Agradecimientos

A Claudio Martínez, por la generosidad con la que me entrega su tiempo. Por su inclaudicable buen humor. Por su talento y disposición para generar nuevas ideas que me involucren. Sin él mi vida sería en blanco y negro. El mejor. Mi gratitud eterna.

A Javier “Woody” González y Ariel Hassan, por la capacidad creativa que me aportan constantemente y por la increíble sensibilidad con la que infectan cada tarea en común que emprendemos.

A María Marta García Scarano, por su consistencia y perseverancia. Por todo lo que hace e hizo para mejorar mi carrera profesional.

A Carlos D’Andrea y Juan Sabia, dos ‘betatesters’ de lujo. Implacables. Talentosos. Irreemplazables. Este libro no sería el mismo sin su participación.

A Alicia Dickenstein, porque no tengo con nadie una química siquiera parecida a la que tengo con ella para discutir sobre temas matemáticos. Y además, es una de mis mejores amigas.

A Manu Ginóbili, porque sin tener una formación universitaria ‘convencional’ es quien mejor me guía para detectar el grado de dificultad de un problema. Y encima, los resuelve todos. Manu es de esas personas que si no existieran, habría que inventarlas.

A Carlos Sarraute, porque su irrupción para ‘betatestear’ el libro desde su óptica de programador sirvió para enriquecer las soluciones de muchísimos problemas.

A Gerry Garbulsky y Santiago Bilinkis, por su disposición incondicional para cooperar conmigo.

A Tristán Bauer, Verónica Fiorito, Lino Barañao, Jorge Aliaga, Ernesto Tiffenberg, Hugo Soriani, Jorge Prim, Martín Bonavetti y Aldo Fernández, porque se esfuerzan en estimularme y abrigarme con su afecto.

A Diego Golombek, porque sin él no hubiera habido libros. Él fue quien me convenció de que escribiera el primero. Y el segundo. Y el tercero... y el cuarto y el quinto también. Un lujo para la Argentina tener un difusor de la ciencia como Diego.

A Carlos Díaz, por haberme abierto las puertas de Siglo XXI Editores y a todos mis compañeros de esa etapa, en particular a Violeta Collado, Héctor Benedetti y Laura Campagna.

A Pablo Avelluto, porque fue él quien me contrató para que escribiera para Random House Mondadori y me hizo saber que allí tendría siempre un lugar esperándome.

A Miguel Rep, porque ¿quién podría dibujar las tapas mejor que él? ¿Quién podría interpretarme mejor que él? Un extraordinario artista argentino. Me siento honrado por su participación en este libro.

A Glenda Vieites, porque es una sonrisa que camina, una editora excepcional. La vida sería distinta si hubiera muchas Glendas. Sería mejor. Un lujo conocerla.

A Willie Schavelzon, mi agente literario. Lamento no haberlo conocido hace treinta años en lugar de cinco. Desde que trabajamos juntos, mi vida profesional con las editoriales fluye como quien se desliza sobre hielo, suavemente.

A todos los alumnos con quienes en algún momento compartimos una clase. Sin ninguna duda, con ellos comprobé que uno nunca aprende ni entiende algo como cuando lo tiene que enseñar. Y junto a ellos aprendí casi todo lo que sé.

A Enzo Gentile, Luis Santaló, Ángel Larotonda, Eduardo Dubuc y muy especialmente a Miguel Herrera, porque fueron ellos los que me hicieron descubrir y disfrutar lo que es la verdadera matemática. Mi formación está fuertemente ligada con estos cinco maestros.

A Carmen Sessa, Nestor Búcari, Ricardo Noriega, Oscar Bruno, Baldomero Rubio Segovia, Leandro Caniglia, Pablo Calderón, Ricardo Durán, Fernando Cukierman, Juan Sabia, Matías Graña, Carlos D’Andrea y Teresa Krick, porque con ellos recorrí y disfruté del trayecto de mi vida universitaria.

A mis compañeros y colegas de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, lugar en donde me formé como persona y como profesional y pasé los mejores años de mi vida.

