Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en losmedios 40

DOI: 10.31978/014-18-009-X.40

::chapaginaini::40::615::JOSÉ MIGUEL VIÑAS

DIVULGAMETEOConsultor OMMMÓNICA LÓPEZ MOYANO

RTVE

BERTA BURGUETE ORS

Antropóloga y FilósofaCARLOS SANTOS BURGUETE

Centro Nacional de Predicción (CNP)Agencia Estatal de Meteorología (AEMET)

Piensa como un hombre sabio pero comunícateen el lenguaje de la gente.

WILLIAM BUTLER YEATS

La introducción de la teoría del caos en la predicción meteorológica hace que las predicciones incorporende modo natural la incertidumbre y la predecibilidad en su elaboración, lo que venimos llamando predicciónprobabilista. Aunque la probabilidad y la estadística forman parte de la educación secundaria, en la sociedaden general sólo alcanzan a ser un lenguaje o una herramienta muy puntuales para expresar algunos conceptosconcretos y poco más. Existe una cierta resistencia social, a menudo inconsciente, contra la introducciónde predicciones probabilistas. Esta resistencia se da incluso entre algunos profesionales de la meteorología,que prefieren seguir elaborando predicciones deterministas. En este capítulo abordamos las dificultades quepresenta el público general en la comprensión y aceptación tanto de la propia ciencia meteorológica como de laspredicciones en términos probabilistas y el reto que esta problemática supone para los medios de comunicación.

Palabras clave: probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los medios, predicción probabilista, comunicación de laprobabilidad y de la incertidumbre, el reto probabilista en los medios de comunicación, comunicación de la probabilidad yla incertidumbre en televisión.

Imagen parte superior: MÓNICA LÓPEZ mostrando un mapa de probabilidad de precipitación en RTVE.

616Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

40.1 Meteorología y predicciónprobabilista en la sociedad

BERTA BURGUETE ORS

Antropóloga y Filósofa

CARLOS SANTOS BURGUETE

CNP, Agencia Estatal de Meteorología (AEMET)

40.1.1 Observabilidad e importancia deltiempo en la sociedad

Al contrario que algunos objetos de observación cien-tífica, los fenómenos meteorológicos son accesiblesa todas las personas: mientras los agujeros negros olos elementos que recorren raudos los aceleradoresde partículas no están al alcance del público general,la lluvia, el viento o la temperatura son observablespor todo el mundo, lo que podría producir la falsaimpresión de que, sobre la base de la experiencia co-tidiana, cualquiera está en disposición de discernirla veracidad científica de unos pronósticos de enor-me complejidad. Este fenómeno, que consiste en quenuestra ignorancia en un campo nos lleva a creer quesabemos lo suficiente sobre él, es conocido como Sín-drome Dunning-Kruger [10].

Por otro lado, el tiempo está muy presente en la socie-dad del riesgo en la que vivimos [2]: evitar posiblespeligros, por pequeños que sean, cobra una importan-cia central en nuestra realidad.

Así, las predicciones de potencial riesgo meteoroló-gico no son en absoluto neutras: las expectativas quecrean, generan una gran cantidad de decisiones de muydiferentes calibres, desde la prevención de amenazastan graves como las inundaciones o las condicionesatmosféricas en las que volará un avión, pasando porcuestiones económicas que afectan a la industria turís-tica, hasta cuestiones tan livianas como la elección deactividades de ocio o la indumentaria a vestir en undeterminado día.

40.1.2 Sesgo cognitivo y complejidad delos fenómenos meteorológicos

Es común la errónea creencia de que los fenómenosfísicos, por su carácter objetivo (una gota de lluvia esuna gota de lluvia, quince grados son quince grados),se encuentran libres de interpretación por parte del

sujeto que las percibe. Sin embargo, la filosofía, des-de sus más ancianos inicios se ha preguntado cuánto(y cómo) podemos conocer, porque lo cierto es quenuestra percepción del mundo está altamente conta-minada por lo que en la actualidad se conoce comosesgo cognitivo.

Por otra parte, los fenómenos meteorológicos presen-tan una complejidad asombrosa; las variaciones quesufre, por ejemplo, la temperatura o que experimentael cielo en apenas un puñado de horas y en un radiomuy corto de distancia, son notables. Esta variabili-dad, no solo hace materialmente imposible resumir enpocas palabras algo que ha sido tan diferente en unmarco de tiempo y espacio relativamente pequeños,sino que, además, su naturaleza volátil y carácter caó-tico obligan a presentar las predicciones en forma deprobabilidades. La tendencia humana al ahorro cog-nitivo, es decir, a generalizar y presentar las verdadesde la forma más simple posible, hace que el públicoofrezca resistencia a las presentaciones de probabili-dades: una predicción determinista (hoy lloverá) serámucho más digerible que una predicción probabilista(hay un cinco por ciento de posibilidades de que hoyllueva) y por ello, parece conferirle un carácter adivi-natorio, casi fuera del rango científico. ¿Quién no hadicho o escuchado alguna vez: «los del tiempo no hanacertado hoy»?

Por si esto fuera poco, a menudo, la descripción delos fenómenos atmosféricos va acompañada de adjeti-vos calificativos cargados de gran subjetividad: Hacebueno/malo; hace frío/calor.

