Doctor en Filosofía. Escribo sobre lógica y epistemología. En general prefiero aceptar la irracionalidad, la estupidez y la banalidad que luchar contra ellas.

Diego Tajer

Lucy Sánchez

Aborto: nacimiento de una idea

La conquista del espacio

Coherencia

If they say –Why? Why? 
Tell them that is human nature
Michael Jackson
Si hay un lugar que nuclea a gente de todo tipo es la <a href="https://twitter.com/selocuidojefe/status/650140622351958016" target="_blank" rel="noopener">heladería en enero</a>. Salvo algunos especímenes extraños e incomprendidos que no gozan del refrescante sabor de la crema congelada, el <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/verano-porteno/" target="_blank" rel="noopener">calor</a> genera en todos el deseo irrefrenable del cucurucho rebosante de calorías y salsas que rara vez tienen el sabor que prometen, pero encantan igual.
En eso estaba yo, ya con el ticket en la mano, esperando que el flaco del otro lado del mostrador me preguntara por los sabores que quería en mi 1/4 kg de elixir, cuando escuché (un poco sin querer, un poco de chusma incurable) la conversación entre dos tipos que esperaban detrás de mí. Como pasa siempre que se escucha una conversación sin tarjeta de invitación, se hizo incomprensible en términos globales, pero una frase fue clara: ‘Está en los genes, loco. Somos así y vamos a ser así acá, en la Quiaca y en la China…’.
No es que fuera la primera vez que escucho ese tipo de argumentos, pero por alguna razón me dejó pensando. Tampoco es que niegue que hay aspectos comunes a todos los seres humanos, ni que existen genes que influyen fuertemente en lo que somos. Pero determinar qué constituye la ‘naturaleza humana’ es una tarea por demás compleja, que requiere múltiples abordajes y estudios que, de todos modos, pueden no ser concluyentes. Que se nos ocurran muchos ejemplos de algo no significa que realmente <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/rapido-y-sucio/" target="_blank" rel="noopener">sea para todos así</a>. Además, y más importante aún, reducir la explicación del comportamiento a la naturaleza humana, parece negar el fundamental rol que el contexto tiene en todo lo que hacemos.
Entre tu casa y mi casa hay una interminable lista de cosas que difieren, como el color de tus paredes, el paisaje que ves por la ventana, los muebles y los pósters que decoran tu cuarto. Ni hablar de las diferencias <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/con-hombre-no-se-puede-pensar/" target="_blank" rel="noopener">sociales</a>, culturales, <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/si-hace-la-felicidad/" target="_blank" rel="noopener">económicas</a> y hasta idiomáticas incluso entre personas con intereses similares, como nosotros que se nos dio por encontrarnos acá, en esta nota.
Si bien la idea data de antes, un aporte súper claro para entender esta cuestión vino de la mano de dos psicólogos (que justamente por éste y otros aportes ganaron el <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/die-katze-in-lindau-s01e02/" target="_blank" rel="noopener">Premio Nobel</a> de economía en 2003). Para entender lo que hicieron, imaginemos la siguiente situación:
Acaban de nombrarte parte de la importantísima comisión que decide sobre programas de salud a nivel mundial. Estás feliz y con ganas de <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/que-paso-anoche/" target="_blank" rel="noopener">brindar hasta el cansancio</a>, hasta que se te presenta la primera tarea. Resulta que se prevé el <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/dengue/" target="_blank" rel="noopener">brote</a> de una enfermedad nueva que matará a unas 600 personas. Los otros miembros de la comisión están empatados, así que vos tenés que elegir entre dos potenciales planes para encarar el problema (no, no hay tercera opción, no insistas). Si elegís el plan A, se salvarán 200 personas. Si elegís el plan B, hay 1/3 de probabilidades de que se salven 600 personas y 2/3 de que no se salve ninguna.
Para que esto tenga sentido, es importante que elijas uno de los dos planes antes de seguir leyendo. ¿Listo?
Pero como en todo comité de decisión, cuando parece que está todo listo alguien cae con algo nuevo, se arma la bronca, cambia la bocha y te dicen que tenés que volver a elegir. Ahora la cuestión es así: si elegís el plan A morirán 400 personas; si elegís el plan B, hay 1/3 de probabilidades de que no muera nadie, y 2/3 de probabilidades de que mueran 600 personas. ¿Elegiste?
Este estudio fue replicado muchas veces, y los resultados van siempre para el mismo lado. Cuando se plantea el primer escenario de decisión, la mayoría de los participantes está en favor del plan A (algo del 72%), mientras que cuando se muestra el segundo, la mayoría elige el plan B (y sólo 22% el A) ¿Coincide con lo que elegiste vos? Si los volvés a leer, vas a notar que en realidad los planes son iguales en ambos casos, sólo que fueron descriptos de manera diferente. Mientras que en el primer escenario te dicen cuánta gente se salvará (200 de 600 personas), en el segundo te dicen cuánta morirá (400 de 600). El énfasis en las <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/irreversible/" target="_blank" rel="noopener">muertes</a> del segundo escenario hace que sea más atractivo el riesgo (preferís apostar al plan B, aunque exista una alta probabilidad de que <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/todos-moriremos/" target="_blank" rel="noopener">todos mueran</a>). Por el contrario, en el primer escenario se hace hincapié en las vidas que se salvarán, lo cual te lleva a preferir el plan A, es decir, la ganancia segura. Este fenómeno se llama ‘efecto de marco’, y básicamente implica que situaciones lógicamente equivalentes pero con distintas descripciones dan lugar a decisiones diferentes.
