Escrito por Kit Yates y publicado por Blackie Books en febrero del 2020 (el original es del 2019). He señalado el mes en la fecha porque el último capítulo parece avisarnos del futuro que se nos vendría encima en el mes de marzo.
El autor es profesor de biología matemática en la Universidad de Bath, así que al menos sobre las matemáticas que rigen la vida, algo debía saber (y algo sabe).
Es un libro que no requiere ningún conocimiento previo de matemáticas, más que lo básico de sumar, restar, multiplicar y dividir. Con algo más que explica él sobre porcentajes y probabilidades, queda todo bastante claro (algunas explicaciones yo las hubiese dado de otra forma, pero cada uno explica como quiere). Es cierto que queda todo claro, porque no se mete en detalles técnicos, pero a fin de cuentas es un libro de divulgación para todo el mundo. Explica una pocas (si no necesitaría varios libros) de las matemáticas prácticas con las que nos encontramos en nuestro día a día.
Vuelven a aparecer, como en el libro anterior, los memes de Richard Dawkins, también Ada Lovelace y Charles Babbage. Pero también habla de cosas nuevas, como de las "falacias ecológicas" (suponer falsamente que las características de un individuo son las de la población), del famoso "problema del cumpleaños", de los problemas con las estadísticas y quienes las elaboran (en palabras de Upton Sinclair: "es difícil hacer que un hombre entienda algo cuando su salario depende de que no lo haga"). Habla de lo que se entiende por "algoritmos voraces", "algoritmos de Dijkstra", "algoritmos de parada óptima", los modelos SIR (y sus variantes, como la SCIR, que todas coinciden en decirnos algo que se está oyendo mucho desde hace unos meses, que es: "no vayas a trabajar si no te encuentras bien"), en fin, de muchos temas, algunos complejos, pero, como dije antes no entra en demasiados detalles técnicos y se entiende todo bastante bien. El capítulo 7 está dedicado en su integridad a los modelos que rigen la transmisión de enfermedades infecciosas (que en estos días viene muy bien saber, para entender un poco los modelos con los que se supone que trabajan los que se supone que trabajan para protegernos de las enfermedades. Es mucho suponer, pero es seguro que hay gente trabajando en ello (aunque hay más gente empecinada en estropear las cosas)).
Menciona también los siete problemas del milenio del instituto Clay: La conjetura de Hodge; la conjetura de Poincaré; la hipótesis de Riemann; la existencia del campo Yang-Mills y el problema del salto de masa; las ecuaciones de Navier-Stokes; la conjetura de Birch y Swinnerton-Dyer, y el problema P versus NP (éste último es al que presta más atención por su repercusión en la seguridad en internet y biotecnología)..
Resumiendo, un libro de 353 páginas, que se lee de forma muy tranquila, aunque los capítulos son de 50 páginas cada uno y que nos hace pensar en las posibilidades de estar siendo influidos en nuestras decisiones por números mal desarrollados (por error o intencionadamente).
Como en el libro anterior, voy a copiar dos trocitos, porque no me decidía por ninguno:
"La epidemiología matemática proporciona una forma de evaluar y comprender estas decisiones. Explica por qué es mejor para todos que nos mantengamos alejados del trabajo o de la escuela si estamos enfermos. Nos dice cómo y por qué lavarnos las manos puede ayudar a prevenir brotes de enfermedades al reducir la fuerza de la infección. Y en ocasiones, de forma aparentemente contraria a nuestra intuición, puede poner de manifiesto el hecho de que las enfermedades más aterradoras no siempre son las que más deberían preocuparnos".
"En la misma medida en que los algoritmos se van haciendo cada vez más complejos, sus resultados pueden hacerse proporcionalmente impredecibles, y por ello deben someterse a mayor escrutinio. Pero dicho escrutinio no es responsabilidad exclusiva de los gigantes tecnológicos. Mientras los algoritmos de optimización impregnan más y más facetas de nuestra vida cotidiana, nosotros debemos asumir parte de la responsabilidad de garantizar la veracidad de los resultados que obtenemos de ellos. ¿Confiamos en la fuente de las noticias que leemos? ¿Tiene sentido la ruta que nos sugiere el navegador? ¿Creemos que el precio automatizado que se nos pide que paguemos por un producto es acorde a su calidad? Aunque los algoritmos pueden proporcionarnos información que nos facilita la adopción de decisiones vitales, en última instancia no sustituyen nuestros propios juicios, sutiles, sesgados. irracionales e inescrutables, pero a fin de cuentas humanos".
