EQUIPO DE AIER-LOS MODELADORES PENSARON EN TODO EXCEPTO EN LA REALIDAD

Una reflexión ante la soberbia, la subestimación del comportamiento de la sociedad y sus personas ante la información y acerca de la arrogancia de quienes creen saber más que todos los individuos que integran las sociedades, como para planificar sus vidas.

LOS MODELADORES PENSARON EN TODO EXCEPTO EN LA REALIDAD

Por el Equipo de AIER
American Institute for Economic Research
14 de junio del 2020

NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, entre paréntesis y en azul, si es de su interés, puede verlo en https://www.aier.org/article/the-mod...xcept-reality/

Al ser un sitio enfocado en la economía, AIER preferiría haberse alejado de comentarios acerca de enfermedades y su mitigación. En tiempos normales, lo habríamos hecho.

Los archivos del AIER, que llegan tan atrás como 1933, muestran que no hicimos comentarios acerca de la epidemia de la polio (1948-1951), la Fiebre Asiática (1957.59), la Fiebre de Hong Kong (1968-69), la gripe Aviar (2006) o la pandémica Fiebre Porcina del 2009, que fue una cepa muy parecida a la de 1918 y, por tanto, como habría de suponerse, habría causado pánico, pero no lo hizo.

No tuvimos nada que decir pues la mitigación de la enfermedad es un trabajo de profesionales de la medicina, no de economistas y, ciertamente, no de políticos.

El problema es que, en esta ocasión, los mitigadores de la enfermedad (algunos de ellos en el poder y a quienes los políticos escuchan) no se mantuvieron alejados de la economía. De hecho, sus planes de mitigación pisotearon todo el comercio, las vidas y libertades que son necesarias para hacer que operen. Durante unos pocos meses en el 2020, los presuntuosos mitigadores de enfermedades constructores de modelos, se convirtieron en planificadores centrales, ignorando la sabiduría, no sólo de profesionales de la medicina, sino también de economistas, filósofos, politólogos, historiadores y a todos los demás, incluyendo legisladores y votantes.

Nuestra primera pieza acerca del tópico apareció el 27 de enero (ran January 27). El enfoque era acerca del poder para imponer la cuarentena y el argumento era sencillo: debido a que la gente no es ridícula y sabe cómo lidiar con la enfermedad en consulta con profesionales de la medicina, ese poder estatal no debería ser desplegado. En ese momento, gente dijo que estábamos siendo alarmistas incluso por decir esto. Nada como eso podía suceder en Estados Unidos, pues tenemos una Constitución y cortes y una tradición de confianza en la gente.

Por supuesto, resultó que subestimamos la amenaza de coerción. No era sólo poner bajo cuarentena a los enfermos. Era acerca de poner bajo cierre a todo el país (excepto por algunos gobernadores que resistieron heroicamente). Esto provocó un colapso económico (y crecientemente, también, un colapso social y cultural). En este sitio hicimos una crónica del desastre en tiempo real, que se convirtió en ir a la fuente esencial para obtener información fáctica y análisis racional ̶ en contraste con los medios de la corriente principal, que estaban propiciando el pánico y la cuarentena.

El 2 de abril, publicamos el primer conjunto de comentarios: Coronavirus and Economic Crisis, editado por Peter C. Earle. Amazon no permitiría que saliera la edición Kindle. Ellos nos admitieron que “bloquearon incorrectamente” el libro. No hay forma de volver hacia atrás, pero sigue siendo una realidad: la influencia de AIER fue bloqueada cuando era más necesaria. Es la cuarta vez en nuestra historia en que hemos sido censurados.

Esos fueron tiempos de censura. Sin embargo, ya está disponible (available now).

Gran parte del comentario se enfocó en los fracasos absurdos de los modelos que se estaban usando por un puñado de estadísticos y epidemiólogos. Ellos predijeron tantos como 2.3 millones de muertes en Estados Unidos (el New York Times lo hizo mejor y predijo 8.25 millones de muertes) si el gobierno no acababa y cerraba las puertas de negocios no esenciales, y si bloqueaba los hospitales para que se convirtieran sólo en zonas para el COVID.

Los economistas saben algo acerca del increíble fracaso de los modelos de predicción. A menudo se habían desplegado en el período de postguerra. Fueron objeto de artillería pesada por economistas de las escuelas austriaca y clásica. Aquellos no lidian con ciertos hechos de la realidad: respuestas de segundo y tercer nivel a las políticas, las impredecibilidades de la elección humana y las incertidumbres del futuro. Hay demasiadas variables operando en un sistema complejo como es un orden socioeconómico, como para que cualquier modelo mecanicista las capture todas, en especial cuando tratamos con un futuro desconocido e incognoscible.

