Sesgos, Probabilidad y la Ilusión de la Suerte
Esa noche, la charla giró en torno a una pregunta que todos, en algún
momento, nos hacemos: ¿Qué es preferible, el error por acción o el error por
omisión? Esta dicotomía atraviesa decisiones médicas, tácticas deportivas y
situaciones cotidianas, y revela cómo nuestros sesgos cognitivos interactúan
con las leyes de la probabilidad. En esa intersección, surge la creencia
popular en la “suerte”, un concepto que la racionalidad intenta desmantelar.
Sesgos: acción y omisión
Escenario
1: Partido de fútbol
Miguel
nos recordó que la efectividad de Messi en penales supera el 78 %. Luis, por su
parte, calculó los metros cuadrados del arco. Rara vez el arquero se queda
quieto en el centro: según Michel Bar-Eli, investigador israelí, es más
vergonzoso quedarse inmóvil que tirarse al lado equivocado. ¡Nadie aplaude
a quien no hace nada!
Willy Botello mencionó a un arquero alemán que llevaba estadísticas
detalladas y decidía a quién enfrentaba según esos datos. Esto nos hace notar
que, a veces, incluso hoy, la acción irreflexiva es preferida a la espera,
vinculándose con los errores tipo I o falsos positivos: actuar y equivocarse,
aunque la acción no fuera necesaria.
Decido no
decidir
Por
contraste, el sesgo de omisión aparece cuando el arquero se queda quieto en
el centro y la pelota entra por la esquina. Este error se percibe como
inacción, un falso negativo, y se juzga de manera más indulgente que la acción
equivocada.
Escenario 2: Persona en la selva
• Sesgo
de acción: Reaccionar ante un ruido entre la espesura —escapando— aunque
solo sea el viento. El peligro no existía, pero su acción equivocada queda
registrada como error de tipo I o falso positivo.
• Sesgo
de omisión: No actuar cuando el peligro es real. Omitir la reacción
necesaria puede tener consecuencias fatales, un falso negativo o error de tipo
II.
Aquí se
evidencia algo crucial: los errores no dependen únicamente de la acción o la
omisión, sino del contexto. Lo que es prudente en un escenario puede ser
desastroso en otro. Nuestro cerebro aprendió a preferir acción o inacción según
la costumbre social, la presión del entorno y la supervivencia.
Algo
sobre la probabilidad
Gerolamo Cardano, médico del siglo XIV, nos legó la base matemática de
la incertidumbre con su Ley del espacio muestral. Gracias a ella podemos
aproximarnos a problemas que, de otra manera, serían confusos.
Un ejemplo más cotidiano es tirar una moneda. Miguel nos contó un
experimento donde, colocando la moneda con cara o cruz hacia arriba, existía
una ligera diferencia de 51 %, mostrando un pequeño determinismo incluso en lo
aparentemente aleatorio.
Si tiramos una moneda o un dado, el
espacio muestral es de 2 o 6 respectivamente, pero la probabilidad de que
salgan dos caras al tirar ¨dos¨ veces la moneda es de ½ x ½ = ¼ y el espacio muestral es: cara-cara,
cara-cruz, cruz cara, cruz-cruz. Cara-cara es uno de cuatro. La regla es; cuando los sucesos son independientes se multiplican.
Un ejemplo más; si tiramos cinco veces para que salgan todas caras, la
probabilidad es ½ elevado a la 5ta, es decir 1/32. Este concepto de
independencia es muy importante. (Ver caso de Sally Clark)
N.N. Talev relata que a un ficticio ingeniero John
le preguntan, ¿Si 99 veces salió cara que probabilidad hay de que en la próxima
tirada salga cara? Responde, el 50 %. El ficticio Tony el Gordo , dice no más
del 1%, la moneda tiene que ser tendenciosa. El relato es más largo y
recomendable, sugiero leerlo en el capítulo del libro: El Cisne Negro ¨La
Falacia Lúdica o la Incertidumbre del Estudioso obsesivo¨.
Casinos,
Blackjack y Bayes
En los casinos, la probabilidad
condicional y el razonamiento bayesiano cobran sentido sobre todo en el
Blackjack, porque se juega con un mazo finito de cartas. Cada carta
que se reparte cambia la composición del mazo, y por lo tanto la probabilidad
de que salga cada carta en la siguiente mano. Los jugadores que cuentan cartas
no predicen el azar absoluto; actualizan sus decisiones según la información
disponible, aplicando un principio esencial del teorema de Bayes: modificar
la creencia inicial en función de nueva evidencia.
En cambio, en juegos como la
ruleta o las tragamonedas, cada tirada es independiente: los resultados
pasados no alteran la probabilidad futura, por lo que no hay forma de aplicar
razonamiento bayesiano. Oscar resumió la sensación popular: “Cuando alguien
está ganando, la gente lo sigue. ¡Está con suerte!” —aunque, desde el punto de
vista probabilístico, es solo percepción humana, sesgo cognitivo e ilusión de
patrón
¿Existe
la suerte?
Cacho preguntó directamente:
“¿Existe la suerte?”
Según Aristóteles, la suerte es
una causa accidental, fortuita e indeterminada, que escapa a la
inteligencia humana. La calificación de “buena” o “mala” depende únicamente del
resultado.
El racionalista, aplicando las
leyes de probabilidad, acepta lo aleatorio como parte del mundo,
mientras que el supersticioso recurre a la falacia post hoc ergo propter hoc,
atribuyendo causalidad a coincidencias. Ya sea un trébol de cuatro hojas, un
gato negro o una cábala personal, la ilusión de la suerte nos hace sentir
que tenemos control sobre lo incontrolable.
Conclusión
