Por Naomi Oreskes, Michael Oppenheimer, Dale Jamieson - Publicado en Scientific American en agosto 2019
Recientemente, la Oficina de Meteorología del Reino Unido anunció la revisión del análisis histórico del Centro Hadley de las temperaturas de la superficie del mar (TSM), porque los océanos se han calentado alrededor de 0,1 grados Celsius más de lo que los modelos preveían. La necesidad de revisión surge del reconocimiento del problema de que las temperaturas de la superficie del mar se medían utilizando una variedad de métodos propensos a errores, como el uso de baldes abiertos, termómetros envueltos en lana de cordero y bolsas de lona. No fue hasta la década de 1990 que los oceanógrafos desarrollaron una red de boyas de medición consistentes y confiables.
Luego, para armar una imagen coherente de las tendencias a largo plazo, hubo que desarrollar técnicas para compensar los errores en las mediciones más antiguas y conciliarlas con las más recientes. El Centro Hadley ha liderado este esfuerzo, y el nuevo conjunto de datos -denominado HadSST4- es un avance bienvenido en nuestra comprensión del cambio climático mundial.
Pero ahí es donde terminan las buenas noticias. Debido a que los océanos cubren tres quintas partes del planeta (ó el 60%), esta corrección implica que las estimaciones anteriores del calentamiento global global han sido demasiado bajas. Por otra parte, recientemente supimos que, en el único lugar donde se midió cuidadosamente el derretimiento subacuático que está provocando la desintegración de las capas de hielo y los glaciares, está ocurriendo mucho más rápido de lo previsto por la teoría -hasta dos veces más rápido-, lo que pone en duda las proyecciones del modelo actual de elevación del nivel del mar.
Estas recientes revisiones, que sugieren que el cambio climático y sus impactos están sucediendo más rápido de lo que los científicos pensaban, son consistentes con las observaciones que nosotros y otros colegas hemos hecho, identificando un patrón en las evaluaciones de la investigación climática de subestimación de ciertos indicadores climáticos clave y, por lo tanto, de subestimación de la amenaza del cambio climático. Sistemáticamente, cuando las nuevas observaciones del sistema climático han proporcionado más o mejores datos, o nos han permitido reevaluar los antiguos, los hallazgos sobre la extensión del hielo, el aumento del nivel del mar y la temperatura del océano han sido en general peores que los anteriores.
La subestimación consistente es una forma de sesgo -en el sentido literal de una tendencia sistemática a inclinarse en una u otra dirección- que plantea la pregunta: ¿qué está causando este sesgo en los análisis científicos del sistema climático?
La pregunta es significativa por dos razones. En primer lugar, los escépticos y negadores del clima a menudo han acusado a los científicos de exagerar la amenaza del cambio climático, pero la evidencia muestra que, no sólo no han exagerado, sino que la han subestimado. Esto es importante para la interpretación de la evidencia científica, para la defensa de la integridad de la ciencia climática y para la comprensión pública de la urgencia de la cuestión climática. En segundo lugar, la objetividad es un ideal esencial en el trabajo científico, por lo que si tenemos evidencia de que los hallazgos están sesgados en cualquier dirección (hacia el alarmismo o la complacencia), esto debería preocuparnos.
En nuestro nuevo libro, Discerning Experts (Discernir a los expertos), exploramos el funcionamiento de las evaluaciones científicas para las recomendaciones de políticas, con especial atención a su dinámica interna, a la vez que intentamos iluminar la forma en que los científicos que trabajan en las evaluaciones emiten los juicios que emiten. Entre otras cosas, queríamos saber cómo responden los científicos a las presiones -a veces sutiles, a veces excesivas- que surgen cuando saben que sus conclusiones se difundirán más allá de la comunidad investigadora; en resumen, cuando saben que el mundo está observando. La opinión de que la evidencia científica debe guiar la política pública presupone que la evidencia es de alta calidad, y que las interpretaciones de los científicos son, en general, correctas. Pero, hasta ahora, esos supuestos rara vez han sido examinados de cerca.
En general, encontramos pocas razones para dudar de los resultados de las evaluaciones científicas. No encontramos evidencia de fraude, malversación o engaño o manipulación deliberada. Tampoco encontramos ninguna razón para dudar de que las evaluaciones científicas reflejen con exactitud las opiniones de sus comunidades de expertos. Pero sí encontramos que los científicos tienden a subestimar la gravedad de las amenazas y la rapidez con la que podrían desarrollarse.
