Herbert George Wells, el visionario autor de La guerra de los mundos, predijo que algún día, para ser un ciudadano informado y eficiente, el pensamiento estadístico sería tan necesario como leer y escribir. Aun reconociendo la supremacía de la lectoescritura (ese palabro que tanto gusta a los pedagogos de nueva hornada) para manejarse por la vida, sería motivo de largas discusiones pronunciarse sobre si ese día ha llegado ya, lo hará en un futuro o no se presentará nunca. En cualquier caso, está claro que buena parte del conocimiento sobre la naturaleza y la experiencia se obtiene mediante números, y que el gobierno o desgobierno del mundo se realiza de manera creciente con estadísticas. Y ya que la semana pasada, al mentar a Bayes, nos acercamos al jardín de la estadística, hoy bien podríamos dar un paso adelante y adentrarnos, aunque con pies de plomo y los ojos bien abiertos, por esta jungla del razonamiento bayesiano y la inferencia incierta.
Pero lo haremos al socaire de un artículo publicado por Peter Sedlmeier y Gerd Gigerenzer en el Journal of Experimental Psychology: General de septiembre, con el sugestivo título de Teaching Bayesian Reasoning in Less Than Two Hours. El problema que se aborda en este trabajo se presenta todos los días y a todas las horas en medicina y, de forma palmaria, en la relación médico-enfermo. ¿Está infectado por el VIH una persona cuyo test del sida sea positivo? ¿Tiene una mujer cáncer por el hecho de que su mamografía sea positiva? Estas y otras preguntas por el estilo se plantean a un lado y otro de la mesa de la consulta, provocadas porque en medicina la certeza es una rareza y la moneda corriente es la probabilidad. Así, ante preguntas acuciantes y de respuesta incierta como, por ejemplo, ¿tengo cáncer, doctor?, al médico se le plantea la peliaguda cuestión de cómo comunicar el riesgo y explicar la inferencia bayesiana.
“Natural frecuency” no es la marca de ningún método anticonceptivo, sino una manera mucho más eficaz que el lenguaje porcentual de comunicar las evidencias probabilísticas. Para las entendederas no versadas en estadística, parece ser mucho más fácil de comprender un mensaje del tipo “una de cada 10 mujeres cuya mamografía ha resultado positiva no tiene cáncer de mama” que el expresarlo como “la probabilidad de que una mujer con una mamografía positiva tenga cáncer de mama es del 90%”. Dichas así las cosas, utilizando frecuencias naturales en lugar de probabilidades, se entienden y recuerdan mejor.
Me cuenta Peter Sedlmeier que en recientes encuestas realizadas en Alemania y el Reino Unido en las que se le preguntaba a la gente qué significa “40%” exactamente, “un largo porcentaje de respuestas eran equivocadas”. El psicólogo alemán, que ahora no se acuerda de los porcentajes, cree que “no se habrían producido tantas respuestas erróneas si se hubiera preguntado qué significa 40 de cada 100”. Su trabajo, que muestra que la gente puede aprender a traducir el complicado formato probabilístico en uno más sencillo como son las frecuencias naturales, puede ser de gran relevancia en la comunicación médico-enfermo.
La psicología tiene sin duda un gran trabajo por delante para esclarecer los algoritmos cognitivos del pensamiento natural, también llamado sentido común, que poco o nada tienen que ver con el método y el pensamiento científicos, como explica muy bien Lewis Wolpert en su libro “La naturaleza no natural de la ciencia”. Es más fácil y natural deducir que inducir, y por eso la lógica deductiva fue desarrollada por los griegos y hubo que esperar al siglo XVIII para que se sentaran las bases matemáticas del razonamiento bayesiano. La estadística ha ayudado sin duda al ulterior desarrollo de las ciencias, pero a la vez, como aventuraba H. G. Wells y después formuló John Allen Paulos, ha dado lugar al analfabetismo matemático de los hombres anuméricos.
El autor Gonzalo Casino publicó este artículo originalmente en Escepticemia, en el año 2001.
John Allen Paulus. El hombre anumérico.
