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14/6/15 - DJ:

Las estaciones, los genes y el "destino"

T.E.L: 10 min. 10 seg.

Sobre una serie de artículos que vinculan la fecha de nacimiento con la salud de las personas. ¿Qué tienen de científicos tales estudios y qué tienen de astrológico?


Recientemente el sitio web Clarin.com publicó una nota titulada "A qué enfermedad somos más propensos, según el mes de nacimiento" [1]

La nota da cuenta de un estudio científico realizado por "Científicos de la Universidad de Columbia, en Nueva York".
En la mitad del artículo se indica: “Es importante no preocuparse por estos resultados”, advirtió el autor del estudio, el doctor Nicolas Tattoneti. “Si bien encontramos asociaciones significativas, el riesgo vinculado al mes de nacimiento es relativamente menor al comparado con la influencia que tienen ciertas variables como la dieta y el ejercicio”, añadió.

La nota en cuestión en el sitio clarin.com no tiene firma ni indica claramente en qué revista especializada (journal) se publicó el artículo científico (paper). Pero como sí señala uno de los autores del estudio, es fácil saber que tal investigación fue publicada en JAMIA (Journal of the American Medical Informatics Association) y que existe una versión web publicada el 3-06-2015 con una licencia Creative Commons, es decir que -aunque en inglés- el contenido es accesible en su totalidad en ese formato.[2]
Además podemos saber que el Instituto de investigación en el que se realizó el estudio publicó un comunicado de prensa al respecto. [3]

Así nos enteramos que se trata claramente de un estudio estadístico. Lo que de por sí plantea un serie de cuestiones a considerar, a saber:

1-Un estudio de este tipo busca y encuentra correlaciones, es decir, la aparente relación entre dos variables. Este método es parte de lo que se conoce como pensamiento científico, pero tal pensamiento es un proceso, no empieza y termina con un estudio estadístico. Una correlación no es una relación causal, que es en definitiva lo que las ciencias buscan establecer. Mostremos un ejemplo clásico:

Si no supiéramos cuáles son las causas de la lluvia y las quisiéramos averiguar, una posibilidad sería salir al exterior cada vez que llueve. Encontraremos que la temperatura cambió cada vez que llovió. Lo mismo ocurrirá con las demás variables, excepto una: siempre que llovió había mucha presencia de nubes.

Hemos encontrado una correlación. DE NINGUNA MANERA es posible dar vuelta la conclusión, es decir, no podríamos enunciar por este tipo de estudio que: Cada vez que hay nubes, llueve. Porque lo que hicimos fue salir sólo cuando llovía, por tanto la única conclusión posible es: cada vez que llueve, hay nubes.

Esta correlación nos plantearía la posible conexión entre nubes y lluvia, pero todavía no entenderíamos la CAUSA de la lluvia. Podría permitirnos hacer algunos vaticinios: si hay nubes, por las dudas, lleve paraguas, pero eso NO SIGNIFICA que porque haya nubes necesariamente va llover. No es esa una conclusión válida de nuestro estudio.

Empero, ese trabajo posibilita estudiar la posible interconexión entre esas dos variables para plantear nuevas observaciones. Así, podríamos ahora hacer un nuevo estudio, pero en vez de salir cada vez que llueve, saldremos todos los días, llueva o no llueva. Nos llevaremos la sorpresa de encontrar que quizás una tercera parte del año hay nubes, pero NO llueve.

Este segundo estudio marca algo claro: las nubes podrían tener que ver con la lluvia, pero la sola presencia de nubes NO causa lluvia. Por ende, si las nubes tienen algo que ver, entonces tiene que existir una otra causa simultánea que en conjunto con la presencia de nubes causen la lluvia.
Esto es así porque existen efectos que surgen de una combinación de variables. Y como ya sabemos cómo se genera la lluvia, sabemos que es justamente el caso. La presencia de nubes, por tanto, es NECESARIA para que llueva, pero no es SUFICIENTE.
Una "ley científica" requiere necesidad y suficiencia.

2-Las investigaciones científicas son un proceso que incluye diferentes estudios relacionados de un tópico a lo largo del tiempo. Una investigación no es un único estudio, sino una serie de estudios. A veces se usan en forma intercambiable estas palabras: investigación y estudio científico, pero conviene establecer esta diferencia: un estudio forma parte del proceso de la investigación científica y un único estudio no permite llegar a conclusiones sólidas.