En el ámbito de los <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/detector-de-chantas/" target="_blank" rel="noopener">juegos experimentales</a> hay un estudio que es interesantísimo. Pusieron a los participantes a entretenerse con un juego muy utilizado en <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/la-patria-es-el-otro/" target="_blank" rel="noopener">economía comportamental</a>, que básicamente consiste en decidir si ponés plata para un pozo común que beneficia a todos o te la guardás para vos. La particularidad de este estudio es que a un grupo le dijeron que el juego se llamaba “Juego de la Comunidad”, mientras que a otro grupo le dijeron que se llamaba “Juego de Wall Street”. Con esa simple modificación los resultados fueron llamativamente diferentes: en el de la Comunidad los participantes contribuyeron más al pozo común, mientras que en el juego de Wall Street la mayoría prefirió quedarse con la guita. Una explicación que se da a estos resultados (y otros similares de estudios del mismo tipo) es que el nombre del juego activa distintas normas y objetivos, dependientes del contexto. Así, parece que pensar en términos de comunidad activa normas de cooperación y construcción colectiva, mientras que referencias relacionadas al mercado financiero resaltan el objetivo de aumentar las ganancias y el pensamiento individualista. TRANCU.
Ahora, todo bien, pero esos son datos generados en el laboratorio, lo cual implica que, aunque nos aportan datos súper interesantes (y más ‘limpios’), la posibilidad de generalizar los resultados es un poco limitada. Justamente por eso, lo ideal es complementar los estudios de laboratorio con estudios de campo que, aunque con menos claridad en cuanto a los factores intervinientes, nos muestran lo que pasa posta, ahí, en el ruido de lo cotidiano.
Por suerte hay investigaciones que ya se propusieron ver si cambios sutiles en el entorno físico afectan el comportamiento de las personas. En uno de esos estudios, lo que hicieron fue irse a un estacionamiento de un centro comercial y jugar con los carritos del súper. Durante una semana se encargaron de que los carritos estuvieran siempre desordenados (sí, hay trabajos muy divertidos), mientras que durante la segunda estuvieron siempre guardados y en orden. La cuestión es que además de boludear con los changuitos, los investigadores pusieron folletos en los parabrisas de los autos estacionados, y se dedicaron a observar y anotar (sin que los vieran) cuántas personas tiraban los folletos al piso. Los resultados fueron clarísimos: muchas más personas tiraron el folleto al piso cuando los carritos estaban desordenados que cuando estaban guardados. Hicieron pruebas similares en un estacionamiento de bicis y obtuvieron resultados similares: cuando hay bardo, más gente tira basura al piso. Como si fuera poco, en otro estudio parecido encontraron que más gente devuelve un sobre con dinero si el lugar donde lo encontró está limpio, pero mucha menos gente lo hace si el lugar está sucio. 
¿Implica eso entonces que lo que traemos en los genes no importa? No, no es eso. Si de algo estamos seguros es de que el ser humano es súper complejo. Quizás lo que pasa es que nuestra naturaleza es ser altamente sensibles al contexto, o tal vez más que enredarnos en la disputa entre natural versus social, tengamos que aprender a pensar en términos de su interacción. Ni puros genes ni sólo contexto.
Resulta claro que estaría bueno empezar a pensar mejor qué contextos construimos como sociedad (tanto físicos como simbólicos), y en qué marcos participamos como individuos. Lo que traemos de fábrica es sólo una parte de lo que somos y podemos ser. Un entorno común más rico y adecuado puede predisponernos a ser más copados entre nosotros y hasta derribar varios mitos y prejuicios (teléfono para la meritocracia). Los resultados pueden ser muy diferentes y, al final, capaz que por fin entendemos que realmente uno es uno y sus circunstancias.
[pasame-la-refe] 
Ellingsen, T., Johannesson, M., Mollerstrom, J., &amp; Munkhammar, S. (2012) Social framing effects: Preferences or beliefs? Games and Economic Behavior, 76, 117-130. 
 Kahneman, D. (https://es.wikipedia.org/wiki/Daniel_Kahneman) 
 Kahneman, D. (2003) Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics, The American Economic Review, 93(5), 1449-1475. 
 Keiser, K., Lindenberg, S., &amp; Steg, L. (2008) The Spreading of Disorder. Science, 322, 1681-1685 
 Levin, I.P., Schneider, S.L., &amp; Gaeth, G.J. (1998) All frames are not created equal: A typology and critical analysis of framing effects. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 76(2), 149-188 
 Tversky, A., &amp; Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choince. Science, 211(4481), 453-458. 
 <a style="color: #999999;" href="https://www.youtube.com/watch?v=kql0ld02SS4">Human Nature, Michael Jackson</a>

Psicóloga sin diván tanteando un doctorado. Mientras tanto, paso el rato experimentando con gente. Carl Sagan corazón.

