Joaquín Sánchez: “Desde que empecé a trabajar en la teoría de juegos, no he dejado de hacerlo”
Durante la Segunda Guerra Mundial el matemático y multifacético John von Neumann (uno de los padres de la inteligencia artificial) y el economista Oskar Morgenstern coinciden en el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, junto a otras celebridades como Albert Einstein. El intercambio de ideas entre el matemático y el economista da lugar al pensamiento de que muchos problemas de economía podían entenderse como juegos de estrategia, plasmado éste en la obra The Theory of Games and Economic Behavior publicada en 1944. Era el nacimiento de la teoría de juegos. La aplicación de la teoría de juegos a los mercados es una de las razones para la concesión del Premio Nobel de Economía 2012 a los matemáticos Lloyd Shapley y Alvin E. Roth.
La escena la describe el profesor de Estadística e Investigación Operativa de la UMH Joaquín Sánchez Soriano, cuyas aplicaciones de la teoría de juegos a los problemas de costes y beneficios en el campo de la logística, al transporte público, a los mercados eléctricos o, recientemente, a las redes móviles, le convierten en un apasionado de esta disciplina.
P. ¿En qué consiste exactamente la teoría de juegos?
R. De forma genérica, en analizar el comportamiento de los individuos, en el sentido más amplio, cuando se enfrentan a una situación de conflicto de intereses. Ejemplos sencillos de esto los encontramos en cualquier mercado en el que hay presentes varias empresas y han de competir entre ellas. O también, aunque a primera vista no lo parezca, en una agencia de matrimonios y en la forma en la que se asocian hombres y mujeres para que, teniendo en cuenta sus preferencias, el emparejamiento sea óptimo, de acuerdo a ciertos principios razonables.
P. Otros matemáticos han sido premiados con anterioridad por sus estudios en este campo, como John Nash y Robert Aumann, pero ¿Qué es lo que han aportado Roth y Shapley para ser merecedores del premio Nobel?
R. En este caso el premio Nobel de Economía reconoce los estudios sobre la teoría de Juegos de Albin Roth y Lloyd Shapley sobre los problemas de matching (emparejamiento) y sus aplicaciones en los mercados. En particular al análisis de situaciones en las que algunos demandan un bien, otros lo tienen, y ha de buscarse algún modo de emparejarles de la mejor manera posible. Pero en la concesión de este premio falta un importante investigador, David Gale, porque fueron Gale y Shapley quienes, en los años sesenta, teorizaron sobre cómo obtener un matching óptimo. Después, fue Roth quien lo llevó a la práctica en muchos campos a partir de los años ochenta. Algunos ejemplos en los que ha funcionado bien son la asignación de estudiantes a colegios, la distribución de médicos a hospitales y, en tercer lugar, la asignación de donantes a receptores. Además, hoy día existe un nutrido número de investigadores trabajando en este tipo de problemas.
P. El caso de las donaciones de órganos es algo más peliagudo…
R. El problema aquí reside en la definición o concreción de las preferencias, que es necesario hacerlo muy bien. Pero esto se ha conseguido aplicando las mismas ideas que se emplean en el resto de campos en los que los errores pueden ser menos dramáticos. En cualquier caso, la aplicación de la teoría sobre problemas de matching, aunque su adaptación no sea perfecta, será sin duda mejor que lo que se hace actualmente. A fin de cuentas, estará soportada por un desarrollo teórico que garantice que, si se ha conseguido una buena definición de las preferencias y parámetros, la asignación sea óptima.
P. Parece que cualquier problema pueda ser resuelto con la aplicación de un algoritmo que analiza las posibilidades y maximiza los resultados: psicología, sociología, salud, filosofía… ¿Es el ser humano más predecible de lo que parece?
R. Desde que empecé a trabajar con la teoría de juegos, no he dejado de hacerlo, pero una cosa es que intentemos estudiar cómo se comporta el ser humano en determinadas circunstancias y otra es que seamos capaces de predecir cómo se va a comportar efectivamente. Hoy en día no es posible, aunque se pretende. De hecho, existe una nueva tendencia, la neuroeconomía, que pretende saber qué partes del cerebro se estimulan cuando un ser humano se enfrenta a un problema y tiene que tomar una decisión. Existen algunos resultados, pero está complicado. No, no es nada predecible, pero si llegara a ser, la vida sería muy aburrida.
P. ¿Dónde reside la dificultad para llevar este tipo de modelos a la práctica?
R. El mayor problema no es tanto la dificultad matemática, como la acogida por parte de los que finalmente tienen que aplicar el modelo. Por ejemplo, los empresarios, los estudiantes, los médicos… depende del caso. La parte más difícil es convencerles de que existen modelos matemáticos que son perfectamente adaptables a situaciones reales y que podrían obtener beneficios razonables e incluso inesperados. La efectiva aplicación final dependerá de la voluntad de los seres humanos implicados en el problema y como decía, esto es impredecible.
Alicia de Lara