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Antes de que el “moneyball” existiera en el béisbol, ya se había usado en el vino. Y, sin embargo, a diferencia del béisbol, el uso del análisis estadístico en la industria del vino es relativamente poco frecuente.

¿Qué explica la diferencia?
A fines de la década de 1980, el economista de Princeton Orley Ashenfelter descubrió que podía predecir la calidad de las cosechas de vino tinto de Burdeos basándose en características como la temperatura y las precipitaciones durante el año de cosecha.

En particular, Ashenfelter fue capaz de explicar el precio de una botella de Burdeos por su edad, la temperatura promedio durante la época de cultivo entre abril y septiembre, las precipitaciones en el período anterior de octubre a marzo, y la temperatura promedio en septiembre, cuando generalmente se cosechan las uvas.

Usando solo estas variables, pudo dar cuenta de más más del 80% de la variación del precio de las cosechas en las décadas de 1950, 1960 y 1970.

Al igual que con los cazatalentos del béisbol, este análisis amenazó el estado y la existencia de los catadores profesionales y evaluadores. No es sorprendente que se sintieran ofendidos y duramente criticados.

Desde entonces, las predicciones de Ashenfelter (por ejemplo, que las añadas de 1989 y 1990 serían excepcionalmente buenas) se han mantenido bastante bien. Además, su análisis se basó en regresiones simples. Ahora también se están aplicando herramientas estadísticas más avanzadas, con notable éxito predictivo, a la evaluación de la calidad del vino.

Y, sin embargo, a diferencia del béisbol, el análisis de datos sigue siendo en su mayoría algo secundario en la industria del vino hoy en día. Más bien al contrario, el papel de las clasificaciones subjetivas de calidad se ha vuelto más, no menos, dominante, como lo destaca un reciente artículo del Wall Street Journal.

Incluso evaluadores relativamente desconocidos son citados por las tiendas de vinos y generan cambios significativos en las ventas; una calificación de 98 en lugar de 94 desencadena un aumento masivo de la demanda.Un gran impulsor de la diferente evolución de los análisis en el béisbol y el vino es el circuito de retroalimentación que involucra al experto que hace la evaluación subjetiva.

En particular, en el béisbol, realmente no importa si un cazatalentos dice que un jugador es altamente calificado. Todo lo que importa es el rendimiento del jugador. Los algoritmos pueden, por lo tanto, reemplazar, o complementar, al cazatalentos, siempre que el resultado sea una mejor predicción de la calidad del jugador.

En el vino, sin embargo, los "cazatalentos" parecen capaces de impulsar las ventas ellos mismos, como lo destaca el artículo del Wall Street Journal. Este fenómeno hace que las profecías de los catadores de vino efectivamente sean autocumplidas.

¿Qué deberíamos concluir? Primero, en dominios en los que la calidad es difícil de juzgar, los enfoques de análisis estadísticos tendrán menos fuerza para derribar las evaluaciones subjetivas. En el análisis político, por ejemplo, los enfoques cuantitativos se han vuelto más populares porque hay un resultado claro que se puede utilizar para evaluar los resultados: predijo correctamente el resultado de una elección o no.

Por el contrario, parecería menos probable que los enfoques algorítmicos para evaluar la calidad del arte desplacen a los expertos en arte, aunque incluso para el arte hay intentos de usar el aprendizaje automático.En segundo lugar, incluso en campos algo subjetivos como el vino o el arte, un indicador final de la calidad es el precio.

Eso parecería proporcionar una vía para que los análisis se vuelvan dominantes. El papel de los evaluadores humanos, sin embargo, será desplazado solo si el precio que los consumidores están dispuestos a pagar no depende de manera importante de la opinión de los evaluadores y, en cambio, solo depende de las características inherentes de, digamos, el vino (o arte).

El problema es que la mayoría de los compradores son influenciados por las opiniones de las personas que creen ser expertos, razón por la cual las catas a ciegas de vino a menudo producen resultados tan diferentes a las no ciegas, incluso si las catas a ciegas sugieren cierto grado de diferenciación a través de tipos y calidades de vino.

¿La conclusión?
Mientras las personas estén influenciadas por las calificaciones de calidad emitidas por otros, como sugiere la prueba de la cata, es probable que la industria del vino siga dominada por conocedores en lugar de computadoras.

Por Peter Orszag

Esta columna no necesariamente refleja la opinión de la junta editorial o de Bloombeg LP y sus dueños.