Resultados electorales, chocolate y relaciones espúreas

Ayer, Covid mediante, se celebraron unas atípicas y veraniegas elecciones autonómicas en Euskadi y Galicia. Hasta hace un tiempo, un servidor era un firme convencido de que se podía predecir totalmente el comportamiento de la población si supiéramos la mayor información posible sobre ellos y el contexto. Además, la recogida permanente de estos datos existe ya entre nosotros, sobre todo a través de Internet y los teléfonos móviles. Qué escribimos, adónde vamos, a quién escribimos, con qué frecuencia, hábitos horarios, etc.

Es decir, mi convicción era que el ser humano se parecía más a un robot, y que las ganas de alguien de querer tomar un café estaban activadas por una serie de reacciones fisiológicas, que hubiéramos podido correlacionar mediante la precisa e intensiva recogida de sus datos a través de móvil (latidos de corazón, frecuencia de pasos, temperatura ambiente, hora del día, calorías ingeridas en la comida...).

O que una persona, votaría a un partido u otro en función de cuántas horas hubiera estado consultando webs de noticias. O más prosaicamente, podríamos incluso simplificar el modelo: quizás las malvadas tecnológicas hubieran encontrado que existe una relación entre el número de veces que se escriben en Whatsapp entre los usuarios de una región en campaña electoral, el término chocolate, y el resultado electoral del Partido Popular.

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Quizás los lectores se piensen que estaba totalmente loco... y probablemente tengan razón. ¿Y si hubiéramos encontrado alguna variable absurda que se correlacionase totalmente los resultados electorales de un partido político? ¿Y si entonces, alguien fuese capaz de alterar esa variable absurda? ¿No era eso de lo que se ocupaban los famosos hackers rusos? Si analizamos todos los datos de las elecciones pasadas, quizás descubriríamos que el número de coches que transitan por la carretera Nacional-1 entre las 14.37 y las 16.01 del sexto día de campaña, siempre es proporcional al número de votos que obtiene la izquierda.

Bueno, pues ahora tengo noticias: tengo que dejar claro que ahora soy un total contrario a estos pensamientos sobre la manipulación a la sociedad. Existen varios argumentos para ello:

- En primer lugar, existe evidencia científica de que manipular a la población con diferentes estímulos, como campañas perversas en redes sociales, tiene más bien poco efecto.

- Por otro lado, la predicción de que la población va a realizar una u otra acción está normalmente muy limitada. Abarcar la altísima complejidad y no-linealidad del comportamiento humano es casi imposible.

- Desde hace años, la recogida de datos albergó la promesa de superar el límite del conocimiento humano. Conocernos a través de nuestros datos, y a partir de ahí, entendernos y elaborar teorías. Sin embargo, la realidad es que en este tipo de estudios incidimos continuamente en sesgos, y me explico. Si alguien trata de buscar una correlación entre los resultados electorales de ayer y una variable ocurrida en campaña electoral, la va a encontrar. Siempre hay gráficas que se parecen unas a otras, siempre. Pero de nuevo, correlación no implica causalidad, y tenemos muchos ejemplos de curvas que se solapan, pero nada tienen que ver.

Habría que revisitar las palabras del poeta T. S. Eliot, que escribió: “¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido con el conocimiento? ¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido con la información?”.

Recolectar más datos no garantiza que sean precisos, ni que estén actualizados y sean relevantes para cumplir nuestros objetivos.

Referencias

Kalla, J. L., & Broockman, D. E. (2018). The minimal persuasive effects of campaign contact in general elections: Evidence from 49 field experiments. American Political Science Review, 112(1), 148-166.

Calude, C. S., & Longo, G. (2017). The deluge of spurious correlations in big data. Foundations of science, 22(3), 595-612.

Sema K. Sgaier, Vincent Huang & Grace Charles. The case for causal AI. Stanford Innovation Review. Summer 2020.

