Incertidumbre

La incertidumbre o incerteza 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 debido a la ignorancia , la indolencia o ambas. ^[1] Surge en varios 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 la ciencia de la información .

Aunque los términos se utilizan de diversas maneras entre el público en general, muchos especialistas en teoría de decisiones , 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 con exactitud el estado existente, un resultado futuro o más de un resultado posible. ^[2]

Medición de la incertidumbre

Un conjunto de estados o resultados posibles donde se asignan probabilidades a cada estado o resultado posible; esto también incluye la aplicación de una función de densidad de probabilidad a variables continuas. ^[3]

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.

El riesgo es un estado de incertidumbre en el que algunos resultados posibles tienen un efecto no deseado o una pérdida significativa. La medición del riesgo incluye un conjunto de incertidumbres medidas, en las que algunos resultados posibles son pérdidas, y las magnitudes de esas pérdidas. Esto también incluye funciones de pérdida sobre variables continuas. ^{[7] [8] [9] [10]}

Existe una diferencia entre incertidumbre y variabilidad. La incertidumbre se cuantifica mediante una distribución de probabilidad que depende del conocimiento sobre la probabilidad de que se dé el valor único y verdadero de la cantidad incierta. La variabilidad se cuantifica mediante una distribución de frecuencias de múltiples instancias de la cantidad, derivadas de datos observados. ^[11]

En economía, en 1921 Frank Knight distinguió la incertidumbre del riesgo, siendo la incertidumbre la falta de conocimiento, que es 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 se enfrentan a la incertidumbre, creía que no podemos medir las probabilidades en esos casos; esto ahora se conoce como incertidumbre knightiana . ^[12]

La incertidumbre debe tomarse en un sentido radicalmente distinto de la noción familiar de riesgo, de la que nunca se ha separado adecuadamente... El hecho esencial es que 'riesgo' significa en algunos casos una cantidad susceptible de medición, mientras que en otras ocasiones es algo claramente no de este carácter; y hay diferencias de largo alcance y cruciales en las implicaciones de los fenómenos dependiendo de cuál de los dos esté realmente presente y operando... Parecerá que una incertidumbre medible, o 'riesgo' propiamente dicho, como usaremos el término, es tan diferente de una inmensurable que, en efecto, no es una incertidumbre en absoluto.

—  Frank Knight (1885–1972), Riesgo, incertidumbre y ganancias (1921), Universidad de Chicago . ^[13]

Existe una distinción fundamental entre la recompensa que se obtiene al asumir un riesgo conocido y la que se obtiene al asumir un riesgo cuyo valor en sí mismo no se conoce. Es tan fundamental, de hecho, que… un riesgo conocido no dará lugar a ninguna recompensa ni a ningún pago especial.

—  Caballero Frank

Knight señaló que el resultado desfavorable de los riesgos conocidos se puede asegurar 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]

Por ejemplo, si no se sabe si lloverá o no mañana, entonces hay un estado de incertidumbre. Si se aplican probabilidades a los posibles resultados utilizando pronósticos meteorológicos o incluso solo una evaluación de probabilidad calibrada , la incertidumbre se ha cuantificado. Supongamos que se cuantifica como una probabilidad del 90% de sol. Si hay un evento importante y costoso al aire libre planeado para mañana, entonces existe un riesgo ya que hay una probabilidad del 10% de lluvia, y la lluvia sería indeseable. Además, si se trata de un evento comercial y se perderían $100,000 si llueve, entonces se ha cuantificado el riesgo (una probabilidad del 10% de perder $100,000). Estas situaciones se pueden hacer aún más realistas cuantificando la lluvia ligera frente a la lluvia fuerte, el costo de los retrasos frente a la cancelación total, etc.

