Viejos 3.0

La pandemia me ha obligado a permanecer aislado en mi casa con mi esposa, mi madre de 91 años también aislada en su departamento junto a mi hermana y la persona que la cuida, con mi hijo mayor en Bremen (Alemania), mi hijo menor en Davis (California, USA) y las parejas de mis hijos también aisladas en Bahía Blanca y CABA. Fue durante este aislamiento que mi madre cumplió sus 91 años, pero todos pudimos estar junto a ella en ese día videoconferencia Jitsi mediante. Fue en ese momento que tomé conciencia que mi esposa y yo somos viejos 3.0.

¿Que es ser un viejo 3.0 en épocas de tendencia 2.0? Si la interpretación general es de alguien que evolucionó desde el uso de las tecnologías iniciales (identificadas como 1.0) hasta las de última generación, identificar alguien como 3.0 es señalar a quien no solo usa las últimas tecnología sino quién prevé usar las próximas tecnologías que todavía no están en uso identificando el camino de su evolución. Con un ejemplo cotidiano se podría ver esta evolución, quienes empezaron a usar banca electrónica en su comienzo (tecnología 1.0), ahora utilizan home-banking, e-commerce y sistemas de pago electrónico (tecnologías 2.0) y prevén su migración a los sistemas de bancos virtuales, de comercio y finanzas basados en Inteligencia Artificial, estos son los de generación 3.0; ahora bien si uno es +60 esto es ser un viejo 3.0.

En esta categoría no es casual que seamos mayoritariamente profesionales de la ingeniería, investigadores, inventores o emprendedores que pertenezcamos al grupo +60 (léase mayores de 60 años). Quienes estamos profesionalmente o particularmente vinculados a la tecnología hemos visto la evolución tecnológica hasta nuestros días y al tener cierta capacidad de interpretación sobre la naturaleza de los cambios podemos ver como estos evolucionarán en un futuro no muy lejano. Por eso quienes leímos a Isaac Asimov entendíamos el futuro que nos proponía y hoy vemos que se lo puede llevar a límites no pensados en la década del 60, 70 y 80. Cuando Julio Verne hablo de submarinos y viajes a la luna, se vio que marcó el camino de evolución tecnológica desde la primera revolución industrial a la segunda, quienes vieron y vivieron esas transformaciones previeron la revolución de la información y quienes vivimos la transformación de los sistemas de información basados en transacciones a los sistemas de información de análisis del información, vemos un futuro tecnológico basado en la Inteligencia Artificial (IA).

Ser viejos 3.0 supone cumplir con la curva del efecto Dunning-Kruger (recomiendo que lean en Wikipedia para informarse), quizás no en la porción de la “meseta de los Gurús”, pero seguro en el “Camino del Saber”, donde el conocimiento adquirido no nos hacer creer que “sabemos todo” pero si saber donde estamos y hacia donde vamos.

Es interesante ver que las categoría anteriores agrupan a dos tipos de conducta: las de quienes temen el uso de las nuevas tecnologías porque conocen o perciben su complejidad y las de quienes ignoran totalmente el funcionamiento de estas, pero las utilizan presumiendo de un conocimiento que solo abarca algunos aspectos operativos (frecuentes victimas de hackeo, pishing y otros flagelos que afectan la ciberseguridad).

Es interesante ver que muchos dirigentes (no solo políticos, sino también periodistas, influencers, etc.) que presumen pertenecer a la categoría 2.0, son miembros de este último grupo de personas, quienes presumen del uso de redes sociales, o de tecnologías emergentes desconocen la naturaleza de lo que utilizan. Como prueba les sugiero que revisen las propuestas de los políticos, los “errores” en que incurren muchos comunicadores, las recomendaciones de muchos influencers y verán como se cumple la curva de Dunning-Kruger.