A Edy Gerber, Betina Rodríguez, Gabriel Díaz, Elizabeth Alegre, Ezequiel Rodríguez, Claudia Eiberman, Paola Russo, Mario Bouco, Pedro e Ignacio Martínez Gerber y Alejandro Burlaka, mis compañeros en Científicos Industria Argentina, que se emite por Canal 7 desde hace casi doce años, por el apoyo constante e incondicional que recibo de parte de todos ellos.

A Pablo Coll, Juan Pablo Pinasco, Ariel Arbiser, Matías Graña, Gerry Garbulsky, Cristian Czúbara, Pablo Milrud, Gabriela Jerónimo, Laura Dóbalo, Laura Pezzati y León Braunstein, porque de una u otra forma al ayudarme a escribir los guiones de Alterados por PI, colaboraron en las historias que aparecen en este libro (y en los anteriores también).

A mis compañeros y amigos de El Oso Producciones, La Brújula, Canal Encuentro, Canal 7, Canal Tecnópolis, Canal Paka-Paka y Página 12: porque todos me hacen sentir querido sea cual fuere la ocasión y el lugar de encuentro.

A Mariana Creo, Lucrecia Rampoldi, Daniela Morel y Verónica Larrea, mis compañeros de Random House Mondadori: ellos son los que trabajan, corren, se esfuerzan para recuperar la pelota y dármela a mí, para que después parezca que los goles los hago yo. Y al nuevo director editorial, Juan Boido.

Y por último, como en las siete oportunidades anteriores, a las cuatro personas que son mis guías éticos: Marcelo Bielsa, Alberto Kornblihtt, Víctor Hugo Morales y Horacio Verbitsky.

1. HISTORIAS DE VIDA

Roosevelt versus Landon

Las encuestas han invadido nuestras vidas. Casi las han ‘infectado’. Como es obviamente imposible plebiscitar a toda la población sobre algún tema candente, la matemática provee una herramienta muy útil pero también muy peligrosa: hacer preguntas a un grupo esencialmente ‘pequeño’ pero cuyas respuestas uno pueda extrapolar e imaginar que representan el ‘sentir’ o ‘pensar’ de la sociedad.

Por supuesto, el método dista de ser infalible, pero es muy poderoso si se lo utiliza apropiadamente. Uno puede ‘encuestar’ a un grupo de mil personas e inferir con un margen de error del 3,1%¹ (por ejemplo) quién va a ser el ganador de una elección (digamos entre dos candidatos).

Pero se presentan dos problemas logísticos importantes: hay un error estadístico que es imposible de evitar, sencillamente porque ni mil, ni cien mil, ni un millón de personas encuestadas pueden dar el preciso valor que se obtendría si uno encuestara a toda la población. Sin embargo, hay otro error que transforma todo el proceso en algo muy peligroso: elegir mal la muestra. ¿Qué quiere decir mal? La muestra tiene que ser al azar. Es decir, el ‘campo’ sobre el cual uno va a operar y hacer las preguntas, tiene que haber sido elegido sin seguir ningún patrón. No hacerlo, produce un error sistemático que es virtualmente imposible de salvar.

Acá va un ejemplo muy interesante y con múltiples ramificaciones para la Argentina de hoy.

Situémonos en agosto de 1936. Franklin Roosevelt era el presidente de los Estados Unidos y candidato demócrata a renovar su cargo que había conseguido en 1932. Por su parte, Alfred Landon era gobernador de Kansas y candidato republicano para disputarle el lugar.

La revista Literary Digest hizo una campaña impresionante para tratar de predecir quién de los dos sería el futuro presidente. Ya lo habían hecho en forma más modesta durante veinte años, anunciando anticipadamente quién sería el ganador. Es decir, durante dos décadas, había conseguido la reputación de ser quienes podrían adelantar el resultado de la elección: habían acertado siempre.

Históricamente, la revista se ufanaba de ese poder de predicción, y la basaban en la muestra ‘enorme’ que tenían para recoger los datos: sus propios suscriptores. Cada año, la base de datos era más grande y por lo tanto, ellos pensaban que su poder de anticipación sería cada más infalible.

Pero decidieron dar un paso más. O varios pasos más. El padrón electoral del año 1936 era de casi 40 millones de personas. La revista, en un esfuerzo sin precedentes, decidió consultar a ¡diez millones de personas! Es decir, una cuarta parte del electorado. El método elegido fue el que usted imagina y el más sencillo de todos: 10.000.000 de personas recibieron un sobre a través del correo común. Cada uno devolvía (si quería, claro está) el sobre que traía la estampilla ‘prepaga’ con un anticipo de lo que habría de votar el día de la elección.