Algunos pueden representar el riesgo en este ejemplo como la "pérdida de oportunidad esperada" (EOL, por sus siglas en inglés) 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", lo que la mayoría de las personas no es. La mayoría estaría dispuesta a pagar una prima para evitar la pérdida. Una compañía de seguros, por ejemplo, calcularía una EOL como mínimo para cualquier cobertura de seguro y luego agregaría a eso otros costos operativos y ganancias. Dado que muchas personas están dispuestas a comprar un seguro por muchas razones, entonces claramente la EOL por sí sola 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, sorpresa es una variación de incertidumbre que a veces se utiliza en la teoría de la información . Pero fuera de los usos más matemáticos del término, el uso puede variar ampliamente. En psicología cognitiva , la incertidumbre puede ser real o simplemente una cuestión de percepción, como las expectativas , las 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 se puede modelar mediante alguna variación de la lógica difusa o 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 a "una institución financiera" . La ambigüedad suele surgir en situaciones en las que varios analistas u observadores tienen diferentes interpretaciones de las mismas afirmaciones. ^[16]

En el 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 lo que un observador puede saber 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 dicha incertidumbre es una propiedad irreducible de la naturaleza o si existen "variables ocultas" que describirían el estado de una partícula con mayor exactitud que la que permite el principio de incertidumbre de Heisenberg. ^[17]

El término «incertidumbre radical» fue popularizado por John Kay y Mervyn King en su libro Radical Uncertainty: Decision-Making for an Unknowable Future, publicado en marzo de 2020. Se distingue de la incertidumbre knightiana en que es «resoluble» o no. Si la incertidumbre surge de una falta de conocimiento, y esa falta de conocimiento se puede resolver adquiriendo conocimiento (por ejemplo, mediante investigación primaria o secundaria), entonces no es incertidumbre radical. Solo 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 Normas y Tecnología (NIST), "Directrices para evaluar y expresar la incertidumbre de los resultados de medición del NIST", y la publicación de Eurachem/Citac "Cuantificación de la incertidumbre en la medición analítica". 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:

• Tipo A, aquellos evaluados mediante métodos estadísticos
• Tipo B, aquellos evaluados por otros medios, por ejemplo, asignando una distribución de probabilidad .

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 medición combinada se expresa 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, se da mediante un rango de valores que probablemente encierren el valor verdadero. Esto se puede indicar mediante barras de error en un gráfico o mediante las siguientes notaciones: ^{[ cita requerida ]}

• valor medido ± incertidumbre
• valor medido ^{+incertidumbre}
  _{-incertidumbre}
• valor medido ( incertidumbre )

En la última notación, los paréntesis son la notación concisa para la notación ±. Por ejemplo, al aplicar 10 1 ⁄ 2 metros en una aplicación científica o de ingeniería, se podría escribir10,5 m o10,50 m , por convención significa que tiene una precisión de una décima de metro, o una centésima. La precisión es simétrica en torno al 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. Por lo tanto, 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 es de dos décimas, la incertidumbre es de ± una décima y se requiere que sea explícita:10,5 ± 0,1 y10,50 ± 0,01 o10.5(1) y10.50(1) . Los números entre paréntesis se aplican al numeral que está a su izquierda 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) representa1.007 94 ± 0.000 07 , mientras que1.007 94 (72) representa1.007 94 ± 0.000 72 . ^[20] Esta notación concisa es utilizada, por ejemplo, por la IUPAC para indicar la masa atómica de los elementos .

La notación media se utiliza cuando el error no es simétrico respecto del valor, por ejemplo3.4+0,3
-0,2Esto puede ocurrir cuando se utiliza una escala logarítmica, por ejemplo.

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 no tiene en cuenta los errores sistemáticos . ^{[ cita requerida ]}

Cuando la incertidumbre representa el error estándar de la medición, entonces aproximadamente el 68,3% de las veces, el valor verdadero 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 verdadero se encuentre fuera del rango establecido. Si se duplica el ancho del intervalo, entonces probablemente solo el 4,6% de los valores verdaderos se encuentren fuera del intervalo duplicado, y si se triplica el ancho, probablemente solo el 0,3% se encuentre fuera. Estos valores se desprenden de las propiedades de la distribución normal , y se aplican solo 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% ("una sigma "), 95,4% ("dos sigma") o 99,7% ("tres sigma") . ^{[ cita requerida ]}

En este contexto, la incertidumbre depende tanto de la exactitud como de la precisión del instrumento de medición. Cuanto menor sea la exactitud y la precisión de un instrumento, mayor será la incertidumbre de la medición. La precisión se determina a menudo como la desviación típica 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 solo es correcto cuando el instrumento es preciso. Cuando es inexacto, la incertidumbre es mayor que la desviación típica de las medidas repetidas, y parece evidente que la incertidumbre no depende solo de la precisión del instrumento.

