Tres cosas duras: el acero, el diamante, y el ego de cada uno

Quizás ahora ya nos pille un poco tarde, en plena Fase 2 o 3 de desconfinamiento en España. ¿Pero cuántas veces cuando empezamos a salir de casa tras la pandemia del coronavirus a hacer esas cosas tan corrientes y poco apreciadas como un paseo, tomar un café o conducir un coche, no dijimos..?

- ¡Qué vergüenza, qué desastre! ¡La gente hace lo que le da la gana!

- En una semana, con lo llenas que están las terrazas, vuelven a encerrarnos.

Un artículo con un título muy acertado revelaba esa realidad: 'Todos son idiotas, menos tú', donde se pueden leer afirmaciones palmarias como 'nos creemos firmes cumplidores de las normas del confinamiento a la vez que señalamos con el dedo a los demás por no hacer lo mismo', o 'el 94,2% se autoconcede una nota positiva en la gestión personal de su cuarentena'. 

El ego bien alto, que en esta crisis humanitaria y social nunca viene mal. Pero bueno, no estoy en este blog para hablar de nuestra actitud en la cuarentena, sino para recoger un interesante metaestudio de un tema similar: Do People Have Insight Into Their Abilities? A Metasynthesis.

En este interesante documento, de 2014, se recogen las evidencias científicas sobre esa actitud tan humana de considerarnos mejor que la media. Ya lo decía Benjamin Franklin, 'hay 3 cosas extremadamente duras: el acero, el diamante, y el ego de cada uno'.

Básicamente, el metaestudio viene a decir que tendemos a considerar que nuestras habilidades no son de experto, pero al mismo tiempo, infravaloramos las de los demás. Y esto puede que tenga algún tipo de ventaja evolutiva, ya que también indica que la gente con esa ilusión de superioridad tiende a ser más feliz y a rodearse de más amigos.

En su momento, fueron muy famosas las encuestas a conductores. Por ejemplo, los estadounidenses se consideran excelentes conductores, muy por encima de la media. Los porcentajes varían según el año en que se haga la encuesta, pero no es raro que más del 70% de los encuestados asevere que conduce mucho mejor que la media (ejemplo 1, y ejemplo 2). ¡Los españoles, en una encuesta reciente, el 95% asegura que conduce mejor que la media! Esto lleva ocurriendo desde 1980, que yo haya visto por lo menos, y ocurre en todos los países, no solo en esos dos mencionados. Está convenientemente recogido con evidencias científicas en el artículo I am better driver than you think. Y no solo en conducción, sino en cualquier otra habilidad que nos imaginemos. Por ejemplo, en lo que a mí me respecta, el 90% de profesores se considera que lo hace mejor que el resto.

Por lo tanto, menos ver la paja en el ojo ajeno, y más humildad, aunque estemos sesgados para lo contrario.

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A vueltas con el confinamiento y las vidas digitales

Me ha sido inevitable pensar las consecuencias, sensaciones, pensamientos e incluso cambios de opiniones que puede haber sufrido la sociedad durante el confinamiento que aún estamos viviendo, pero poco a poco va aflojando. Particularmente, le doy vueltas a cómo intenta la gente sobrellevar la soledad, el manejo de los nervios, el aburrimiento, el contacto con el exterior. Es de perogrullo afirmar que cada situación es distinta una de otra, y no es lo mismo vivir acompañado, solo, en un piso grande, con gente a cargo, o con la gente a cargo de ti.

No me gusta nada y no le veo sentido a hablar de que saldremos mejores personas, que esto cambiará totalmente nuestros hábitos, o que en el fin de la cuarentena se dispararán los divorcios. El futuro, aunque pueda estar condicionado por fuerzas poderosas, está por escribir.

En mi caso, echo la vista atrás, y veo que no comencé la cuarentena tal y como la voy a acabar. Si bien al principio me dediqué a desgastar los mandos de una videoconsola y a ver una serie de televisión compulsivamente, ese sentimiento del principio, donde aún pensábamos que quizás saldríamos para el 30 de marzo en España, quizás dio paso a estrategias que para mi gusto eran de más largo plazo. Y me dediqué a tener una cierta disciplina de horarios, una buena carga de trabajo, muchas lecturas, conversaciones de teléfono y cierto ejercicio físico. No descubro nada, y si tenéis alguna duda, grandes profesionales como @CorioPsi han publicado recomendaciones mucho mejores que las mías estos días.

Fuente

En estos temas estaba pensando, cuando me he encontrado la no-sorprendente noticia de que Whatsapp dispara su uso durante la cuarentena, o que la aplicación de citas, Tinder, ha batido el record de 'deslizamientos'. Y no puedo dejar de pensar en las necesarias dosis de dopamina en base a notificaciones de móvil que habrá tenido que recibir mucha gente estas semanas. Notificaciones para sentir que hay alguien al otro lado, para sentir una novedad en su existencia, y para interpretar que la vida avanza en forma de contar el número de notificaciones recibidas. Un círculo totalmente vicioso, ya que a mayor gusto por las notificaciones y esas campanillas digitales, cada vez nos sentimos con más ansiedad, dependientes y dormimos peor.

Parece que la generación de dopamina se haya convertido en el objetivo de la vida y un objeto de culto sorprendentemente muy tatuado por el mundo. Algo que se puede conseguir instalando ciertas apps, o entrando en distintos círculos de amistades online, que pueden crear el suficiente número de ruiditos y lucecitas como para que sientas que la vida no para durante la cuarentena. Hace ya unos años que Sean Parker, uno de los fundadores de Facebook, anunció en una conferencia que Facebook es un imperio que busca distraerte y darte chutes de esta molécula. Objetivo que a otros altos directivos les hacía sentir profundamente culpables del daño causado en la población, cuyo juego entre excitación, fotos, ruidos y móviles se explica magníficamente en este reportaje.


¿Cómo creéis que hubiera sido el confinamiento 15 años antes? Por mucho que haya quien bendiga y ensalce a la tecnología actual, estoy seguro que hace 15 años hubiéramos pasado el confinamiento diferente, pero no por ello peor. Me imagino a la familia reunida en torno a la televisión mucho más, haciendo juegos de mesa, usando mucho más el teléfono fijo que ahora, probablemente llamando a menos gente, y comprando asiduamente la prensa.

Estos días, muchas personas comentan que Internet y los dispositivos móviles les están 'salvando la vida'. No creo que llegue a tanto, ya que la vida la salvan otro tipo de personas, pero estoy seguro que la tecnología actual ha permitido desarrollar mucho más teletrabajo, realizar gestiones telemáticamente y estar informado sin necesidad de comprar el periódico. Quizás me equivoque. Pero sigue siendo la creación y reconstrucción de una nueva vida, monotonía y objetivos, tal y como rezaba Zygmunt Bauman en el Arte de la Vida.

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John Snow y el mapa que cambió el mundo

Corría el siglo XIX en Inglaterra y estamos en plena Revolución Industrial. Millones de personas huyen del campo a las ciudades, ya que las élites de entonces habían desprovisto de las tierras comunales a las familias de campesinos que vivían y se alimentaban de ellas. Ante la única posibilidad de contar con su fuerza de trabajo, los obreros y las familias vacían la Inglaterra rural de entonces hacia las urbes, de una manera totalmente descontrolada y desesperada, donde las condiciones de higiene e infraestructura pública sanitaria brillaban por su ausencia. En las grandes ciudades, como Londres, se urbaniza y construye lo justo para alojar hacinados a estos trabajadores.

En medio de semejante caldo de cultivo, cualquiera de nosotros podría imaginar que esos entornos eran un lugar propio para enfermedades e infecciones. Pero a mediados del siglo XIX, no conocían lo mismo que conocemos ahora por pura sabiduría popular. Concretamente, el coronavirus de la época se llamaba cólera, y fue lo que más vidas se llevó en el siglo que nos ocupa.

