Los próximos treinta años

Las guerras del futuro no se librarán en un campo de batalla ni en el mar. Se librarán en el Espacio o, en su lugar, en la cima de una montaña muy alta. En cualquier caso, la mayor parte del combate será llevado a cabo por pequeños robots. Cuando salgáis hoy de aquí recordad siempre que vuestro deber está muy claro: construir y mantener esos robots.

—Los Simpson 4F21

Hablaba hace unos días con una amiga sobre cómo el futuro imaginado por los guionistas del largometraje Regreso al futuro II no se ha materializado. En lugar de zapatillas que se atan solas tenemos paloselfis, en lugar de ropa cuya talla se ajusta automáticamente tenemos paloselfis, y en lugar de patinetes y coches voladores tenemos... memes y emojis. Mi amiga y yo nos preguntábamos en qué momento la Humanidad se había perdido.

Aún así, algunas predicciones de la película sí se han hecho realidad, como los remakes en tres dimensiones, las videollamadas o la nostalgia de los ochenta. Si ustedes creen que pueden hacerlo mejor, Luis Tarrafeta ha comenzado en su blog una casa de apuestas al estilo de longbets.org. En caso de que su pronóstico (con un horizonte mínimo de dos años) resulte acertado pueden ganar una cena o unas cervezas gratis.

Foto de rjrgmc28

No es más que la verdad sencilla cuando decimos que a los humanos se nos da fatal predecir el futuro. A este respecto les recomiendo el libro de Dan Gardner titulado Future Babble: Why Expert Predictions Are Next to Worthless, and You Can Do Better. En él encontrarán célebres predicciones fallidas, como las de Paul Ehrlich sobre superpoblación y hambrunas, o aquella otra muy popular en la década de los setenta que aseguraba que se acabaría todo el petróleo en unos treinta años, con consecuencias desastrosas. Otras son menos conocidas pero igualmente erradas, como la aseveración hecha por el periodista H. N. Norman de que se había llegado a la paz eterna meses antes de que estallara la Primera Guerra Mundial. Muchas otras las he vivido de primera mano. A finales de los ochenta, verbigracia, parecía que Japón iba encaminado a dominar la economía mundial, cuando lo que ocurrió fue que pocos años después su economía se hundió. A finales de los noventa, con la economía estadounidense funcionando a todo gas daba la impresión de que eso del crecimiento económico estaba dominado, y se publicó Dow 36,000. Poco después de la aparición del libro el índice Dow Jones marcó su máximo en menos de 12.000 y empezó un doloroso descenso producido por la explosión de la burbuja de las puntocom.

Un compendio de todas las razones por las que los humanos somos tan malos haciendo predicciones da para llenar una biblioteca, pero una de las causas más importantes tiene que ver con nuestra propia psicología. Cuando hacemos predicciones sobre el futuro solemos limitarnos a extender de forma ingenua las tendencias actuales, de manera que si vivimos una época de bonanza vaticinaremos un futuro brillante, mientras que en épocas de crisis la mayoría de voces advertirá que el fin de la civilización está cerca. Esto se conoce como sesgo del statu quo:

In psychology and behavioral economics, status quo bias is a term applied in many different contexts, but it usually boils down to the fact that people are conservative: We stick with the status quo unless something compels us otherwise. In the realm of prediction, this manifests itself in the tendency to see tomorrow as being like today. Of course, this doesn’t mean we expect nothing to change. Change is what made today what it is. But the change we expect is more of the same. If crime, stocks, gas prices, or anything else goes up today, we will tend to expect it to go up tomorrow. And so tomorrow won’t be identical to today. It will be like today. Only more so.

En realidad, esta no es una mala regla heurística. En 2007, Ron Alquist y Lutz Kilian observaron que el mejor método para predecir el precio futuro del petróleo es, simplemente, suponer que será el mismo que hoy. Parece una regla absurda y está lejos de ser precisa pero, aún así, tal como demostraron estos dos economistas en su estudio es mejor que cualquier otro método, ya sean modelos econométricos, precios en mercados de futuros u opiniones de expertos. En este mismo sentido, Philip Tetlock advirtió en su experimento que quienes más aciertan en sus augurios son aquellos que menos se alejan del statu quo:

Each step from the equilibrium is harder than the last. Negative feedback stabilizes social systems because major changes in one direction are offset by counterreactions. Good judges appreciate that forecasts of prolonged radical shifts from the status quo are generally a bad bet.