Anabel Belaus

Niní Malamud

La fiesta de unos pocos

Dime que no

Dime dónde andas

Pocas cosas asustan más que recorrer con los ojos el informe del laboratorio que establece tu salud en términos <a href="https://www.youtube.com/watch?v=NYJ2w82WifU" target="_blank" rel="noopener">binarios</a>.
Positivos y negativos de tinta pegoteada en papel de hospital que te informan si algo en la suma de lo que elegiste y lo que te pasó se tradujo en una posibilidad, que aún en esa forma potencial, te paraliza.
Nací en los 80, década compartida con el primer caso registrado de paciente con <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/juzguemos-a-los-otros/" target="_blank" rel="noopener">HIV</a> en Argentina –número que treparía hasta decenas de miles para los 2000, la década sin abreviatura instintiva– que me recibía con una pubertad consolidada y una manifiesta voluntad de aparearme, con el abanico de riesgos nuevos (y beneficios potenciales) que eso implicaba.
Cada donación de sangre posterior a mi Sputnik sexual iría acompañada de un doble objetivo: darle una mano a alguien y chequear que estuviera todo en orden, que los tiros venían pasando de costado y que yo seguía siendo un Bruce Willis de férreo sistema inmune (aunque probablemente el orden prioritario estuviera invertido, siempre fui más cagón que altruista).
Cada informe posterior suponía una danza de probabilidades y certezas. La urgencia de ver ‘HIV no reactivo’ impreso regularmente, pero al mismo tiempo la creciente duda respecto de esa seguridad que aparecía a medida que progresaba en la Facultad. Mi forma de ver el mundo iba cambiando, incluidas las ideas de confianza, incertidumbre o potencia estadística. Efectos secundarios, todos, de estudiar ciencia.
En algún momento de esa misma adolescencia, un amigo baterista me dijo que la técnica es lo que conecta el alma del músico con el instrumento. De almas no sé nada de nada, pero la idea de puente me parecía hermosa, más aún cuando descubrí que la estadística era el puente que conectaba los modelos que la ciencia arma para describir el Universo con ese (este) Universo que nos desesperamos por entender.
Cada papelito leído traía consigo enfrentarme a nociones como la sensibilidad o la especificidad de un exámen, palabras no menores porque no entenderlas implica no poder interpretar realmente bien ese resultado.
Una gran <a href="https://twitter.com/pedrobek/status/689963058169520130" target="_blank" rel="noopener">mente</a> una vez dijo ‘A la gente le copa que seas científico hasta que le decís que la ciencia le va a dejar más preguntas que respuestas. Ahí te mandan al carajo’. Creo que esto tiene mucho que ver con la falta de respuestas absolutas, de verdades finales y de seguridades completas, y tanto la sensibilidad como la especificidad de una herramienta para hacernos preguntas se estrellan directamente contra la incertidumbre. Contra ese margencito que nos separa permanentemente del 100% de certeza que la ciencia nunca alcanza.
Entender el resultado implica, entonces, saber que la sensibilidad de un ensayo nos dice cuántos casos positivos son, de hecho, identificados como positivos. La buena noticia es que los tests actuales de HIV son muy, muy buenos en términos de sensibilidad, metiéndose en el rango de algo así como el 99,5%. O sea que si tomo a 1000 personas con HIV, el test va a indicar positivo para 995. La mala noticia es para los otros 5, que son margen obligado e incertidumbre en la forma de falso negativo.
Pero todavía no es suficiente, y ahí entra la especificidad, que es la contraparte de la sensibilidad, pero para los negativos. O sea, la proporción de personas NO infectadas que van a ser identificadas como no infectadas. Acá, de nuevo, las buenas y las malas noticias, porque caemos otra vez en los noventaynueves (si vemos varios métodos distintos de diagnóstico, podemos redondear la especificidad de los análisis actuales en masomenos 99.9%). O sea que de cada 1000 personas negativas diagnosticadas, 999 van a ser informadas de ese negativo, pero 1 va a tener un falso positivo.
Todo esto para seguir sin entender cómo leer el resultado, o cómo interpretarlo en un contexto más amplio o más ligado a la realidad individual del que se hace el test porque, aunque tanto la especificidad como la sensibilidad estén asociadas al ensayo; el resultado, no. El resultado está ligado a esos dos valores, pero también al que lee, y ahí es cuando entra Thomas Bayes, un estadístico, filósofo y ministro presbiteriano (?) de principios del siglo XVIII del que sabemos no tanto, y mucho de lo que sabemos es más bien inferencia.
Me topé con el susodicho ya cursando estadística (que para los biólogos se llama Biometría, porque ‘Estadística para Biólogos’ era considerado bullying) y, la verdad, le di poca pelota, limitándome a repetir una fórmula que incluía algo así como la posibilidad de calcular la probabilidad de que algo sea de determinada manera, dado que pasó otra cosa antes. Fue cuestión de aprender la fórmula y aplicarla bien, y listo, todo sin entender la potencia que había detrás.
<img loading="lazy" class="aligncenter wp-image-10906 size-full" src="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2016/05/Screen-Shot-2016-05-08-at-8.02.49-PM.png" alt="Screen Shot 2016-05-08 at 8.02.49 PM" width="293" height="87" />
En una fórmula relativamente sencilla, Bayes había encontrado una manera de ponderar qué es ‘evidencia’, y no solamente eso, sino cuánto ‘pesa’ esa evidencia, y lo había presentado de esta forma.
Cosa que no significa absolutamente nada a menos que te pongas a desenredarlo. Esta forma de ponderar modelos, creencias y evidencia dice algo así como que la probabilidad de que una creencia (entendida como modelo que describe la realidad) sea verdadera dada nueva evidencia es igual a la probabilidad de que esa creencia sea verdadera INDEPENDIENTEMENTE de esa evidencia, por la probabilidad de que esa evidencia sea verdad dado el hecho de que la creencia es cierta, dividido por la probabilidad de que la evidencia sea verdad, independientemente de que la creencia sea o no verdad.
Sí, ese párrafo anterior es un garrón, pero garrón con empatía, porque para mí también fue un garrón ordenarlo, escribirlo y que dijese lo que dice la ecuación. A veces no hay forma de simplificar y lo que te queda es volver a leer hasta que se genere ese chispazo donde decís ‘ahhhhhhh’ y te das cuenta de que la tercera lectura valió la pena (aunque, nobleza obliga, creo que en su momento me llevó bastante más de tres lecturas entender qué quería decir Bayes).
Mal y pronto, no nos dice si algo es verdad, pero nos cuenta cómo actualizar nuestra forma de ver el mundo (esa creencia), cada vez que aparece un pedacito de evidencia nueva, sea fortaleciendo ese modelo o debilitándolo.
