¿Lloverá o no lloverá? ¿Cómo me organizo por las mañanas para llevar a tiempo a los niños al colegio y llegar también a mi trabajo? Y si mi hijo se pone enfermo… ¡Menuda incertidumbre! ¿Verdad?
Lo cierto es que las nuevas tecnologías cada vez nos lo ponen más fácil, por ejemplo nos facilitan la vida las aplicaciones del tiempo. Pero detrás de todo esto hay mucha ciencia, muchas matemáticas y mucha estadística.
Es algo que se explica muy bien en el libro titulado ‘¿Cómo sobrevivir a la incertidumbre?’, editado por Next Door Publishers y cuya autora es Anabel Forte Deltell, licenciada en Matemáticas y Estadística y doctora en Matemáticas.
Cómo calcular la incertidumbre
La vida está llena de incertidumbre en nuestro día a día. Menos mal que tenemos los datos, las matemáticas y la estadística.
«Hay una parte de la incertidumbre que la queremos, porque la vida sería muy triste si no tuviéramos un poquito de magia, pero es verdad que hay incertidumbre que queremos cuantificar, que queremos saber, que queremos medir.
Porque nos viene muy bien saber, por ejemplo, la probabilidad de que se vaya a curar una enfermedad. O si vamos a llegar a tiempo con los niños al colegio estaría muy bien tenerlo controlado.»
De ahí surge la teoría de la probabilidad.
«Efectivamente. De hecho, al principio, la teoría de la probabilidad surge un poco para cuantificar la incertidumbre que había en los juegos de azar.
Los juegos de azar son algo que está en nuestra vida desde los tiempos más remotos, y jugar y apostar dinero, que era lo que ocurría muchas veces, llevaba a situaciones en las que querían saber qué probabilidad tenían de ganar.
No lo llamaban todavía probabilidad porque en ese momento no estaba tan extendida esa idea. Pero sí que Pascal y Fermat, que eran dos grandes matemáticos, empezaron a cartearse para intentar contar la probabilidad que había de ganar en un determinado juego, y a partir de ahí se empiezan a sentar las bases de lo que hoy llamamos probabilidad.»
La probabilidad, la estadística, están en nuestro día a día, y tú, en tu libro, nos la vas contando de una forma sencilla y muy amena a través de los ejemplos de una familia común, de dos papás y sus dos hijos y lo que les va ocurriendo en su vida.
«Sí, porque al final yo creo que no nos damos cuenta de todas esas situaciones en las que aunque sea involuntariamente, aunque digamos que no nos gustan las matemáticas, siempre estamos cuantificando incertidumbre y en el fondo estamos calculando probabilidades de alguna manera.
Cuando miras el tiempo por la mañana, para saber qué ropa te vas a poner o qué ropa le vas a poner a los niños, ahí hay mucha incertidumbre y hay una probabilidad clara. Pero también cuando vas a calentar un puré y en el envase te dice que son tres minutos en el microondas. ¿Quién ha determinado que son tres minutos? ¿Por qué tres minutos y no cinco?
Detrás de todo eso hay una medición de la incertidumbre de la que a nosotros sólo nos llega una pequeña parte.»
Hay mucho de eso también en las mediciones de los percentiles de los bebés, en la prensa, en las encuestas… Es nuestro día a día.
«Sí. Fijémonos además en que todo lo que tiene que ver con salud está basado en datos y en incertidumbre, y en medir esa incertidumbre.
Por ejemplo, no entender bien los percentiles nos puede llevar muchas veces a tener miedo sobre qué les va a pasar a nuestros hijos, si van a estar sanos o si no. Y a veces un percentil es simplemente una indicación del grupo en el que está, si van a ser más altos o van a ser más bajos. Pero hay personas de todo tipo y no pasa nada, eso no indica que no estén sanos.
Yo siempre digo que los percentiles son una cosa que se tiene que seguir una curva pero no importa si es la curva más alta o la curva más baja de esos percentiles que tenemos en las cartillas.
También cuando te haces un análisis de sangre, cualquiera que sea, vas a tener esos asteriscos que te dicen que el colesterol está alto. ¿Por qué ese asterisco aparece en un momento o en otro? ¿Qué valores tienes que superar y por qué esos valores son peligrosos?