A la economía cognitiva (o generalización), es nece-sario sumarle el peso de la experiencia vital del obser-vador en su interpretación o descripción del tiempoque ha hecho en un determinado día. Es un aspectode uno de los sesgos cognitivos que enturbian nuestrapercepción del mundo: el marco de la experiencia, unatesis que fue inicialmente planteada en los años seten-ta por ERWIN GOFFMAN [6], que incluso mencionaespecíficamente la predicción meteorológica como ge-neradora de decisiones, e inscrita en un marco social.

Interpretamos la realidad dentro del marco de nuestraexperiencia. De forma que, un individuo que ha cre-cido en el norte de Noruega, considerará erróneo elpronóstico de lluvia para un día de agosto en Madridsi este se culmina con una precipitación leve, mientrasque un individuo de una ciudad andaluza, lo consi-derará acertado. Las expectativas de ambos sobre lamisma predicción diferirán de forma considerable y

40.1 Meteorología y predicción probabilista en la sociedad 617

generarán diferentes decisiones. El noruego, por ejem-plo, raramente cancelará sus planes de asistir a unasesión de cine al aire libre, a pesar de que se preveanprecipitaciones, mientras que será más probable queel español se decante por otra actividad en el mismocaso.

No solo nuestra experiencia vivida nos hace inter-pretar una información de una manera u otra, sinotambién el modo en que ésta nos es presentada ge-nera en nosotros distintas respuestas. La psicologíacognitiva, así como la sociología y la teoría de la co-municación, se han ocupado del llamado efecto deencuadre (framing effect) [8]. En el efecto de encua-dre, un caso particular de sesgo cognitivo, las personasreaccionan de forma diferente frente a una eleccióndependiendo de cómo se presenta ésta. El encuadre en-globa los esquemas de interpretación del ser humanopara entender los eventos, darles sentido y responderadecuadamente a ellos, lo que conlleva una toma dedecisiones. Estos esquemas se van construyendo enel proceso de aprendizaje con pautas y filtros tantoracionales como emocionales. Un ejemplo sencillo esla forma de transmitir información médica sobre lasprobabilidades de supervivencia: no es lo mismo decirsi no se toma la medicación tiene usted un 35% deprobabilidades de morir que decir «si se toma estamedicación tiene usted un 65% de probabilidades desobrevivir»; aunque la información subyacente puedaser la misma, la reacción emocional del paciente esbien distinta. Otro ejemplo: «se consiguieron salvar32 vidas» o «se perdieron 211 vidas en el accidenteaéreo». Digamos que la forma importa tanto comoel fondo. Para la gente suele ser más motivante unapérdida que la ganancia equivalente, una ganancia se-gura puede más que una probabilidad de la misma yse prefiere una probabilidad de pérdida que una pérdi-da segura. Las propagandas electorales, por ejemplo,suelen manipularse mediante efecto de encuadre.

Al igual que sucede en medicina, en meteorología laforma de transmitir la información es crucial. En me-dicina, por ejemplo, en casos críticos es fundamentalbrindar la información de forma delicada y estadísti-camente consistente, lo que obliga a los profesionalescorrespondientes a tener una formación específica. Enmeteorología la forma de presentar y transmitir la in-formación meteorológica plantea, en este contexto, unproblema específico [5]. Así mismo, se ha señalado[7] la importancia para los comunicadores meteoroló-gicos de comprender la psicología del usuario final,considerando el significado de la predicción pero tam-bién cómo el usuario la «escucha».

40.1.3 La ciencia, la probabilidad y la pre-dicción probabilista en la sociedad

¿Cómo percibe la opinión pública la ciencia y la tec-nología, así como su propia formación científica? ElCentro de Investigaciones Sociológicas (CIS) en suestudio 2652 Percepción social de la ciencia y la tec-nología, de 2006, explora este asunto [3] con profun-didad y detalle. Entre otras conclusiones, se desvelaque, con respecto a los temas científicos y tecnológi-cos, la población española se siente informada peromuestra un interés relativamente bajo, principalmen-te por que considera estos temas como complicados.Además, se encuentra en general poco satisfecha consu nivel de formación en ciencia y técnica, empeo-rando la utilidad percibida con respecto a anterioresencuestas.

Centrando nuestra atención en la probabilidad comoparte de la ciencia, la probabilidad es un modelo ma-temático de la realidad que permite abordar la descrip-ción de ciertos fenómenos y la solución de algunosproblemas de un modo elegante y eficaz. Cuando seprofundiza en sus concepciones y se conoce mejor,entonces podemos decir incluso que la probabilidades una teoría bastante honesta. La estadística, comosubconjunto o aplicación de la probabilidad es unapotente herramienta con un gran potencial de aplica-ción, pero necesita utilizarse apropiadamente y susresultados interpretados adecuadamente porque, delo contrario, puede ser la ciencia que dice que si tútienes dos coches y yo ninguno entonces tenemos uncoche cada uno. La información científica cuantitativasuele dar medidas acompañadas de su correspondien-te incertidumbre, expresada a menudo en términosprobabilistas o estadísticos. La probabilidad y la esta-dística forman parte de la formación científica básica.