En este caso, mi primera aproximación a entender cómo leer el análisis parte de entender la especificidad (ahora entendida como probabilidad de dar negativo dado que negativo), la sensibilidad (ahora como probabilidad de dar positivo dado que positivo), y un factor más: la evidencia previa.
Esta idea, la de ‘evidencia previa’, es el gran grano en la cara de Bayes. ¿Cómo nos aseguramos de estar estimando bien las situaciones previas? ¿De dónde sale esa información? ¿Cuánto le creo? Estas y muchas otras preguntas las pueden hacer en un congreso de estadística, porque es el gran tema por el que se están matando hace años y porque no tengo una respuesta. Lo que sé es que, a los fines de este problema, la evidencia previa que voy a usar van a ser los mejores datos poblacionales que tenga disponibles, que me dicen que, en Argentina, el 0,4% de la población total es portadora de HIV (o, en términos que puedo usar en la ecuación, 0,4/100, o 0,004).
Mi probabilidad a posteriori (o sea, después de agarrar la previa y actualizarla según lo que sé de los exámenes y lo que sé de la distribución poblacional total) es algo así como:
<a href="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2016/05/Capture.png"><img loading="lazy" class="aligncenter wp-image-10915 size-full" src="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2016/05/Capture.png" width="883" height="142" /></a>
Ahora bien, los métodos actuales no tienen nada que ver con los de hace 10 o 15 años, lo que quiere decir que tanto la sensibilidad como la eficacia van a variar con el tiempo*. Pensando en eso y en la angustia del pasado, voy a usar 99% de sensibilidad (o sea que detecta 99 de cada 100 negativos como negativos) y 99% de eficacia (o sea que detecta 99 de cada 100 positivos como positivos).
P(posteriori) = (0.99 * .004) / (0.99 * 0.004 + 0.01 * 0.996) 
= 0,00396 / (0,00396 + 0,00996) 
= 0,00396 / 0,01392 
= 0,2844827586206897
O sea 28%. VEINTIOCHO por ciento. 
No el 99 que intuitivamente hubiese respondido si me preguntaban ‘¿Qué significa que el test dé positivo?’, sino un número que no tiene absolutamente nada que ver con mi intuición, y es porque <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/rapido-y-sucio/" target="_blank" rel="noopener">mi intuición, muchas veces, hace las cosas mal.</a>
Aún con métodos mega específicos y mega sensibles, las probabilidades no son lo directas que uno esperaría respecto del ensayo solamente, y ponderar la evidencia previa (en este caso la poblacional), cambia completamente el resultado.
Esto es todavía más sorprendente cuando vemos cómo tanto refinar el método como cambiar la situación previa afecta dramáticamente el resultado. Por un lado, me pregunté qué tan distinto sería el yo de la adolescencia del del presente a la hora de interpretar el mismo resultado, pero esta vez con métodos más sensibles y eficaces. Ahora sí, uso 99.5% de eficacia y 99.9% de sensibilidad.
P(posteriori) = (0.995 * .004) / (0.995 * 0.004 + 0.001 * 0.996) 
= 0,00398 / (0,00398 + 0,000996) 
= 0,00398 / 0,004976 
= 0,7998392282958199
O sea, 80% seguro. 4 de 5.
Lo que implica que mejorar la calidad y certeza de mi toma de datos cambia muchísimo la potencia del análisis.
El otro factor que puede brindarse como definitorio a la hora de analizar el mismo resultado es que cambie la evidencia previa. Yo usé el 0,4% basado en que me incluí de lleno en la población promedio, pero ese dato es relativamente pobre. Si hubiese mejores datos para mi rango de edad, orientación sexual, conducta respecto del uso de drogas o cualquier otra actividad que pudiera definir más acotadamente la población a la que pertenezco y el riesgo asociado al grupo, tendría datos más fiables. Ahí está la pesadilla de la previa, en confiar en esos datos.
Para entender la diferencia, voy a suponer al mismo yo adolescente, con pruebas de 99% eficacia y 99% sensibilidad, pero ahora usuario de drogas inyectables. Esto cambia DRAMÁTICAMENTE la previa, que pasa de ser 0,4% a 6% (ya que 6% de los usuarios de drogas inyectables son portadores de HIV).
P(posteriori) = (0.99 * .06) / (0.99 * 0.06 + 0.01 * 0.94) 
= 0,0594 / (0,0594 + 0,00094) 
= 0.0594 / 0,06034 
= 0,9844216108717269
O sea, 98.4% de probabilidades de que ese resultado positivo implique, en efecto, ser portador.
La pregunta de si poder ajustar la ‘previa’ es una debilidad o, por el contrario, una fortaleza del enfoque bayesiano es todavía otra discusión enardecida. Lo que sí vemos es que esta forma de encarar la evaluación de modelos y evidencia entró de lleno en el corazón de la ciencia de nuestra época, apareciendo como herramienta de análisis pero también como potencial modelo de cómo funcionamos nosotros, de cómo tomamos decisiones, de cómo ajustamos o, por lo menos, de cómo podríamos hacerlo mejor.
En algún lugar del bayesianismo hay un espacio de incertidumbre y de humildad que me atrae. Hay una idea de dejar de negar el sesgo y de tratar de mirarlo, cuantificarlo, atenderlo y, así, empezar a superarlo. Aunque, la verdad, esa evaluación es una sensación personal que nadie debería interpretar como verdad.
Después de todo, puedo estar sesgado.
&nbsp;
* (no ajusto la previa poblacional al año 2000, aunque debería, pero es porque necesito mantener el dato fijo para el análisis sobre poblaciones diferentes que viene a continuación)
[pasame-la-refe] 
Estimaciones de prevalencia: <a style="color: #999999;" href="http://www.huesped.org.ar/wp-content/uploads/2014/09/ASEI-68-55-62.pdf">http://www.huesped.org.ar/wp-content/uploads/2014/09/ASEI-68-55-62.pdf 
</a><a style="color: #999999;" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26447574">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26447574 
</a><a style="color: #999999;" href="http://debunkingdenialism.com/2012/08/16/how-hivaids-denialists-abuse-bayes-theorem/#comment-1344">http://debunkingdenialism.com/2012/08/16/how-hivaids-denialists-abuse-bayes-theorem/#comment-1344 
</a><a style="color: #999999;" href="http://betterexplained.com/articles/an-intuitive-and-short-explanation-of-bayes-theorem/">http://betterexplained.com/articles/an-intuitive-and-short-explanation-of-bayes-theorem/ 
</a><a style="color: #999999;" href="https://www.math.hmc.edu/funfacts/ffiles/30002.6.shtml">https://www.math.hmc.edu/funfacts/ffiles/30002.6.shtml 
</a><a style="color: #999999;" href="https://www.youtube.com/watch?v=BrK7X_XlGB8&amp;feature=iv&amp;src_vid=za7RqnT7CM0&amp;annotation_id=annotation_929902011">https://www.youtube.com/watch?v=BrK7X_XlGB8&amp;feature=iv&amp;src_vid=za7RqnT7CM0&amp;annotation_id=annotation_929902011</a>