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Tirar los folios por las escaleras para calificar los exámenes, es una mala idea

En esta época de fin de curso, tanto los profesores como los alumnos estamos agotados - y más tras este curso confinado, online, y otros adjetivos no muy agradables. Por eso, siempre sobrevuela la broma y mito popular de que los profesores corregimos 'a huevo', sin leer bien los ejercicios de cada alumno. Yo he escuchado diferentes estrategias para ahorrar tiempo y esfuerzo al corregir:

- Tirar los exámenes por la escalera, y asignar las notas según el escalón en el que se paren los papeles

- Tirar los exámenes al aire, y los que caigan boca abajo están suspendidos, y el resto, aprobados.

- Tirar un dado. Aunque quizás nuestro examen no se pueda evaluar sobre 6. Esto requiere el esfuerzo de tener un dado especial, quizás de 10 caras.

Sin embargo, este tipo de estrategias es un evento aleatorio, y si hiciéramos muchos lanzamientos de dados, al final tendríamos una curva normal, o gaussiana, como queráis. Es decir, algo así:

Las implicaciones de esto es que estamos suponiendo que las notas de una clase son siempre alrededor de un valor medio, μ, y que además hay la misma cantidad de estudiantes a un lado y otro de esa media. ¿Podría ser μ el equivalente a 5?

La realidad es que esta distribución de curva no es representativa de los resultados académicos de un examen, tal y como se explica en ciertas publicaciones:

Grades are not Normal: Improving Exam Score Models Using the Logit-Normal Distribution

Hay cierta bibliografía y sobre todo, muchas preguntas en foros especializados sobre si la distribución de notas de una clase debería seguir una distribución normal o no. Por ejemplo:

- Should grades be normally distributed?

- What does an optimal grading distribution look-like?

- On the distribution of exam scores and the use of t-tests

- Should scores follow a bell-shaped distribution?

¿Deberían las notas de un examen seguir una distribución en forma de campana? La respuesta corta es que no. Tampoco hay una respuesta concisa sobre cómo debería ser. Pero todo apunta a que es más normal tener formas de distribución bimodales o ligeramente exponenciales.

¿Qué puede significar esto? No he hecho la representación de la curva de mis alumnos, pero la distribución bimodal tiene sentido. Hay muchos profesores que evitan notas entre 4,5 y 4,9). Tienden a aprobar o a poner notas que dejen menos dudas sobre la cercanía del aprobado. Aparentemente, según la curva bimodal, hay un grupo de alumnos que claramente suspende y otro grupo de alumnos, que claramente aprueba. Algo que según mi experiencia, así ocurre.

Obviamente, el tipo de curva dependerá del tamaño de clase, de la madurez que tengan (no es lo mismo primer que cuarto curso), entre otros factores. Tener una muestra de alumnos enorme no es garantía de que la distribución de notas vaya a ser Gaussiana, ya que durante unos años el Ministerio de Educación de Polonia recopiló las notas sobre exámenes que realizaban del orden de 300.000 personas, y tal y como se puede observar, tampoco son distribuciones normales.

Por último, es gracioso cuanto menos, el vídeo de un profesor norteamericano que demuestra a su clase que ha habido muchos alumnos que han copiado en el examen, según la distribución de las notas.

En todo caso, y como resumen, el famoso sistema de tirar los papeles al aire, no parece la forma más realista de obtener unos resultados que se parezcan a la realidad.

Y para aquellos alumnos que hayan suspendido este curso, un mensaje:

La mayor aspiración de un docente es que sus alumnos le adelanten. Ojalá me haya equivocado en el criterio con alguno de ellos este curso, y en unos años ese futuro genio pueda contar la anécdota 'este profesor me suspendió, y mírame ahora'. #FindeCurso pic.twitter.com/wgH7Lv5WPA

— Julián Estévez (@Jeibros) July 8, 2020

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Las entregas con drones urbanos solo serán viables si cogen el autobús

Los drones solo serán viables si cogen el autobús. El titular no es mío, sino que es una interpretación de una noticia que me pasó hace un par de días @joseM_SGP, responsable del recomendable pódcast Pilotando el tema.

La noticia tiene una carga de retranca, sorna, y pensamiento mágico importante. Hace unos meses ya comentábamos en este blog que la tecnología de los drones urbanos, a pesar de la multitud de experimentos e iniciativas empresariales, no está nada madura.

