Predicción

Una predicción (del latín prae- ' antes ' y dictum ' algo dicho ' ) ^{[ 1 ]} o pronóstico es una afirmación sobre un evento futuro o sobre datos futuros . Las predicciones suelen basarse, aunque no siempre, en la experiencia o el conocimiento de los pronosticadores. No existe un acuerdo universal sobre la diferencia exacta entre "predicción" y " estimación "; distintos autores y disciplinas les atribuyen diferentes connotaciones .

Los acontecimientos futuros son inherentemente inciertos , por lo que es imposible garantizar información precisa sobre el futuro. La predicción puede ser útil para planificar posibles desarrollos.

En un sentido no estadístico, el término "predicción" se usa a menudo para referirse a una suposición u opinión fundamentada .

Una predicción de este tipo podría estar basada en el razonamiento abductivo , inductivo y deductivo de la persona que predice , así como en su experiencia ; y podría ser útil si dicha persona posee conocimientos en el campo. ^{[ 2 ]}

El método Delphi es una técnica para obtener predicciones basadas en el juicio de expertos de forma controlada. Este tipo de predicción puede considerarse coherente con las técnicas estadísticas, ya que, como mínimo, los "datos" utilizados son las experiencias cognitivas del experto que realiza la predicción , las cuales conforman una "curva de probabilidad" intuitiva .

En estadística , la predicción es parte de la inferencia estadística . Un enfoque particular de dicha inferencia se conoce como inferencia predictiva , pero la predicción puede realizarse dentro de cualquiera de los diversos enfoques de la inferencia estadística. De hecho, una posible descripción de la estadística es que proporciona un medio para transferir conocimiento sobre una muestra de una población a toda la población y a otras poblaciones relacionadas, lo cual no es necesariamente lo mismo que la predicción a lo largo del tiempo. Cuando la información se transfiere a través del tiempo, a menudo a puntos específicos en el tiempo, el proceso se conoce como pronóstico . ^{[ 3 ]} El pronóstico generalmente requiere métodos de series temporales , mientras que la predicción a menudo se realiza sobre datos de corte transversal .

Las técnicas estadísticas utilizadas para la predicción incluyen la regresión y sus diversas subcategorías, como la regresión lineal , los modelos lineales generalizados ( regresión logística , regresión de Poisson , regresión Probit ), etc. En el caso de la previsión, se pueden utilizar modelos autorregresivos de media móvil y modelos de autorregresión vectorial . Cuando estos y/o conjuntos relacionados de métodos de regresión o aprendizaje automático generalizados se implementan en uso comercial, el campo se conoce como análisis predictivo . ^{[ 4 ]}

En muchas aplicaciones, como el análisis de series temporales, es posible estimar los modelos que generan las observaciones. Si los modelos pueden expresarse como funciones de transferencia o en términos de parámetros de espacio de estados, se pueden calcular estimaciones de datos suavizadas, filtradas y predichas. Si los modelos generadores subyacentes son lineales, se puede utilizar un filtro de Kalman de mínima varianza y un suavizador de mínima varianza para recuperar los datos de interés a partir de mediciones ruidosas. Estas técnicas se basan en predictores de un paso adelante (que minimizan la varianza del error de predicción ). Cuando los modelos generadores son no lineales, se pueden aplicar linealizaciones por pasos dentro de las recursiones del filtro de Kalman extendido y del suavizador. Sin embargo, en casos no lineales, las garantías de rendimiento óptimo de mínima varianza ya no son aplicables. ^{[ 5 ]}

