Cómo las matemáticas afectan las decisiones políticas (y viceversa)

Sobre el libro Mathematics in Politics and Governance de F.J. Aragón-Artacho y M.A. Goberna, publicado por Springer en 2024 [la versión en español aparecerá en 2024, publicada por Catarata y la Universidad de Alicante].

Blaise Pascal, matemático y filósofo, cuyas contribuciones a la teoría de probabilidades y al análisis racional han influido en el pensamiento político y la toma de decisiones. Foto de Vania Teofilo (CC BY-SA).

Decisiones políticas a través de un lente matemático

Mathematics in Politics and Governance tiene como objetivo presentar las herramientas matemáticas que los políticos más comúnmente usan para tomar decisiones sobre salud, educación, cultura, economía, finanzas, transporte o defensa nacional; es decir, decisiones políticas y de gobernanza que afectan directamente a los ciudadanos.

La selección de los temas abordados se basa en las experiencias fundamentadas de cuatro políticos veteranos que tienen doctorados o maestrías en matemáticas: el ex primer ministro de Israel Ehud Barak, el ex ministro español de Obras Públicas y de Asuntos Exteriores, y actual Alto Representante de la Unión Europea para Asuntos Exteriores y Política de Seguridad, Josep Borrell, la ex ministra alemana Johanna Wanka, y el ex ministro portugués Nuno Crato, ambos responsables de los ministerios de Educación y Ciencia.

Perspectivas matemáticas de los líderes políticos

Barak y Borrell explicaron cómo utilizaron su formación matemática para tomar decisiones políticas en My Country, My Life: Fighting for Israel, Searching for Peace (MacMillan, 2018) y The Republic of Taxonia [en español] (Pirámide, 1992), respectivamente.

Statue of Marquis de Condorcet, an 18th-century French mathematician, philosopher, and political scientist, holding a book. Condorcet is known for his work in mathematics, especially in probability theory, and his contributions to political thought, including ideas on voting theory and democracy.
Marqués de Condorcet, matemático y pensador político francés, conocido por sus aportes a la teoría del voto y la democracia. Foto de Mossot (CC BY-SA).

A su vez, Crato contribuyó a Mathematics in Politics and Governance con un extracto en el que informa cómo utilizó herramientas estadísticas para reformar exitosamente el sistema educativo portugués.

A través de técnicas de optimización, análisis estadísticos y aplicaciones de big data, los modelos matemáticos ofrecen soluciones para gobiernos, instituciones y responsables políticos.

Wanka, por su parte, colaboró en el libro proporcionando una visión general de las aplicaciones conocidas y potenciales de las matemáticas en la toma de decisiones políticas. Esto se presenta en forma de un diálogo con su esposo, el matemático Gert Wanka. Debido a estas contribuciones, así como a otros comentarios, documentos y críticas constructivas proporcionadas por muchos colegas y amigos (como se menciona en los Agradecimientos), podemos afirmar que el libro es el resultado de un esfuerzo colectivo para llevar la racionalidad a la política y la gobernanza.

El libro no solo considera las herramientas matemáticas utilizadas para tomar decisiones políticas y de gobernanza, sino también las utilizadas para captar votos o para optimizar su impacto efectivo mediante el diseño ad hoc de los distritos electorales para aumentar el número de representantes (el llamado gerrymandering), y, solo incidentalmente, las matemáticas aplicadas a la actividad parlamentaria que los ciudadanos perciben como ajena a sus intereses. El último capítulo invierte la perspectiva de los anteriores para analizar el impacto significativo de las decisiones políticas en el desarrollo de las matemáticas en una selección de países y comunidades discriminadas.

En cuanto al conocimiento matemático requerido para aprovechar al máximo el libro, los capítulos 1 y 6 son accesibles para todos los lectores, mientras que los capítulos 2 al 5 asumen un nivel de matemáticas de secundaria, excepto por las secciones marcadas con asteriscos, que requieren un entendimiento a nivel universitario. No obstante, creemos que los lectores pueden beneficiarse de todo el libro, incluso si ciertos detalles matemáticos resultan desafiantes, de la misma manera que uno puede apreciar una pieza musical sin entender cada letra.

