Jone Uria Albizuri.
ARKUPEAN

Datuak

2021eko apirilaren 16a
00:00
Entzun
Ohi baino datu eta zenbaki gehiago ikusten dugu azken boladan. Baina ez da pandemiak sortu duen fenomenoa, lehendik ere bazetorren zerbait da. Sarritan zenbakiak edo ehunekoak ematen ditugu (eta dizkigute) horrek zuzenean denontzako gauza bera esan nahiko balu bezala. Baina ez da hala izaten. Norbere intuizio, esperientzia eta arrazoitzeko moduen arabera, zenbaki berek gauza bat ala beste iradokiko digute. Zenbaki horiek inguratzen dituen esaldiak ere izango du zerikusia. Datuak ez baitira taula batean huts-hutsetan azaldu ohi gehienetan.

Hala, ez da gauza bera «Poliziaren indarkeria neurtzen duen Mapping Police Violence elkartearen arabera, iaz segurtasun indarrek hildakoetatik %28 afro-amerikarrak ziren, nahiz eta horiek herritarren %13 soilik izan» (BERRIA 2021/04/12) esatea edo «...ren arabera, iaz segurtasun indarrek hildakoetatik %28 afro-amerikarrak ziren, eta afro-amerikarrak biztanleriaren %13 dira». Nahiz eta eta soilik horiek zerbait iradokitzen ari dira: %28 hori benetan ematen duen baino larri eta gordinagoa dela %13 hori kontuan harturik. Eta bada, jakina.

Izan ere, %28 hori soilik ikusita, inork esan liezaguke poliziak hildako afro-amerikarrak indarkeria polizialak hildakoen heren bat baino gutxiago direla. Eta beraz, bi aldiz gehiago direla poliziak hildako ez afro-amerikarrak afro-amerikarrak baino. Eta ez litzateke gezurrik esaten ariko, datuei dagokienez. Baina ez liguke perspektiba orokorra erakutsiko, bistan da.

Probabilitateen teorian Bayes-en teorema da emaitza garrantzitsuenetako bat. Teorema honek bi gertaeraren probabilitateak gertaera batak bestea baldintzatzeko duen probabilitatearekin erlazionatzen ditu, nolabait esanda. Adibidez, bi gertaerak izan litezke afro-amerikarra izan eta poliziak hil. Teoremak bi horiek erlazionatzen ditu afro-amerikarra izanik poliziak hiltzeko eta poliziak hildakoa afro-amerikarra izateko probabilitateekin.

Lau datu hauetatik bi dira bigarren paragrafoan azaltzen direnak. Afro-amerikarra izateko probabilitatea 0.13 da (%13) eta poliziak inor hil duela jakinik hildakoa afro-amerikarra izatekoa 0.28 (%28). Beste biak ez ditugu ezagutzen. Baina jakingo bagenu, adibidez, zein den poliziaren indarkeriaz hildako biztanleen ehunekoa, Bayes-en teoremak emango liguke afro-amerikar batek poliziak eraila izateko zein probabilitate daukan.

Edozein kasutan, datuek ematen diguten beste informazioa afro-amerikarra ez izateko(1-0.13=0.87) eta poliziak hildako norbait afro-amerikarra ez izateko (1-0.28=0.72) probabilitateak dira. Lehengo antzera, poliziak hildako biztanleriaren portzentajea bageneki, jakingo genuke afro-amerikarra ez den batek poliziak erailda bukatzeko duen probabilitatea.

Bada, nahiz eta datu bat faltan izan, bi datuok konpara ditzakegu. Bata bestea baino zenbat aldiz probableagoa den jakiteko aski baita bien arteko zatiketa egitea. Eta zatiketa egiterakoan poliziak erahila izateko probabilitate ezezagun hori sinplifikatu egiten da Bayes-en formulan. Beraz, datuotatik ondoriozta dezakegu Ameriketako Estatu Batuetan poliziak eraila izateko probabilitatea (0.28/0.13)/(0.72/0.87)=2.6 aldiz handiagoa dela afro-amerikarra izanda izan gabe baino. Alegia, arrazakeria faktore ukaezina dela; albisteak eta bi ehunekoek gure intuizioari iradoki bezala.

Baina intuizioa ez da beti zuzena izaten. Datuen gardentasuna aldarrikatzetik haratago, datuen trataeran formatuago legokeen gizarte bat ez litzaiguke batere gaizki etorriko. Euskarazko Wikipediatik hasita, sareetan eta literaturan informazio eta adibide interesgarri eta anti-intuitibo ugari dago Bayes-en teoremaren inguruan. Zuen esku hemendik aurrerakoa.
Iruzkinak
Ez dago iruzkinik

Ordenatu
0/500
Interesgarria izango zaizu
Nabarmenduak
Orain, aldi berria dator. Zure aldia. 2025erako 3.000 babesle berri behar ditugu iragana eta geroa orainaldian kontatzeko.