una inteligente extracción de información útil a partir de una ingente cantidad de datos. Hay varios casos de éxito como éste cuya relación con la sabiduría de las multitudes es, cuando menos, dudosa.
De manera que el libro sólo convence a los convencidos y a los neolibrerales de fe, y como yo no soy ni una cosa ni otra, sigo sin saber si de verdad una masa puede predecir mejor que un experto y, si lo hace, en qué condiciones puede asegurarse que lo hace (porque me parece evidente que no puede funcionar siempre). Y conste que no digo que no lo haga, sino que hace falta mucha más evidencia empírica y un buen argumento que explique convincentemente por qué cabe esperar tal cosa.
Con este primer ejemplo de «sabiduría de las multitudes» (The Wisdom of Crowds se llama el libro, dando un giro al título de otro famoso ensayo económico: Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds, que defiende la postura opuesta), con el ejemplo de Galton, digo, empieza este ensayo. El primer capítulo proporciona algún ejemplo más. A destacar el caso del rescate de un submarino desaparecido, que se logró localizar gracias a cocinar las opiniones de varios expertos en diferentes materias, ninguno de los cuales acertó con la localización del submarino. Y con estos ejemplos el autor expone su tesis: en determinadas condiciones —a saber: diversidad, independencia y descentralización— la masa es más precisa en sus predicciones que incluso el más acertado de sus componentes.
El ensayo está bien escrito, los ejemplos son interesantes y están expuestos de forma amena (aunque quizá se acaba haciendo repetitivo hacia el final). Pero no es convincente. En realidad con estos ejemplos termina toda la evidencia empírica en favor de la tesis. El resto es argumentativo, y en seguida descubre uno que lo que manifiesta el autor es una fe incondicional en los mercados. Si uno analiza los ejemplos uno a uno, es fácil encontrarles pegas. Por ejemplo, aunque a Galton le pareció que en la apuesta por el peso del buey participaban expertos y profanos, es de esperar que en una feria de ganado hubiera más de aquéllos que de éstos, y que incluso los profanos no lo fueran tanto, dado su interés en estar allí y su confianza en apostar seis peniques por su buen ojo. De manera que la muestra de «multitud» podría estar fuertemente sesgada. El ejemplo del submarino es muy espectacular... hasta que uno se percata de que un caso no es evidencia de nada: el resultado puede ser casualidad. No sabemos cuántos experimentos del mismo tipo se han realizado y en cuántos ha habido realmente éxito. Incluso los argumentos que emplea más adelante en defensa de los mercados a menudo son de risa. Por ejemplo, cuando el Challenger estalló en vuelo en el año 1986, las acciones de las cuatro compañías involucradas en su construcción y mantenimiento cayeron inmediatamente, pero tres de ellas se recuperaron en seguida. La que no se recuperó fue la responsable de la fabricación de los cohetes. Como esto ocurrió antes de que la comisión de investigación determinara la causa del accidente, el caso resulta para Surowiecki una magnífica prueba de la sabiduría de los mercados. Pero cualquiera que viera las imágenes de aquella explosión (y todo el mundo pudo hacerlo porque se repitieron hasta la saciedad, incluso a cámara lenta) pudo ver cómo una fisura se abría en uno de los cohetes instantes antes del estallido (min. 1:37). Yo mismo habría apostado a que el fallo estaba en el cohete propulsor, así que no parece una predicción muy impresionante.
Todo el libro es así: ejemplos de mercados que funcionan bien en sus predicciones y argumentaciones de por qué no lo hacen los que no lo hacen. Y todo al estilo economista, esto es: a posteriori. Es muy típico de los «expertos» en esta disciplina argumentar muy convincentemente acerca de por qué el mercado ha hecho tal o cual una vez ha ocurrido, y al mismo tiempo ser incapaces de hacer ni una sola predicción más fiable que una moneda echada al aire (a veces incluso menos).
También el libro es muy dado a mezclar churras con merinas. Por ejemplo, Google es para Surowiecki un ejemplo de sabiduría de la masa, cuando en realidad a mí me parece una inteligente extracción de información útil a partir de una ingente cantidad de datos. Hay varios casos de éxito como éste cuya relación con la sabiduría de las multitudes es, cuando menos, dudosa.
De manera que el libro sólo convence a los convencidos y a los neolibrerales de fe, y como yo no soy ni una cosa ni otra, sigo sin saber si de verdad una masa puede predecir mejor que un experto y, si lo hace, en qué condiciones puede asegurarse que lo hace (porque me parece evidente que no puede funcionar siempre). Y conste que no digo que no lo haga, sino que hace falta mucha más evidencia empírica y un buen argumento que explique convincentemente por qué cabe esperar tal cosa.
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