Para utilizar el análisis de regresión para la predicción, se recopilan datos sobre la variable que se va a predecir, denominada variable dependiente o variable de respuesta, y sobre una o más variables cuyos valores se hipotetiza que la influyen, denominadas variables independientes o variables explicativas. Se hipotetiza una forma funcional , a menudo lineal, para la relación causal postulada, y los parámetros de la función se estiman a partir de los datos; es decir, se eligen de manera que se optimice de alguna forma el ajuste de la función, así parametrizada, a los datos. Este es el paso de estimación. Para el paso de predicción, los valores de las variables explicativas que se consideran relevantes para los valores futuros (o actuales pero aún no observados) de la variable dependiente se introducen en la función parametrizada para generar predicciones para la variable dependiente. ^{[ 6 ]}

En las últimas décadas, la predicción se ha convertido en una tarea central en la investigación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial . Los algoritmos de aprendizaje supervisado, como las máquinas de vectores de soporte , los árboles de decisión y las redes neuronales , se entrenan con conjuntos de datos históricos para predecir resultados en datos nuevos y desconocidos. Estos modelos se aplican ampliamente en ámbitos como el procesamiento del lenguaje natural , la visión por computadora , la informática de la salud y la tecnología financiera . Estudios recientes han enfatizado la importancia de la interpretabilidad y la equidad de los modelos, ya que las predicciones pueden influir en decisiones críticas en la atención médica, la justicia penal y las políticas públicas. ^{[ 7 ]}

Se puede obtener una estimación imparcial del rendimiento de un modelo en conjuntos de prueba independientes . Las predicciones se pueden comparar visualmente con los datos reales en un gráfico de paridad .

Las predicciones de la NASA de 2004 sobre el ciclo solar, que fueron inexactas (predijeron que el ciclo solar 24 comenzaría en 2007 y sería mayor que el ciclo 23), y las predicciones refinadas de 2012, que muestran que comenzó en 2010 y es muy pequeño.

En ciencia, una predicción es una afirmación rigurosa, a menudo cuantitativa, que pronostica lo que se observaría bajo condiciones específicas; por ejemplo, según las teorías de la gravedad , si una manzana cayera de un árbol, se observaría que se mueve hacia el centro de la Tierra con una aceleración constante y determinada . El método científico se basa en la comprobación de afirmaciones que son consecuencias lógicas de las teorías científicas. Esto se realiza mediante experimentos repetibles o estudios observacionales.

Una teoría científica cuyas predicciones sean contradichas por observaciones y evidencias será rechazada. Las nuevas teorías que generan muchas predicciones nuevas pueden ser más fácilmente respaldadas o refutadas (véase poder predictivo ). Las nociones que no generan predicciones comprobables generalmente no se consideran parte de la ciencia ( protociencia o neciencia ) hasta que se puedan formular predicciones comprobables.

Las ecuaciones y modelos matemáticos , así como los modelos informáticos , se utilizan con frecuencia para describir el comportamiento pasado y futuro de un proceso dentro de los límites de dicho modelo. En algunos casos, se puede predecir la probabilidad de un resultado, en lugar de un resultado específico, como por ejemplo en gran parte de la física cuántica .

En los microprocesadores , la predicción de bifurcaciones permite evitar el vaciado de la tubería de procesamiento en las instrucciones de bifurcación .

En ingeniería , los posibles modos de fallo se predicen y se evitan corrigiendo el mecanismo de fallo que lo provoca.

La predicción y el pronóstico precisos son muy difíciles en algunas áreas, como desastres naturales , pandemias , demografía , dinámica poblacional y meteorología . ^{[ 8 ]} Por ejemplo, es posible predecir la ocurrencia de ciclos solares , pero su momento exacto y magnitud es mucho más difícil (ver imagen a la derecha).

En ingeniería de materiales también es posible predecir la vida útil de un material con un modelo matemático. ^{[ 9 ]}

En ciencias médicas, los biomarcadores predictivos y pronósticos pueden utilizarse para predecir los resultados de los pacientes en respuesta a diversos tratamientos o la probabilidad de un evento clínico. ^{[ 10 ]}

La ciencia establecida realiza predicciones útiles que suelen ser extremadamente fiables y precisas; por ejemplo, los eclipses se predicen de forma rutinaria.