Vida sin economía o economía sin vida, una falsa dicotomía

La economía es un conjunto de relaciones de producción e intercambio de bienes y servicios, es de sí, que para producir e intercambiar bienes y servicios se requieren personas vivas, Dicha esta verdad de perogrullo, la actual situación presenta como pocas veces la realidad descarnada del conflicto entre individualismo a ultranza y la solidaridad colectiva. Esto que parecería un conflicto ético, es algo mas profundo, está en la naturaleza de nuestra cultura actual, son las barreras morales que el Capitalismo Liberal de Mercado (CLM) ha diluido. Este capitalismo que difiere del liberalismo clásico no busca justificación moral, como lo hacían los viejos liberales como Adam Smith, que justificaba el beneficio de algunos pocos en el beneficio que traería a muchos el “derrame” de esa riqueza. La situación de desigualdad económica de países y de los habitantes dentro de las mayoría esos y otros países ha demostrado empíricamente que el capitalismo liberal de mercado, ha fracasado en lograr lo que el viejo liberalismo proponía, ya que casi la mitad de la población mundial vive con menos de US$ 2.50 al día ($ 200), mientras que el 1% tiene un ingreso superior a US$ 95,00 por día ($ 7500), o sea casi 40 veces mas, la referencia nacional ubica la línea de pobreza en casi US$ 15 diarios, con aproximadamente un 50% de pobres, según esa cifra.

El surgimiento de distintos Capitalismos de estado que se desvirtuaron convirtiéndose en sistemas no democráticos, favoreció la asociación “liberalismo = democracia”, donde toda búsqueda del bien común se transformó en “perdida de libertades”. Los Capitalismos liberales de estado solo se arraigaron en países nórdicos y en algunos intentos socialdemócratas europeos. Existe algunas instancias intermedias con capitalismos de estado con cierto liberalismo económico controlado (China) o capitalismos liberales con intervención estatal controlada (algunos países europeos y experiencias latinoamericanas). En resumen, las bases del CLM son claras, las decisiones las toma el mercado en beneficio de quienes tienen el control de dichos mercados (asimetrías de mercado es el eufemismo con que se refieren los economistas a nuevas formas monopolios u oligopolios), y toda intervención en contra es contra el desarrollo económico, la democracia o “la libertad).

Establecidas someramente estas categorías, digamos que en Argentina existe un Capitalismo liberal de mercado con ligeras restricciones (las cuales son fuertemente criticadas por el “stablishment”), pero en una decisión que lo ennoblece el presidente optó por defender la vida de los ciudadanos y restringir la actividad económica. Su frase “elegir la vida frente a la economía” fue muy difícil de digerir para muchos, pero cualquier crítica implicaba recibir fuertes cuestionamientos éticos y morales, por lo que sus representantes y aduladores metieron violín en bolsa y esperaron, siempre esperan.

Como es lógico en tiempo normales (aunque no debería serlo) y aún mas en tiempos de crisis, el gobierno, cometió errores de apreciación, de delegación, de planificación y de ejecución, no grandes errores, pequeños errores, pero sumados permitieron a los glorificadores del mercado, empezar a cuestionar lo que antes no se animaban. El primer cuestionamiento uso un mensaje subliminal claro “la cuarentena va a destruir la economía del país” y no “la pandemia ...”, ese argumento se usó para remarcar todo comentario que se hacía sobre los pequeños errores cometidos, pero el objetivo de los argumentos es claro culpar a “la cuarentena” y por ende a la decisión de suspender la mayoría de las actividades económicas. El argumento de la destrucción de la economía es falso, pero puede ser que sea un planificador quien dicte las nuevas reglas de las relaciones de producción e intercambio y no “los mercados”, esto es lo que verdaderamente espanta a los beneficiarios del actual sistema económico. La pandemia desnudó la real fragilidad del sistema de valores del Capitalismo Liberal de Mercado, sus decisiones están destinadas a garantizar el beneficio de unos pocos. Sobran ejemplos: un carnicero no puede aumentar el precio de la carne que vende sin que sus clientes cambien de carnicero, pero un frigorífico si, ya que las carnicerías dependen de ellos y del mecanismo de entrega y pago de mercadería; un pequeño almacén de barrio no tiene ingerencia en los precios de los productos que vende ya que su poder de compra es restringido, pero una cadena de supermercados si, por su volumen de compra; e incluso el productor agropecuario (actualmente mal llamado “oligarca”) no puede fijar el precio de su producción, pero si los acopiadores, manufactureros o terminales de carga. En estos ejemplos, son las relaciones de intercambio las que otorgan prioridades y privilegios no regulados, por ello las crisis obliga a la regulación y de ella puede surgir un nuevo sistema de relaciones de intercambio, donde el conjunto de la población perciba que es posible cambiar de un CLM a un sistema con regulaciones mas estrictas que beneficien a la mayoría, lo que inevitablemente llevaría a los privilegiados de hoy a resignar los actuales beneficios extraordinarios de que gozan y que no desean dejar de recibir.