El problema es que los cambios económicos, políticos y sociales son acumulativos, y cuanto más largo es el horizonte de predicción mayor es la probabilidad de que aparezcan cisnes negros en el camino (ibídem Gardner):

This tendency to take current trends and project them into the future is the starting point of most attempts to predict. Very often, it’s also the end point. That’s not necessarily a bad thing. After all, tomorrow typically is like today. Current trends do tend to continue. But not always. Change happens. And the farther we look into the future, the more opportunity there is for current trends to be modified, bent, or reversed. Predicting the future by projecting the present is like driving with no hands. It works while you are on a long stretch of straight road, but even a gentle curve is trouble, and a sharp turn always ends in a flaming wreck.

Dejemos a un lado las predicciones políticas y económicas y hablemos brevemente sobre los cambios tecnológicos. Actualmente se habla mucho sobre el impacto que tendrán los robots y tecnologías como Bitcoin. Obviamente, todas las predicciones al respecto son mera especulación y solo con el paso del tiempo veremos qué ocurre. De la misma manera que no podemos hacer predicciones precisas a treinta años vista cuando se trata de sistemas sometidos al caos y a la aleatoriedad tampoco estamos en posición de hacerlos en lo que a tecnología se refiere. Una razón para ello fue expuesta por Karl Popper allá por la década de 1930 (ibídem Gardner):

“The course of human history is strongly influenced by the growth of human knowledge,” Popper wrote. But it’s impossible to “predict, by rational or scientific methods, the future growth of our scientific knowledge” because doing so would require us to know that future knowledge, and, if we did, it would be present knowledge, not future knowledge. “We cannot, therefore, predict the future course of human history.”

Existe otra razón posible, propuesta por Nassim Taleb, que tiene que ver con la forma en que enfocamos el problema de hacer predicciones. Cuando imaginamos el futuro tendemos a pensar en las novedades cuando lo correcto –según él– es centrarse en aquello que desaparecerá (énfasis en el original):

Now close your eyes and try to imagine your future surroundings in, say, five, ten, or twenty-five years. Odds are your imagination will produce new things in it, things we call innovation, improvements, killer technologies, and other inelegant and hackneyed words from the business jargon. These common concepts concerning innovation, we will see, are not just offensive aesthetically, but they are nonsense both empirically and philosophically.
Why? Odds are that your imagination will be adding things to the present world. I am sorry, but [...] this approach is exactly backward: the way to do it rigorously, according to the notions of fragility and antifragility, is to take away from the future, reduce from it, simply, things that do not belong to the coming times. Via negativa. What is fragile will eventually break; and, luckily, we can easily tell what is fragile.

Por supuesto, eso no quiere decir que no vayan a aparecer nuevas tecnologías. Lo que este autor sostiene es que algunas tecnologías será reemplazadas por otra cosa, y que esa «otra cosa» es impredecible. Para saber qué tecnologías tienen más probabilidad de desaparecer, Taleb sugiere una regla sencilla (el énfasis es mío):

For the nonperishable, every additional day may imply a longer life expectancy.
So the longer a technology lives, the longer it can be expected to live.
[...] If a book has been in print for forty years, I can expect it to be in print for another forty years. But, and that is the main difference, if it survives another decade, then it will be expected to be in print another fifty years. This, simply, as a rule, tells you why things that have been around for a long time are not “aging” like persons, but “aging” in reverse. Every year that passes without extinction doubles the additional life expectancy. This is an indicator of some robustness. The robustness of an item is proportional to its life!

De acuerdo con este razonamiento, uno los grandes aciertos de Regreso al Futuro II es suponer que en 2015 aún habría periódicos en papel.