No es el científico que Ciudad Gótica se merece, pero es lo que hay. Biólogo de formación.

Pablo A. González

Mariano Suppa

Mnoo le qeu ele

Vamos, ánimo, dije para mis adentros, deja de pensar en la Sabiduría: pide ayuda a la Ciencia.
Umberto Eco (El Péndulo de Foucault).
&nbsp;
La vida está llena de decisiones. Algunas se nos presentan más frecuentemente, como dormir o no esos 5 minutos más que me separan de esa versión de mí misma que llega a todos lados con una media de cada color. Otras, como pedirle o no un autógrafo a Capusotto en el chino, no tanto. Unas requieren tiempo de profunda reflexión, otrFIRMAME LA REMERA, DIEGO, TE AMO A VOS Y A TU TATUAJE DE RACIN.
Dentro de las decisiones bien, bien difíciles (esas que te mantienen despierto de noche o en las que pensás cuando estás en la ducha), suelen encontrarse las relacionadas con el amorrrrrr *emoji de corazón*. Y cuando hablo de amor hablo de <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/cabecita-de-novio" target="_blank" rel="noopener">amor amor</a>, no de amor después de un par de birras y solamente si en casa no terminaron de bajar los torrents. Amor de darle la llave de abajo, <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/haciendo-a-nemo" target="_blank" rel="noopener">de borrar otros números de teléfono</a>, de enredarle los cromosomas en un <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/awwwwwww" target="_blank" rel="noopener">nene divino que se parezca a los dos</a>.
Pero amor también es ‘¿Y si, en vez de seguir como venimos, nos fijamos si nos estamos perdiendo de algo mejor?’. La pregunta anterior no es poco común y se cimienta en el miedo de que se nos hayan estado escapando oportunidades. Lo que tenemos se define en función de a qué renunciamos para tenerlo, y medio que tan alta es la apuesta que a nadie le gusta jugársela a ciegas.
Tener algo, de alguna forma, es también no tener todo el resto.
Afortunadamente, que sea un monstruo con el que todos nos tropezamos alguna vez significa que es un monstruo con el que se encontraron algunos científicos también. Parece que el primer buen hombre que tuvo ganas de encarar este problema desde la ciencia fue un señor llamado Merrill M. Flood, y lo describió más o menos así:
Supongamos que vas a salir con once bellas personitas, de entre las cuales tenés que elegir una para casarte. No podés salir con varias a la vez ni abandonar a una y volver con otra que saliste antes (es matemática, no la vida, y no, no está bueno, es tu ex y no da seguir con los mensajes). Entonces: ¿Cómo hacés para elegir a la mejor de todas?
<a href="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/107.-Vos-y-2.jpg"><img loading="lazy" class="alignnone wp-image-2773 size-full" src="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/107.-Vos-y-2.jpg" alt="107.-Vos-y-2" width="960" height="573" /></a>
Pasaron algunos años, todavía más científicos se encontraron con este problema y se enteraron de que otros también estaban tratando de resolverlo. Lo habían bautizado con el poco progresista nombre de ‘Problema de la Secretaria’ y lo enmarcaban en la posibilidad de encontrar a la mejor persona para un puesto de trabajo haciendo entrevistas secuenciales donde las decisiones no tuvieran vuelta atrás. O sea que sí, se parece bastante a buscar pareja. Después de investigar un rato (soluciones, no secretarias ni parejas) finalmente hallaron una estrategia que, de seguirla, aseguraba que tuvieras las máximas chances de pegarle y casarte con el mejor candidato (sí, casarse es re demodé, pero esto le apunta a la optimización de una conducta dada, no a la generación de una conducta mejor que la que acostumbramos).
Esa estrategia es más o menos la siguiente:
<ol>
<li>Salir con los primeros *número total de personas dividido <a href="http://www.mathsisfun.com/numbers/e-eulers-number.html" target="_blank" rel="noopener">e</a>* (vamos a tomar un número de candidatos de 11 porque hay boooocha de Nemos en el mar, pero el ejemplo lo necesitamos abarcable). Rechazar a esos 11/e. Es decir, 11/2,718&#8230; O sea, no volver a llamar a los primeros 4 pretendientes.</li>
<li>Salir con el siguiente (sería el quinto).</li>
<li>Si no es mejor que el mejor de los que rechazaste en el paso 1, lo rechazás. Si es mejor, BAM, te aferrás a él (o ella) como a la última birra del desierto.</li>
</ol>
Supongamos que puntuamos a todas estas personas del 1 al 10 respecto a qué tan buenos esposos/as serían, pero antes supongamos que podemos ponerle puntos a las personas y que eso no escandaliza a nadie; que para políticamente correcto está el bueno de <a href="https://www.youtube.com/watch?v=nbHees4MrT0" target="_blank" rel="noopener">Facundo Arana</a> (NO ABRAN EL LINK ES UNA TRAMPA).
La primera persona con la que salís resulta ser un embole. La rechazás, la puntuás con un 2 y la mandás a tocar el saxo al subte con la esperanza de que no vuelva a hacer un cover de Radiohead nunca más. Con las siguientes dos personas medio que la pasás bien pero no te convencen, entonces las rechazás y las puntuás con un 5 a cada una. La próxima persona es genial, le gusta la misma <a href="https://elgatoylacaja.com.ar/himno-a-la-dopamina" target="_blank" rel="noopener">música</a>, detesta la <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/esa-es-mi-agua/" target="_blank" rel="noopener">homeopatía</a>, sería incapaz de tuitear el final de Game of Thrones porque a él sí lo abrazó la mamá de chiquito. Todo fantástico. Pero aunque sea LO MÁS, no podés aceptarla porque está dentro de las primeras cuatro, así que la rechazás pero le ponés un 8.