La pandemia es una fatalidad de nivel mundial, del mismo modo que lo fueron las guerras, pero de ellas la humanidad salió fortalecida, esperemos que en esta oportunidad podamos disfrutar “vivos” de un sistema económico mas justo.

Pequeño Glosario ejemplificado

Capitalismo Liberal de Mercado (CLM): Esta clasificación es mi propuesta para actualizar las categorías originales de Capitalismo de Estado y Capitalismo Privado, ya que estas categorías son anteriores a los Acuerdos de Bretton Woods, que convirtió al capitalismo privado en Capitalismo liberal de Mercado. Capitalismo ya que la propiedad y los bienes emergentes del usufructo de la propiedad de los bienes de capital son propiedad de los dueños del capital con que adquirieron dichos bienes, la categoría antepuesta sería Estatismo donde el estado es dueño de las propiedades, bienes y usufructos. El término Liberal de esta categoría alude a que quienes detentan las propiedad de los bienes pueden tomar decisiones sobre ellos sin condicionamientos directos (un condicionamiento directo sería una regulación específica e ineludible sobre la libre disposición de bienes, las regulaciones condicionantes sobre aspectos no específicos como las ambientales, sanitarios, impositivas, etc. no se incluyen como limitantes de la sobre la libre disposición). Por último, el término “de Mercado” alude a que las decisiones están guiadas por el mercado y no por los actores que participan en el.

Capitalismo Liberal de Estado (CLE): En esta categoría se encontrarían los sistemas con propiedad de bienes y usufructos en manos de los propietarios del capital, con libre disposición de dichos bienes dentro de los límites estrictos de una regulación condicionante. El caso que mas se aproxima sería, en parte de su sistema económico, China. También puede pensarse a los otros sectores como Capitalismo Regulado Liberal, aplicando las anteriores definiciones.

Sistemas económico híbridos: Las anteriores categorías no son “contenedores” de los sistemas económicos reales sino, mas bien, “fronteras” que separan a diversos sistemas que cambian a lo largo del tiempo y su evolución.

Corona-virus, matemática y política - Parte 2

Quise. en mi anterior artículo, mostrar una forma matemática de mirar la peligrosidad de la pandemia que enfrentamos y al terminar me quedaron un montón de cosas en el tintero, así que nuevamente vuelvo al tema.

Empecemos con la matemática y el análisis de datos, si prestan atención en la pagina de la universidad de Hopkins, pueden ver que en la parte inferior derecha se muestra un gráfico, que varia entre el total de casos detectados y la cantidad diaria de nuevos casos, y si llevan el cursor del mouse sobre los puntos de la curva, les da el día y el valor correspondiente. En los gráficos que siguen les muestro las curvas de valor total y de incremento diario.

