Buenos d¨ªas, hoy escribo con buenas noticias sobre la evoluci¨®n del virus.

Los datos de covid siguen mejorando en Espa?a. Como muestra el gr¨¢fico, desde hace tres semanas bajan los casos diarios, las hospitalizaciones y los ingresos en UCI.

Los descensos se ven en todas partes y para todas las edades. Hace quince d¨ªas, cuando escrib¨ª sobre la ralentizaci¨®n que ya ve¨ªamos, me inquietaba el repunte de casos en ni?os, pero ese miedo se qued¨® en falsa alarma: aunque los casos detectados en menores siguieron subiendo unos d¨ªas, ahora bajan tambi¨¦n con claridad.

La excepc...

Buenos d¨ªas, hoy escribo con buenas noticias sobre la evoluci¨®n del virus.

Los datos de covid siguen mejorando en Espa?a. Como muestra el gr¨¢fico, desde hace tres semanas bajan los casos diarios, las hospitalizaciones y los ingresos en UCI.

Los descensos se ven en todas partes y para todas las edades. Hace quince d¨ªas, cuando escrib¨ª sobre la ralentizaci¨®n que ya ve¨ªamos, me inquietaba el repunte de casos en ni?os, pero ese miedo se qued¨® en falsa alarma: aunque los casos detectados en menores siguieron subiendo unos d¨ªas, ahora bajan tambi¨¦n con claridad.

La excepci¨®n son las cifras de fallecidos, que por desgracia todav¨ªa suben. Era algo esperado, porque las muertes llegan con cierto retraso y se contabilizan con m¨¢s retraso a¨²n. Estos d¨ªas se est¨¢n notificando unas 150 diarias, que son muchas: estamos al 50% del pico que se alcanz¨® en la dur¨ªsima ola de enero de 2021. Solo de julio a diciembre, se observ¨® un exceso de 20.000 muertes sobre la media de 2015-2019, seg¨²n el INE.

La sexta ola parece que queda atr¨¢s ahora, pero conviene no despreciarla. Estas son las cifras totales desde noviembre:

• ? : 5.000.000 casos conocidos
• ? : 100.000 hospitalizaciones
• ? : 8.500 personas en la UCI
• ? : 6.000 fallecidos confirmados

Y sumando desde julio:

• ? : 6.300.000 casos conocidos
• ? : 170.000 hospitalizaciones
• ? : 17.000 personas en la UCI
• ?: 13.500 fallecidos confirmados

Son las consecuencias de dos olas que nos alcanzaron cuando muchos ya est¨¢bamos vacunados. Hubo una primera ola de delta en verano, y una segunda en invierno con delta y ¨®micron entremezclados. Pero, ?c¨®mo habr¨ªan sido estos meses sin vacunas? Es dif¨ªcil precisarlo, porque nos habr¨ªamos comportado de otra manera, pero es f¨¢cil ver que habr¨ªa sido mucho peor.

Basta comparar las cifras de ingresos en UCI de personas vacunadas y no vacunadas que ofrece Catalu?a. Para la gente de 70 a 79 a?os, este mes los ingresos en UCI por mill¨®n de personas han sido diez veces m¨¢s en no vacunados que en vacunados. Para personas de 50 a 59 a?os han sido ocho veces m¨¢s, y para los veintea?eros, tres veces m¨¢s.

Los cinco grupos con las tasas m¨¢s altas de ingresos en UCI son personas mayores que no se hab¨ªan vacunado. Son c¨¢lculos con datos de la Generalitat (aqu¨ª y aqu¨ª), realizados por Toni Sanclement y el grupo de Biolog¨ªa Computacional y Sistemas Complejos de la UPC, que tambi¨¦n publican cifras de casos y defunciones.

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Otras historias

? 1. Hay que hablar de videojuegos

?Por qu¨¦ no prestamos m¨¢s atenci¨®n a los videojuegos si son un negocio gigantesco y un fen¨®meno de masas? Esta semana dediqu¨¦ mi columna de Tecnolog¨ªa a la importancia de jugar.

• Dos noticias recientes nos hacen de se?ales. Una compra enorme, la de Activision Blizzard por parte de Microsoft (60.000 millones), y otra peque?ita pero sintom¨¢tica, la de Wordle por The New York Times (mill¨®n y pico).
• ?Por qu¨¦ un gran peri¨®dico quiere ser referencia en pasatiempos? Porque tienen ¨¦xito. El Times tiene 8,4 millones de suscriptores en total, pero eso incluye un mill¨®n que solamente paga por los juegos. Como dec¨ªa mi compa?ero Bernardo Mar¨ªn, el Times quiere mandar un mensaje: ¡°Nos importan mucho los juegos¡±.
• El primer motivo para hablar de videojuegos es econ¨®mico: generan unos ingresos estimados de 180.000 millones de d¨®lares, m¨¢s que el cine (45.000), la m¨²sica (51.000), los servicios de streaming (90.000) o los libros (145.000).
• Dan dinero porque mucha gente juega a videojuegos (sobre todo en m¨®vil). ?No es una cosa de chavales de pa¨ªses ricos? No. La mitad de los jugadores son asi¨¢ticos; y en Europa, el 46% son mujeres, la mitad supera los 35 a?os, y un 24% pasa de 44.