Sin embargo, el lenguaje de los partes meteorológicostradicionales es determinista: «llueve o no llueve», etc.Durante los primeros años de andadura de los siste-ma(s) de predicción por conjuntos (SPC), y aún hoy,a menudo la información probabilista que ofrecen sesimplifica o traduce a un lenguaje determinista. En lospaíses donde se ha conseguido implantar el uso de pre-dicción probabilista, se ha podido comprobar el éxitode esta información para la toma de decisiones, espe-cialmente en situaciones de riesgo. En EE. UU. desde1965 el National Weather Service (NWS) proporcionapredicciones probabilistas. Según MURPHY [5], dosde cada tres personas del público general preferían lainformación probabilista a la determinista.

618Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

40.1.4 Estudio del CIS sobre percepción dela meteorología

Estos aspectos se ponen de manifiesto en el estudioque llevó a cabo en 2011 el Centro de InvestigacionesSociológicas (CIS), en colaboración con otros soció-logos y a demanda de AEMET, titulado Percepciónde la meteorología [4] (http://analisis.cis.es/cisdb.jsp?ESTUDIO=2886 última consulta septiem-bre 2017). El estudio abordaba una serie de cuestiones,entre otras:

Frecuencia con la que se informa de diversos temas:deportes, meteorología, cultura, economía, políticay tráfico, en contraste con la frecuencia con la quese informa sobre el tiempo meteorológico.Importancia de la información meteorológica en lasociedad.Escala de confianza en la información meteorológi-ca.Valoración de la información meteorológica en di-versos aspectos actualmente o en comparación conlos últimos 10 años: acertada en las predicciones,clara y comprensible, y útil para la gente.Fiabilidad de las predicciones meteorológicas: parael mismo día, para el día siguiente, para tres días ypara una semana.Frecuencia en el uso de la información meteoroló-gica para diversas actividades: qué ropa ponerse,actividades al aire libre y sociales, trayectos dia-rios,...Fenómenos meteorológicos de mayor interés en losúltimos 12 meses y aspectos personales a los queha afectado.Influencia de una predicción meteorológica desacer-tada en los últimos 12 meses y aspectos personalesa los que ha afectado.Importancia de diversos aspectos de la informaciónmeteorológica: el tipo, la probabilidad, el momentodel día y el lugar de la precipitación, la temperaturamáxima y mínima, la velocidad y la dirección delviento, la nubosidad y la sensación térmica.Comprensión de la información meteorológica.Valoración de los conocimientos sobre meteorolo-gía.Conocimiento sobre la predicción meteorológica(% de probabilidad de lluvia).Preferencia por la forma de expresar la informaciónsobre la temperatura.

Riesgos meteorológicos que pueden afectar al en-trevistado/a.Conocimiento de algún potencial peligro meteoro-lógico (aviso o alerta). Medio a través del cual loha conocido. Páginas de internet que consulta pa-ra informarse. Medidas tomadas. Valoración de ladeclaración de la existencia del potencial peligrometeorológico.Conocimiento del Plan Meteoalerta y del sistemade colores para el aviso de algún potencial peligrometeorológico (aviso o alerta). Importancia de unpotencial peligro meteorológico (aviso o alerta) encolor naranja.Conocimiento de los organismos que elaboran lainformación meteorológica y de AEMET. Medio através del cual conoce AEMET.Escala de valoración de diversos servicios que pres-ta la AEMET: acierto en las predicciones, objetivi-dad y neutralidad, calidad de la información,... Ysu evolución en los últimos 10 años.

Seleccionamos aquí tres preguntas del estudio, rele-vantes para este capítulo por estar relacionadas di-rectamente con la probabilidad, la incertidumbre yla formación básica en meteorología, Figuras 40.1,40.2 y 40.3 en la página 620. La primera pregunta(Figura 40.1) tiene que ver con la comprensión deuna predicción de probabilidad de precipitación. Ladiversidad de las respuestas es notable y, aunque estaspueden reflejar poca cultura científica, también pue-den denotar la falta de información o la ambigüedadde la misma. En el estudio de Crespo y col. [5] seseñala la ambigüedad de la propia información quese provee, que no explicita la clase de sucesos a losque se hace referencia. Cuando se dice, por ejemplo,que hay un 30% de probabilidades de lluvia para ma-ñana, esto no se puede entender si no se especifica aqué hace referencia ese 30% (tiempo, región o díassimilares). Este es un aspecto a tener en cuenta por losproveedores de información meteorológica, aunqueno resulta sencillo. La segunda pregunta (Figura 40.2)está relacionada con la incertidumbre, y revela queel público general no se siente incómodo con incer-tidumbres presentadas de forma clara: temperaturamáxima entre 23 y 25 grados, en vez de presentar eltradicional 24 grados exactos. La última pregunta (Fi-gura 40.3), relacionada con el grado de percepción dela propia formación meteorológica necesaria para lavida cotidiana, muestra que la mayoría está satisfechacon lo que sabe sobre meteorología.

40.1 Meteorología y predicción probabilista en la sociedad 619

Figura 40.1: Pregunta, relacionada con la probabilidad de lluvia, seleccionada del estudio del Centro de Investiga-ciones Sociológicas (CIS) Percepción de la meteorología de 2011 [4]. La diversidad de las respuestas es notable yéstas muestran que la probabilidad es todavía un terreno resbaladizo.

Figura 40.2: Pregunta, como en la Figura 40.1, en este caso relacionada con la incertidumbre en una informaciónmeteorológica muy concreta: la temperatura máxima. El público no parece demasiado incómodo con una incerti-dumbre de ±1 grado: sólo un 28% elige el dato exacto, mientras que un 44% elige la incertidumbre y un 25% estácómodo con ambas opciones.

620Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

Figura 40.3: Pregunta, como en la Figura 40.1, en este caso relacionada con la percepción personal de los propiosconocimientos meteorológicos necesarios: una mayoría piensa que son suficientes.

40.2 El reto probabilista en los medios de comunicación 621

40.2 El reto probabilista en los me-dios de comunicación

JOSÉ MIGUEL VIÑAS

DIVULGAMETEOConsultor OMM

A mediados de los años 90 del siglo pasado, comencémi andadura como comunicador y divulgador de laMeteorología en España. Una de las facetas de mitrabajo ha sido y sigue siendo la elaboración de pro-nósticos meteorológicos y su difusión a través de losmedios de comunicación en los que desarrollo mi ac-tividad profesional. He tocado todos los palos; desdela prensa escrita, la televisión y la radio, hasta Inter-net en sus múltiples plataformas (foros, blogs, redessociales...), y dicha circunstancia me ha permitido iraprendiendo a adaptar convenientemente el mensaje yel formato (contenido y continente) a cada uno de losmedios. En cualquiera de ellos nunca han faltado enmis predicciones los términos probabilistas. Hablar deposibilidad de lluvias débiles en el Cantábrico orientalo de que serán probables las tormentas por la tardeen el Pirineo catalán y al sur del sistema Ibérico, noes algo novedoso en el repertorio de expresiones queusamos con asiduidad los comunicadores del tiempo.Siempre se ha hecho así, en mayor o menor medida,aunque empleándose esa terminología de una formamás cualitativa que cuantitativa.

Mis inicios como comunicador meteorológico coinci-den casi en el tiempo con el desarrollo de las prediccio-nes por conjuntos (SPC o EPS) por parte del EuropeanCentre for Medium-range Weather Forecasts -CentroEuropeo de Predicción a Plazo Medio- (ECMWF). Apartir de ese momento –año 1992– se empezó a tenerla capacidad de acotar la incertidumbre inherente ala predicción de los estados futuros de la atmósfera.Ha pasado ya un cuarto de siglo desde ese importantehito en la historia de la predicción numérica del tiem-po, a pesar de lo cual, los comunicadores seguimosofreciendo pronósticos deterministas y transmitiendo«certezas» a los destinatarios de la información, ma-tizadas, a veces, por «posibles» y «probables», queen muchos casos son meras coletillas. De forma muytímida, en los últimos años las predicciones proba-bilistas se han ido incorporando a nuestro discurso,aunque su integración todavía dista mucho de ser com-pleta. En mi opinión –compartida por mucha gente,aunque no por todo el colectivo de meteorólogos ycomunicadores– ofrecer distintos escenarios futuros,con datos de probabilidad asociados a cada uno de

ellos, es la mejor información que puede ofrecerse alos ciudadanos, y ese debe ser el objetivo a alcanzar,buscando para ello las fórmulas adecuadas. Este es,para mí, el principal reto de la comunicación meteoro-lógica en la actualidad: el reto probabilista.

Hay varias razones que explican esa pasmosa lenti-tud con la que las predicciones probabilistas han idoapareciendo en los medios de comunicación, en lamayoría de los casos con cuentagotas y más como unexperimento para ver qué pasa, que como una imple-mentación efectiva de las mismas. La principal razónreside en el hecho de que la mayoría de los productosprobabilistas desarrollados por el ECMWF son de pa-go, con acceso restringido. Se trata de algo difícil deentender. No tiene sentido que se hayan desarrolladounos productos destinados a mejorar sensiblemente lainformación meteorológica –invirtiendo en ello mu-cho dinero de las arcas públicas y recursos humanos–,y que no se permita el acceso libre a los mismos, loque garantizaría su difusión, beneficiándose de ellotoda la sociedad. La situación es tan absurda comosi el inventor de la rueda no hubiera compartido suinvento con sus congéneres y la hubiera mantenidooculta en una gruta.

En la actualidad, los comunicadores del tiempo ofre-cemos en los medios unos buenos pronósticos a corto-medio plazo, algo que valoran positivamente las perso-nas que los consultan (los usuarios de la informaciónmeteorológica). Ocho de cada diez personas conside-ran que las predicciones son muy o bastante acertadas,y nueve de cada diez manifiestan que las comprendeny las consideran útiles [5]. No obstante, su calidad yvalor podrían mejorar aún más si pudiéramos echarmano de los productos probabilistas, particularmenteútiles bajo situaciones de baja predecibilidad y en de-terminados momentos del año en los que gran partede la población está muy atenta al pronóstico del tiem-po (la Semana Santa es el ejemplo más ilustrativo).La implementación de las predicciones probabilistasdiluiría la idea del acierto/fallo en el pronóstico, muyarraigada aún en la sociedad, y la convertiría en algoparecido a un grado de acierto y de utilidad.