Entre los factores que parecen contribuir a la subestimación está la necesidad percibida de consenso, o lo que llamamos univocidad: la necesidad sentida de hablar con una sola voz. Muchos científicos se preocupan de que si el desacuerdo se ventila públicamente, los funcionarios del gobierno confundirán las diferencias de opinión con la ignorancia y usarán esto como justificación para la inacción. A otros les preocupa que, incluso si los responsables políticos quieren actuar, les resultará difícil hacerlo si los científicos no envían un mensaje inequívoco. Por lo tanto, buscarán activamente encontrar un terreno común y se centrarán en áreas de acuerdo; en algunos casos, sólo presentarán conclusiones sobre las que todos puedan llegar a un acuerdo.
¿Cómo es que esto conduce a la subestimación? Considere un caso en el que la mayoría de los científicos piensan que la respuesta correcta a una pregunta está en el rango 1-10, pero algunos creen que podría llegar hasta 100. En tal caso, todo el mundo estará de acuerdo en que es por lo menos 1-10, pero no todo el mundo estará de acuerdo en que podría ser de hasta 100. Por lo tanto, el área de acuerdo es 1-10, y esto se reporta como la opinión de consenso. Dondequiera que haya un rango de posibles resultados que incluya una cola de probabilidad larga y alta, el área de superposición se situará necesariamente en el extremo inferior o cerca de él. Las barras de error pueden ser (y generalmente son) utilizadas para expresar el rango de posibles resultados, pero puede ser difícil lograr consenso sobre el extremo superior de la estimación de error.
¿Cómo es que esto conduce a la subestimación? Considere un caso en el que la mayoría de los científicos piensan que la respuesta correcta a una pregunta está en el rango 1-10, pero algunos creen que podría llegar hasta 100. En tal caso, todo el mundo estará de acuerdo en que es por lo menos 1-10, pero no todo el mundo estará de acuerdo en que podría ser de hasta 100. Por lo tanto, el área de acuerdo es 1-10, y esto se reporta como la opinión de consenso.
La presión hacia el acuerdo también puede estar impulsado por un modelo mental que ve los hechos como asuntos sobre los cuales todas las personas razonables deberían ser capaces de ponerse de acuerdo frente a las diferencias de opinión o juicio que son potencialmente irresolubles. Si las conclusiones de un informe de evaluación no son unívocas, entonces (se puede pensar que) serán vistas como opiniones más que como hechos y descartadas no sólo por críticos hostiles sino incluso por fuerzas amigas. Por lo tanto, la tendencia hacia el consenso puede ser un intento de presentar las conclusiones de la evaluación como cuestiones de hecho y no de juicio.
Esta presión a llegar a un consenso surgió fuertemente en un debate sobre cómo caracterizar el riesgo de desintegración de la Capa de Hielo Antártico Occidental (WAIS) en el Cuarto Informe de Evaluación del IPCC (AR4). Casi todos los expertos estuvieron de acuerdo en que existía un riesgo como el calentamiento del clima, pero algunos pensaron que sólo era muy lejano en el futuro, mientras que otros pensaron que podría ser más inminente. Una complicación adicional fue que algunos científicos consideraron que los datos disponibles simplemente no eran suficientes para sacar ninguna conclusión defendible sobre el riesgo a corto plazo, por lo que no hicieron ninguna estimación en absoluto.
Sin embargo, todos coincidieron en que, si la calpa de hielo antártico occidental -WAIS- no se desintegraba pronto, probablemente se desintegraría a largo plazo. Por lo tanto, el área de acuerdo estaba en el dominio del largo plazo -la conclusión de un riesgo no inminente- y eso es lo que se informó. El resultado fue una conclusión minimalista, y ahora sabemos que las estimaciones que se ofrecieron eran con casi toda seguridad demasiado bajas.
Esto ofrece un punto de contraste significativo con la ciencia académica, en la que no existe una presión particular para alcanzar un acuerdo en un plazo determinado (excepto, quizás, dentro de un grupo de laboratorio, para poder publicar los resultados o cumplir con el plazo de una propuesta de subvención). Además, en el ámbito académico, los especialistas en ciencias de la vida obtienen atención y, a veces, prestigio al disentir con sus colegas, sobre todo si estos últimos son prominentes. La estructura de recompensa de la vida académica se inclina hacia la crítica y la disidencia; las exigencias de la evaluación empujan hacia el acuerdo.
Una segunda razón para la subestimación implica una asimetría en la forma en que los científicos piensan sobre el error y sus efectos en su reputación. A muchos científicos les preocupa que si sobreestiman una amenaza, pierdan credibilidad, mientras que si la subestiman, tendrá poco (o ningún) impacto en la reputación. En la ciencia del clima, esta ansiedad se ve reforzada por los tambores de la negación del clima, en la que se acusa a los científicos de ser "alarmistas" que "exageran la amenaza". En este contexto, los científicos pueden hacer un esfuerzo extra para refutar el estereotipo minimizando los riesgos conocidos y negando a los críticos la oportunidad de etiquetarlos como alarmistas.
