El poder del azar: democracia, ciencia e implementación social

• Repartir al azar las subvenciones científicas (inversión en incertidumbre)
  • El problema
  • La solución
  • Viabilidad
• Repartir al azar las subvenciones para la implementación social (inversión en incertidumbre)
• Aprovechar el azar en los negocios
• Otra discusión: lograr que ciudadanos elegidos al azar participen en la democracia (equidad)
• Conclusión

Supongamos que se interesan por el arte y quieren comprar algo. El arte incluye pinturas, esculturas y música. Al principio ni siquiera saben qué les interesa. Todo les parece bueno, y también malo. Aunque consulten a amigos que saben de arte y les pidan comentarios o reseñas, cada uno los evalúa con criterios distintos, así que las valoraciones no son coherentes.

Cada pieza tiene un precio considerable y ocupa espacio, así que el límite es comprar dos o tres al año. Por eso intentan elegir con cuidado, comparando muchas opciones. Pero poco a poco se cansan de elegir, piensan «ya da igual» y quizá terminen por no comprar nada.

En ese momento, «elegir al azar por ahora» podría ser una de las mejores maneras de proceder. De eso trata este artículo.

Se ha empezado a considerar y a poner en práctica la selección aleatoria como una opción.

Repartir al azar las subvenciones científicas (inversión en incertidumbre)

El uso del azar en la investigación es conocido por los ECA (ensayos controlados aleatorizados), pero aquí hablaré de otros ámbitos, en particular del reparto de subvenciones: se han empezado a probar métodos de asignación llamados «financiación aleatoria (random funding)» o «financiación por sorteo (lottery funding)».

El problema

La investigación necesita dinero. Para conseguirlo, los investigadores presentan propuestas de lo que quieren investigar a diversas convocatorias de subvenciones. El Estado debe conceder fondos a las que parezcan mejores. Normalmente se decide el destino de las subvenciones mediante revisión por pares entre académicos, pero, especialmente en la ciencia básica, ni siquiera los expertos tienden a poder predecir con suficiente certeza qué investigación dará frutos.

Por ejemplo, la investigación de 2005 de la doctora Katalin Karikó, base de las vacunas de ARNm, al parecer no atrajo mucha atención al principio. De hecho, la Universidad de Pensilvania, donde trabajaba Karikó, vendió en 2010 las patentes relacionadas, y después la doctora ni siquiera podía pagar el alquiler de su laboratorio en la universidad (por eso se trasladó a BioNTech). Probablemente en aquel momento nadie pudo prever que esa investigación conduciría al gran logro de las vacunas de ARNm.

No es que la Universidad de Pensilvania haya hecho algo mal. En los ámbitos de alta incertidumbre no se sabe cuál de las opciones es realmente prometedora. Incluso Newton parece haber estimado que la alquimia y la teología eran tan prometedoras como la física, o más¹.

En particular, se ha señalado que las ideas muy novedosas tienden a ser rechazadas y no reciben subvención. Además, los evaluadores tienden a dar puntuaciones más bajas a las propuestas con mayor novedad dentro de un área cercana a su propia especialidad. Por estos sesgos, las ideas nuevas de un campo a veces se evalúan injustamente a la baja. Por ejemplo, he oído que, en un campo académico dominado por los argumentos especulativos, cuando alguien intentó introducir la investigación cuantitativa, hubo rechazo por parte de las generaciones mayores.

Max Planck dijo, según parece, que «una nueva verdad científica no triunfa convenciendo a sus oponentes y haciéndoles ver la luz, sino porque sus oponentes terminan por morir y crece una nueva generación familiarizada con ella». Es decir, el relevo generacional. Si de verdad solo queda esperar a que cambie la generación, ahora que la longevidad alarga el tiempo hasta ese relevo, quizá sea sistemáticamente más difícil que surjan ideas nuevas.

Tampoco quienes invierten concediendo las subvenciones tienen el valor de dar dinero a lo que parece destinado a fracasar. Así, la inversión se concentra solo en investigaciones que son una prolongación de lo existente, el campo de investigación no se amplía y a veces ideas realmente prometedoras quedan enterradas.