La revista escribió en una de sus ediciones de julio de 1936: “Esta semana, 500 lapiceras escribieron más de 250.000 direcciones por día en los sobres preparados al efecto. Por otro lado, en una habitación enorme de la Cuarta Avenida (sí, la Cuarta Avenida) en Nueva York, 400 trabajadores se ocuparían de ensobrar los papeles impresos con los nombres de los dos candidatos y el sobre estampillado para su potencial retorno a la revista”. Y seguía más adelante: “Las primeras respuestas de esas diez millones de personas empezarán a llegar la semana que viene, serán chequeadas por TRES personas, verificadas, y monitoreadas en total por CINCO observadores. Cuando se haya registrado la última suma, si nuestra pasada experiencia sirve como criterio, el país sabrá, con un error menor a una fracción de un 1%, el resultado del voto popular de 40 millones”.

Por supuesto, el costo de tamaño esfuerzo fue descomunal, pero la revista Digest escribió a través de una editorial firmada por su director, que ellos creían que se brindaba un gran servicio público al país, y cuando uno tiene en cuenta semejante responsabilidad, ningún precio se puede considerar alto.

Desde el punto de vista de la revista Digest, la muestra tan desmesuradamente grande justificaba el costo. Aun en el caso en que los votantes devolvieran una fracción pequeña de los sobres, la muestra sería tan enorme que reduciría el margen de error a un número nada despreciable, menor a una fracción de 1%.

Las muestras actuales, las modernas, las del siglo XXI, se hacen con alrededor de 1.000 (mil) personas y con un margen de error que orilla el 3,1%. Ni bien uno incrementa la muestra, el error se reduce. Una encuesta que consulta a 4.000 personas tiene un margen de error de 1,6%, y si uno amplía la muestra hasta 16.000 (dieciseis mil) entonces el error se reduce a 0,78%.

Los sobres empezaron a llegar. En la primera semana ya se habían recibido 24.000 respuestas con lo cual el error se estimaba en alrededor de 0,6%. Pero habría más: la semana de la elección, la muestra había alcanzado un pico increíble: 2.266.566 votantes, todos tabulados ‘a mano’. ¿El error? Pequeñísimo: 0,06%.

Los resultados fueron los siguientes: Landon: 1.293.669 - Roosevelt: 972.897. Por lo tanto, Landon estaba predestinado a obtener su triunfo con más del 57% de los votos, y encima, con un error que rondaba el ¡0,06%!²

La diferencia era tan descomunal que la señora de Roosevelt declaró: “La reelección de mi marido está en las ‘manos de los dioses³’”.

Sin embargo, como usted ya sabe, Landon nunca fue presidente de los Estados Unidos. No solamente eso: Roosevelt ganó la elección con más del 62% de los votos. Landon pudo ganar solamente dos Estados pequeños: Maine y Vermont. ¡Roosevelt ganó los restantes 46!

¡Todo el esfuerzo, todo el dinero, todo el prestigio derrumbados en un solo día! ¿Qué pasó? ¿Cómo pudo haber salido todo tan mal?

La propia revista daba —ingenuamente— la respuesta a su propia debacle: los datos se extraían de todas las guías de teléfono que había en los Estados Unidos en ese momento, de las listas de socios de clubes (como el Rotary Club) y asociaciones civiles como nuestro Automóvil Club, para poner otro ejemplo, listas de suscriptores a revistas Time, Newsweek, etcétera.

El año 1936 se ubica en el medio de la llamada Gran Depresión. Había una gran división entre los pobres y ricos. Los ricos tenían (tienen) la tendencia de votar a los candidatos republicanos, que históricamente tienden a defender sus intereses. Los pobres, en cambio, siempre se inclinaron por los demócratas. Tener un teléfono (que fue la fuente más importante de nombres y direcciones para la revista Digest) era un ‘lujo’. De hecho, se estima que menos del 20% de la población (una de cada cinco personas) tenía acceso a una línea telefónica en ese momento. Por lo tanto, haber usado la lista de direcciones de personas a quienes les mandarían los sobres usando las guías telefónicas, sirvió para producir una distorsión flagrante: fue como haber hecho una gran lista de republicanos dejando a los demócratas afuera. ¿Por qué?