<a href="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/107.-Vos-y-3.jpg"><img loading="lazy" class="alignnone size-full wp-image-2774" src="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/107.-Vos-y-3.jpg" alt="107.-Vos-y-3" width="960" height="573" /></a>
La quinta persona también es copada, no tanto como la anterior, pero tiene lo suyo. La podés aceptar porque no está dentro de las primeras cuatro, pero la puntuarías con un 7, y el mejor puntaje dentro de los primeros cuatro es un 8, así que la rechazás y le ponés el 7. La próxima persona es realmente lo más más más de la vida y te parece que da ponerle un 9. Como 9 le gana al mejor de los primeros cuatro, que es 8, la aceptás, te casás, viven felices y comen perdices, o capaz milanesas con fritas o sorrentinos con salsa de hongos, que no riman pero son mucho más ricos. Con Facundo Arana te mandás de vez en cuando un whatsapp. Él está muy bien, sigue bueno, se casó y dejó las harinas y los covers.
¿Cómo lograron encontrar esta táctica? Aplicando algunas ideas propias de la teoría de la probabilidad, la rama de la matemática que se usa para estudiar fenómenos aleatorios: cosas azarosas, que no siguen un patrón (como la cara de una moneda que queda a la vista después de que la tiremos al aire y caiga al piso). Particularmente, este problema está relacionado con el concepto de ‘tiempo de espera’: una regla que nos dice cuándo dejar de hacer algo o frenar un proceso en base a lo que pasó antes y/o lo que está pasando ahora. No se vale volver al futuro, y lo mejor es que es aplicable siempre que tengas que elegir algo entre muchos, en orden y sin repetir, y trates de pegarle a algo que esté lo más piola posible, porque todos obedecen a la misma distribución de probabilidades:
<a href="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/curvas.png"><img loading="lazy" class="alignnone size-full wp-image-2772" src="https://s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/production-elgatoylacaja/2015/07/curvas.png" alt="curvas" width="960" height="338" /></a>
La estrategia de la que hablamos tiene dos defectos bastante importantes: el primero es que puede pasar que no aparezca nadie mejor que los primeros que rechazaste y te quedes solo para siempre (lo que sería muy triste para vos pero muy feliz para los gatos que vayas a rescatar de la calle y llevarte a vivir con vos). El otro es que suele ser muy difícil estimar con cuántas personas vas a salir de acá hasta que te cases. Lo bueno es que, como Gato es servicio, agregamos una tablita para que sepas a cuánta gente patear antes de darle la llave de casa al próximo que esté por encima de los rechazados.
<table>
<tbody>
<tr>
<td>Tiroteos Previstos</td>
<td>Candidatos a descartar antes de enseriarse 
con el próximo maravilloso</td>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>No, posta que no. No es buena idea quedarte 
con el primer helado que comiste.</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<td>15</td>
<td>6</td>
</tr>
<tr>
<td>20</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<td>¿Te estás poniendo picante?</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>25</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<td>30</td>
<td>11</td>
</tr>
</tbody>
</table>
&nbsp;
La teoría de la probabilidad tiene <a href="https://www.youtube.com/watch?v=tc0Q-cJ4zVw" target="_blank" rel="noopener">chillones</a> de aplicaciones, muchas de ellas para nada alejadas de nuestra vida cotidiana. Aparece cuando jugamos a la quiniela, cuando contratamos un seguro, cuando compramos una rifa o participamos de un sorteo y también cuando hablamos de física, de química y de cualquier otra ciencia experimental. Quizás <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/embarrar-la-magia/" target="_blank" rel="noopener">embarrar la magia</a> de estas actividades le saque algo de emoción a la vida, pero nos ayude a tomar decisiones más inteligentes. También, quizás, no sólo no les saque nada, sino que les agregue la satisfacción del entendimiento, o por lo menos un botón rojo de ‘no soy yo, sos vos, que sos un n menor a mi target de candidatos dividido e’.
&nbsp;
NOTA: Como Lau es manija, <a href="https://drive.google.com/file/d/0B9A4inhkmWvJZU5rOHhLV3huNFBxeHYxTDFFYjZVNzBGTWVN/view?usp=sharing">incluimos una descomposición re piola del Problema de la Secretaria que armó como apéndice de la nota</a>, para el que tenga más hambre de matemática que el resto de los mortales, o tenga interés en planillear mejor sus opciones, lo que pase primero.
[pasame-la-refe]
&nbsp;
<a style="color: #999999;" href="http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_theory" target="_blank" rel="noopener">http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_theory 
</a><a style="color: #999999;" href="http://en.wikipedia.org/wiki/Stopping_time" target="_blank" rel="noopener">http://en.wikipedia.org/wiki/Stopping_time 
</a><a style="color: #999999;" href="http://en.wikipedia.org/wiki/Secretary_problem" target="_blank" rel="noopener">http://en.wikipedia.org/wiki/Secretary_problem 
</a><a style="color: #999999;" href="https://www.youtube.com/watch?v=ZWib5olGbQ0" target="_blank" rel="noopener">https://www.youtube.com/watch?v=ZWib5olGbQ0</a> y luego 
<a style="color: #999999;" href="https://www.youtube.com/watch?v=XIOoCKO-ybQ" target="_blank" rel="noopener">https://www.youtube.com/watch?v=XIOoCKO-ybQ</a>