Herramientas matemáticas para la toma de decisiones políticas

Las matemáticas juegan un papel cada vez más crítico en la toma de decisiones políticas, proporcionando herramientas para abordar desafíos complejos que van desde la planificación económica hasta la estrategia electoral.

La viabilidad de las decisiones políticas a menudo depende de la capacidad de cumplir con una serie de requisitos prácticos.

A través de técnicas de optimización, análisis estadísticos y aplicaciones de big data, los modelos matemáticos ofrecen soluciones para gobiernos, instituciones y responsables políticos.

En nuestro libro, exploramos una variedad de herramientas matemáticas y sus aplicaciones prácticas en contextos políticos, destacando casos clave en los que estos métodos han influido en decisiones y resultados a nivel nacional e internacional.

  • Diálogo entre Johanna y Gert Wanka: Una discusión centrada en las aplicaciones de las matemáticas en contextos políticos.
  • Uso de herramientas de optimización por parte de Borrell: Durante su tiempo a cargo de la Secretaría de Estado de Hacienda y el Ministerio de Obras Públicas de España, Borrell aplicó ampliamente técnicas de optimización para mejorar la toma de decisiones.
  • Consejo de Crato a un nuevo Ministro de Educación: En su Carta a un Joven Ministro: Algunas Cosas que Desearía Haber Sabido Cuando Asumí el Cargo (2019), Crato ofrece consejos sobre el uso estratégico de herramientas estadísticas en la elaboración de políticas.
  • Mentiras estadísticas de los políticos: Ejemplos incluyen datos engañosos utilizados por figuras como Nixon, Trump, Biden, López Obrador, Obama y Bolsonaro, junto con la manipulación por parte de canales de televisión e instituciones regulatorias.
  • Fracaso de la disuasión nuclear durante la Guerra Fría: Un análisis de las fallas en la estrategia de disuasión nuclear, junto con el intento de Ehud Barak de lograr una paz duradera con Yasser Arafat en la Cumbre de Camp David del año 2000, promovida por Bill Clinton.

Viabilidad (o cómo cumplir con los requisitos)

La viabilidad de las decisiones políticas a menudo depende de la capacidad de cumplir con una serie de requisitos prácticos, que se pueden abordar mediante modelos matemáticos como los sistemas lineales que representan poliedros.

Statue of Carl Friedrich Gauss, the renowned German mathematician and physicist, depicted wearing a fur coat and cap. Gauss is celebrated for his contributions to number theory, statistics, and various fields of mathematics, which laid the foundations for much of modern science and mathematical analysis.
Estatua de Carl Friedrich Gauss, renombrado matemático y físico alemán, cuyo trabajo en teoría de números y estadística ha influido en el desarrollo de herramientas matemáticas utilizadas en el análisis político moderno. Foto de TeWeBs (CC BY-SA).

A continuación se presentan algunos ejemplos notables de cómo se han aplicado las matemáticas para satisfacer diversos desafíos logísticos y de planificación:

  • Poliedros en la atención médica: Cómo los modelos matemáticos ayudaron a enfrentar desafíos como el combate de epidemias o la asignación de hospitales a pacientes.
  • Movilidad ciudadana: El diseño de líneas de metro que preservan monumentos, mostrando el equilibrio entre las necesidades de infraestructura y el patrimonio cultural.
  • La planificación de Leontief tras el desplome de Wall Street de 1929: Uso de modelos matemáticos para planificar el crecimiento económico de los Estados Unidos.
  • Las decisiones logísticas del Pentágono hasta 1945: Resolviendo desafíos logísticos mediante sistemas lineales, una aplicación clave de la matemática de viabilidad.

Optimización escalar (o cómo tomar la mejor decisión)

La optimización escalar es fundamental para tomar las mejores decisiones cuando se dispone de recursos limitados. Este capítulo analiza ejemplos históricos clave de cómo estas técnicas de optimización han moldeado las estrategias políticas y económicas:

  • George Dantzig’s method (1946): Conceiving a method to plan the Pentagon’s logistics by minimizing linear functions on polyhedra.
  • Mecanización de la planificación económica: El grupo de Dantzig obtuvo financiación del Pentágono para el desarrollo de computadoras en 1949, allanando el camino para una mayor optimización en la planificación económica.
  • Refutación de la fijación marginalista de precios de la electricidad en Europa: Los modelos matemáticos cuestionaron los sistemas de fijación de precios establecidos, demostrando el poder de la optimización.

