Uno de los descubrimientos más sorprendentes de la psicología del siglo XX es que una simple ecuación de regresión suele producir mejores resultados que un experto humano, un hecho que fue analizado por primera vez por el psicólogo Paul Meehl.

El análisis de regresión es un proceso estadístico que permite analizar la relación que existe entre dos o más variables, siendo una de ellas dependiente al resto de variables que estemos empleando en nuestro cálculo matemático. Dicho de otro modo, un análisis regresivo hace posible comprender cómo las variables independientes afectan directamente a otra variable que dependa de ellas.

Análisis de regresión

Gracias a esta potente herramienta estadística, se pueden predecir cuánto sobrevivirá un paciente con cáncer, o si un acusado se fugará estando bajo fianza. Un experto también puede tratar de predecir estos hechos, pero una ecuación sencillamente es más precisa, como señala Steven Pinker en su libro Racionalidad:

Tenemos un conjunto de predictores: una lista para cotejar síntomas, un conjunto de características demográficas, un recuento de conductas pasadas, un certificado de calificaciones universitarias o resultados de pruebas, o cualquier elemento que podrá ser relevante para el reto de la predicción. Le mostramos los datos a un experto (un psiquiatra, un juez, un analista de inversiones, etc) y, al mismo tiempo, los introducimos en un análisis de regresión estándar para obtener la ecuación de la predicción. (...) La ganadora es, casi siempre, la ecuación.

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Lo más sorprendente es que si el experto se vale de la ecuación también para verter su jucio, suele también sacar peores resultados que la ecuación por sí sola. La razón es que los expertos se apresuran demasiado a ver circunstancias atenuantes o detalles llamativos que, a su parecer, tornan inaplicable la fórmula en cuestión.

Esto sucede porque el algoritmo ya tiene en cuenta las circunstancias atenuantes. Sin contar que algunos de los predictores en los que más confían los expertos humanos, como las entrevistas cara a cara, son perfectamente inútiles.

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A pesar de todo ello, hay gente que confía más en las personas. En los profesionales. Incluso en el juicio humano. Y, por contrapartida, considera que las directrices o los algoritmos son fríos, rígidos y alérgicos a la empatía. Todas estas ideas románticas pueden desmontarse fácilmente si echamos un vistazo a cómo jueces, médicos o pilotos se equivocan clamorosamente en cuanto dejan de mecanizar sus juicios, diagnósticos y decisiones:

Las siglas SETI corresponden al inglés Search of Extra-terrestrial Intelligence, es decir, "búsqueda de inteligencia extraterrestre", que engloba todas las actividades destinadas a la búsqueda de vida inteligente en el espacio. Es una actividad que se realiza fundamentalmente "a ciegas", es decir, apuntando al azar a un determinado lugar del espacio y analizando las señales de radio obtenidas.

Esta forma de búsqueda presupone que si hay supuestas civilizaciones inteligentes ahí fuera, dominan el manejo de las ondas radioeléctricas y por tanto, podríamos llegar a captar sus emisiones. Evidentemente, esto es mucho suponer. La expresión "buscar una aguja en un pajar" se queda corta para describir esta actividad. Sin embargo, existe una fórmula matemática que, si bien no garantiza, al menos apoya la idea de la existencia de estas civilizaciones inteligentes.

La Ecuación de Drake

Se trata de una fórmula que trata de obtener el número de civilizaciones inteligentes detectables que nacen cada año en nuestra galaxia. Su expresión viene dada por N = R*·f_p·n_e·f_l·f_i·f_c·L, donde N es el número de supuestas civilizaciones inteligentes detectables, y los demás parámetros son variables.

El significado de cada parámetro (junto con las estimaciones del propio Drake) es el siguiente:

• R* es el número de estrellas que se forman cada año en la galaxia (unas 10).

• f_p es el porcentaje de dichas estrellas que tienen planetas (0.5)

• n_e es, para cada estrella, el número promedio de planetas que tendrían condiciones donde se pudiese desarrollar teóricamente la vida (2)

• f_l es la fracción de dichos planetas que desarrollaría efectivamente vida (1)

• f_i indica la fracción de planetas con vida donde dicha vida evolucionaría hacia especies inteligentes (0.01)

• f_c indica la fracción de dichas especies inteligentes que desarrollarán tecnología capaz de emitir señales de radio (0.01)

• L sería el tiempo promedio en que una civilización inteligente con capacidad de emitir señales podría mantenerse activa (10000 años)

Con las estimaciones de Drake, resulta que se crean 10 posibles civilizaciones extraterrestres detectables por año en nuestra galaxia. Sin embargo, los parámetros de Drake pecan de demasiado optimistas, según estudios posteriores.

En particular, si tomamos el ejemplo de la Tierra y analizamos cuánto tiempo ha existido vida inteligente sobre ella (200.000 años), comparándolo con el tiempo total de existencia de vida (3.700 millones), obtendríamos un valor de f_i mucho más limitado (y realista) de 0.000054.

Otro parámetro con el que Drake fue muy optimista es n_e. Basándonos en resultados empíricos, a pesar de que en nuestro sistema solar sí hay dos planetas con posibilidades teóricas de albergar vida (Tierra y Marte), esto parece ser muy excepcional, ya que de todos los exoplanetas encontrados fuera de nuestro sistema, son muy pocos los que podrían albergar vida.

Así que usando la propia ecuación de Drake, con unos parámetros mucho mas conservadores, se obtienen resultados desalentadores, de no más de una civilización detectable en un intervalo de millones de años. A pesar de todo, incluso con estas estimaciones restrictivas, Michael Shermer llegó a la conclusión de que en todo el Universo conocido deberían existir unas 5000 civilizaciones inteligentes. Matemáticamente hablando, parece que no estamos solos.

Vía | La Cuarta Fase