Otra de las razones que se suele argumentar comofreno a la difusión de las predicciones probabilistas enlos medios, es la dificultad que tiene la población parainterpretar correctamente una información en térmi-nos de probabilidades. Sobre este tema se han hechoalgunos estudios sociológicos (basados en encuestas,ver en otro apartado de este capítulo) que han arro-jado algunas pistas, pero que no han llegado a nada

622Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

concluyente y definitivo. Asignar un determinado va-lor porcentual a la probabilidad de que llueva en unlugar no es algo que, a priori, deba interpretarse peorque el diagnóstico de un médico, cuando le indicaal paciente cuáles son las probabilidades de éxito deuna operación quirúrgica o de una quimioterapia. Lagente empieza a estar familiarizada con el lenguajemeteorológico probabilista, gracias a las aplicacionesde móvil. El 75% de la población tiene un smartpho-ne [1]. La gente sabe diferenciar bien entre un 20, un60 o un 80%. En el caso particular de la predicciónprobabilista, un alto porcentaje es sinónimo de bajaincertidumbre y viceversa. Cualquier persona a la quese le advierta de que hay un 80% de probabilidadde que llueva con intensidad y de forma persistenteel domingo, lo más seguro es que no planifique unaexcursión al aire libre para ese día. Por parte de loscomunicadores es más honesto –y ajustado a la verdadcientífica– proporcionar esa información que afirmarcategóricamente que la jornada dominical caerán chu-zos de punta.

Es cierto que desde hace muchos años el comunicadordel tiempo viene utilizando un discurso categórico alofrecer el pronóstico, y así se ha educado al usuariode la información meteorológica. Pero no es menoscierto que, para mejorar su calidad y valor, se puede

ir cambiando el lenguaje de las predicciones, sin queese proceso sea traumático. Lo primero que hay quehacer es transmitir a la población la idea de que todapredicción lleva asociada una incertidumbre, para, acontinuación, indicar que hoy en día tenemos la posi-bilidad de cuantificar dicha incertidumbre y de ofrecerdicha información. El espectacular desarrollo que hatenido la supercomputación nos permite disponer depredicciones probabilistas. Al principio, los comunica-dores nos vamos a encontrar con una resistencia. Estoes algo que tenemos que asumir. En la actualidad, lamayoría de los usuarios prefiere las predicciones cate-góricas (deterministas), ya que se ha estado nutriendode ellas y son a las que se han acostumbrado. Si conse-guimos vencer esa lógica resistencia, el viento soplaráa nuestro favor y ganaremos todos.

Cada medio de comunicación requerirá, eso sí, deuna determinada forma de transmitir las prediccionesprobabilistas. Fuera de España encontramos ya algu-nos ejemplos en los que se han implantado con éxito.Quizás uno de los más destacados sea el de los co-nos de probabilidad de las trayectorias de los ciclonestropicales, que muestran en muchas cadenas de tele-visión y que son fáciles de interpretar, muy intuitivos(Figura 40.4).

Figura 40.4: Conos de probabilidad del ciclón tropical Irma, septiembre de 2017. NHC.

40.2 El reto probabilista en los medios de comunicación 623

En la BBC también llevan tiempo ofreciendo intere-santes pronósticos por conjuntos con las posibles tra-yectorias de profundas borrascas que se acercan aveces a las islas británicas. La fuente de esa infor-mación es la Met Office (Servicio Meteorológico delReino Unido), que a través de su página web y enredes sociales también comparte ese tipo de mapas, degran riqueza informativa. Se suelen mostrar tres posi-bles escenarios (el más probable, uno de probabilidadintermedia y el menos probable), con las principalesincidencias meteorológicas en cada caso, localizadasen distintas áreas geográficas. Aquí en nuestro paíssería un buen modelo a seguir, ya que cuando aso-ma por el Atlántico una de esas erráticas borrascasque periódicamente nos afectan, se podrían mostraral telespectador varias posibles evoluciones futuras,cada una de ellas con su probabilidad de ocurrenciaasociada. Hoy en día, se ofrece un único pronósticodeterminista (el típico mapa de símbolos, en el casode la televisión), no ofreciéndose al usuario otros po-sibles escenarios menos probables, pero que tambiénson posibles y que podrían, en alguna ocasión puntual,dar tiempo adverso.

La radio, que es el medio en el que tengo una mayorexperiencia, tiene la dificultad añadida de no podermostrar información gráfica, lo que exige la búsquedade fórmulas alternativas. Una de ellas consiste bási-camente en describir a los oyentes lo que nos estánmostrando los productos probabilistas. Esto exige unimportante ejercicio de síntesis, ya que la informa-ción de un EPSgrama o meteograma (sec. 27.8.1 enla página 425) o de unos supergrupos (sec. 27.4.2en la página 409) es significativamente mayor quela que contiene una predicción determinista al uso.Para poder abordar esa tarea, debemos de hacer unejercicio previo de selección de la información quemás nos interesa contar, la que sea más relevante des-de el punto de vista informativo. Este análisis previoforma parte de la labor que debe llevar a cabo el comu-nicador radiofónico. Habrá veces en que tendremosque comentar un posible escenario, a pesar de su ba-ja probabilidad, por la incidencia que, de producirse,pueda tener en la población. Pensemos, por ejemplo,en un entorno tormentoso previsto, en el que puedandarse los ingredientes adecuados para la formaciónde un peligroso sistema supercelular. Tales sistemastormentosos son de mayor tamaño y duración que lastormentas ordinarias, tienen un alto grado de organiza-ción y están dotados de una rotación que, en ocasiones,propicia la formación de los devastadores tornados.Aunque la probabilidad de ocurrencia sea tan solo de

un 10%, el mero hecho de que algún grupo apunte enesa dirección debe ponernos en guardia (a los comu-nicadores), y hacernos valorar si damos a conocer esedato a la audiencia. Con la incertidumbre cuantificadaa nuestra disposición, deberíamos de hacerlo, tenien-do cuidado de no crear alarma social. El objetivo quese persigue es advertir a la población para que estéprevenida y no le pille de sorpresa un fenómeno dealto impacto como esa posible supercélula, un vientohuracanado, una inundación repentina o una intensanevada.