El covid y la pandemia están dando una buena muestra de las capacidades reales de uso de drones en ciudades: fumigar, vigilar y medir la temperatura corporal de los ciudadanos. Además, dos de esas tareas son de dudosa eficacia. Por lo tanto, que en la citada noticia del inicio del artículo nos digan que la única solución de que el sistema de reparto de paquetería con drones sea que estas máquinas se aprovechen del transporte urbano... mire usté, a mí me parece que sale mucho mejor quedarnos con las típicas motos de reparto.

Drones urbanos (fuente)

Parece que una tecnología no tiene éxito para la población si no ocurre en la ciudad, si no podemos adquirir su servicio con un golpe de app en el móvil. Yo era un optimista de que el sistema de reparto de paquetería con drones tenía su mayor eficacia en zonas de difícil acceso. Unos buenos ejemplos de esto se estaban viendo en África y las iniciativas de transporte de bolsas de sangre y vacunas con UAVs. Pero este año, la ciencia viene a decir 'bueno, sí, pero no'.

Por ejemplo, en la prestigiosa revista The Lancet se puede leer: 'The issues raised in this study suggest that costeffectiveness of UAS depend on a country’s geographical and health-system design context'. O sea, que depende.

O en otras publicaciones similares, se pone en duda la versatilidad del reparto de bolsas sangre y vacunas en cuanto al mantenimiento de las condiciones de humedad y temperatura durante el vuelo. Prometo un artículo más extenso respecto a estas cuestiones.

Pero ahora mismo, todo apunta que los servicios de los UAVs para reparto de mercancías son eficaces solo valoremos más la velocidad que el coste de entrega.

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Errores de 0,345 segundos y de 3 cm

Un profesor amigo mío a menudo afirma que las tareas del ingeniero son 3: revisar, revisar y revisar. No consiste en ser el más listo, ni el más rápido, sino en asegurarse que la tecnología funcione sin fallos y de la manera prevista. Y en este artículo pretendo defender dos casos que representan perfectamente el grado de precisión y repaso que hay que mantener en aplicaciones de alta tecnología.

Tan crucial es que, en el primer ejemplo a presentar, ese error humano y de ingeniería costó 28 vidas, y ocurrió concretamente en la Guerra del Golfo. Aquella noche, un error de 9,5×10^-9 segundos tuvo la culpa. Un parpadeo abarca entre 300 y 400 milisegundos, diez millones de veces más lento.

El 25 de febrero de 1991, en un momento de la noche, el fuego mordió el cielo y un misil Scud iraquí viajó a más de 1.600 m/s hasta un cuartel a las afueras de Dhahran (Arabia Saudí). Una batería de misiles Patriot estadounidenses debería haberlo interceptado en pleno vuelo, pero no lo logró. Aquella madrugada, murieron 28 soldados estadounidenses. ¿A qué se debió el error? A la ingeniería.

Los ordenadores internos de los Patriot almacenaban los números reales en formato binario, con una precisión máxima de 24 bits. Y aquí viene la clave: el tiempo inicialmente se expresaba en unidades de décimas de segundo, por lo que debía ser transformado a segundos. Esta operación pasaba necesariamente por multiplicar internamente por 1/10. Es decir, el software medía 35 décimas de segundo, y tenía que transformarlo a 3,5 segundos. Pero... ¿cómo se escribe 1/10 en el sistema binario?

El número 1/10 es igual a una serie infinita de la siguiente forma:

1/2⁴ +1/2⁵ +1/2⁸ +1/2⁹ +1/2¹²+1/2¹³+ ....

Dando como resultado: 0,000110011001001100110011001100... donde tras la coma, las cifras nunca acaban. Como hemos dicho que la precisión máxima de los Patriot era de 24 bits, el número anterior se trunca a:

0,00011001100110011001100, introduciendo un error respecto a la cifra infinita de

0,0000000000000000000000011001100..., lo que equivale aproximadamente a 0,000000095 segundos (en decimal).

Insignificante, ¿verdad? No tanto. Los ordenadores llevaban alrededor de 100 horas funcionando, es decir:100 × 60 × 60 × 10 = 3.600.000 décimas de segundo.