La teoría asumida por la población y las autoridades sanitarias para el contagio por cólera, era la del aire impuro o miasma. No se conocía apenas nada de gérmenes y Louis Pasteur aún no había enunciado su teoría. Para qué engañarnos, la gente conocía muy poco sobre aquella enfermedad. Y John Snow también la desconocía… pero él era consciente de ello. Así que se propuso investigar el origen del cólera desde un punto estricto de la ciencia, planteando hipótesis y realizando experimentos. ¿Era posible comprobar la teoría miasmática?

Durante una de las oleadas más peligrosas de esta enfermedad, la de 1854, se produjo un brote concreto en el barrio del Soho. En el espacio de tres días murieron 127 personas. Snow acudió de inmediato y se dedicó a recabar información con la ayuda de un sacerdote anglicano encargado de una parroquia en ese mismo barrio, Henry Whitehead.

La casi totalidad de las muertes de los primeros tres días se produjó en una misma calle, Broad Street, lo cual era muy sospechoso de creer en la validez de la teoría miasmática. Pero la clave de la cuestión fue el mapa que realizó Snow, marcando la localización de la gente infectada, y que representa prácticamente uno de los primeros estudios epidemiológicos de la historia.

La gran proximidad de todos los infectados a la fuente pública de Broad Street, marcada en rojo, impulsó a Snow y Whitehead a pedir al ayuntamiento de Londres que la cerrarán inmediatamente. Y lo hicieron.

El mapa de la imagen ha pasado a la posteridad, y prácticamente se puede afirmar que John Snow descubrió este origen por un método bastante simple de clusterización, uno de los básicos hoy en día en inteligencia artificial. Pero John Snow fue más allá, y descubrió que la compañía de agua de la que le gente bebía, extraía agua del Támesis, el cual en aquella época no estaba más que lleno de aguas fecales provenientes de los hogares. La relación entre la mala calidad de agua y el origen del cólera se estaba esclareciendo.

Sin embargo, su teoría aún permaneció dormida cerca de 40 años más, y tras la ola de cólera, el ayuntamiento reabrió la fuente pública de esa calle.

Hubo que esperar hasta Pasteur, en 1864, para entender la relación entre gérmenes y fermentación, y sobre todo a Robert Koch, en 1876, quien demostró sin lugar a dudas a través de un experimento con el ganado, que un ser microscópico podía ser el responsable de una enfermedad.

Esta entrada se publicó originalmente en la Revista DYNA, la cual es una publicación científica en ingeniería 

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La ONU advierte de que la inteligencia artificial apenas sirve para combatir el coronavirus

Hace unos días, la ONU advirtió de que la mayoría de algoritmos de inteligencia artificial para combatir el coronavirus aún no sirven. Este organismo sí que reconoce unas tareas en las que herramientas como el machine learning pueden ser útiles. Por ejemplo: identificación de imagen médica, creación de medicamentos, o predicción de la expansión del virus. Pero aún estas soluciones no están maduras.

Por un lado, si no se disponen de buenos datos probados durante el suficiente tiempo, esta tecnología falla mucho. Por otro lado, la ONU también especifica que la mayoría de artículos científicos de esta disciplina que están publicándose estos días, no han sido revisados por pares, por lo que su eficacia hay que ponerla aún en entredicho. Al mismo tiempo, el informe en que recogió estas ideas orienta sobre la dirección de los esfuerzos para que la inteligencia artificial sí que sea útil en pandemias en el futuro. Recordemos la ley de Roy Amara:

“Tendemos a sobrestimar el efecto de una tecnología a corto plazo, y subestimarlo en el largo”.

¿La IA puede predecir una pandemia?

La inteligencia artificial inunda titulares y nos vende que puede hacernos vivir mejor y trabajar menos. Podríamos pensar que no ha tenido ninguna intervención en la actual pandemia global de coronavirus. ¿O sí?

El 31 de diciembre del año pasado, una startup canadiense llamada BlueDot, dedicada a la vigilancia automática de enfermedades, emitió un aviso a sus clientes para que evitasen la región de Wuhan, y vaticinó a qué ciudades podía extenderse de manera inminente el virus. La OMS no lanzó tal aviso hasta 9 días más tarde. Por lo tanto, la inteligencia artificial sí que tiene un papel en la predicción de pandemias. Aunque depende de a qué llamemos “predecir”.

BlueDot destina sus esfuerzos a la monitorización de fuentes de información, tales como noticias locales, mensajes de autoridades sanitares locales y reservas de vuelo para los próximos días. Tras contar con toda esa información, su algoritmo mide el peligro y lanza un aviso en función de ello. Esta inteligencia artificial no serviría de nada si no existieran humanos escribiendo esa información.

BlueDot no estaba solo. La aplicación HealthMap del Boston Children Hospital, y el algoritmo de la empresa Metabiota, también captaron esos primeros signos de pandemia. Pero desde luego, ni el más avanzado sistema informático puede adivinar el escenario posterior. He aquí la paradoja tecnológica: investigamos en tecnologías predictoras, pero ¿quién dará el salto de fe y asumirá la responsabilidad de obedecer a una caja negra, sin observar frente a frente la amenaza? ¿Necesitamos evidencias de que el algoritmo funciona? BlueDot ya predijo correctamente la aparición del virus del Zika en un artículo en la revista The Lancet. Tal y como describe la obra El Comienzo del Infinito, los seres humanos funcionamos por impulsos.

La idea de predicción de enfermedades mediante ordenadores ya tiene unos años. El caso más famoso es el proyecto Google Flu Trends. Lanzado en 2008, esta herramienta intentaba predecir la expansión anual de la gripe en casi una treintena de países. Para ello, se basaba en las búsquedas realizadas en la web con términos como “fiebre” y “tos”.

Esta solución funcionó de una manera más o menos acertada durante unos tres años, hasta que se volvió casi una herramienta de risa. En la campaña 2011/12 sobrestimó en más de un 50 % el número de visitas al hospital, y en la siguiente, predijo más del doble. El fracaso de esta herramienta, silenciosamente ya enterrada por la empresa, se debió sobre todo a la opacidad de los criterios que Google usaba y a la alta sensibilidad del algoritmo al ruido de las búsquedas de momentos puntuales, que podían coincidir con los criterios de Google por pura casualidad. 

The Parable of Flu

Actualmente sí que se están empleando técnicas de inteligencia artificial para la predicción a corto plazo de la propagación del virus. También para otras actividades, como la identificación de sinergias y correlación de variables clínicas de pacientes, el diseño de fármacos, y el diagnóstico automático.

La idea de predecir las características de esta pandemia de inicio a fin, incluyendo la evolución de la enfermedad, es y será un imposible para cualquier ordenador. Esto es debido a que la trayectoria que toma la pandemia está sujeta a las decisiones, al momento en que se toman, climas, pirámide de población de cada país, entre otros muchos factores.

Al contrario que en la predicción de huracanes, donde se puede monitorizar perfectamente el tiempo y la presión atmosférica, en una pandemia no salta ninguna alarma cuando un virus pasa de un animal a un humano y aparece el paciente cero. Por ello, de cara a la predicción de pandemias, lo más eficaz es la creación de mapas geográficos de peligro y mejorar el intercambio de información entre instituciones. Tal y como ya ocurre desde 2018 en la predicción de focos de dengue.

“El mundo no está preparado para una pandemia severa de gripe o cualquier otro tipo de amenaza médica global”. Esta fue la conclusión del equipo científico que investigó la respuesta de la Organización Mundial de la Salud en la gripe H1N1 en 2009. Esta misma sensación se repitió en 2014 con el ébola. Los expertos siguen argumentando que la primera línea de defensa es una alerta temprana, y para ello, la solución puede que no nos guste, porque requerirían una mayor vigilancia de todo tipo de datos, y sobre todo, que las autoridades públicas entendiesen bien este tipo de herramientas.