Las nuevas teorías hacen predicciones que pueden ser refutadas por la realidad. Por ejemplo, predecir la estructura de los cristales a nivel atómico es un desafío de investigación actual. ^{[ 11 ]} A principios del siglo XX, el consenso científico era que existía un marco de referencia absoluto , al que se le dio el nombre de éter luminífero . La existencia de este marco absoluto se consideraba necesaria para la coherencia con la idea establecida de que la velocidad de la luz es constante. El famoso experimento de Michelson-Morley demostró que las predicciones deducidas de este concepto no se correspondían con la realidad, refutando así la teoría de un marco de referencia absoluto. La teoría especial de la relatividad fue propuesta por Einstein como una explicación para la aparente inconsistencia entre la constancia de la velocidad de la luz y la inexistencia de un marco de referencia especial, preferido o absoluto.

La teoría de la relatividad general de Albert Einstein no podía comprobarse fácilmente, ya que no producía efectos observables a escala terrestre. Sin embargo, como una de las primeras pruebas de la relatividad general , la teoría predijo que las grandes masas, como las estrellas, curvarían la luz, en contradicción con la teoría aceptada; esto se observó durante un eclipse en 1919.

Los modelos matemáticos del comportamiento del mercado bursátil (y del comportamiento económico en general) tampoco son fiables para predecir el comportamiento futuro. Esto se debe, entre otras razones, a que los acontecimientos económicos pueden abarcar varios años, y el mundo cambia en un lapso de tiempo similar, lo que invalida la relevancia de las observaciones pasadas para el presente. Por lo tanto, existe un número extremadamente pequeño (del orden de 1) de datos pasados ​​relevantes a partir de los cuales proyectar el futuro. Además, se suele creer que los precios del mercado bursátil ya incorporan toda la información disponible para predecir el futuro, y que los movimientos posteriores deben ser, por consiguiente, el resultado de eventos imprevistos. En consecuencia, es extremadamente difícil para un inversor bursátil anticipar o predecir un auge o una caída del mercado . A diferencia de la predicción de la rentabilidad real de las acciones, la previsión de las tendencias económicas generales tiende a ser más precisa. Este tipo de análisis lo proporcionan tanto organizaciones sin ánimo de lucro como instituciones privadas con fines de lucro.

Se ha observado cierta correlación entre los movimientos reales del mercado de valores y los datos de predicción obtenidos a partir de grandes grupos en encuestas y juegos de predicción.

Un actuario utiliza la ciencia actuarial para evaluar y predecir los riesgos empresariales futuros , de modo que estos puedan mitigarse . Por ejemplo, en el sector de los seguros , un actuario utilizaría una tabla de mortalidad (que incorpora la experiencia histórica de las tasas de mortalidad y, a veces, una estimación de las tendencias futuras) para proyectar la esperanza de vida .

Pronosticar el resultado de eventos deportivos es un negocio que ha ganado popularidad en los últimos años. Los expertos en apuestas deportivas predicen el resultado de los partidos utilizando diversas fórmulas matemáticas, modelos de simulación o análisis cualitativos . Se creía que los primeros apostadores deportivos conocidos, como Jimmy el Griego , tenían acceso a información que les daba ventaja. Esta información abarcaba desde asuntos personales, como las apuestas o el alcoholismo, hasta lesiones no reveladas; cualquier cosa que pudiera afectar el rendimiento de un jugador en el campo.

Los tiempos recientes han cambiado la forma en que se hacen las predicciones deportivas. Las predicciones ahora suelen consistir en dos enfoques distintos: jugadas situacionales y modelos basados ​​en estadísticas. Las jugadas situacionales son mucho más difíciles de medir porque generalmente involucran la motivación de un equipo. Dan Gordon, reconocido pronosticador, escribió: "Sin un factor emocional en un juego además del valor en una línea, no apostaré mi dinero". ^{[ 20 ]} Este tipo de jugadas consisten en: apostar por el equipo local menos favorito, apostar en contra de los ganadores del lunes por la noche si son favoritos la próxima semana, apostar por el menos favorito en juegos "anticipados", etc. A medida que las jugadas situacionales se vuelven más conocidas, se vuelven menos útiles porque afectarán la forma en que se establece la línea.