Optimización vectorial (o cómo tomar decisiones insuperables)

La optimización vectorial aborda decisiones que implican múltiples objetivos, a menudo en competencia. Exploramos cómo se han aplicado modelos matemáticos para resolver problemas complejos con metas en conflicto:

  • Protección del patrimonio arqueológico submarino: Resolviendo un problema de optimización con dos objetivos: maximizar la probabilidad de localizar naufragios mientras se minimiza el tiempo esperado para hacerlo.
  • Combinación de índices en índices compuestos: Utilizando el método de Dantzig para crear índices compuestos, que Crato aplicó para asignar maestros a las escuelas portuguesas.
  • Ubicación de botes de búsqueda y rescate en Turquía: Aplicación de modelos de optimización para posicionar estratégicamente los recursos de rescate.

Big data (o cómo decidir usando información masiva)

En la era del big data, la toma de decisiones políticas depende cada vez más del procesamiento a gran escala de información. Este capítulo analiza el uso del muestreo, la investigación operativa y el aprendizaje automático para abordar diversos desafíos políticos y sociales:

  • Muestreo e investigación operativa en campañas electorales: Aplicación de estas técnicas para optimizar las estrategias de campaña.
  • Aprendizaje automático en salud, economía y ciencia política: Ejemplos incluyen el diagnóstico automático, la detección de bancarrotas e incluso la lingüística forense (por ejemplo, descubrir la identidad detrás del seudónimo QAnon).
  • Detección de ideología política con redes neuronales: Una nueva frontera en la ciencia política donde se utilizan redes neuronales para analizar tendencias ideológicas.
  • Aprender a ganar elecciones: Aplicar el aprendizaje automático a las campañas electorales, incluyendo el caso controvertido del trabajo de Cambridge Analytica con datos de Facebook.
  • Luchar contra el gerrymandering: Utilizar modelos matemáticos y análisis de big data para impugnar en los tribunales los límites electorales injustos.

El impacto de las decisiones políticas en las matemáticas

El desarrollo de las matemáticas ha sido profundamente moldeado por las circunstancias históricas y políticas a lo largo de los siglos. Desde el auge de las matemáticas en la Unión Soviética hasta el impacto de la Revolución Francesa en la integración de los judíos en la vida académica, el curso de la historia ha dejado una marca indeleble en la evolución de esta disciplina. A continuación, se presentan ejemplos clave que ilustran cómo diferentes contextos sociopolíticos han influido en el avance y la práctica de las matemáticas en distintos momentos y lugares.

