Literatura y mercados predictivos

PEDIRLE A LAS MATEMÁTICAS y a las muchedumbres que nos guíen en la literatura parece provocación. Corresponde, sin embargo, a la decisión recién tomada por Simon & Schuster, una de las grandes casas editoriales de Nueva York. Pasó un acuerdo con Media Predict, sitio especializado en la organización de mercados predictivos: bolsas de valores en las que los participantes apuestan dinero (verdadero o falso) sobre un acontecimiento: elección, oscars, lanzamiento de un producto...

El objetivo es resolver un auténtico problema económico: en términos generales, el 90% de los ingresos de las empresas de medios provienen del 10% de sus títulos, afirma Brent Stinski, fundador de Media Predict.

Microsoft, HP, Google... entre otras empresas, usan mercados predictivos para evaluar algunas de sus decisiones estratégicas.

Iowa Electronic Markets anticipa el resultado de elecciones en EE UU y en otros países desde 1988. Su margen de error es el 1,5%, menor que los sondeos (2,1%).

"Nadie sabe nada", escribió un especialista de Hollywood a fines de los ochenta. Nadie sabe lo que la gente quiere y las decisiones se toman al azar. La idea de Media Predict consiste, precisamente, en probar algo diferente que ayude a obtener mejores resultados.

Cualquiera se puede registrar en el sitio. Recibe 5.000 dólares (de mentira) para apostar sobre las posibilidades de contratos y proyectos propuestos por escritores o agentes. Touchstone Books, la división de Simon & Schuster que participa del experimento, organiza además un concurso para seleccionar un manuscrito y publicarlo. La idea de fondo es encontrar para los libros un mecanismo que aporte lo mismo que los grupos focales a los productos de consumo.

Muchos han protestado en los círculos literarios de Nueva York contra un sistema incapaz, afirman, de promover obras de calidad. Esto no es el objetivo. Los promotores de la idea quieren aumentar la rentabilidad de su negocio gracias a una reducción de la incertidumbre sobre el potencial de éxito de los manuscritos.

La idea es que al reunir la mayor cantidad posible de informaciones y opiniones diversas se suele obtener mejores resultados que los dados por expertos, por buenos que sean. Se trata de una de las manifestaciones de lo que James Surowiecki llama "la sabiduría de las muchedumbres".

Colmo de la provocación para los literatos, esta corriente de pensamiento nació después de que en una feria de ganado organizada en el oeste de Inglaterra en el año 1906, un grupo de 800 personas fueran invitadas a evaluar el peso de una res después de "degollada y preparada". Estaban presentes carniceros, ganaderos y gente que no tenía ni idea. La media de sus estimaciones apuntaba a que el animal pesaría 1.197 libras cuando el resultado real fue de 1.198 libras. Perfecto. Mucho mejor que los profesionales. Casi siempre pasa así.

Se trata, en el fondo, de lo que Surowiecki califica de "truismo matemático: si se pregunta a un grupo de gente diversa e independiente acerca de la predicción o evaluación de una probabilidad y se saca el promedio de dichas estimaciones, los errores cometidos por cada uno se anularan recíprocamente".

Iowa Electronic Markets anticipa el resultado de elecciones en EE UU y en otros países desde 1988. Su margen de error es del 1,5%, menos que los sondeos (2,1%). Lo más cercano a Media Predict es el Hollywood Stock Exchange (hsx.com). En cuatro años se ha equivocado una vez sobre los ganadores de oscars. También sirve para prever el dinero que ganarán las películas, lo que explica que las apuestas diarias sean decenas de miles.

Varias empresas de las más importantes (Microsoft, Hewlett Packard, Google, etc.) usan mercados predictivos para evaluar algunas de sus decisiones estratégicas.

Los mercados, sin embargo, suelen equivocarse también. En los casos que nos interesan hoy, los errores pueden provenir del número insuficiente de personas, del hecho de que el grupo carece de diversidad, de acceso a fuentes diferentes o que se dejan llevar por emociones o por líderes influyentes.

Un experimento de la Harvard Business School muestra que "para que un mercado predictivo funcione, el acontecimiento tiene que ser independiente de la votación. De otra manera tenemos a una muchedumbre autopremiándose por su comportamiento de rebaño".