Modelos matemáticos: un estado de excepción

El Prof. Andrea Saltelli presenta su libro "The Politics of Modelling" en Oxford 

"Todo lo hacemos con modelos matemáticos", afirma Andrea Saltelli, profesor y consejero académico de la UPF-BSM, y experto en análisis de incertidumbre y sensibilidad, entre otros campos. Desde las previsiones económicas, hasta la predicción de la evolución del COVID, desde la analítica empresarial hasta los algoritmos que utilizan los bancos, las plataformas o las redes sociales, muchos elementos que rodean nuestro día a día se basan en números y modelos matemáticos. 

Precisamente, la pandemia del COVID, con todas sus estadísticas de personas infectadas y curvas aplanadas, aumentó drásticamente la visibilidad de los modelos matemáticos. Pero esta visibilidad también vino acompañada de un gran nivel de controversia, por posibles deficiencias de los modelos, o simplemente por simples desacuerdos sobre las políticas. 

El libro "The Politics of Modelling: Numbers Between Science and Policy" es, de hecho, resultado de la pandemia, explica Saltelli, coeditor del volumen junto a Monica di Fiore, investigadora del Instituto de Ciencias y Tecnologías Cognitivas de Roma. El libro se presentó recientemente en un concurrido evento que tuvo lugar en Oxford Martin School con la participación de algunos de sus colaboradores, que procedían de diferentes escuelas y universidades: Wendy Espeland, profesora de Sociología en la Northwestern University; Jerome Ravetz, profesor de Filosofía en Oxford; Marta Kuc-Czarnecka, profesora de la Universidad Tecnológica de Gdańsk; Andrew Stirling, profesor de la Universidad de Sussex; Arnald Puy, profesor asociado de la Universidad de Birmingham; y por supuesto, el profesor Saltelli en representación de la UPF-BSM. 

Cinco reglas para garantizar que los modelos sean útiles a la sociedad 

"En junio de 2020, un grupo de 22 académicos liderados por mí mismo escribimos un manifiesto en la revista Nature sobre el uso de modelos matemáticos durante el covid. El título era ‘Five ways to ensure that models serve society’ ('Cinco maneras de garantizar que los modelos sean útiles a la sociedad'), porque nos parecía que los modelos no siempre se utilizaban bien durante la pandemia, y nuestro objetivo era tratar de revertir eso", explica el profesor Saltelli. Algunos de los académicos decidieron proseguir con la investigación, y tras un largo proceso de revisión, el libro, consecuencia tangible del manifiesto, fue finalmente publicado por Oxford en agosto de 2023. 

"The Politics of Modelling" sigue la estructura del manifiesto y amplía sus cinco reglas principales, a saber: 

1. Cuidado con el marco: combinar propósito y contexto 

2. Cuidado con la arrogancia: la complejidad puede ser enemiga de la relevancia 

3. Cuidado con los supuestos: cuantificar la incertidumbre y evaluar la sensibilidad 

4. Cuidado con las consecuencias: cuantificación en políticas económicas y públicas 

5. Cuidado con las incógnitas: explorar la política de la ignorancia en los modelos matemáticos 

Los modelos matemáticos solo funcionarán si estas cinco condiciones previas funcionan, advierte Andrea Saltelli. De hecho, el leitmotiv del libro, añade, es "el concepto de domesticación recíproca entre los modelos y la sociedad, lo que en palabras llanas significa que, aunque dispongamos de modelos poderosos que pueden hacer muchas cosas, tal vez la sociedad no acabe de entenderlos del todo. De hecho, es probable que el público en general no conozca las condicionalidades que hacen que los modelos matemáticos funcionen". 

El profesor Saltelli también considera que los modelos matemáticos viven en lo que él llama un estado de excepción: en general, la gente tiende a considerar las matemáticas como una ciencia exacta, pero esto no siempre es cierto, porque en algunos casos específicos, no son tan exactas y precisas como se les supone. "Son frágiles en algunos aspectos. Esta es una de las cosas que intentamos explicar en el libro". 

Por lo tanto, para combatir este estado de excepción, se debe empezar a discutir la reproducibilidad de los modelos, fomentar la complejidad de la interpretación en lugar de la complejidad de la construcción, y fomentar formas de activismo siguiendo a los statactivists (activistas de las estadísticas) franceses, que fomentan con su trabajo la domesticación recíproca entre la estadística y la sociedad. Algo similar debería ser posible en los modelos matemáticos. 

Por último, otro concepto interesante que contiene el libro es el de los números visibles e invisibles: los números visibles son los que todo el mundo puede ver, como las estadísticas públicas o las previsiones económicas que aparecen en las noticias; los números invisibles, por su parte, son los que no podemos ver pero que están contenidos en los modelos matemáticos que todos utilizamos cada día, por ejemplo, el algoritmo de una red social. A veces estos algoritmos toman decisiones importantes, como establecer qué noticias mostrarnos en primer lugar, o incluso, si se trata de un algoritmo bancario, conceder un crédito o no, en lo que algunas personas llaman el gobierno del algoritmo. 

Con todo, el objetivo del libro es, por una parte, ayudar a desentrañar los significados y las implicaciones de los modelos en el mundo real a lectores que pueden incluir tomadores de decisiones, analistas políticos, periodistas, académicos o incluso modeladores; y por otra parte, por supuesto, mejorar el uso de los modelos y enriquecerlos con puntos de vista de muchas disciplinas. "Porque cuanto más rico sea el modelo, más confiable será para la elaboración de políticas”, concluye Andrea Saltelli.