Preguntas
frecuentes.

ParallaxSee es una publicación experimental de pronósticos creada por un equipo de investigación en ciberseguridad. Adaptamos parte de nuestra infraestructura de análisis de datos a un ámbito mucho menos predecible: los asuntos humanos.

Elegimos, sobre todo, preguntas que nos parecen interesantes. Algunas llegan de los lectores. Otras aparecen en la ducha o mientras navegamos por internet cuando deberíamos estar trabajando.

La pregunta decisiva es siempre: ¿nos interesa conocer la respuesta? Si no, no insistimos.

1. Encontrar la idea adecuada. Empezar con una pregunta que merezca respuesta. Los lectores pueden proponer una aquí.
2. Investigar los datos. Nuestros sistemas automatizados buscan información pertinente. Después la incorporamos a un gran almacén de datos y la organizamos en puntos observables, facetas y dimensiones.
3. Ejecutar el modelo de predicción. Los datos alimentan un modelo especializado en responder una pregunta booleana —verdadero o falso— y asignar una probabilidad. El modelo también produce una matriz que identifica los datos relevantes y su efecto sobre la decisión.
4. Generar el borrador. La matriz entra en una cadena de generación de texto que produce la primera versión del artículo.
5. Añadir a los humanos. Alguien del equipo lee cada artículo antes de publicarlo, normalmente una persona que de verdad quiere conocer la respuesta. Aquí también introducimos opiniones humanas y, por tanto, sesgos.
6. Si buscas pronósticos 100 % imparciales, este no es el lugar. Creemos que los cerebros mecánicos deben permanecer gobernados por corazones humanos.

Es una fusión de inteligencia humana y mecánica.

Los humanos eligen las preguntas interesantes. Las máquinas agregan, fusionan e interpretan datos. Después añadimos el ingrediente secreto: perspectiva, curiosidad, amor e interés humanos.

Es la probabilidad estimada de que el pronóstico se resuelva como verdadero.

El porcentaje puede cambiar con el tiempo. Cuando añadimos datos nuevos a la base de conocimiento, el modelo puede producir una estimación distinta. Si el cambio previsto es lo bastante grande, podemos actualizar la probabilidad publicada.

En ocasiones, el artículo puede quedar por detrás de la probabilidad más reciente porque ahora priorizamos publicar contenido nuevo. Esperamos actualizar artículos antiguos con mayor frecuencia en el futuro.

Los dos artículos hacen predicciones opuestas con la misma fecha límite y la misma frontera de resolución.

El primer pronóstico enviado por una lectora sostenía que Andy Burnham no seguiría siendo primer ministro británico hasta las próximas elecciones generales. Lo publicamos porque la pregunta nos parecía interesante.

Después decidimos escribir el pronóstico contrario porque… bueno… queremos que permanezca en el cargo.

Como ambos resultados son opuestos, sus probabilidades son 26 % y 74 %.

Comienza con un pronóstico enviado por un lector.

Elegimos las propuestas que nos interesan, conservamos sus argumentos centrales y las ampliamos con la cadena de investigación y redacción descrita arriba.

El pronóstico sigue atribuido al lector. Ampliarlo no lo convierte en silencio en la postura de la redacción.

Es la fecha límite del pronóstico. El lenguaje de resolución explica exactamente qué debe ocurrir antes de ese momento.

Demostrar una tecnología no equivale necesariamente a adoptarla comercialmente. Anunciar un libro no es publicarlo. Ganar una nominación no es convertirse en presidente.

La prueba de resolución determina el resultado.

Revisamos las pruebas disponibles conforme a las condiciones originales de resolución.

El pronóstico puede marcarse como correcto, incorrecto o sin resolver si todavía no existen pruebas fiables.

¡Dios, no!

Nuestros sistemas de ciberseguridad pueden predecir ataques automatizados, detenerlos e identificar tráfico de bots incluso cuando está cifrado. Con datos suficientes, determinamos con una precisión del 99,5 % si un usuario web es un bot.

Podemos hacerlo porque, en redes, accedemos a casi todos los datos necesarios para verificar o refutar esa afirmación.

El mundo humano es infinitamente más rico. Los «datos del mundo real» disponibles para nuestros sistemas son solo una fracción minúscula de todo lo que puede afectar a un resultado.

En realidad, predecir el futuro se parece a describir la Mona Lisa desde muy lejos y a través de un tubo estrecho. Es difícil y divertido, pero no especialmente preciso.

No.

Diez artículos que repiten el mismo comunicado empresarial siguen representando una sola afirmación subyacente.

Empezamos con una tasa base vista desde fuera y dividimos el pronóstico en requisitos sucesivos y rutas alternativas. Cada requisito posterior se estima de forma condicional: ¿cuál es su probabilidad si ocurren los pasos anteriores?

Las pruebas actualizan el requisito al que se refieren. Agrupamos informes relacionados para evitar el doble recuento, mientras las limitaciones y dependencias de las fuentes restringen cuánto puede mover un dato la estimación. Un requisito cumplido pasa a ser conocido; no vuelve a contarse como prueba favorable.

El número final es una estimación estructurada, no una votación entre artículos. Lee la metodología completa →.

Sí. El desacuerdo forma parte del registro público.

Llamamos intervención a un desacuerdo bien fundamentado y expresado con claridad, y nos encanta recibirlas.

Los lectores pueden cuestionar un supuesto, aportar pruebas nuevas o construir un pronóstico contrario con una probabilidad distinta. El objetivo no es eliminar el desacuerdo, sino hacerlo lo bastante concreto para examinarlo.

No.

Los pronósticos de ParallaxSee son investigación editorial sobre futuros posibles. Nunca deben sustituir el consejo profesional ni las decisiones individuales.

Un pronóstico puede seguir siendo útil si su afirmación, sus pruebas y su probabilidad se expresaron con claridad. Una predicción fallida revela qué supuestos se rompieron y ayuda a mejorar la siguiente.

El propósito principal de cada pronóstico es resultar interesante y provocar un debate interno o público. Nos encantaría acertar siempre, por supuesto, pero el negocio del futuro es un negocio arriesgado.