Cómo construir modelos matemáticos más útiles para la sociedad

Durante la pandemia provocada por la COVID-19, los modelos matemáticos están adquiriendo un protagonismo inusitado, e incluso podríamos decir que no del todo deseado por los científicos encargados de desarrollarlos, como pone en evidencia el artículo publicado por la revista Nature en su número del pasado 25 de junio y titulado «Five ways to ensure that models serve society: a manifesto» ('Cinco maneras de asegurarse de que los modelos sirven a la sociedad: un manifiesto'). Lo firman 22 científicos y al frente de ellos figura el nombre de Andrea Saltelli, especializado en análisis de sensibilidad e investigador de Open Evidence, spin-off de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

Incertidumbre y polarización política

Tal y como destaca el texto, se está buscando en dichos modelos una respuesta a cómo va a evolucionar la pandemia o el impacto de las medidas que se están tomando cuando aún no se tienen claros muchos datos fundamentales, como la prevalencia de la enfermedad, su mortalidad o la tasa de reproducción del virus, por citar solo tres aspectos entre otros muchos posibles. Una ligera variación en cualquiera de estas cifras puede darnos resultados y predicciones completamente distintos.

A eso hay que añadir la utilización política que con frecuencia se hace de estos resultados para defender posturas supuestamente respaldadas por la ciencia cuando en realidad no es así y hay más incertidumbres que certezas detrás de muchas de estas hipótesis. «Me asustaba que los modelos pudieran polarizar el debate político hacia lo fácilmente cuantificable, desatendiendo los aspectos menos cuantificables y la incertidumbre que afecta a muchos otros factores», explica Andrea Saltelli sobre los motivos que lo llevaron a promover este manifiesto.

Cinco puntos que deben tenerse muy en cuenta

Nadie duda de la utilidad de los modelos matemáticos, y mucho menos aquellas personas encargadas de desarrollarlos, pero sí se reconoce la necesidad de manejarlos con humildad y transparencia, ser conscientes de sus limitaciones y evitar que sirvan para respaldar intereses ocultos. Estos son los cinco principios que se proponen en el citado artículo para lograr estos objetivos y que los modelos resulten útiles de verdad para la sociedad:

1. Cuidado con los supuestos. A menudo se utilizan modelos que han sido pensados para una determinada situación pero no sirven para otra, o nos faltan los datos necesarios para elaborarlos. El análisis de sensibilidad y la incertidumbre global pueden mitigar estos efectos.

2. Cuidado con la soberbia. Los modelos demasiado complejos pueden acabar convirtiéndose en un problema e incluso resultar inútiles o mucho menos precisos que otros más sencillos y eficaces. La tentación de añadir y añadir parámetros nuevos puede ser muy fuerte, pero conviene recordar que eso aumenta también la incertidumbre y la posibilidad de cometer errores en cascada.

3. Cuidado con el marco. Los modelos, al menos en parte, reflejan los intereses, las orientaciones y los sesgos de quienes los desarrollan. Las técnicas y las herramientas que se eligen no siempre son neutras y acaban influyendo en los resultados. La transparencia aquí resulta fundamental para evitar, entre otras cosas, intereses económicos o políticos ocultos, así como para desarrollar unas directrices claras con las que poder elaborar nuevos modelos.

4. Cuidado con las consecuencias. La cuantificación puede resultar contraproducente y la obsesión por los números puede llevar a ocultar otro tipo de explicaciones importantes, producir una falsa sensación de seguridad o mezclar, como en el caso de la actual pandemia, realidades fácilmente cuantificables —como el número de plazas hospitalarias disponibles en una zona— con otras que no lo son tanto, como, por ejemplo, determinados aspectos relacionados con los derechos fundamentales o las libertades civiles.

5. Cuidado con lo desconocido. Hay que aceptar la infinidad de factores que se ignoran. Es la actitud más inteligente ante las posibles carencias que inevitablemente va a presentar cualquier modelo que se construya.

Un antes y un después para la ciencia

Lo que está claro es que nos encontramos ante un gran desafío, quizá el mayor que se ha producido en décadas, y que puede marcar un antes y un después para los modelos matemáticos y la forma de realizarlos. Aunque Saltelli va más allá, tanto en lo que a riesgos se refiere como a las posibilidades que nos deja la pandemia: «Es más probable que se trate de un punto de inflexión para la ciencia en general, lo que resulta muy peligroso porque puede llevar a un colapso de la confianza o a una nueva alianza entre la ciencia, incluidos los modelos matemáticos, y la sociedad».

Otro de los puntos clave del artículo es la afirmación de que un buen modelo no puede ser desarrollado solo por los profesionales del sector y que este trabajo, como tantos otros que desempeñan un papel clave en la pandemia, es más bien una actividad social, de manera que todos, de una forma u otra, formamos parte de ella y tenemos una función que asumir. La pregunta, entonces, parece inevitable: ¿cómo pueden los ciudadanos contribuir y ayudar en esta tarea? «Observando los números con una sana prudencia, la misma con la que debemos tratar cualquier resultado científico», asegura Saltelli. Y acto seguido nos recuerda que los ciudadanos deben tener también presente que siempre hay algún otro modelo, para relativizar aún más las conclusiones.

Apoyos y críticas al manifiesto

Este manifiesto publicado por Nature recibió unos mil tuits de apoyo, aunque ha habido también profesionales que no se han mostrado muy satisfechos con él. «Esperaba que fueran muchos más porque decimos que los grandes modelos no son necesariamente mejores y muchos modeladores tienen puestas sus expectativas en construir modelos mayores. Pero, al final, se vuelven tan grandes y lentos que sus propiedades no pueden ser estudiadas», concluye Saltelli.

^{Artículo relacionado}

^{Saltelli, A., Bammer, G., Bruno I. et al. (2020). Five ways to ensure that models serve society: a manifesto. Nature, 582(7813), 482-484. https://doi.org/10.1038/d41586-020-01812-9}

^{UOC R&I} 

^{La investigación y la innovación (I+i) de la UOC contribuyen a solucionar los retos a los que se enfrentan las sociedades globales del siglo xxi, mediante el estudio de la interacción de las TIC con la actividad humana, con un foco específico en la educación en línea y la salud digital. Los más de 400 investigadores y 48 grupos de investigación se articulan en torno a los siete estudios de la UOC y tres centros de investigación: el Internet Interdisciplinary Institute (IN3), el eLearn Center (eLC) y el eHealth Center (eHC).}

^{Los objetivos de la Agenda 2030 de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas y el conocimiento abierto son ejes estratégicos de la docencia, la investigación y la innovación de la UOC.}