Estudiante de Cs. de la Computación en FCEN. Feminista. Torpe full-time. Me gustan las ideas raras que están atrás de los números.

Laura Perez Cerrato

Cristina Potenza

Die Katze in Lindau E02

Tirate a un pozo

¿Vos y cuántos más?

‘Una mariposa aletea en Tailandia y llueve en Buenos Aires’, sí. Pero mi tostada sigue cayendo siempre del lado de la manteca.
Es extraño que la física todavía no haya buscado la respuesta a todo en un panificado y que la Teoría de las Cuerdas no incluya un término dedicado exclusivamente al untamiento de manteca. Es tanto el poder de las harinas que nos genera la necesidad de explorar no solamente <a href="https://www.elgatoylacaja.com.ar/donde-va-el-pan/" target="_blank" rel="noopener">su biología o su química</a>, sino también su física. A Newton se le caían las manzanas y Galileo revoleaba balas de cañón desde torres, pero a mí lo que se me acelera uniformemente con destino final piso son las tostadas.
Ahí donde falta una Ley física, una Ley de Murphy puede tapar el bache, y a Murphy las tostadas se le caían de la misma manera que a mí: con el peor resultado posible.
La pregunta es dónde está la diferencia. Dónde está esa línea que divide mi tostada determinista de la maldita mariposa generadora de lluvia, pero para eso primero tenía que conocer la historia de las dos.
Entender el origen de la aerodinamia panificada implica remontarse al año 1935. Un primer poema, que era esa pintura rupestre. La Cueva de Altamira de la tostada inconveniente:
 
I never had a slice of bread,
Particularly large and wide,
That did not fall upon the floor,
And always on the buttered side!
 