La disponibilidad de grupos y supergrupos (sec. 27.4en la página 406) construidos a partir de los SPCmejoraría notablemente la calidad no sólo de los pro-nósticos a medio plazo, de gran aceptación por partede un amplio sector de la población, sino también enel corto plazo. Aunque con frecuencia es en el me-dio plazo donde aumenta sensiblemente la dispersiónentre las salidas de los diferentes modelos determinis-tas, y entre los propios miembros de una predicciónpor conjuntos, en muchas situaciones delicadas, ladispersión puede ser importante también en el cortoplazo. Volviendo al medio radiofónico y al programaen el que colaboro desde 2004 (el magacín de fin desemana de RNE «No es un día cualquiera», dirigido ypresentado por la periodista PEPA FERNÁNDEZ), confrecuencia viajamos los fines de semana, habiendoemitido desde muchos lugares de España. Mi sección(«El tiempo del tiempo») se emite los sábados y en ellaofrezco el pronóstico para el fin de semana en curso(sábado y domingo), así como un avance de predic-ción para la semana entrante. A veces, mi pronósticoa partir de D+3 es muy especulativo. Lo suelo con-feccionar a partir del modelo determinista del CentroEuropeo (ECHRES, sec. 19.2 en la página 291), cuyacalidad objetiva lo sitúa entre los 4-5 mejores modelosdel mundo pero que, a pesar de ello, se desvía de laevolución atmosférica real cuando la predecibilidades baja. En estas situaciones es cuando más necesariasse vuelven las predicciones probabilistas, y cuandomás se echan en falta, al no poder disponer de muchosde los productos.

Al final de la sección, Pepa me suele preguntar porel tiempo que se espera el siguiente fin de semanaen el lugar desde donde está prevista la emisión delprograma. Me está pidiendo un pronóstico local a 7días vista. La mejor información que podría ofrecerlees la contenida en los meteogramas probabilistas delECMWF. Cambiaría mis actuales comentarios del ti-po «es pronto para saber si lloverá ese día», «todoapunta a que pasaremos frío»... por otros más preci-

624Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

sos, que cuantificaran esa incertidumbre, para lo cualdebería de buscarse una fórmula adecuada. Soltar unaretahíla de datos porcentuales no parece la solución,por lo que habría que ir probando (método de prueba-error) hasta dar con el discurso más acorde.

Para que ese progresivo cambio en la manera de comu-nicar el tiempo vaya materializándose, es necesarioque los profesionales de la meteorología que traba-jamos en los medios tengamos a nuestra disposicióntoda la batería de productos probabilistas existentes(mapas de probabilidades, meteogramas, supergru-

pos...), sin restricción alguna para su difusión. LaAEMET debería de ser el principal impulsor de esaapertura. Es necesaria una nueva política de datos a ni-vel europeo que permita la liberación de los productosprobabilistas del ECMWF que a día de hoy todavía nose ha llevado a cabo. Desde AEMET sería igualmentedeseable que se ofreciera formación y asesoramien-to sobre su uso y sus características al colectivo decomunicadores meteorológicos, por tratarse de unode sus principales usuarios. El reto probabilista estáencima de la mesa no solo de los comunicadores, sinotambién de los Servicios Meteorológicos.

40.3 Comunicación de la probabilidad y la incertidumbre en televisión 625

40.3 Comunicación de la probabili-dad y la incertidumbre en te-levisión

MÓNICA LÓPEZ MOYANO

RTVE

Comunicar ¿qué es comunicar? Si echamos mano alDiccionario de la Real Academia de la Lengua Es-pañola nos encontramos con varias acepciones. Lasdos primeras serían, probablemente, las que elegiríacualquier ciudadano para definir el verbo comunicar.Una sentencia que comunicar es «hacer a una personapartícipe de lo que se tiene» y la segunda apuesta por«descubrir, manifestar o hacer saber a alguien algo».La definición más correcta es la que ocupa el cuartolugar, comunicar es «transmitir señales mediante uncódigo común al emisor y al receptor». En esta fraseencontramos reflejadas todas las etapas del procesode comunicación.

El primer paso es el desarrollo de la idea: desarro-llar la idea que se desea transmitir con determinadaintención. Todos los hombres y mujeres del tiempo delos medios de comunicación en España, en mayor omenor medida, somos conscientes de la necesidad dehacer llegar al público la meteorología probabilista(cap 27 en la página 401). Entendemos que el futuro(y probablemente ya el presente) de la meteorología esabandonar la perspectiva determinista y dedicar todoslos esfuerzos posibles en trasladar a la sociedad la pro-babilista. El desarrollo de la idea es, evidentemente,necesario para iniciar el proceso de comunicación, sinintención no tiene lugar.

