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«Conoces a personas como tú, los crujientes numéricos, realmente me ponen de los nervios». Así que gritó uno de los correos electrónicos amenazantes que Adam Kucharski recibió después de la publicación de las actas de una reunión del Grupo Asesor de Ciencias de Gran Bretaña para emergencias (de las cuales fue miembro durante la pandemia).
«Ese mes se había sentido como un tirón de la guerra entre las dos teorías sobre Delta (una nueva variante covid), cada pieza un competidor tirando en una dirección u otra», recuerda Kucharski, profesor de matemáticas en la London School of Hygiene and Tropical Medicine, recuerda Prueba.
Como destaca ese comentario, la evidencia a menudo es disputada y es evasiva, incluso durante la pandemia, cuando muchos expertos instaban a los gobiernos a «seguir la ciencia». Pero ese remitente de correo electrónico furioso podría haber estado hablando para muchas personas en estos tiempos de evidencia posterior. De hecho, al mirar los EE. UU., Las diversas teorías de conspiración y las creencias no fácticas que se extienden junto con el coronavirus a principios de la década de 2020 parecen bastante discretas para los estándares de 2025.
Por lo tanto, este es un momento particularmente malo o un momento particularmente bueno para publicar un libro sobre la probabilidad, la naturaleza de la evidencia y la comunicación científica.
Prueba Comienza con el conocido problema de Monty Hall, cuya respuesta correcta casi nadie puede entender. El presentador de Game Show, Monty, ofrece a un concursante la elección de tres puertas, una de las cuales esconde un auto nuevo deseable y las otras dos cabras menos deseables. Supongamos que el concursante elige la puerta 2. Monty abre la puerta 3 para revelar una cabra. ¿Debería el jugador quedarse con la puerta 2 o cambiar a la puerta 1?
La respuesta correcta es cambiar, ya que hay una mayor probabilidad de que el automóvil esté detrás de la puerta 1; La nueva información de la acción de Monty no es que haya una cabra detrás de la puerta 3, sino que el anfitrión no abrió la puerta 1. Sin embargo, uno de los incrédulos, nos dice el libro, fue el genio matemático Paul Erdős.
Si incluso él no podía entender, ¿qué esperanza para el resto de nosotros? ¿Está todo el programa de basar las decisiones en evidencia condenadas a platlar la incapacidad de los humanos para comprender las probabilidades y la lógica?
El libro continúa con una porción de la historia de las matemáticas para demostrar que incluso la lógica no puede entregar la verdad absoluta: la geometría riemanniana torpedea nuestras intuiciones euclidianas cotidianas sobre el comportamiento de las líneas rectas y los ángulos rectos; En 1931, Kurt Gödel demostró que los sistemas matemáticos axiomáticos son inconsistentes o incompletos. Esta última pieza de matemáticas de principios del siglo XX muestra «por qué los ingenieros de software a veces luchan por desarrollar algoritmos exitosos de toma de decisiones», señala Kucharski. Los algoritmos no pueden cubrir todos los contextos posibles o dar resultados internamente consistentes.
Por ejemplo, considere el perfil de gestión de delincuentes correccionales para sanciones alternativas, un sistema ampliamente utilizado en los EE. UU. Para ayudar a los jueces a tomar decisiones sobre la fianza y la libertad condicional a través de la evaluación automatizada de riesgos. Se alimenta en variables como la edad, la educación y el historial de violencia en un algoritmo para producir un puntaje de riesgo.
A Investigación de ProPublica En 2016 sugirió que, aunque la raza no se usó explícitamente en el algoritmo, asignó a los acusados negros a una categoría de mayor riesgo. ¿No fue esto claramente injusto? Depende de la definición de justicia. ¿Es que las tasas de reincidencia reales coinciden con precisión en las predicciones del algoritmo para todos los grupos? ¿O es que la probabilidad de que el algoritmo clasifique erróneamente a alguien como alto o bajo riesgo es igual entre los grupos? Por ejemplo, ¿la probabilidad de que alguien que no vuelva a ofender se clasifique erróneamente como un alto riesgo es igual entre los grupos? Sin algoritmo puede satisfacer ambas definiciones de «justo».
Dichos ejemplos tienen una advertencia obvia para los formuladores de políticas que se enfrentan a usar inteligencia artificial para reducir costos o mejorar la eficiencia en áreas como la justicia penal, la atención médica o el bienestar. Pero, como Kucharski continúa discutiendo, existen desafíos para determinar la respuesta «correcta» sobre la base de evidencia y métodos cuantitativos en la ley, en medicina y, de hecho, en todas las áreas donde se hacen fuertes reclamos para conclusiones «basadas en la evidencia».
Un capítulo, que podría sorprender a algunos lectores, arroja serias dudas sobre la afirmación de que los ensayos de control aleatorios (ECA) son en realidad el «estándar de oro» para evidencia sobre eficacia médica. La idea arraigada de que los ECA se encuentran en la parte superior de una jerarquía de fechas de prueba a las recomendaciones de un grupo de trabajo canadiense en 1979. Pero hay muchas situaciones en las que otros tipos de pruebas, incluida la experiencia, son más relevantes.
Entonces, ¿qué implica esto para los crujientes numéricos, aquellos que todavía creen en la importancia de la evidencia, pero reconocen tanto la prevalencia de la mala práctica en la ciencia como la dificultad inherente de establecer reclamos científicos?
La respuesta del libro es hacer más de lo mismo, pero hazlo mejor y, sobre todo, reconocer y comunicar las incertidumbres. Esto podría reconstruir la confianza pública en «la evidencia». Esto parece ser lo correcto y, en el contexto de hoy, inadecuadamente inadecuado.
Prueba: La ciencia incierta de la certeza por Adam Kucharski Perfil £ 22/libros básicos $ 32, 368 páginas
Diane Coyle es profesora de políticas públicas en la Universidad de Cambridge
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