El Cuarteto
de Anscombe y el Principito-Cuando se pierde de vista lo esencial y se toma
decisiones erradas
El principito, una novela para niños publicada el 6 de abril de 1943 por el piloto francés Antoine
de Saint Exupery, contiene lecciones y
mensajes que deben ser captadas y aplicadas en la vida real por los niños, así
como por los adultos para mantener el espíritu joven y la vitalidad. Estas lecciones
también pueden aplicarse en otros ámbitos
de la vida. Solo basta volver a tener la
ingenuidad, mente abierta y apertura mental que caracteriza a un niño para
tener acceso a los “secretos de la vida”. Paradójicamente, lo más complejo no se
entiende asumiendo la posición del sabio u omnisciente sino de aquel que se
supone, sabe, menos y a quien erróneamente se considera como no apto para entender
la complejidad el mundo, el niño.
On ne voit bien qu'avec le cœur.
L'essentiel est invisible pour les yeux. (Le petit prince)
(Sólo se ve bien
con el corazón. Lo esencial es invisible
a los ojos)
El mensaje para vida diaria
es claro y tiene múltiples interpretaciones. “No juzgues a la persona por la apariencia,
sino por sus valores personales”. “No evalúes una situación por los hechos
aparentes, busca las razones profundas”. Y mucho más.
Pero
en el mundo de los negocios, en la práctica empresarial diaria ¿es también
aplicable este mensaje? Si, en todos los ámbitos, desde
asuntos donde sólo intervienen personas hasta situaciones en las que se
impone la tecnología, impersonal, fría y aparentemente objetiva y precisa para resolver o ayudar a “resolver problemas de negocios” o mejorar el proceso de la “toma de decisiones”. Frases impresionantes
pero que muchas revelan las debilidades o deficiencias de quienes las usan o aplican porque ven las apariencias
y no la esencia de la situación.
En algunos casos, en los estudios o en la vida práctica, ciertas
formulas deducidas a partir de asociaciones
lógicas y sentido común se convierten en una especie de dioses, ídolos a los
que se atribuye poderes mágicos y sobre cuya pertinencia o veracidad no hay que
dudar. (Nota 1)
En otros casos, se trata de procedimientos, métodos o algoritmos generalmente
matemáticos, con coherencia interna probaba, pero cuya aplicación debe realizarse
con criterio y ponderación de las circunstancias, pues son herramientas y debe tenerse que un martillo sirve para poner los clavos, un destornillador
para los tornillos; el uso inverso de
las herramientas es ineficaz y puede agravar un problema.
Veamos el caso de la regresión
lineal, una técnica estadística que permite hacer una proyección de una
variable dependiente (Y) dado un valor de la variable independiente (X);
después de encontrar previamente la relación matemático funcional entre ellas
partir de un conjunto de valores
previamente determinados. El algoritmo existe, puede realizarse manualmente o con
ayuda de las computadoras, poderosos aliados para el cálculo.
Imaginemos esta situación. Para 24 meses consecutivos, se dispone
de datos referidos del total de ventas y el número de vendedores. Se quiere estimar
o proyectar las ventas de los próximos
seis meses. La persona que usa el algoritmo, después de los cálculos, muestra triunfante
la ecuación de regresión lineal y lo entrega a quien tomará las decisiones y dará las órdenes pertinentes.
Si la persona que calcula
es la misma que el usuario, si es consciente, responsable y cautelosa, y además tiene en cuenta el
mensaje de El Principito (lo esencial es
invisible a los ojos) puede detenerse y revisar siguiendo el procedimental
inverso, la fórmula, los cálculos y finalmente los datos, podría descubrir que
algo anda mal y por ende, no caerá en la trampa del Cuarteto de Anscombe. Puede
evitar las pérdidas y costos de decisiones erradas.
Si son dos personas distintas, el ingeniero de sistemas o alguien
parecido y el gerente general, es casi segura la catástrofe. El usuario (gerente general) puede ordenar la ampliación
de la producción si la ecuación de regresión sugiere incremento progresivo de las ventas, cuando en realidad los datos mostraban
una tendencia decreciente y un solo dato extremo distorsionaba esta tendencia.