El segundo paso es la codificación. La terminologíautilizada que nos ocupa es uno de los principales es-collos en este proceso de comunicación. La definiciónque hemos utilizado revela ese problema, el códigodebe ser común al emisor y al receptor. Por un lado,daremos por sentado que el emisor conoce y empleacorrectamente ese lenguaje. Sin embargo, el conoci-miento por parte del telespectador del lenguaje pro-babilista acostumbra a ser muy somero. De hecho, elprincipal problema que, a mi parecer, existe es que laterminología utilizada es de uso común. Es decir, laspalabras probable y posible están en nuestro vocabula-rio cotidiano. El ciudadano entiende de forma naturalque adjetivar con términos probabilistas implica in-certidumbre, pero la mayoría, traduce incertidumbreen desconocimiento. «Es probable que vaya al cine»

significa que tienes intención de ir, pero que no estásseguro. Incluso «es más probable que vaya al cine que,que no vaya y si voy, veré Cantando bajo la lluvia»me indica que si voy a la sala donde hoy reponen elclásico casi seguro que estás ahí, pero ambas expre-siones me transmiten que no tienes claro que harásesta tarde.

En este sentido, en Televisión Española hemos optadopor emitir de forma diaria los mapas de probabilidad(cap. 27.6.1 en la página 416) de precipitación (ima-gen de cabecera del capítulo) de la Agencia Estatalde Meteorología. Son mapas que nos sirven para mos-trar cuán seguro puedes estar de que voy a ir al cine,pero no sabes qué película voy a ver. Entendemosque la repetición es la fórmula necesaria para hacercomprender los mecanismos de comprensión del len-guaje probabilista. Además los usamos todos los días,vaya a llover más o menos o nada, e insistimos en ladiferencia: puede ser muy probable que llueva, peropuede llover muy poco.

La tercera etapa del proceso de comunicación es latransmisión. En este punto encontramos el vehícu-lo de transmisión, que sería la televisión, y debemosintentar controlar las barreras y/o las interferencias.Tenemos que tener en cuenta que la televisión es unmedio que consta de audio y vídeo, a diferencia dela radio, que es audio solamente y la prensa escrita,por ejemplo, que es solo imagen. La televisión tienemás ventajas aunque también son más los elementosa tener bajo control. Por un lado, los gráficos. Hayque elegir bien las escalas de colores, por ejemplo.Siguiendo con el caso de los mapas probabilistas deprecipitación de AEMET. La escala de color va delverde claro (para probabilidades menores), pasandopor el amarillo y acabando en el rojo (probabilidadmás alta). A mi parecer, es una gama cromática acer-tada porque difiere mucho de la utilizada para la can-tidad de precipitación, que usa la paleta de azules yacaba en violetas.

Por otro lado, en alguna ocasión especial, como puedeser un periodo de vacaciones concreto, Semana Santao eventos meteorológicos extremos, hemos representa-do los supergrupos del Centro Europeo de Prediccióna Medio Plazo también proporcionados por AEMET(sec. 27.4.2 en la página 409). En este caso, hemosutilizado directamente el porcentaje acompañando ala configuración atmosférica, para mostrar cuál delos escenarios futuros es el más probable. En estecaso, consideramos que dicho producto nos da la po-sibilidad de dar grandes pasos en la difícil tarea de

626Física del caos en la predicción meteorológica Capítulo 40. Probabilidad e incertidumbre en la sociedad y en los

medios

la divulgación. Enseñamos que hay una opción másprobable que las otras, pero mostramos que existenopciones que no pueden ser descartables. Incluso, enalgunas ocasiones, es una manera de mostrar al teles-pectador aquellos casos en los que la incertidumbrees muy alta y todas las posibilidades tienen un pesosimilar.

Evidentemente cuando tratamos de incorporar a nues-tros espacios información de este estilo, previamentehacemos una reflexión profunda sobre qué contar yqué no. La comunicación científica eficaz, especial-mente en medios de comunicación denominados «demasas», siempre está ubicada en una delgada líneaentre lo que puede entender el ciudadano y el rigorcientífico.

Un último aspecto a tener en cuenta en el proceso detransmisión es el ruido. La televisión es un medio quese consume dentro de la actividad diaria. Es decir, unperiódico se lee y requiere atención para leerlo. Latelevisión puede estar encendida en la cocina mientrascena la familia. Debemos contar con ello a la hora deelegir las palabras a utilizar, el tono o el volumen denuestro discurso.

La siguiente etapa es la recepción. El receptor de-be estar dispuesto a recibir el mensaje. El principalproblema añadido al proceso de comunicación de va-riables con incertidumbre, que radica en el receptor,es el hecho de que el mensaje probabilista obliga alreceptor a asumir la decisión. Usando la metáfora an-terior, yo te digo qué probabilidad hay de que vaya aver «Cantando bajo la lluvia» y cuál es la de que novaya. Tú deberás decidir si te arriesgas a ir a la sala yver a solas la película. En este sentido, entiendo que esuna cuestión de tiempo que la sociedad se acostumbrea este tipo de información, que traslada el proceso dedecisión, pero es más completa que la determinista.