¿Estamos dispuesto a ello? ¿A tener una recogida precisa de datos de pacientes? ¿A una correcta coordinación de todo tipo de instituciones? ¿A ceder esos datos a entidades, probablemente, con ánimo de lucro? Y sobre todo, ¿a entender y manejar la tecnología? Entonces quizás podamos alertar del siguiente virus antes de que se vuelva una pandemia.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar

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Coronavirus: ¿dónde están los robots y las promesas?

Me parece increíble la situación que estamos viviendo. Y entiéndase bien. No me refiero a que el momento sea maravilloso, sino que los acontecimientos y medidas tomadas alrededor nuestro, quizás difícilmente sea repetibles durante nuestra existencia. Y todos aprenderemos algo de lo que estamos viviendo, y quizás salgamos de la crisis del coronavirus de manera distinta a como entramos.

En estos pensamientos se perdía mi mente, cuando caí en la cuenta de que no he escuchado ninguna noticia sobre alguna empresa que pueda continuar su actividad por tener la producción totalmente automatizada. ¿Dónde están las promesas de los robots que destruirían millones de puestos de trabajo, que nos abocarían a una vida más ociosa, a plantearnos una renta básica? En definitiva, tal y como titulaba la revista Wired hace unos días, ¿dónde están los robots que venían a salvarnos?

Si bien el entusiasmo por la robotización másiva de puestos de trabajo y automatización tuvo su apogeo en 2015, a día de hoy a mí ya se me estaba cayendo un poco la venda de los ojos. Robotizar puede que sea necesario, pero no es fácil. Y ahora que ha bajado la marea, se ve qué hay de verdad entre todas esas promesas y amenazas de una robotización masiva, realizadas hasta hace pocos meses. Waiting for the miracle, que cantaban.

Se dice que conoces de verdad a alguien en momentos de auténtica tensión, cuando el miedo nos impulsa a actuar como realmente somos. Y a cuenta de esta situación de pánico, se están viendo ciertas aplicaciones de inteligencia artificial, robots y otras, como realmente útiles, y otras que no lo son. Algunas de ellas son:

-  Drones empleados para vigilancia de la población y que cumplen la cuarentena.
-  Empleo de grandes -y bastante oscuras- plataformas tecnológicas para monitorizarnos aún más.
-  Diversas técnicas para geoposicionarnos de manera masiva, saber con quién nos cruzamos, etc. Y un posterior uso de inteligencia artificial para prevenir la expansión del virus.
-  Cámaras de videovigilancia para medir nuestra temperatura corporal.
-  El teletrabajo es perfectamente posible en multitud de trabajos, donde nunca se había planteado.

Supongo que en situaciones de emergencia se emplean las técnicas y herramientas que los gobiernos y las empresas mejor dominan, y la sensación es que todo esto no está dejando casi hueco para la esperanza sobre la bondad de la tecnología tras este bache. Y hace que siga calando la siguiente opinión sobre la IA entre muchos expertos: Es una tecnología, pero también puede ser una ideología.

Entre las empresas que sí que tengan una componente de robotización/automatización, será interesante comprobar en un futuro cómo les ha afectado esta crisis, y si han tenido mejor aguante que otras. Quizás el futuro sea aún más automático, pero no como nos prometían.

Cuídense y quédense en casa.

The greatest thing you’ll ever learn is to love and be loved in return

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Coronavirus y privacidad de datos: un estado de excepción

Ayer asistí a un seminario sobre Big Data y coronavirus organizado por la Comisión Europea. Y traigo noticias: la tendencia va a ser a reunir todos los datos posibles de los ciudadanos para ayudar a prever la extensión de este virus, entre otras tareas.

Para ello, los gobiernos del mundo se están valiendo de distintas técnicas de vigilancia masiva. La mayoría está optando por el seguimiento de los ciudadanos a través de sus teléfonos móviles, aunque en esto, como en todo, hay gente con más y menos estilo. Tal y como explican en Twitter, España está optando por un seguimiento mediante GPS de sus ciudadanos, mientras que otros países, como Singapur, se vale de la comunicación Bluetooth para rastrear los cruces entre ciudadanos y hacer una trazabilidad de los contactos entre personas.

En España, como en otros países, vamos a lo bruto y nos saltamos todos los derechos.https://t.co/NXV78Pn0qd

En Singapur han sido más inteligentes. Os lo cuento en un par de tuits adicionales:

— Alberto CondeMellado (@acondemellado) March 27, 2020

En general, estos terminales no son la única herramienta, sino que tal y como explican en multitud de webs, se están desplegando drones, empleando cámaras de video-vigilancia, o rastrear los pagos con tarjeta de crédito, entre otras técnicas.

Aunque en los medios generalistas, no esté escuchando este tema de manera recurrente, el tema del seguimiento masivo sí que estuvo en el candelero en noviembre de 2019, cuando el Instituto de Estadística anunció que seguiría los movimientos de unos cuantos miles de ciudadanos por geoposicionamiento. A pesar de que os prometan que la técnica de seguimiento por GPS sea anonimizable, os invito a escuchar a @javisamo, un investigador que sabe de lo que se habla, en el podcast Post Apocalipsis Nau (a partir de 33.30).

Y es que tal y como ya dicen desde hace muchos años, ninguna base de datos es 100% anónima, sino que si se enfrentan dos datasets anónimas, muchas personas son fácilmente identificables. Como dato, en un estudio ya antiguo aseguraron que el 87% de los ciudadanos de EEUU son identificables por su sexo, código postal y año de nacimiento. Bueno, EEUU normalmente vigila los teléfonos móviles por defecto, pero eso es otra historia que queda para otro artículo.

Volviendo al asunto del coronavirus: ¿estamos obligados a revelar a las autoridades qué países hemos visitado en los últimos días? ¿Con quién hemos estado? ¿Tienen derecho a vigilar masivamente los teléfonos móviles? La respuesta legal es que sí.

Concretamente, se ha presentado la primera instancia para la eliminación de los derechos civiles por el interés de salud nacional. Concretamente, la instancia ha alterado el artículo 9 del código de Protección de Datos, el GDPR, y eso permite el procesamiento de datos como viajes, compañías personales, etc.

No he encontrado ningún artículo aún que pruebe el impacto positivo de estas técnicas de vigilancia masiva en la contención de la epidemia, pero habría que darle una vuelta.

Personalmente, en todo esto tema creo que estamos entre la espada y la pared. Ahora hay más tecnología que en otras pandemias previas, por lo que parece que si no usamos los datos públicos a nuestro alcance, estamos combatiendo al virus con técnicas desfasadas. No solo se trata de aprovecharnos de las mejoras sanitarias.

Sin embargo, dentro de esa propuesta, creo que hay quien puede aprovechar para hacer las cosas como hay que hacer, pero otra gente que no. ¿Qué pensáis?

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¿Puede un avión despegar de una cinta transportadora?

En estos días de coronavirus, una pregunta de estas que causan caras de incomprensión y asombro. ¿Puede un avión despegar de una cinta transportadora?

No hace falta elucubrar nada. Ya se probó en el programa Los Cazadores de Mitos:

¡Enhorabuena a los que acertasteis en la predicción! Ahora bien, ¿por qué vuela? O dicho de otra manera: ¿por qué hay gente que se imagina que no lo hará? El propósito de este post no es hacer un artículo técnico, pero voy a centrarme en desmontar las teorías de que el avión no volará.

Lo más normal será que los escépticos digan

'¿y si la cinta transportadora y el avión fuesen a la misma velocidad, y el avión no se moviese respecto a un punto fijo?'.

La respuesta es que 'da igual'. En este experimento, no tenemos que pensar en el avión como si fuera un coche. Lo importante no son las ruedas, sino las alas. Concretamente, la variable esencial es la velocidad relativa entre las alas y el viento. Si hablamos de volar, solamente eso importa.

En el caso de un avión de hélices, como el del vídeo, el rotor del avión induce una corriente de aire sobre las alas, y en cuanto esta corriente cree una velocidad relativa que le permita al avión despegar, lo hará.