Antes de contestar la pregunta, me detengo un instante: está claro que a medida que uno amplía la lista de personas a encuestar, disminuye la posibilidad de error. Sin embargo, para poder sostener esta afirmación, es necesario conservar un dato esencial: la muestra tiene que ser elegida al azar. No importa si uno encuesta cien, mil, un millón o diez millones de personas: el error ocasionado por una mala elección de la muestra produce una herida mortal a la propia encuesta.

Por otro lado, el hecho de buscar datos entre las personas que tenían un empleo fijo, dejó afuera a muchísima gente desocupada, que eran muchísimos teniendo en cuenta la época: más de 9 millones sobre un total de 40 millones que integraban el padrón electoral.

Lo interesante es que en julio de 1936, algunas semanas antes que la revista Literary Digest empezara con su encuesta, George Gallup (el virtual ‘inventor’ de las encuestas modernas) predijo el error que se produciría en la revista, lo que generó una fuerte reacción de los editores. Sin embargo... Gallup tuvo razón.

Si bien la gente de Digest tenía motivos suficientes para ‘ufanarse’ de lo que estaban haciendo, también omitieron algunos datos esenciales: de los diez millones de sobres que enviaron, sólo contestaron 2.300.000. Es decir, que más de las tres cuartas partes de los potenciales votantes... no respondieron. Esos 7.700.000 ‘votos’ que no llegaron, incluían el número de personas que — quizás— estaban satisfechas con la presidencia de Roosevelt y no tenía muchas ganas de participar en una encuesta de ese tipo. Como usted bien sabe, a los humanos nos interesa mucho más ‘manifestar nuestro enojo’ de cualquier manera que enfatizar nuestra aprobación.

Ni bien llegaban los sobres, la gente que pertenecía a las clases alta y media-alta, poseedoras de autos y líneas telefónicas, quizás disconforme con lo que era la administración del momento, fueron mucho más proclives a protestar, y utilizar cualquier medio para hacerlo, aun el de contestar una encuesta. De esa forma, quienes respondieron al pedido de la revista fueron desproporcionadamente republicanos.

Éstos son los errores sistemáticos, que son mucho más graves y/o serios que los errores estadísticos.

A la revista le había alcanzado este sistema para predecir las cinco elecciones previas: 1916-1920-1924-1928 y 1932. En 1936, ya no fue suficiente y el error sistemático en la elección de la muestra no pudo sostenerse en pie frente a la realidad.

Gallup sí que usaba los métodos científicos de la época, y si bien sus muestras eran decididamente más pequeñas (para el caso Landon versus Roosevelt utilizó alrededor de 50.000 encuestados), sus resultados fueron siempre mucho más precisos y certeros⁴.

Final: ¿por qué la historia de Roosevelt y Landon?

En el correr de la vida de un país suelen vivirse coyunturas en donde la gente se manifiesta en contra de alguna medida impopular o directamente en contra del propio gobierno. Ése es el momento en el que acontecimientos ‘puntuales’ invitan a extraer conclusiones, por ejemplo, sobre el resultado esperable en futuras elecciones.

La situación descripta en el párrafo anterior sugiere que valdría la pena tener presente lo que pasó en los Estados Unidos en 1936 y las predicciones de la revista Digest. Obviamente, no puedo afirmar nada porque no tengo autoridad ni conocimientos para hacerlo, pero los medios de comunicación y las encuestas suelen apuntar —en esos momentos— a un triunfo del ‘equivalente’ de Alfred Landon. Quiero recordar entonces que Roosevelt obtuvo más del 62% de los votos.

Si uno quiere utilizar un método que pretende ser científico, conviene no equivocarse con la muestra.

Sally Clark

Sally Lockyer trabajaba como abogada en un estudio en el centro de Londres en 1990. Se casó con Steve Clark, también abogado, y se mudaron a Manchester. Allí nació Christopher, el primer hijo de la pareja. Fue el 22 de septiembre de 1996. Menos de tres meses después, el 13 de diciembre, Sally llamó a una ambulancia en un intento desesperado por salvar la vida de su hijo. No alcanzó. Cuando los paramédicos llegaron a su casa, Christopher ya estaba muerto. Sally era la única que estaba con el niño en ese momento. Los médicos que revisaron el cuerpo de la criatura no lograron descubrir nada significativo y consideraron que la muerte había sido por causas naturales (hubo incluso alguna evidencia de una infección respiratoria) y ningún signo de falta de cuidado o atención por parte de la madre.