Los mismos fallos de predicción afectaron a los modelos que impulsaron al pánico a los políticos para que cerraran. Son demasiado agregados. No consideran la diversidad de la población y cómo virus nuevos afectan a diferentes grupos, de formas distintas. Suponen que los planificadores pueden saber cosas que ellos no pueden saber, como la severidad de la enfermedad en medio de una pandemia. Consignas como “aplasten la curva” sobre simplificaron masivamente los procesos sociales y las escogencias humanas y presumieron saber demasiado acerca de causa y efecto.

Resultó, por supuesto, que los modelos estaban terriblemente equivocados, no sólo acerca de las enormes cifras de muertes, sino también acerca de la capacidad hospitalaria, costos no previstos, efectos económicos e incluso la demografía de la población afectada. Notoriamente, ninguno de los modelos ni siquiera consideró el impacto del virus sobre las instalaciones de cuido a largo plazo y, por tanto, contribuyeron a una negligencia grave de la población que debería haber recibido la mayor parte del enfoque.

El Wall Street Journal resume (sums up) el alud de datos bastante acentuadamente:

“Alrededor de un 80% de los estadounidenses que ha muerto por el Covid-19 son mayores de 65 y la edad mediana es 80. Un examen del profesor de medicina de Stanford, John Ioannidis, del mes pasado, encontró que los individuos de edad menor a 65 años representaron de 4.8% a 9.3% de todas las muertes por el Covid-19 en 10 países europeos y de 7.8% a 23.9% en 12 ubicaciones de Estados Unidos.

Para la mayoría de la gente de edad menor a 65, el estudio encontró que, el riesgo de morir por el Covid-19, no es mucho mayor que aquel de verse envuelto en un accidente de carro yendo hacia el trabajo. En California y Florida, el riesgo de fatalidad para el público de menos de 65 es, más o menos, igual al de manejar entre 16 y 17 millas al día. Si bien es mayor en lugares calientes como Nueva York (688 millas) y Nueva Jersey (572 millas), el riesgo de muerte es aún menor que lo que el público percibe.”

El cuadro: Porcentaje de fatalidades por el Covid-19 en Estados Unidos por edad y por semana, de marzo 14 a mayo 23, del 2020, puede verse en https://www.aier.org/article/the-mod...xcept-reality/

Futuros historiadores se sentirán asombrados cuando mediten acerca de lo que hicimos aquí. Cerramos escuelas, deportes, teatros, bares, restaurantes e iglesias -el gobierno ignoró la regla de la ley y suspendió los derechos individuales- pero, ahora es más que obvio, que eso fue una enorme distracción. La atención debió ponerse en los ancianos con condiciones subyacentes en los asilos de ancianos.

En ninguna parte los modelos incluyeron lo que terminaría siendo nuestra realidad, aunque esa realidad estaba ante nosotros tan temprano como febrero, cuando gente en asilos de ancianos empezó a morir en el estado de Washington. Deberíamos haberlo visto mucho antes de empezar con las cuarentenas.

Ahora los modeladores en la profesión epidemiológica necesitan aprender lo que los economistas se figuraron hace mucho tiempo atrás. La vida humana es demasiado compleja como para ser modelada exactamente, mucho menos predicha. Ello ciertamente es relevante para un virus novedoso.

La economía durante los siglos XVIII y XIX se centró en la lógica y los principios. Los economistas buscaron discernir leyes que operan en el mundo material, en cómo los incentivos afectan la elección humana, de dónde viene la riqueza, cómo funciona la producción, el funcionamiento de los precios y buscaron introducir en la mente humana teorías exactas y realistas acerca de las relaciones entre el mundo material y la experiencia humana. Con el paso de los siglos, la economía se convirtió en una ciencia bella.

En el siglo XX, esa forma de entender la economía fue objeto de escrutinio, cuando una nueva generación de pensadores empezó a imaginar una vía mejor. Famosamente en los treintas, John Maynard Keynes rechazó los teoremas clásicos, pero los problemas habían empezado mucho más antes y durado mucho más tiempo. A la larga, la economía fue cargada con una cosa llamada modelado ̶ un enfoque técnico que rechazaba datos del mundo real y de la experiencia en favor de simulaciones de computadores.

