Estudio de profesores de la Escuela de Gobierno UC analiza el rol de los modelos matemáticos en la pandemia de COVID-19 en Chile


Los investigadores concluyeron que, si bien la expectativa de que los modelos matemáticos permitan tomar mejores decisiones en el manejo de una pandemia es un objetivo compartido entre las y los científicos entrevistados, existe a su vez consenso sobre las limitaciones que presentan los modelos.

A partir de entrevistas a 26 científicos y científicas chilenas que participaron en diferentes instancias de modelamiento matemático y epidemiológico de la pandemia de COVID-19 en el país durante el año 2020, los profesores de la Escuela de Gobierno UCMagdalena Gil y Eduardo Undurraga, analizaron los obstáculos que persisten para lograr el objetivo de tomar decisiones de política pública basadas en este tipo de evidencia. 

En base a las entrevistas, que se complementaron con análisis de prensa y la observación de seminarios y talleres de modelamiento enfocados en COVID-19, los investigadores concluyeron que, si bien la expectativa de que los modelos matemáticos permitan mejorar la toma de decisiones en un contexto de crisis como la pandemia es un objetivo común entre los entrevistados, existe una opinión compartida respecto de que los modelos tienen limitaciones que deben ser consideradas. 

"Lo que encontramos es que los expertos y expertas en modelamiento comprenden las limitaciones de los modelos y saben perfectamente que no son una ‘bolita de cristal’. Sin embargo, esto no significa que no sean útiles para la toma de decisiones, ya que nos pueden mostrar distintos escenarios posibles en base a los datos y la incertidumbre que existe en un momento determinado. Sin embargo, a menudo el sistema político les pide que predigan qué va a pasar y ahí es donde se genera la mayor cantidad de los problemas y frustraciones", señala la profesora Magdalena Gil. 

Entre los obstáculos para que los modelos sean útiles, se identificaron al menos tres problemas que es necesario trabajar: la falta de confianza y redes preestablecidas entre los tomadores de decisiones y los científicos y científicas que realizan los modelos; la inexperiencia de parte de los y las científicas respecto a cómo comunicar efectivamente los modelos a un público no experto; y, finalmente, las sobre expectativas respecto a lo que los modelos pueden ofrecer en momentos de alta incertidumbre. 

"Un buen modelo no reproduce la realidad en toda su complejidad, eso es imposible. Un buen modelo te permite iluminar,  comprender o cuantificar aspectos de un problema que no son triviales, que no aparecen a simple vista. Esa expectativa sobre el rol de los modelos es compartida por las y los investigadores del estudio, pero hay un déficit en cómo se comunica a quienes toman decisiones y es importante que le prestemos atención a eso”, asegura el profesor Undurraga. 

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