El 17 de noviembre de 2019, según los reportes de las autoridades, había al menos 266 casos sospechosos de una enfermedad respiratoria en la ciudad de Wuhan, en la provincia de Hubei, China. Poco más de medio año después, se han enfermado 6721528 personas y fallecido 393916, mientras que el virus SARS-Covid-19 continúa presente en 188 países (1). Además de la dimensión sanitaria, esta pandemia ha abierto importantes espacios de discusión sobre el comportamiento social, las dinámicas de los mercados globalizados y la respuesta política ante la pandemia.

En otro sentido, la alteración de la normalidad ha posicionado un tema muchas veces ignorado en las discusiones sobre la ciencia y, particularmente, en los debates acerca de la relación entre ésta y la política: el manejo de la incertidumbre. Esto no es una cuestión menor. Siguiendo el desarrollo de la cobertura noticiosa durante las primeras semanas de la pandemia, se puede identificar una tendencia marcada en función de preguntas que han girado en torno a la búsqueda de certezas: ¿Qué tan contagioso es el virus? ¿Quiénes están en mayor riesgo?, ¿El virus tiene una mayor mortalidad en comparación con el SARS o H1N1?, ¿Es correcto o necesario utilizar mascarilla?

Lo novedoso del Covid-19 consiste en que se trata de un virus sobre el cual se desconoce la mayoría de sus características. Esto tomó por sorpresa a la sociedad, la cual se volcó sobre los expertos en medicina y epidemiología para que les brindaran respuestas inmediatas. Sin embargo, las ciencias médicas no pueden actuar de esta forma. Para la matemática y filósofa Atocha Aliseda, el proceso de abducción o explicación en el campo de las ciencias médicas “constituye un proceso de razonamiento mediante el cual se construyen explicaciones para observaciones sorprendentes, esto es, para hechos novedosos o anómalos” (2). Es decir, a través de las sesiones clínicas se discuten casos en los que médicos, tanto residentes como sus jefes, por medio de razonamiento comparativo y analogías, buscan construir una hipótesis diagnóstica, esto es, una respuesta aproximada fundamentada en la experiencia comparada del antes y después de los casos.

La Dra. Aliseda señala un aspecto relevante para nuestra reflexión. Estas hipótesis, que se representan por medio de modelos estadísticos, trabajan sobre el terreno de la incertidumbre. Esto quiere decir que los modelos estadísticos utilizados para comparar los distintos escenarios de la pandemia tienen sus limitaciones e inconvenientes. Primero, porque dan pie a comparaciones inexactas entre escenarios muy diferentes y, segundo, porque, si los resultados no son claros, pueden poner incluso en duda la utilidad de la ciencia y su validez como fundamento para la toma de decisiones.

Para ejemplificar lo anterior basta recordar cómo el presidente Donald Trump desacreditaba a sus asesores médicos cuando recomendaba utilizar Hidroxicloroquina, un medicamento que ahora ha sido suspendido de los ensayos médicos por considerarse riesgoso. O bien, su afirmación en tono de burla, aunque pareciera que muy en serio a la vez, sobre “una inyección de desinfectante” para combatir el virus. En América Latina, Brasil ejemplifica también lo anterior cuando el Ministro de Salud Nelson Teich renunció, con apenas cuatro semanas en el cargo, calificando la actuación del presidente Jair Bolsonaro como caótica, desaprobando su continua presión para que las personas regresaran al trabajo a la brevedad posible.

Considero oportuno introducir una perspectiva que puede ayudar a comprender el significado de la incertidumbre en la relación entre ciencia y política. En 1993, Silvio Funtowicz y Jerome Ravetz propusieron el paradigma de la Ciencia Posnormal para explicar la relación entre la ciencia y los principales problemas de nuestro mundo moderno, especialmente acerca de la toma de decisiones políticas en torno a la cuestión ambiental. En su texto cuestionaron la manera en que la Ciencia Normal construye el conocimiento a partir de hechos cuantificados e incuestionables, que conforman un grupo de certezas. Y, en su lugar, postularon que las y los científicos deben asumir el manejo de la incertidumbre debido a que, es en el contexto de las incertidumbres, donde puede encontrarse la información necesaria para guiar la toma de decisiones sobre los problemas que enfrentamos (3).

