Kiko Llaneras: "Hay muchas predicciones basura: pasamos la vida buscando un pulpo Paul"

A principios de la década pasada, Kiko Llaneras (Alicante, 1981) fue uno de los pioneros en España en aplicar el big data al periodismo. Profesor de ingeniería en la Universitat de Girona, pronto saltó de Politikon, el blog dedicado a las ciencias sociales en el que se hizo conocido, a medios como El Español y El País, y con el tiempo se ha convertido en uno de los periodistas más leídos de España, cuyo estilo en la representación gráfica de datos ha creado escuela.

Llaneras ha interpretado encuestas electorales y datos demoscópicos, ha hecho una notable tarea de divulgación sobre la utilización de datos en ámbitos como el deporte profesional o el cambio climático, y ha aplicado sus conocimientos al estudio de los ingresos de los españoles, la evolución de la pandemia del covid-19 o el impacto de la vacunación.

El jueves 22 aparece su primer libro, 'Piensa claro. Ocho reglas para descifrar el mundo y tener éxito en la era de los datos' (Debate), un volumen adictivo en el que, mezclando datos contraintuitivos, divulgación matemática e historias sobre cómo falla nuestro cerebro o ignoramos el azar, ofrece un abanico de recetas para tomar mejores decisiones e identificar las frecuentes ocasiones en que somos incapaces de detectar la realidad tal como es.

PREGUNTA: Los datos tienen una larga historia. La contabilidad existe desde la Edad Media, hace mucho tiempo que todas las empresas utilizan bases de datos. ¿Por qué se produce ahora esta explosión de los datos, hasta el punto de que parecen algo nuevo?

RESPUESTA: Hay motivos de oferta y de demanda. Por un lado, la oferta: hay muchos más datos, la digitalización ha hecho que todo se pueda cuantificar. Esa información cuantitativa puede almacenarse y con internet, además, se puede compartir. Pero creo que también hay motivos de demanda. Probablemente hay más gente con formación, con habilidades cuantitativas. A lo mejor es gente que en el trabajo utiliza datos y luego también quiere aplicar esa mirada al fútbol o a cualquier otra cosa.

P.: Tu manera de hacernos entender los datos implica, muchas veces, mezclarlos con historias. Los estudios del fuselaje de los aviones de guerra para mejorar su blindaje, por qué el mes de nacimiento influye en el rendimiento de un futbolista, las cosas que puedes descubrir si miras los datos de los usuarios de una aplicación de ligar… No es el dato abstracto y frío. En tu libro siempre hay historias detrás de los datos.

R.: Nuestro cerebro necesita historias, no tanto para entender algo como para captar nuestro interés y recordar cosas. Las historias son muy fértiles para la memoria, pero ¿por qué han tenido ese poder? Probablemente porque así es como aprendemos: observando casos particulares. Observar y generalizar. Así es el mundo en el que ha vivido el ser humano. Si vivías en la sabana, descubrías que, después de oír un cierto ruido, siempre aparecía un león. Y aprendías de esa experiencia. Luego descubrimos que puedes aprender de las experiencias de los demás si alguien te las cuenta. Las historias han sido el motor del conocimiento y por eso tienen ese poder. Ahora quizá sea excesivo, pero ha sido un poder utilísimo. El cerebro no es una máquina de tener razón. Es una máquina de tomar decisiones correctas, de funcionar en un sentido probabilístico: nueve de cada diez veces nos ayuda a sobrevivir. Pero el cerebro evolucionó para ser útil en un mundo que no es el de hoy. Y esa es la gran tensión.

El cerebro evolucionó para ser útil en un mundo que no es el de hoy. Y esa es la gran tensión

P.: Hay algo que también refleja tu libro, que es la tensión que existe en algunos ámbitos —como la política o el fútbol— respecto a la utilización de los datos. En ellos, la gente sigue creyendo que su intuición es mejor que una base de datos.

R.: Los datos no lo resuelven todo. Además de datos se necesitan otras cosas. Necesitas intuiciones y experiencias. El punto de virtud es aquel en el que usas todo lo que hay a tu disposición para tomar las mejores decisiones posibles. Eso se ve en el deporte. Por ejemplo, el caso de Marc Gasol. El gerente de un equipo de baloncesto tiene un modelo estadístico que sugiere qué jugadores son buenos. Pero también tiene un equipo de ojeadores que siguen el método tradicional: viajan para ver partidos, ven vídeos, hablan con las familias de los jugadores. El modelo señalaba, a mediados de los 2000, que había un chaval prometedor que jugaba en Europa y que había que ficharlo. Pero lo ojeadores miran los vídeos de sus partidos y se descojonan. Le ponen un mote, “tetas de tío”, porque tiene un poco de sobrepeso. Al final, a Marc Gasol le ficha el club en el que jugaba su hermano Pau, en un puesto muy retrasado en el draft. Pero resulta que todos los que no quisieron ficharlo se equivocaron: se convirtió en un gran jugador.

