✍️ Es Peor Que Un Crimen, Es Un Error. O No. Incentivos

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• Author: Gergely Orosz
• Full Title: ✍️ Es Peor Que Un Crimen, Es Un Error. O No. Incentivos
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• Además, se me ha juntao “con lo mío”: soy como Shakira sacando canciones chungas sobre Piqué pero yo con el trabajo con datos. Ha sido por esta “feijoada” del líder del PP:

  “Nadie puede tomar decisiones en función de una información que puede ser exacta, inexacta, mejorable” (View Highlight)

• Que además me recordó a la última polémica que tuvimos con un aviso rojo de la AEMET: la DANA de Septiembre 2023 en Madrid y las declaraciones de estas dos paticas pa un banco: Juanma Moreno (presidente de la Junta de Andalucía) y Almemeida (sobran las presentaciones) que las secundó pidiendo que la AEMET “afinara sus predicciones”:

  En días como hoy, es necesaria la precaución y no poner vidas en riesgo. Pero también hago una llamada a la reflexión: si un organismo público alerta de ‘peligro extremo’ debe estar muy seguro, porque eso tiene consecuencias sociales y económicas. Prudencia toda. Rigor, también (View Highlight)

• Qué duro aguantar que te pida rigor esta gente. Es verdad que los de esta calaña son unos liantes profesionales pero en este caso me podría creer lo de la Navaja de Hanlon: “Nunca atribuyas a la maldad lo que se explica adecuadamente por la estupidez” (View Highlight)
• Almeida pidiéndole a la AEMET que afine las predicciones me recuerda a Paquita Salas diciendo “¿qué hago con la pluma?¿Se la bajo?“. Todos los que hemos hecho forecasts alguna vez (📖 The Business Forecasting Deal) hemos tenido que aguantar algún cuñadismo del estilo: o se piensan que eso es como un dial de precisión que se puede ajustar como si fuera un termostato, o peor, signo de incompetencia (View Highlight)
• De la máxima autoridad en materia de predicción, que no es Aramis Fuster, sino Philip E. Tetlock en 📖 Superpronosticadores. El arte y la ciencia de la predicción:

  …la gente suele pensar que confianza es lo mismo que competencia, y por esa razón un pronosticador que dice que algo tiene medianas probabilidades de ocurrir es menos respetado. Según un estudio realizado al respecto, la gente “interpreta predicciones de ese tipo como indicaciones de que los pronosticadores son incompetentes, que ignoran los hechos pertinentes o son perezosos, que no están dispuestos a hacer el esfuerzo necesario para reunir la información que justificaría una seguridad mayor en sus respuestas” (p. 143. El estudio al que se refiere es Good probabilistic forecasters: The ‘consumer’s’ perspective - ScienceDirect). (View Highlight)

• Pero es que este Dúo Sacapuntas tampoco parece que entienda la asimetría de los errores en una predicción. Esto se conoce en Hypothesis testing como errores de tipo I y errores de tipo II y no tienen las mismas consecuencias. • Los errores de tipo I son los falsos positivos: decir que se va a liar, prepararse para ello, y que luego no se lie. Aquí te has gastado algo de dinero de los contribuyentes que luego no te vas a poder gastar en, qué se yo, tauromaquia. • Los errores de tipo II son los falsos negativos: decir que no se va a liar, no prepararse, y que luego tengas 211 muertos y 1900 desaparecidos (y por supuesto, prepara la cartera). (View Highlight)
• Aunque técnicamente la DANA no es un “cisne negro” (porque es predecible hasta cierto punto), nos sirve lo que cuenta Nassim Nicholas Taleb (otro geniazo de la incertidumbre) en 📖 The Black Swan:

  The Idea of Robustness: Why do we formulate theories leading to projections and forecasts without focusing on the robustness of these, theories and the consequences of the errors? It is much casier to deal with the Black Swan problem if so focus on robustness to errors rather than improving predictions. (p. xxiv) (View Highlight)

• Es muy probable según Tony Fadell (ex-VP de los Ipod en Apple) en 📖 Build. An Unorthodox Guide to Making Things Worth Making:

  the greatest concentration is near the top—according to University of San Diego professor Simon Croom, up to 12 percent of corporate senior leadership exhibit psychopathic traits. (p. 65) (View Highlight)

• Assume that a legislator with courage, influence, intellect, vision, and perseverance manages to enact a law that goes into universal effect and employment on September 10, 2001; it imposes the continuously locked bulletproof doors in every cockpit (at high costs to the struggling airlines)— just in case terrorists decide to use planes to attack the World Trade Center in New York City. I know this is lunacy, but it is just a thought experiment (I am aware that there may be no such thing as a legislator with intellect, courage, vision, and perseverance; this is the point of the thought experiment). The legislation is not a popular measure among the airline personnel, as it complicates their lives. But it would certainly have prevented 9/11. The person who imposed locks on cockpit doors gets no statues in public squares, not so much as a quick mention of his contribution in his obituary. “Joe Smith, who helped avoid the disaster of 9/11, died of complications of liver disease.” Seeing how superfluous his measure was, and how it squandered resources, the public, with great help from airline pilots, might well boot him out of office. (p. xxvii) (View Highlight)
• Who gets rewarded, the central banker who avoids a recession or the one who comes to “correct” his predecessors’ faults and happens to be there during some economic recovery? Who is more valuable, the politician who avoids a war or the one who starts a new one (and is lucky enough to win)? It is the same logic reversal we saw earlier with the value of what we don’t know; everybody knows that you need more prevention than treatment, but few reward acts of prevention. (p. xxviii) (View Highlight)
• Entonces, llegados a este punto, yo lo único que le pido a este pueblo valenciano de adopción mío es, por favor, que alineemos estos incentivos. Que no “todos los políticos son iguales”: puede que todos sean imperfectos, pero algunos lo son más que otros. Que aquí había unas responsabilidades bien definidas [1-1]. Y esto que nos dice Taleb en Antifragile:

  In political systems, a good mechanism is one that helps remove the bad guy; it’s not about what to do or who to put in. For the bad guy can cause more harm than the collective actions of good ones. (View Highlight)