El American Institute for Economic Research ha estado luchando contra esta forma de pensar durante toda su historia. Junto a nuestro trabajo han estado algunas de las mejores mentes del siglo XX: Ludwig von Mises, F.A. Hayek, Benjamin Anderson, Joseph Schumpeter, etcétera.

Parece que similarmente la epidemiología dio un giro negativo alrededor del 2006, cuando estrategias de modelado basadas en agentes desplazaron la sabiduría acumulada de los tiempos, como lo resume Donald Henderson en esta bella pieza que nosotros volvimos a publicar (beautiful piece we republished).

No es implausible pensar que, de nuevo, todos volvamos a ser inteligentes acerca del modelado y los virus. Considere las palabras de la gobernadora de Dakota del Sur, Kristi Noem. Ella nunca cerró. Ella se resistió.

“Así que esto me lleva al tema del modelado. Si bien es cierto que el modelado tiene un lugar, los modelos poseen dos limitaciones importantes. Ningún modelo puede, en realidad, predecir el futuro. En especial, cuando se basa en datos incompletos. Y ningún modelo es capaz de reemplazar la libertad humana, como el mejor camino para responder a los riesgos de la vida, incluyendo este virus.

Esta es la razón por la que la planificación central de la economía ha fallado cada vez que el gobierno la ha intentado. En Dakota del Sur, vimos al modelado como una herramienta, y la usamos para estar preparados para un escenario del peor de los casos. Doy gracias a Dios que el peor caso no ha sucedido. Pero, estamos listos, y lo estamos aún, si es que sucede.

Pero no existe modelo que pueda tomar en consideración todos los factores que hacen que la vida real funcione. Descansar ciegamente en un modelado insuficiente ha conducido a algunos políticos a instituir cuarentenas desastrosas, que no sólo han puesto en peligro la salud de las personas, y su bienestar, sino que, también, han creado condiciones para una catástrofe financiera, que causará incalculables obligaciones y costos sobre la gente por generaciones.”

Un poderoso editorial del 5 de junio del 2020, en el Journal of the American Medical Association, construye (makes) el punto esencial:

“Tanto modeladores como formuladores de políticas de salud pública deberían reconocer que el COVID-19 no es una epidemia uniforme; en Estados Unidos y otros países es posible que consista de sub brotes múltiples, contemporáneos y entrelazados, incluyendo aquellos en ambientes de cuido de ancianos de largo plazo (LTC por sus siglas en inglés). Distinguir las tasas y el patrón de la enfermedad que ocurren en la población en general, de aquella de las instalaciones LTC, es tanto factible como crítico para controlar la infección en esos ambientes de alto riesgo. Crear modelos separados, que reflejen como el COVID-19 ha afectado a estas poblaciones distintas, podría dar evidencia más exacta que guíe los esfuerzos de mitigación en la comunidad y en instalaciones LTC, y podrían ser útiles para entender mejor y reducir la morbilidad y mortalidad que esta infección ha causado entre los individuos más frágiles y vulnerables.”

A pesar de lo anterior, nosotros dudamos de la habilidad para crear mejores modelos. Los virus no se comportan en la vida real como lo hacen en World of Warcraft y en las películas de Hollywood. Las personas no son autómatas. Son mentes capaces de elegir una adaptación inteligente a las nuevas realidades, incluyendo pandemias. En vez de ello, debemos recapturar absolutamente la sabiduría del pasado, si es que vamos a lidiar inteligentemente con virus en el futuro.

No podemos planificar centralizadamente una economía. Los computadores no son de ayuda. No podemos planificar centralizadamente una respuesta a un virus nuevo. Los computadores no son de ayuda. En aras de la salud, la prosperidad, los derechos humanos y la liberad, dejen la mitigación de la enfermedad a los profesionales y aléjense de las manos de modeladores y de los políticos a quienes ellos intimidan para que pongan en práctica sus planes.

El Equipo de AIER

El Institute for Economic Research (AIER), fundado en 1933, es una de las más antiguas y más respetadas organizaciones en el país, dedicadas a la investigación y promoción económica no partisana. Con un alcance e influencia global, AIER se dedica a desarrollar y promover las ideas de libertad pura y gobernabilidad privada, al combinar la investigación económica avanzada con una difusión mediática accesible y programas educativos, para cultivar un mejor y más amplio entendimiento de los principios fundamentales que permiten la paz y prosperidad alrededor del mundo.