La incertidumbre en la ciencia, y en la ciencia en general, puede ser interpretada 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 legas 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, a menudo hay muchas voces científicas que aportan información sobre un solo tema. ^[21] Por ejemplo, dependiendo de cómo se informe sobre un tema en la esfera pública, las discrepancias entre los resultados de múltiples estudios científicos debido a diferencias metodológicas podrían ser interpretadas por el público 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 manejarse para alcanzar ciertos objetivos. Por ejemplo, los negacionistas del cambio climático siguieron el consejo de Frank Luntz de enmarcar el calentamiento global como un problema de incertidumbre científica, que fue un precursor del marco de conflicto utilizado por los periodistas al informar sobre el tema. ^[22]

"Se puede decir vagamente que la indeterminación se aplica a situaciones en las que no se conocen por completo 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, la indeterminación y la ignorancia, que existen en la ciencia a menudo se "transforman" en incertidumbre cuando se informan al público para hacer que las cuestiones sean 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 interpretación errónea por parte del 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 a la incertidumbre (haciendo que la ciencia parezca más cierta 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 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 cantidad de atención e importancia que a los científicos. ^[25]

Los periodistas pueden restar importancia a la incertidumbre eliminando "las palabras tentativas cuidadosamente elegidas por los científicos, y al perder estas advertencias la información se distorsiona y se presenta 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 enmarcan la ciencia como una búsqueda triunfal, la incertidumbre se enmarca erróneamente como "reducible y resoluble". ^[25]

Algunas rutinas de los medios de comunicación y factores organizativos influyen en la exageración de la incertidumbre; otras rutinas de los medios de comunicación y factores organizativos contribuyen a inflar la certidumbre de una cuestión. Como el público en general (en los Estados Unidos) suele confiar en los científicos, cuando se cubren las historias científicas sin señales que hagan saltar las alarmas por parte de organizaciones de intereses especiales (grupos religiosos, organizaciones ambientalistas, facciones políticas, etc.), a menudo se las cubre en un sentido relacionado con los negocios, en un marco de desarrollo económico o de progreso social. ^[26] La naturaleza de estos marcos es restar importancia o eliminar la incertidumbre, de modo que cuando se centra la atención en las promesas económicas y científicas al principio del ciclo de la cuestión, como ha sucedido con la cobertura de la biotecnología vegetal y la nanotecnología en los Estados Unidos, el asunto en cuestión parece más definitivo y seguro. ^[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, cualquier afirmación de incertidumbre que pueda comprometer los intereses comerciales se minimiza o se elimina. ^[25]

• La incertidumbre está incorporada en los juegos , más notablemente en los juegos de azar , donde el azar es un elemento central del juego.
• En el modelado científico , en el que la predicción de eventos futuros debe entenderse como que tiene un rango de valores esperados.
• En informática , y en particular en gestión de datos , los datos inciertos son algo común y pueden modelarse y almacenarse dentro de una base de datos incierta.
• En optimización , la incertidumbre permite describir situaciones en las que el usuario no tiene control total sobre el resultado del procedimiento de optimización, véase optimización de escenarios y optimización estocástica .
• En la previsión meteorológica , hoy en día es habitual incluir datos sobre el grado de incertidumbre de un pronóstico meteorológico .
• La incertidumbre o el error se utilizan en la notación científica y de ingeniería. Los valores numéricos solo deben expresarse en aquellos dígitos que son físicamente significativos, que se denominan cifras significativas . La incertidumbre está presente en todas las mediciones, como la medición de una distancia, una temperatura, etc., y el grado depende del instrumento o la técnica utilizados para realizar la medición. De manera similar, la incertidumbre se propaga a través de los cálculos, de modo que el valor calculado tiene cierto grado de incertidumbre que depende de las incertidumbres de los valores medidos y de la ecuación utilizada en el cálculo. ^[27]
• En física , el principio de incertidumbre de Heisenberg constituye la base de la mecánica cuántica moderna . ^[17]
• En metrología , la incertidumbre de medición es un concepto central que cuantifica la dispersión que se puede atribuir razonablemente a un resultado de medición. Esta incertidumbre también puede denominarse error de medición .
• En la vida cotidiana, la incertidumbre de la medición suele ser implícita ("Mide 1,80 m", más o menos unos centímetros), mientras que para cualquier uso serio es necesaria una declaración explícita de la incertidumbre de la medición. La incertidumbre de medición esperada de muchos instrumentos de medición (balanzas, osciloscopios, dinamómetros, reglas, termómetros, etc.) suele indicarse en las especificaciones de los fabricantes.
• En ingeniería , la incertidumbre se puede utilizar en el contexto de la validación y verificación del modelado de materiales. ^[28]
• La incertidumbre ha sido un tema común en el arte, tanto como un dispositivo temático (véase, por ejemplo, la indecisión de Hamlet ) como un dilema para el artista (como la dificultad de Martin Creed para decidir qué obras de arte hacer).
• La incertidumbre es un factor importante en economía . Según el economista Frank Knight , es diferente del riesgo , donde hay una probabilidad específica asignada a cada resultado (como cuando se lanza una moneda al aire). La incertidumbre knightiana implica una situación que tiene probabilidades desconocidas. ^[12]
• Invertir en mercados financieros como el mercado de valores implica una incertidumbre knightiana cuando se desconoce la probabilidad de un evento raro pero catastrófico. ^[12]

