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♪ (música) ♪
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- [Narradora] Bienvenidos
a Nobel Conversations.
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En este episodio,
Josh Angrist y Guido Imbens
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se reúnen con Isaiah Andrews
para discutir y discrepar
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sobre el papel
del aprendizaje automático
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en la econometría aplicada.
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- [Isaiah] Bien. Por supuesto
que hay muchos temas
-
en los que ustedes
están muy de acuerdo,
-
pero me gustaría pasar a uno
-
sobre el que tal vez
opinen algo distinto.
-
Me gustaría escuchar
algunas de sus opiniones
-
sobre el aprendizaje automático
-
y el papel que desempeña
y desempeñará en la economía.
-
- [Guido] He consultado
algunos datos,
-
como los datos privados.
-
Vemos que no hay
ningún documento publicado allí.
-
Se hizo un experimento
sobre algún algoritmo de búsqueda
-
y la cuestión era...
-
se trataba de clasificar cosas
y cambiar la clasificación.
-
Y estaba más o menos claro
-
que iba a haber
mucha heterogeneidad.
-
Si buscas, digamos,
-
una foto de Britney Spears,
-
realmente no importa
dónde la clasifiques
-
porque vas a encontrar
lo que estás buscando,
-
ya sea que la clasifiques
-
en primera, segunda
o tercera posición.
-
Pero si estás buscando
el mejor libro de econometría,
-
si pones tu libro en primer lugar
o en el décimo,
-
eso va a suponer
una gran diferencia
-
en la frecuencia
-
con la que la gente
hará clic en él.
-
Así que ahí--
-
[Josh] ¿Por qué necesito
-
el aprendizaje automático
para descubrir eso?
-
Porque parece que puedo descubrirlo
de forma sencilla.
-
- [Guido] En general--
-
- [Josh] Había
un montón de posibles--
-
- [Guido]...quieres pensar
que los artículos
-
tienen montón de características,
-
que quieres entender
-
lo que impulsa la heterogeneidad
en el efecto de--
-
- Pero solo estás prediciendo.
-
En cierto sentido,
-
estás resolviendo
un problema de marketing.
-
- No, es un efecto causal,
-
- Es causal, pero no tiene
contenido científico.
-
Piensa en--
-
- No, pero hay cosas similares
en el ámbito médico.
-
Si haces un experimento,
-
puedes estar muy interesado
en si el tratamiento funciona
-
para algunos grupos o no.
-
Y tienes un montón
de características individuales,
-
y quieres buscar sistemáticamente--
-
- Sí. Tengo mis dudas sobre esa...
-
esa especie de idea de que hay
un efecto causal personal
-
que me debería importar
-
y que el aprendizaje automático
-
puede descubrirlo
de alguna manera que sea útil.
-
Así que piensa en--
-
he trabajado mucho en las escuelas,
-
yendo a, digamos,
una escuela chárter,
-
una escuela privada
financiada con fondos públicos,
-
efectivamente,
que es libre de estructurar
-
su propio plan de estudios
en función del contexto.
-
Algunos tipos de escuelas chárter
-
consiguen
un rendimiento espectacular
-
y en el conjunto de datos
que produce ese resultado,
-
tengo un montón de covariables.
-
Tengo
las puntuaciones de referencia
-
y los antecedentes familiares,
-
la educación de los padres,
el sexo del niño, la raza del niño.
-
Y, bueno, en cuanto reúno
media docena de ellas,
-
tengo un espacio
de muy alta dimensión.
-
Sin duda, me interesan
las características del curso
-
de ese efecto del tratamiento,
-
como por ejemplo, si es mejor
para las personas
-
que provienen de familias
con menores ingresos.
-
Me cuesta creer
que haya una aplicación
-
para la versión
de muy alta dimensión,
-
en la que descubrí
que para los niños no blancos
-
que tienen
ingresos familiares altos
-
pero puntuaciones de referencia
en el tercer cuartil
-
y que solo fueron
a la escuela pública
-
en el tercer grado
pero no en el sexto.
-
Así que eso es lo que produce
ese análisis de alta dimensión.
-
Es una declaración condicional
muy elaborada.
-
Hay dos cosas que están mal,
en mi opinión.
-
En primer lugar, no lo veo como--
-
no puedo imaginar
por qué es algo procesable.
-
No sé por qué
querrías actuar sobre ello.
-
Y también sé que hay
algún modelo alternativo
-
que encaja casi igual de bien,
que lo invierte todo.
-
Porque el aprendizaje automático
-
no me dice que este es realmente
el predictor que importa,
-
solo me dice
que este es un buen predictor.
-
Así que creo,
que hay algo diferente
-
en el contexto
de las ciencias sociales.
-
- [Guido] Creo que las aplicaciones
de las ciencias sociales
-
de las que hablas
son aquellas en las que, creo,
-
no hay una gran cantidad
de heterogeneidad en los efectos.
-
- [Josh] Bueno, podría haberla
si me permites llenar ese espacio.
-
- No... ni siquiera entonces.
-
Creo que para muchas
de esas intervenciones,
-
se espera que el efecto
sea del mismo signo para todos.
-
Puede haber pequeñas diferencias
en la magnitud, pero no es...
-
Porque muchas de estas
diferencias educativas
-
son buenas para todos.
-
No es que sean malas
para algunas personas
-
y buenas para otras
-
y en algunos pequeños casos
pueden ser malas.
-
Pero puede haber
algo de variación en la magnitud,
-
pero se necesitarían
-
conjuntos de datos
muy muy grandes para encontrarlos.
-
Estoy de acuerdo en que,
en esos casos,
-
probablemente no serían
muy procesables de todos modos.
-
Pero creo que hay
muchos otros escenarios
-
donde hay mucha más heterogeneidad.
-
- Bueno, estoy abierto
a esa posibilidad
-
y creo que el ejemplo que has dado
-
es esencialmente
un ejemplo de marketing.
-
- No, esos tienen
implicaciones para ello
-
y esa es la organización,
-
si tienes que preocuparte por la--
-
- Bueno, necesito
ver ese documento.
-
- Así que, la sensación
que tengo es que...
-
- Todavía no estamos de acuerdo
en algo.
-
- Sí.
- No hemos coincidido en todo.
-
- Tengo esa sensación.
[risas]
-
- En realidad,
hemos discrepado en esto
-
porque no estaba para discutir.
-
[risas]
-
- ¿Se está poniendo
algo caluroso aquí?
-
- Caluroso.
Es bueno que esté caluroso.
-
La sensación que tengo es, Josh,
-
que no estás diciendo
que estás seguro
-
de que no hay manera
de que haya una aplicación
-
en la que estas cosas sean útiles.
-
Estás diciendo
que no estás convencido
-
con las aplicaciones existentes
hasta la fecha.
-
- Es justo.
-
Not Synced
- Estoy muy seguro.
-
Not Synced
[risas]
-
Not Synced
- En este caso.
-
Not Synced
- Creo que Josh tiene un punto que incluso en los casos de predicción donde muchos de los métodos de aprendizaje de la máquina realmente brillan es donde hay un montón de heterogeneidad.
-
Not Synced
- No te importan mucho los detalles,
¿verdad?
-
Not Synced
- [Guido] Sí.
-
Not Synced
- No tiene un ángulo de política o algo así.
-
Not Synced
-
Not Synced
-
Not Synced
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