01
de juliol
del
2020
Actualitzat
a la
13:47h
Són els millors aliats, els models matemàtics, per fer prediccions de futur? La gestió política de la pandèmia de la Covid-19 s'ha de basar, essencialment, en sistemes d'anàlisi científics? És prudent confiar que la investigació sempre proporcionarà dades precises i irrefutables? Aquestes qüestions, entre moltes d'altres, són les que basteixen l'article Five ways to ensure that models serve society: a manifesto, un document publicat a la prestigiosa revista Nature de la mà d'una vintena d'investigadors internacionals (entre els quals s'hi troba el manresà Arnald Puy, actualment resident als Estats Units) que pretén esdevenir una guia que ajudi a elaborar models matemàtics "transparents i honestos" que tinguin en compte "la incertesa de les prediccions".
I és que els models matemàtics han tingut (i estan tenint) un paper clau, en la gestió i les prediccions futures de la pandèmia del Coronavirus, fins al punt que polítics d'arreu i organitzacions governamentals han recorregut als models científics per dissenyar la gestió de la pandèmia i justificar les polítiques dutes a terme.
En aquest sentit, i sense desmerèixer, en cap cas, la utilitat d'aquests sistemes d'anàlisi, els autors de l'article comencen el seu relat amb una premissa: ara com ara, "cap investigador pot proporcionar xifres precises i exactes de la pandèmia". Així, actualment, encara hi ha incògnites sobre la taula com "quina és la prevalença de la malaltia i quines són les taxes de mortalitat i de reproducció del virus en la població". Tampoc s'ha aconseguit treure l'entrellat de l'estacionalitat de les infeccions i de com funciona la immunitat.
Si bé són conscients que les conclusions que desvetllen models matemàtics "són atractives per la seva aparença científica i neutra", els signants del manifest volen deixar clar que aquests resultats són fruit d'un seguit de decisions que s'han pres durant el disseny del model, i que inclouen "un procés de selecció per escollir quins aspectes seran formalitzats (i quins no) en les equacions matemàtiques, com es caracteritzaran els diferents paràmetres o quins límits tindrà el model".
Aquestes decisions, expliquen, "tenen un component de subjectivitat no negligible", fet que vol dir que "qualsevol algoritme que modela un fenomen particular pot ser conceptualitzat i escrit de múltiples formes". Si no es té en compte aquesta multiplicitat, assenyalen, "podem caure en l'error de pensar que la incertesa ha desaparegut". En no ser conscients de l'existència inevitable de la incertesa, "els models acaben esdevenint falsos instruments de predicció; boles de cristall que mostren, de forma espúria, un futur diàfan i plenament previsible" que, difícilment, serà el que es donarà a la realitat.
Al llarg de l'article, doncs, a banda de reflexionar sobre els perills socials i ambientals que implica utilitzar models que ignorin incerteses, els investigadors també proposen eines per aconseguir crear "models més transparents, robusts i amb capacitat per guiar-nos adequadament en un món complex". Per tal d'evitar que "esdevinguin cavalls de Troia utilitzats pel poder per justificar polítiques preconcebudes o interessos inconfessables", els models "han de ser una activitat social" i s'han d'avaluar "de manera honesta i oberta". "El procés i l'ètica són tan importants com la destresa intel·lectual", sentencien, tot afegint que la confiança ciutadana "és essencial perquè els números siguin útils".
En aquest sentit, "hem de renunciar a l'arrogància i assumir que no tot es pot modelar científicament, perquè existeixen limitacions epistemològiques i estructurals". "La ignorància és una virtut imprescindible per tal d'evitar que es produeixin inferències excessivament atrevides en qüestions que poden no tenir una solució única o clara", exposen, tot instant als experts a "tenir el coratge de respondre que no hi ha una resposta numèrica a segons quines preguntes".
L'article acaba recalcant que "no demanem la no-quantificació, sinó que el que volem és que es faci una divulgació completa i franca" dels sistemes d'anàlisi que s'emprin.
I és que els models matemàtics han tingut (i estan tenint) un paper clau, en la gestió i les prediccions futures de la pandèmia del Coronavirus, fins al punt que polítics d'arreu i organitzacions governamentals han recorregut als models científics per dissenyar la gestió de la pandèmia i justificar les polítiques dutes a terme.
En aquest sentit, i sense desmerèixer, en cap cas, la utilitat d'aquests sistemes d'anàlisi, els autors de l'article comencen el seu relat amb una premissa: ara com ara, "cap investigador pot proporcionar xifres precises i exactes de la pandèmia". Així, actualment, encara hi ha incògnites sobre la taula com "quina és la prevalença de la malaltia i quines són les taxes de mortalitat i de reproducció del virus en la població". Tampoc s'ha aconseguit treure l'entrellat de l'estacionalitat de les infeccions i de com funciona la immunitat.
Si bé són conscients que les conclusions que desvetllen models matemàtics "són atractives per la seva aparença científica i neutra", els signants del manifest volen deixar clar que aquests resultats són fruit d'un seguit de decisions que s'han pres durant el disseny del model, i que inclouen "un procés de selecció per escollir quins aspectes seran formalitzats (i quins no) en les equacions matemàtiques, com es caracteritzaran els diferents paràmetres o quins límits tindrà el model".
Aquestes decisions, expliquen, "tenen un component de subjectivitat no negligible", fet que vol dir que "qualsevol algoritme que modela un fenomen particular pot ser conceptualitzat i escrit de múltiples formes". Si no es té en compte aquesta multiplicitat, assenyalen, "podem caure en l'error de pensar que la incertesa ha desaparegut". En no ser conscients de l'existència inevitable de la incertesa, "els models acaben esdevenint falsos instruments de predicció; boles de cristall que mostren, de forma espúria, un futur diàfan i plenament previsible" que, difícilment, serà el que es donarà a la realitat.
Al llarg de l'article, doncs, a banda de reflexionar sobre els perills socials i ambientals que implica utilitzar models que ignorin incerteses, els investigadors també proposen eines per aconseguir crear "models més transparents, robusts i amb capacitat per guiar-nos adequadament en un món complex". Per tal d'evitar que "esdevinguin cavalls de Troia utilitzats pel poder per justificar polítiques preconcebudes o interessos inconfessables", els models "han de ser una activitat social" i s'han d'avaluar "de manera honesta i oberta". "El procés i l'ètica són tan importants com la destresa intel·lectual", sentencien, tot afegint que la confiança ciutadana "és essencial perquè els números siguin útils".
En aquest sentit, "hem de renunciar a l'arrogància i assumir que no tot es pot modelar científicament, perquè existeixen limitacions epistemològiques i estructurals". "La ignorància és una virtut imprescindible per tal d'evitar que es produeixin inferències excessivament atrevides en qüestions que poden no tenir una solució única o clara", exposen, tot instant als experts a "tenir el coratge de respondre que no hi ha una resposta numèrica a segons quines preguntes".
L'article acaba recalcant que "no demanem la no-quantificació, sinó que el que volem és que es faci una divulgació completa i franca" dels sistemes d'anàlisi que s'emprin.