Pongamos algunos números: si el avión tiene una velocidad de despegue de 80km/h, y no hay viento, en cuanto el aparato alcance mediante el rotor esa velocidad, despegará.

Ahora supongamos que tenemos 40km/h de viento en cara y esas mismas condiciones de despegue. Cuando el avión alcance otros 40km/h, respecto al suelo estará a 0 km/h, pero sin embargo, la velocidad relativa ya habrá alcanzado los 80km/h, y por lo tanto despegará en la mitad de tiempo.

Y exactamente esto, ocurre en el aire también, tal y como se puede ver en el siguiente vídeo.

Cuando pones el avión a la misma velocidad a la que sopla el viento de cara 🛩️💨.

Este hackeo a la física seguro que le gusta a @aberron. pic.twitter.com/gpqM77M5PM

— Eric Z. Casaucao (en casa 🏡) (@casaucao) March 5, 2020

En ese pequeño vídeo, la velocidad en el aire es de 45nudos/hora, y la del avión también. Por lo tanto, respecto al viento el avión se mueve hacia adelante. Sin embargo, respecto a tierra está parado. Sorprendente, ¿no?

Pues si queréis sorprenderos, no os perdáis el siguiente vídeo. Un avión está parado, fuera del hangar, empieza a soplar viento y...

Muchas gracias a @JoseM_SGP y @karlos346 por su colaboración en este artículo, y el largo hilo que se creó en Twitter con ello.

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Las grandes ideas por sí solas, en la historia no implican grandes cambios

Existen muy diversas interpretaciones de qué es la historia. Autores como Edward Gibbon afirman que no es más que un registro de las acciones, crímenes, y alegrías de la humanidad. Por el contrario, el celebérrimo George Orwell, autor de la novela 1984, afirma que la historia y su uso es un instrumento de poder para quien la controla.

En la modesta opinión del que les escribe, la historia y la vida de las personas, no es más que una sucesión de afortunados y desafortunados azares y decisiones dentro de un contexto, que nos han llevado hasta donde estamos hoy en día.

¿Por qué la Revolución Industrial ocurrió en Inglaterra, y no en China, o en Francia? Si nos atenemos a la historia, esas regiones sobre el papel estaban mucho mejor preparados por economía, capacidad de la población y recursos que Inglaterra. En cambio, pequeñas decisiones y azares. Y uno de esos azares, fue el de la piratería.

 Corría el año 1522 cuando el pirata francés Jean Fleury se encontró por casualidad cerca de las Azores, embudo natural de las mercaderías provenientes de América, con dos carabelas españolas que traían el tesoro que Moctezuma “dio” a Hernán Cortés. Cerca de 45.000 pesos en oro, más de 8.000 kilos de plata en forma de máscaras, collares, brazaletes… y otras exquisiteces, que fueron a parar a manos de los franceses. Le sonó la flauta y la orquesta completa a un pirata vividor y mediocre, que ni soñaba con destacar. Y es que este hecho cambió la piratería durante los próximos 300 años, ya que se vio como un método muy lucrativo y asequible de hacer daño al imperio dominante de la época, España, y de paso, llenar las arcas.

Tan atractiva era la idea, que la reina de Inglaterra, Isabel I, comenzó a emitir patentes de corso a los piratas, convirtiéndolos en corsarios. Es decir, saqueadores al servicio del país que les paga. Y los resultados fueron espectaculares. En las misiones para robar a España, comandadas por el célebre pirata Francis Drake, los inversores financieros obtuvieron una rentabilidad del 4.700%. Uno de esos inversores, obviamente, era la propia reina Isabel, quien con los beneficios pagó su deuda soberana, e invirtió los excedentes en crear la Compañía de Levante en 1592, que 8 años más tarde se transformaría en la Compañía de las Indias Orientales, cuyo papel en la historia de la economía británica fue indiscutible.

Se calcula que en los 300 años de la piratería, se robó más del 15% del oro español proveniente de América. Y en ese contexto de entrada de caudales, comenzó a crearse un marco legal que favorecía el emprendimiento, y además los bolsillos llenos de ciertos mercaderes y capitalistas ingleses sirveron para crear las primeras fábricas, financiar inventos y comprar patentes.

Un ejemplo de ello lo representa Thomas Goldney II, quien invirtió en las expediciones del famoso corsario Woodes Rogers, el pirata que rescató al verdadero Robinson Crusoe (Alexander Selkirk). Por una inversión de 3.726 libras, el Sr. Goldney recibió 6.800. Un dineral para la época, y que terminó invirtiendo en los trabajos de Abraham Darby. Este hombre tuvo un papel fundamental en la Revolución Industrial, ya que desarrolló un método de producción de hierro de gran calidad, lo que supuso un gran avance en la producción de este metal como material básico para la industria.

En resumen, nuestro presente es fruto de las decisiones y azares que tomaron personas a lo largo de la historia. Puede que hubiéramos llegado al momento de la historia actual de otra manera, puede que no. Pero queda claro que no son por sí solas, las ideas científicas brillantes, como el motor de vapor de James Watt, las que hacen avanzar la historia.

Esta entrada se publicó originalmente en la Revista DYNA, la cual es una publicación científica en ingeniería

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La sobreingeniería, o la ansiada máquina perfecta, en un poema

En la último ensayo que pude disfrutar, La ingeniería es humana, de Henry Petroski, se recorre la historia del diseño de obras e infraestructuras famosas. Quizás desde un punto de vista más metafórico y poético, que el propio cálculo técnico.

El famoso autor concretamente repasa algunos grandes fallos de la historia de la construcción, alguno de los cuales se basan simplemente en no haber respetado el coeficiente de seguridad de la obra. Esa regla que dice que a todos los resultados hay que multiplicarlos por un factor mayorante, por si acaso. Si te salen unos redondos de acero de 20mm, pon de 30mm, por si acaso. Una idea nada obvia en los orígenes de esta disciplina ingenieril.

A lo largo del libro, descubrí un curioso (para mí) poema, que habla sobre la construcción de la máquina perfecta. Concretamente, de una calesa de caballos. ¿Cómo se construiría para que dure una eternidad y nunca se rompa?

Este mismo poema creo que hoy en día está de actualidad, igualmente. ¿Cómo lograr un coche que no se rompa? ¿O un ordenador, una bici, un programa software...? En verdad, se habla de la persecución del diseño perfecto, de la belleza ingenieril, esa que en teoría perdurará sin romperse. De la misma manera, hay autores que interpretan el poema como la búsqueda de la perfección del cuerpo humano.

La pieza se llama La obra maestra del diácono (The deacon's masterpiece), y su autor fue Oliver Wendell Holmes, Sr. en 1858. A mí me ha hecho pensar. He aquí un extracto. Que lo disfrutéis.

¿Habéis oído la historia de la calesa de un caballo sólo
Que fue construida del más lógico modo?
Recorrió cien años hasta el día
En que de repente, ay, se detenía.
Sin demora os diré o que ocurrió,
Pues al pastor le dio un pasmo,
La gente se aterrorizó.
¿Alguien os contó lo que pasó?

El cincuenta y cinco del mil setecientos corría
 Cuando por entonces Gregorius Secundus vivía.
Un viejo zángano del enjambre de la germanía.
Ese era el año que Lisboa contemplaba
Cómo la tierra se abría y se la tragaba
Y cómo el ejército de Braddock tan maltrecho resultó 
Que ni una cabellera en su coronilla quedó.
Fue aquel día en que el terrible terremoto pasaba 
Cuando el diácono la calesa acababa.

