Esta es la primera parte de la versión en español de mi colaboración de mayo en Mapping Ignorance.
La mayoría de las decisiones relacionadas con salvar vidas se hace en términos estadísticos. A nivel individual uno puede aceptar un trabajo arriesgado y bien pagado en lugar de uno seguro, pero con peor paga. Hay leyes que imponen indemnizaciones para personas que hayan sido expuestas a un riesgo involuntario, de manera que debe decidirse una compensación apropiada. Si alguien está dispuesto a aceptar 100.000 euros por exponerse a una probabilidad de un 1% de morir, diremos que esa persona tiene una valoración estadística de su vida de 10 millones de euros, el resultado de multiplicar 100.000 por 100.
Un concepto relacionado, pero diferente, es el del valor de incrementar la esperanza de vida en un año. Este concepto es de interés en Medicina: ¿debe el sistema público de salud comprar un nuevo aparato de resonancia magnética? ¿debe el gobierno dedicar más recursos al sistema de salud para salvar más años de vida esperados? De nuevo, esta no es la cuestión que estudiaremos.
Tal y como se desprende fácilmente de lo dicho, el valor de una vida estadística (VSL) dependerá del tamaño percibido del riesgo (uno puede aceptar 100.000 euros como compensación de un 1% de probabilidad de morir, pero requerir 300.000 para un 2%), la edad y otros factores. La cuestión es, entonces, cómo calcular una medida que guíe la política pública sobre riesgos. El resto de este artículo explora algunas de las dificultades de esta tarea, así como una muestra de las estrategias seguidas para resolverlas. La exposición no es exhaustiva, pero proporciona un buen repaso sobre el progreso en esta área.
Hay dos maneras de enfrentarse a la cuestión de calcular el VSL. Una es usar estudios de preferencia revelada, donde los investigadores observan decisiones reales realizadas en situaciones de riesgo. Por ejemplo, uno puede observar las compensaciones salariales dadas a los trabajadores que se ven expuestos a riesgos mortales o el precio extra que se paga por automóviles más seguros. La otra manera es usar estudios de preferencias enunciadas, donde los individuos responden encuestas en las que se presentan situaciones hipotéticas de riesgo.
Los datos empíricos que se pueden encontrar no están siempre completos y, además, están sujetos a sesgos. Por ejemplo, el VSL puede estar infraestimado si los individuos con una menor aversión al riesgo aceptan riesgos más frecuentemente y, por tanto, constituyen una parte más que proporcional de la población de la que se extraen las muestras de los estudios con preferencias reveladas. El método de las preferencias enunciadas puede, en principio, compensar este sesgo.
Viscusi (1993) [1] y Kochi et al. (2006) [2] revisan una serie de trabajos con los dos tipos de estudios y encuentran con sorpresa que, contrariamente a la observación anterior, el VSL estimado con los estudios de preferencias enunciadas es inferior al estimado con los estudios con preferencias reveladas. Esto lleva a la hipótesis de que en las preferencias enunciadas los sujetos pueden estar respondiendo a una cuestión distinta (sus creencias acerca de los riesgos sociales, y no los propios, por ejemplo), lo que nos lleva de vuelta a más estudios, que veremos en la siguiente entrada.
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Hace tres años en el blog: Jugar a ser dios.
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Hola, José Luis: no me he leído aún tu artículo, que será, como siempre, muy interesante, y quizás lo que digo a continuación lo hayas tratado. Pero más allá de incrementar sin más la esperanza de vida los años que sea, hay otra perspectiva, cada vez más relevante, la de considerar los años de vida ajustados con criterios de calidad (ACU, AVAC, etc.), lo cual es muy relevante para el "decisor" (el médico, el familiar, el trabajador social, el psiquiatra, etc.).
ResponderEliminarSí, claro también se hace, y hay criterios para saber cómo valora la gente la calidad de vida. ¿Mejor un año con calidad normal que dos años pegado a una máquina?
EliminarY para el paciente, y en primer lugar cuando se pueda, por supuesto.
ResponderEliminarAhí, como seguro que sabes, algunos economistas ( no la gente) en ciertos países han lanzado alguna cifra límite más allá de la cual no estaría justificada "socialmente" la adopción de tal tratamiento con cual máquina, para orientar la toma de decisiones del "decisor". Pero claro, hay que tener en cuenta que el concepto de AVAC (año de vida ajustado por la calidad) es, al fin y al cabo, un modelo abstracto de preferencias, por tanto con sus axiomas, y ligado a él está la buena salud, que suele, y debe pienso, estar ponderada con la edad (como mínimo) más otros factores. A ver si me leo tu artículo y me ayuda a salir de dudas, al menos en alguna medida.
ResponderEliminarBuf.. el tema del riesgo y la valoración humana es más ámbito de la psicología conductual que de la misma economía. Te pondré varios ejemplos.
ResponderEliminarUno de ellos es la exposición al riesgo a aludes.... YA es sabido y SE explica de forma sistemática que el riesgo a aludes se incrementa muchísimo en el primer día de buen tiempo después de varios días de mal tiempo, pero los alpinistas de forma sistemática los desestimamos. Nuestras ganas de montaña nos hacen subir y descartar el peligro mientras que somos capaces de dejarlo pasar por ejemplo, si estamos en una situación algo más inestable o evitamos las horas de más calor, que a pesar de tener su riesgo no concentran tanto los accidentes como el primer día bueno después de varios malos.