Ahí hay una mezcla de mucho conocimiento médico, por supuesto, pero también de esa cuantificación de la incertidumbre.»
Pese a que es algo que vemos de manera constante en análisis, en la prensa, en nuestras aplicaciones… los ciudadanos de a pie no llegamos a entender bien la estadística.
«Yo creo que aquí se mezclan varias cosas. Si las matemáticas ya nos cuestan, y además en torno nuestro creamos esa barrera: «No, es que a mí las matemáticas se me daban muy mal»…
Pero es que además resulta que la estadística no se enseña casi nunca. Es una de esas materias que a lo mejor te enseñan a contar datos y a hacer una tabla y un gráfico de barras en el cole, pero no se enseña a entender qué significa la probabilidad.
Los niños, cuando son pequeños, tienen la intuición. Si tú les dices que hay una bolsa con bolas rojas y negras y que hay más bolas rojas que negras, saben que es más probable que salga una bola roja. Esa intuición y esa comprensión la tienen.
Pero luego vamos aprendiendo otras cosas y vamos perdiendo la intuición, y llega un momento en el que hemos perdido la noción de lo qué es la probabilidad. Entonces nos cuesta mucho entenderla.
No vemos otros aspectos de la estadística. A lo mejor nos cuentan qué es una media, como mucho igual nos cuentan qué es una varianza y nos cuesta entenderla porque no llegamos a verla nunca.
Y luego los jóvenes llegan a primero de cualquier carrera universitaria y, prácticamente en todas, tienen estadística en el primer curso. Y ahí es como una pesadilla, porque ellos han ido a estudiar biología, por ejemplo, y de repente les plantan allí la estadística… Y no lo entienden: «No entiendo por qué tantas matemáticas. ¿Por qué no estoy viendo nada de mi carrera?»
Ocurre que esas matemáticas están en la base de lo que esos estudiantes van a construir después, pero cuesta mucho verlo porque no terminamos de verle la practicidad que tiene.»
En tu libro das también un tirón de orejas a los medios de comunicación, a los políticos… porque no siempre todos los partidos, todos los políticos, todos los medios de comunicación son honestos al presentar los datos (las estadísticas).
«Sí. Ahí se juntan varias cosas. Hay algunas gráficas que las ves y, como matemática, como estadística, te das cuenta de que no están bien, pero lo puedes atribuir fácilmente a un error de conocimiento sobre el tema, que quizá no está del todo comprendido.
Pero hay otras veces… lo que yo llamo los gráficos en escalera. Son esos gráficos en los que pones barras y cada barra es un poquito más alta que la anterior, y luego pones los números que quieres encima. Y ya está, ese es el gráfico en escalera.
Ahí los números puede ser que el de la barra más alta sea más pequeño que el de la barra más baja, pero tú los has puesto en escalera y parece que algo es creciente. Ahí sí que cabe la duda de si están siendo honestos con lo que nos están enseñando o no.
Hay una cosa que se lleva arrastrando mucho tiempo también, y el uso que se hace a veces de los datos en los medios de comunicación lo acrecienta, que es esa frase que se le asigna a Mark Twain: «Hay tres tipos de mentiras: mentiras, grandes mentiras y estadísticas«.
Cuando se habla de estas estadísticas son estas que tergiversan un poco la información para contarla de alguna manera que a lo mejor no es del todo incierta, pero…
Hace falta ser muy honestos con los datos que se cuentan, y saber más. Creo que nos hace falta como sociedad, a todos, a quienes los leemos y a quienes los hacen. Hace falta tener esa comprensión de la estadística y de cómo se usa.»
Ahora que se habla tanto de inteligencia artificial, la inteligencia artificial también tiene mucho de estadística.
«Sí. Lo que pasa es que en la inteligencia artificial están mezcladas distintas ramas del saber. Hay mucha informática, por supuesto, mucha algoritmia. Pero gran parte de lo que se hace detrás de la inteligencia artificial en el fondo es aprender de los datos. Y siempre que hay datos y hay aprendizaje sobre los datos, ahí está la estadística.