Además, en el proceso de selección también se cuelan sesgos relacionados con el género y las minorías. Las investigadoras y los investigadores de minorías tienden a recibir menos fondos, y en el Reino Unido aproximadamente el 90 % de las subvenciones de ingeniería y física se concedió a proyectos liderados por hombres.

La solución

La financiación aleatoria ofrece la alternativa de «probar a elegir al azar» como método frente a estos sesgos sistémicos.

En Nueva Zelanda, desde 2013 existe un programa llamado «subvención exploradora (explorer grant)», que concede fondos al azar. El importe por proyecto es modesto, 150 000 dólares neozelandeses (12 millones de yenes), y el total acumulado equivale a alrededor del 2 % de las subvenciones en conjunto.

Año	Solicitudes	Consideradas no elegibles por el panel	No financiadas por sorteo	Financiadas por sorteo
2013	116	99	14	3
2014	24	18	2	4
2015	45	38	3	4
2016	38	29	0	9
2017	34	21	2	11
2018	60	50	0	10
2019	77	53	9	15
Total	394	308	30	56

Tabla tomada de The acceptability of using a lottery to allocate research funding: a survey of applicants | Research Integrity and Peer Review

Sin embargo, no se trata simplemente de repartir al azar muchas cantidades pequeñas. La condición para solicitar es «ser innovador y transformar la comprensión existente». Es decir, se financian propuestas que podrían alcanzar un gran retorno con una probabilidad pequeña. No se financian mejoras graduales de la investigación existente, sino que se aportan fondos para que no se aplaste aquello que «podría dar el gran salto».

Es algo parecido a la inversión de un capital riesgo en startups en la ronda semilla. También puede decirse que es una práctica del Convex Tinkering que Taleb propuso en El cisne negro, Antifrágil y otras obras. Al apostar bajo la condición de «poco probable, pero muy grande si sale», se puede financiar y dejar experimentar a ideas que quizá sean futuras candidatas al Premio Nobel.

Además, se ha sugerido que esta financiación aleatoria conduce a la igualdad de género y a la diversidad. Si la selección es aleatoria, las subvenciones se conceden reflejando tal cual la diversidad de las solicitudes. Ya no se evalúa injustamente a la baja a alguien por ser mujer.

Aparte del tema de la financiación aleatoria de pequeños importes, hay un resultado de investigación según el cual «conceder muchas subvenciones pequeñas parece tener mejor relación coste-beneficio». Según un estudio que examinó subvenciones científicas pasadas de Canadá, el resultado fue que «el impacto de la investigación guarda una relación positiva con la cantidad de fondos, pero solo una relación débil». Es decir, el impacto por dólar es menor cuanto mayor es la subvención. A la inversa, también puede decirse que, en conjunto, se obtienen mejores resultados concediendo muchas subvenciones pequeñas que unas pocas grandes.

Ahora bien, si se pretende dar muchas ayudas pequeñas, evaluar y seleccionar cuesta más. Ahí puede aprovecharse la selección aleatoria.

Elegir al azar hace más eficiente el tiempo dedicado a evaluar. Lo que más se agiliza es decidir si se acepta o no un proyecto de evaluación intermedia. En general, en una evaluación los estratos superior e inferior se valoran enseguida, pero las solicitudes del estrato intermedio son difíciles de distinguir entre sí y, como el número de aprobaciones es limitado, hay que ordenarlas con rigor de todos modos. Si se descarta el estrato inferior y se eligen al azar las del medio, se reduce el tiempo de evaluación.

Además, si la selección es aleatoria, basta con que las solicitudes tengan cierta calidad, y se prevé que el esfuerzo por mejorarlas ya no sea tan grande². Se ha señalado en muchos lugares que los científicos japoneses están desbordados escribiendo solicitudes, pero así también se reducirían el tiempo y el coste de esas solicitudes. Por cierto, en Australia, para preparar los documentos de las solicitudes de subvención de un año, el conjunto de los investigadores dedica un tiempo equivalente a 180 años.

