Incertidumbre

La 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 hecho oa lo desconocido. La incertidumbre surge en entornos parcialmente observables o estocásticos, así como por desconocimiento, indolencia o ambos. Surge en cualquier número de 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.

Conceptos

Aunque los términos se utilizan de diversas formas entre el público en general, muchos especialistas en teoría de decisiones, estadísticas y otros campos cuantitativos han definido la incertidumbre, el riesgo y su medición como:

Incertidumbre

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.Medición de la incertidumbreUn 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.Incertidumbre de segundo ordenEn estadística y economía, la incertidumbre de segundo orden se representa en funciones de densidad de probabilidad sobre probabilidades (de primer orden).Las opiniones en lógica subjetiva conllevan este tipo de incertidumbre.RiesgoUn estado de incertidumbre donde algunos resultados posibles tienen un efecto no deseado o una pérdida significativa.Medición del riesgoUn conjunto de incertidumbres medidas donde algunos resultados posibles son pérdidas y las magnitudes de esas pérdidas; esto también incluye funciones de pérdida sobre variables continuas.

Incertidumbre versus Variabilidad

Hay una diferencia entre incertidumbre y variabilidad. La incertidumbre se cuantifica mediante una distribución de probabilidad que depende de nuestro estado de información 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, derivadas de los datos observados.

Incertidumbre Knightiana

En economía, en 1921, Frank Knight distinguió la incertidumbre del riesgo, siendo la incertidumbre la falta de conocimiento que es inconmensurable 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 Knightian.

La incertidumbre debe tomarse en un sentido radicalmente distinto de la familiar noción 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 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 medible, o "riesgo" propiamente dicho, como usaremos el término, es tan diferente de una inmensurable que no es en efecto una incertidumbre en absoluto.—  Frank Knight (1885–1972), Riesgo, incertidumbre y beneficio (1921), Universidad de Chicago.

Existe una distinción fundamental entre la recompensa por asumir un riesgo conocido y la de asumir un riesgo cuyo valor en sí mismo no se conoce. Es tan fundamental, de hecho, que... un riesgo conocido no conducirá a ninguna recompensa o pago especial en absoluto.—  Frank Knight

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 conducir 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:

Hay algunas cosas que sabes que son verdaderas y otras que sabes que son falsas; sin embargo, a pesar de este extenso conocimiento que tienes, quedan muchas cosas cuya verdad o falsedad no conoces. Nosotros decimos que no está seguro acerca de ellos. Estás inseguro, en diversos grados, acerca de todo en el futuro; mucho del pasado está oculto para vosotros; y hay mucho del presente del que no tienes 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 mañana lloverá o no, entonces hay un estado de incertidumbre. Si se aplican probabilidades a los posibles resultados utilizando pronósticos meteorológicos o incluso simplemente una evaluación de probabilidad calibrada, se ha cuantificado la incertidumbre. Supongamos que se cuantifica como un 90% de probabilidad de sol. Si hay un evento al aire libre importante y costoso planeado para mañana, entonces existe un riesgo ya que hay un 10% de probabilidad de lluvia, y la lluvia no sería deseable. 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 al cuantificar la lluvia ligera frente a la lluvia intensa, 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) o la probabilidad de pérdida multiplicada por el monto de la pérdida (10 % × $100 000 = $10 000). Eso es útil si el organizador del evento es "neutral al riesgo", que la mayoría de la gente no lo 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 agregaría a esos 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, la sorpresa es una variación de la incertidumbre que a veces se usa 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 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 promedio'. y 'persona alta'. Esta forma de vaguedad puede modelarse mediante alguna variación de la lógica difusa o lógica subjetiva de Zadeh.

La ambigüedad es una forma de incertidumbre en la que incluso los posibles resultados tienen significados e interpretaciones poco claros. La afirmación "Él regresa del banco" es ambigua porque su interpretación depende de si la palabra 'banco' se entiende como "el lado de un río" o "una institución financiera". La ambigüedad surge típicamente en situaciones en las que varios analistas u observadores tienen diferentes interpretaciones de las mismas declaraciones.

