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Cine y Matemáticas

profetacuentalabiblia.blogspot.com presenta

Cine y Matemáticas

Área: Matemáticas — Lunes, 22 de Febrero de 2010
Descubren que las películas han evolucionado en el tiempo para que la duración se sus secuencias se ajusten al patrón de atención humano.
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Las películas cinematográficas se montan a partir se muchas secuencias. Salvo que la película sea una excentricidad sueca, koreana, vietnamita o iraní, de esas que tanto gustan a los críticos y tanto torturan al público, normalmente se trata de mantener la atención de la audiencia administrando convenientemente la duración de esas secuencias. Los humanos somos unos seres que normalmente huimos del aburrimiento y nos podemos cansar de casi todo (incluso de nuestra pareja). Una película con todas las escenas de una duración determinada nos aburriría, independientemente del tiempo de duración de las escenas o de la propia película. 
Pues bien, James Cutting y su equipo de la Universidad de Cornell (Ithaca, Nueva York) han descubierto que el cine de Hollywood sigue una estadística que encaja cada vez mejor con nuestra capacidad de mantener la atención. Aunque, naturalmente, los directores, productores y montadores no son conscientes de ello, el cine sigue una ley matemática en este aspecto.
En el estudio analizaron 150 películas estrenadas entre 1935 y 2005, tanto dramáticas, como comedias, como de acción, midiendo la duración de sus secuencias (un trabajo un tanto laborioso). El patrón que encontraron seguía el mismo que controla la atención humana y que fue descubierto en los años noventa en la Universidad de Texas gracias a cientos de pruebas con unos voluntarios: el ruido rosa.
El análisis matemático se hizo echando mano de la transformada de Fourier que permite obtener el espectro de frecuencias de fenómenos oscilatorios. Comprobaron que la intensidad de las “ondas” aumentaba según decrecía su frecuencia, un patrón conocido como ruido rosa o fluctuaciones 1/f. Es el mismo patrón que, por ejemplo, Benoit Mandelbrot (el del conjunto homónimo) encontró en las inundaciones anuales del Nilo (antes de que la presa de Asuán las anulara y destruyera con ello la fertilidad de las tierras que antes anegaba). También se usa en música como señal de prueba en mediciones acústicas. El espectro del ruido rosa es semejante al espectro medio acumulado de la música sinfónica o de instrumentos armónicos como el piano o el órgano. También aparece en procesos físicos turbulentos. Se llama ruido rosa por una analogía con la luz, pues la luz blanca estaría enriquecida con rojos (frecuencias bajas) si se comportara como este tipo de ruido, y aparecería entonces de color rosa.
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Comparativa matemática entre distintas películas. Fuente: Attention and the Evolution of Hollywood Film; James E. Cutting, Jordan E. DeLong and Christine E. Nothelfer, Psychological Science published online 5 February 2010.
Lo más interesante es que encontraron que las películas han evolucionado en el tiempo y cada vez se ajustan más al ruido rosa 1/f. Cutting creer que la obediencia de las películas a ley 1/f se debe a que resuenan con el ritmo y duración de la atención humana. Asumido esto inconscientemente por los profesionales del medio, se impondría esta ley tanto al filmar como en la sala de montaje para así tener más audiencia.
Aunque películas de acción como “La jungla de cristal II” siguen la ley 1/f bastante bien, admirablemente lo rosa y lo negro no parecen relacionarse bien, ya que la excepción son precisamente las películas de cine negro, que generalmente no obedecen esta ley 1/f, y cuyas secuencias siguen más bien un patrón aleatorio. Por otro lado, una película en las antípodas (de temática y probablemente de calidad cinematográfica) como “Star Wars Episodio III” sigue la ley 1/f casi a la perfección. Quizás, al final, puede que los críticos tengan algo de razón, aunque una película iraní siga siendo una tortura para muchos.
Copyleft: atribuir con enlace a http://neofronteras.com/?p=3017
Fuentes y referencias:
Copia artículo original (en pdf).
Foto de cabecera: cartel de la película “Los sobornados”, Columbia Pictures.

Matemáticas y predicción de comportamiento criminal

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Matemáticas y predicción de comportamiento criminal

