Poner cerco a la incertidumbre

Un congreso internacional reunió a 50 matemáticos expertos en modelizar la toma de decisiones en el ICMAT el pasado mes de abril. En el ICMAT Newsletter #10 se publicó un reportaje sobre el encuentro que recuperamos a continuación.

Chimenea de central nuclear. Imagen: Depositphoto

En la mayoría de las situaciones de emergencia es necesario tomar decisiones urgentes,  que están irremediablemente sesgadas por el contexto cultural y las opiniones personales. En este escenario de escasez de información, las matemáticas pueden ser clave para reducir el margen de error. El uso de modelos probabilísticos permite evitar los sesgos subjetivos y reducir las incertidumbres a la hora de tomar decisiones. El ICMAT organizó el pasado mes de abril unas conferencias con expertos de todo el mundo para compartir experiencias en este novedoso campo de investigación.

Andrea Arnal. Vivimos en una sociedad cada vez más compleja, en la que las decisiones políticas y económicas han adquirido una dimensión global y con frecuencia tienen consecuencias imprevisibles. La humanidad  debe enfrentarse a nuevos desafíos como el cambio climático o el terrorismo, que implican una importante incertidumbre. En el caso del terrorismo, será más complejo todavía, por la presencia de adversarios inteligentes sobre los que hay que prever intenciones, y esto requiere diseñar nuevas estrategias y herramientas que permitan modificar las decisiones en función de las acciones de nuestro enemigo.

En una situación de emergencia, las decisiones que se tomen durante las primeras horas serán clave, pero lo normal es no disponer de la información necesaria para pronosticar las consecuencias de una u otra situación, bien por falta de datos, por falta de tiempo… Ante esta incertidumbre, y dada la exigente celeridad por tomar una decisión, los responsables políticos recurren, en muchas ocasiones, a la opinión de expertos para determinar cuál es la mejor opción. Sin embargo, los especialistas son susceptibles de hacer recomendaciones sesgadas por sus propias creencias, determinadas, a su vez, por la cultura y el contexto que les rodea. Y es aquí donde la modelización matemática sobre el juicio de expertos es clave a la hora de mitigar los sesgos de las opiniones y encontrar el equilibrio para que la decisión final sea lo más coherente posible.

Y es que, “en un marco de incertidumbre resulta esencial modelizar matemáticamente los juicios de expertos para dar un adecuado apoyo a la toma de decisiones en política pública”, afirma David Ríos, responsable de la Cátedra AXA–ICMAT en Análisis de Riesgos Adversarios y coorganizador del International Early Stage Researcher Training School on Applying Expert Judgement Methodologies to Real Problems y del Workshop on Expert Judgement for Geographical and Adversarial Problems, que tuvieron lugar del 12 al 17 de abril en el ICMAT.

El ICMAT acogió del orden de 50 expertos internacionales que se reunieron para compartir los últimos avances en este campo, para formar nuevas generaciones de matemáticos que asumirán estos nuevos retos sociales y para mostrar cómo las matemáticas, a partir de estos modelos, pueden ofrecer herramientas para la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre, tanto geográficas como en presencia de adversarios.

estos modelos también se aplican para el analisis de riesgo en accidentes ambientales como el Prestige. Imagen: Stéphane M. Grueso (Flickr)

Responder con números

La incógnita principal que rodea a estas situaciones de crisis puede derivar de dos tipos de incertidumbres: las geográficas y las relacionadas con la presencia de adversarios inteligentes.

En las primeras, lo esencial es conocer los datos espaciales y temporales del suceso. Por ejemplo, en las crisis derivadas de catástrofes naturales y accidentes ambientales, como vertidos, inundaciones, escapes de gas o erupciones volcánicas… la geodinámica, la orografía, los aspectos meteorológicos, etc., serán vitales. En el segundo grupo de incertidumbres, donde nos enfrentamos a un elemento con inteligencia, lo importante es determinar cuáles son las decisiones más probables que podría tomar este adversario en cada momento. En este campo las matemáticas mantienen un estrecho vínculo con la psicología, que permite establecer patrones de conducta para diseñar los modelos matemáticos de decisión. Además, la modelización de opiniones se combina con la teoría de juegos.

Se trata de un campo de investigación muy reciente, que se vio impulsado tras los atentados del 11S, y que cuenta hoy con numerosas aplicaciones en seguridad nacional, defensa,  ciberseguridad, márketing  competitivo, mercados o subastas.

Entender la motivación del adversario

Uno de los campos en los que se aplican estos desarrollos matemáticos es la ciberseguridad. Cada vez es más importante desarrollar estrategias eficaces para hacer frente a las amenazas que aparecen de forma constante a través de internet. Cada día se producen más de 225.000 ciberataques en el mundo y la cifra va en aumento. Según los últimos resultados del informe PandaLabs, elaborado por Panda Security, el índice de infecciones a nivel mundial ha sido del 36,51 %, es decir, seis puntos más que en el mismo periodo de 2014. España se sitúa por encima de esta media con un 38,37 % de ordenadores infectados, aunque China continúa a la cabeza de la lista, seguida por Turquía y Perú.

Los estados y las instituciones también reciben este tipo de ataques. El Centro Nacional de Inteligencia (CNI), encargado de informar al Gobierno de aquello que pueda afectar a la seguridad, estabilidad y defensa del Estado, recibe una media de cuatro ataques informáticos críticos al mes, así como otros 18 de carácter muy grave, si bien ninguno ha tenido éxito hasta el momento, según aseguró el director general del CNI, Félix Sanz Roldán.

Para responder de manera efectiva, “la clave está en centrarse en los intereses y motivaciones del adversario”, señala Einar Snekkenes, profesor de Seguridad de la Información en el Gjovik University College (Noruega) y uno de los ponentes del encuentro del pasado mes de abril. Además de la psicología, que según recalca Snekkenes es “muy importante”, en este campo confluyen disciplinas como la economía, la teoría de la decisión, las ciencias computacionales y, por supuesto, las matemáticas, para agregar toda esta información.

Además de expertos en ciberseguridad, al encuentro también asistieron representantes de otros campos, como Alec Morton, especialista en modelización de epidemias; Nicole Van Elst, que investiga sobre la predicción de comportamientos; Stephanie Haywood, especializada en la aplicación de métodos de incertidumbre geográfica para tratar problemas de salud pública; Eva Chen, que coordina un programa basado en la “inteligencia colectiva” con objeto de pronosticar cambios geopolíticos globales o Simon French, que colabora con el Gobierno del Reino Unido de cara a la toma de decisiones y el análisis de riesgos en situaciones de emergencia reales.

Según apunta David Ríos, “vivimos en la sociedad del riesgo”; una sociedad global e interconectada donde la incertidumbre no hace sino aumentar. Por ello, cada vez se recurre más a la modelización matemática como herramienta capaz de mejorar nuestra capacidad de respuesta ante los retos que plantea el siglo XXI.

Boletín ICMAT

El Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT) lanza este boletín con el que quiere mostrar a la comunidad científica y a todos aquellos interesados en el avance de esta disciplina la actividad investigadora de excelencia que se lleva a cabo en el centro. El boletín quiere ser un reflejo de lo que ocurre en el ICMAT y, de manera más amplia, en un centro de excelencia de investigación matemática. Se presentan temas de interés relacionados con la investigación matemática actual, la actividad científica del centro y algunos de los perfiles desatacados de la comunidad científica, presentados para público general con interés por la ciencia.  Los autores de estos artículos son los propios investigadores del Instituto u otros matemáticos que colaboren con el ICMAT, además de un equipo especial dedicado a la comunicación de las matemáticas.

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