La incertidumbre puede ser consecuencia de la falta de conocimiento de los hechos obtenibles. Es decir, puede haber incertidumbre sobre si un nuevo diseño de cohete funcionará, pero esta incertidumbre se puede eliminar con más análisis y experimentación.

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 solo ignorancia de los hechos potencialmente obtenibles, sino que no hay ningún hecho que se pueda encontrar. Existe cierta controversia en la física en cuanto a 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.

Mediciones

El procedimiento más 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), "Pautas 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, los evaluados por métodos estadísticos
• Tipo B, los evaluados por otros medios, por ejemplo, mediante la asignación de 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 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 el margen de error de una medición, cuando se establece explícitamente, viene dado por un rango de valores que probablemente encierran el valor verdadero. Esto puede indicarse mediante barras de error en un gráfico o mediante las siguientes notaciones:

• valor medido ± incertidumbre
• valor medido _{−incertidumbre}
• valor medido (incertidumbre)

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, podría escribirse10,5 mo10,50 m, 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 arriba y media décima 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 de ± 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 numeral que queda 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. Esta notación concisa es utilizada, por ejemplo, por la IUPAC al establecer la masa atómica de los elementos.

La notación media se usa cuando el error no es simétrico con respecto al valor, por ejemplo3.4+0,3−0,2. Esto puede ocurrir cuando se usa 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, 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.

Cuando la incertidumbre representa el error estándar de la medición, aproximadamente el 68,3 % de las veces, el valor real de la cantidad medida se encuentra 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 establecido. Si se duplica el ancho del intervalo, entonces probablemente solo el 4,6 % de los valores verdaderos se encuentran fuera del intervalo duplicado, y si se triplica el ancho, probablemente solo el 0,3 % se encuentra fuera. Estos valores se derivan de las propiedades de la distribución normal y se aplican solo si el proceso de medición produce errores normalmente distribuidos. En ese caso, los errores estándar citados se convierten fácilmente a 68,3 % ("one sigma"), 95,4 % ("dos sigma") o 99,7 % ("tres sigma").

En este contexto, la incertidumbre depende tanto de la exactitud como de la precisión del instrumento de medida. Cuanto menor es la exactitud y la precisión de un instrumento, mayor es 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 medida. Sin embargo, este método es correcto solo cuando el instrumento es preciso. Cuando es impreciso, la incertidumbre es mayor que la desviación estándar de las medidas repetidas, y parece evidente que la incertidumbre no depende únicamente de la precisión instrumental.

En los medios

La incertidumbre en la ciencia, y la ciencia en general, puede interpretarse de manera diferente en la esfera pública que en la comunidad científica. Esto se debe en parte a la diversidad de la audiencia pública y la tendencia de los científicos a malinterpretar a las audiencias legas y, por lo tanto, no comunicar ideas de manera clara y efectiva. Un ejemplo lo explica el modelo de déficit de información. Además, en el ámbito público, a menudo hay muchas voces científicas que brindan información sobre un solo tema. 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.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 tema de incertidumbre científica, que fue un precursor del marco de conflicto utilizado por los periodistas al informar sobre el tema.

"Se puede decir vagamente 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". Estas incógnitas, indeterminación e ignorancia, que existen en la ciencia a menudo se "transforman" en incertidumbre cuando se informan al público para hacer que los problemas sean más manejables, ya que la indeterminación científica y la ignorancia son conceptos difíciles de transmitir para los científicos sin perder credibilidad. Por el contrario, el público suele interpretar la incertidumbre como ignorancia. La transformación de la indeterminación y la ignorancia en incertidumbre puede estar relacionada con la mala interpretación 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 minimizar la incertidumbre (haciendo que la ciencia parezca más segura de lo que realmente es). Una forma en que los periodistas inflan la incertidumbre es describiendo nuevas investigaciones que contradicen investigaciones anteriores sin brindar contexto para el cambio. Los periodistas pueden dar a los científicos con puntos de vista minoritarios el mismo peso que a los científicos con puntos de vista mayoritarios, sin describir o explicar adecuadamente el estado del consenso científico sobre el tema. Del mismo modo, los periodistas pueden prestar a los no científicos la misma atención e importancia que a los científicos.

