Las "predicciones" de Bueno de Mesquita comenzaron en 1979 cuando, con una beca Guggenheim, escribió un libro sobre las condiciones que conducen a la guerra. Se había diseñado un modelo matemático para examinar las opciones que la gente podría hacer y la probabilidad de que sus acciones se tradujeran en la diplomacia y la guerra. Como en cualquier modelo, se necesitan datos para probarlo.
Desde su tesis doctoral había estado en la política india, y los datos sobre la política no parecía un millón de millas a partir de datos sobre la guerra, Bueno de Mesquita acuerdo en ayudar. Él compiló una lista de todas las personas que tratan de influir en el nombramiento del próximo primer ministro, cuál es su preferencia y la cantidad de influencia que tenían. Él alimentó esta información en su programa de ordenador, le pidió que para predecir cómo las negociaciones se desempeñan y dejado para que se ejecute durante la noche. Su propio presentimiento es que el viceprimer ministro, Jagjivan Ram, se haría cargo. Muchos otros expertos en política de la India pensaba lo mismo.
A la mañana siguiente, se comprueba el equipo y vio con sorpresa que era la predicción de un político llamado Chaudhary Charan Singh, sería el próximo primer ministro. También predijo que sería incapaz de construir una coalición de trabajo y tan pronto caería.
Resultado extraño
Cuando Bueno de Mesquita informó el resultado a un funcionario del Departamento de Estado, fue sorprendido. El funcionario dijo que nadie estaba diciendo Singh, y el resultado era extraño, en el mejor. "Cuando le dije que había usado un programa de ordenador que está diseñando, él sólo se rió y me instó a no repetir que a nadie", dice Bueno de Mesquita. Unas semanas más tarde el ministro, Singh se convirtió en el primer. Seis meses de su gobierno se derrumbó. "El modelo había llegado con la respuesta correcta y que no había", dice Bueno de Mesquita. "Es evidente que había dos posibilidades: el modelo tenía suerte, o yo estaba en algo."
Tres décadas después, está claro que Bueno de Mesquita es de algo. El modelo ha sido utilizado por Bueno de Mesquita, sus alumnos y clientes (incluyendo el gobierno de los EE.UU.) para hacer miles de predicciones publicadas en cientos de publicaciones revisadas por pares. Estos incluyen o no el líder supremo de Corea del Norte, Kim Jong II, iba a desmantelar el arsenal nuclear de su país, cómo una tierra por paz "podría trabajar en el conflicto israelí-palestino, y que los clientes de un grupo de gestión de riesgos era probable que cometer un fraude. Según la investigación de la CIA, el modelo de Bueno de Mesquita es más del 90 por ciento de precisión (British Journal of Political Science, vol 26, p 441). Ahora pasa una parte considerable de su tiempo de dirigir una empresa de consultoría con sede en Nueva York.
¿Cómo es posible tanta precisión? Lo Bueno de Mesquita, no está haciendo es la predicción de eventos aleatorios, como los sorteos de lotería. Tampoco dicen ser capaces de pronosticar el movimiento de los mercados bursátiles, el resultado de las elecciones generales o la aparición de crisis financieras - eventos en los que millones de personas tienen una pequeña influencia, pero ninguno es capaz de mover el mercado por su cuenta.
Más bien, él se limita a "situaciones estratégicas", donde un número relativamente pequeño de personas siguen discutiendo sobre una decisión polémica. "Puedo predecir los acontecimientos y decisiones que involucran la negociación o la coacción, la cooperación o la intimidación", dice. Eso incluye la política interior, política exterior, los conflictos, las decisiones empresariales y las interacciones sociales.
Su principal herramienta es la teoría de juegos, que utiliza las matemáticas para predecir lo que la gente va a hacer en una situación en que el resultado también depende de las decisiones de otras personas. "Es una etiqueta de lujo para una idea bastante simple: que la gente hace lo que ellos creen es en su mejor interés", dice Bueno de Mesquita.
Inventado en 1940 por John von Neumann y Oskar Morgenstern, la formulación original se basaba en los juegos donde los jugadores trataron de anticiparse a los movimientos de otros jugadores o contraataques, pero esencialmente a todos los participantes se mostraron cooperativos y veraz. En la década de 1950, el matemático John Nash, protagonista de la película Una mente maravillosa, creó una fórmula más realista en el que los jugadores son por sí mismos y pueden intimidar, mentira, engaño o renegar de su palabra para lograr los resultados deseados. El ejemplo clásico es el dilema del prisionero (ver "La teoría del juego en acción"). Bueno de Mesquita supuestos usos de Nash: los jugadores están motivados por el interés y hará todo lo posible para conseguir lo que quieren - o al menos para bloquear un resultado no deseado.
