La incertidumbre o incertidumbre se refiere a situaciones epistémicas que involucran información imperfecta o desconocida . Se aplica a predicciones de eventos futuros, a mediciones físicas que ya se han realizado o a lo desconocido. La incertidumbre surge en entornos parcialmente observables o estocásticos , así como por ignorancia , indolencia o ambas. [1] Surge en numerosos campos, incluidos los seguros , la filosofía , la física , la estadística , la economía , las finanzas, la medicina , la psicología , la sociología , la ingeniería , la metrología , la meteorología , la ecología y las ciencias de la información .
Aunque los términos se utilizan de diversas formas entre el público en general, muchos especialistas en teoría de la decisión , estadística y otros campos cuantitativos han definido la incertidumbre, el riesgo y su medición como:
La falta de certeza , un estado de conocimiento limitado donde es imposible describir exactamente el estado existente, un resultado futuro o más de un resultado posible. [2]
En estadística y economía, la incertidumbre de segundo orden se representa en funciones de densidad de probabilidad sobre probabilidades (de primer orden). [4] [5]
Las opiniones en lógica subjetiva [6] conllevan este tipo de incertidumbre.
Hay una diferencia entre incertidumbre y variabilidad. La incertidumbre se cuantifica mediante una distribución de probabilidad que depende del conocimiento sobre la probabilidad de cuál es el valor único y verdadero de la cantidad incierta. La variabilidad se cuantifica mediante una distribución de frecuencias de múltiples instancias de la cantidad, derivada de datos observados. [11]
En economía, en 1921 Frank Knight distinguió la incertidumbre del riesgo, siendo la incertidumbre una falta de conocimiento inmensurable e imposible de calcular. Debido a la ausencia de estadísticas claramente definidas en la mayoría de las decisiones económicas en las que las personas enfrentan incertidumbre, creía que no podemos medir las probabilidades en tales casos; esto ahora se conoce como incertidumbre de Knight . [12]
La incertidumbre debe tomarse en un sentido radicalmente distinto de la noción familiar de riesgo, del que nunca se ha separado adecuadamente... El hecho esencial es que "riesgo" significa en algunos casos una cantidad susceptible de medición, mientras que en otros casos es algo que claramente no es de este carácter; y hay diferencias cruciales y de largo alcance en la orientación de los fenómenos dependiendo de cuál de los dos está realmente presente y operando... Parecerá que una incertidumbre mensurable, o "riesgo" propiamente dicho, como usaremos el término , es tan diferente de uno inmensurable que, de hecho, no es una incertidumbre en absoluto.
— Frank Knight (1885–1972), Riesgo, incertidumbre y beneficio (1921), Universidad de Chicago . [13]
Existe una distinción fundamental entre la recompensa por asumir un riesgo conocido y la de asumir un riesgo cuyo valor en sí mismo se desconoce. De hecho, es tan fundamental que... un riesgo conocido no dará lugar a ninguna recompensa o pago especial en absoluto.
— Frank Caballero
Knight señaló que el resultado desfavorable de riesgos conocidos puede asegurarse durante el proceso de toma de decisiones porque tiene una distribución de probabilidad esperada claramente definida. Los riesgos desconocidos no tienen una distribución de probabilidad esperada conocida, lo que puede llevar a decisiones empresariales extremadamente arriesgadas.
Otras taxonomías de incertidumbres y decisiones incluyen un sentido más amplio de incertidumbre y cómo debe abordarse desde una perspectiva ética: [14]
Hay algunas cosas que sabes que son ciertas y otras que sabes que son falsas; sin embargo, a pesar de este amplio conocimiento que tenéis, quedan muchas cosas cuya verdad o falsedad no sabéis. Decimos que no estás seguro de ellos. Estás inseguro, en diversos grados, sobre todo lo que sucederá en el futuro; gran parte del pasado está oculto para ti; y hay mucho del presente del que no tenéis información completa. La incertidumbre está en todas partes y no puedes escapar de ella.
Dennis Lindley , Comprender la incertidumbre (2006)
Por ejemplo, si no se sabe si lloverá mañana o no, entonces existe un estado de incertidumbre. Si se aplican probabilidades a los posibles resultados utilizando pronósticos meteorológicos o incluso simplemente una evaluación de probabilidad calibrada , la incertidumbre se habrá cuantificado. Supongamos que se cuantifica como un 90% de posibilidades de que haya sol. Si hay un evento al aire libre importante y costoso planeado para mañana, entonces existe un riesgo ya que hay un 10% de posibilidades de lluvia, y la lluvia no sería deseable. Además, si se trata de un evento empresarial y se perderían $100 000 si llueve, entonces el riesgo se ha cuantificado (una probabilidad del 10% de perder $100 000). Estas situaciones pueden volverse aún más realistas cuantificando la lluvia ligera frente a la lluvia intensa, el coste de los retrasos frente a la cancelación total, etc.
