Al contrario de lo que se pueda pensar, informar de que la ciencia entraña incertidumbre, duda, desconocimiento, imperfección… no la desacredita, sino que mejora su comprensión y lo que podemos esperar de ella. En cambio, mantener unas expectativas poco realistas sobre el alcance de las investigaciones científicas podría estar frustrando o desilusionando a ciertas personas y responsables políticos. Este desencanto puede desarrollar desconfianza y que, por ello, se busque refugio en otras formas de conocimiento no basadas en la evidencia, una migración epistemológica que conduciría a políticas públicas ineficaces.

Un artículo publicado recientemente en la revista Nature Human Behaviour se adentra en este tema, en línea con la Fundación Nacional de Ciencias y los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU., que solicitaron que se comunicara sistemáticamente la incertidumbre en las investigaciones.

Fuente: pexels. Foto: Pixabay. Fecha: 06/02/25

Cuestionar la credibilidad es natural, pero subjetivo

“La disposición de una persona a confiar en un estudio puede depender, en parte, del grado de convicción que se tiene en que los aspectos del estudio son científicamente sólidos”.

Los autores afirman que cualquier lector o lectora juzga espontáneamente la credibilidad de lo que lee; quizá confíe en la buena intención de los científicos, pero dude de las hipótesis o implicaciones presentadas, y le parezcan inciertas. Estos juicios son subjetivos, a diferencia de la objetivación de la incertidumbre que se realiza con la estadística, y que establece probabilidades. Por ello, recomiendan ofrecer información cuantitativa sobre la incertidumbre (QUID: quantitative uncertainty informative data), para acompañar al lector o la lectora en la elaboración de esos juicios y aumentar su confianza en la investigación.

El problema de los QUID es que todavía no se han estandarizado, no hay definiciones comunes ni orientaciones integrales para aplicarlos a las distintas fases de una investigación. El artículo no pretende tal cometido, pero sí ofrece una base conceptual para iniciar ese proyecto.

Cómo establecer la información cuantitativa sobre la incertidumbre

Los QUID emergen de diferentes aspectos del estudio: en cada fase, deberíamos hacernos ciertas preguntas sobre la credibilidad y valorar cuantitativamente los aspectos relacionados con esa pregunta.

Por ejemplo, si estudiamos la influencia de la vitamina C en el humor, en la fase de formulación de las preguntas de estudio, deberíamos preguntarnos algo así como “¿Hay motivos para creer que la vitamina C tiene un efecto sobre el estado de ánimo y que su supuesto efecto adquiere la suficiente importancia como para estudiarlo? A continuación, podríamos establecer las medidas cuantitativas de incertidumbre (QUID) teniendo en cuenta los datos numéricos procedentes de otros estudios, estudios que indiquen que la vitamina C afecta al estado de ánimo, incluidos los valores P, los intervalos de confianza o la estabilidad del efecto. O, en la fase de las premisas, podríamos preguntarnos si las limas tienen la suficiente cantidad de vitamina C, y cuantificar su contenido o las variaciones entre unos lotes de limas y otros. El número de QUID podría ser infinito.

Así se procedería con cada fase (premisa, formulación de la pregunta, elección del diseño, recogida de datos, análisis de datos e interpretación, difusión y aplicación de los resultados). Estructurarlo en fases aclara hacia dónde dirigir específicamente nuestras dudas, y amortigua el que caigamos en la sensación global de que los científicos son inconsistentes o confusos. “Actualmente, se informa de algunos QUID en algunas etapas del estudio, pero raramente se presentan de manera organizada o se incluyen para todas las etapas del estudio”; hacerlo sistemáticamente ayudaría a que los lectores y lectoras identificaran con rapidez esta información.

Ejemplo de QUID en el tamaño del efecto

El tamaño del efecto es una forma de medir la fuerza de la relación estadística entre dos variables. Esto podría relacionarse con la causalidad. Normalmente, el lector o la lectora considerará que, si un tratamiento tiene un gran tamaño del efecto, significa que el tratamiento tiene un fuerte efecto positivo y hay relación causal; si el tamaño del efecto es pequeño, el tratamiento tiene un efecto mínimo. No obstante, en el estudio del comportamiento humano, resultaría sospechoso encontrar un tamaño grande, dado que las diferencias individuales suelen tener peso y atenuar los efectos. Esto se podría tomar como base para los QUID.

Aparte, además de presentar los resultados promedios del estudio en cuanto al tamaño del efecto, puede ser útil ofrecer información sobre el efecto que tendría en cada individuo. Por ejemplo, supongamos que se indica que un tratamiento médico funciona porque es efectivo en uno de cada diez pacientes; sin embargo, el lector o la lectora podría considerar que hay poca certeza (probabilidad) de que vaya a funcionar en un paciente concreto que se sometiera a ese tratamiento.

El camino consiste en ir puliendo la presentación y formulación de los QUID

Al ofrecer datos sobre la incertidumbre, familiarizamos a los lectores y lectoras con la idea de que todo estudio científico alberga y despierta diversidad de juicios en torno a su grado de certidumbre, y que eso forma parte de la construcción del conocimiento científico. Además de esta concienciación, explicitar de manera estructurada numerosos QUID también iría puliendo su uso y su valor, en el ámbito científico, pero también fuera de él, en el público.

Por supuesto, no se trata de establecer un QUID integral, sino de aceptar la gran diversidad de medidas inherentes a la elaboración de los diferentes QUID, según cada estudio. “Debido a la complejidad de este tema, será necesario pensar con detenimiento cuál es la mejor manera de promover el uso y la presentación de informes sobre QUID”: científicos, divulgadores y lectores y lectoras se beneficiarán de ello.

Puedes leer el artículo completo pinchando en el siguiente enlace:

Cruz-Cano, R., & Allison, D. B. (2024). Report uncertainty information to improve trust in science. Nature Human Behaviour, 1-4.