Independientemente del zeitgeist, una de las predicciones que siempre está ahí es la del fin del mundo: que si el LHC, que si los Mayas, que si el efecto 2000, que si la energía nuclear, que si Nostradamus, que si la caída del Imperio Romano. Es como si la Humanidad pensara, a cada paso que da, que todo está estropeado sin remedio y que el apocalipsis nos aguarda en los próximos años, si no meses. Pero aquí seguimos, oiga.

Incluso en nuestra vida diaria podemos ver la obsesión con proclamar el fin de algo, ya sea la prensa escrita, alguna tecnología concreta o el dominio de un equipo como el Barcelona de Guardiola. Yo, verbigracia, llevo ya cinco años oyendo a la gente que se marcha de la empresa en la que trabajo decir que la compañía está acabada, que va a cerrar y que huya cuanto antes. Bien es cierto que hace aproximadamente año y medio estuvo a punto de declararse en bancarrota, pero el hecho es que superó el bache y ahí sigue, ofreciendo sus servicios. Y, si Taleb tiene razón, ahí seguirá otros quince años. Personalmente, tengo mis reservas de que vaya a durar tanto pero no se preocupen, en 2030 les diré quién tenía razón. Si el mundo no se ha acabado, claro.

Según un estudio

Pepsi ha anunciado recientemente que va a eliminar el aspartamo de sus bebidas light en Estados Unidos y sustituirlo por sucralosa. Al parecer, la presencia de aspartamo es la razón principal por la que los norteamericanos consumen cada vez menos bebidas sin azúcar, lo que está afectando a las ventas. Este edulcorante ha estado rodeado de polémica desde su aprobación en 1974, proceso que se percibió como plagado de irregularidades, entre las que se incluían puertas giratorias y ocultación de pruebas. Años más tarde, en 1996, un reportaje de 60 minutos trasladó al público general los resultados de un estudio que identificaba este aditivo como la causa de tumores en ratones.

Lo cierto es que después de haber sido estudiado durante más de treinta años no se han encontrado pruebas sólidas de que el aspartamo sea dañino para los humanos. De hecho, dos recientes revisiones de todos los estudios disponibles han concluido que, en los niveles de consumo actuales, es un edulcorante seguro. Aún así, no es difícil encontrar sitios web dedicados a la lucha contra este aditivo.

El aspartamo es solo una de muchas sustancias químicas marcadas de por vida por el resultado de un trabajo voceado por los medios de información de masas. Al igual que ocurre con las vacunas, basta con un único estudio (cuyo método y diseño no tienen ni siquiera que ser sólidos) para sembrar la duda y asentar en el imaginario colectivo la idea de que la sustancia X produce la terrible Y, y que es algo a evitar. No es raro que todo ello venga acompañado del enfrentamiento de grupos partisanos surgidos como hongos y la creación de teorías conspiranoicas.

Aquí concurren dos problemas. El primero es la validez de los periódicos y los telediarios como fuente de información científica. Como escribe Ben Goldacre:

El mayor problema de las noticias sobre ciencia es que se nos presentan sistemáticamente vacías de evidencia científica. ¿Por qué? Porque los periódicos piensan que ustedes no entenderán la «parte científica» del asunto, por lo que todas las noticias sobre ciencia han de pasar previamente por un proceso de reducción de su nivel de dificultad, en un desesperado intento por seducir y atraer a los ignorantes, precisamente, aquellas personas a quienes no interesa la ciencia para nada (tal vez porque los periodistas creen que es buena para todos nosotros y que, por lo tanto, debería democratizarse).

[...] ¿Cómo sortean los medios el problema de su incapacidad para proporcionarnos la evidencia científica propiamente dicha? A menudo, lo hacen recurriendo a figuras de autoridad (un recurso que constituye la antítesis misma de la esencia de la ciencia) y tratándolas como si de curas, políticos o figuras paternas se tratara. «Un grupo de científicos ha dicho hoy que…» «Unos científicos han revelado que…» «Los científicos han advertido que…» Si al periódico o al espacio radiotelevisivo de turno le interesa introducir un poco de equilibrio, nos mostrarán a dos científicos en desacuerdo, aunque sin explicación alguna de por qué (un método cuya más peligrosa versión pudimos ver en acción cuando se extendió el mito de que los científicos estaban «divididos» en torno a la seguridad de la vacuna triple vírica): un científico «revela» algo y, entonces, otro lo «cuestiona». Más o menos, como si fueran caballeros Jedi.