Algunos pueden representar el riesgo en este ejemplo como la "pérdida de oportunidad esperada" (EOL) o la probabilidad de pérdida multiplicada por el monto de la pérdida (10% × $100,000 = $10,000). Esto es útil si el organizador del evento es "neutral al riesgo", algo que la mayoría de la gente no es. La mayoría estaría dispuesta a pagar una prima para evitar la pérdida. Una compañía de seguros, por ejemplo, calcularía un EOL como mínimo para cualquier cobertura de seguro y luego le sumaría otros costos operativos y ganancias. Dado que muchas personas están dispuestas a comprar un seguro por muchas razones, es evidente que el EOL por sí solo no es el valor percibido de evitar el riesgo.
Los usos cuantitativos de los términos incertidumbre y riesgo son bastante consistentes en campos como la teoría de la probabilidad , la ciencia actuarial y la teoría de la información . Algunos también crean nuevos términos sin cambiar sustancialmente las definiciones de incertidumbre o riesgo. Por ejemplo, la sorpresa es una variación de la incertidumbre que a veces se utiliza en la teoría de la información . Pero fuera de los usos más matemáticos del término, su uso puede variar ampliamente. En psicología cognitiva , la incertidumbre puede ser real, o simplemente una cuestión de percepción, como expectativas , amenazas, etc.
La vaguedad es una forma de incertidumbre en la que el analista no puede diferenciar claramente entre dos clases diferentes, como "persona de estatura media" y "persona alta". Esta forma de vaguedad puede modelarse mediante alguna variación de la lógica difusa o la lógica subjetiva de Zadeh . [15]
La ambigüedad es una forma de incertidumbre en la que incluso los posibles resultados tienen significados e interpretaciones poco claros. La afirmación "Vuelve del banco" es ambigua porque su interpretación depende de si la palabra "banco" se refiere a "la orilla de un río" o "una institución financiera" . La ambigüedad suele surgir en situaciones en las que varios analistas u observadores tienen diferentes interpretaciones de las mismas afirmaciones. [dieciséis]
A nivel subatómico, la incertidumbre puede ser una propiedad fundamental e inevitable del universo. En mecánica cuántica , el principio de incertidumbre de Heisenberg pone límites a cuánto puede saber un observador sobre la posición y la velocidad de una partícula. Esto puede no ser simplemente ignorancia de hechos potencialmente obtenibles, sino que no hay ningún hecho que encontrar. Existe cierta controversia en física sobre si tal incertidumbre es una propiedad irreducible de la naturaleza o si hay "variables ocultas" que describirían el estado de una partícula incluso más exactamente de lo que permite el principio de incertidumbre de Heisenberg. [17]
El término "incertidumbre radical" fue acuñado por John Kay y Mervyn King en su libro Radical Uncertainty: Decision-Making for an Unknowable Future, publicado en marzo de 2020. Se diferencia de la incertidumbre de Knight en si es "resoluble" o no. Si la incertidumbre surge de la falta de conocimiento, y esa falta de conocimiento se puede resolver adquiriendo conocimiento (por ejemplo, mediante investigación primaria o secundaria), entonces no se trata de incertidumbre radical. Sólo cuando no hay medios disponibles para adquirir el conocimiento que resolvería la incertidumbre, se considera "radical". [18] [19]
El procedimiento más comúnmente utilizado para calcular la incertidumbre de la medición se describe en la "Guía para la expresión de la incertidumbre en la medición" (GUM) publicada por ISO . Un trabajo derivado es, por ejemplo, la Nota técnica 1297 del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), "Directrices para evaluar y expresar la incertidumbre de los resultados de medición del NIST", y la publicación de Eurachem/Citac "Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement". La incertidumbre del resultado de una medición generalmente consta de varios componentes. Los componentes se consideran variables aleatorias y pueden agruparse en dos categorías según el método utilizado para estimar sus valores numéricos:
Al propagar las varianzas de los componentes a través de una función que relaciona los componentes con el resultado de la medición, la incertidumbre de la medición combinada se obtiene como la raíz cuadrada de la varianza resultante. La forma más simple es la desviación estándar de una observación repetida.
