No voy a perder la oportunidad de hablar de dos de los conceptos que más me gustan: la Segunda Guerra Mundial y la Investigación estadística. Y este artículo sobre «el sesgo del superviviente» es una excusa perfecta para ello. El sesgo del superviviente es un sesgo muestral o una falacia lógica característica que se descubrió durante el gran conflicto bélico gracias a la actuación de un matemático rumano afincado en USA, Abraham Wald. Más adelante se han escrito múltiples artículos sobre ello, sobre todo en el ámbito de las finanzas (p.ej.: Elton, Bruber y Blake, 1996), porque nos sirve para conocer cómo funciona nuestro razonamiento lógico. A veces equivocadamente.
Vamos a conocer un poquito más de nuestra historia…
Durante la Segunda Guerra Mundial, al servicio estadístico del mando conjunto aliado se le encarga la difícil tarea de proponer mejoras en los aviones, que mantienen en ese momento una batalla a brazo partido contra la Luftwaffe. Las mejoras tecnológicas aliadas, su mayor disponibilidad de recursos y el mayor número de aparatos disponibles estaban siendo igualadas por la pericia de los pilotos germanos. Y por las aportaciones de un puñado de ingenieros geniales (Heinkel, Tank, Willy Messermitch, la anterior aportación del difunto Junkers…). Tenían que encontrar qué era lo que fallaba en sus aviones, dónde estaban sus puntos débiles. Mientras que se desarrollaba un auténtico drama sobre el cielo europeo.
Como buenos investigadores, empezaron por analizar los aviones que retornaban de las batallas aéreas y a sus pilotos. Estudiaron dónde recibían los impactos los aparatos y dónde resultaban heridos los pilotos. Comprendieron cómo la artillería antiaérea y los pilotos alemanes se comportaban. Interrogando a los pilotos, averiguaron los lugares de impacto más frecuentes. Hicieron múltiples diagramas, con un profundo análisis estadístico y consiguieron llegar a una conclusión: los aviones estudiados tenían mayor incidencia de impactos en las áreas marcadas por los puntos rojos.
Ya tenían un resultado. Había que mejorar el blindaje en estas áreas, porque eran las que más impactos recibían. Esto haría que los aviones aliados fueran más resistentes y permitiría ganar la guerra aérea.
Cuando todos estamos equivocados
Con el estudio realizado, se dirigieron a Abraham Wald, un científico rumano de origen judío. Era ya muy conocido por sus conocimientos matemáticos cuando se trasladó a los USA, huyendo de los nazis que se anexionaron Austria en 1938. Les ayudaría a dar consistencia estadística al estudio y a llegar ante el Alto Mando con datos científicos demostrados. Sin embargo, el matemático cambió totalmente el enfoque: Les propuso blindar y mejorar la seguridad de las áreas que no estaban marcadas por los puntos. Justo lo contrario a lo propuesto.
Los aviones que habían sido estudiados eran aquellos que sí que habían conseguido volver a casa. Los pilotos que habían sido entrevistados eran los pilotos supervivientes al combate. Es decir, aquellos aviones y pilotos que habían sido alcanzados en los puntos rojos, habían conseguido sobrevivir. Todos aquellos que sufrieron daños en las áreas vacías del esquema, se quedaron dañados de tal manera que fueron derribados.
Las áreas vacías correspondían a los motores, a la cabina del piloto y a la parte posterior del avión. Esas áreas eran por tanto las más débiles. Eran aquellas en las que acertar con la artillería antiaérea o con las ametralladoras de los cazas suponía la muerte del piloto y/o la pérdida del aparato.
Y muchas veces nos pasa justo esto: nos centramos en los casos de los supervivientes, en los casos de éxito. Cuando nos deberíamos centrar en los fracasos, en los casos que no sobreviven. Para evitarlos o mejorar los resultados.
Ni que decir tiene que esta historia tiene final feliz. Se mejoró el blindaje de esas áreas y el estudio contribuyó a adelantar el final del Tercer Reich.
Aplicación en los estudios de mercado / marketing / economía.
Tanto en Econometría como en el ámbito de la Investigación y estudios de Mercado, este sesgo de supervivencia aparece frecuentemente y supone uno de los retos a los que ha de enfrentarse el investigador. Analizamos a las personas longevas y sus hábitos de vida, porque queremos saber qué ha hecho que vivan tanto tiempo. Pero hemos de tener en cuenta también a aquellos que no lo han hecho, para, caeteris paribus, conocer qué ha hecho que ellos no lo hayan conseguido.
Los clientes a los que hemos de realizar las encuestas de satisfacción son aquellos que no desean realizarlas. Porque detrás de su «no» siempre está la verdadera razón que nos hace perder clientes. Sólo los entusiastas de un producto/servicio querrán dedicar 5 minutos de su tiempo a hablar de él; los detractores y los neutros no querrán perder su tiempo en explicarnos qué hacemos mal. O cuál ha sido la causa por la que los hemos perdido como clientes.
Hemos de encuestar a aquellos que no quieren contestar al sondeo electoral, porque son los que más desencantados están de la política y son los que determinan el voto de castigo o el voto por eliminación. El sesgo del superviviente está detrás de muchos casos de falibilidad en los sondeos, y explica en parte el efecto Donald Trump.
El sesgo de supervivencia puede llevar a creencias demasiado optimistas, porque se ignoran los fracasos. También hace achacar a circunstancias especiales lo que es, en el fondo, mera buena suerte. Y justo los fracasos son los eventos que hemos de conocer, los que hemos de estudiar. Para no repetirlos. Estudiemos entonces también a los aviones derribados.
Para una explicación más gráfica de este sesgo y de otros conceptos relacionados con el manejo de datos, recomiendo ver este vídeo de «Hablando en Data«. Es un joven canal que ofrece contenido interesante en español sobre estos conceptos:
Euribor.com también aborda el ejemplo citado sobre el avión en este artículo:
https://www.euribor.com.es/2020/07/01/el-sesgo-del-superviviente/
Y si quieren contar con un estudio de investigación de mercados que evite al máximo éste y otros sesgos como éste, contacte con Eureka! Marketing, con nosotros, aquí.