El último paso significativo del proceso es el descifra-do. Con él, la comunicación será exitosa, es decir, elreceptor se hará una idea del mensaje que coincidirácon la que transmitió el emisor y de esta manera se ha-brá logrado la comprensión del mensaje original. Eneste paso volvemos a encontrarnos con la dificultadsemántica. Es imprescindible que se incorpore dicholenguaje a los procesos de aprendizaje del individuo.Si bien es cierto que los resultados de incorporar co-nocimiento en la cadena de enseñanza se obtienen alargo plazo, es inexorable la necesidad de hacerlo.

Finalmente, el primer punto del proceso de comunica-ción nos decía que la misma tiene sentido si detrás hayuna intención. El proceso será completo si el receptordecodifica el mensaje, lo acepta y lo utiliza. La acciónes el paso decisivo, se logra una acción como reaccióndel receptor al mensaje del emisor.

Todos los procesos de comunicación deben concluircon la retroalimentación. Es necesario cerrar el cir-cuito. El receptor debería convertirse en emisor y es-tablecer una interacción bilateral. De esta manera seconsigue averiguar si el proceso se produce de formacorrecta.

Nuestra experiencia es positiva, tanto con los mapasprobabilistas como con los escenarios del Centro Eu-ropeo. Por ese motivo, nos alegra enormemente elproceso de apertura de ese tipo de información que hainiciado la Agencia Estatal de Meteorología a travésde su página web.

40.4 Lecturas recomendadas

Añadimos una serie de lecturas recomendadas que,aunque no estén referidas directamente, pueden com-pletar los contenidos presentados en el capítulo: [9,11, 12, 13, 14, 15, 16].

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40.5 Referencias a

40.5 Referencias

[1] ABRAHAM, Shymali y col. “Do location-specific forecasts pose a new challenge forcommunicating uncertainty?” En: Meteo-rological Applications 22.3 (2015), pági-nas 554-562. DOI: 10 . 1002 / met . 1487(citado en página 622).

[2] BECK, Ulrich. Risk society: Towards a newmodernity. Volumen 17. Sage, 1992 (citadoen página 616).

[3] CENTRO DE INVESTIGACIONES SOCIOLÓ-GICAS. Percepción social de la ciencia yla tecnología. Informe técnico. 2006, pági-na 7056 (citado en página 617).

[4] CENTRO DE INVESTIGACIONES SOCIOLÓ-GICAS. Percepción de la meteorología. In-forme técnico. Centro de Investigaciones So-ciológicas, 2011, página 2959. URL: http:/ / www . cis . es / cis / opencm / ES /1 _ encuestas / estudios / ver . jsp ?estudio = 12764 (citado en páginas 618,619).

[5] CRESPO, Eduardo, REVILLA, Juan Carlosy ELIZAGA, Fermín. “Meteorología y so-ciedad: uso y evaluación de la informaciónmeteorológica/Meteorology and society: useand evaluation of meteorological informa-tion”. En: Comunicación y Sociedad 27.2(2014), página 169 (citado en páginas 617,618, 621).

[6] GOFFMAN, Erving. Frame analysis: An es-say on the organization of experience. Har-vard University Press, 1974 (citado en pági-na 616).

[7] JOSLYN, Susan y SAVELLI, Sonia. “Com-municating forecast uncertainty: Public per-ception of weather forecast uncertainty”. En:Meteorological Applications 17.2 (2010), pá-ginas 180-195. DOI: 10.1002/met.190(citado en página 617).

[8] KAHNEMAN, Daniel y TVERSKY, Amos.“Choices, values, and frames”. En: HAND-BOOK OF THE FUNDAMENTALS OF FI-

NANCIAL DECISION MAKING: Part I.World Scientific, 2013, páginas 269-278 (ci-tado en página 617).

[9] KOOTVAL, H. “Guidelines on communica-ting forecast uncertainty”. En: World Meteo-rological Organization/Technical Document1422 (2008) (citado en página 626).

[10] KRUGER, Justin y DUNNING, David. “Uns-killed and unaware of it: how difficulties inrecognizing one’s own incompetence leadto inflated self-assessments.” En: Journalof personality and social psychology 77.6(1999), página 1121 (citado en página 616).

[11] PERSSON, Anders. “Los Meteorólogos nopodemos escapar de las probabilidades”. En:Tiempo y Clima 5.44 (2014), páginas 32-37(citado en página 626).

[12] RAIMONDI, Alessio. “Impacto social de lacomunicación de las predicciones del tiem-po”. En: XXXI Jornadas Científicas de laAME (2010) (citado en página 626).

[13] RAIMONDI, Alessio. “La predicción, basecultural de la prevención”. En: Tiempo y Cli-ma 5.39 (2013), páginas 40-41 (citado enpágina 626).

[14] RAIMONDI, Alessio. “Utilidad social de laspredicciones probabilísticas y su empleo enla historia de la meteorología”. En: PrismaSocial 12 (2014), páginas 45-88 (citado enpágina 626).

[15] RUIZ, J. “Pronóstico probabilístico \¿Porqué? y \¿Para quién?” En: XIII CongresoLatinoamericano e Ibérico de Meteorología(CLIMET) y X Congreso Argentino de Me-teorólogos (CONGREMET), "Los desastresnaturales y el cambio climático". 2009 (cita-do en página 626).

[16] VIÑAS, J. M. La comunicación de la cienciadel tiempo. 2012. URL: http://naukas.com/2012/12/22/la- comunicacion-de-la-ciencia-del-tiempo/ (visitado26-11-2017) (citado en página 626).