En metrología , física e ingeniería , la incertidumbre o margen de error de una medición, cuando se indica explícitamente, viene dada por un rango de valores que probablemente encierra el valor verdadero. Esto puede indicarse mediante barras de error en un gráfico o mediante las siguientes notaciones: [ cita necesaria ]
En la última notación, los paréntesis son la notación concisa para la notación ±. Por ejemplo, aplicando 10 1 ⁄ 2 metros en una aplicación científica o de ingeniería, se podría escribir10,5 mo10,50 m , lo que por convención significa una precisión de una décima de metro o una centésima. La precisión es simétrica alrededor del último dígito. En este caso es media décima hacia arriba y media décima hacia abajo, por lo que 10,5 significa entre 10,45 y 10,55. Así se entiende que 10,5 significa10,5 ± 0,05 y 10,50 significa10,50 ± 0,005 , también escrito10.50(5) y10.500(5) respectivamente. Pero si la precisión está dentro de dos décimas, la incertidumbre es ± una décima y se requiere que sea explícito:10,5 ± 0,1 y10,50 ± 0,01 o10.5(1) y10.50(1) . Los números entre paréntesis se aplican al número que queda a la izquierda de sí mismos y no son parte de ese número, sino parte de una notación de incertidumbre. Se aplican a los dígitos menos significativos . Por ejemplo,1.007 94 (7) significa1,007 94 ± 0,000 07 , mientras que1.007 94 (72) significa1,007 94 ± 0,000 72 . [20] Esta notación concisa la utiliza, por ejemplo, la IUPAC para indicar la masa atómica de los elementos .
La notación media se utiliza cuando el error no es simétrico con respecto al valor, por ejemplo3.4+0,3
−0,2. Esto puede ocurrir, por ejemplo, cuando se utiliza una escala logarítmica.
La incertidumbre de una medición se puede determinar repitiendo una medición para llegar a una estimación de la desviación estándar de los valores. Entonces, cualquier valor individual tiene una incertidumbre igual a la desviación estándar. Sin embargo, si se promedian los valores, entonces el valor medio de la medición tiene una incertidumbre mucho menor, igual al error estándar de la media, que es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del número de mediciones. Sin embargo, este procedimiento ignora los errores sistemáticos . [ cita necesaria ]
Cuando la incertidumbre representa el error estándar de la medición, aproximadamente el 68,3% de las veces, el valor real de la cantidad medida cae dentro del rango de incertidumbre establecido. Por ejemplo, es probable que para el 31,7% de los valores de masa atómica dados en la lista de elementos por masa atómica , el valor real se encuentre fuera del rango indicado. Si se duplica la anchura del intervalo, entonces probablemente sólo el 4,6% de los valores verdaderos queden fuera del intervalo duplicado, y si la anchura se triplica, probablemente sólo el 0,3% quede fuera del intervalo. Estos valores se derivan de las propiedades de la distribución normal y se aplican sólo si el proceso de medición produce errores distribuidos normalmente. En ese caso, los errores estándar citados se convierten fácilmente a intervalos de confianza del 68,3% ("un sigma "), 95,4% ("dos sigma") o 99,7% ("tres sigma") . [ cita necesaria ]
En este contexto, la incertidumbre depende tanto de la exactitud como de la precisión del instrumento de medición. Cuanto menor sea la exactitud y precisión de un instrumento, mayor será la incertidumbre de la medición. La precisión a menudo se determina como la desviación estándar de las medidas repetidas de un valor dado, es decir, utilizando el mismo método descrito anteriormente para evaluar la incertidumbre de la medición. Sin embargo, este método es correcto sólo cuando el instrumento es preciso. Cuando es inexacta, la incertidumbre es mayor que la desviación estándar de las medidas repetidas, y parece evidente que la incertidumbre no depende sólo de la precisión instrumental.
