Goldman Sachs e la scommessa dei Mondiali
L'alrgoritmo messo a punto dalla Banca d'affari dava il Brasile come campione del mondo, che avrebbe dovuto vincere in finale sull'Argentina. Analytics, fidarsi o non fidarsi?
Quello di Goldman Sachs è un esempio di quanta affidabilità possano avere strumenti di analisi che oggi identifichiamo come Big Data, considerato che il volume di informazioni elaborate si riferiva a ben 14 mila partite. Significa, in buona sostanza, avere valutato l’esito dei mondiali in base a una logica analytics di tipo predittivo. Il problema è che gli analytics, al di là della bontà dell’algoritmo utilizzato nel caso specifico, si basano su dati storici, mentre non tengono conto delle possibili variabili, infinite, che possono verificarsi nel corso di un evento, attenuando la precisione probabilistica. L’approccio, puramente statistico, alla fine ha dato risultati soddisfacenti, ma non ha centrato la scommessa, che consisteva nell’individuare la squadra campione del mondo.
Se qualcuno avesse investito sulla vincita del Brasile assecondando queste previsioni avrebbe perso, o avrebbe subito un danno economico, come del resto immaginiamo sia realmente avvenuto per tutti coloro che in Brasile hanno partecipato direttamente e indirettamente, al business della Seleçao. E se il mio capitale lo avessi investito in base alle percentuali di probabilità sulle quattro squadre semifinaliste, concedendo a Goldman un margine di errore sulla finale, la perdita sarebbe stata elevata. Quindi, fidarsi o non fidarsi degli analytics? Sarebbe stato interessante mettere alla prova l’algoritmo Goldman in tempo reale, permettendo di consolidare la base dati da analizzare contestualmente allo svolgimento delle gare, fornendo ipotesi in tempo reale.
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