Sharon Bertsch McGrayne. La teoría que nunca murió. Editorial Crítica, Barcelona, España. 2024, 592 páginas.
En 1748, David Hume publicó el influyente libro Investigación sobre el entendimiento humano, cuestionando, entre otras cosas, la existencia de milagros. El postulado no gustó a muchos miembros de la Iglesia y, en particular, al ministro presbiteriano Thomas Bayes, versado en teología y matemáticas, que usó como ejemplo la resurrección de Jesús para responder de la siguiente manera:
P(A|B) = (P(B|A)P(A))/P(B)
Nació, así el teorema de Bayes y, con él una parte importante de la estadistica: cómo manejar la incertidumbre y la desinformación. Las estadísticas bayesianas han permeado todo, desde la física -con interpretaciones bayesianas de la mecánica cuántica y defensas bayesianas de las teorías de cuerdas y multiverso- hasta la investigación del cáncer y el covid, pasando por la ecología, la filosofía, la neurología, la psicología, además de la informática. Debido a ello, la periodista Sharon Bertsch McGrayne ha publicado el libro La teoría que nunca murió, donde se nos explica la aplicación de las estadisticas bayesianas. Es un libro que se centra en el desarrollo de ciencia a través de sus protagonistas. Vemos, así, una crónica de cómo los conocimientos científicos son desarrollados por personas: sus defectos personales, sus rencillas y discusiones, sus creencias … todo ello sirve para entender cómo algunas teorías pueden retrasar o modificar profundamente el desarrollo de la ciencia. La aplicación del teorema de Bayes en el ámbito de la estadística es un ejemplo paradigmático de este problema.
Por un lado, la estadística descriptiva que utiliza la recopilación masiva de datos para desarrollar un estudio. El ejemplo típico: el promedio de edad en que un paciente descubre que tiene diabetes. La estadística descriptiva tiene por objetivo dar patrones sobre sucesos que ya han sucedido. ¿Qué pasa cuando le pedimos a la estadística nos diga las probabilidades de algo que no ha ocurrido? ¿Qué probabilidad hay de que Laguna verde, la central nuclear, sufra un accidente como el de Chernóbil? Nunca ha sucedido, no hay precedentes históricos y, sin embargo, obtener un resultado puede ser muy importante. Y, sobre todo, difícil de confirmar hasta el hecho sucede. Ese el campo de trabajo del teorema de Bayes. Se trata de una formula que va recogiendo una información incompleta, asignándole una probabilidad de certeza y sumándola a una cifra global que nos sirva de orientación. Es un conocimiento incompleto, hay quien discute que podamos llamarlo “conocimiento científico” pero no hay duda que puede ser muy valioso.
El libro realiza un completo recorrido histórico con las diversas vicisitudes que ha sufrido el teorema. Desde su primera formulación por Bayes y Lagrange a los diferentes investigadores que continúan desarrollando este concepto. A través de sus opiniones seguimos el lento avance en la aplicación de esta teoría. Las dudas entre sus defensores académicos que casi llevaron a enterrarla y su mantenimiento gracias a los agentes de seguros. Sin saberlo, y sin un soporte matemático claro, las compañías de seguros utilizaban la inferencia bayesiana para calcular el precio adecuado para una póliza. Tampoco faltan las referencias a Turing que utilizó estas técnicas para descifrar los mensajes codificados por la máquina Enigma. O su papel en el descubrimiento de la relación entre el consumo de tabaco y el cáncer de pulmón.
A día de hoy, los investigadores utilizan la estadística bayesiana para abordar problemas de formidable complejidad: la búsqueda de planetas que orbitan estrellas distantes; la edad del Universo; los casos derivados de la pandemia Covid19.
El libro resulta muy entretenido de leer y muestra como el periodismo puede también contribuir a la divulgación de la Ciencia. Hay pocos detalles matemáticos, pero si se incluye la formula de Bayes. Para valorar los números relativos a la incertidumbre, a aquello que va sucediendo, quizá podamos recordar la fase que John Maynard Keynes le escribió al premier británico, Winston Churchill, y que define la esencia del libro: cuando los hechos cambian, yo cambio de opinión. ¿Usted qué hace?