El matrimonio Clark volvió a tener otro niño, Harry, que nació prematuramente a menos de un año de la muerte de Christopher: el 29 de noviembre de 1997. Pero ¿por qué estaría escribiendo yo una nota de estas características si no se esperara algún hecho sorprendente? Y bien, menos de dos meses más tarde, el 26 de enero de 1998, Harry murió repentinamente también, y una vez más, Sally era la única persona que estaba con el bebé en su casa en el momento de la tragedia.

Esta vez, Sally y su marido fueron enviados a prisión, pero mientras que a él lo absolvieron casi inmediatamente, Sally fue acusada del doble homicidio de sus dos hijos. Aconsejada por sus abogados, Sally nunca contestó ninguna pregunta, pero siempre mantuvo que era inocente.

En el momento del juicio, los abogados defensores sostuvieron la hipótesis de que los niños fallecieron de lo que se llama Síndrome de Muerte Súbita del Lactante (SMSL), pero el jurado en 1999 la encontró culpable después de una declaración impactante de un famoso pediatra inglés, nombrado ‘caballero’ por la reina, Sir Roy Meadow.

Meadow, aprovechando los datos conocidos en un reciente estudio sobre el SMSL, usó la teoría de probabilidades para “demostrar” que ese síndrome no pudo haber sido la causa de la muerte y por lo tanto, desechada esa posibilidad, ¿qué otra alternativa quedaba de que no hubiera sido la madre? Si bien no había nada que indicara que Sally había cometido algún acto de violencia que deviniera en la muerte de su hijo, igual que en el caso de Christopher, esta vez no hubo simpatía de parte de los profesionales: Sally tenía que haber sido la responsable de la muerte de sus dos hijos.

Si uno lee la biografía del Dr. Meadow, entiende la repercusión que tuvo su trabajo científico en Inglaterra. Fue él quien describió en 1970 un trastorno psicológico en algunos padres (en general, la madre) que consiste en llamar la atención simulando o ‘causando’ la enfermedad de uno de sus hijos. La carrera de Meadow se transformó en una suerte de cruzada para proteger a los niños de las enfermedades mentales de sus padres y los abusos psicológicos de padres a hijos.

Meadow fue un testigo clave para el fiscal ya que él sabía que los datos conocidos en ese momento decían que la probabilidad de que un niño muriera de SMSL era de uno en 8.500⁵ (aproximadamente). Por lo tanto, concluyó Meadow, la probabilidad de que dos niños murieran de SMSL en la misma casa debía resultar de la multiplicación de estos dos números:

(1/8.500) X (1/8.500) = 1/72.250.000.

Es decir, la probabilidad de que se produjeran dos casos en el mismo núcleo familiar (según Meadow) era de uno en casi 73.000.000. Y agregó: eso solamente podría pasar en la Gran Bretaña una vez por siglo. Ese fue el toque final.

Sally Clark fue condenada a prisión perpetua.

El juez escribió en su fallo: “Si bien nosotros no condenamos a nadie en estas cortes basados en estadísticas, en este caso las estadísticas parecen abrumadoras”⁶.

El juicio ocupó la primera plana de todos los diarios y todos los segmentos de noticias de todos los canales de televisión. Nada nuevo, por cierto. El único inconveniente es que se trató de un flagrante ‘mal uso’ de las estadísticas. Lamentablemente para Sally, las conclusiones del médico fueron totalmente desatinadas.

En principio, para que ese número pudiera ser calculado de esa forma, habría que tener la certeza de que los sucesos fueron realmente independientes y eso, para alguien bien intencionado y mínimamente preparado, es obviamente falso. ¿Independientes? ¿Cómo ignorar que eran hermanos, hijos de los mismos padres? Ya sólo con ese dato, multiplicar esos dos números torna en casi ridícula la apreciación de Meadow.