Por ejemplo, otro caso paradigmático es el debate de la bicicleta en vía urbana. A pesar que sabemos que ir por el centro de nuestro carril en vía urbana es más seguro que ir pegados a la derecha, requiere un esfuerzo emocional muy fuerte ir por el centro del carril (da miedo, creemos que nos van a atropellar, etc...). A pesar de que es menos peligroso (somos más visibles, no nos derriban con puertas que se abren de los vehículos aparcados, los peatones nos ven al cruzar la calle, los vehículos se ven obligados a invadir el carril contíguo para adelantarnos y por tanto lo harán con más prudencia en lugar de ajustar a pocos centímetros por el mismo carril).
Yo mismo soy incapaz de valorar el riesgo correctamente, en una cresta con pasos II+ la hago sin cuerda, pasando como un mono de roca en roca por mucha exposición que haya, no me da miedo y me muevo bien. Esa situación tiene más riesgo, que por ejemplo, una pala de nieve helada con 45º de pendiente en la que además puedas asegurarte si es necesario. Si me das esas dos rutas, escogeré la primera, por más expuesta que esté que la primera, simplemente, mi cerebro en la nieve no funciona igual de bien que en la roca.
O por ejemplo, el gran dilema de "cuando ponerse crampones", andar por crampones por nieve un poco blanda es solo algo más incómodo que hacerlo con botas, pero mucha gente rechaza ponérselos a tiempo y termina teniendo que colocárselos justo cuando ya la cosa está chunga y tienen que ponérselos en precario. Lo racional, el análisis de riesgos que puede hacer CUALQUIER alpinista (no es un problema de información, además la mayoría ha tenido ESA experiencia) es ponérselos aunque no sean realmente necesarios si comienzan una pala con cierta pendiente y sospechan que pueda haber trozos de nieve endurecida. No lo hacemos, nos da pereza.
Por no hablar el efecto apantallamiento de las medidas de prevención en vehículos. Por ejemplo, el cinturón, ABS o Airbag han reducido la mortalidad y la gravedad de los accidentes en carretera, el problema es que nunca en la dimensión esperada, incluso después de su aplicación, el efecto se atenúa un poco con el tiempo. ¿Porqué?, porque apantallamos la medida que mejora nuestra seguridad, vamos con cinturón, tenemos ABS y un Airbag y por tanto creemos que ya tenemos todo hecho y podemos correr más o arriesgar más o no fijarnos tanto en nuestra conducción.
Este fenómeno también ocurre en alta montaña, por ejemplo, los GPS no han reducido los índices de rescate en montaña, ni el número de muertos, el acceso a tecnologías como el teléfono móvil o el GPS ha llevado a que más gente arriesga más... como la típica discusión sobre "tengo GPS me puedo meter en ese collado con niebla" cuando el argumento racional es "no te metas con niebla porqué los riesgos no es solo que te pierdas, sino que hará más frío y puedes caer por un cortado que ni tú ni tu GPS vean", o "es igual que sea tarde, si tengo un problema tenemos un móvil". Hay gente que con Iphone en alta montaña se siente inmortal... la sorpresa que se llevan cuando ven que realmente no les funciona (frío - batería, no hay cobertura).
Hay muchos factores alrededor de la gestión del riesgo que contienen elementos emocionales que nublan nuestra capacidad de decisión.
La psicología nos da las preferencias y, estas, los comportamientos económicos. Los sesgos a la hora de evaluar riesgos está muy documentados. Tus ejemplos son solo unos entre muchísimos. Con todo, cuando las decisiones son más pausadas, como las que se emplean en los estudios a los que se hace referencia en la entrada (y que aparecerán mejor en la segunda parte) se encuentran regularidades que permiten ir dando con un respuesta a la pregunta planteada.
Eliminar¿La selección de medios de transporte más seguros es realmente una decisión racional? NO.
EliminarHas de poner trampas, diseñar mecanismos de coacción o de engaño a los conductores para que pasen a una forma menos agresiva de conducción y es sistemático, o para que abandonen el coche (solo falta poner lanzagranadas en algunas esquinas).
Hay regularidades, sí, por ejemplo, si tuviera algo de dinero que invertir en prevención en montaña pondría tipos a moverse en las zonas de entrada en invierno justo después de varios días de mal tiempo a recordarles a los alpinistas los riesgos de aludes y que hoy es un mal día, que anden con ojo. Un patrón de comportamiento irracional lo puedo afrontar con medidas que desincentiven la actividad cuando esta está mal valorada utilizando pocos recursos en lugar de poner esos tipos durante todos los días, pero en menos lugares.
No sé qué estás intentado decir con estos comentarios. El cálculo del valor de la vida estadística se hace para unas finalidades concretas, y para esas se han podido encontrar unos parámetros que permiten una valoración menos arbitraria que muchas otras. Ejemplos de otras de irracionalidades y de otras políticas para favorecer decisiones más racionales (vía nudges?) son relevantes para otras finalidades.
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