Aqu¨ª ten¨¦is el art¨ªculo completo: De Microsoft a Wordle: por qu¨¦ hay que hablar m¨¢s de videojuegos.

?? 2. Macron es 75% probable

Los franceses votar¨¢n pronto para elegir a su pr¨®ximo presidente, y el actual, Emmanuel Macron, parece un firme favorito. Esto es lo que dicen diferentes pron¨®sticos:

• El modelo estad¨ªstico de The Economist estima que Macron tiene un 80% de probabilidades de salir elegido, seguido de la conservadora Val¨¦rie P¨¦cresse (13%), y la ultraderechista Marine Le Pen (6%). Es una predicci¨®n basada en un promedio de todos los sondeos.
• Las apuestas ofrecen pron¨®sticos similares. Seg¨²n Smarkets, Macron tiene un 72% de opciones de ganar, seguido de P¨¦cresse (14%), Le Pen (7%) y ?ric Zemmour (5%).
• La predicci¨®n comunitaria del mercado de predicci¨®n Metaculus le da a Macron un 70% de opciones, ligeramente al alza desde hace unas semanas; y en el mercado de predicci¨®n de la Universidad de Zurich que mantiene Alberto L¨®pez, sus opciones rondan el 79%.

Las elecciones tienen dos vueltas. En la primera se enfrentar¨¢n todos los candidatos, el 10 de abril, y los dos m¨¢s votados pasar¨¢n a una segunda y definitiva vuelta, el d¨ªa 24 de ese mes. Se da casi por seguro que Macron ser¨¢ uno de los ganadores en primera vuelta, aunque hay m¨¢s dudas sobre si le acompa?ar¨¢ Le Pen o P¨¦cresse.

? 3. Rafa Nadal es improbable

El domingo pasado, Nadal remont¨® un partido asombroso y se organiz¨® un interesante debate sobre predicciones probabil¨ªsticas. El espa?ol perdi¨® los dos primeros sets, y en ese momento muchos lo dieron casi por derrotado: la predicci¨®n oficial del torneo le daba solo un 4% de opciones de ganar (hab¨ªa empezado con un 36%), y en las apuestas su victoria lleg¨® a pagarse como 2% probable. Pero Nadal remont¨®.

?Quiere decir esto que las predicciones fallaron? ?Qu¨¦ significa en realidad que un algoritmo otorgue cierta probabilidad a un suceso?

En el caso de las apuestas, la mejor forma de interpretar ese 4% es pensar que es una agregaci¨®n de probabilidades subjetivas: un promedio de creencias personales. La otra predicci¨®n, la oficial del torneo, entiendo que saldr¨¢ de un modelo estad¨ªstico, que considerar¨¢ ciertas variables (la trayectoria de los jugadores, su ranking, el resultado, etc.), y que habr¨¢ ajustado sus probabilidades usando hist¨®ricos. Eso permite interpretarlo as¨ª: ¡°Cuando en el pasado he juzgado situaciones parecidas ¡ªseg¨²n estas variables que miro¡ª, el jugador que era favorito efectivamente gan¨® el 96% de las veces¡±.

Esta interpretaci¨®n es la clave para juzgar las predicciones que se expresan en probabilidades. ?C¨®mo sabemos si acierta un modelo que dice que algo pasar¨¢ un 4% de las veces? Un juicio binario acert¨®/fall¨® es ¨²til, pero del todo insuficiente. Por eso usamos el concepto de calibraci¨®n. Decimos que las predicciones de un modelo (un m¨¦todo, un organismo o una persona) est¨¢n bien calibradas cuando se cumplen con la frecuencia prometida. Es lo que debemos pedirles. Para que las apuestas sean un buen predictor, por ejemplo, las victorias a las que dan un 96% de probabilidad, como la de Medvedev sobre Nadal, no tienen que ocurrir siempre, sino el 96% de las veces, 24 de 25.

Tambi¨¦n hubo risas con el modelo que dec¨ªa que Nadal solo remontar¨ªa el 2% de las veces: ?Ja! Pero esa predicci¨®n no era rara, al rev¨¦s: ?Explica porqu¨¦ la victoria de Nadal va a pasar a la historia! Vimos una remontada excepcional en un d¨ªa ¨²nico. La pregunta en el aire es saber si esa remontada es menos excepcional para Nadal que para otros.

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