Las reglas del contagio

El modelo Erdős-Rényi capta las ocasionales conexiones de larga distancia que se producen en las redes reales, pero no puede reproducir el agrupamiento de las interacciones

A medida que las enfermedades infecciosas disminuyen, nuestra atención está orientándose gradualmente a otras amenazas, muchas de las cuales pueden también ser contagiosas. En 1950, la tuberculosis era la principal causa de muerte de un hombre británico de unos treinta años. Desde la década de 1980, ha pasado a ser el suicidio.

En el tiempo que le ha llevado leer este libro, unas trescientas personas habrán muerto de malaria. Habrá habido alrededor de quinientas muertes por VIH-sida y unas ochenta por sarampión, la mayoría de ellas niños. La melioidosis, una infección bacteriana de la que quizás no haya oído hablar nunca, habrá matado a más de sesenta personas.

Tomada de forma aislada, cada base de datos tiene sus propios fallos, pero si las observamos en su conjunto, pueden revelarnos una imagen más completa del contagio. Para describir estos enfoques, Caroline Buckee citaba a Virginia Woolf, que una vez dijo que «la verdad solo puede obtenerse colocando una junto a otra muchas variedades de error».

El éxito en la reducción de la delincuencia puede producirse de varias maneras. En 1980, por ejemplo, Alemania Occidental hizo obligatorio el uso del casco en motocicletas. En los siguientes seis años, los robos de motocicletas cayeron en dos terceras partes. La razón era simple: la comodidad. Los ladrones ya no podían decidir robar una motocicleta en el calor del momento. Tenían que planear el robo y llevar consigo un casco. Unos pocos años después, Holanda y Gran Bretaña introdujeron leyes similares. En ambos casos también se produjo una caída masiva en los robos, lo que demostraba cómo las normas sociales pueden influir en las tasas de delincuencia.

Los algoritmos sobre delincuencia tienen más limitaciones de lo que la gente podría pensar. En 2013, investigadores de la Corporación RAND enumeraron cuatro mitos comunes sobre la policía predictiva.[329] El primero es que un ordenador sabe exactamente lo que ocurrirá en el futuro. «Estos algoritmos predicen el riesgo de eventos futuros, no los eventos mismos», señalaron. El segundo mito es que un ordenador lo hará todo, desde reunir los datos relevantes sobre delincuencia hasta realizar las recomendaciones apropiadas. En realidad, los ordenadores funcionan mejor cuando ayudan al análisis humano y a las decisiones sobre política policial, en lugar de sustituirlas. El tercer mito era que las fuerzas policiales necesitaban un modelo muy potente para hacer buenas predicciones, mientras que a menudo el problema es obtener los datos correctos. Tal como dijo Lum, «en ocasiones tienes una base de datos donde la información que necesitas para hacer la predicción simplemente no está».
El mito final, y quizá el más persistente de todos, era que unas predicciones correctas llevan automáticamente a una reducción de la delincuencia. «Las predicciones por sí solas son solo eso: predicciones —escribió el equipo de investigadores de la RAND—. La disminución real de la delincuencia requiere actuar basándose en esas predicciones». Para controlar la delincuencia, las agencias necesitan, por tanto, centrarse en las intervenciones y la prevención más que simplemente en hacer predicciones.

Según el estadístico George Box, no son solo los observadores los que pueden verse seducidos por el análisis matemático. Supuestamente dijo una vez que «los estadísticos, como los artistas, tienen el mal hábito de enamorarse de sus modelos».

Para que comiencen unos disturbios, al menos algunas personas deben estar dispuestas a unirse a ellos. En palabras del criminólogo John Pitts, «no puedes iniciar una revuelta tú solo. Una revuelta de una persona es un berrinche».[300] ¿Cómo crecen unos disturbios a partir de la participación de una sola persona? En 1978, Mark Granovetter publicó un estudio ya clásico que analizaba cómo podían tomar cuerpo los disturbios. Sugirió que las personas tienen diferentes umbrales para las revueltas: un radical podría participar en ellas con independencia de lo que hagan los demás, mientras que un conservador podría rebelarse únicamente si muchos otros también lo hacen.

Rosenberg había comparado la investigación sobre las armas de fuego con el progreso realizado en la reducción de las muertes por accidentes de tráfico, una analogía que más adelante empleó Barack Obama durante su presidencia. «Con más investigación, podríamos mejorar la seguridad en torno a las armas de fuego de la misma manera que con más investigación hemos reducido las víctimas de accidentes de tráfico en los últimos treinta años —dijo Obama en 2016—. Investigamos los daños que puedan causar los coches, la comida, la medicina, incluso los juguetes, para hacerlos más seguros. Y ¿sabéis qué? La investigación y la ciencia son algo bueno. Funcionan».

Nightingale usó sus escritos para hacer campaña a favor del cambio, pero nunca había querido ser simplemente una escritora. Cuando decidió estudiar Enfermería, en la década de 1840, fue una completa sorpresa para su rica y bien conectada familia, que esperaba que buscase los roles más tradicionales de esposa y madre. Un amigo le sugirió que podría seguir una carrera literaria además de cumplir con esos roles. Nightingale no estaba interesada. «Me preguntas por qué no escribo algo —replicó—. Pienso que los sentimientos se pierden en las palabras; todos deberían ser destilados en acciones, y acciones que produzcan resultados».