Ahora bien, de la construcción de carrozas os he de informar
Siempre hay un punto débil en algún lugar.
En el cubo, la ballesta, los travesaños o las ruedas,
En el eje, suelo, paredes o abrazaderas,
En los tornillos, los pernos, silencioso, acechante
Encontrarlo debéis en alguna parte.
Arriba o abajo, dentro o fuera,
Esta es la razón, qué duda queda, 
La carroza se rompe, más no se estropea

Pero el diácono juró (como de diáconos es menester
con un "os lo digo" y un "lo haré) 
Que construiría una calesa que sacudiera el poblado
Y todas sus tierras alrededor y las del condado
Se construiría de modo que no se pudiera averiar,
Pues como dijo el diácono "es obvio apreciar
Que eel punto más débil la carga debe soportar
Y la forma de solucionarlo, es tan simple, yo manifiesto
Como hacer este punto tan resistente como el resto"

Así que el diácono preguntó a la gente
Dónde encontraría el roble más resistente
Que no pudiera partirse, ni doblarse ni romperse
Y con este material los radios, el suelo y los ejeshacerse
Mandó traer maderas tropicales para las cornisas
Para las barras fresno, de las maderas más lisas
Las paredes de maderas blandas, que se cortan como el que so
Pero duran como el hierro en trabajos como esos.
Con el olmo de los colonos los ejes serían construidos
Por ser los últimos que quedan, no pueden ser vendidos
Nunca un hacha sus astillas había contemplado,
Ni como sus pedazos del filo salían volando,
O cómo sus bordes, como puntas de apio, se iban rizando
Estribo y vara, perno y tornillo
Ballesta, llanta y ejes igualmente
Acero del mejor, azul y reluciente
De gruesa piel de bisonte las cinchas fueron
Maletero, capota y protector del fuerte y rancio cuero
Que al morir el curtidor se halló en un agujero.
La calesa fue construida, pues, de esta manera
Y el diácono exclamó "ahora servirá, ea"

Lo hizo, os lo digo, e imaginar podemos
Que la calesa era una maravilla y nada menos.
Los potros se hicieron caballos, las barbas encanecieron,
Diácono y diácona también partieron, 
Hijos y nietos ¿dónde fueron?
Más la vieja calesa robusta en pie continuaba
Tan fresca como el día que el terremoto pasaba.





En este blog lo tenéis bellamente escrito en el idioma de Shakespeare.

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El peso de la tinta, y las posibilidades de la lotería de Navidad

Por petición de un ilustre lector de este blog, voy a republicar una de las entradas más exitosas de esta bitácora. Este año ha habido una polémica en el sorteo de la lotería de Navidad, debido a la aparente manipulación de las bolas por parte de un funcionario.

Hoy ha sido en España la tradicional Lotería del Niño y voy a añadir yo otra polémica: ¿el peso de la tinta de las bolas de Navidad afecta en las posibilidades de extracción de la bola? Es decir, ¿el número 11.111, por tener menos tinta que el número 88.888, tiene menos posibilidades de salir? Cuando dais vueltas sin parar a un recipiente con un objeto dentro, ese objeto inmediatamente saldrá expulsado hacia las paredes del recipiente. A eso se le llama fuerza centrífuga, y crece cuanto mayor es la velocidad de giro del contenedor, y cuanto mayor masa tiene el objeto del interior.

El bombo de la loteŕia siempre gira a la misma velocidad. Por lo tanto, ¿afecta en algo el peso de las bolas? ¿El 88.888 llega a las paredes del bombo antes que el 11.111, y en consecuencia, está más cerca de ser agraciada con un premio?

La normativa de las Loterías y Apuestas del Estado indica claramente que las bolas tienen que tener un peso de 3 gr y un diámetro de 18,8 mm y están esculpidas en madera de boj. Además, no llevan tinta, sino que los números están marcados mediante un grabado láser. La Wikipedia española sugiere que por lo tanto, no hay diferencia de peso en los números. Sin embargo, yo no estoy de acuerdo. El grabado láser sí que influye en el peso. Concretamente, no añade peso, sino que lo quita, ya que el grabado consiste en la eliminación de una fina capa de material con la silueta de la cifra que deseemos imprimir.

 

Sin embargo, a pesar de que las bolitas varíen de peso en céntimas o milésimas de gramo -habrá bolas de 2'98, 2'998, 2'999gr...etc- en el sorteo eso se vuelve despreciable. 

 

El peso de las bolitas tendría importancia si la fuerza del bombo fuera igualmente pequeño y proporcional a las bolas. Sin embargo, la fuerza de giro puede ser del orden de 10.000 veces superior al peso de cada bolita, tanto si tiene el peso por encima como por debajo de 3 gramos. Por lo tanto, ocurre lo que en matemáticas llamamos 'dato despreciable'. Es decir, los excesos o defectos quitados por el láser en cada canica de boj se ve ampliamente superado por la fuerza de giro del bombo. 

 

Si a eso sumamos el movimiento caótico de choque de unas bolas contra otras, podemos concluir que no, que el distinto peso de cada bolita no afecta en absoluto. ¡Mito cazado!

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Luces aéreas: la dificultad de sustituir fuegos artificiales con drones

Sea un Feliz 2020 lo primero para los lectores de este blog. Que el nuevo año sea mínimo tan bueno como el anterior.

Dicho esto, seguro que muchos de vosotros habéis visto el espectacular montaje de drones haciendo un espectáculo de luces en la noche, en lugar de los tradicionales fuegos artificiales. Ocurrió en la Nochevieja de Shanghai:

In Shanghai, revelers welcomed in the new year with a drone display forming various shapes and patterns against the night sky over the Huangpu River https://t.co/wq7AvkkIpI pic.twitter.com/XKECtdnAVY

— The New York Times (@nytimes) December 31, 2019

Glowing drones instead of fireworks. Looks even better. pic.twitter.com/gfl5pn9NE9

— Philipp Wree (@PROVPWR) December 31, 2019

Este tipo de espectáculos tienen como ventajas las nuevas posibilidades de luz en el cielo, que no provoque incendios -tal y como ocurría en EEUU con los fuegos artificiales-, y dicen que son más silenciosos que las explosiones pirotécnicas.

Preparar un espectáculo de esto es un reto de coordinación entre estas máquinas. No es demasiado difícil, pero el hecho de conseguir tan alta coordinación y sobre todo, el hacerlo en exteriores, plantea ciertos retos. Y este artículo tiene como propósito explicar esos detalles, si me lo permitís.

Es muy diferente preparar cualquier tipo de maniobra con drones en el interior o en el exterior. Son muy famosos los vídeos de la universidad ETH en Zurich. Y todos esos, son experimentos interiores. Para ello, los UAVs están en una sala donde hay cámaras infrarrojas colocadas en sitios estratégicos, que sirven para comunicar a un ordenador central la posición de cada robot, y que ese ordenador envíe la orden o corrección adecuada para el siguiente movimiento. Fijaos. Las cámaras infrarrojas detectan las bolitas blancas que hay sobre los drones:




En cambio, en el espectáculo de Shanghai, los drones no están encerrados en ninguna sala, ni tienen un fondo blanco de contraste. Hay que usar otra técnica para posicionarlos. Concretamente, se suele usar GPS-RTK y algún tipo de onda de radio, que puede ser WiFi o 5G, por ejemplo.

El GPS-RTK no es más que un GPS tradicional, pero con mayor exactitud. El GPS tradicional puede tener un error de un par de metros, pero el sistema RTK lo reduce a cm.

Por lo tanto, el sistema de posicionamiento global de estos drones es el siguiente: en tierra, se sitúan tantos routers de señales como sea necesario para transmitir, y un receptor GPS. Esto sirve para formar un plano, es decir, una referencia de distancias y un origen de coordenadas para los drones.

Supóngamos que solo hay un router. El punto donde esté esa referencia, para los drones representa el punto (0,0). A partir de ese punto, ya se puede expresar a nivel electrónico donde está el punto 2m a la izquierda, 3m hacia arriba en el plano del suelo.

La posición del UAV es una fusión de la coordenada obtenida por GPS y WiFi, y se usan esos dos sistemas para asegurarse de tener un valor lo más correcto posible.