El uso generalizado de la tecnología ha traído consigo sistemas de apuestas deportivas más modernos . Estos sistemas suelen ser algoritmos y modelos de simulación basados ​​en análisis de regresión . Jeff Sagarin , estadístico deportivo, ha llamado la atención sobre los deportes al publicar los resultados de sus modelos en USA Today. Actualmente, los Dallas Mavericks le pagan como consultor por su asesoramiento sobre alineaciones y el uso de su sistema Winval, que evalúa a los agentes libres. Brian Burke , ex piloto de caza de la Armada convertido en estadístico deportivo, ha publicado sus resultados del uso del análisis de regresión para predecir el resultado de los partidos de la NFL. ^{[ 21 ]} Ken Pomeroy es ampliamente reconocido como una autoridad líder en estadísticas de baloncesto universitario. Su sitio web incluye sus College Basketball Ratings, un sistema estadístico basado en el ritmo. Algunos estadísticos se han hecho muy famosos por tener sistemas de predicción exitosos. Dare escribió: "las probabilidades efectivas para las apuestas deportivas y las carreras de caballos son un resultado directo de las decisiones humanas y, por lo tanto, pueden exhibir potencialmente un error constante". ^{[ 22 ]} A diferencia de otros juegos ofrecidos en un casino, la predicción en eventos deportivos puede ser tanto lógica como consistente.

En la actualidad, especialmente en deportes tan populares como el fútbol y el baloncesto, las estadísticas de juego y de jugadores, así como los datos de equipos y ligas, se han convertido en una verdadera disciplina científica. Al aprovechar numerosos parámetros, como los resultados históricos de los partidos y el rendimiento individual de los jugadores, es posible generar predicciones de gran precisión. Actualmente existen sistemas reconocidos que realizan estudios científicos sobre predicciones de fútbol , ​​respaldados por matemáticas avanzadas e inteligencia artificial. Uno de estos sistemas, Soccerseer , es capaz de producir predicciones con un nivel de precisión extraordinariamente alto.

Otros modelos más avanzados incluyen aquellos basados ​​en redes bayesianas, que son modelos probabilísticos causales comúnmente utilizados para el análisis de riesgos y el apoyo a la toma de decisiones. Basándose en este tipo de modelado matemático, Constantinou et al., ^{[ 23 ] [ 24 ]} han desarrollado modelos para predecir el resultado de partidos de fútbol. ^{[ 25 ]} Lo que hace interesantes a estos modelos es que, además de tener en cuenta datos históricos relevantes, también incorporan todos estos factores subjetivos vagos, como la disponibilidad de jugadores clave, el cansancio del equipo, la motivación del equipo, etc. Proporcionan al usuario la posibilidad de incluir sus mejores conjeturas sobre cosas para las que no hay datos concretos disponibles. Esta información adicional se combina luego con datos históricos para proporcionar una predicción revisada de los resultados de futuros partidos. Los resultados iniciales basados ​​en estas prácticas de modelado son alentadores, ya que han demostrado una rentabilidad constante frente a las cuotas de mercado publicadas.

Hoy en día, las apuestas deportivas son un negocio enorme; existen numerosos sitios web (sistemas) que, además de las casas de apuestas, ofrecen consejos y predicciones para futuros partidos. Algunos de estos sitios web de predicción (tipsters) se basan en predicciones humanas, mientras que otros utilizan software informático, a veces llamado robots o bots de predicción. Los bots de predicción pueden utilizar diferentes cantidades de datos y algoritmos, por lo que su precisión puede variar.

