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Los 15 títulos universitarios que más ingresos generan en EU tienen una cosa en común: el desarrollo de habilidades matemáticas, según una investigación de la National Association of Colleges and Employers (NACE)
Previo al resultado final de la elección presidencial en Estados Unidos (EU), las encuestadoras y los medios de comunicación nos vendieron un escenario cerrado, casi de final de fotografía.
Con cierto nerviosismo, quizá producto del escándalo de Florida en la elección de 2000, los medios no se atrevieron a cantar un ganador hasta tener el 110 por ciento de seguridad.
Al final, resultó que Barack Obama se pudo reelegir por un margen muy superior al proyectado: un apabullante marcador final de 332 votos electorales para Obama y apenas 206 para su contrincante republicano, Mitt Romney.
A pesar de la clara victoria
–tomando en cuenta lo sui géneris del voto indirecto y el Colegio Electoral estadounidense–, nadie atinó a pronosticar ese resultado… bueno, nadie excepto un geek, estadístico y bloguero de The New York Times.
Nate Silver es un hijo predilecto de “Moneyball”, el fenómeno estadístico que invadió la liga profesional de béisbol (MLB) en EU a raíz de la exitosa y atípica temporada 2002 de los Atléticos de Oakland.
Durante esa temporada, Silver –en ese época, de 24 años de edad– combinaba un aburrido trabajo con una pasión por las matemáticas y el “rey de los deportes”: era un consultor económico de día y un estadístico de béisbol de noche.
Así fue como desarrolló PECOTA, un acrónimo que más o menos quiere decir en inglés Comparación Empírica por Jugador y Algoritmo de Optimización de Prueba.
En castellano, Silver desarrolló un sistema –que puede ser consultado en línea– para pronosticar el desempeño de los jugadores de la MLB, lo que en el argot beisbolero se conoce como “sabermetric”, un término acuñado por Bill James que a su vez proviene del acrónimo SABR (Sociedad para la Investigación del Béisbol Norteamericano).
Si hay un deporte asociado al mundo de las estadísticas, ése es el béisbol. La pasión que despierta la recopilación, el análisis y la proyección del desempeño de jugadores y equipos, es única en este deporte. Por eso no extraña que de ahí haya emanado el personaje que le ganó a casas encuestadoras tan prestigiosas como Gallup.
Nueva estrella geek
Las matemáticas nunca han sido sexy, ¿o si? Pues deberían, porque los 15 títulos universitarios que más ingresos generan en EU tienen una cosa en común: el desarrollo de habilidades matemáticas, según una investigación de la National Association of Colleges and Employers (NACE).
Sin darnos cuenta, todos los días y a toda hora convivimos con modelos matemáticos, más ahora que la inmersión digital es una realidad 24/7. Toda la arquitectura Web de potentes buscadores como Google, o simplemente una “inocente” recomendación de Amazon, es generada a través de algoritmos que se han convertido en el mejor secreto guardado –y el más valioso– de esas empresas.
Lo que ha hecho Nate Silver –sin querer– es exportar esta realidad estadística de datos duros a uno de los campos más subjetivos que hay: la política.
Con la proyección casi perfecta de la elección de 2008, en donde atinó el resultado en 49 de los 50 estados de la unión norteamericana, y ahora con su impecable pronóstico de la reelección de Obama en 2012, Nate ha movido el tapete político con lo que se conoce en inglés como “Big Data”.
En una era en la que las tecnologías de información son nuestro punto de partida –y salida– en el día, el análisis de grandes conjuntos de datos se ha vuelto una ventana de oportunidad para el sector público y privado. En este espacio ya hemos hablado de Global Pulse, una iniciativa de Naciones Unidas que pretende tomarle el pulso a la Red en base a lo que los usuarios “le dicen” a sus redes sociales favoritas. Ese análisis de datos podría predecir desde un brote epidémico, hasta el estado de ánimo de una población.
Esto también ha abierto un nuevo campo de oportunidad de trabajo para estadísticos y matemáticos, sobre todo en Silicon Valley. Pero no solo eso, incluso ha ampliado campos en los que aparentemente las matemáticas no tenían nada que ver: un ejemplo claro de esto, es el periodismo.
‘Big Data’ y periodismo
Conscientes del papel que puede jugar el análisis de datos para el mejor entendimiento de la información, prestigiosos medios como The Guardian y The New York Times han destinado recursos y horas hombre para desarrollar la vinculación entre la estadística y el periodismo.
The Guardian es uno de los medios que está a la vanguardia de esta comunión. Bajo el lema “los hechos son sagrados”, el diario británico publica en “Data Blog” piezas periodísticas apoyadas con infografías que son producto de un arduo trabajo de recopilación, análisis y visualización.
The New York Times incluso tiene un laboratorio de desarrollo e investigación que “trabaja para innovar alrededor de nuevas tecnologías, anticipando el comportamiento de los consumidores y construyendo nuevas interfases para las noticias”, todo basado en el análisis de “Big Data”.
La mejor apuesta que pudo haber hecho el diario neoyorquino, fue sumar a sus filas a Nate Silver y a su blog “FiveThirtyEight” (que quiere decir 538 en inglés, o sea el total de los votos electorales estadounidenses) en 2010. Ahora renombrado como “FiveThirtyEight: Nate Silver’s Political Calculus”, el espacio de Silver es uno de los más leídos.
Tan solo durante las días previos a la elección, las visitas a su blog representaron el 20 por ciento del tráfico del sitio de The New York Times e incluso se estima que el día de la elección este porcentaje se elevó al 71 por ciento.
Justo este año, tres meses antes de la elección presidencial, el espacio de Nate Silver ganó el Webby Award al “Mejor Blog Político” de 2012, una especie de Óscar del mundo de la tecnología que otorga la International Academy of Digital Arts and Sciences.
El blog de Nate Silver
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