160 equipos científicos trataron de predecir cómo iban a evolucionar seis vidas humanas, desde su marcha en los estudios hasta si iban a perder su vivienda. Un informe publicado por la NAS de EEUU relata que usaron datos de gran valor y sofisticadas técnicas de machine learning, sin embargo, sus resultados se acercaron poco a la realidad. Y esto lleva a plantearse el uso de tecnologías predictivas en política o ciencias sociales.
Estos investigadores utilizaron métodos de aprendizaje automático optimizados para la predicción y se basaron en datos recopilados por científicos sociales durante más de 15 años, con los que se construyeron modelos predictivos.
A pesar de utilizar un rico conjunto de datos y aplicar métodos de machine learning avanzado para realizar el análisis y la consecuente predicción, "las mejores predicciones no fueron muy precisas". De hecho, estas "sólo fueron ligeramente mejor que las de un simple modelo de referencia", reconocen los autores de esta investigación en la publicación de la misma.
En estos resultados, señalan, el error de esta predicción se asoció fuertemente con el ámbito de lo que se investigaba y algo menos con la técnica utilizada para generar dicha predicción. En definitiva, se refleja que existen "límites prácticos" en algunos entornos tras realizar esta investigación predictiva.