La pandemia constituye un problema de múltiples dimensiones. Primero, está la dimensión sanitaria y de salud pública, que abarca los aspectos relacionados con la epidemiología, la virología, la microbiología y un gran conjunto de especialidades. Segundo, se encuentra la dimensión política, que incluye las acciones tomadas por los gobiernos y las instituciones internacionales, como la Organización Mundial de la Salud (OMS), relacionadas con las medidas de aislamiento social, cierre de fronteras, lavado de manos y uso de equipos de protección, entre otras. Hay también una dimensión ambiental, vinculada con las relaciones entre sociedad y naturaleza, que favorecieron la transición del virus a las y los humanos. Como se sabe, aunque aún es incierto, el consumo de algunas especies silvestres como murciélagos y pangolines podría ser el origen de la transmisión. Finalmente, está la dimensión económica, que se caracteriza por una contracción de las economías de los países afectados por el virus. Es conocido que diferentes instituciones internacionales como el Fondo Monetario Internacional (FMI), la Organización Mundial del Comercio (OMC) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), han emitido las primeras alertas sobre una posible crisis económica pos-Covid-19.

“En otro sentido, la alteración de la normalidad ha posicionado un tema muchas veces ignorado en las discusiones sobre la ciencia y, particularmente, en los debates acerca de la relación entre ésta y la política: el manejo de la incertidumbre. Esto no es una cuestión menor. Siguiendo el desarrollo de la cobertura noticiosa durante las primeras semanas de la pandemia, se puede identificar una tendencia marcada en función de preguntas que han girado en torno a la búsqueda de certezas: ¿Qué tan contagioso es el virus? ¿Quiénes están en mayor riesgo?, ¿El virus tiene una mayor mortalidad en comparación con el SARS o H1N1?, ¿Es correcto o necesario utilizar mascarilla?”

Por lo tanto, la pandemia del Covid-19 constituye una realidad compleja en la que convergen más aristas de las que podemos enunciar. En general, es un fenómeno que se ha caracterizado por la necesidad de gestionar las incertidumbres como producto del desconocimiento de las propiedades del virus. Incluso, la misma toma de acciones políticas se ha realizado en muchas ocasiones a partir de la duda y del manejo de datos parciales. Revisando el desarrollo de la pandemia, podemos precisar algunas de estas matrices de incertidumbre.

La más difundida desde el inicio correspondió al uso o no de la mascarilla. Mientras que, en algunos escenarios, el uso de la mascarilla se implementó rápidamente por recomendación oficial, en otros quedó a uso discrecional de las personas o se desalentó oficialmente, como en el caso de Costa Rica. Durante las primeras semanas de la pandemia no había evidencia contundente que sostuviera que el virus se transmitiera fuera del contacto directo entre personas o a través de fluidos como las mucosidades y la saliva. También se consideró que un manejo inadecuado de las mascarillas de protección podría generar más focos de transmisión, resultando por ello contraproducente.

Una segunda matriz, la cual generó mucha incertidumbre entre la población, fue la mortalidad del virus. El Covid-19 es un virus nuevo perteneciente a la familia del Síndrome Respiratorio Agudo Grave (SARS en inglés). En 2003, este virus dio paso a un escenario similar al Covid-19: una rápida propagación, bajo formas de transmisión similares, aunque con una mortalidad relativamente elevada, entre otros aspectos. En el caso del Covid-19, se enfatizó que su mortalidad era mucho más baja en comparación con la del SARS, salvo aquellos casos en que factores de riesgo (Hipertensión, tabaquismo y diabetes) provocaban el agravamiento de la infección. Entonces se señaló, con bastante hincapié, a las personas adultas mayores como particularmente vulnerables al virus más allá de si mostraban dichos factores.

Ante el vacío de conocimiento existente sobre el Covid-19, la experiencia acumulada durante la pandemia del SARS funcionó como guía para determinar el curso de las primeras acciones: restricción de la movilidad de las personas para evitar contagio, aislamiento y realización de pruebas a gran escala. Sin embargo, la idea de que el Covid-19 era un virus muy contagioso, pero de poca mortalidad, detonó uno de los choques más visibles entre las autoridades de salud y la población en general. Esta fue la tercera gran matriz de incertidumbre.

Mientras que las autoridades insistían, cada vez con más fuerza, sobre la necesidad de extremar las medidas de higiene, dirigiendo su discurso hacia la restricción de la movilidad y el aislamiento, una parte importante de las personas reaccionó subestimando dichas advertencias, argumentado que se trataba de una exageración: era un virus con una mortalidad muy baja, se decía. Todos recordamos el llamado insistente a reaccionar del Ministro de Salud de Costa Rica, Dr. Daniel Salas, en momentos cuando la curva de contagio comenzaba a crecer. Si bien es cierto que los resultados de las medidas tomadas en las primeras semanas mostraron que, hasta cierto punto, la situación estaba controlada, en las últimas semanas han resurgido las críticas acerca de la rigurosidad de las medidas, pidiendo su flexibilización en busca de reactivar la economía del país.

