Juicio clínico VS juicio actuarial: cómo una simple ecuación produce mejores resultados que un experto humano

Juicio clínico VS juicio actuarial: cómo una simple ecuación produce mejores resultados que un experto humano
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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.

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.

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:

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