Economistas en ciencias de datos: un terreno fértil y una adaptación con impronta bilardista


Cuando Tomas Castagnino estudiaba economía, no existía la “ciencia de datos”, tal vez en el sentido en que la gravedad no existía antes de Newton. O tal vez sí, pero se dijo de otra manera, como “cortar hasta ahora”blanco plano“. Años más tarde y en su puesto como Director de Investigación en Economía y Ciencia de Datos en Accenture, Castagnino dice: “Los economistas en ciencia de datos teníamos que volvernos más billaristas de lo que proclama el menottismo académico”, lo que sugiere que la migración de los economistas al ámbito de los datos requiere algún ajuste pragmático. Lo cierto es que la ciencia de datos es un terreno fértil para los jóvenes expertos en “ciencia oscura”, muy buscados por empresas como Mercado Libre, Accenture, Amazon o Facebook.

“En los economistas, vemos una habilidad interesante para pensar en los problemas del mundo real en términos de datos y estadísticas”. dice Fredi Vivas, CEO de RockingData, que habitualmente contrata a estos profesionales. Una de las principales ventajas de la profesión es la capacidad de razonar en relación con el balance general, en el sentido en que Juan Carlos de Pablo decía que “el economista es el que consigue que hablen los que no han sido invitados a las reuniones” , no porque sea generoso, sino porque es un estratega: es el economista que, en una reunión de Coca-Cola, pensará como si fuera de Pepsi.

Pero este interminable juego de ajedrez a menudo lo hace gastar energía y lo distrae con la posibilidad de que una piña en el ojo sea un cabezazo al puño. La economía es una disciplina sobreentrenada para reconocer la falacia de la correlación, que dice que la correlación es una cosa y la causalidad es otra. Pero el miedo a esta falacia lo lleva a la conclusión errónea de que las correlaciones son inútiles. Al ver que la gente lleva paraguas cada vez que llueve, el economista no cae en la trampa de proponer prohibir su uso para detener el aguacero, pero pierde la oportunidad de vaticinar que en una ciudad, donde llueve con frecuencia, muchos hogares tienen paraguas

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Belén Michel Torino y Juan Martín Borgnino, jóvenes economistas con estudios de posgrado en ciencia de datos, señalan que la principal limitación que encontraron en el aprendizaje automático fue “domesticar” el impulso causal de la economía para convertir la naturaleza inductiva, descriptiva y predictiva de los datos. Ciencias. Al instinto deductivo de los economistas le cuesta inferir “jirafa” cuando se habla de un cuadrúpedo residente en África con cuello alto y pelaje manchado Detrás de sistemas de recomendación como los de Netflix o Mercado Libre hay un uso inteligente de la inducción.

La ineptitud computacional es una de las principales limitaciones de los economistas que los lleva a insistir en rutas analíticas cuando otras rutas iterativas o de simulación serían suficientes. Hace cuatro años informamos aquí lo que estaba pasando en las redes sociales cuando alguien preguntó: “¿Cuántos paquetes necesitas comprar para llenar el álbum de cromos de la Copa del Mundo? La respuesta -conjetural, imprecisa- apareció unos minutos después; Un joven programador simuló la aleatoriedad inherente a la recopilación de caracteres con unas pocas líneas de código. Los economistas tuvieron un acalorado debate sobre supuestos (si hay números difíciles, si hay intercambio, cuál es el presupuesto de la persona, etc.) sin dar una solución concreta, y criticaron con vehemencia la propuesta del programador. Castagnino dice que “es más probable que los economistas piensen en HD 4K cuando la realidad exige soluciones más pixeladas”. Marcela Svarc, matemática y profesora de la maestría en ciencia de datos de la Universidad de San Andrés, valora las habilidades analíticas de los economistas pero destaca que su principal carencia está relacionada con las herramientas computacionales, particularmente las requeridas para datos complejos, propios del fenómeno big-data.

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Los economistas están en su elemento. Preguntas “Qué pasaría si”. Recientemente, un programador publicó en las redes sociales un proyecto abierto sobre el cálculo del retorno económico al egresar de la universidad con una comparación de los ingresos de las personas de la Encuesta Permanente de Hogares. Un economista profesional sabe que estos ejercicios sobrestiman los retornos reales porque atribuyen retornos a la educación que corresponden a otros factores concurrentes e invisibles en las encuestas, como la inteligencia o los contactos sociales.

Los economistas tienen una capacidad desarrollada para “olfatear” el sesgo y los datos faltantes, y para pensar de manera abstracta qué datos se necesitan para responder una pregunta. El economista bien formado “no analiza datos”; hace una pregunta específica y considera qué datos y métodos proporcionarían una respuesta adecuada. Esta capacidad es atractiva para empresas como Uber o Amazon, que recurren a los profesionales de negocios para ver el impacto potencial de los cambios en el precio o la calidad de un producto.

Así lo afirma Laura Trucco, economista argentina formada en UdeSA y Harvard y ahora directora económica de Unity (la poderosa empresa de contenidos interactivos en 3D). “Estructurar el problema, comprender cuál es el modelo correcto y qué parámetros estimar” son las habilidades más destacadas de los economistas en las empresas tecnológicas.

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Otra contraindicación tiene que ver con la preocupación de los economistas por cuantificar las cosas, lo que, si se exagera, los lleva a conclusiones peligrosas.

El Director y Country Manager para América Latina de Amazon Prime Video, Pablo Iacviello, utiliza con frecuencia los servicios de economistas en ciencia de datos y destaca su experiencia en la estimación de temas específicos como las elasticidades de precios. Sin embargo, Iacviello señala que en la obsesión de muchas empresas por la cuantificación, los técnicos suelen relegar lo difícil de medir a la subjetividad, distorsionando así el problema como si alguien estuviera buscando las llaves debajo de una linterna en lugar de a tres cuadras de donde estaba. perdido “porque aquí hay mejor luz”. Iacoviello lo señala la eficiencia de los técnicos mejora significativamente cuando se les capacita en las particularidades de las empresas en las que trabajan, y al hacerlo evitan el “efecto victoria de Brasil”: cualquier algoritmo, alimentado con datos históricos fácilmente disponibles (Brasil fue un ganador recurrente), considera a nuestros vecinos los ganadores de la Copa del Mundo, en lugar de la información específica del momento, duro. encontrar, procurar y comprender, y que quizás desafía más al ojo “subjetivo” de un experto en fútbol que al de un dispositivo basado en datos fácilmente accesibles pero incompletos.

“La ciencia de datos es estadística con levadura”, lee un tweet brillante. Pero cuando se trata de una versión interactiva y multidisciplinaria de la estadística y la computación, más allá de las modas pasajeras, encuentra en los economistas un grupo de profesionales educados y maleables. Con sus habilidades, tics y limitaciones, el mercado los demanda. Y si el mercado está haciendo su maldito trabajo, debe haber una razón.



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