sábado, 7 de enero de 2017

Una Guinness significativamente deliciosa

Hay un par de razones por las que los resultados científicos constituyen una muy buena aproximación a lo que nos gusta entender como "la verdad". Una de ellas es que las observaciones y los datos obtenidos experimentalmente se ven sujetos a escrupulosos análisis matemáticos, que no entienden de sesgos y manías de esos que a los humanos nos impiden ser objetivos. Gracias a esto, que llamamos "estadística" y que en su día os comenté aquí, podemos afirmar con mayor o menor rotundidad que los efectos que vemos son realmente una diferencia a tener en cuenta y no fruto del azar. En nuestra jerga de frikis científicos, llamamos a los resultados válidos en este sentido "estadísticamente significativos". La otra razón de peso para que estos resultados, además de ser matemáticamente correctos, pasen a formar parte de explicaciones válidas para el objeto/fenómeno que pretenden describir, es lo que se conoce como "revisión por pares". Esto consiste en que cuando consideras que has hecho un hallazgo relevante, y envías tu trabajo a una revista para darlo a conocer al resto de la comunidad científica (y al resto del mundo, en teoría), este es reenviado a otros científicos de tu misma calaña, que idealmente no tienen ningún interés especial en que tu trabajo se publique o no. Y estos se dedican a corregirlo con saña, como si les fuera la vida en ello. La Verdad está en juego, amigos, parecen pensar. Así que, cuando un artículo llega a publicarse, se supone - si todo sale según lo previsto - que una serie de personas formadas, expertas en el tema, y sin ningún interés personal, ha evaluado que la metodología es adecuada, que las observaciones son tan interesantes y certeras como se propone, y que no ha habido alguien antes que haya demostrado lo mismo, o lo contrario. Todo esto muy simplificado, obviamente. Es un sistema que en un mundo utópico plagado de arcoiris y unicornios sería infalible para distinguir "el grano de la paja", el fraude de la autenticidad, y garantizar una ciencia pura, objetiva y metodológicamente impecable. En este mundo moderno donde publicar resultados constituye una finalidad en sí misma, de la que dependen nuestras habichuelas diarias, nuestra valoración y nuestra promoción laboral, donde las revistas luchan por publicar más artículos y más relevantes que sus competidores, donde se paga por publicar y por leer, todo se ha prostituido un poco y a veces es MUY difícil seguir haciendo Buena Ciencia. Pero a pesar de los pesares, la revisión por pares sigue siendo la mejor baza para fiarnos de lo que descubrimos. Y de lo que leemos por ahí.



De verdad que en el post se habla de cerveza, tened paciencia (fuente)

Todo esta introducción viene a cuento de relatar una curiosidad muy tonta que descubrí recientemente, precisamente mientras desgranaba los comentarios vertidos por uno de los revisores que han evaluado el último trabajo que nuestro grupo ha enviado a publicar. Uno de estos bonachones científicos, entre las críticas "menores" (os sorprendería ver hasta qué punto los científicos somos pejigueros y tocapelotas corrigiendo), mencionaba que a veces hablábamos de un análisis tipo t-Student, y otras de análisis tipo Student, a secas. Sí, parece obvio que es lo mismo, ¿verdad?... Pues bueno, este señor se vio desconcertado, así que un servidor se encontró con la duda de cómo se llama de verdad este análisis estadístico y, como buen científico, acudí presto a guglearlo para leer la correspondiente entrada de Wikipedia. Y allí descubrí lo que llamaré la Increíble y Curiosa Historia del Origen del Nombre de la t de Student. 

Para los acienciados, diré simplemente que este es uno de tantos tests estadísticos que permiten discriminar auténticas diferencias frente a variaciones fruto del azar. Es uno de los más sencillos, y para comparar dos grupos de datos con pocas muestras, es el más utilizado. En el gigantesco catálogo de pruebas estadísticas, hay nombres para todos los gustos, y muchas de ellas enarbolan el apellido de aquel o aquellos que las desarrollaron. Lo obvio es pensar que Student era un señor estadístico que le puso su nombre al test, pero ciertamente, "student" significa también estudiante, así que uno ya empieza a dudar. Pues bien, la Increíble y Curiosa Historia del Origen del Nombre de la t de Student nos lleva nada menos que a 1908, cuando en la revista Biometrika un artículo presenta la descripción del mencionado método estadístico, como una forma de comparar valores de medias obtenidas en poblaciones de datos que siguen una distribución normal. El artículo viene firmado, sencillamente, por un tal "Student".