El artículo Talent vs Luck simula el reparto aleatorio. El resultado fue que repartir las subvenciones por igual entre todos los investigadores da el mejor rendimiento; le sigue repartir al azar el 10 % y, después, repartir al azar el 20 % (artículo explicativo).

En resumen, las ventajas de la financiación aleatoria son que permite ahorrar tiempo, eliminar sesgos y asegurar la diversidad, y también ofrece oportunidades a las ideas nuevas.

Viabilidad

También se han medido los efectos de conceder subvenciones al azar en la práctica. En Nesta cambiaron las ayudas internas de la organización de un proceso de selección a uno aleatorio y lo pusieron a prueba. Aumentó el número de proyectos de mujeres aprobados y creció la diversidad.

No solo fueron elegidas mujeres: también ocurrió que iniciativas que antes se limitaban a informes empezaron a probar métodos nuevos que incluían vídeos y prototipos.

Entonces, ¿qué opinan de este sistema los propios científicos que lo reciben? En una encuesta sobre cómo perciben los investigadores neozelandeses la financiación aleatoria de la subvención exploradora, el 63 % estuvo a favor y el 25 % en contra. Si se aplicara la financiación aleatoria a otras subvenciones, el 40 % estaría a favor y el 37 % en contra: el apoyo baja, pero las posturas están igualadas. Es decir, la oposición a la financiación aleatoria no es tan fuerte.

Ante esta tendencia, Suiza también va a empezar iniciativas de financiación aleatoria.

Por supuesto, con un azar puro se corre el riesgo de financiar también propuestas científicamente imposibles o acientíficas. Para garantizar una calidad mínima, probablemente haga falta un filtro de descarte. Y no creo que toda la financiación deba asignarse al azar. Para los proyectos de gran tamaño o los ámbitos relativamente conocidos, quizá sea mejor la revisión por pares tradicional.

Sin embargo, invertir pequeñas cantidades en intentos de fase temprana que podrían dar el gran salto es una forma de inversión con buena relación coste-beneficio, y quizá, incorporando el azar, sea posible dar luz a buenas ideas que de otro modo se habrían pasado por alto. Y ampliar la base de la investigación puede acabar beneficiando a la ciencia en su conjunto.

Repartir al azar las subvenciones para la implementación social (inversión en incertidumbre)

Algo parecido puede decirse al pensar en la implementación social.

Especialmente en las fases iniciales de la implementación social, existe una gran incertidumbre: las necesidades del cliente. Por eso creo que, igual que en la ciencia, una financiación cercana a la financiación aleatoria puede ser eficaz, porque nadie sabe qué dará en el blanco.

La inversión de los VC también tiene problemas de diversidad. Por ejemplo, en el proceso actual de pitch, las mujeres no son bien evaluadas. También es probable que la inversión se concentre solo en los temas de moda.

Además, creo que la tendencia de la ciencia a puntuar más bajo las propuestas de mayor novedad en un área cercana a la propia especialidad también se ve en los VC: tengo la impresión de que las ideas con productos competidores se valoran a la baja y, al contrario, los ámbitos que los VC conocen poco, como los servicios para jóvenes, se valoran relativamente alto por desconocimiento (sobre todo en concursos para estudiantes).

Como los VC deben devolver el dinero a sus LP, quizá no quede más remedio que elegir con cautela. Entonces, una opción sería que el Estado asumiera el riesgo de inversión en la fase muy inicial (unos pocos millones de yenes) y mezclara el azar en el método de inversión. Como resultado, aumentaría el número absoluto de startups que triunfan y, si las startups y los VC pagan bien sus impuestos, debería obtenerse un retorno acorde con la inversión.

Por supuesto, es importante el filtro de descarte en cuanto a calidad. Para ello, también se puede combinar la financiación aleatoria con formación. Combinándola con la formación en desarrollo de clientes que se ofrece, por ejemplo, con I-Corps en EE. UU. o ICUR-e en el Reino Unido³, y concediendo la ayuda después de recibir esa formación, quizá pueda garantizarse una calidad mínima. Sobre I-Corps ya avanza la investigación de sus efectos, y considero que la formación centrada en particular en el número de hipótesis y en el número de entrevistas con clientes es eficaz.