La incertidumbre en la ciencia, y en la ciencia en general, puede interpretarse de manera diferente en la esfera pública que en la comunidad científica. [21] Esto se debe en parte a la diversidad de la audiencia pública y a la tendencia de los científicos a malinterpretar a las audiencias no profesionales y, por lo tanto, a no comunicar ideas de manera clara y efectiva. [21] Un ejemplo se explica por el modelo de déficit de información . Además, en el ámbito público suele haber muchas voces científicas que aportan opiniones sobre un único tema. [21] Por ejemplo, dependiendo de cómo se informe un tema en la esfera pública, el público podría interpretar las discrepancias entre los resultados de múltiples estudios científicos debido a diferencias metodológicas como una falta de consenso en una situación en la que de hecho existe un consenso. . [21] Esta interpretación puede incluso haber sido promovida intencionalmente, ya que la incertidumbre científica puede gestionarse para alcanzar ciertos objetivos. Por ejemplo, los negacionistas del cambio climático siguieron el consejo de Frank Luntz de enmarcar el calentamiento global como una cuestión de incertidumbre científica, lo que fue un precursor del marco de conflicto utilizado por los periodistas al informar sobre el tema. [22]
"Se puede decir en términos generales que la indeterminación se aplica a situaciones en las que no se conocen completamente todos los parámetros del sistema y sus interacciones, mientras que la ignorancia se refiere a situaciones en las que no se sabe lo que no se sabe". [23] Estas incógnitas, indeterminación e ignorancia, que existen en la ciencia a menudo se "transforman" en incertidumbre cuando se informan al público para hacer las cuestiones más manejables, ya que la indeterminación científica y la ignorancia son conceptos difíciles de transmitir para los científicos sin perder credibilidad. [21] Por el contrario, la incertidumbre es a menudo interpretada por el público como ignorancia. [24] La transformación de la indeterminación y la ignorancia en incertidumbre puede estar relacionada con la mala interpretación que hace el público de la incertidumbre como ignorancia.
Los periodistas pueden inflar la incertidumbre (haciendo que la ciencia parezca más incierta de lo que realmente es) o restarle importancia (haciendo que la ciencia parezca más segura de lo que realmente es). [25] Una forma en que los periodistas inflan la incertidumbre es describiendo nuevas investigaciones que contradicen investigaciones anteriores sin proporcionar un contexto para el cambio. [25] Los periodistas pueden dar a los científicos con opiniones minoritarias el mismo peso que a los científicos con opiniones mayoritarias, sin describir o explicar adecuadamente el estado del consenso científico sobre el tema. [25] En la misma línea, los periodistas pueden dar a los no científicos la misma atención e importancia que a los científicos. [25]
Los periodistas pueden restar importancia a la incertidumbre eliminando "las formulaciones provisionales cuidadosamente elegidas por los científicos y, al perder estas advertencias, la información queda sesgada y presentada como más cierta y concluyente de lo que realmente es". [25] Además, las historias con una sola fuente o sin ningún contexto de investigación previa significan que el tema en cuestión se presenta como más definitivo y cierto de lo que es en realidad. [25] A menudo existe un enfoque de "producto sobre proceso" en el periodismo científico que también ayuda a restar importancia a la incertidumbre. [25] Finalmente, y lo más notable para esta investigación, cuando los periodistas encuadran la ciencia como una búsqueda triunfante, la incertidumbre se encuadra erróneamente como "reducible y resoluble". [25]
Algunas rutinas de los medios y factores organizacionales afectan la exageración de la incertidumbre; otras rutinas de los medios y factores organizativos ayudan a inflar la certeza de un problema. Debido a que el público en general (en los Estados Unidos) generalmente confía en los científicos, cuando las historias científicas se cubren sin señales que hagan saltar las alarmas por parte de organizaciones de intereses especiales (grupos religiosos, organizaciones ambientalistas, facciones políticas, etc.), a menudo se cubren en un sentido relacionado con los negocios. , en un marco de desarrollo económico o en un marco de progreso social. [26] La naturaleza de estos marcos es restar importancia o eliminar la incertidumbre, por lo que cuando las promesas económicas y científicas se centran en las primeras etapas del ciclo de emisión, como ha sucedido con la cobertura de la biotecnología y la nanotecnología vegetales en los Estados Unidos, el asunto en cuestión parece más definitivo y cierto. [26]
A veces, los accionistas, los propietarios o la publicidad presionan a una organización de medios para que promueva los aspectos comerciales de un tema científico y, por lo tanto, se minimiza o elimina cualquier afirmación de incertidumbre que pueda comprometer los intereses comerciales. [25]
En la filosofía occidental, el primer filósofo que abrazó la incertidumbre fue Pirrón [29] dando como resultado las filosofías helenísticas del pirronismo y el escepticismo académico , las primeras escuelas de escepticismo filosófico . La aporía y la acatalepsia representan conceptos clave en la filosofía griega antigua con respecto a la incertidumbre.
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