Anselm Keifer
En una entrada de su blog posterior a esta, Scott Alexander responde a los comentarios que aquella suscitó. Y dice que se le acusó de presentar como una dicotomía a las “fuentes oficiales”, que se equivocaron al valorar la peligrosidad de la epidemia, y “gente inteligente al azar en internet” que acertaron, y que esa dicotomía era injusta. Porque había fuentes oficiales – epidemiólogos – que valoraron correctamente el riesgo y que los particulares que también lo hicieron bien, lo hicieron bien cuando ya había muchos medios de comunicación advirtiendo del elevado riesgo de la epidemia (finales de febrero – principios de marzo. Scott Alexander reconoce este hecho pero advierte de que siempre es esperable que, respecto a cualquier predicción, las opiniones se distribuyan como en una campana de Gauss desde las más alarmistas a las menos o viceversa. O sea, que la pandemia era, en realidad, fácil de predecir. Algunas personas, simplemente, “respaldaron su predicción con pruebas y con una explicación del proceso de razonamiento que les llevó a su predicción”. Y añade Scott Alexander que
no considero que unas pocas personas que lo hicieron bien prueben que era "fácil de predecir" de una manera significativa. Si las predicciones relativas a algún evento siguen una distribución estándar desde excesivamente negativista a excesivamente alarmista, entonces cada evento que resulte ser alarmante tendrá necesariamente algunas personas que lo predijeron correctamente (por ejemplo, establecieron el nivel correcto de alarma) antes del hecho. Pero para hacer algo útil, necesitamos ser capaces de identificar a esas personas de antemano. Así que para mí, la pregunta interesante es si hay alguna forma consistente para que un observador externo pueda predecir un fenómeno antes de que se produzca, por ejemplo, usando ciertos agregadores de predicción o expertos conocidos y confiables. Si no puedes hacerlo en relación con un evento, creo que es justo llamar a ese evento "difícil de predecir" desde un punto de vista social, incluso si era fácil para algunas personas, e incluso si debería haber sido fácil para todos sobre la base de lo lógico que era.
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