Además, incorporar esa formación lleva a abandonar pronto las malas ideas. Abandonar pronto las malas ideas sube la tasa de fracaso, pero, al aumentar el número total de intentos, puede conducir a mejorar el rendimiento de todo el ecosistema.

Aprovechar el azar en los negocios

También hay resultados que indican que el azar es útil en los negocios.

Uno es el contexto de la inversión. Una investigación que comparó mediante simulación cuatro estrategias de inversión representativas con una inversión totalmente aleatoria concluyó que, salvo en momentos concretos, en general elegir al azar tiene menos volatilidad y mejor rendimiento. Es decir, para un particular, elegir al azar resulta más cómodo y menos arriesgado que pagar honorarios elevados a un consultor para que elija.

También se dice que el azar podría usarse en las organizaciones. Se conoce el principio de Peter: «una persona alcanza el límite hasta el que puede ascender dentro de su organización; la gente sigue ascendiendo hasta volverse incompetente». Para superar ese límite se simularon (1) la estrategia de ascender a los mejores miembros, (2) la de ascender a los peores y (3) la de ascender al azar, y el resultado fue que «elegir al azar a los ascendidos mejora el rendimiento del conjunto de la organización». Esta investigación recibió el Premio Ig Nobel en 2010.

En los problemas de optimización de la informática, el recocido simulado es un ejemplo que incorpora azar. Es un algoritmo que empieza tomando valores al azar y luego los va acotando poco a poco, de modo que puede dar con la mejor elección (admitiendo a veces también cambios a peor). Cuesta algo más, pero reduce la probabilidad de caer en un óptimo local.

En conjunto, podría decirse que cuanto mayor es la incertidumbre y menos se puede prever el futuro, más nos encamina en la buena dirección elegir al azar y dejarnos llevar por la casualidad.

Otra discusión: lograr que ciudadanos elegidos al azar participen en la democracia (equidad)

Hemos dicho que, si se financia al azar, también se pueden afrontar los sesgos hacia el género y las minorías.

En realidad, se sabe que en la antigua Grecia y en la antigua Roma se usaba el sorteo para elegir a los gobernantes. El caso famoso es el de los arcontes de Atenas (2, 3). También muchos miembros del consejo y encargados administrativos eran elegidos por sorteo entre los ciudadanos.

La idea detrás del sorteo es que se consideraba que ocupar mucho tiempo un cargo concreto era causa de fraude y corrupción. Se pensaba que, eligiendo al azar, esas irregularidades podían evitarse.

Después el sistema de sorteo quedó en un segundo plano y, en la era moderna, se fue implantando en los distintos países la democracia representativa (democracia parlamentaria). Pero hay quien sostiene que esto no fue porque la democracia representativa fuera mejor, sino porque la aristocracia detestaba la democratización y quería justificar su dominio. Si los aristócratas son elegidos «democráticamente» en elecciones como representantes, pueden justificar su posición.

Los tiempos cambian; pasemos a la actualidad. Hoy, sobre todo en la UE, se practican formas de deliberación que incorporan el azar. Son ejemplos las conferencias de consenso y las asambleas ciudadanas, en las que deliberan ciudadanos elegidos por convocatoria abierta o al azar. En las conferencias de consenso, tras recibir información de expertos, los ciudadanos elegidos por convocatoria abierta o al azar deliberan. Se considera que así, aunque no sea perfecto, se puede reflejar mejor la voluntad popular en la política.

Detrás parece haber la frustración de que la voz de los ciudadanos no se refleja bien en el sistema representativo. De hecho, en la sociedad actual los problemas que deben deliberarse son cada vez más numerosos y complejos. Son tantos y tan complejos que no es posible pensar bien todos ellos. Y también ocurre que «como no hay tiempo para reflexionar, algunas personas eligen a su líder según si les gusta o no el peinado del candidato».

Por otra parte, los representantes así elegidos creen que «los ciudadanos les han dado carta blanca» e imponen sus opiniones, pero en realidad no han sido elegidos tras una reflexión profunda, de modo que no actúan reflejando la voz de los ciudadanos y se crea una brecha de percepción entre representantes y ciudadanos.

