Escribo sobre Apple. Tengo opiniones sobre cómo le va a Apple como empresa. ¿Cómo sé que mis juicios tienen alguna semejanza con la realidad?
Recientemente, recordé el proceso de pensamiento requerido en un libro que he estado leyendo por las tardes. El panorama. Es del Dr. Sean Carroll, físico teórico del Instituto de Tecnología de California. En el Capítulo 9, el autor Carroll se prepara para hablar sobre cómo los científicos saben lo que saben y qué tan confiable es su conocimiento sobre ciertas cosas.
Quédate conmigo aquí. No habrá matemáticas.
El autor Carroll comienza con una introducción al reverendo Thomas Bayes (1702-1761), quien fue un ministro presbiteriano inglés. Ah, y bastante buen matemático. Se nos presenta la metodología que elaboró para “la mejor manera de avanzar hacia la confiabilidad en nuestra comprensión”.
En la misma página, el autor Carroll define con más cuidado el argumento de los científicos de que, si bien es posible que no lo sepan todo, saben muchas cosas. Aquí está la cita que me llamó la atención cuando responde la pregunta sobre cómo sabemos la confiabilidad de nuestro entendimiento:
Incluso hacer tal pregunta es admitir que nuestro conocimiento, al menos en parte, no es perfectamente confiable. Esta admisión es el primer paso en el camino a la sabiduría. El segundo paso en ese camino es comprender que, si bien nada es perfectamente confiable, nuestras creencias tampoco son igualmente poco confiables. Algunos son más sólidos que otros. Una buena manera de hacer un seguimiento de nuestros diversos grados de creencia y actualizarlos cuando nos llega nueva información, fue la contribución por la que se recuerda a Bayes hoy.
Grados de creencia
Sin repetir su Capítulo 9, Carroll continúa explicando los grados de creencia. Los estadísticos llaman a estas tesis credenciales. Por ejemplo, si le dijera que un hombre en bicicleta acaba de pasar por mi casa, sabiendo mi ubicación (Colorado) y su propia experiencia en el mundo, le daría mucha credibilidad a mi comentario casual.
Sin embargo, si te dijera que un hombre sin cabeza acaba de pasar por mi casa montado en un caballo, le darías poca credibilidad a ese hecho. Luego explico que un estudio de cine estaba filmando una película, el Leyenda de Sleepy Hollow, En mi colonia. De repente, con esta nueva información, su credibilidad, su estimación de la validez de mi comentario, aumenta.
Thomas Bayes formalizó este proceso de una manera que se presta a la evaluación estadística de la validez. Entonces, cuando los físicos del Gran Colisionador de Hadrones del CERN informaron en 2012 que habían descubierto el bosón de Higgs, fue un resultado estadístico, basado en un nivel de confianza muy alto. Este es un proceso que, sin capacitación o experiencia previa, se pierde en la mayoría de los lectores y autores ocasionales.
Página 2: ¿Cómo se aplica todo esto a Apple?