Una vez tenemos a los drones posicionados, un ordenador recibe la posición de todos los robots que intervienen en el espectáculo, y les va dando instrucciones de movimiento para lograr las figuras de luz. Un ordenador controla a todos los aparatos, como si fuera un maestro titiritero. El drone vuela, sin tener ninguna relación con los de alrededor, probablemente. Para ello, en la creación y diseño del espectáculo se han hecho muchas simulaciones para calcular bien cuál tiene que ser la trayectoria de cada pequeño aparato, tal y como se cuenta en este vídeo.




Como veis, volar en exteriores es mucho más complicado. Además de las dificultades logísticas, hay que añadir elementos como el viento, que hacen el control de estos aparatos mucho más difícil que en la sala blanca del ETH.

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La necesidad humana de predecir

Un aviso para los confiados y una esperanza para los agoreros: es muy difícil que las predicciones salgan tal y como las tenéis planeadas. Y en esa línea va este artículo, que se publicó originalmente en la Revista Dyna de Ingeniería, prestigiosa revista de investigación en España. El artículo es una ampliación de uno que escribí en el blog hace unos días.



Ahora que llegamos al fin de 2019, quizás sea una buena ocasión de comprobar las predicciones recientes sobre tecnología, y particularmente, inteligencia artificial, realizadas para este año.

Pongámoslo fácil, y cojamos como ejemplo predicciones de hace 12 meses. Por ejemplo, las de un gran medio de comunicación español:

1- La vergüenza que íbamos a experimentar por usar el móvil y otras tecnologías en lugares públicos
2- La proliferación de rostros digitales artificiales
3- Facebook, menos anuncios y más criptomonedas
4- Un año de salidas a Bolsa
5- Instagram aspira a ser un centro de compras
6- Seguiremos oyendo hablar de Rusia

Para mí, las predicciones que más se acercan a la realidad son la 2) y la 6). A mi parecer, la clave del acierto de estas predicciones es la ambigüedad de ellas, y el empleo de palabras grandes, sin demasiada concreción.

A nuestra especie de homínidos le apasiona las predicciones sobre el futuro desde el Principio de los Tiempos. Desde las pinturas rupestres, pasando por la interpretación de sueños del faraón, hasta las predicciones del pulpo Paul. La predicción es uno de los placeres de la vida, según dicen.

Isaac Asimov, en un artículo escrito en 1983 para el periódico Toronto Star, escribió sus predicciones sobre la tecnología y la sociedad para el año 2019. Acertó en una buena parte de ellas, y falló en otras. Ha sido uno de los escritores de ciencia-ficción que más se ha acercado a nuestra realidad actual, y se le encumbra por ello. ¿Acaso no es suficiente con las brillantes historias que dejó tras su paso por el mundo? ¿Este acierto es una casualidad, es una genialidad o es un gran razonamiento? Qué más da.

A comienzos de los 80, Philip Tetlock, el famoso investigador autor de Superforecasting, llevó a cabo una competición en la cual puso a prueba 28.000 predicciones concretas realizadas por 284 expertos a lo largo de 20 años. Sus conclusiones fueron rotundas: los aciertos poco origen tenían más allá del azar, y a menudo una simple extrapolación temporal es más acertada que una predicción sesuda.

En los últimos años, el crecimiento de la inteligencia artificial, la robótica y otras disciplinas que tanto afectarían a nuestra vida cotidiana, han suscitado multitud de predicciones. No vale cualquiera, claro. Se buscan opiniones de expertos. Tanto es así, que la investigación científica se puso seria, y un conocido artículo científico [1] desmitifica esta capacidad de predicción sobre las máquinas y nuestro futuro. Además, dice algo que desmonta cualquier programa de tertulianos en televisión. Y es que las opiniones de expertos difieren muy poco de las no-expertas y un poco informadas.

Uno de los grandes fallos en la historia es precisamente el taller de verano para investigadores en Dartmouth, en 1956, el cual se considera el evento inaugural de inteligencia artificial como campo. En él se reunieron gente de muy amplia experiencia en computación, lenguaje, filosofía o matemáticas. Y el anuncio de este acontecimiento rezaba así:  

Proponemos durante el verano de 1956 en la Universidad de Dartmouth, un taller de 2 meses de duración y 10 investigadores. Su fin será estudiar todos los aspectos del aprendizaje que pueda ser detallado y parametrizado, de manera que una máquina lo pueda simular […].

Consideramos una y otra vez la existencia del Demonio de Laplace, esa figura determinística, que defiende que debemos considerar el estado presente del universo como el efecto del estado anterior y como la causa del estado que le sigue. Como si nuestro futuro fuera perfectamente lineal. Pero la historia ha demostrado que el futuro es a veces ilógico, y a veces ese orden salta por los aires sin avisar, tal y como explicó Nicholas Taleb en su obra El Cisne Negro.
Nos apasiona predecir. Quizás nos produzca una sensación de seguridad personal. Quizás nos atemoriza el futuro desconocido. Quizás no haya expertos en el futuro, y simplemente expertos en el presente.



REFERENCIA
[1] Armstrong, S., Sotala, K., & Ó hÉigeartaigh, S. S. (2014). The errors, insights and lessons of famous AI predictions–and what they mean for the future. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 26(3), 317-342.

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Imaginar es gratis y predicciones incumplidas

Está acabando el 2019, y quizás sea hora de echar la vista atrás y leer qué escribían medios de comunicación y estudios sesudos sobre qué nos iba a deparar este año -por lo menos, en lo relativo a la tecnología, lo tocante a este blog. No nos olvidemos que predecir es uno de los placeres de esta vida.

Si hacemos una búsqueda rápida en Internet, podemos ver en El País, Las predicciones más probables para 2019, donde hablaba de:
1 - la vergüenza que íbamos a experimentar por usar el móvil y otras tecnologías en lugares públicos
2 - rostros artificiales
3 - Facebook, menos anuncios y más criptomonedas
4 - Un año de salidas a Bolsa
5 - Instagram aspira a ser un centro de compras
6 - Seguiremos oyendo hablar de Rusia

En mi opinión, las más acertadas parecen la 2) y la 6). Y son predicciones bastante conservadoras. Pero juzgue el lector por sí mismo. Veamos ahora la web BlogThinkBig, el blog de Innovación de la empresa Telefónica. Lo que anunciaba era lo siguiente:

1- La IA será una cuestión de política internacional
2- Preocupación social sobre la ‘IA transparente’
3- Automatización aplicada a todos los sectores
4- La IA creará muchos puestos de trabajo
5- Evolución y asentamiento de los asistentes virtuales

Yo creo que se ha cumplido la 2), sobre todo.

Este artículo de blog no pretende hacer una predicción de quién ha acertado más. Es un sinsentido. Como diría Bohr, predecir cualquier cosa es muy difícil, especialmente cuando se trata del futuro. Para mí el truco de que a alguien no le saquen los colores con las predicciones tecnológicas, es ser declaradamente ambiguo y usar palabras muy genéricas, como lo hizo el banco BBVA o la consultora tecnológica por excelencia, Gartner. Será el año de la transformación digital; se ampliarán los servicios... y otras frases muy poco concretas.

El que no se haya equivocado, que tire la primera piedra. Además, existe un interesante artículo científico en el que se demuestra que las predicciones entre los propios expertos de inteligencia artificial son muy inconsistentes, y que da igual ser experto que no-experto en esta materia para acertar. (Muy recomendable de leer).

Y si ya es casi imposible acertar con las predicciones a un año, ¿qué caso podemos hacer a las predicciones realizadas a más plazo? ¿A 10, a 20 años? En mi opinión, las que aciertan lo hacen por pura casualidad, ya que las ideas de por sí no son suficientes para llevar a cabo revoluciones, sino que tienen que estar acompañadas del ecosistema correspondiente. Mis admirados George Orwell e Isaac Asimov dicen que acertaron con nuestro mundo actual, y eso les ha encumbrado aún más, si cabe. ¿Realmente acertaron, o estamos exagerando un poco para que nuestras ideas encajen en nuestra mente? ¿Hubiera ocurrido algo si no se hubieran cumplido esas promesas? Para mí no, pero esto es una opinión personal.

