¿Juega Dios a los dados? (cap 2-3)
Debo decir que esta lectura es probablemente mi favorita de
todo el curso, o al menos está entre mis favoritas. La última parte fue la que
logró atraparme, pues trata de lo que más me gusta, que es la Probabilidad y
como dice Ian Stewart, su pariente aplicada “La estadística”.
Hubo ocasiones en que durante la clase surgieron
cuestionamientos del tipo “¿Se podrían
matematizar algunos campos sociales?, ¿Por qué la Biología parece estar a raya
en cuanto a las matemáticas?”,etc. Y yo creo que las preguntas de este tipo
podrían contestarse (al menos parcialmente) con el texto de Ian. La
probabilidad surgió efectivamente en un entorno muy práctico y yo diría que muy
desenfadado, que es el juego. El pretender obtener una ganancia buscando
ventajas sobre los oponentes fue lo que permitió que fueran surgiendo los
axiomas de probabilidad (que buena falta hacían, pues era imposible de creer
que a esas alturas la probabilidad no estuviera fundamentada en algo formal).
Es decir, por un lado, se tiene que la probabilidad ya aparece en un contexto
digamos “social”, y son muchos los casos de personas e incluso familias
completas que han hecho dinero valiéndose de algoritmos para intentar ganarle a
los casinos y casas de apuestas: Ahí se tiene un contexto financiero, y
pensándolo bien, hasta podría decirse que la probabilidad ayudó a que las
familias mencionadas se unieran (para quebrar a los casinos, ¡pero se unieron!).
Ahora que si pensamos en ciencias sociales más formales, quizá
haya que rascarle más, pero también hay ejemplos de que cada vez se tienen
interrogantes más difíciles de responder, por lo que inevitablemente los entes
metidos en investigaciones sociales han tenido que pedir ayuda de la Probabilidad
y la Estadística, y esto se está volviendo cada vez más frecuente. Ian Stewart
menciona los aportes de Quetelet, Galton y Pearson, sin embargo en fechas más
recientes las aplicaciones probabilísticas podrían empezar a alejarse de
simplemente ver si la longitud de las alas de los patos se aproximan a una
distribución Normal, y empiezan a aparecer otras aplicaciones poco comunes de
la Proba y la Estadística, como el uso de Estadística Espacial para identificar
conglomerados geográficos de las enfermedades (hace no mucho escuché de unos
historiadores que pidieron ayuda de estadísticos para estudiar con este enfoque
la Peste Negra), o para identificar
puntos delictivos en alguna ciudad. O por otro lado, algún uso más enfocado al
entretenimiento, como un modelo Bayesiano que pueda (o pretenda) predecir la
tabla final de la Premier League, basándose en conocimientos previos que puedan
surgir de la historia del torneo.
Mi punto aquí es que ahora las ciencias sociales ya necesitan
más y mejores respuestas, y es por eso que cada vez se están acercando más a
pedir ayuda de la Probabilidad y la Estadística, motivo por el cual yo me
atrevería a decir que no falta mucho para que llegue alguien a intentar
matematizar estos campos (otra cosa es que los sociólogos se lo permitan, por
supuesto).
También hay que notar que no se está hablando de simplemente
calcular probabilidades con combinatoria, o hacer diagramas de Venn para un
evento A y un evento B, sino de Estadística Espacial o Bayesiana, lo que
significa que al existir más demanda, la Proba y la Estadística también han
tenido que avanzar y mejorar para cumplir con los nuevos requerimientos del
entorno (pareciendo cierta la teoría de avanzar en forma cíclica, pero
aumentando niveles); y es claro que este tipo de interacción está generando una
retroalimentación muy favorable tanto para el entorno matemático como para el
social.
Ligado a lo que mencionas está el asunto de problemáticas colectivas, como la educación y la cooperación (como lo que abordamos en el texto de los bienes comunes), ejemplos en desarrollo se pueden ver en el sitio:
ResponderEliminarhttp://me.necsi.edu/cooperation/