3-Los estudios estadísticos pueden tener como valor científico el encontrar relaciones probables entre dos o más variables, pero no indican las causas de tales relaciones, por lo que nunca pueden considerarse una "investigación", sino como estudios que forman parte de un proceso mayor. Por tanto, las conclusiones de un estudio estadístico son parciales y provisorias. Por este motivo no deben exagerarse ni tomarse como palabra definitiva o firme.

4-Los estudios estadísticos pueden ser "mentirosos" aunque no haya una mala intencionalidad de los investigadores. En particular cuando estos estudios se hacen masivos o populares a través de los medios de comunicación que exageran los resultados elevándolos al estatus de "evidencia" considerada como "prueba irrefutable".

5-Los estudios estadísticos deben interpretarse con cautela. En este punto vale señalar un rico debate establecido en sendas publicaciones, a saber:
En un artículo publicado en Investigación y Ciencia [4] se plantea el mal uso que hacen algunos científicos respecto del valor p en estudios estadísticos. Al respecto hubo una respuesta [5] que si la leemos detenidamente no es una suma de contra-argumentos a la nota anterior, sino un refuerzo de tal nota, en tanto no es el valor p un factor a considerar "en sí mismo" y en todo caso el problema entonces no está en la utilización o no de tal valor, sino la manera en que se lo usa. Es cuestionable que una investigación sólo tenga en cuenta tal valor y no otras variables.

El valor p se usa en estadística para evaluar cuán significativo es un resultado. Para ser simple al respecto (ya que el lector interesado puede profundizar el tema en los artículos citados): Digamos que hay personas que tienen el dedo anular más largo que el índice. ¿Qué probabilidad hay de que sean infieles? "A priori", 50%. O son infieles o no lo son. Pero si encuentro que en la muestra son infieles el 67%, ¿es eso significativo?
Que lo sea, implicaría que allí hay algo más por investigar. NO significa que exista una relación causal entre ambas variables.

En busca de causas, modelos
Ahora bien, si llegamos a la conclusión de que hay una correlación entre los que poseen el anular más largo que el índice y la infidelidad, ¿qué modelo podría explicar eso, de ser cierto?
Un modelo podría ser el que sigue: Se ha mostrado que en los hombres la relación (ratio) entre la longitud del dedo índice (segundo dedo, 2D) y el cuarto (4D), el anular, es diferente a las mujeres. Y se ha dicho que eso sería debido al nivel de testosterona prenatal. Quizás entonces, entre las personas infieles (al margen del sexo) exista también una diferencia en el tamaño de estos dedos, si es que tal infidelidad está asociada a niveles de esa hormona.[6]
Sin embargo, ¿la conducta -en este caso relacionada al apareamiento- aunque esté de alguna manera condicionada por cuestiones hormonales, sólo se explica por tales factores o bien la conducta es emergente de una serie de factores?
Porque si fuera literalmente como se propone, entonces, ninguna incidencia SOCIAL cambiará el hecho PREDETERMINADO de que una persona con alto nivel de testosterona sea infiel. Sólo con tener un mínimo de conocimiento en materia social es posible concluir que tomar esta hipótesis como literal, en tanto explicación de la infidelidad, es falsa. La conducta humana no se puede explicar por mecanismos genéticos, hormonales, naturales, biológicos, exclusivamente.

Captura de pantalla del video que acompaña al comunicado de prensa del CUMC en donde se indica que encontraron por un lado correlaciones entre meses del año y enfermedades, y por otro que hay muchos otros factores a considerar.

La fecha de nacimiento y el "destino"
Por todo lo dicho, es cuando menos insufrible que se tomen estudios como el señalado al comienzo para concluir que la astrología es cierta, como se sugiere directa e indirectamente en algunos medios de comunicación[7].[8]

En primer lugar, estacionalidad y signos del zodíaco son cosas diferentes. Según la astrología es de Leo una persona nacida cuando el Sol pasa por ese supuesto "signo" que NO es la constelación de Leo, pero que está al lado (por motivos que los astrólogos explican muy mal o no explican).
Y esto es así tanto para personas nacidas en el hemisferio Norte como las nacidas en el Hemisferio Sur, como las nacidas en el Ecuador, a pesar de que cuando en un Hemisferio es verano, en el otro es invierno.
Si lo que influye en la salud de una persona es la estacionalidad, entonces la astrología es FALSA. Si lo que influye es la condición climática (humedad, temperatura, presión) entonces para una persona nacida el 7 de agosto en el Hemisferio norte (verano) las condiciones estacionales son las opuestas que para una persona nacida en la misma fecha en el Hemisferio Sur (invierno).