Área: Matemáticas — Lunes, 1 de Marzo de 2010
Un modelo matemático predice que un control policial riguroso puede eliminar completamente los puntos calientes de crímenes de una clase, pero simplemente desplaza los de otro tipo.
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Martin Short. Fuente: UCLA.
¿Le gusta la serie Numb3rs? Entonces quizás le agrade saber que la serie no está tan lejos de la realidad como en un principio se podría pensar.
El antropólogo Jeffrey Brantingham y los matemáticos Martin Short y Andrea Bertozzi, todos de la Universidad de California en Los Ángeles, han usado las Matemáticas para calcular cómo los movimientos de criminales y víctimas crean oportunidades para el crimen y cómo la policía puede reducir esta criminalidad.
Jeffrey Brantingham estudia además a los cazadores-recolectores del norte de Tíbet. Según él, los criminales se comportan esencialmente como cazadores-recolectores: forrajean en busca de oportunidades para cometer un crimen. El comportamiento de los cazadores-recolectores que les hace elegir entre un ñu y una gacela es el mismo tipo de cálculo que usa un criminal para elegir entre un Honda o un Lexus como objetivo de su crimen. 
Estos investigadores han estado analizando la naturaleza de los puntos calientes en donde se dan crímenes, a través de modelos matemáticos sofisticados, para así determinar los patrones de comportamiento criminal del sistema urbano. Según ellos, sus resultados no solamente se pueden aplicar a Los Ángeles, sino a otras ciudades
El modelo matemático que han obtenido es no lineal y desarrolla patrones complejos tanto en el espacio como en el tiempo. Al parecer, las ecuaciones implicadas en este modelo, que son similares a las que describen las reacciones moleculares, la difusión o terremotos y sus réplicas, explican cómo se forman los puntos calientes locales donde se dan los crímenes.
Según el modelo de estos investigadores hay dos clases de puntos calientes. El primero, que se denomina “supercrítico”, surge cuando pequeñas explosiones de crímenes sobrepasan un determinado umbral y crean una ola de crimen local. El segundo, que se puede denominar “subcrítico” sucede cuando un factor particular, como pueda ser la presencia de un punto de venta de droga, provoca una gran explosión de crímenes al atraer a los criminales. Los dos tipos aparentan ser iguales a primera vista, pero no lo son. Si simplemente se localizan en un mapa los puntos calientes y no se estudia con cuidado las diferencias, los distintos tipos pasan desapercibidos. Este modelo permite distinguir los dos casos antes citados.
Estos dos tipos de puntos calientes son distintos sobre todo desde el punto de vista de la acción policial, bajo la cual se comportan de manera muy distinta. Las ecuaciones indican que un control policial riguroso puede eliminar completamente los puntos calientes subcríticos, pero simplemente desplazan la variedad supercrítica. Por tanto, añadir más presencia policial en unos casos hace que el crimen se desplace a otros lugares y otras veces consigue erradicar el crimen. Desde el punto de vista matemático los dos tipos de respuesta frente a la presencia policial se pueden estudiar haciendo un análisis matemático relacionado con la teoría de bifurcaciones.
Según Bertozzi, aunque el modelo está idealizado, los parámetros que aparecen en él se pueden conocer de manera muy precisa para así poder obtener una predicción fiable. Ya han utilizado los datos criminales de los últimos diez años que tiene el departamento de policía de Los Ángeles. De todos modos, esperan perfeccionar el modelo más adelante y así mejorar las predicciones.
Lo que quizás sea más interesante es que el modelo podría ser capaz de predecir donde se están formando los puntos calientes subcríticos y así la policía podría atajar el problema antes de que empeore. Sin embargo, los autores del mismo se muestran más cautos, aunque optimistas. Como este tipo de estudio acaba de empezar, los investigadores necesitarán años hasta que se comprenda la dinámica fundamental de los sistemas en los que se da el crimen y poder así hacer buenas predicciones y diseñar estrategias adecuadas. En Biología o Ingeniería han trabajado sobre este tipo de modelos desde hace décadas y llevan ventaja.
Entre los objetivos de estos investigadores estaría explicar por qué si a uno le roban la casa es posible que le suceda de nuevo o le pase a su vecino. Quizás los ladrones se sienten cómodos en el vecindario. Sostienen que el cálculo que hay detrás de ese comportamiento, de entrar en un área en la que crean escapar impunes, es el mismo que hay detrás de la gente que busca peleas en bares o planea atentados terroristas con bombas.
El trasfondo es que el comportamiento humano en estos casos no es tan complejo como se cree, sobre todo cuando no se pretende explicarlo todo (no se pretende decir si un individuo en concreto cometerá un crimen). Hay aspectos del comportamiento humanos que pueden ser entendidos fácilmente con una estructura matemática formal. Según los autores, son precisamente estas regularidades del comportamiento las que se pueden comprender matemáticamente.
Copyleft: atribuir con enlace a http://neofronteras.com/?p=3026

Matemáticas


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Números y estadísticas son imprescindibles para entender el mundo. Y eso, a pesar de las críticas, muchas veces justificadas, sobre datos parciales o presentaciones engañosas. Por eso quiero compartir con vosotros una página muy interesante que he encontrado:  Gapminder.org.
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(02/02/2009) - 9309 visitas - 4.71/5 puntos - 1 opiniones añadir comentario - Matemáticas


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(26/01/2009) - 17697 visitas - 3.73/5 puntos - 2 opiniones añadir comentario - Matemáticas


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Siguiendo las curvas de Laffer

Tengo algunos amigos que me han pedido que anime un poco más esta bitácora. Dibujos, fotografías y, sobre todo, algún tema no totalmente científico. Va a ser que no, :-). Tendrán que conformarse  con algunas imágenes para hacer menos árido un tema bastante diferente. Hablaremos de la que dicen que fue la segunda profesión más antigua. La recaudación de impuestos.