Clasificación:
Facilidad de lectura: 1
Opinión: 4
Es un libro que no requiere ningún conocimiento previo de matemáticas, más que lo básico de sumar, restar, multiplicar y dividir. Con algo más que explica él sobre porcentajes y probabilidades, queda todo bastante claro (algunas explicaciones yo las hubiese dado de otra forma, pero cada uno explica como quiere). Es cierto que queda todo claro, porque no se mete en detalles técnicos, pero a fin de cuentas es un libro de divulgación para todo el mundo. Explica una pocas (si no necesitaría varios libros) de las matemáticas prácticas con las que nos encontramos en nuestro día a día.
Vuelven a aparecer, como en el libro anterior, los memes de Richard Dawkins, también Ada Lovelace y Charles Babbage. Pero también habla de cosas nuevas, como de las "falacias ecológicas" (suponer falsamente que las características de un individuo son las de la población), del famoso "problema del cumpleaños", de los problemas con las estadísticas y quienes las elaboran (en palabras de Upton Sinclair: "es difícil hacer que un hombre entienda algo cuando su salario depende de que no lo haga"). Habla de lo que se entiende por "algoritmos voraces", "algoritmos de Dijkstra", "algoritmos de parada óptima", los modelos SIR (y sus variantes, como la SCIR, que todas coinciden en decirnos algo que se está oyendo mucho desde hace unos meses, que es: "no vayas a trabajar si no te encuentras bien"), en fin, de muchos temas, algunos complejos, pero, como dije antes no entra en demasiados detalles técnicos y se entiende todo bastante bien. El capítulo 7 está dedicado en su integridad a los modelos que rigen la transmisión de enfermedades infecciosas (que en estos días viene muy bien saber, para entender un poco los modelos con los que se supone que trabajan los que se supone que trabajan para protegernos de las enfermedades. Es mucho suponer, pero es seguro que hay gente trabajando en ello (aunque hay más gente empecinada en estropear las cosas)).
Menciona también los siete problemas del milenio del instituto Clay: La conjetura de Hodge; la conjetura de Poincaré; la hipótesis de Riemann; la existencia del campo Yang-Mills y el problema del salto de masa; las ecuaciones de Navier-Stokes; la conjetura de Birch y Swinnerton-Dyer, y el problema P versus NP (éste último es al que presta más atención por su repercusión en la seguridad en internet y biotecnología)..
Resumiendo, un libro de 353 páginas, que se lee de forma muy tranquila, aunque los capítulos son de 50 páginas cada uno y que nos hace pensar en las posibilidades de estar siendo influidos en nuestras decisiones por números mal desarrollados (por error o intencionadamente).
Como en el libro anterior, voy a copiar dos trocitos, porque no me decidía por ninguno:
"La epidemiología matemática proporciona una forma de evaluar y comprender estas decisiones. Explica por qué es mejor para todos que nos mantengamos alejados del trabajo o de la escuela si estamos enfermos. Nos dice cómo y por qué lavarnos las manos puede ayudar a prevenir brotes de enfermedades al reducir la fuerza de la infección. Y en ocasiones, de forma aparentemente contraria a nuestra intuición, puede poner de manifiesto el hecho de que las enfermedades más aterradoras no siempre son las que más deberían preocuparnos".
"En la misma medida en que los algoritmos se van haciendo cada vez más complejos, sus resultados pueden hacerse proporcionalmente impredecibles, y por ello deben someterse a mayor escrutinio. Pero dicho escrutinio no es responsabilidad exclusiva de los gigantes tecnológicos. Mientras los algoritmos de optimización impregnan más y más facetas de nuestra vida cotidiana, nosotros debemos asumir parte de la responsabilidad de garantizar la veracidad de los resultados que obtenemos de ellos. ¿Confiamos en la fuente de las noticias que leemos? ¿Tiene sentido la ruta que nos sugiere el navegador? ¿Creemos que el precio automatizado que se nos pide que paguemos por un producto es acorde a su calidad? Aunque los algoritmos pueden proporcionarnos información que nos facilita la adopción de decisiones vitales, en última instancia no sustituyen nuestros propios juicios, sutiles, sesgados. irracionales e inescrutables, pero a fin de cuentas humanos".
Clasificación:
Facilidad de lectura: 1
Opinión: 4
