El concepto de ergodicidad, introducido por el autor y estadístico Nassim Nicholas Taleb, tiene su origen en la teoría de la probabilidad y la estadística. Taleb argumenta que la mayoría de los modelos y enfoques estadísticos tradicionales no tienen en cuenta adecuadamente la realidad del mundo en el que vivimos, caracterizado por la presencia de eventos extremadamente improbables pero de gran impacto, también conocidos como eventos de cola larga.
La idea principal detrás del concepto de ergodicidad es que los sistemas y procesos estudiados deben ser tratados de manera diferente según su naturaleza ergódica o no ergódica. Un sistema es considerado ergódico si, a lo largo del tiempo, todas las posibles trayectorias del sistema se exploran de manera equitativa y se obtiene una visión completa y representativa de todas las características del sistema. En otras palabras, el promedio temporal de las trayectorias de un sistema ergódico reflejará las propiedades estadísticas del sistema.
Sin embargo, Taleb argumenta que muchos aspectos del mundo real no son ergódicos. Por ejemplo, los mercados financieros, la economía global y los eventos sociales están influenciados por la presencia de eventos de cola larga, que pueden tener un impacto significativo y que no se distribuyen de manera equitativa en el tiempo. Estos eventos extremadamente improbables pueden cambiar drásticamente la dinámica y las características de un sistema, pero los enfoques estadísticos tradicionales tienden a pasar por alto su importancia.
Taleb sugiere que es esencial reconocer la presencia de eventos de cola larga y desarrollar estrategias de gestión de riesgos que sean robustas frente a estos eventos improbables pero impactantes. Esto implica alejarse de los modelos y enfoques estadísticos tradicionales y adoptar un enfoque más prudente, que tenga en cuenta la incertidumbre y la presencia de eventos extremos.
El concepto de ergodicidad de Taleb destaca la importancia de reconocer la presencia de eventos de cola larga y su impacto en los sistemas y procesos del mundo real. Aboga por la adopción de enfoques de gestión de riesgos que sean robustos frente a estos eventos extremadamente improbables pero de gran impacto, y sugiere un alejamiento de los modelos y enfoques estadísticos tradicionales para abordar la incertidumbre y la no ergodicidad de nuestro entorno.
Ergodicidad y redes sociales
En el mundo de las redes sociales, es común establecer objetivos basados en la premisa de que los procesos son ergódicos, es decir, que las trayectorias pasadas pueden predecir el comportamiento futuro. Sin embargo, ¿es realmente válido considerar a las redes sociales como procesos ergódicos? En este post, exploraremos cómo los constantes cambios en plataformas como Twitter, especialmente después de su adquisición por Elon Musk, sumado a las variables externas como la posible irrupción de Threads con el respaldo masivo de Meta, plantean serias dudas sobre la naturaleza ergódica de las redes sociales y la efectividad de establecer objetivos basados en premisas erróneas.
Cuando observamos los cambios que ocurren en Twitter después de la intervención de Elon Musk, desde la verificación hasta los drásticos cambios en el algoritmo, es evidente que el entorno de las redes sociales es altamente dinámico y propenso a transformaciones rápidas e impredecibles. Estos cambios disruptivos pueden hacer que las predicciones basadas en datos pasados sean ineficaces e incluso obsoletas.
Además, la aparición de nuevas plataformas y el respaldo de gigantes como Meta con Threads, plantean una incertidumbre aún mayor sobre la naturaleza ergódica de las redes sociales. La irrupción de nuevas tecnologías y la adopción masiva de los usuarios pueden desafiar las premisas establecidas y llevar a la industria a reevaluar sus objetivos.
Esto nos lleva a cuestionar si la industria de las redes sociales está definiendo objetivos en base a premisas erróneas. La respuesta no es clara (añado esto por si algún cliente pro-ergódico lo llegara a leer), pero es importante reconocer la necesidad de adaptarse a un entorno cambiante y ser conscientes de que las trayectorias pasadas pueden no ser un predictor confiable del futuro en las redes sociales.
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