Como ocurre tantas veces, si uno quiere información de calidad debe olvidarse de la prensa general y acudir a las publicaciones especializadas. De esa manera podremos saber qué se midió y cómo, así como lo que se descubrió, y no tendremos que fiarnos ciegamente de las conclusiones que el periodista de turno ha copiado y pegado directamente de la nota de prensa.

Los medios de comunicación son, por otro lado, víctima fácil del sesgo de publicación, esto es, el hecho de que tienden a publicarse únicamente los estudios que muestran un resultado positivo. Como explica magistralmente la viñeta de XKCD, este sesgo lleva a que se difundan en los medios conclusiones absurdas cuya veracidad es asumida por la población general prima facie. Claro que lo contrario también ocurre: a veces son los estudios que no lograron aparecer en prestigiosas revistas con revisión por pares los que se llevan directamente a la prensa para hacerse oír, ya que estos últimos son incapaces de filtrar nada basándose en la calidad del estudio.

Por desgracia, en esto de la ciencia hay más problemas aparte de los periodistas. Hacer ciencia es un proceso enteramente humano y, como tal, no es algo prístino llevado a cabo en un vacío ideal libre de pasiones, sesgos o instintos. La calidad del método científico depende de multitud de detalles que pueden pasarse por alto, bien por negligencia, bien por interés.

Lamentablemente, una de las industrias que más diligente debería ser en este sentido es la que más comportamientos reprobables exhibe. Les hablo de las empresas farmacéuticas. Estas empresas, por ejemplo, publican los resultados de los estudios que dan un resultado positivo, pero ocultan los que muestran que su medicina no es mejor que el placebo o el fármaco equivalente ya disponible. Las nuevas moléculas se estudian en poblaciones no representativas, pacientes ideales o atípicos, o personas que no serán los consumidores finales (por ejemplo, se prueban en personas sanas de países del tercer mundo medicamentos para enfermedades típicas de los países industrializados, como la diabetes). En sus estudios, estas compañías comparan el medicamento que están desarrollando con la peor alternativa posible, o con la mejor alternativa aplicada en dosis incorrectas. Interrumpen los ensayos clínicos en cuanto se atisba algún resultado positivo, aún cuando ello ocurra mucho antes de la fecha prevista de fin del mismo, con lo que se ocultan posibles efectos secundarios a largo plazo. Se recluta a poca gente para los estudios, aumentando así las posibilidades de obtener un resultado positivo simplemente por azar. Finalizado el estudio, los datos se masajean o torturan de mil maneras hasta conseguir una conclusión favorable. Y así siguiendo. El lector interesado puede consultar una buena lista de prácticas discutibles en el libro de Ben Goldacre dedicado a este tema.

Pero la medicina no es la única disciplina aquejada de ciertos males en su aplicación del método científico. La psicología, verbigracia, está afectada por el sesgo WEIRD, a saber, el hecho de que del sesenta al noventa por ciento de estudios se realiza en sujetos «western, educated, and from industrialized, rich, and democratic countries», a pesar de que estos representan únicamente un octavo de la población mundial. Y las ciencias sociales en general viven bajo la duda del problema de la replicación, una crisis de confianza surgida de los fallos obtenidos al tratar de replicar los resultados de una investigación dada en experimentos similares. En 2008, por ejemplo, Simone Schnall y sus colaboradores concluyeron en su estudio que la dureza de los juicios morales de las personas cambiaba según las sensaciones de limpieza o suciedad de los individuos, de manera que si –entre otras cosas– los sujetos del estudio se lavaban las manos antes de emitir un juicio moral, este resultaba ser menos severo. Sin embargo, David Johnson, Felix Cheun y Brent Donnellan repitieron el experimento y no encontraron dicho efecto. Este es solo uno de los estudios que aparecían en un número especial (les dejo un enlace alternativo por si no funciona el anterior) de la revista Social Psychology publicado el año pasado en el que se intentaron replicar veintisiete hallazgos importantes en psicología social. En esta misma línea, recientemente se han publicado los primeros resultados del estudio más ambicioso de este tipo, en el que se intentaban replicar los hallazgos de cien estudios de psicología. Los datos preliminares no son muy halagüeños.