Por lo tanto sí, tiene mucho de estadística. Y por eso tiene mucho de incertidumbre. Y esa es una de las cosas que yo creo que en la inteligencia artificial menos se ve, la incertidumbre que queda.
Cuando tú entras a ChatGPT, de repente ves un texto, y te da un texto cerrado, pero realmente ese no es el único texto que ha pensado ChatGPT. Detrás de eso hay muchísimas opciones, hay miles de millones de opciones. De hecho, cuando tú le das a reformular el texto te vuelve a dar otro ligeramente diferente.
El no saber, el pensar que una inteligencia artificial te está dando una respuesta única, es como pensar que es todopoderosa y que te va a dar las soluciones a todo. Y no es cierto.
Tenemos que considerar que cuando hay una inteligencia artificial nos va a ayudar, va a ser una herramienta, pero de momento no vamos a perder el control, que es a lo que yo creo que mucha gente tiene miedo.
Es verdad que ahora mirar una resonancia magnética es mucho más fácil, y una inteligencia artificial puede ver cosas en esa resonancia magnética que nosotros como personas (con nuestro ojo humano) no podemos ver, pero aún así, ese resultado que te puede dar, sigue conteniendo incertidumbre, y medirla, saber entenderla y tener algún profesional que sepa del tema para corroborar lo que esa inteligencia artificial está diciendo siempre nos va a hacer falta.»
Una de las frases del libro dice: «Lo que no se puede medir no se puede cambiar».
«Lo que hay que entender muy bien es que a veces medir no es sólo medir con números. A veces podemos medir opiniones, y las opiniones también se miden en estudios cualitativos: ¿qué piensa la gente? Ahí también se puede aplicar la estadística y las técnicas estadísticas.
Pero si no lo medimos de alguna manera, aunque sea una opinión, ya sea con números o con formas de ver la vida, no podemos cambiar las cosas.
Aquí pasa mucho que si nos dejamos llevar por intuiciones tenemos muchos sesgos. Si somos capaces de ponerle una medición a eso, un dato, algo que nos lleve a la objetividad, pues es mucho más fácil que podamos medir la realidad.»
Clara Grima ha escrito el prólogo de ‘¿Cómo sobrevivir a la incertidumbre?’, todo un lujo.
«Sí. Cuando supe que era Clara quien me lo iba a escribir me hizo mucha ilusión. Porque además a Clara la quiero un montón, me ha ayudado siempre mucho y me gusta muchísimo lo que hace.»
Clara Grima es matemática, divulgadora y encima ahora presentadora de un programa de televisión, ‘Una matemática viene a verte’, en RTVE.
«Sí, es un programa que tiene ese punto de que está en la vida cotidiana, y me encanta.»
¿Y cómo es eso de que la ciencia se escribe con R, que es algo de lo que hablas en el epílogo del libro?
«Hay tres aspectos básicos. Uno es porque al final yo cuando aplico estadística, y la mayoría de los estadísticos también, utilizamos un programa que se llama R. Y muchos de los análisis estadísticos que se hacen, porque al final la estadística está detrás de casi todas las ramas de la ciencia si no de todas, me llevó a decir que la ciencia se escribe con R, era un guiño a eso.
Pero luego además la ciencia tiene algo, y es que tiene que ser reproducible. Es muy importante que la ciencia sea reproducible. R de reproducible y replicable, que son dos palabras que parecen muy iguales pero tienen connotaciones distintas.
Decimos que algo es reproducible cuando yo con los mismos datos, las mismas técnicas y todo igual, en mi casa puedo hacer lo mismo que han hecho los investigadores que han recogido esos datos.
Y replicable es que otra persona en otro lugar, con sus propios datos, pueda corroborar lo mismo que yo he conseguido demostrar.
Necesitamos que la ciencia sea así, porque yo necesito que algo que yo he demostrado en mi laboratorio con ratones lo puedan haber demostrado en otro laboratorio con otros ratones para certificar que eso de verdad está pasando así. Y tengo que ser honesto con mis datos y con mis técnicas y que otra persona pueda hacer lo mismo que yo he hecho.
