los métodos estadísticos (simplificativos), aunque basados, en general, sobre ideas muy sensatas, implican un nivel de error imprevisible, que ha sido aceptado hasta el momento como la solución menos mala, pero ¿aún es ese el caso?
hoy en día, cualquier ordenador doméstico puede ejecutar cálculos, difícilmente imaginables hace sólo 10 años ¿entonces? ¿por qué continuar con las simplificaciones?
trendingBot ofrece un camino alternativo, basado en las siguientes ideas
1. simplificaciones = posibles errores
2. la situación más compleja puede ser dividida en comportamientos más sencillos
3. cualquiera de estos comportamientos puede ser descrito matemáticamente, tras la adecuada selección de variables
- error en las predicciones significaría errónea selección de variables
- toda intervención arbitraria del usuario (parámetros de usuario) significaría mala definición del modelo
4. la mayor parte de los comportamientos "naturales" se basan en relaciones matemáticas bastante simples- toda intervención arbitraria del usuario (parámetros de usuario) significaría mala definición del modelo
5. más detallado significa mejor => combinatoria antes que métodos estadísticos simplificativos