¿Qué tal si bajamos los impuestos? ¿Y si encima eso hace que suba la recaudación? Todos tendríamos más servicios, más ayudas, ¡y nos costaría menos! La idea básica es engañosamente simple.  Si pagásemos el 100% de nuestros ingresos en impuestos nadie trabajaría. Si fuese el 0%, no habría recaudación. Por eso, cuando el economista Arthur Laffer, dibujó en una servilleta este gráfico, algunos políticos como Dick Cheney se lanzaron sobre ella entusiasmados.





El punto t* es el porcentaje que consigue la mayor recaudación. La discusión esta en cual es ese porcentaje. Pero además, ¿es tan simple la relación entre impuestos y recaudación? ¿Por qué esa curva y no otra? ¿Porqué no una meseta? ¿O dos picos en los extremos? De hecho, un paraíso fiscal como Andorra o Gibraltar, probablemente tenga una curva más parecida a esta.






Ellos recaudan mucho más al tener los impuestos más bajos que sus vecinos, pero ¿que pasaría si todos los países los tuviesen iguales? ¿comenzaría una carrera por la "competitividad" vía reducción de impuestos? Y, aun dando por cierta la curva de Laffer (algo bastante discutible), ¿en que punto  exacto de la curva nos encontramos?. ¿Pagamos demasiados impuestos? ¿o todo iría mejor con más impuestos y más servicios como en Suecia?

En realidad, no se conoce con exactitud la relación entre impuestos y recaudación.  A pesar de numerosos estudios sobre el tema, no hay conclusiones claras. La economía es demasiado compleja y la interacción entre decenas de variables como la estructura económica del país, los impuestos de los vecinos, el capital disponible para inversiones, la tendencia al ahorro de los ciudadanos, la existencia de un sistema financiero completo y consolidado hacen  de esta curva una enorme simplificación de la realidad.

Y cuando la realidad es demasiado complicada, siempre suele surgir la fe para simplificarnos la vida. O, en este caso, la ideología que, como la fe, no necesita estar basada en la realidad o la lógica. Si eres un político “de derechas” la economía esta a la derecha del punto t* y hay que bajar los impuestos para mejorar la economía y subir la recaudación. Si eres “de izquierdas” esta a la izquierda y hay que subirlos para maximizar la recaudación. Según quien gobierna se dedicaran a hacer experimentos con tu dinero para “demostrar” que tienen razón. Mejor estar atentos y no creerse el "slogan" que nos quieran vender en cada momento.


(14/01/2006) - 1328 visitas - 0/5 puntos - 3 opiniones añadir comentario - Matemáticas

Jugando para ganar

¿Alguien apuesta para perder? No, todos apostamos para ganar. Sin embargo, debemos ser realmente malos en matemáticas porque todos solemos jugar con las probabilidades en contra. Y si, antes de nada, yo también he comprado boletos para la lotería de navidad. Aun sabiendo que no es una decisión inteligente.


Cuando participamos en cualquier juego de azar esperamos ganar dinero a medio plazo, (preferiblemente antes de estar muertos). Podemos perder  en algunas ocasiones y ganar en otras pero la suma debería ser positiva. En matemáticas esto se conoce como“valor esperado” y lo malo es que todos los juegos de azar tienen un valor esperado NEGATIVO. La razón es muy simple, un porcentaje de los ingresos va para los organizadores, el resto se reparte en premios. El máximo está en la lotería de navidad en España que reparte el  70  % en premios.(1) En comparación, otros juegos como la lotería primitiva solo reparte el 55% del dinero recaudado. Un valor esperado del 0,55.

Como todos sabemos, los organizadores utilizan el primer premio para atraer a la gente, a pesar de lo difícil que es ganarlo. La probabilidad de acertar la combinación ganadora en la lotería primitiva es de una entre 14 millones, y muy similar en el “Cuponazo”, una entre 15 millones. Si pasamos al “Euromillon” la probabilidad sería de una entre 76 millones.

¿Queda alguna esperanza de ganar? O, al menos, de mejorar nuestras opciones. Puede que sí. Como se comenta en este excelente artículo de Microsiervos , existen algunas técnicas para mejorar estas posibilidades en juegos similares a la lotería primitiva. Como escoger números poco habituales o, mi favorita, jugar solo cuando tengamos un bote acumulado. El dinero del bote proviene de semanas anteriores y no entra en el 45 %. En realidad, se suma al porcentaje de la recaudación que va a premios. De este modo puede repartirse MAS dinero del que la gente juega incluso si la ONLAE se queda con el 45 %. Por ejemplo, en  el sorteo de Bonoloto del 18 de noviembre de 1990, el valor esperado era de 3,6. Lastima que entonces fuese un crío.