A pesar de la clara falta de valor artístico de esta pieza, podemos verla como una primera aproximación a lo que se convertiría en la Teoría de la Atracción Gravitatoria Diferencial por Superficie Hidrófoba sobre Panificado Crocante.
Para poner a prueba esta teoría, Robert Matthews le pidió a miles de estudiantes que dejaran caer sus tostadas (unas 21.000 veces en total) y logró mostrar que el 62% caía del lado enmantecado (número que trepaba a 80% en condiciones de mesa fija y empujadas suaves hacia el borde). Este evento sorprendente que se contradecía con el hecho de que una tostada arrojada hacia arriba y dejada para girotear de forma libre cae de cada uno de sus lados aproximadamente un 50% de las veces.
Esto quería decir que había un patrón. Había una mano invisible que traccionaba la mala leche. Esa insistencia del Universo llenaba la tostada de pelusas y pedacitos de tierra, otro resultado consistente de levantarla después del trágico hecho. Encima, la mariposa seguía ahí, pero ahora parecía no valer nada.
Cuando Edward Lorenz observó estas primeras postorúgas hechiceros, entendió el caos no como azar, sino como una dificultad. Para él, caos era esa forma en la que el presente determina el futuro, pero el presente aproximado no determina el futuro aproximado.
El caos no era la desconexión entre causa y consecuencia, sino más bien el apilamiento de causas y consecuencias que lleva una condición a tener un final dramáticamente distinto al partir de dos situaciones casi indistinguiblemente similares. La mariposa funesta no era mágica, sino solamente difícil de predecir.
<iframe src="//www.youtube.com/embed/QXf95_EKS6E" width="640" height="360" frameborder="0" allowfullscreen="allowfullscreen"></iframe>
Pero el pan no parecía difícil. La tostada hacía siempre lo mismo. Tenía que existir un patrón. Uno de por qué siempre caía como caía, y la razón éramos nosotros. Nosotros y nuestras mesas cómodas. Nuestras mesas de ochenta centímetros que hacían que la tostada cayera siempre más o menos desde la misma altura. Nuestra torpeza sutil que se encargaba de acercarla al borde, de dejarla justo al filo de la caída.
Este filo era la clave.
Saber que la tostada siempre arrancaba su caída prácticamente de la misma manera, con una mitad corniseada y la otra todavía sobre la mesa, establecía una velocidad inicial para su rotación. Así como un cocinero experimentado revolea un panqueque y lo aterriza a voluntad, hacer el mismo movimiento una y otra vez va a generar resultados parecidos, en la medida en que en el medio no haya apilada una enorme cantidad de variables con sus sutilezas fatales. La tostada no es clima, no es péndulo múltiple, no es caos.
El sobrecocido panificado es un sistema relativamente sencillo que puede modelarse igual que ese tren que sale de Mar del Plata a 60 km/h y cuya llegada al andén vos deberías poder predecir usando ecuaciones igualmente simples.
O sea que la tostada no es jodida ni malintencionada, simplemente es predecible. Tan, tan predecible, que hasta se puede calcular que, para que caiga del lado no untado, necesitaríamos una de dos condiciones: salir de la mesa con una velocidad lateral de 1,6 m/s y planear hasta el piso (donde habrá que pensar en incluir un parámetro aerolactaldinámico), o caer despacito desde una mesa de casi 3 metros. Una mesa para tostadas clavadistas mexicanas que tiran mortal completo para aterrizar con un aplauso de los espectadores y notas altísimas del jurado (salvo el de Ucrania, que hace lo que quiere), pero que lo hagan de forma consistente, predecible y con independencia lepidóptera.
Una tostada rotacionalmente consistente, que obedece al yugo de la gravedad en una caída vertical que se repite mil veces, independientemente de Tailandia y sus traicioneras mariposas.
 [pasame-la-refe]
<a style="color: #999999;" href="http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2411942/How-stop-toast-landing-butter-The-scientific-entirely-practical-answer-eternal-breakfast-problem.html">http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2411942/How-stop-toast-landing-butter-The-scientific-entirely-practical-answer-eternal-breakfast-problem.html 
</a><a style="color: #999999;" href="http://metro.co.uk/2013/09/04/scientists-prove-toast-does-always-land-butter-side-down-3949693/">http://metro.co.uk/2013/09/04/scientists-prove-toast-does-always-land-butter-side-down-3949693/ 
</a><a style="color: #999999;" href="http://www.physics.org/facts/toast-toast.asp">http://www.physics.org/facts/toast-toast.asp 
</a>http://io9.com/5867322/an-experiment-that-solves-the-worlds-most-important-question-how-to-keep-toast-from-landing-buttered-side-down 
http://www.whydomath.org/Reading_Room_Material/ian_stewart/anthro/anthro.html

Tag: probabilidad

Coherencia

Dime dónde andas

Dime que no

¿Vos y cuántos más?

Lactal del caos