L'art de vessar-la

El pitjor sempre pot passar. El reactor nuclear de Fukushima podia aguantar terratrèmols de la magnitud rècord de 8,6. Però el 2011 se'n va registrar un de magnitud 9.1. Fa 10 anys, s'esperava que els preus de les cases creixessin indefinidament. Però el 2007 van començar a caure en picat. Els tertulians poden assegurar amb vehemència que certs escenaris electorals són impossibles. No obstant, en el 15% dels casos aquestes variables insospitables es produeixen, segons un estudi fet als EUA. A vegades, les prediccions fracassen estrepitosament: c'est la vie.

Més enllà de la mala fe, hi ha una raó profunda d'aquests fracassos: tothom és addicte a la quimera de la «millor predicció possible». Als meteoròlegs se'ls demana quina temperatura farà demà, i s'espera que contestin amb un número, o com a màxim amb un interval. No obstant, les útimes dues dècades, meteoròlegs, metges i fins i tot banquers s'han distanciat d'aquest enfocament. Sempre existeixen diferents escenaris i ignorar-los pot portar directe a la catàstrofe.

El 1999, l'huracà Lothar va portar la destrucció a l'Europa central. El desembre d'aquell any, el centre meteorològic europeu ECMWF de Reading (Regne Unit) utilitzava una predicció segons la qual el Lothar seria una tempesta menor. Però, des del 1992, un grup d'aquest centre estava experimentant amb una altra manera de fer prediccions.

Instrument de financers

En lloc de quedar-se amb una única anticipació, el grup llançava 50 simulacions informàtiques paral·leles, amb diferents models i paràmetres. Dels 50 escenaris resultants aquell desembre, la majoria apuntaven a una pertorbació lleu. Però un grapat van suggerir un esdeveniment molt preocupant. No obstant, el mètode estava en la seva infància i els responsables no en van fer cas.

Però ¿com es poden manejar múltiples escenaris a la vegada? «S'ha de passar de les prediccions deterministes, que proporcionen un sol valor [per exemple, la temperatura que farà demà], a un altre tipus que tinguin en compte tota la distribució de les probabilitats», explica Tilmann Gneiting, professor d'Estadística a l'Institut de Tecnologia de Karlsruhe i investigador al Heidelberg Institute for Theoretical Studies, tots dos a Alemanya. Gneiting forma part de l'1% de científics més citats del món, per la seva contribució a la predicció probabilística, «una descripció quantitativa de la incertesa en una predicció», explica el científic.

La crisi financera va encoratjar els aconomistes a prestar més atenció a aquesta eina. «S'usa cada vegada més en economia», afirma Barbara Rossi, professora d'Economia de la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA) a la Universitat Pompeu Fabra. «Els economistes solen fer prediccions del tipus: la inflació creixerà en cert percentatge l'any que ve. Però es pot donar més informació: per exemple, quina probabilitat té de créixer entre l'1 i el 2%, entre el 2 i el 3%, etcètera», explica. En altres paraules, passar a prediccions probabilístiques. Els bancs, comenta Rossi, fan servir cada vegada més els «gràfics de ventall»: aquests representen com es preveu que evolucionarà una magnitud com la inflació, però al seu voltant inclouen altres trajectòries possibles, acolorides amb les seves respectives probabilitats. Després de la crisi, s'està estudiant introduir aquest enfocament en el protocol de Basel, el sistema internacional que estudia el risc financer dels bancs. Gneiting espera que la ponderació de tots els escenaris possibles limitaria les crisis en un futur.

Las Nacions Unides són les últimes a sumar-se al club de la predicció probabilística. Fins al 2008, les seves prediccions sobre el creixement de la població mundial es basaven en un sol escenari, que preveia un estancament que portaria a no superar els 9.000 milions d'habitants el 2100. Però l'estadístic Adrian Raftery, amb el seu equip de la Universitat de Wa-shinghton (EUA), va dir que podien equivocar-se. Va ser tan convincent, que les Nacions Unides li va assignar el disseny d'un nou sistema. Aquest va revelar que el 2100 la població mundial podria oscil·lar entre 9.000 i 13.000 milions de persones, amb tota una gamma d'escenaris intermedis.

De l'aeronàutica al clima

Notícies relacionades

Es busquen certeses quan tot és incert

Els puntals de la història

L'estadística que maneja diferents escenaris ja s'està fent servir per encaminar avions i vaixells, modelitzar el desenvolupament de malalties i avaluar els riscos meteorològics, afirma Gneiting. «Una aplicació concreta són les plantes eòliques daneses. El vent proveeix d'energia la meitat del país, però no n'hi ha sempre. Els productors han de publicar amb hores d'antelació quanta energia produiran», explica. Per això, recorren a programes probabilístics que els permeten estimar els escenaris possibles, prendre decisions i millorar els seus guanys. «Al nord-oest del Pacífic [dels Estats Units], aquests models es fan servir per decidir quan utilitzar l'energia emmagatzemada als dics, per compensar la caiguda de l'energia eòlica, que no es pot emmagatzemar», afirma el científic.

«La predicció probabilística està apareixent en totes les disciplines», explica l'investigador. Per exemple, l'estadístic Achim Zeileis, de la Universitat d'Innsbruck (Àustria), es va fer famós a l'aplicar-la amb èxit als Mundials de futbol del 2014. «Estem veient un canvi de paradigma», conclou Gneiting.