Para acceder a los valores

Ahora, si queremos hacer pruebas con datos reales tenemos la mejor fuente de datos para alimentar nuestra planilla de cálculo. Pero antes, debemos hacer unas aclaraciones sobre el comportamiento de los datos:

• Los datos dependen de la fuente que los obtiene. En este caso la información es suministrada por los gobiernos de cada país. Esto puede sugerir que según algunos intereses particulares el número puede diferir de la realidad.
• Los datos dependen de la forma y circunstancias que se toman los datos, por ejemplo si el sistema de salud de un país no dispone de suficientes reactivos para la detección del virus en toda la población que lo requiera, el número de casos que reporte será una parte del total de infecciones en ese país.
• Los datos deben ser muchos, ya que a mayor número de datos, mejor descripción estadística de la situación real.
• Por último, y mas importante, LAS SIMULACIONES MATEMÁTICAS PUEDEN SER UNA DESCRIPCIÓN DE LA REALIDAD, PERO NO SON LA REALIDAD MISMA. Dicho en forma simple, podemos ver que pasó y no que va a pasar, las descripciones matemáticas ayudan a comprender mejor que pasó y que podría pasar, no aseguran nada para el futuro.

Establecido esto, podemos decir que un “modelo de propagación”, como planteamos antes, no es lo mismo que un “modelo de evolución”. En el artículo anterior plateamos solo como sería la propagación en función de la tasa de contagio (1 a 2,5 ó 1 a 1,5), si tomamos una población cerrada un modelo de evolución de infectados, como habría que plantearse con el corona virus, requiere una descripción matemática mas compleja. Para estos casos se utilizan las funciones sigmoideas y sus derivadas matemáticas, que tienen la siguiente forma (gracias Wikipedia):

Estas funciones, están “normalizadas” (es decir que su valor máximo, su velocidad de crecimiento, su desplazamiento, y otros son 1), para adaptarlas a la realidad necesitamos ponerles un valor a todos ellos y compararlas con curvas de la realidad. Las cuales podemos obtener, para nuestro caso, como indicamos al comienzo, de la página de la universidad de Hopkins. Si vemos el caso de China, podemos ver como sería la forma de estas curvas.

La primera corresponde a la función sigmoidea, la segunda a su derivada, pero en realidad son la cantidad de casos acumulados y el incremento diario de la primera. Si por ejemplo para un día dado sumáramos todos los incrementos diarios en la segunda curva, deberíamos obtener un valor igual para ese día en la primer curva (total acumulado). También el valor de un día en la segunda curva puede obtenerse restando el valor de ese día, del valor del día anterior, en la primer curva. Con estos conceptos volvamos a nuestra planilla de cálculo.

Para expresar la formula de la función sigmoidea, primero definimos en una columna, por ejemplo la B, a partir de la fila 5 la serie de valores, que pueden ser los días (1,2,….,N), luego usamos la siguiente formula en la celda C5

=$C$3*($D$3/(1+$E$3*EXP(($F$3-B5)/$G$3)))

$C$3 celda que contiene el valor que multiplica la sigmoidea, para llegar al máximo de contagios (recordar que se supone que se contagiará el 30 o el 40% de la población bajo estudio, los signos $ nos servirán para que la referencia no sea dinámica al copiar y pegar las fórmulas).

$F$3 celda que contiene el valor en que hay que desplazar la sigmoidea, para no usar valores negativos como argumentos (y los días no lo son). Debe recordarse que en este valor el argumento de la exponencial toma valor 0,5, o sea, la mitad del valor del total de los contagiados y es el punto de inflexión del crecimiento exponencial.

$G$3 celda de contiene un valor que puede aplanar o agudizar la pendiente de la sigmoidea (si bien no hay alguna relación directa, se puede pensar que este valor tiene relación con la tasa de contagio).

$E$3 celda que permite introducir una cierta “anomalía”, desplazando la curva en forma no simétrica (solo para divertimento matemáticos, lo aconsejable es dejarla en valor 1).