Luego además la tercera R, que para mí es muy importante, es el reconocimiento a las personas que hacen la ciencia. Que a veces, ya sea por presupuesto o ya sea por visibilidad, no se les reconoce. Creo que hay que reconocer y sobre todo a las mujeres que han hecho ciencia a lo largo de la historia, que no siempre se las reconoce como se debería.»
Es importante que las mujeres tengan referentes y que vean todo el trabajo que estáis haciendo mujeres como tú o como Clara Grima, por ejemplo, aquí en nuestro país, para que se animen a estudiar este tipo de carreras y se quiten esa leyenda negra de que las mujeres somos peores con los números.
«Yo creo que es muy importante tener referentes de proximidad. Porque muchas veces recurrimos a referentes históricos, como Marie Curie. Yo, cuando estudiaba, la única referente era Marie Curie. Pero claro, Marie Curie tiene dos premios Nobel, y yo no puedo optar a tener dos Nobel.
Necesitamos como referentes gente cercana. Yo siempre digo que los colegios tienen que recurrir a las madres que tienen cerca, y que seguro que hay madres que han estudiado una carrera de ciencias o que se dedican a algo de investigación, y que vayan a ese centro.
Y si no una madre de ese centro, pues una madre de un centro cercano u otra mujer que esté cerca, que sea próxima, y que los niños la vean como alguien a quien poder aspirar a ser.
Y permitirnos la mediocridad, que parece que nos da miedo, que tenemos que ser todos superexcelentes. Para nosotras muchas veces eso es una lacra, y no nos vemos en esa posición.»
Tú, Anabel, por ejemplo, ¿por qué estudiaste matemáticas?
«Porque tenía una referente que me las marcó como algo bonito, como algo con lo que podía jugar y como algo para lo que yo podía servir.
De todas formas sí que es verdad que hay un punto añadido, y es que cuando yo estudié matemáticas era fácil, no la carrera sino el decidirme por las matemáticas, porque tenía una salida muy clara que era la docencia.
Si tú vas a ser docente en un centro, si vas a ser profesora de secundaria, siendo mujer es una cosa que es natural. Costó un poquito más cuando tomé la decisión de quedarme en la universidad a investigar. Era más complicado de ver que una mujer se quedara investigando, y nos pasa que perdemos a muchas en ese camino.
Además en matemáticas se está dando una cosa muy curiosa, y es que cuando yo entré, cuando la visión era ir a ser profesora de secundaria, éramos un 60% de mujeres.
Y a partir del año 2002-2003, que empieza a verse ya como una profesión para ir a la empresa, ahí empieza a decaer el número de mujeres y estamos en torno al 40% (o sea que ahora se ha invertido el porcentaje, ahora hay más hombres).
Hay que animar a las chicas a que vengan a estudiar matemáticas.»
Tú, Anabel, no eres de las que separas letras y ciencias, sino que haces cosas muy bonitas. Háblame de esos poemas matemáticos, de esos PoeMaths.
«Yo siempre he visto poesía en el lenguaje matemático. A mí por ejemplo hay un concepto que me encanta que es el concepto de frontera.
El concepto de frontera, que todos conocemos y tenemos claro, en matemáticas tiene una connotación especial, una implicación en la teoría de conjuntos, en lo que se llama topología es la frontera de un conjunto lo que está en el margen.
Y claro, eso es tan bonito entenderlo desde las matemáticas y desde la vida real, intentar conectar los dos mundos. Qué significado hay en uno y en otro y en qué se relacionan.
Eso me parecía muy bonito, y un día se me ocurrió que podía intentar llevar eso a la poesía, porque siempre me ha gustado escribir, desde pequeña. Y pensé en intentar mezclar esos dos lenguajes.
Y de lo que me he dado cuenta es que es muy fácil, por lo menos para mí es muy sencillo poner en palabras matemáticas sentimientos que tenemos en nuestro día a día y que tienen a veces palabras muy parecidas para utilizarlo.»
Fuente: Entrevista que Mara Peterssen le hace a la profesora, investigadora y divulgadora Anabel Forte en el programa ‘La aventura del saber‘ de RTVE (11/05/2023)