Si en cada décima de segundo se introduce un error de 0,000000095 segundos, el error total es de:

0,000000095 × 3.600.000 = 0,342 segundos.

Dado que un Scud viaja a 1.676 m/s, el desplazamiento adicional del misil en 0,342s fue de unos 573,192 m... Suficiente para escapar de la validación de la posición, y que el misil iraquí impactara en el cuartel y provocara las 28 muertes.

El segundo ejemplo, un poco más amable, se da lugar en un videojuego clásico de 1996. Para los aficionados a este entretenimiento les sonará perfectamente. Se trataba del Quake 1.

Nada tiene que ver el motor gráfico de entonces con las entregas multimedia de ahora.Pero en aquélla época, y aún en la actual, una fórmula muy usada para calcular cuánto salta el muñeco virtual que controlamos, es la típica expresión que muchos enseñamos a nuestros alumnos, y que corresponde a determinar la posición y la velocidad a partir de la aceleración en cada instante de tiempo. Lo cual se conoce como integración numérica de Euler.

      •Vel (t+1) = vel (t) + gravedad · dt

      •Pos (t+1) = pos (t) + vel (t+1) · dt

Sin embargo, en aquella época, la potencia de los ordenadores caseros era muy dispar, y algunos tenían una mayor frecuencia de trabajo que otros. A mayor frecuencia de trabajo, menor intervalo de tiempo, dt, en la fórmula. Y fijémonos en algo curioso: la integración de Euler no se caracteriza por ser muy precisa, y resulta que la posición alcanzada no es la misma para dt diferentes:

Como consecuencia, ¿qué ocurría? La historia gráfica del juego Quake 1, en un momento dado, presentaba un salto un poco largo a superar. Pero los jugadores, según qué ordenador usaran, podían superarlo o no. El error por defecto que impedía superar el salto venía a ser de unos 3cm. Así de gracioso y de chapucero.

Y como estos, se pueden encontrar muchos más fallos catastróficos en este link.

En esta época de exámenes, conviene aclarar a nuestros alumnos que la vida profesional a menudo, poco se parece a las condiciones de trabajo que existen en un examen. Y siempre conviene recordar la cita de Henry Petroski que decía que la ingeniería es humana.

Referencias:

El Último Verso de Fermat

Cuaderno de Cultura Científica

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

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Nuevo rediseño y bautizo del blog. Por otros tantos años

Esta entrada no va a ir sobre ninguna idea sobre tecnología. Es una entrada de agradecimiento y admiración por los seguidores que habéis aguantado en este humilde rincón de la blogosfera durante casi 10 años. A lo largo de este tiempo, he redactado algo más de 500 entradas, donde los artículos y ritmo de publicación iniciales poco tenían que ver con las actuales.

Ahora el blog intenta mantenerse en dos o tres entradas al mes, sobre temas relacionados con la robótica, inteligencia artificial, historia de la tecnología, educación... o cualquiera de las inquietudes que a este autor se le ocurran, y del que tenga algo que contar.

Además, el blog se ha enriquecido con otras colaboraciones, como entrevistas en medios, artículos en The Conversation, Revista DYNA, Naukas o Mapping Ignorance, a los cuales está previsto que acompañen alguna participación en podcast, el cual es un formato que me gusta mucho.

"Un día de febrero de 2011 abrí un blog, y me cambió la vida".

Esa frase la he citado mucho últimamente. Y como este proyecto personal quiere seguir creciendo, os presento la nueva apariencia web, y un rebautizo del blog. De ahora en adelante, la dirección será https://jeibros.blogspot.com, el blog de Julián Estévez. Despido al nombre original de 'Idea Secundaria'.

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Si estabas suscrito a las RSS a través de Idea Secundaria, seguirás recibiendo las entradas igualmente. No tienes que hacer nada. Solo tendrás que preocuparte si entrabas en mi blog tecleando en la barra de dirección https://ideasecundaria.blogspot.com, ya que esa dirección dejará de existir.

Voy despidiéndome. Gracias por haber llegado hasta aquí y estar enriqueciendo la vida digital y personal en este rincón del País Vasco.

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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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