Con esto copiamos la celda C5 y la pegamos a lo largo de la columna C debajo de C5 hasta que coincida con valores dados a la columna B. Ahora tenemos una función que puede describir el comportamiento total de la propagación del virus. Si queremos obtener la derivada, solo tenemos que ir a la columna D copiar C5 en D5 e ir a D6 y poner la formula =C6-C5, y copiar D6 hasta que coincida con la extensión de C. Si queremos verificar ponemos en la celda posterior a la final la función SUMA y veremos que el valor obtenido debe ser igual al valor de la última celda utilizada de la columna C.

Para obtener la función descriptora debemos usar una columna con valores reales, para ello vamos a la página de la universidad de Hopkins, tomamos un país, y como indicamos antes cargamos por ejemplo, la columna E con los valores de total de contagiados de forma que coincidan con los valores de los días de la columna B.

Si ahora queremos ver como obtener una función que describa los valores de la columna E, podemos usar dos métodos, uno aproximado por gráficos y otro por análisis de regresión. Por gráfica, bastaría insertar una grafico de líneas con dos series de valores, uno con los valores de la columna E y otro con los valores correspondientes de la columna C (la cantidad de celdas que tome de la columna C debe ser igual a la cantidad de celdas con datos de la columna E). Ahora solo debemos cambiar los valores de las celdas C3, E3, F4 y F3 y tratar que las dos curvas sean iguales. Cuando esto ocurra, tendremos una descripción matemática de la evolución de los contagios.

Si usamos el método de análisis por regresión calculamos R² que es el cociente de las varianzas de las columnas C y E, podemos directamente usar por ejemplo la celda H3 y poner la formula = VAR(C5,Cn)/VAR(E5,En), con n el número de valores de las columnas E y C; nuevamente vamos variando los valores de C3, E3, F4 y F3 y el valor de H3 se aproxima a 1 y supera a 0,8 tenemos una buena aproximación.

En ambos casos, si ocurriera que para el valor igual a F3 en la columna B no se correspondiera con un valor de la columna C de aproximadamente la mitad de C3, debemos empezar de nuevo y volver a obtener otra aproximación.

La utilidad de esta aproximación es obtener una ideal del valor máximo de contagios C3 y del momento en que se producirá el pico máximo de contagios diarios F3. Esta es la utilidad de la aproximación. Los sanitaristas en función de su conocimiento médico elaboran distintas proyecciones de cantidad de gente contagiada y por eso indican que para distintos resultados del aislamiento, puede esperarse un pico de contagios en determinada fecha.

Para dejarles un ejemplo construí una aproximación al caso China, ya que muestra una evolución como la señalada (los datos los obtuve paso a paso de la página de la universidad de Hopkins). Los valores para una evolución de 41 días son los siguientes:

Las gráficas que se obtenemos para C3=82000 ; D3=1 ; E3=40 ; F3 = 16 y G3=30, muestran una aproximación razonable. Si queremos mas precisión podemos a partir de esta aproximación usar un análisis de regresión.

Lo mas importante es que estas herramientas matemáticas DESCRIBEN HECHOS, NO CONSTRUYEN EL FUTURO, somos nosotros, es este caso, quienes podemos modificarlo con nuestra conducta: cumpliendo el aislamiento, si salimos guardar la distancia de 2 metros, evitar contactos con superficies que tengan mucho contacto con otras personas (pasamanos, picaportes, etc,), evitar llevar la manos a la cara, lavarnos las manos, y si lo hacemos lavarnos al regresar, evitar usar en la casa la ropa que usamos en la calle, usar un lugar seguro en la entrada de nuestra vivienda para dejar la ropa, paquetes, etc. antes de higienizarlos, no tocar a nuestros familiares sin lavarnos bien cuando volvemos de la calle, estas y otras medidas no dependen del gobierno, es nuestra responsabilidad y debemos asumirla. De no ser así nuestra conciencia, nuestros familiares, nuestros vecinos y la sociedad nos lo reclamará.