Más aún: un estudio realizado por el profesor Ray Hill, del departamento de matemática de la Universidad de Salford, ofreció otros datos que contradecían lo que había sostenido Meadow en el juicio. Su conclusión: en una familia con dos hijos, la probabilidad de que habiendo fallecido uno también muera el otro es ¡uno cada 130.000! “Teniendo en cuenta que en Gran Bretaña nacen aproximadamente 650.000 niños por año —escribió Hill—, podemos esperar que alrededor de cinco familias por año sufran una segunda muerte trágica en su núcleo familiar, si el primero de los bebés fallece debido al SMSL”.

En resumen, la enfermedad, el SMSL, tiene un componente genético de manera tal que una familia que haya sufrido un caso de muerte de un niño por esas razones enfrenta un serio riesgo de que vuelva a suceder.

Además, habría que comparar la probabilidad de que dos niños mueran por esa causa, con la probabilidad de que la madre sea una asesina serial, que es aun muchísimo menor; luego tendría que suceder que una asesina serial mate a dos niños y, para hacer todo aún menos probable, esos dos niños ¡tendrían que ser sus hijos! Este es otro caso típico de lo que se llama ‘la falacia del fiscal’⁷.

Afortunadamente varios matemáticos especialistas en estadística, enterados de lo que había sucedido, irrumpieron en la escena poco menos que zapateando arriba de la mesa. Un artículo publicado en el British Medical Journal, una de las más prestigiosas revistas británicas sobre medicina, llevó el título: “¿Convicta por un error matemático?”. Pero no fue suficiente. Sally Clark perdió su apelación y fue presa. Allí fue donde el propio presidente de la Real Sociedad Estadística de Inglaterra le escribió al presidente de la Camara de los Lores y jefe de la Administración de Justicia en Inglaterra (y Gales) y le dijo escuetamente: “El número ‘uno en setenta y tres millones’ es inválido”⁸.

Finalmente, en el año 2003, en la segunda apelación, cuando ya se había montado una campaña en toda Gran Bretaña para liberarla, Sally Clark fue dejada en libertad. Eso no fue obstáculo para que cuatro años más tarde, con su condición anímica totalmente deteriorada, ella misma se quitara la vida. Ya había dado a luz a un tercer hijo pero no lo vería crecer. Sally había escrito que si “ella hubiera formado parte del jurado y le hubieran presentado el caso como hizo el fiscal, ella habría votado como ellos. ¡Pero soy inocente!”.

Usando el mismo argumento, la justicia inglesa revisó los casos de otras tres mujeres que habían sido condenadas de por vida por haber —supuestamente— asesinado a sus hijos. Las tres quedaron en libertad.

Este ejemplo, del cual sólo he contado una brevísima parte para ahorrarme (y ahorrarles) todos los capítulos amarillos y escabrosos, merece una reflexión final: la matemática es indispensable hoy para avanzar en casi cualquier campo, elija el que elija. Pero juntar datos es insuficiente: después hay que saber interpretarlos, y para hacerlo es necesario convocar a personas que estén acostumbradas y entrenadas. No se trata de que sean personas especiales (los matemáticos son tan especiales como cualquier otro), sino personas educadas.

Tosca y la Teoría de la Cooperación

Es curioso cómo en las oficinas o en otros lugares de trabajo lentamente desaparecen las hojas de una resma, o las biromes, o los lápices, o las cucharitas para el café... en fin, los elementos comunes y no muy caros, que solemos compartir con nuestros compañeros de tareas. Digo que es curioso cómo a medida que va pasando el tiempo, más allá del uso normal, las cantidades empiezan a bajar... más de lo esperable, más de lo que se debería estar consumiendo por razones de trabajo. Es así: ¿quién va a notar que falta una birome que otro terminó llevando a su casa? ¿Quién terminará advirtiendo que se ha usado mucho más papel del previsible? ¿Y los que se llevan los diarios?

Estos ejemplos, menores por cierto, ponen en evidencia que cuando se trata del bien común, no siempre estamos dispuestos a cooperar. Evito poner ejemplos más desagradables, pero imagine lo que sucede con los baños públicos y tendrá una idea más o menos clara de lo que estoy hablando.