En la filosofía occidental, el primer filósofo que abrazó la incertidumbre fue Pirrón ^[29], lo que dio lugar a las filosofías helenísticas del pirronismo y el escepticismo académico , las primeras escuelas del escepticismo filosófico . La aporía y la acatalepsia representan conceptos clave en la filosofía griega antigua en relación con la incertidumbre.

William MacAskill , filósofo de la Universidad de Oxford, también ha analizado el concepto de incertidumbre moral. ^[30] La incertidumbre moral es "la incertidumbre sobre cómo actuar dada la falta de certeza en cualquier teoría moral, así como el estudio de cómo deberíamos actuar dada esta incertidumbre". ^[31]

• Lindley, Dennis V. (11 de septiembre de 2006). Entendiendo la incertidumbre . Wiley-Interscience . ISBN 978-0-470-04383-7.
• Gilboa, Itzhak (2009). Teoría de la decisión en condiciones de incertidumbre . Cambridge: Cambridge University Press . ISBN. 9780521517324.
• Halpern, Joseph (1 de septiembre de 2005). Razonamiento sobre la incertidumbre . MIT Press . ISBN 9780521517324.
• Smithson, Michael (1989). Ignorancia e incertidumbre . Nueva York: Springer-Verlag . ISBN. 978-0-387-96945-9.
• "Treading Thin Air: Geoff Mann on Uncertainty and Climate Change", London Review of Books , vol. 45, no. 17 (7 de septiembre de 2023), pp. 17-19. "Necesitamos desesperadamente una política que afronte la catastrófica incertidumbre [del calentamiento global y el cambio climático ] directamente. Eso significaría tomar medidas mucho más grandes y transformadoras: prácticamente eliminar los combustibles fósiles ... y priorizar las instituciones democráticas sobre los mercados. La carga de este esfuerzo debe recaer casi por completo sobre las personas más ricas y las partes más ricas del mundo, porque son ellos quienes siguen jugando con el destino de todos los demás". (p. 19.)

• Incertidumbres de medición en ciencia y tecnología, Springer 2005 Archivado el 15 de diciembre de 2007 en Wayback Machine.
• Propuesta para un nuevo cálculo de errores
• Estimación de incertidumbres de medición: una alternativa a la guía ISO Archivado el 27 de mayo de 2008 en Wayback Machine
• Bibliografía de artículos sobre incertidumbre de medición
• Directrices para evaluar y expresar la incertidumbre de los resultados de las mediciones del NIST
• Ingeniería estratégica: diseño de sistemas y productos en condiciones de incertidumbre (Grupo de investigación del MIT)
• Sitio web Understanding Uncertainty del programa Winton de Cambridge
• Bowley, Roger (2009). "∆ – Incertidumbre". Sesenta símbolos . Brady Haran para la Universidad de Nottingham .