La predicción en las ciencias sociales no económicas difiere de la de las ciencias naturales e incluye múltiples métodos alternativos como la proyección de tendencias, la previsión, la elaboración de escenarios y las encuestas Delphi. La petrolera Shell es particularmente conocida por sus actividades de elaboración de escenarios.

Una de las razones de la peculiaridad de la predicción social es que, en las ciencias sociales, «los predictores forman parte del contexto social sobre el que intentan hacer una predicción y pueden influir en dicho contexto durante el proceso». ^{[ 26 ]} En consecuencia, las predicciones sociales pueden volverse autodestructivas. Por ejemplo, una predicción de que un gran porcentaje de la población se infectará con el VIH, basada en las tendencias existentes, puede provocar que más personas eviten comportamientos de riesgo y, por lo tanto, reduzcan la tasa de infección por VIH, invalidando la predicción (que podría haber seguido siendo correcta si no se hubiera hecho pública). O bien, una predicción de que la ciberseguridad se convertirá en un problema importante puede llevar a las organizaciones a implementar más medidas de ciberseguridad, limitando así el problema. ^{[ 26 ]}

En política, es común intentar predecir el resultado de las elecciones mediante técnicas de pronóstico político (o evaluar la popularidad de los políticos ) a través de encuestas de opinión . Numerosas empresas y gobiernos han utilizado juegos de predicción para conocer el resultado más probable de eventos futuros.

Desde la antigüedad hasta nuestros días, se han realizado predicciones mediante métodos paranormales o sobrenaturales , como la profecía o la observación de presagios . Métodos como la adivinación con agua , la astrología , la numerología , la lectura de la fortuna , la interpretación de los sueños y muchas otras formas de adivinación se han utilizado durante milenios para intentar predecir el futuro. Sin embargo, estos métodos de predicción no han sido probados científicamente.

En literatura, la visión y la profecía son recursos literarios que se utilizan para presentar una posible cronología de eventos futuros. Se distinguen porque la visión se refiere a lo que un individuo percibe. El libro del Apocalipsis , en el Nuevo Testamento , utiliza la visión como recurso literario en este sentido. También se trata de profecía o literatura profética cuando un individuo la relata en un sermón u otro foro público.

La adivinación es el intento de obtener conocimiento sobre una pregunta o situación mediante un proceso o ritual ocultista estandarizado. ^{[ 27 ]} Es parte integral de la brujería y se ha utilizado de diversas formas durante miles de años. Los adivinos determinan sus interpretaciones sobre cómo debe proceder un consultante leyendo señales, eventos u presagios , o a través del supuesto contacto con una entidad sobrenatural , generalmente descrita como un ángel o un dios, aunque los cristianos y judíos la consideran un ángel caído o un demonio. ^{[ 28 ]}

En el siglo XXI, la astrología se ha entrelazado cada vez más con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. La investigación académica ha explorado el uso de modelos de IA para predicciones astrológicas, ^{[ 29 ]} mientras que los medios de comunicación han destacado el auge de las startups y aplicaciones de "astrotecnología" que utilizan chatbots y modelos algorítmicos para ofrecer lecturas personalizadas. ^{[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]}

Algunos ejemplos incluyen chatbots de astrología impulsados ​​por IA como KundliGPT , que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para generar lecturas de cartas astrales y responder a las consultas de los usuarios. ^{[ 33 ]}

La ficción (especialmente la fantasía, la ciencia ficción y las predicciones ) suele presentar ejemplos de predicciones realizadas por medios poco convencionales. La ciencia ficción del pasado predijo diversas tecnologías modernas .

