Sólo se refleja una parte de la realidad en los pronósticos del COVID…

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Dra. Verónica Arredondo

Docente-Investigadora medio tiempo de la UAZ

Directora General de Sin Sesgo Consulting SC

Quizá ya ha llegado el punto en que estamos cansados de tanta información relacionada con el tema coronavirus: pandemia, medidas preventivas, campañas de prevención; datos, infectados, activos, muertes, vacunas; cambios en la vida personal, familiar, en la calidad de vida social, efectos en la economía nacional,  global.

De alguna forma u otra, la modelación matemática ha intervenido con el fin de interpretar, enfrentar y resolver problemas del mundo real. Sin embargo, específicamente en el tema de la pandemia, los modelos utilizados para estimar las cifras de infectados y muertes relacionadas han dejado la sensación de que no han sido precisos.

Y es que, estimado lector(a) nos han dicho y hecho creer que las matemáticas son exactas.  ¡Y qué cree! Que en los hechos, esto no siempre es así. Los pronósticos mediante la modelación matemática son meras estimaciones: TODOS presentan errores.

Y es que la realidad futura tiene tantos escenarios posibles que determinar un modelo que los exprese con error del 0.0% (que es probable) en los hechos es prácticamente imposible.

Así pues, los NÚMEROS derivados de modelos matemáticos predicen solo una parte de las realidades, y esto depende de las variables que se contemplan en el modelo. Por otro lado, entre más variables se consideren en el modelo, más se eleva la complejidad del mismo y con ello la posibilidad de no obtener datos confiables.

En este sentido es que para realizar estimaciones se toman en cuenta las variables disponibles más relevantes, de tal manera que el modelo genere al menos algo de información aproximada, ahora sí que más vale algo que nada.

Con respecto a los pronósticos en torno al covid-19 se ha dejado entrever que los pronósticos realizados no han sido acertados.  ¿Por qué?  Parte de la respuesta está en los siguientes aspectos.

En primer lugar, el comportamiento del virus es tan complejo que prácticamente que en la realidad contemplar todas las variables que podrían incluirse en un modelo matemático.  Por ejemplo, como incluir en el modelo variables como la cultura latente en cada país, en países como México, dada la forma de contagio del virus, es más probable que los números, proporcionales relacionados con el tema, sean mayores que en países escandinavos por ejemplo.

La otra parte de estas estimaciones está en la administración de las bases de datos. En el caso de México, sentimos que no estamos enterados de lo que lo que ocurre, que los datos observados no corresponden a la realidad, probablemente porque los sistemas administrativos del sector salud no son los mejores y sus formas de procesamiento de datos no sean los más óptimos. Esto es parte de lo que nos encontramos con la información sobre el COVID, y que nos provoca una sensación de incertidumbre e inestabilidad.

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