En su forma más simple, el modelo funciona así. En primer lugar, Bueno de Mesquita decide qué pregunta que - por ejemplo, a Irán a construir una ojiva nuclear. A continuación, compila una lista de todos los que pueden influir en esa decisión, y asigna a cada una de ellas un valor de 1 a un número arbitrario, por ejemplo 100, en cada una de cuatro categorías: lo que los resultados que quieren; lo importante que creo que la cuestión es, ¿cómo decididos que están a llegar a un acuerdo, y el grado de influencia que tienen.
En ese momento, las "negociaciones" de empezar. Dicen que hay cinco jugadores, A, B, C, D y E. Para llegar a un resultado, cada jugador está emparejado con todos los demás y sus posiciones respecto. Cuando se empareja con una B, por ejemplo, A debe decidir si apoya o rechaza la propuesta central ( "Irán debe construir un arma nuclear") u ofrecer una contra-propuesta, teniendo en cuenta la posición B y la probabilidad de que C, D o E de apoyo. B o bien está de acuerdo, negocia o matones a cambio, todo el tiempo teniendo las posiciones de los otros tres jugadores en cuenta. Una vez que todas las combinaciones posibles se ha jugado a cabo, cada jugador a través de clases de las diversas propuestas o demandas que reciben, y evalúa la credibilidad de las amenazas hechas contra ellos. Los jugadores pueden cambiar de posición en consecuencia. Al final, el modelo calcula la posición global del grupo como un número entre 1 y 100. Esto es considerado como el "resultado".
Cuando cinco jugadores están involucrados hay 120 posibles interacciones - cada jugador la interacción con los demás, en ambas direcciones (5 × 4), multiplicado por las posiciones de los otros tres jugadores (3 × 2). Pero la complejidad de pronto se dispara. Si se salta a 10 jugadores que son de 3,6 millones de interacciones potenciales. Un problema predictioneer típico involucra a 30 a 40 jugadores, aunque Bueno de Mesquita ha abordado los problemas con más de 200.
La teoría de juegos a un lado, uno de los determinantes clave del éxito del modelo es la calidad de los datos originales: lleva a la basura en la basura fuera. Para obtener datos de buena calidad, Bueno de Mesquita a cabo amplias consultas con expertos en el campo.
Según el politólogo Nolan McCarty de la Universidad de Princeton, esta es la verdadera fuerza de este enfoque. "Sospecho que el éxito del modelo es en gran parte debido al hecho de que Bueno de Mesquita es muy bueno en el lado de entrada, es una persona muy competente y un científico político muy respetado. Soy escéptico de que el aparato de modelización añade poder predictivo tanto como que dice que hace ".
McCarty colega de Princeton, Avinash Dixit economista está de acuerdo, pero añade una palabra de advertencia. "Los expertos pueden estar equivocados, como hemos visto en un contexto diferente recientemente, a saber, la crisis financiera."
Dixit tiene otro problema con los datos producidos por el modelo. "No hay ambigüedad sobre lo que significa que el número final. Por ejemplo, si la predicción es si Irán adquiere armas nucleares, y la respuesta se clasifica en la escala de 0 a 200, lo que significa 120? Va a ser una bomba o habrá ninguna bomba? Eso no es tan clara. Creo que la respuesta aparentemente precisas son engañosas, y en teoría de juegos debería ser más humilde y más abierta a la incertidumbre que es inevitable en sus cálculos y resultados ".
Bueno de Mesquita acepta que los resultados requieren una interpretación de expertos, pero dice que no hay ambigüedad. "La cuestión de las escalas no son sólo una bomba si se construirá o no", dice. "Más que definir los puntos intermedios, 120 en la escala nuclear de Irán se refiere a que Irán desarrolle armas de combustible de grado, pero no la construcción de una bomba".
Bueno de Mesquita está trabajando en un modelo nuevo y más compleja con la teoría del juego bayesiano, que también tiene en cuenta las creencias jugadores acerca de otros jugadores y también permite a los escenarios con una información imperfecta o incompleta.
"El viejo modelo - esencialmente una versión sofisticada de la que utilicé en 1979 - se precisa un 90 por ciento del tiempo", dice. "Este nuevo modelo de golpes de la vieja del agua en términos de los resultados y la exactitud de la senda que lleva hasta el resultado." En febrero se presentó un documento en una reunión de la Asociación de Estudios Internacionales detalla la diferencia de rendimiento entre los dos modelos.