Así la democracia representativa no funciona bien. Además, se conservan las estructuras de poder existentes. En Japón, sería algo así como un parlamento para hombres de mediana edad y mayores. Entonces surge la situación de «nuestros representantes no nos representan». La voz llega con dificultad, se extiende la decepción con la política, los ciudadanos participan aún menos en la política y en la deliberación, la distancia entre política y ciudadanos se agranda y la democracia representativa deja de funcionar.

Por eso, como forma de elegir a las personas que participan en la deliberación, parece que se está empezando a probar ampliamente elegir al azar para recoger voces que reflejen a la población. A esto se le llama también lotocracia (lottocracy, democracia por sorteo), en lugar de democracia.

Lo importante no es simplemente reunir gente al azar y decidir por mayoría, sino deliberar allí y llegar a una conclusión. También en Japón, la ciudad de Sapporo realiza la «Asamblea Ciudadana por el Clima de Sapporo», en la que ciudadanos elegidos por sorteo deliberan sobre cómo debería ser una sociedad descarbonizada.

En Japón, el sistema de jurados populares en el ámbito judicial, que comenzó en 2009, se está aprovechando ya también en el legislativo y la administración.

Conclusión

La utilidad del azar en la inversión también la expone Taleb, famoso por El cisne negro, en Antifrágil. Por miedo al azar y a la fluctuación, preferimos la estabilidad. Pero la estabilidad lo es bajo ciertas premisas. Cuando esas premisas se derrumban, la fragilidad queda al descubierto de golpe. A la inversa, una de las cosas que se dicen en «Antifrágil» es que al aceptar la fragilidad que permite el cambio, el sistema en su conjunto se vuelve estable.

Creo que parte de la razón por la que Japón ha perdido fuerza en ciencia y tecnología durante las últimas décadas es que, para no fracasar, se financiaron demasiado los «proyectos con aspecto de éxito», es decir, por evitar el riesgo, no se pudo invertir en lo que tiene muchas probabilidades de fracasar pero podría triunfar de manera espectacular. Es decir, por no asumir riesgos, el conjunto se vuelve frágil.

Por supuesto, la selección aleatoria no lo resuelve todo. Requiere un diseño cuidadoso. Se dice también que los arcontes de Atenas, tras pasar al sistema de sorteo, fueron perdiendo poco a poco el poder real y, en su lugar, empezaron a ganar fuerza los generales elegidos por elección directa (tesis). El sistema de jurados populares que comenzó en Japón en 2009 también tiene cierto efecto reconocido, pero aún quedan muchos problemas. Un sistema no es perfecto desde el principio ni da resultados nada más introducirse. Siempre necesita mejoras.

Con todo, si elegir al azar da oportunidades a más personas y aumenta la probabilidad de encontrar ideas que de verdad podrían dar el gran salto, quizá valga la pena considerarlo como un método más.

Por cierto, el método más sencillo para dar oportunidades a más personas y «aprobar muchas ayudas pequeñas» es aumentar el presupuesto total. De hecho, la UE destinó €60 billion a Horizon 2020, en 2014-2020, y €100 billion a Horizon Europe, en 2021-2027, de modo que, con un cálculo simple, ha aumentado el presupuesto un 67 %. Además, intenta encontrar nuevas semillas mediante fórmulas como la financiación aleatoria, y me parece un movimiento interesante.

Notas al pie

1. De la descripción según la cual «de los 1624 libros de la biblioteca que Newton dejó al morir, 259, es decir, el 16 %, eran de matemáticas, ciencias naturales y astronomía, mientras que 518, el 32 %, eran de teología y filosofía» ↩

2. Sin embargo, también hay unos resultados de encuesta según los cuales, aunque la selección sea aleatoria, el tiempo dedicado a los materiales de solicitud no cambia mucho ↩

3. Estudio de proyectos de tecnología industrial del ejercicio 2018: investigación sobre las tendencias de la tecnología industrial en Japón y en el extranjero y otros documentos lo explican con detalle ↩