En segundo lugar, aunque exista un factor de estacionalidad, es seguro que no puede ser el único factor, y quizás no sea ni remotamente el más importante.
Tomemos por caso otra variable en consideración, la variable económica:
Dos personas nacen en el hemisferio norte en primavera. Según este estudio hay una tendencia dada por estacionalidad a que esas personas sufran angina.
Al respecto, preguntas:
1-¿Acaso las personas nacidas en otros meses no sufren también angina? De ser así, entonces no podemos explicar la aparición de angina exclusivamente a un factor estacional dado por la fecha de nacimiento (como en el caso del primer estudio supuesto en el ejemplo de la lluvia)
2-Si dos personas, una con mucho dinero y otra con muy poco dinero, nacidas durante la misma estación, van a tener la misma predisposición (teórica, abstracta), la tendencia se hará concreta en virtud de otras variables que NO son la fecha de nacimiento. El poseer suficiente dinero como para abrigarse, darse vacunas, alimentarse sanamente y con nutrientes suficientes y necesarios, así como por la posibilidad de vivir bajo techo o no, son variables que seguramente explican mejor la aparición de anginas que la supuesta predisposición natal.

3-Si tal predisposición es científicamente cierta por factores medioambientales exclusivamente entendidos como estacionales, ambas personas, con tal información, podrían prevenir específicamente tal enfermedad. Eso es conocimiento científico valioso, pero que sólo se vuelve concreto por razones que NO son la fecha de nacimiento.

4-Es bueno que sepamos con anticipación si va a llover, pero para prevenir mojarnos no alcanza con saber, hacen falta recursos específicos. A las personas que viven en la calle les viene bien saber si habrá lluvia, con anticipación, pero la posibilidad concreta de no mojarse es menor que la tenemos los que vivimos bajo techo. Esa es la realidad concreta, que no está sujeta sólo a fenómenos extra-humanos o naturales, sino que también está sujeta a las relaciones sociales.

5-Cuando se intenta explicar lo que nos pasa a las personas (individuos y sociedades) en virtud exclusiva de fenómenos naturales (ambientales, genéticos) y no de las relaciones sociales, volvemos al pensamiento del siglo XIX.

El "destino" de las personas y las sociedades está en manos de esas personas y sociedades. Por supuesto que no hay mucho que podamos hacer frente a volcanes, terremotos, maremotos, asteroides en rumbo de colisión con la Tierra, cambios climáticos naturales. También está claro que al menos en parte, tales cambios climáticos son ocasionados por la desesperada carrera por la obtención de un rédito económico por los capitanes (capitales) de la Industria.

Explicar lo que pasa en una sociedad en razón de algo "supra-humano" es no entender nada. Es como si todo el avance científico que logró la humanidad en los últimos cuatro siglos no valiese de nada.

A esto se llega cuando creemos que los avances científicos, en este caso específicamente informáticos, pueden reemplazar al valor agregado del pensamiento crítico. Esto lo señalo porque quienes llevaron adelante la investigación citada lo han hecho apelando al "big data" y el "data mining", es decir, la minería de datos, o sea, usar procedimientos informáticos para "bucear" en bases de datos en busca de posibles relaciones entre variables. No es que la herramienta no haya que usarla, el problema es suponer que la herramienta reemplaza a la investigación.

¿Estigmatización científica?
En las últimas décadas se ha banalizado el término estigmatización. Tomemos en todo caso el concepto de pre-juicio.
Hagamos este experimento:
Tomemos los datos de los/las atletas que ganaron las carreras de 100 metros lisos en los últimos años:
Por ejemplo tomemos la lista en Wikipedia sobre los medallistas olímpicos en tal disciplina [9]:
Y busquemos si existe alguna correlación, por ejemplo, étnica (para simplificar, ¿la mayoría son negros, blancos, latinos, orientales?)
Supongamos que encontramos que la mayoría son "negros". ¿Eso qué significaría? ¿Acaso que los negros tienen una predisposición genética distinta de los "blancos"?
Supongamos que entre los medallistas de bronce, plata y oro encontramos una "cantidad significativa" de Jamaiquinos. ¿Eso significa que por nacer en Jamaica las personas poseen una tendencia innata a correr rápido?