En la literatura fantástica, las predicciones suelen obtenerse mediante magia o profecías , a veces haciendo referencia a antiguas tradiciones. Por ejemplo, en El Señor de los Anillos de J.R.R. Tolkien , muchos personajes tienen una premonición de acontecimientos futuros, a veces en forma de profecías, a veces como presentimientos más o menos vagos. El personaje de Galadriel , además, utiliza un espejo de agua para mostrar imágenes, a veces de posibles eventos futuros.

En algunos relatos de Philip K. Dick , los humanos mutantes llamados precognitivos pueden prever el futuro (desde días hasta años). En el relato titulado «El hombre dorado» , un mutante excepcional puede predecir el futuro por un período indefinido (presumiblemente hasta su muerte), convirtiéndose así en un ser completamente no humano, un animal que sigue automáticamente los caminos predichos. Los precognitivos también desempeñan un papel fundamental en otro relato de Dick, «Minority Report» , que Steven Spielberg adaptó al cine en 2002.

En la serie Fundación de Isaac Asimov , un matemático descubre que los acontecimientos históricos (con cierto grado de detalle) pueden modelarse teóricamente mediante ecuaciones, y dedica años a intentar poner en práctica la teoría. La nueva ciencia de la psicohistoria, fundada a partir de su éxito, permite simular la historia y extrapolar el presente al futuro.

En las secuelas de Dune (1965), escritas por Frank Herbert , sus personajes lidian con las repercusiones de poder ver los posibles futuros y elegir entre ellos. Herbert considera esto una trampa de estancamiento, y sus personajes siguen un llamado " Camino Dorado " para salir de ella.

En «La mano izquierda de la oscuridad» , de Ursula K. Le Guin , los habitantes humanoides del planeta Gethen dominan el arte de la profecía y, a petición de estos, proporcionan habitualmente datos sobre acontecimientos pasados, presentes o futuros. En esta historia, esto era un recurso argumental secundario.

Para los antiguos, la predicción, la profecía y la poesía a menudo estaban entrelazadas. ^{[ 34 ]} Las profecías se expresaban en verso, y la palabra latina para poeta es «vates» o profeta. ^{[ 34 ]} Tanto poetas como profetas afirmaban estar inspirados por fuerzas externas. En las culturas contemporáneas, la revelación teológica y la poesía suelen considerarse distintas e incluso opuestas. Sin embargo, a menudo se las entiende juntas como simbióticas en sus orígenes, objetivos y propósitos. ^{[ 35 ]}

• Expectativa  : Anticipación de que un evento o consecuencia futura es probable.Páginas que muestran breves descripciones de destinos de redireccionamiento
• Pronóstico  : realizar predicciones con los datos disponibles.
• Estudios de futuro  – Estudio de la formulación de posibles futuros
• Presagio  : fenómeno que predice el futuro
• Oráculo  : proveedor de profecías o revelaciones.
• Previsibilidad  : Grado en que se puede hacer una predicción correcta del estado de un sistema.
• Mercado de predicciones  : plataformas para apostar en eventos.
• Modelado predictivo  : forma de modelado que utiliza estadísticas para predecir resultados.
• Pronóstico  : término médico que indica la probable evolución de una enfermedad.
• Pronóstico  – Disciplina de ingeniería
• Pronóstico de clase de referencia  : método para predecir el futuro.
• Análisis de regresión  : conjunto de procesos estadísticos para estimar las relaciones entre variables.
• Experimento mental  – Situación hipotética
• Estimación de tendencias  : técnica estadística para facilitar la interpretación de datos.Páginas que muestran breves descripciones de destinos de redireccionamiento

• Ialenti, Vincent (2020). Deep Time Reckoning: How Future Thinking Can Help Earth Now . The MIT Press. ISBN 9780262539265.
• Rescher, Nicholas (1998). Predecir el futuro: Una introducción a la teoría de la previsión . State University of New York Press. ISBN 0-7914-3553-9.
• Tetlock, Philip E .; Gardner, Dan (2016). Superforecasting: El arte y la ciencia de la predicción . Crown. ISBN 978-0804136716.