27 oct 2020

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opinión

Modelos matemáticos y decisiones políticas

Arnald Puy, de la Universidad de Princeton (EEUU), e Ismael Ràfols, de la de Leiden (Países Bajos), valoran los análisis sobre el covid-19

Arnald Puy e Ismael Ràfols

Trabajos en un laboratorio, en una imagen de recurso.

Trabajos en un laboratorio, en una imagen de recurso. / AFP / CHRISTOF STACHE

La pandemia del covid-19 ha puesto de manifiesto el papel de los modelos matemáticos en la toma de decisiones políticas. El gobierno del Reino Unido, por ejemplo, optó inicialmente por la estrategia de inmunidad de grupo (dejar que el virus se esparza para que la gente se infecte y se inmunice) justificando la decisión en los resultados de un modelo del Imperial College London. En el momento de escribir este artículo, los Estados Unidos están definiendo estrategias para reducir los 179.106 muertos que un modelo de la Universidad de Washington había previsto el 1 de Octubre del 2020.

Los números producidos por modelos matemáticos son atractivos por su apariencia de neutralidad, objetividad y precisión. Aun así, son el producto de las decisiones tomadas durante el proceso de creación del modelo. En este estadio, los investigadores deciden cómo conceptualizar el fenómeno de interés, qué variables incluir o excluir, o qué información se considera fiable y cuál es demasiado especulativa para ser tenida en cuenta.

Debido a que un mismo fenómeno puede ser modelado de muchas maneras diferentes, el diseño final de un modelo tiene un componente importante de subjetividad. Cuando se ignora esta multiplicidad de alternativas se obvian las incertidumbres inherentes a cualquier fenómeno complejo. Los modelos se convierten en instrumentos de predicción o justificación, bolas de cristal con las cuales se visualiza, de forma espuria, un futuro diáfano, plenamente previsible.

Los modelos son el producto de decisiones tomadas durante su creación 

Los riesgos derivados de este uso de los modelos son enormes. Por ejemplo, la estrategia del Reino Unido ha situado el país al frente de los ránkings internacionales en número de muertes por covid-19. En el 2007-2008, a pesar de existir numerosos modelos económicos, ninguno sirvió para informar a la población de la magnitud e intensidad de la crisis financiera que se avecinaba. Al contrario, muchos analistas apuntan que el exceso de confianza en los modelos matemáticos basados solo en valores bursátiles fue uno de los factores que hincharon desorbitadamente la burbuja financiera.

Aun así, los modelos pueden ser instrumentos con un gran valor social cuando se diseñan y se utilizan apropiadamente. Las predicciones atmosféricas son un ejemplo: a pesar de que se trata de un fenómeno de gran complejidad con incertidumbres irreducibles, los físicos han aprendido a comunicarlas y los usuarios a interpretarlas.

Para fomentar un uso responsable de los modelos matemáticos, un equipo de 22 científicos de universidades europeas, norteamericanas y australianas coordinado por Andrea Saltelli (Universidad de Bergen, Noruega) hemos publicado un manifiesto en la revista Nature  (A. Saltelli et al. 2020. Five ways to ensure that models serve society: a manifiesto. Nature 582 (7813) 482:484).

Cinco normas

Proponemos cinco normas para que los modelos faciliten una toma de decisiones más abierta y plural: 1) comunicar las incertidumbres, 2) evitar el exceso de complejidad, 3)  hacer explícitas sus preferencias y sesgos, 4) tener en cuenta las consecuencias de la precisión espuria, y 5)  reconocer la ignorancia como virtud que guía la investigación.

La mejor manera de evitar que los modelos escondan sus marcos interpretativos (incluidas las preferencias políticas) es a través de procesos de participación de expertos y de actores sociales diversos. Estos procesos hacen emerger la variedad de perspectivas posibles y promueven la transparencia y la robustez en términos de replicación.En términos generales, cuanto más elementos y estructuras tiene un modelo, más grande es su espacio de incertidumbre. El investigador tiene que encontrar un equilibrio razonable entre la realidad compleja que el modelo intenta capturar y la posibilidad de explorar y explicar este espacio de incertidumbre. El modelo de la Universidad de Washington es un ejemplo de cómo la falta de atención a las incertidumbres (por ejemplo la ratio de reproducción del virus, la ratio de mortalidad, el número de enfermos asintomáticos) produce resultados de espuria precisión. Cuando el modelo se utiliza para guiar políticas, ocultar incertidumbres puede dar lugar a decisiones potencialmente catastróficas.

Las normas que proponemos tendrían que prevenir que la ciencia se utilice como caballo de Troya para justificar decisiones que responden a criterios estrechos o políticos. Los modelos matemáticos son útiles para explorar los efectos de decisiones en situaciones de gran incertidumbre. Aun así, mal utilizados, también pueden ser instrumentos peligrosos. Las hipótesis, las limitaciones e incertidumbres tienen que ser abiertamente debatidas. Una modelización genuinamente rigurosa tiene que ir más allá de la matemática y reconocerse como una actividad social.
 

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