El protagonista de nuestra historia, William Sealy Gosset posa (es un decir) junto a la primera página del artículo original: "The Probable Error of a Mean". Biometrika. 6 (1): 1–25. 1908. (Wikipedia)

Student era un pseudónimo, tras el cual se ocultaba un matemático llamado William Sealy Gosset. ¿Por qué dicho pseudónimo? ¿Estamos ante uno de esos ejemplos de extrema humildad científica? ¿Acaso estaba avergonzado de apellidarse "perrito" en valenciano? La razón es mucho más prosaica. Este señor trabajaba en la industria de manufactura de la famosa cerveza Guinness, y el método había sido desarrollado precisamente como una forma eficiente de evaluar las comparaciones entre los parámetros que se analizaban para elaborar cervezas de tipo stout. Al parecer, el señor Guinness, visionario de la emprendeduría de su época, había puesto en marcha un programa de fichaje de cerebrillos universitarios para asegurar que la calidad de sus productos estuviese sustentada por el rigor y la ciencia. Y dentro de esta política, solicitaba - en el breve artículo de la Wikipedia no queda claro si era solicitud o imperativo contractual, y  no he consultado más fuentes - que sus empleados desarrollasen y publicasen sus investigaciones y resultados bajo seudónimo. Al parecer, como una forma de evitar que sus competidores supiesen de qué manera estaban trabajando para desarrollar sus productos. En cualquier caso, el modelo de distribución de valores que Gosset utilizaba en su artículo para estudiar las diferencias con los valores promedio (o frecuencia de distribución de las desviaciones estándar entre las muestras de una población con distribución normal, para lectores exigentes), fue muy pronto ampliamente utilizada por otros autores, que otorgaron al valor matemático el símbolo "t" y pasaron a denominar el concepto "t de Student" o simplemente, "distribución tipo Student". El resto, como se dice, es historia. 

Una de las cervezas con más personalidad del mundo, sin duda (fuente)

Resulta curiosa la anécdota, en una época en que se habla mucho de establecer puentes entre empresas y universidades, postura a menudo criticada y de la que muchos científicos desconfían. Pero no cabe duda de que el intercambio entre las empresas, los centros del conocimiento y los consumidores, en general, ha dado a lo largo de la historia frutos innegablemente provechosos para el conjunto de la sociedad. En estos tiempos interesantes que nos ha tocado en suerte vivir, hay tantos ejemplos de decadencia fruto del capitalismo más virulento infectando universidades a muchos niveles, como de empujones y saltos de gigante tecnológicos y científicos propiciados, precisamente, por la influencia de empresarios o tecnólogos. No me es fácil emitir un juicio de valor único y definitivo, a este respecto. Estoy conociendo empresarios científicos de gran calidad humana y profesional, aunque en general sigo pensando que la investigación y el estudio sin búsqueda activa de beneficios económicos son un motor importante, si no el más valioso, para promover el avance de la sociedad hacia un futuro más brillante.

Una cosa está clara: en el caso que nos ocupa, gracias al señor Guinness, y a su empleado William Sealy "Student" Gosset, los amantes de la cerveza hemos ganado un deleite único para el paladar; y los amantes de la ciencia, una nueva forma de evaluar los continuos análisis a los que sometemos al mundo natural.

Y por qué no decirlo: y los revisores de artículos científicos, una nueva manera de tocar las pelotas a sus sufridos colegas.



NOTA FINAL: Os hablaré en su día del trabajo que ha dado lugar a todo este desvarío, porque es muy interesante, pero de momento lo dejaré todo ambiguo debido a que aún estamos peleando para publicarlo, y además hay una patente implicada (chanchanchan).



3 comentarios:

  1. Muy buena la reivindicación de la inversión en investigación. doc. Lo ideal sería que parte del dinero "de todos" que recaudan los gobiernos se destinara a ello, pero, por desgracia, no es así. No olvidemos que estamos en España, y aquí el culmen de la inversión en ciencia es calcular cómo escatimar en calidades de la edificación, sin que se note, para engordar lo más rápido posible la cuenta corriente... en Bahamas.
    Sólo dos observaciones.
    La primera, que lo has hecho a propósito para tenernos pendientes del post en el que hables de vuestra investigación. Y lo has conseguido.
    La segunda, puramente semántica, que no sé si es correcto decir que Gosset "descubrió" la prueba, pues, para que algo se descubra, tiene que estar ya ahí, cosa que no creo que pase con las demostraciones matemáticas. ¿No sería mejor "dedujo" o "desarrolló"?
    Un abrazo.

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    1. Muy buena observación, compañero. La verdad es que me ha pillado por sorpresa porque no recordaba haber dicho que Gosset descubriera nada, pero es cierto que hablaba de "descubridores" de las pruebas estadísticas, algo totalmente incorrecto. He editado esa parte del texto, en el resto creo que se entiende bien que Gosset lo que hizo fue desarrollar una serie de fórmulas y establecer un método de cálculo, por decirlo de otro modo.

      Gracias por el comentario y por el apunte! A ver si nos aceptan el dichoso artículo por fin y os cuento la historia, que tiene su aquel.

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  2. Yo ya no volveré a mirar a la birra igual. Ahora la observaré como estandarte de la Bioestadística, con un mezcla de admiración, recelo y odio....XDDD
    Un post muy con el lustre de aquellos en los orígenes. Me has recodado a esos artesanos que salen a veces en documentales de los años noventa, haciendo cosas que ya nadie hace y que languidecen en silencio, a la sombra de las nuevas maneras y modas.

    banchsinger

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