A menudo hablamos de probabilidades de manera informal (“probablemente”, “probable”, “casi seguro”), pero ¿con qué precisión se traducen estos términos en resultados del mundo real? La brecha entre el lenguaje cotidiano y la probabilidad matemática precisa es sorprendentemente amplia, y comprender esta discrepancia no es sólo un ejercicio académico. Afecta la forma en que interpretamos todo, desde los planes para cenar hasta amenazas existenciales como el cambio climático.
De la retórica antigua al malentendido moderno
La ambigüedad de la probabilidad no es nueva. Los antiguos griegos ya reconocían la diferencia entre lo que parecía probable (eikos ) y lo que era persuasivo (pithanon ), señalando que esto último no necesariamente se alinea con las probabilidades reales. Esta inestabilidad lingüística se trasladó a la retórica romana, donde ambos conceptos se agrupaban bajo probabile, la raíz de nuestra palabra moderna.
No fue hasta el siglo XVII, con el auge del juego y la Ilustración, que los matemáticos comenzaron a desarrollar un enfoque cuantificable de la probabilidad. Siguieron los filósofos, que intentaron mapear los grados de creencia en un espectro. John Locke, en 1690, propuso clasificar la certeza basándose en el consenso, la experiencia personal y el testimonio de segunda mano, un marco relevante incluso para los principios jurídicos actuales.
La búsqueda jurídica y económica de la claridad
La necesidad de una probabilidad precisa se extendió al derecho y la economía. Jeremy Bentham, en el siglo XIX, lamentó el lenguaje “deplorablemente defectuoso” utilizado para cuantificar las pruebas en los tribunales. Incluso propuso una escala de 0 a 10 para clasificar la fuerza de las creencias, pero la consideró poco práctica debido a la variación subjetiva. Un siglo después, John Maynard Keynes favoreció las comparaciones relacionales, centrándose en si un evento era más o menos probable que otro, en lugar de asignar números absolutos.
La solución de la CIA: un diccionario de probabilidades
El avance llegó inesperadamente de una fuente poco probable: la CIA. En 1964, Sherman Kent, un analista de inteligencia, redactó un memorando clasificado, “Palabras de probabilidad estimativa”, para estandarizar el lenguaje en las estimaciones de inteligencia nacional. Kent reconoció la tensión entre los “poetas” (aquellos que se basan en un lenguaje cualitativo) y los “matemáticos” (aquellos que exigen números concretos). ¿Su solución? Asignando probabilidades específicas a términos vagos: “casi seguro” pasó a ser del 93%, aunque extrañamente dejó vacíos en la escala de 0 a 100.
De la inteligencia a la ciencia: una adopción irregular
El marco de Kent influyó en las disciplinas científicas, aunque de forma imperfecta. Las encuestas muestran cierta superposición entre su plan y la forma en que los profesionales de la salud interpretan términos como “probable”, pero persisten las inconsistencias. El IPCC, por ejemplo, define “muy probable” como una probabilidad del 90-100%, un recordatorio aleccionador de que probablemente ya hayamos superado el umbral de calentamiento de 1,5°C.
La psicología del encuadre: por qué fracasan los aspectos negativos
A pesar de estos esfuerzos, la percepción de la probabilidad sigue sesgada. Las investigaciones muestran que el encuadre importa: la gente percibe los pronósticos “improbables” como menos creíbles que las declaraciones “probables” equivalentes. Este sesgo cognitivo refleja cómo reaccionamos ante escenarios de vida o muerte: la mayoría prefiere un tratamiento que salve 200 vidas a uno que deje morir a 400, aunque los resultados sean idénticos.
En conclusión, comunicar incertidumbre requiere precisión. Cuando las cifras exactas no son factibles, la comprensión lingüística compartida es crucial. Y cuando sea posible, enmarcar las probabilidades de manera positiva puede aumentar la aceptación, incluso si la verdad subyacente permanece sin cambios.
