Como nunca antes, en las últimas semanas los mexicanos han tenido que acercarse al discurso científico para hacerse una idea del comportamiento de la enfermedad que nos tiene en cuarentena. Todos los días a las 7 pm uno o varios especialistas en distintas disciplinas médicas salen a dar una conferencia de prensa transmitida en vivo, en la que hablan de mortalidad, letalidad, tasa de ataque, curvas de contagio, modelos matemáticos, entre otras cosas.
La poca familiaridad con este tipo de formas de expresión genera un fenómeno muy interesante, en primera instancia con los reporteros que acuden a cubrir dicha conferencia y, en segundo lugar, con televidentes e internautas que, por cierto, se cuentan en cientos de miles a través de plataformas como Youtube.
Los indicadores son datos o información que sirve para valorar las características y la intensidad de un hecho o hasta para determinar su evolución a futuro
El discurso científico tiene una serie de particularidades con las que no todo el mundo está familiarizado y por ello las reacciones ante él son muy diversas. El uso de metáforas es de lo más común en el habla de los científicos. Cuando se habla de tasa de ataque, por ejemplo, estamos en presencia de una metáfora, porque los virus son partículas formadas por ácidos nucleicos, es decir, moléculas largas de ADN o ARN, rodeados de proteínas, con capacidad para reproducirse en combinación con las células, por lo cual no tienen voluntad ni pueden emprender una acción coordinada de ataque. Pero cuando los epidemiólogos emplean la expresión tasa de ataque buscan nombrar el porcentaje de individuos que enfermarán durante un brote en una población dada. ¿En ese sentido es interpretada por la gente común? No lo creo, porque la expresión remite a una imagen mental más parecida a una batalla que a una estimación numérica.
Cuando la expresión tasa de letalidad es empleada en una gráfica por quien trata de explicar el comportamiento de la enfermedad COVID-19, suena más a la acción de un ejército que a la proporción de personas que mueren a causa de una enfermedad. Quizá por eso los reporteros que acuden a la conferencia de prensa ya aludida se afanan en conocer el número de muertos cada día, como en un parte de guerra.
La expresión trata de aludir a la virulencia de una enfermedad, vaya es un indicador con base en el cual se toman decisiones en materia de salud pública. Pero utilizada en el entorno de un gobierno que busca informar el estado que guarda la nación en su “lucha” contra el coronavirus, suena a ¿vamos ganando o perdiendo?
Igualmente, cualquier discurso científico echa mano de indicadores para conocer y explicar la realidad. Los indicadores son datos o información que sirve para valorar las características y la intensidad de un hecho o hasta para determinar su evolución a futuro. Entonces, la curva de contagio no es sino la representación gráfica de una serie de datos que indican qué tan frecuente es una enfermedad.
¿En realidad hay más casos de lo que se nos dijo? ¿Nos vamos a morir todos? Estas preguntas se hacen por parte de alguien que no entiende el propósito de un modelo científico
Al hablar de indicadores como los que vemos a diario en la conferencia de prensa aludida, por supuesto que movemos el asunto hacia los terrenos de la estadística, del conteo, de la aritmética. Los epidemiólogos son especialistas en contar: anotan el número de casos, junto con sus características y luego, con base en ello, pueden identificar patrones de propagación, magnitud, tendencia en el tiempo y hasta pueden hacer pronósticos o predicciones de lo que puede venir.
El hoy célebre subsecretario de prevención y promoción de la Salud, Hugo López-Gatell, es un reconocido epidemiólogo. Su especialidad son estos indicadores y en cada una de las ocasiones en que le vemos salir a la conferencia de prensa se afana en explicaciones de este corte. Sus alocuciones son más académicas que cualquier otra cosa y por ello sus herramientas son modelos, indicadores y sus representaciones gráficas.
En la actividad científica el uso de modelos tiene la intención de mostrar versiones simplificadas de la realidad: se toman variables, se documentan y registran sus comportamientos, se vinculan ambos y tenemos un modelo que, con fines explicativos, elimina un montón de cosas que interactúan en la realidad y nos la hacen más comprensible.
Los científicos emplean como herramienta básica los modelos porque todo el tiempo efectúan abstracciones: operaciones mentales para separar las cosas que en la realidad están unidas y así poderlas entender más claramente. El modelo de vigilancia centinela que el gobierno mexicano está empleando para enfrentar la epidemia de coronavirus actual en México es, como cualquier otro modelo, una versión simplificada de la realidad. En dicho modelo se toman, entre otros indicadores, los casos que llegan a consulta, los asintomáticos y los que no son visibles. Vaya, mentalmente se piensa a una población en su totalidad, luego a quienes acuden al médico por presentar varios síntomas, luego a un virus presente en esa población, luego a los efectos del virus y así, varios indicadores que no son sino selecciones de esa totalidad que es lo real y que se eligen porque hay un interés específico en el comportamiento del COVID-19 como enfermedad.
La explicación del modelo es algo así como confesar qué partes de la realidad decidí tomar en cuanta y cuáles no, dando razones para ello. En la actividad científica eso es de lo más común. Pero cuando ello es presentado en conferencia de prensa y no en un Congreso de epidemiólogos, las preguntas de los reporteros se van más hacia el lado de la verdad y la mentira: ¿se nos mintió al respecto del número de casos?, se preguntaron algunos y extendieron esa interrogante hacia sus medios de información. ¿En realidad hay más casos de lo que se nos dijo? ¿Nos vamos a morir todos? Estas preguntas se hacen por parte de alguien que no entiende el propósito de un modelo científico (como el que se ocupa todos los días para hacer el pronóstico del tiempo en donde, igualmente, se eligen variables, se recaban datos de las mismas y se hacen deducciones para estar en condiciones de pronosticar si habrá nubes en el cielo).
Algo de bueno dejará esta etapa en la que, como nunca antes, la gente ha tenido que interactuar con el discurso científico. Con suerte nos enseñará lo importantes que son los datos, lo arbitraria que puede ser la selección de variables, las posibilidades de simplificar lo complejo y viceversa, siempre con el fin de comprender de una mejor manera el mundo, la vida y sus imponderables. Sometidos todos a la flecha del tiempo, rodeados de estímulos, con acceso a multiplicidad de datos, con la capacidad de interpretarlos racionalmente y actuar en consecuencia, sólo falta asumir las mejores decisiones. Por hoy una buena decisión es #QuedateEnCasa.