A muchos científicos les preocupa que si sobreestiman una amenaza, pierdan credibilidad, mientras que si la subestiman, tendrá poco (o ningún) impacto en la reputación.
Muchos científicos consideran que las subestimaciones son "conservadoras", porque lo son con respecto a la pregunta de cuándo hacer sonar una alarma o con qué intensidad. La lógica de esto puede ser cuestionada, porque la subestimación no es conservadora cuando se considera en términos de dar a la gente el tiempo adecuado para prepararse. (Considere, por ejemplo, una subestimación de un huracán, tornado o terremoto inminente.) En el debate del AR4 WAIS, los científicos subestimaron la amenaza de una rápida desintegración de la capa de hielo porque muchos de los científicos que participaron se sentían más cómodos con una estimación que consideraban "conservadora" que con una que no lo era.
La combinación de estos tres factores -la presión hacia el consenso, la creencia de que ser conservadores los protege social y políticamente y la renuencia a hacer estimaciones cuando los datos disponibles son contradictorios- puede conducir a resultados de "mínimo común denominador"-conclusiones minimalistas que son débiles o incompletas.
La combinación de estos tres factores -la presión hacia el consenso, la creencia de que ser conservadores los protege social y políticamente y la renuencia a hacer estimaciones cuando los datos disponibles son contradictorios- puede conducir a resultados de "mínimo común denominador"-conclusiones minimalistas que son débiles o incompletas.
Además, si se considera que el consenso es un requisito, los científicos pueden evitar discutir temas delicados que generan controversia (pero que pueden seguir siendo importantes), o excluir a ciertos expertos cuyas opiniones se sabe que son "controvertidas" (pero que, sin embargo, pueden tener la experiencia pertinente). También pueden, consciente o inconscientemente, dejar de informar sobre resultados extremos. (En otros lugares hemos etiquetado esta tendencia como "errar para el lado del menor drama"). En resumen, la presión para lograr un acuerdo y precaución puede socavar otros objetivos importantes, como la inclusión, la exactitud y la comprensión.
No estamos sugiriendo que cada ejemplo de subestimación sea necesariamente causado por los factores que observamos en nuestro trabajo, ni que la demanda de consenso siempre conduzca al conservadurismo. Sin examinar detenidamente cada caso en particular, no podemos estar seguros de si los efectos que observamos están funcionando o no. Pero encontramos que el patrón de subestimación que observamos en el debate del WAIS también ocurrió en las evaluaciones de la lluvia ácida y el agujero de ozono.
Encontramos que los aspectos institucionales de la evaluación, incluyendo quiénes son los autores y cómo son elegidos, cómo se divide la temática en capítulos, y la orientación que enfatiza el consenso, también tienden a favor del conservadurismo científico. Por lo tanto, en lo que respecta a nuestras pruebas, parece que los científicos que trabajan en las evaluaciones tienen más probabilidades de subestimar que de sobreestimar las amenazas.
En nuestro libro, hacemos algunas recomendaciones concretas. Si bien los científicos en las evaluaciones generalmente buscan el consenso, sugerimos que no deben considerar el consenso como una meta de la evaluación. Dependiendo del estado de los conocimientos científicos, el consenso puede o no surgir de una evaluación, pero no debe considerarse como algo que hay que lograr y, ciertamente, no como algo que hay que hacer cumplir. Cuando existan diferencias de opinión sustantivas, se deben reconocer y explicar las razones de las mismas (en la medida en que puedan explicarse). Las comunidades científicas también deberían estar abiertas a experimentar con modelos alternativos para hacer y expresar los juicios de grupo, y a aprender más acerca de cómo los responsables de la formulación de políticas interpretan realmente los hallazgos resultantes.
Sobre los autores:
Naomi Oreskes es una historiadora de la ciencia de nacionalidad estadounidense.1 Se convirtió en profesora de Historia de la Ciencia y profesora asociada de Ciencias de la Tierra y Planetarias de la Universidad de Harvard en 2013, tras 15 años como profesora de Historia y Estudios de la Ciencia en la Universidad de California en San Diego
Michael Oppenheimer es el Profesor Albert G. Milbank de Geociencias y Asuntos Internacionales en la Woodrow Wilson School of Public and International Affairs y en el Departamento de Geociencias de la Universidad de Princeton. Es Director del Programa de Ciencia, Tecnología y Política Ambiental (STEP) de la Woodrow Wilson School y Profesor Asociado del Programa de Ciencias Atmosféricas y Oceánicas del Princeton Environmental Institute y del Princeton Institute for International and Regional Studies[1].