Los periodistas pueden restar importancia a la incertidumbre al eliminar "la redacción tentativa cuidadosamente elegida por los científicos, y al perder estas advertencias, la información se sesga y se presenta como más cierta y concluyente de lo que realmente es". Además, las historias con una sola fuente o sin ningún contexto de investigación previa hacen que el tema que nos ocupa se presente como más definitivo y cierto de lo que es en realidad. A menudo existe un enfoque de "producto sobre proceso" en el periodismo científico que también ayuda a minimizar la incertidumbre. Finalmente, y más notablemente para esta investigación, cuando los periodistas enmarcan la ciencia como una búsqueda triunfante, la incertidumbre se enmarca erróneamente como "reducible y resoluble".

Algunas rutinas de los medios y factores organizacionales afectan la exageración de la incertidumbre; otras rutinas de los medios y factores organizacionales ayudan a inflar la certeza de un tema. Debido a que el público en general (en los Estados Unidos) generalmente confía en los científicos, cuando las historias científicas se cubren sin señales alarmantes de organizaciones de intereses especiales (grupos religiosos, organizaciones ambientales, facciones políticas, etc.) a menudo se cubren en un sentido relacionado con los negocios., en un marco de desarrollo económico o de progreso social.La naturaleza de estos marcos es minimizar o eliminar la incertidumbre, por lo que cuando la promesa económica y científica se enfoca en las primeras etapas del ciclo de emisión, 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 determinado.

A veces, los accionistas, los propietarios o la publicidad presionarán 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 elimina.

Aplicaciones

• La incertidumbre está diseñada en los juegos, sobre todo en los juegos de azar, donde el azar es fundamental para jugar.
• En el modelado científico, en el que se debe entender que la predicción de eventos futuros tiene un rango de valores esperados.
• En la optimización, la incertidumbre permite describir situaciones en las que el usuario no tiene control total sobre el resultado final del procedimiento de optimización; consulte optimización de escenarios y optimización estocástica.
  • En el pronóstico del tiempo, ahora es un lugar común incluir datos sobre el grado de incertidumbre en un pronóstico del tiempo.
• La incertidumbre o el error se utilizan en la notación científica y de ingeniería. Los valores numéricos solo deberían tener que expresarse en aquellos dígitos que son físicamente significativos, que se denominan cifras significativas. La incertidumbre está involucrada en cada medición, como medir una distancia, una temperatura, etc., dependiendo el grado del instrumento o técnica utilizada para realizar la medición. De manera similar, la incertidumbre se propaga a través de los cálculos de modo que el valor calculado tenga algún grado de incertidumbre dependiendo de las incertidumbres de los valores medidos y la ecuación utilizada en el cálculo.
• En física, el principio de incertidumbre de Heisenberg forma la base de la mecánica cuántica moderna.
• En metrología, la incertidumbre de la medición es un concepto central que cuantifica la dispersión que se puede atribuir razonablemente a un resultado de medición. Tal incertidumbre también puede denominarse error de medición. En la vida diaria, la incertidumbre de la medición a menudo está implícita ("Mide 6 pies de alto" más o menos unas pocas pulgadas), 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, medidores de fuerza, reglas, termómetros, etc.) a menudo se establece 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.
• La incertidumbre ha sido un tema común en el arte, tanto como recurso 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 la economía. Según el economista Frank Knight, es diferente del riesgo, donde se asigna una probabilidad específica a cada resultado (como cuando se lanza una moneda al aire). La incertidumbre Knightiana involucra una situación que tiene probabilidades desconocidas.
• Invertir en mercados financieros como el mercado de valores implica incertidumbre de Knightian cuando se desconoce la probabilidad de un evento raro pero catastrófico.

Filosofía

En la filosofía occidental, el primer filósofo en abrazar la incertidumbre fue Pyrrho, lo que dio 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.