Y no son solo los medios los que se equivocan con las predicciones. Se ha comprobado que desde 1997, el dinero invertido por las instituciones de capital riesgo es superior al que han recuperado, lo cual demuestra que predecir, incluso con olfato y buenos datos, no es fácil.

Este recorte de periódico, que se lo vi en Twitter a @elbuhodelblog, es otra muestra de un poco de olfato y mucha, muchísima suerte.

Y si estáis muy muy interesados en las evidencias científicas sobre la habilidad de hacer predicciones, os recomiendo leer Superforecasting, de Philip Tetlock.

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Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos personales

Esta es la cuarta entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos 
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online




Para finalizar (por el momento) esta serie de artículos sobre aplicaciones de citas, me centraré en desmitificar dos ideas muy extendidas:

1) No, los usuarios no tienen capacidad de elección en aplicaciones como Tinder. La aplicación no es transparente y no nos muestra a todos los usuarios restantes.

2) No, tampoco nadie es capaz de hackear el algoritmo o pensar que lo domina y lograr tener muchos flechazos automáticamente. El algoritmo cambiará en unas semanas.


Vayamos por partes. La sensación de que somos capaces de elegir entre miles de usuarios es una de las armas psicológicas más poderosas de las aplicaciones de citas. Pero en realidad, no elegimos, sino que estas aplicaciones nos muestran lo que ellos quieren, y no al resto de usuarios que hay. Paso a explicarme:

Judit Duportail es una periodista que en 2017 investigó a fondo el algoritmo de la popular aplicación Tinder, y llegó la conclusión de que esta aplicación calcula una nota de tu deseabilidad, y en función de eso, te muestra a unos usuarios u otros. La compañía anunció este año que renunciaba a esta nota, pero yo no me lo termino de creer. ¿Cómo calculan esa nota? Usan varias herramientas.

Entre otras cosas, a través de Rekognition, una inteligencia artificial creada por Amazon para categorizar las fotos, y a través de un minucioso análisis de datos que permiten a Tinder estimar el coeficiente intelectual de sus usuarios, su nivel de escolaridad y su estado emocional general. Y por supuesto, apostaría que es relevante cómo de activo es cada usuario en la aplicación de citas.

Estos programitas no desperdician ni un solo dato: la extensión de tus mensajes, cuánto tardas en escribir a tus flechazos, cuántos flechazos obtienes, y de quién, a qué distancia están... todo ello les permite saber en qué momento mostrarte qué perfiles, y hasta pueden predecir con cierto índice de acierto si esos perfiles son más proclives a gustarse o no.

Este es el cuarto artículo en el que estoy hablando de lo difícil que es crear un flechazo en estas aplicaciones, ¿y no os preguntáis que para qué sirven entonces? Además de las suscripciones de pago, estos software se nutren de la venta de datos de los usuarios. O mejor dicho, de la subasta de datos de los usuarios (la realidad, vuelve a superar a la ficción):

En este proyecto podréis echar un vistazo al precio estimado de perfiles que se subastan. Tal y como se explica en el blog de Corio, conocemos el precio de estos datos gracias a la activista Joana Moll.

Esta activista digital compró un millón de perfiles de aplicaciones de citas por solo 136€ a una empresa llamada USDate. El paquete con los datos de estos perfiles incluían imágenes (5 millones de ellas), nombres de usuario, correos, nacionalidad, género, edad, orientación sexual, intereses, profesión, características personales y algunos rasgos de personalidad.

Resumiendo, ¿ha quedado claro que no existe la capacidad de elección? Creo que la aplicación también es útil para que entendáis por qué nadie puede hackear el algoritmo. Como mucho, podéis llegar a intuir cómo puntúa Tinder las fotos, o descubrir vagamente qué cosas se tienen en cuenta en la puntuación total de los perfiles. pero nada más. Y lo más probable es que esos truquitos que hayáis aprendido, cambien en la siguiente actualización.

Por lo tanto, espero que al final de este serie de artículos en el blog, haya quedado claro cuáles son los propósitos reales de estas aplicaciones, que se basan en varias trampas matemáticas y psicológicas, y que probablemente vosotros seáis el producto realmente.

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Apps de citas online (III) - los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos

Esta es la tercera entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos 
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online



Muchos usuarios se quejan de las apps de citas online. Intentaré describiros un sencillo ejemplo para que entendáis cuál es el origen de su malestar. Se llama, el Supermercado de los Matrimonios:

Por cada pareja que se forme, un supermercado repartirá 100€ entre los dos miembros. Supongamos que hay 20 hombres y 20 mujeres en un supermercado. Está claro que se emparejarán las 40 personas, y que se dividirán 50-50€ mutuamente.

Pero ahora imaginemos que hay 19 hombres y 20 mujeres. Podríais imaginar que esto apenas alteraría el comportamiento, pero estáis totalmente equivocados: de nuevo, pensemos que se han formado 19 parejas, repartiéndose 50€:50€, pero se ha dejado a una mujer sola. Esta fémina está poco dispuesta a quedarse soltera, y por eso, está dispuesto a romper el mercado y ofrecer un trato de 60€:40€ al hombre que decida irse con ella. Algún hombre aceptará, dejando a otra mujer soltera, y esta a su vez ofreciendo un trato de 70€:30€ a otro hombre. Y así evoluciona todo hasta llegar a la proporción de 100€:0€, excepto para la última mujer, que se quedará sola y sin nada.

Es decir, en cuanto se ha desequilibrado un poco el mercado, ya no se cumple el denominado Equilibrio de Nash, quien dice que el colectivo a llegado a un punto de equilibrio, donde nadie cambiaría su opción escogida para estar mejor.

En términos económicos, en mercados no-cooperativos con recursos compartidos, los pequeños cambios en ellos pueden alterar de manera muy relevante los incentivos, llevando a un punto de equilibrio muy mal para todas las partes.

Y esto es exactamente lo que ocurre en Tinder y otras apps de citas. Pero lo más importante es que los chicos son 2 veces más activos que ellas, aproximadamente. En Europa y Estados Unidos, típicamente el reparto de chicos y chicas es de 60%-40% respectivamente, pero debido al mayor uso, se convierte en un 80%-20%.

Y precisamente, esta asimetría tan grande del mercado es lo que impide llegar a una eficiencia y satisfacción para todos los usuarios. El comportamiento de este ecosistema tan distorsionado y desequilibrado es el siguiente: llamar la atención de las chicas es tan difícil, que los chicos tienden a valorar positivamente (deslizar hacia la derecha) a TODAS las chicas. Absolutamente a todas. Es lo que llamamos el teorema de Coase, donde las 'transacciones entre usuarios', no tienen coste alguno.

Se asume que como las chicas son menos, y están en 'posición de poder' en este mercado, ellas eligen. Los varones quieren asegurarse las opciones de ser alguno de los pocos chicos a los que las chicas deslizan a la derecha. Es una actitud propia de teoría de juegos de un entorno no-colaborativo.

Esto provoca un sistema perverso, ya que las mujeres están absolutamente saturadas de pretendientes, se agobian, y se tiende a crear flechazos de muy poca calidad. Además, las mujeres tienden a sentir 'la paradoja de la elección', donde disponen de tal oferta de pretendientes, que sienten que siempre 'el siguiente chico va a ser mejor que el anterior' que se les muestre.

¿Qué solución existe para evitar este comportamiento? Afortunadamente, varias. Una posible alternativa sería que las apps de citas limitasen mucho más el número de valoraciones que cada día puede hacer un usuario. De esa manera, no saturaría tanto el mercado. Y otra segunda alternativa es que fuese más costoso 'el sí por el sí'. Es decir, quizás las apps podrían penalizar que se lograse un flechazo, y que ninguno de los miembros hable entre ellos.

