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Modelización Predictiva: ¿El oráculo de los Óscares tenía la razón?


, el 7 Marzo 2014 | Leído 459 veces

100%... sí, casi parece increíble… Farsite predijo con exactitud a los ganadores de la gran noche de los premios Oscar 2014. Apoyándose sobre sus datos estructurados y no-estructurados, Farsite ha desarrollado un modelo matemático que “predice” las elecciones artísticas de la Academia de los Óscares. ¿Información o desinformación?



Modelización Predictiva: ¿El oráculo de los Óscares tenía la razón?
Gran apuesta tuvo la ceremonia de los Óscares que se desarrolló hace unos días en Los Ángeles; la predicción de los resultados. Como en toda buena película de ciencia ficción, la pregunta es saber si la máquina es capaz de modelar el comportamiento humano y de predecir los resultados que nos imaginábamos irracionales. Qué tan subjetiva puede ser la elección artística de un jurado de profesionales del séptimo arte… Varias compañías han tratado de demostrar que en realidad las elecciones “artísticas” son perfectamente predecibles.

La sociedad ICC había predicho que:

- Matthew McConaughey ganaría el Oscar de mejor actor por su personaje en Dallas Buyers Club… tenía razón;
- Alfonso Cuarón ganaría el Oscar de mejor director con Gravity… tenía razón.
- 12 Years a Slave sería la ganadora del Oscar de la mejor imagen… tenía razón;
- Jared Leto sería el ganador del Oscar al mejor actor de reparto masculino en Dallas Buyers Club… tenía razón;
- Cate Blanchett mejor actriz en Blue Jasmine… tenía razón;
- Lupita Nyong’o mejor artista de reparto femenino en 12 Years a Slave… tenía razón.

Esto casi que se convierte en algo sospechoso… ¡ni siquiera se deslizó un pequeño error voluntariamente en las predicciones para hacerlos más creíbles! Pero no, ¡si errar es de humanos, y no informático!

Farsite, la división de análisis de datos de ICC, utiliza su propio modelo para predecir sus ganadores. Se apoya de una base de datos que cubre 40 años de la industria cinematográfica y de la entrega de Óscares. También por otra parte, se toman datos en tiempo real, que son obtenidos, por ejemplo, de los medios sociales.

Según Farsite, tres factores principales se tienen en cuenta para la predicción de los Óscares: los premios que ya han ganado durante la temporada, el ruido en los medios sociales, y las nominación a premios anteriores. “Resulta sorprendente constatar que los mismos modelos que utilizamos en el campo de la distribución o de la salud, pueden predecir los ganadores de los Óscares con la misma precisión”, explica Ryan McClarren, Chief Science Officer de ICC.
Como podrán darse cuenta no es una cuestión de calidad artística sino de datos recopilados en la vida real y virtual. Este es un excelente ejemplo de la diferencia entre correlación y causalidad. El ICC y sus modelos no predicen quien debería ganar un Oscar por la calidad de su trabajo, pero el ensamblaje de datos externos puede conducir a los mismos resultados del jurado.

El hecho de ser elegido para un “Oscar” por la ICC no significa que se merece uno, pero de un conjunto de parámetros analizados de la misma manera llegan al mismo resultado que los elegidos potencialmente por el jurado. El gráfico muestra que los países donde la gente consume más chocolate totalizan más premios Nobel… Correlación y no causalidad.
Pero eso demuestra la calidad y la precisión del modelo desarrollado por ICC, y también muestra la previsibilidad de la elección del jurado estadounidense que se ajusta a las tendencias, sin perturbarlas. La pregunta que nadie se atreve a responder entonces es: ¿Se sigue necesitando el jurado o no se debe dejar confiar la elección de los ganadores a unos algoritmos? En cualquier caso, este éxito en la predicción de los resultados toma mucho más encanto a esta entrega de premios en la que decimos que finalmente no podrían ser más que el resultado de un cálculo informático… La próxima vez, vea mejor una competencia de curling femenino, tendrá más suspenso… Aunque…




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