Michael Lewis - Deshaciendo errores

Hace más de cuarenta años, una serie de experimentos totalmente originales de dos jóvenes psicólogos, Daniel Kahneman y Amos Tversky, desmontaron todas las suposiciones existentes respecto al funcionamiento de la mente humana y la toma de decisiones.

Deshaciendo errores es el maravilloso relato de la colaboración de estos dos hombres de ciencia que bien podrían ser grandes figuras literarias. Héroes académicos y bélicos ambos tuvieron una importante carrera militar sus investigaciones estuvieron profundamente ligadas a sus experiencias vitales. Tversky era un personaje brillante, con un magnetismo inusual, confiado y extrovertido; Kahneman, un fugitivo de la represión nazi durante su infancia, era un introvertido que se cuestionaba todo lo que le rodeaba. Su relación fue tan cercana, que resulta imposible saber de qué mente surgieron qué ideas: son de lejos el dúo más fascinante de la historia de la psicología conductiva.

Michael Lewis

Kahneman, Tversky y la amistad que nos enseñó cómo funciona la mente

ePub r1.0

Leddy 03.09.2018

Título original: The Undoing Project

Michael Lewis, 2016

Traducción: Juan Manuel Ibeas & Robert Falcó

Diseño de cubierta: Darren Haggar

Editor digital: Leddy

ePub base r1.2

La duda no es una condición agradable, pero la certidumbre es un absurdo.

VOLTAIRE

Allá por 2003 publiqué un libro titulado Moneyball, en el que contaba cómo el club Oakland Athletics buscaba nuevas y mejores maneras de evaluar a los jugadores de béisbol y las estrategias de juego. El equipo contaba con menos dinero que otros clubes para gastar en jugadores, y la dirección, por pura necesidad, empezó a replantearse el juego. Con datos nuevos y viejos sobre el béisbol —y con el trabajo de personas ajenas al deporte que analizaron dichos datos—, el Oakland Athletics descubrió aquello que se ha convertido en el nuevo saber del béisbol. Este saber les permitió superar aplastantemente a las directivas de otros clubes. Descubrieron el valor de jugadores que habían sido descartados o desestimados, y comprobaron que gran parte de lo que se consideraba la «sabiduría del béisbol» era pura tontería. Cuando apareció el libro, varios expertos en ese deporte —entrenadores obstinados, cazatalentos, periodistas— se mostraron molestos y desdeñosos, pero a muchos lectores la historia les pareció tan interesante como a mí. Muchas personas vieron una lección más general en el esfuerzo del Oakland por construir un equipo de béisbol: si el mercado no era capaz de evaluar de un modo adecuado a los empleados —muy bien pagados y sometidos a escrutinio público— de una industria que existe desde 1860, ¿a cuál no le ocurriría lo mismo? Si el mercado de jugadores de béisbol era ineficiente, ¿qué mercado no lo sería? Si un original enfoque analítico había llevado al descubrimiento de nuevos conocimientos sobre este deporte, ¿existía alguna esfera de la actividad humana en la que no se pudiera hacer lo mismo?

En la última década, son muchos los que han seguido el ejemplo del Oakland Athletics y se han esforzado por hacerse con mejores datos, y mejores análisis de dichos datos, para descubrir ineficiencias en el mercado. He leído artículos acerca de Moneyball para la educación, Moneyball para los estudios de cine, Moneyball para la asistencia sanitaria, Moneyball para el golf, Moneyball para la agricultura, Moneyball para la edición de libros (¡!), Moneyball para las campañas electorales, Moneyball para los gobiernos, Moneyball para banqueros, etcétera. «De repente estamos “moneyballizando” a la línea delantera», se quejaba en 2012 el entrenador del ataque de los New York Jets. Después de descubrir el análisis de datos diabólicamente ingenioso que realizaba el gobierno de Carolina del Norte para redactar leyes que hicieran más difícil el voto de los afroamericanos, el cómico John Oliver felicitó a los legisladores por su «racismo moneyballizado».

Pero el entusiasmo por sustituir las antiguas estrategias por los nuevos análisis de datos ha resultado infructuoso en muchos casos. Cuando estos no daban resultados inmediatos en la toma de decisiones importantes —y algunas veces, hasta cuando sí los daba—, se les atacó como nunca se había atacado al viejo procedimiento de toma de decisiones. En 2004, tras imitar el sistema del Oakland en el béisbol, los Red Sox de Boston ganaron su primera Serie Mundial en casi un siglo. Utilizando el mismo método, volvieron a ganarla en 2007 y 2013. Sin embargo, en 2016, tras tres temporadas decepcionantes, anunciaron que iban a abandonar el sistema de análisis de datos para volver a basarse en la opinión de expertos en béisbol («Es posible que nos hayamos fiado demasiado de los números», dijo el propietario del equipo, John Henry). Durante varios años, el periodista Nate Silver obtuvo un éxito asombroso prediciendo los resultados de las elecciones presidenciales de Estados Unidos para The New York Times utilizando un sistema estadístico que había aprendido escribiendo sobre béisbol. Por primera vez desde que se tiene memoria, un periódico parecía aventajar a los demás en la predicción de resultados electorales. Pero después Silver dejó The New York Times y no acertó a predecir el ascenso de Donald Trump, y su método de análisis de datos fue puesto en tela de juicio… ¡por The New York Times! «Nada puede superar al periodismo sobre el terreno, dado que la política es básicamente una empresa humana, y por lo tanto puede resistirse a la predicción y al razonamiento», escribió un columnista del Times a finales de la primavera de 2016. (Y ello a pesar de que tampoco hubo muchos periodistas sobre el terreno que vieran venir a Trump, y de que Silver reconociera más tarde que, puesto que Trump parecía tan sui generis, él había dejado que se colara en sus predicciones una cantidad insólita de subjetividad.)

Estoy seguro de que algunas de las críticas de los que aseguran haber utilizado datos para aprender y aprovechar las ineficiencias en sus industrias tienen algo de verdad. Pero, sea lo que sea, eso que hay en la psique humana y que el Oakland aprovechó en beneficio propio —esa hambre de expertos que sepan cosas con certeza, aun cuando esta no sea posible— tiene una gran capacidad de permanecer entre nosotros. Es como un monstruo de película, que tendría que haber muerto pero de algún modo sigue vivo para la escena final.

Y así, una vez se ha asentado el polvo sobre las respuestas a mi libro, una de ellas sigue estando más viva y siendo más relevante que las demás: el comentario de un par de académicos que entonces trabajaban en la Universidad de Chicago —el economista Richard Thaler y el profesor de derecho Cass Sunstein. El trabajo de Thaler y Sunstein, que apareció el 31 de agosto de 2003 en The New Republic, era a la vez generoso y condenatorio. Los comentaristas estaban de acuerdo en que era interesante que un mercado de atletas profesionales pudiera estar tan viciado que un equipo pobre como el Oakland fuera capaz de superar a casi todos los equipos ricos aprovechando solo las ineficiencias. Pero —seguían diciendo— el autor de Moneyball parecía no darse cuenta de las razones profundas de esas ineficiencias en el mercado de jugadores de béisbol: estas surgían directamente del funcionamiento interno de la mente humana. Las maneras en que un experto en béisbol puede juzgar de forma equivocada a los jugadores —o sea, las maneras en que el juicio de un experto puede estar sesgado por la propia mente del experto— habían sido descritas años atrás por un par de psicólogos israelíes, Daniel Kahneman y Amos Tversky. Mi libro no era original. Era una simple ilustración de ideas que llevaban décadas flotando por ahí y que aún no habían sido del todo apreciadas, entre otros por mí.