En realidad, la «crisis de la replicación» no es específica de las ciencias sociales. Un célebre artículo de John P. A. Ioannidis publicado en 2005 aseguraba que la mayoría de los resultados publicados en medicina son falsos:

In 2005, an Athens-raised medical researcher named John P. Ioannidis published a controversial paper titled “Why Most Published Research Findings Are False.” The paper studied positive findings documented in peer-reviewed journals: descriptions of successful predictions of medical hypotheses carried out in laboratory experiments. It concluded that most of these findings were likely to fail when applied in the real world. Bayer Laboratories recently confirmed Ioannidis’s hypothesis. They could not replicate about two-thirds of the positive findings claimed in medical journals when they attempted the experiments themselves.

De ahí que sea tan importante realizar varias veces el mismo experimento, pues solo de esa manera podemos alcanzar cierto nivel de confianza en el resultado obtenido. En palabras de Karl Popper:

Only when certain events recur in accordance with rules or regularities, as is the case with repeatable experiments, can our observations be tested — in principle — by anyone. We do not take even our own observations quite seriously, or accept them as scientific observations, until we have repeated and tested them. Only by such repetitions can we convince ourselves that we are not dealing with a mere isolated ‘coincidence’, but with events which, on account of their regularity and reproducibility, are in principle inter-subjectively testable.

Con un solo estudio puede demostrarse casi cualquier cosa, y Google puede llevarnos a donde queramos. Para la mayoría, buscar pruebas significa poner en el buscador lo que queremos encontrar, como aquella amiga mía que introdujo la frase «la cerveza no engorda» para encontrar algo con lo que sostener su convencimiento. Esa es, obviamente, la forma errónea de actuar, pues lo importante a la hora de tomar una decisión es revisar todas las pruebas disponibles:

[Y]ou have to interpret a literature, not a single study. The results of one lab or one study can be erroneous. When decades have produced hundreds of studies on a question, the cherry pickers will always have a lot to choose from. That is why systematic reviews are necessary, and it is also necessary to understand the strengths and weaknesses of each type of research.

La imagen que ilustra este artículo es el logotipo de Cochrane Collaboration, una organización internacional e independiente de académicos voluntarios sin ánimo de lucro que elabora y publica revisiones sistemáticas de estudios médicos. Este logotipo es un diagrama de bosque de un metaanálisis realizado en su momento sobre la administración de corticoesteroides en bebés prematuros. Cada línea horizontal representa un estudio. Cuanto más larga es esta línea, más incierto fue el resultado del estudio. Si la línea se sitúa a la izquierda de la línea vertical significa que los esteroides fueron mejores que el placebo; si se sitúa a la derecha, significa que los esteroides funcionaron peor. La posición del rombo indica la respuesta obtenida del conjunto de todos los estudios. En este caso, dicho resultado muestra una reducción de entre el treinta y el cincuenta por ciento del riesgo de muerte del bebé prematuro cuando se le administran los esteroides. Hasta que no se publicó esta revisión en 1989 muchos bebés murieron al desconocer los óbstetras la efectividad de dicho tratamiento.

Sería maravilloso que existieran diagramas de bosque al alcance de la mano para cualquiera de nuestras preocupaciones, ya sean los edulcorantes, las vacunas, las ondas de radiofrecuencia, los transgénicos, el fracking o cualquier otro asunto importante. Actualmente existe un creciente movimiento a favor de la política basada en pruebas, el cual trata de llevar el método de investigación clínico a otras áreas, como las ciencias sociales. Desgraciadamente, como hemos hablado en varias ocasiones, es difícil que tenga un gran efecto. Siempre se pueden poner en duda las motivaciones de quien lo elabora, el método y las compañías que hay detrás. Y siempre nos toparemos con actitudes como la de Janet Starr Hull, la responsable de www.sweetpoison.com: «I will never accept the news of aspartame safety».