La Ciencia Posnormal tiene una importante aplicabilidad en el escenario del Covid-19. En medio de estas “condiciones posnormales”, Waltner-Toews y otros señalan que: “La experticia en que se basa el asesoramiento sobre políticas relativas al COVID-19 corresponde, en el mejor de los casos, a suposiciones especulativas acerca del virus mismo y sobre hasta qué punto es posible controlar y predecir cómo se comportarán las personas. Reconocidos expertos hacen visibles divergencias irresueltas de perspectiva con respecto a la utilidad, límites y peligros de tales especulaciones” (4).

Lo anterior se observa en las diferencias al momento de abordar lo que se ha denominado como el aplanamiento de la curva de contagio. En los países en los cuales se ha procurado reducir la curva, se han implementado medidas restrictivas, con un impacto significativo en la economía. Estas medidas suponen desde la completa restricción de la movilidad de las personas, a formas de restricción como la reducción del aforo, el teletrabajo y la restricción de circulación por horarios. En otros países, la curva se manejó de forma inversa: las medidas no se tomaron y la propagación del virus afectó rápidamente a un gran porcentaje de la población. El impacto económico no fue tan elevado y, después de un periodo relativamente corto, se retomó la normalidad previa. Todo esto, claro está, al costo de una gran cantidad de vidas, mayoritariamente de sectores vulnerables como se ha visto en Estados Unidos.

La pandemia ha supuesto una incertidumbre constante en los supuestos epidemiológicos y sociales, que están detrás de la aplicación de las medidas de impacto inmediato y mediato. La Ciencia Posnormal puede reintroducir a la discusión del Covid-19 un nuevo tipo de objetividad construida a partir de la incorporación de relatos y perspectivas por medio de la comunidad extendida mencionada en su propuesta original. Es decir, incluyendo actores situados en espacios fuera de la ciencia, con un experiencia de primera mano sobre el fenómeno. Esto ayudaría a disminuir la dependencia de los análisis tipo costo-beneficio, que tratan de imponerse por medio de la exactitud de modelos numéricos y datos precisos.

En momentos en que se discuten las medidas para “reabrir” nuestro mundo y se planifica la recuperación económica, resulta importante cuestionarnos los procesos de razonamiento basados estrictamente en certezas y, en su lugar, comenzar a introducir a la incertidumbre como una variable determinante tanto en la investigación científica como en la toma de decisiones. Esto implica también educar a la población en el paradigma de lo incierto y de los sistemas complejos. Además, es importante recordar que en la “nueva” realidad pos-Covid-19 debemos volver a las problemáticas que han sido relegadas, pero que aún yacen sin resolver. Esto es, la crisis ecológica, el incremento de la desigualdad global, el debilitamiento de los sistemas democráticos y el fortalecimiento de los regímenes autoritarios de diferente índole, una recesión económica ineludible y las consecuencias a largo plazo en la salud de las personas.

El Covid-19 nos ha llevado a develar una realidad llena de incertidumbre. Por eso mismo debería llevarnos también a romper con la ilusión de entender a la ciencia y a la política como productos estrictos de la certidumbre. Si al final de esta crisis podemos identificar un aprendizaje, este sería que nuestra realidad no puede observarse únicamente a través de lentes de certezas y a comprender que nuestro presente se desarrolla bajo un proceso de constante incremento, o disminución, de la incertidumbre, pero nunca de su exclusión.

Referencias para el debate

(1) Los datos corresponden al COVID-19 Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University & Medicine, consultados el día 5 de junio de 2020 (https://coronavirus.jhu.edu/map.html).

(2) Budasoff, Eliezer, “No estamos listos para la incertidumbre”, El País, 25 de abril de 2020, https://elpais.com/sociedad/2020-04-25/no-estamos-listos-para-la-incertidumbre.html

(3) Funtowicz, Silvio y Ravetz, Jerome. “Science for the Post-Normal Age”. FUTURES, September 1993, pp. 739-755.

(4) David Waltner-Toews, Annibale Biggeri, Bruna De Marchi, Silvio Funtowicz, Mario Giampietro, Martin O’Connor, Jerome R. Ravetz, Andrea Saltelli y Jeroen P. van der Sluijs. “Pandemias postnormales: porqué el Covid-19 requiere una nueva perspectiva sobre la ciencia”. Democraciassur, 6 de Abril de 2020, http://democraciasur.com/2020/04/06/pandemias-postnormales/