Riesgo

Esta entrada es un resumen junto con una traducción libre de un capitulito excelente del libro Probability Theory, The Logic of Science de E.T. Jaynes que lleva por título What is safe?.

Uno de los principales mensajes prácticos de este trabajo [el libro] es el [de subrayar] el gran efecto de la información a priori en las conclusiones que uno debería extraer de un conjunto de datos. Actualmente, asuntos muy discutidos, como los riesgos medioambientales o la toxicidad de un aditivo nutricional, no pueden ser juzgados racionalmente mirando únicamente a los datos e ignorando la información a priori que los científicos tienen sobre el fenómeno.

Nada nuevo que no haya publicado antes por aquí: véase esto. Solo que esta vez, audiovisualmente (y con una pésima calidad de imagen: aún no le tengo pillado el truco a la cámara).

Esta es una entrada breve no tanto para comentar el vídeo

como para dejar constancia de algunas notas y referencias a vuelapluma que me sugirió. A saber:

• La diferencia entre riesgo e incertidumbre, ya tratada (no sé si de una manera que hoy en día revisaría) en estas páginas.
• La crítica del uso de las matemáticas para la gestión de la incertidumbre.
• Abundando en lo anterior, el famoso artículo de Hayek The Use of Knowledge in Society, que, sí, incluso menciona la ley de los grandes números.
• La creciente literatura sobre el cuidado que hay que tener con los grandes agregados, como este artículo o este otro.
• Mi propio vídeo sobre el teorema de la imposibilidad de JR Rallo.

Cierro con una nota personal:

El otro día pregunté a en un grupo de amigos, físicos mayormente, si les sonaba de alguna esquinita teórica de la carrera en que apareciese alguna función de la forma

$$ x(t) = \exp\left(-\int_0^t f(x) dx\right)$$

y uno, que trabaja en el mundo del videojuego dio con la línea 401 del código que aparece aquí y que sirve para pintar las nubes hiperrealistas que aparecen en la misma página.

Es una aplicación de la ley de Beer en la que mis lectores más sofisticados reconocerán el estrecho vínculo con el análisis de la superviencia. En este caso, la que trata de sobrevivir es una intensidad luminosa que atraviesa diversos medios que la van atenuando. Al ser potencialmente heterogéneos, la función de supervivencia adquiere la forma

Tienes una función de supervivencia

y piensas que es posible aproximarla usando segmentos de exponencial usando primero una rejilla gruesa,

y luego cada vez más fina,

hasta que sean indistinguibles.

Las distintas aproximaciones son

$$ \hat{S}(t) = \exp\left(-\sum_{i \le n} \lambda_i \Delta - \lambda_n (t - t_n)\right)$$

donde $latex n$ es el índice del intervalo que contiene a $latex t$ los $latex \lambda_i$ son los coeficientes en los segmentos de exponencial. Esa expresión que converge a

[Esta entrada abunda en la que escribí hace nueve años sobre las micromuertes y sin la cual no se entiende.]

El concepto de micromuerte sirve para anclar y comparar adecuadamente riesgos diminutos. De acuerdo con la entrada que referencio arriba, una micromuerte equivale al riesgo (recuérdese: ¡promedio!) de caminar 15 km o conducir 250. Pasar una noche en el hospital consume 75 de ellos (por riesgo de contagios que no tengan que ver con el motivo de ingreso) y dar a luz, alrededor de 100.

Economics After Neoliberalism, es una reescritura más de un argumento bastante manido y que se ha visto tratar desde la izquierda, como en esta ocasión, como desde la derecha: el libro Seeing Like a State es una perífrasis libertaria de casi 500 páginas que viene a decir lo mismo. O, según se mire, lo contrario.

El nudo del argumento es que la cuantificación (de los fenómenos económicos y sociales) no es solo una herramienta relativamente moderna de ayuda a la decisión sino que la condiciona, que, diríase, la contiene. Solo que si lees el primer artículo, parece contener neoliberalismo y si lees el segundo, colectivismo soviético con estética Le Corbusier.

Hoy he participado en una discusión en Twitter acerca del artículo Eficacia predictiva de la valoración policial del riesgo de la violencia de género que sus autores resumen así:

Para prevenir la violencia de género se desarrolló el protocolo denominado «valoración policial del riesgo» (VPR) para su uso por profesionales de las fuerzas de seguridad del Estado. Este protocolo es el núcleo principal del sistema VioGén, del Ministerio del Interior español, y que se aplica de forma reglamentaria en todas las situaciones de violencia de género denunciadas. Para evaluar la eficacia predictiva de la VPR se realizó un estudio longitudinal prospectivo con un seguimiento de 3 y 6 meses de 407 mujeres que habían denunciado ser víctimas de violencia por parte de su pareja o expareja. Los resultados obtenidos por medio del análisis de regresión logística ofrecen una AUC = 0.71 para intervalos de tiempo en riesgo de 3 meses (p < .003) y con una odds ratio de 6.58 (IC 95%: 1.899-22.835). La sensibilidad de la VPR fue del 85% y la especificidad, del 53.7%. Los resultados indican que la VPR muestra una buena capacidad predictiva y unas características psicométricas adecuadas para la tarea para la que se diseñó.

Años ha, cuando quería mostrar gráficos como

tenía que irme al extranjero. Pero hoy he estado hojeando el informe sobre la actualización del programa de estabilidad 2019-2022 de AIReF, he visto cosas como

y me he emocionado mucho.

Traigo a la consideración de mis lectores Sobre la Sostenibilidad Fiscal de España (II), un artículo de hace un tiempo que es una larga perífrasis alrededor de principios cualitativos muy contrastados sobre la gestión de riesgo (bajo incertidumbre, si se me tolera el pleonasmo). La conclusión es bien sabida pero el camino recorre una serie de hitos que mucho tienen que ver con lo que suelo escribir por aquí. Arranca con una afirmación desconcertante:

En 2009 hubo un terremoto en l’Aquila, Italia, que dejó 308 muertos, etc.

¿Qué medidas se tomaron? Italia, en eso, se parece a España: buscar culpables. Los sismólogos que asesoraron a la administración y evaluaron los riesgos de que se produjese un terremoto importante, acabaron en la cárcel (aunque luego salieron).

Mientras tanto, la casa sin barrer.

(Y de regalo, ¿por qué es tan difícil predecir terremotos?).

¿Os acordáis del problema de la carta del otro día? Lo extraje del libro Risk Savvy de G. Gigerenzer.

Uno de los grandes temas del libro es la distinción entre riesgo e incertidumbre. Se decanta por la perspectiva de Knight discutida en el enlace anterior: en situaciones de riesgo, la distribución de probabilidad es conocida (p.e., juegos de azar) y el aparataje probabilístico puede ser aplicado en su entera potencia matemática. En situaciones de incertidumbre, la situación es distinta y de poco o nada sirven los formalismos.

Si quieres comparar tu nivel de alfabetización numérica con una muestra de personas con estudios universitarios de muchas partes del mundo, puedes realizar este test.

Se lo llama Berlin Numeracy Test y está descrito en este artículo. Y de él extraigo una tabla, la cinco,

en la que aparecen los resultados del test en función de la combinación de país e idioma y ordenados por el porcentaje de respuestas en los cuartiles superiores. Y no me llena ni de orgullo ni de satisfacción, la verdad sea dicha.