  • Los años dorados de las matemáticas rusas: A pesar del riesgo de severos castigos por disentir desde el Giro de Stalin (1928–1931), las matemáticas soviéticas alcanzaron su Edad de Oro en la década de 1960. ¿Qué condiciones políticas y culturales permitieron este auge en el logro matemático?
  • Talento judío tras la abolición de los guetos: La abolición de los guetos tras la Revolución Francesa desató una ola de talento judío en las matemáticas. Sin embargo, las leyes excluyentes en Alemania entre 1932 y 1939 redujeron drásticamente el número de estudiantes judíos de matemáticas en un 82%.
  • El auge de los matemáticos húngaros: La competencia matemática Eötvös, establecida en 1894, desencadenó una tradición de excelencia matemática en Hungría. Este modelo de competencia fue imitado en los países vecinos y se ha convertido en un fenómeno global que involucra a millones de participantes.
  • El infierno está empedrado de buenas intenciones: En reacción al éxito del Sputnik soviético en la década de 1960, las autoridades estadounidenses introdujeron un nuevo programa matemático estructuralista. Sin embargo, la implementación de las “matemáticas modernas” fue tan rápida que los educadores tuvieron dificultades para seguir el ritmo del material.
  • El exilio de los matemáticos hispanos: Los monarcas españoles históricamente tomaron decisiones para defender a la Iglesia Católica de infieles y escépticos, lo que llevó a exilios masivos. Esto incluyó la expulsión de judíos en 1492, de musulmanes en 1609 y de liberales políticos en 1823. El éxodo de los mejores matemáticos españoles a Argentina durante el régimen de Franco se vio agravado por la dictadura argentina (1976-1983), cuando hasta un 50% de los científicos se vio forzado al exilio.
  • Los altibajos de las matemáticas chinas: La Rebelión de los Bóxers (1899–1900) y las posteriores reparaciones de guerra de China llevaron a EE.UU. a crear las Becas de Indemnización de los Bóxers, llevando a más de 900 estudiantes chinos a EE.UU. entre 1911 y 1929. Sin embargo, el progreso logrado en las matemáticas chinas fue deshecho por la Revolución Cultural (1966–1976).
  • Interferencias políticas en las matemáticas turcas: Mustafa Kemal Atatürk reformó las matemáticas turcas al escribir personalmente el libro de texto Geometría. Sin embargo, bajo el presidente Erdoğan, el entusiasmo por avanzar en las matemáticas ha disminuido, con solo tres matemáticos entre los casi 200 miembros de la Academia Turca de Ciencias.
  • Discriminación racial: La Universidad Howard (1867) y la Universidad Católica de América (1889, brevemente CUA) fueron de las primeras en aceptar estudiantes afroamericanos, aunque CUA revirtió su política en 1914 debido a las presiones segregacionistas, restableciendo las políticas de admisión interracial dos décadas después. A pesar de estos desafíos, varias instituciones históricamente negras produjeron matemáticos altamente cualificados, como las tres mujeres afroamericanas que contribuyeron al programa espacial de la NASA en la década de 1960, inspirando la película Figuras Ocultas. El Potsdam College, bajo la dirección de Clarence Stephens, se convirtió en la tercera institución con el mayor número de estudiantes de matemáticas en los Estados Unidos a fines del siglo XX.
  • Discriminación de género: Durante el siglo XIX y más allá, a las mujeres no se les permitía ingresar a las universidades europeas. La situación naturalmente mejoró con el acceso masivo de las mujeres al mercado laboral durante la Segunda Guerra Mundial para reemplazar a los trabajadores movilizados. Un ejemplo notable fue el de las 80 trabajadoras de la Universidad de Pensilvania, también llamadas “computadoras” por la Marina, que durante la guerra resolvieron, a mano y usando calculadoras de escritorio mecánicas, las complejas ecuaciones diferenciales parciales que surgían en balística. Al finalizar el proyecto ENIAC, el grupo de mujeres se dispersó, pero colaboraron en la construcción de otras computadoras como BINAC y UNIVAC (la primera computadora comercial), así como en el diseño de los primeros lenguajes de programación, COBOL y FORTRAN.

Conclusión

Si bien el talento matemático está inherentemente y uniformemente distribuido en todo el mundo, no se puede decir lo mismo de las oportunidades. Las barreras históricas, sociales y políticas han restringido durante mucho tiempo el acceso a la educación y el avance, particularmente para los grupos marginados. Los gobiernos —tanto en los países occidentales como en otros— enfrentan el desafío continuo de garantizar un acceso equitativo a la educación y a los recursos.

Abordar este desequilibrio requiere un compromiso sostenido para desmantelar las barreras sistémicas y fomentar sistemas educativos inclusivos que permitan a todos los individuos, independientemente de su origen, desarrollar y aplicar su potencial matemático. Solo a través de tales esfuerzos podemos esperar lograr una distribución verdaderamente justa de oportunidades.

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Profesor en la Universidad de Alicante, tiene un doctorado en Matemáticas y experiencia tanto en el ámbito académico como en el sector privado. Su investigación se centra en el análisis convexo y los algoritmos de optimización. Ha publicado más de 40 artículos, ha coautorado múltiples obras y es Editor Asociado de revistas como TOP y Optimization Letters.
Profesor emérito de estadística e investigación operativa en la Universidad de Alicante. Obtuvo su doctorado en Matemáticas en la Universidad de Valencia en 1979. Su investigación abarca la geometría, la optimización y el análisis convexo. Ha publicado más de 150 artículos y varios monográficos y libros de texto. Goberna también ha escrito sobre matemáticas, política y educación, y fue Editor en Jefe de la revista TOP de Springer de 2013 a 2016.