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Desde su tesis doctoral había estado en la política india, y los datos sobre la política no parecía un millón de millas a partir de datos sobre la guerra, Bueno de Mesquita acuerdo en ayudar. Él compiló una lista de todas las personas que tratan de influir en el nombramiento del próximo primer ministro, cuál es su preferencia y la cantidad de influencia que tenían. Él alimentó esta información en su programa de ordenador, le pidió que para predecir cómo las negociaciones se desempeñan y dejado para que se ejecute durante la noche. Su propio presentimiento es que el viceprimer ministro, Jagjivan Ram, se haría cargo. Muchos otros expertos en política de la India pensaba lo mismo.
A la mañana siguiente, se comprueba el equipo y vio con sorpresa que era la predicción de un político llamado Chaudhary Charan Singh, sería el próximo primer ministro. También predijo que sería incapaz de construir una coalición de trabajo y tan pronto caería.
Resultado extraño
Cuando Bueno de Mesquita informó el resultado a un funcionario del Departamento de Estado, fue sorprendido. El funcionario dijo que nadie estaba diciendo Singh, y el resultado era extraño, en el mejor. "Cuando le dije que había usado un programa de ordenador que está diseñando, él sólo se rió y me instó a no repetir que a nadie", dice Bueno de Mesquita. Unas semanas más tarde el ministro, Singh se convirtió en el primer. Seis meses de su gobierno se derrumbó. "El modelo había llegado con la respuesta correcta y que no había", dice Bueno de Mesquita. "Es evidente que había dos posibilidades: el modelo tenía suerte, o yo estaba en algo."
Tres décadas después, está claro que Bueno de Mesquita es de algo. El modelo ha sido utilizado por Bueno de Mesquita, sus alumnos y clientes (incluyendo el gobierno de los EE.UU.) para hacer miles de predicciones publicadas en cientos de publicaciones revisadas por pares. Estos incluyen o no el líder supremo de Corea del Norte, Kim Jong II, iba a desmantelar el arsenal nuclear de su país, cómo una tierra por paz "podría trabajar en el conflicto israelí-palestino, y que los clientes de un grupo de gestión de riesgos era probable que cometer un fraude. Según la investigación de la CIA, el modelo de Bueno de Mesquita es más del 90 por ciento de precisión (British Journal of Political Science, vol 26, p 441). Ahora pasa una parte considerable de su tiempo de dirigir una empresa de consultoría con sede en Nueva York.
¿Cómo es posible tanta precisión? Lo Bueno de Mesquita, no está haciendo es la predicción de eventos aleatorios, como los sorteos de lotería. Tampoco dicen ser capaces de pronosticar el movimiento de los mercados bursátiles, el resultado de las elecciones generales o la aparición de crisis financieras - eventos en los que millones de personas tienen una pequeña influencia, pero ninguno es capaz de mover el mercado por su cuenta.
Más bien, él se limita a "situaciones estratégicas", donde un número relativamente pequeño de personas siguen discutiendo sobre una decisión polémica. "Puedo predecir los acontecimientos y decisiones que involucran la negociación o la coacción, la cooperación o la intimidación", dice. Eso incluye la política interior, política exterior, los conflictos, las decisiones empresariales y las interacciones sociales.
Su principal herramienta es la teoría de juegos, que utiliza las matemáticas para predecir lo que la gente va a hacer en una situación en que el resultado también depende de las decisiones de otras personas. "Es una etiqueta de lujo para una idea bastante simple: que la gente hace lo que ellos creen es en su mejor interés", dice Bueno de Mesquita.
Inventado en 1940 por John von Neumann y Oskar Morgenstern, la formulación original se basaba en los juegos donde los jugadores trataron de anticiparse a los movimientos de otros jugadores o contraataques, pero esencialmente a todos los participantes se mostraron cooperativos y veraz. En la década de 1950, el matemático John Nash, protagonista de la película Una mente maravillosa, creó una fórmula más realista en el que los jugadores son por sí mismos y pueden intimidar, mentira, engaño o renegar de su palabra para lograr los resultados deseados. El ejemplo clásico es el dilema del prisionero (ver "La teoría del juego en acción"). Bueno de Mesquita supuestos usos de Nash: los jugadores están motivados por el interés y hará todo lo posible para conseguir lo que quieren - o al menos para bloquear un resultado no deseado.