Hagamos otro experimento mental. Tomemos estadísticas de accidentes de tránsito y veamos si hay alguna regularidad, por ejemplo en el sexo. Si encontramos que el 76% de los accidentes son protagonizados por mujeres, tal CORRELACIÓN, ¿implica que las mujeres tienen menos capacidades que los hombres para conducir automóviles? ¿O acaso tales estadísticas se podrían explicar de otra forma, que no es ni genética ni estacional?

Lo que intento mostrar con estos supuestos es que explorar la realidad en forma superficial, es decir, aparente, nos lleva mucha veces a crearnos pre-juicios. Y tales preconceptos, cuando se asientan en la semiosis social, producen consecuencias nocivas para los sujetos involucrados en esos colectivos.

Si por el estudio en cuestión, (la correlación fecha de nacimiento-enfermedades) llegamos a la conclusión de que los nacidos en primavera son susceptibles a tener anginas y por eso los discriminamos (por ejemplo para una posición laboral), ¿no estaríamos fomentando la estigmatización de esas personas? ¿Y no suponen esos preconceptos que concebimos la vida humana como PREDETERMINADA por razones NO-Humanas?

Cito a Alan Woods y Ted Grant en Razón y Revolución (1995)[10]:

Los científicos y otros intelectuales no son inmunes a las tendencias generales de la sociedad. El hecho de que la mayoría de ellos se declare indiferente a la política y la filosofía sólo quiere decir que cae presa más fácilmente de los prejuicios comunes que la rodean. Con demasiada frecuencia sus ideas pueden ser utilizadas para apoyar las posturas políticas más reaccionarias. Esto queda patente con claridad meridiana en el campo de la genética, donde se ha producido una auténtica contrarrevolución, especialmente en los EE.UU. Mediante supuestas teorías científicas se intenta "demostrar" que la causa de la criminalidad está no en las condiciones sociales, sino en un "gen criminal". Se afirma que las desventajas que sufren los negros no se deben a la discriminación, sino a su composición genética. Argumentos similares se emplean para los pobres, las madres solteras, las mujeres, los homosexuales, etc.

El conocimiento científico tiene consecuencias sociales. Y, por supuesto, también la comunicación indebida de tales estudios estadísticos no explicados debidamente en medios de comunicación masiva de alta influencia en la población general. La comunicación no es inocua.



Fuentes y enlaces relacionados

  • [1] A qué enfermedad somos más propensos, según el mes de nacimiento; Clarin.com, 10-06-2015, sin firma en web.
  • [2] Birth Month Affects Lifetime Disease Risk: A Phenome-Wide Method
    Mary Regina Boland, Zachary Shahn, David Madigan, George Hripcsak, Nicholas P. Tatonetti
    Journal of the American Medical Informatics Association Jun 2015, DOI : 10.1093/jamia/ocv046
  • [3] Data Scientists Find Connections Between Birth Month and Health; Columbia University Medical Center (CUMC); 08-06-2015
  • [4] Nuzzo, Regina; El valor resbaladizo de p; Investigación y Ciencia, Diciembre 2014, Nº 459 (en web, texto parcial)
  • [5] José Antonio López Cerezo; El mundo académico contra p; sobre el artículo ¿De qué se acusa al valor p? Por Ana Muñoz van den Eynde, en Scilogs
  • [6] Clarin.com: ¿Fiel o infiel? Hay que mirarle la mano
  • [6b]: Stay or stray? Evidence for alternative mating strategy phenotypes in both men and women; Rafael Wlodarski, John Manning, R. I. M. Dunbar
    DOI : 10.1098/rsbl.2014.0977
  • [6c] ¿Que es eso del índice 2D:4D?, en Puerta a mi mente.
  • [7] Horoscope health risk: Study says month of BIRTH affects which illnesses you will suffer; NICK GUTTERIDGE; 10-06-2015, Express.co.uk.
  • [8a] Pijamasur.com; Al fin la ciencia acepta correspondencia entre el mes de nacimiento y la salud de una persona; 10-06-2015
  • [8b] Pijamasurf.com: Tu signo zodiacal está vinculado a tu salud (Estudio); 20/11/2013.
  • [9] Wikipedia Anexo: Medallistas olímpicos en atletismo (100 metros lisos masculinos)
  • [10] A.Woods y T.Grant: Razón y Revolución (1995, pág. 38): leer desde Scribd





Sobre las imágenes
  • Imagen inicial crédito: Dr. Nick Tatonetti/Columbia University Medical Center CUMC Newsroom
  • Captura de pantalla del video YouTube del comunicado de prensa del CUMC.





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