Por @Alvy — 10 de Agosto de 2015

Andrew Lloyd se preguntó qué pasaría si se apuntaba a 1000 concursos y sorteos de esos que aparecen en las tiendas, revistas, periódicos y televisión. ¿Cuántos ganaría? ¿Cuánto tiempo necesitaría? ¿Merecería la pena?

Aprovechando las circunstancias grabó su experiencia en vídeo; la verdad es que resulta entretenido: llamadas de teléfono, concursos que te piden que envíes cosas, rellenar formularios… Intentó gastar la menor cantidad de dinero posible; aun así tuvo que pagar unas 50 libras (70€) entre pitos y flautas.

Necesitó 4 meses para completar el reto, que quedó documentado en una interminable lista en un cuadernillo. Luego, la larga espera…

¿El resultado? Bastante miserable, todo sea dicho: cuatro regalos más bien tirando a chungos que pueden verse al final del vídeo.

Así que… Ya sabéis, niños: nadie da nada por nada, la probabilidad de ganar en un sorteo o concurso de estos es de 1 entre 250 (más o menos) y encima te costará dinero – aunque Andrew dice que cree que «salió ganando». Aparte de eso, un «pequeño detalle»: ahora mil empresas tienen todos sus datos personales, gracias a lo cual sufrirá un acoso marketiniano eterno tanto por correo como en su buzón físico durante el resto de su vida. ¡Ouch!

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Por @Alvy — 4 de Agosto de 2015

Number books

Este gráfico muestra las veces que aparecen los números del 1 al 10 en diversos libros publicados en inglés a lo largo de los dos últimos siglos. Está expresado (diría yo) en porcentajes sobre el total de todas las palabras contenidas en los libros.

El resultado recuerda bastante a la ley de Benford. El bajón hacia 2000 tal vez indica que se empezaron a publicar muchos más libros de puro texto respecto a libros con texto y números – aunque parece un poco raro en cualquier caso.

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Por @Alvy — 24 de Junio de 2015

Wikipedia Random

Pulsando al azar el botón/enlace Página aleatoria de la Wikipedia y anotando y clasificando los resultados manualmente se obtuvo el gráfico de la imagen, que muestra a las claras qué áreas del conocimiento humano están más representadas en la enciclopedia libre.

Geografía, deportes y ciencia dominan la clasificación (unas 180 apariciones, ~ 18% de los artículos), pero hay que tener en cuenta que en ciencia más del 60 por ciento se dedica específicamente a especies de animales y plantas. La lista incluye películas y series de televisión, edificios y construcciones (facilities), música, historia política… También hay un porcentaje de más del 3% dedicado a la Tecnología. ¿Alto? ¿Bajo? Depende de cómo se mire. Los resultados según el autor son fiables al 99%, acordes al tamaño de la muestra.

Este botón es para mi una de las grandezas de la Wikipedia; como recordarán los más antiguos del lugar inspiró el botón ¡Salta! de Microsiervos, que llevamos usando unos diez años y se ha mantenido en la cabecera de todas las páginas. Sigue funcionando igual de bien que el primer día, aunque en cierto momento cambiamos en el código la función rand() por mt_rand() porque nos comentaron que era más rápida y «más aleatoria».

(Vía Data Is Beautiful.)

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Por @Alvy — 20 de Mayo de 2015

2D-Random-Walk

Dos personas están en un gran estadio lleno de gente, se separan y se pierden. Quieren encontrarse la una a la otra, pero no han acordado nada de antemano; la única forma que tienen de localizarse es deambular buscándose. Tal vez una de las persona piense que es mejor quedarse quieta y esperar a que aparezca la otra, pero lo mismo podría suceder a la inversa – por lo que quedarían ambas absurdamente paradas y no se encontrarían nunca. Pero si no dejan de caminar de un lugar a otro tampoco pueden «descartar» lugares por los que ya hayan, pues quizá la otra persona reaparezca tiempo después. ¿Cuál es pues la mejor estrategia para encontrarse?

Hay muchas aproximaciones a este entretenimiento matemático; una de ellas consiste en plantear estrategias y ejecutar simulaciones a ver qué sucede. Idealmente se puede utilizar una matriz cuadrada y suponer, por ejemplo, que las dos personas se «encuentran» si ocupan casillas adyacentes. Y se pueden usar diferentes tamaños para el escenario, «programar» los personajes con algoritmos para recorrer patrones en forma de cuadrados, espiral… Ya lo hizo Rhett Allain para Wired. Hay un sinfín de posibilidades.

Lo importante es que el mismo razonamiento debe usarse para ambas personas, pues se entiende que no tienen forma de comunicarse (cuando se inventó este problema no había Whatsapp ;-) ni han acordado nada de antemano.

Search-Strategies

Una de las simulaciones más sencillas muestra cómo varía el tiempo para encontrarse dependiendo de si hay una sola persona moviéndose o si ambas se mueven. Según se ve parece una gran ventaja en que ambos se muevan a la vez pues cuando solo se mueve una a veces el tiempo pasa y pasa sin que se encuentren.

Hace tiempo en un artículo de Nautilus fueron un poco más allá: la recomendación era, literalmente, «empezar emborrachándose para generar unos recorridos realmente aleatorios tras comenzar la búsqueda» (véase: The Man Who Invented Modern Probability: Andrei Kolmogorov). Según el célebre matemático ese «paseo del borracho» o camino aleatorio es la mejor opción para el problema planteado, pues maximiza el área de exploración sin una gran probabilidad de volver al punto inicial.

(Según me parecía recordar otra opción aún mejor era conocer toda esta información de antemano y dedicar la mitad del tiempo a caminar buscando y la otra mitad a permanecer parado. Sin embargo no he encontrado referencias a esto, así que tal vez no sea correcto.)

Otro dato curioso es que este tipo de búsquedas aleatorias depende a veces de otros factores. Por ejemplo, un borracho buscando un bar en la «matriz bidimensional» de las calles de una ciudad es probable que lo encuentre. Pero en el caso equivalente en tres dimensiones, por ejemplo un pájaro buscando su nido, es más probable que no lo encuentre nunca, simplemente por el cambio que supone el paso de 2D a 3D.

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