En su forma más simple, el modelo funciona así. En primer lugar, Bueno de Mesquita decide qué pregunta que - por ejemplo, a Irán a construir una ojiva nuclear. A continuación, compila una lista de todos los que pueden influir en esa decisión, y asigna a cada una de ellas un valor de 1 a un número arbitrario, por ejemplo 100, en cada una de cuatro categorías: lo que los resultados que quieren; lo importante que creo que la cuestión es, ¿cómo decididos que están a llegar a un acuerdo, y el grado de influencia que tienen.
En ese momento, las "negociaciones" de empezar. Dicen que hay cinco jugadores, A, B, C, D y E. Para llegar a un resultado, cada jugador está emparejado con todos los demás y sus posiciones respecto. Cuando se empareja con una B, por ejemplo, A debe decidir si apoya o rechaza la propuesta central ( "Irán debe construir un arma nuclear") u ofrecer una contra-propuesta, teniendo en cuenta la posición B y la probabilidad de que C, D o E de apoyo. B o bien está de acuerdo, negocia o matones a cambio, todo el tiempo teniendo las posiciones de los otros tres jugadores en cuenta. Una vez que todas las combinaciones posibles se ha jugado a cabo, cada jugador a través de clases de las diversas propuestas o demandas que reciben, y evalúa la credibilidad de las amenazas hechas contra ellos. Los jugadores pueden cambiar de posición en consecuencia. Al final, el modelo calcula la posición global del grupo como un número entre 1 y 100. Esto es considerado como el "resultado".
Cuando cinco jugadores están involucrados hay 120 posibles interacciones - cada jugador la interacción con los demás, en ambas direcciones (5 × 4), multiplicado por las posiciones de los otros tres jugadores (3 × 2). Pero la complejidad de pronto se dispara. Si se salta a 10 jugadores que son de 3,6 millones de interacciones potenciales. Un problema predictioneer típico involucra a 30 a 40 jugadores, aunque Bueno de Mesquita ha abordado los problemas con más de 200.
La teoría de juegos a un lado, uno de los determinantes clave del éxito del modelo es la calidad de los datos originales: lleva a la basura en la basura fuera. Para obtener datos de buena calidad, Bueno de Mesquita a cabo amplias consultas con expertos en el campo.
Según el politólogo Nolan McCarty de la Universidad de Princeton, esta es la verdadera fuerza de este enfoque. "Sospecho que el éxito del modelo es en gran parte debido al hecho de que Bueno de Mesquita es muy bueno en el lado de entrada, es una persona muy competente y un científico político muy respetado. Soy escéptico de que el aparato de modelización añade poder predictivo tanto como que dice que hace ".
McCarty colega de Princeton, Avinash Dixit economista está de acuerdo, pero añade una palabra de advertencia. "Los expertos pueden estar equivocados, como hemos visto en un contexto diferente recientemente, a saber, la crisis financiera."
Dixit tiene otro problema con los datos producidos por el modelo. "No hay ambigüedad sobre lo que significa que el número final. Por ejemplo, si la predicción es si Irán adquiere armas nucleares, y la respuesta se clasifica en la escala de 0 a 200, lo que significa 120? Va a ser una bomba o habrá ninguna bomba? Eso no es tan clara. Creo que la respuesta aparentemente precisas son engañosas, y en teoría de juegos debería ser más humilde y más abierta a la incertidumbre que es inevitable en sus cálculos y resultados ".
Bueno de Mesquita acepta que los resultados requieren una interpretación de expertos, pero dice que no hay ambigüedad. "La cuestión de las escalas no son sólo una bomba si se construirá o no", dice. "Más que definir los puntos intermedios, 120 en la escala nuclear de Irán se refiere a que Irán desarrolle armas de combustible de grado, pero no la construcción de una bomba".
Bueno de Mesquita está trabajando en un modelo nuevo y más compleja con la teoría del juego bayesiano, que también tiene en cuenta las creencias jugadores acerca de otros jugadores y también permite a los escenarios con una información imperfecta o incompleta.
"El viejo modelo - esencialmente una versión sofisticada de la que utilicé en 1979 - se precisa un 90 por ciento del tiempo", dice. "Este nuevo modelo de golpes de la vieja del agua en términos de los resultados y la exactitud de la senda que lleva hasta el resultado." En febrero se presentó un documento en una reunión de la Asociación de Estudios Internacionales detalla la diferencia de rendimiento entre los dos modelos.
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