Es lo que pretenden aplicaciones como Coffee Meets Bagel, que solo permite unas pocas elecciones cada día, o Adopta Un Tío, que otorga el poder a las chicas de ser ellas que elijan entre los usuarios, y no al revés.

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Apps de citas online (II) - los patrones oscuros

Esta es la segunda entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos 
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online



Patrones oscuros no es el término para referirnos a jefes que transmiten miedo, sino a trucos de los que se valen las webs o las aplicaciones para dirigirnos, como quien no quiere la cosa, hacia el producto/servicio/página que ellos quieren.

Por ejemplo, tal y como explica Carlos del Castillo en este artículo, un patrón oscuro es el frecuente mensaje que vemos a la hora de buscar un hotel en Booking: 'date prisa, tres personas más están mirando esta misma habitación'. Lo cual puede ser verdad, o no, pero siembra la semilla en nuestra cabeza hacia la compra rápida.

Son básicamente trucos psicológicos. Intentad buscar el camino para daros de baja de la suscripción de Amazon Premium. ¿A que no lo encontráis fácilmente? Ese es otro patrón oscuro, y la característica de todos ellos es que pasa desapercibido mientras navegamos y no somos conscientes de ellos.

En la misma línea de argumentación, las apps de citas también implementan pequeñas opciones oscuras que sibilinamente les hace lograr sus objetivos. En este artículo, explicaré unos cuantos de estas aplicaciones que les han llevado a tener un gran éxito, y por otro lado, no facilitan demasiado la búsqueda de la ansiada pareja. Por tratarse de la más conocida, me centraré en Tinder:


1- Es extremadamente fácil de usar

La mayoría de este tipo de software se basa en elegir entre Me gusta / No me gusta. Así de simple. Esa facilidad de uso es adictiva, y además realizamos esa elección en décimas de segundo gracias a un golpe de vista de la imagen de la persona que vemos. 

Apps como OKCupid, en origen, obligaban a los usuarios a valorar a otras personas mediante estrellas, de 1 a 5. Sin embargo, esa estrategia se demostró menos eficaz que plantear una disyuntiva. Sí/No. Así de simple.



2- El circuito de recompensa

Los científicos y los programadores saben que uno de los mecanismos que más placer liberan en el cerebro es la sorpresa inesperada. Y ésta ocurre cuando deslizamos perfiles, y de repente en uno de ellos, logramos un match o flechazo. Es decir, una chica ha dicho que le gustamos, y nosotros también. 

La dopamina que se libera en ese instante es muy poderosa. Tanto, que muchos usuarios al final hacen que Tinder sea una sala de 'trofeos', o una acumulación de flechazos que redunda en una subida de ego o de autoestima. No produce tanto placer la comunicación con los flechazos, sino la obtención de muchos de ellos.

3- El efecto halo

El efecto halo es uno de los sesgos cognitivos más conocidos de la psicología y que podemos observar con frecuencia en la vida cotidiana. Este término fue acuñado en 1920 por el psicólogo Edward L. Thorndike a partir de sus investigaciones con el ejército, cuando observó que los oficiales atribuían una valoración positiva en ellos partiendo a menudo de una sola característica, de un solo rasgo observado. O por el contrario, atribuían características generales negativas cuando vieron en sus superiores una cualidad no tan adecuada en un momento dado.

Si aplicamos este efecto a las apps de citas, se traduce en que atribuimos cualidades positivas a las personas bellas, y negativas a las personas que no lo son tanto. Y todas las apps de citas destacan la imagen, muy por encima del texto, ya que la lectura del texto no es inmediata y está en un segundo plano de la información de los usuarios. Lo principal es la imagen.




4- Las opciones infinitas

Pensemos por un momento que solo pudiéramos valorar cada día a tres usuarios. Ese límite de opciones provoca que nos pensemos mucho mejor cada elección Me gusta/No me gusta. Esta es la estrategia de la app Coffee Meets Bagel, que todavía cuenta con una base de usuarios muy inferior a otras apps mucho más veteranas y conocidas.

La mayoría de estas opciones, incluso en la opción de suscripción gratuita, permiten valorar varias decenas de usuari@s. Esto frivoliza infinitamente más la decisión sobre cada usuario que se nos cruza en la pantalla, y convierte el proceso de búsqueda de pareja en algo mucho menos sosegado. De hecho, tiende a inundar de valoraciones positivas a las chicas, y de negativas a los chicos, pero esto también es debido a una explicación económica que se quedará para un futuro artículo.

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Apps de citas online (I) - el problema matemático

Esta es la primera entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:

Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos 
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online

Según un trabajo publicado en 2019 por el investigador de Stanford, Michael Rosenfeld, el modo en que se conocen las parejas heterosexuales ha cambiado totalmente en las últimas décadas. Mejor dicho, Internet lo ha cambiado totalmente, tal y como se puede ver en la siguiente imagen (datos de Estados Unidos):

En primer lugar los chats, y posteriormente las apps de citas, están siendo los mayores catalizadores de la creación de romances. Entre las aplicaciones móviles líderes del mercado encontramos a Tinder y a OKCupid. Esta segunda, creada por cuatro matemáticos de Harvard en 2007.

Encontrar la mujer/el hombre de nuestra vida nunca ha sido tarea sencilla. En 1611, uno de los mayores astrónomos de la historia, Johannes Kepler, realizó un casting para encontrar una mujer candidata a ser su esposa, ayudarle a gestionar la casa y cuidar de sus hijos. Kepler había enviudado poco antes por la fiebre. Con la nueva situación, hizo entrevistas a 11 mujeres que se presentaron a su peculiar concurso. Y para los curiosos, se quedó con la quinta candidata, Susanna.

Kepler no estaba tan desacertado. En realidad, es la estrategia que muchos de nosotros pensaríamos como la óptima para encontrar cónyuge, y es la habitual en procesos de selección de profesionales. No es la estrategia ideal, pero claramente, aumenta las posibilidades de éxito.

En 1962, David Gale y Lloyd Shapley escribieron un breve artículo científico que se ha vuelto un clásico, en el que estudiaron el problema del pareo óptimo entre personas y sobre todo, la novedad de su estudio se centró en la estabilidad de las parejas formadas. El algoritmo de Gale-Shapley funciona en conjuntos donde el número de chicos y chicas es el mismo. Cada uno de los miembros del conjunto tiene su orden de preferencia de la personal del sexo opuesto. ¿Cómo nos aseguramos que van a encontrar su pareja ideal, y que ambas personas estarán seguras de no estar perdiéndose una opción mejor? Los pasos del algoritmo son los siguientes:

1- Cada chico se declara a su primera opción
2- Cada chica evalúa las propuestas, escoge la mejor y desecha las demás. Es decir, si está emparejada con su cuarto candidato en preferencia, y su segunda preferencia le propone un paseo, la chica se va con el nuevo candidato.
3- Cada chico rechazado invita a bailar a su segunda opción, aunque en ese momento esté con otro.
4- Se itera el proceso hasta que todas las chicas tengan una única invitación.

De esta manera, tanto el chico y la chica tienen la mejor opción a la que pueden aspirar, y la solución es estable. De matrimonios y parejas estables sólo podemos hablar en el mundo de las matemáticas. Pero del compañero de habitación perfecto, ni eso, ya que se demuestra que el llamado problema del compañero de habitación no tiene solución estable.

El estudio de Gale y Shapley no se reduce a una simple anécdota matemática que ahora nos resulta graciosa para comentar en una cena. Shapley ganó en 2012 el Premio Nobel de Economía por este tipo de trabajos, junto a Alvin Roth, por sus contribuciones en la teoría de las asignaciones estables y el diseño de mercados, según declaró la Academia.

Como se puede observar, el problema del emparejamiento no es fácil. Quizás en las apps, por su capacidad potenciadora de acceder a personas del otro sexo, lo sea

Una versión de este artículo se publicó originalmente en la DYNA, revista de investigación que recomiendo visitar.

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