La Teoría de Juegos, una rama de la matemática que ha tenido un auge sorprendente en las últimas décadas, se ocupa de estudiar situaciones del tipo que figuran anteriormente. Por supuesto, no me refiero a problemas triviales, pero sí a cuestiones que pueden desatar un divorcio o incluso una guerra. La idea no es decidir quién es el que tiene razón, sino buscar un acuerdo que deje ‘satisfechas’ a las partes. Por supuesto, en un mundo ideal, de Walt Disney, cada uno de los contendientes querría quedarse con todo. Pero así no funciona la vida real. No se trata de discutir quién rompió las promesas que hizo, quién fue el que hizo trampa, quién es el o la que no cumplió con la palabra... se trata de encontrar la mejor estrategia para que todos no salgan perdiendo ‘todo’.

Hay una parte de la Teoría de Juegos que exhibe los beneficios de la colaboración antes que la competencia, la cooperación antes que la confrontación. ¿Por qué no queremos cooperar? ¿Por qué nos cuesta tanto ceder una parte para el beneficio del todo? Está claro que nacemos egoístas. Basta ver lo que sucede con la conducta de los niños (como nos pasó a todos, estoy casi seguro, a usted y a mí): en cuanto alguien nos pide que compartamos un juguete (ni hablar con una hermana/hermano) se genera un drama y un escándalo. Recuerdo cuando mi padre me regaló mi primera pelota, yo me la llevé a mi habitación para jugar solo. Según me cuentan, me costó mucho trabajo entender que la pelota era para que jugáramos todos con ella.

La cultura nos hace aprender a ceder. Pero esencialmente, uno no quiere compartir. Los niños quieren todo para ellos y en el momento que ellos lo deciden. Tolerar o coexistir con una frustración es quizás la parte más importante y difícil de cualquier aprendizaje. Convivir en sociedad obliga a ceder todo el tiempo. Un extraordinario ejemplo lo presenta Garrett Hardin en un trabajo del año 1968 llamado “Tragedy of the Commons” (“La Tragedia de los Comunes”), en donde un grupo de pastores comparten una porción de tierra para hacer pastar sus vacas. Cuando cada uno de ellos consigue una vaca más, la incorpora al grupo de vacas que están en el predio. Naturalmente, cada pastor usufructúa de los beneficios de cada vaca extra, pero al mismo tiempo, al aumentar la población de bovinos, como la incorporación no está regulada y todos sacan provecho del bien común, las vacas son cada vez más, cada vez tienen menos pasto, cada vez comen peor, hasta que ya no alcanzan más los alimentos. No es que ninguno haya querido adrede afectar el bien común, sólo que la falta de cooperación terminó obrando negativamente en contra de todos.

Llevarse una birome o una resma de papel o cualquier equivalente suena entre gracioso y pueril como ejemplo, pero si uno lo cambia por tierra, zona pesquera, petróleo, árboles, etc., entonces la situación tiene otra cara. La Tragedia de los Comunes ofrece el costado destructivo cuando algunos cooperan pero otros piensan en forma egoísta para mejorar individualmente y no protegen el bien de todos. Si uno cruza la línea buscando su beneficio personal, es poco probable que afecte en forma sustancial el interés de todos, pero a medida que cada uno va cruzando la valla, advirtiendo que aquellos que ‘trampean’ a la cooperación lo hacen sin que medie ningún castigo y se benefician por encima del promedio de la población, la situación se transforma en inestable y todos pierden.

¿Cuántas veces en la vida real nos vemos involucrados en una disputa, en un dilema en el que creemos tener toda la razón y sin embargo no nos queda más que aceptar un compromiso en ‘la mitad del camino’? El fastidio que eso genera nos empuja a no pensar con claridad o directamente a no pensar. Las decisiones las tomamos impactados por la emoción que termina distorsionando incluso nuestro mejor interés. Sería mucho mejor coordinar una estrategia que nos permitiera optimizar el resultado, pero es muy difícil de conseguir porque requiere algo así como ‘pactar con el enemigo’ o con el ‘supuesto’ enemigo: es preferible cooperar.

¿Difícil, no? Pero cuando las dos partes usan la misma ‘lógica’, es posible no perder todo, sino llegar a un acuerdo. Sin embargo, si las dos partes que se oponen prefieren ‘ganar todo’, lo más probable es que ‘se queden sin nada’.

Hay un ejemplo clásico que ha sido re