Es absurdo pensar que no tienes que mirar los datos. En el fútbol, por ejemplo, la resistencia ha sido tremenda, pero ahora las estadísticas ocupan mucho espacio y esa tensión ha disminuido. Porque es verdad que en el deporte los datos no lo capturan todo, pero es de chiste pensar que más vas a capturar tú.

P.: Y las encuestas electorales…

R.: Las encuestas son un instrumento muy preciso. Mucho más preciso que la mayoría de los que tenemos para estimar el futuro. Cuando vas al médico para que te receten un tratamiento, ahí la incertidumbre es mucho más alta que la que tiene quién va a ganar las elecciones. La probabilidad de éxito de una empresa es también más incierta. O saber cuánto vas a vender si lanzas un nuevo producto. La prospección del futuro es tremendamente difícil y en general se hace muy mal. Dentro de ese mundo, las encuestas son bastante precisas. Son un instrumento potente. La paradoja es que la misma gente que se queja de que las encuestas fallan es la que luego parece exigirte que acierten en márgenes del 1 o el 2 por cien.

Las encuestas resultan bastante precisas, son un instrumento potente

P.: En el libro hablas mucho de predicciones y de que muchas veces tenemos una concepción equivocada de ellas.

R.: Existe mucha demanda de predicciones. Nos interesa muchísimo el futuro. Mucha gente quiere pronósticos sobre cosas que no somos capaces de pronosticar. Y esa es la razón por la que hay un gran mercado de predicciones basura. Eso hace, por un lado, que nos pasemos la vida buscando un pulpo Paul, que acertó una vez y nunca más lo hizo. Y, por el otro, que se premie la contundencia: pedimos a quienes hacen predicciones que sean rotundos y luego, si se equivocan, no les penalizamos.

Por eso hablo en el libro de los mercados de predicción cuantitativa. Es un poco ridículo ponerle un número a cosas que no sabes. Por ejemplo, “La probabilidad de que haya una explosión nuclear en Europa durante los próximos veinte años es de un 0,32% o un 1% o un 2%”. Entiendo que suena absurdo, pero la ventaja muy potente que tiene la predicción cuantitativa es que funciona con una pregunta perfectamente cerrada y una respuesta perfectamente nítida. No te puedes escapar, poner un “quizás” o un “podría”: tienes que utilizar lo mejor que puedas la mayor información posible de la que dispongas. Luego ya valoraremos la predicción y si te equivocaste o no. Pero esa rendición de cuentas en la predicción creo que mejora mucho la manera en que hablamos del futuro en el debate público, en el que nadie rinde cuentas de las malas predicciones.

P.: ¿Cómo crees que cambiaría el comportamiento de la gente si hiciera caso de los consejos que das en el libro?

R.: Lo primero es que seríamos menos rotundos. La gente muy experta en un tema se distingue porque habla con muchos “quizás”, “podría” o “no lo sé”. Por eso son a veces tan malos comunicadores. Pero al mismo tiempo eso les acerca a la verdad, Nada se cree tan firmemente como aquello que menos se conoce. Aceptar la complejidad te hace más cauto. Y, en segundo lugar, creo que evitaríamos algunos errores. En el ámbito de la intuición, por ejemplo, lo último que ocurre domina mucho tu pensamiento. La gente utiliza lo que tiene más a mano para ser rotunda: los prejuicios, lo que ya sabe, lo que juega a su favor o, en este caso, lo último que ha sabido. Para ser menos maleable, menos influenciable, es bueno tener un proceso basado en datos.

P.: Pero, ¿deberíamos someter cualquier decisión a un proceso basado en los datos y la estadística?

R.: Hay cosas a las que no tiene sentido aplicarles estos procesos porque es demasiado costoso. Tienes que elegir tus batallas. Hay algunas decisiones en tu vida que te importan mucho y esas sí requieren un escrutinio de este tipo. Y muchas otras, no. Intentar comprar la televisión perfecta es una mala idea, porque necesitas una cantidad de horas que una tele no lo merece. Otro ejemplo es la crianza: cuando crías un hijo tienes la sensación de que debes tomar un montón de decisiones trascendentes: a qué colegio va a ir, si como dicen ahora algunos es mejor que coma con las manos, si le dejaremos tomar azúcar o cuántas horas debería dormir. La mirada cuantitativa te dice que nada importa tanto. Todas esas decisiones importan un poco, pero ninguna es trascendental. Y puedes encontrar un cierto confort en eso. Está bien esforzarse en todo, tus decisiones no son irrelevantes para el futuro de tu hijo, pero si no entra en el colegio que era tu primera opción, sino en el segundo, es muy probable que no pase nada. Importará relativamente poco en la gran suma final. Podemos conciliar cómo es el mundo y cómo somos nosotros.