Gerente desesperado porque las ventas caen
¿Y
que es Cuarteto de Ascombe? El estadístico Francis Anscombe, en 1973 descubrió
la trampa oculta en lo que se llama el
“cuarteto de Anscombe”. Se trata de cuatro conjuntos de datos que tienen
propiedades estadísticas básicas idénticas (media, varianza, índice de
correlación y la misma ecuación de regresión) pero que aparecen muy diferente
cuando se grafican en el plano
cartesiano, mostrando diferencias sorprendentes. Cada grupo tiene 11 datos y el ejemplo fue diseñado
para demostrar la importancia de graficar los datos antes del análisis y tener
en cuenta el impacto de los datos extremos o anómalos. Observe que los cuatro diagramas de dispersión NO SUGIEREN
la gráfica lineal y la regresión lineal como solución (Nota 2).
Puede decirse que cuando hay muchos “desconocido no conocidos” (unknown unknowns) o cosas que no conocemos
que no conocemos (things we do not know we don’t know), es importante el juicio
humano apoyado en los datos para tomar decisiones. La visualización de datos, una
forma inteligente de aplicar el juicio o sentido común, es una práctica poco usual y para la cual muchos
ejecutivos no tienen entrenamiento adecuado, puede revelar patrones y formas
que de otra manera no se habrían podido descubrir. Nuevamente se “entromete” El
principito.
Alguien podría
argumentar que la lección de Anscombe, propuesta
hace más de 40 años ya no tiene validez en el presente, donde la tecnología
facilita los cálculos y procesos. Esta afirmación es fácil de refutar porque precisamente en esta época, en que los datos
están disponibles por millones, en todo momento y en distintos formatos,
formando el contexto de Big data, la necesidad de visualización es
absolutamente cierta.
Según Jewett (2014:5)
Big Data debe ponerse a nivel de los ojos, por ello un reporte del grupo Aberdeen en el 2013, indica
que en organizaciones que usan herramientas de descubrimiento por
visualización, 48% de los usuarios de Business Intelligence son capaces de encontrar la información que
necesitan sin ayuda del equipo de Informática. Muchas veces son los “genios”
que no están disponibles cuando se les necesita. Sin la ayuda de la
visualización, la tasa de independencia cae a sólo 23%; asimismo los ejecutivos que emplean visualización
de los datos, tenían 28% más de
probabilidad de encontrar a tiempo la información requerida; los que
interactuaban con los datos eran 33% más productivos frente al 15% de los que no lo hacen. Es decir, encontraban el valor de Big Data con mayor intensidad,
rapidez y pertinencia.
Moraleja. La tecnología, algoritmos, modelos
matemáticos y procedimientos no son dioses o fetiches, son solo herramientas y
antes de usarlas, hay que evaluar el contexto para no caer en la trampa del
“cuarteto de Anscombe”. Tome un poco de aire, un poco de tiempo y trate de ver
lo esencial, si lo logra, el resto será más fácil y se hará correctamente. De paso,
si usted leyó El Principito, vuelva a hacerlo y si no, es tiempo de que lo
haga.
Nota
1. Recuerdo en mis clases de Maestría, la fórmula del punto de equilibrio contable, usada para calcular
la cantidad producida en la que los ingresos igualaban los ingresos y costos, que se podía deducir rápidamente con unos
cuantos cálculos. Algunos compañeros, no sé si por pereza o por la deficiencia
en su formación profesional, se
resistían a eso y para los exámenes, preferían memorizar “la sagrada fórmula”,
otros menos honestos usaban sus medios de plagio (tiras de papel, escribir en
la carpeta, escribir en la ropa o los brazos); no faltaba quien estaba dispuesto
hasta a tatuarse la fórmula. En esa época no existían los Ipods, sino todo hubieran
optado por este medio. Estas personas
con seguridad eran y son víctimas del “cuarteto de Anscombe”.
Nota
2. La gráfica inicial de datos permite elegir mejor el modelo matemático. El
modelo de regresión no puede aplicarse a todo. Un martillo sirve para colocar clavos,
pero no para cortar madera, salvo que sea muy hábil para dar el golpe preciso.
Referencias
Dan Jewett (2014) 7 Tips to Succeed with Big Data in 2014
VP Product Management
Wil M. P. van der Aalst (2014) Data Scientist: The Engineer of the Future
Anscombe's quartet
https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet