David Cox y Bradley Efron, galardonados por revolucionar la estadística

Bradley Efron (arriba). Foto: Universidad de Stanford / David Cox (abajo). Foto: Nuffield College

David Cox descubrió la regresión que lleva su nombre y que explica la duración de un intervalo temporal entre dos eventos de interés. Bradley Efron inventó un método para determinar el margen de error de las mediciones. Ambos avances han contribuido en multitud de áreas científicas.

El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Ciencias Básicas ha sido concedido en su novena edición a los matemáticos David Cox y Bradley Efron, por desarrollar métodos estadísticos "pioneros y enormemente influyentes", que han resultado imprescindibles para obtener resultados fiables en un amplísimo rango de áreas, desde la medicina a la astrofísica, la genómica o la física de partículas.

"Los métodos de Cox y Efron se usan diariamente en la práctica de la ciencia estadística, y han tenido un gran impacto en todas las ciencias que dependen del análisis de datos", señala el acta del jurado. Para el matemático Trevor Hastie, miembro del jurado, "son los dos estadísticos vivos más influyentes hoy en día y han revolucionado este campo".

En concreto, la contribución de Cox, llamada precisamente "regresión de Cox" en homenaje a su creador, es una herramienta muy poderosa para explicar la duración de un intervalo temporal entre dos eventos de interés, que depende de factores identificables y no del mero azar (por ejemplo, la mortalidad de un grupo de personas por una determinada enfermedad, o como consecuencia de un factor de riesgo como la contaminación ambiental). Se usa en multitud de áreas, por ejemplo, en investigación del cáncer, en epidemiología, economía, psicología, sociología e incluso en los ensayos que analizan la resistencia y durabilidad de productos industriales. Como muestra de un resultado médico obtenido gracias a esta técnica estadística, el acta cita la conclusión de que, al cabo de un año de haber dejado de fumar, ya se detecta un descenso de la mortalidad.

Efron, por su parte, inventó un método "engañosamente simple" -describe el acta- llamado bootstrap (literalmente, lengüeta de bota) para determinar el margen de error de una medida; este dato es esencial en ciencia, porque sin él el resultado carece de valor.

Se trata de contribuciones realizadas hace ya décadas, y para ambos galardonados fue difícil ayer escoger solo una de entre las muchas aplicaciones derivadas de ellas. David Cox (Birmingham, Reino Unido, 1924), de la Universidad de Oxford, se declaró "enormemente sorprendido y satisfecho" por la variedad de los problemas científicos en que su contribución ha resultado ser de utilidad, y puso un ejemplo: "Sirve para estudios de pacientes con cáncer, para determinar qué peso tiene el tratamiento en su evolución; hay muchos factores que influyen en la supervivencia del sujeto, como su entorno social, su sexo, su edad... ¿cuál es importante?". Ese es el tipo de pregunta que permite atacar su técnica, publicada en 1972 en lo que es hoy día el segundo trabajo en estadística más citado en la moderna literatura científica. Además, en 2014 la revista Nature lo situó en el puesto 16.° de su top 100 de artículos científicos de todas las áreas y todos los tiempos

"Han sido cientos de miles de trabajos", explicó Bradley Efron (Minnesota, EEUU, 1938), profesor de Estadística de la Universidad de Stanford que creó el bootstrap en 1979. Reconoce que el papel de la estadística en la ciencia es "menos divertido" que la investigación que genera los datos objeto de análisis, pero al mismo tiempo reivindica su necesidad: "Los científicos recogen los datos, nosotros los analizamos. Por ejemplo, en la búsqueda del bosón de Higgs: lo que haces es recolectar un montón de datos que en última instancia te generan un pico en una gráfica. Pero, ¿cómo estás seguro de que ese pico es real y no un artefacto? El bootstrap te lo dice".

Cox empezó a investigar en estadística por la demanda de esta ciencia en aeronáutica para aplicaciones militares, en la Segunda Guerra Mundial. Se define como investigador teórico. Era ya un líder internacional en su área cuando coincidió en Londres con Efron en 1972, que completaba una estancia de un año en el país. El estadounidense, a quien la afición de su padre por las matemáticas y el deporte había llevado a escoger estadística -"Todavía hoy adoro las estadísticas deportivas"- dice que parte de la inspiración para desarrollar la técnica del bootstrap proviene de una conversación con Cox en esa época, relativa a otro método de análisis estadístico.

Efron se planteó recurrir a las computadoras, entonces en su infancia, para analizar los datos. Hasta entonces la determinación del margen de error se llevaba a cabo mediante aproximaciones matemáticas "que podían ser muy complejas y no siempre acertaban", explica Efron. "Con el bootstrap lo que haces es delegar ese trabajo complejo de ‘pensar' en las computadoras; no es que piensen nada, por supuesto, sino que obedecen el algoritmo que has diseñado". La técnica resultaba en apariencia tan simple que inicialmente fue acogida con desconfianza por la comunidad: "Parecía como hacer trampa, dejar el trabajo duro en manos de un algoritmo, y no era obvio que funcionara", cuenta Efron. Al poco de publicarse la técnica, aparecieron miles de trabajos evaluando su utilidad.

Tanto Cox como Efron coinciden en que sus métodos, y en general las herramientas estadísticas, serán cada vez más necesarias en la ciencia actual, basada más y más en el análisis de grandes cantidades de datos. El área de Big Data plantea sin duda "problemas estadísticos", dijo Cox.

El de Ciencias Básicas ha sido el tercer premio concedido en esta novena edición de los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento, tras los galardones a Geoffrey Hinton en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación, y a los meteorólogos Syukuro Manabe y James Hansen, en la de Cambio Climático. Estos premios nacieron en 2008 con los objetivos principales de impulsar la investigación científica, la difusión a la sociedad de la cultura científica y tecnológica, así como reconocimiento del talento y la excelencia en un amplio abanico de disciplinas, desde la ciencia a las humanidades y las artes. Durante los martes de enero y febrero se irán conociendo el resto de galardonados en las siguientes categorías: Biomedicina, Ecología y Biología de la Conservación, Música Contemporánea, Economía, Finanzas y Gestión de Empresas y Cooperación al Desarrollo.