Una mujer llorando? / A weeping woman?

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¿Podemos ver una mujer llorando en la obra de Picasso “La mujer llorando (1937)”? Obviamente no es la realidad sino una representación de la misma. Ahora bien, ¿podemos representar la realidad mediante fórmulas matemáticas? Constantemente creamos modelos y usamos cálculos matemáticos (aunque no necesariamente de manera consiente) para representar el mundo en que vivimos. Como Picasso, creamos modelos de la realidad que vivimos para ayudarnos a interpretarla y, porque no, predecir el futuro. Ejemplo de ello son las predicciones del tiempo. El uso de modelos matemáticos también ha formado parte del estudio de la epidemiologia de las enfermedades infecciosas desde hace muchos años, y un clásico lo constituyen los modelos matemáticos en el estudio de la malaria desarrollados por Sir Ronald Ross.                                                                                                                                                                                                       Desafortunadamente representar la realidad mediante ecuaciones matemáticas puede resultar extremamente difícil y complicado, y hasta hace poco los modelos matemáticos utilizados en el análisis de las enfermedades infecciosas correspondían a los más simples para permitir entenderlos y tener una repuesta interpretable. Pero la realidad es más compleja y afortunadamente los nuevos sistemas de computadoras están permitiendo el análisis de sistemas muchos más sofisticados. Para entender la complejidad del tema basta con leer el ensayo de Umberto Eco: “de la imposibilidad de crear un mapa del Imperio en escala 1:1”. Y como señala Nate Silver en su nuevo libro (The Signal and the Nosies, Why so Many Predictions Fail but Some Don’t) El mejor modelo de un gato es un gato y cualquier otra aproximación siempre dejara algún detalle fuera, lo importante es determinar qué tan relevante al problema en investigación es eso que quedo afuera y que tan precisa necesitamos que sea la solución al problema.

Can we see a woman crying in the Picasso’s art work “The weeping women (1937)”? Obviously is not reality but a representation of it. Can we express reality by means of mathematical formulas? Constantly we create models and we use mathematical calculations (although not necessarily consciously) to represent the world in which we live. As Picasso, we create models of our world to help us interpret it, explained it, and why not, to make predictions on the future. An example of it is the weather forecast. The use of mathematical models has also formed part of the study of the infectious diseases epidemiology for many years, and a classic example of it were the mathematical models developed by Sir Ronald Ross for the study of malaria transmission.

Unfortunately representing reality by means of mathematical equations may turn out to be extremely difficult and complicated, and until very recently mathematical models utilized in the analysis of the infectious diseases were the simplest to permit understanding and appropriate interpretation of them. But the fact is that live is more convoluted. Fortunately new, faster, and more advance computer capabilities are permitting the analysis of much more sophisticated systems. To understand the complexity and the challenges of the theme suffices to read the Umberto Eco’s assay “Of the Impossibility to Create a Map of the Empire in scale 1:1”. As Nate Silver indicates in his new book (The Signal and the Noises, Why Many Predictions Fail but Some Don’t) the best model of a cat is a cat and any another approximation always leaves some details out. What becomes important then is to determine how prominent to the problem at hand those left out details are, and how precise the answer is expected to be.

1. Umberto Eco: of the impossibility of drawing a map of the empire in a scale 1 to 1. How to travel with a salmon and other essays. http://es.scribd.com/doc/20321750/eco-1998-on-the-impossibility-of-drawing-a-map-of-the-empire-on-a-scale-of-1-to-1-how-to-travel-with-a-salmon-and-other-essays.

2. Nate Silver. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail but Some Don’t. The Penguin Press 2012.

 

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