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Modelos matemáticos para futurología y estigmatización de los obesos (1 de 2)

Ya no se juzga más a los modelos por la manera correcta en que reproducen la información del mundo real; cada vez más, son los modelos los que generan esos datos como si ellos mismos fuesen una realidad. Michael Crichton

El «experto» del vídeo se llama Kevin Hall. En el minuto 45 del vídeo este señor nos muestra el efecto rebote característico de la dieta hipocalórica (ver): se pierde algo de peso (menos de 10 kg) durante los primeros 6 meses, y a partir de ese momento se recupera poco a poco lo perdido:

Según Hall, la explicación «típica» de esa curva es que «el metabolismo se ralentiza hasta igualar las calorías que se están consumiendo, la pérdida de peso se estanca aunque la gente sigue haciendo dieta y la gente no ve razón para seguir haciendo dieta y se deja la dieta«. No es cierto que ésa sea la explicación típica: la cantinela predominante es la que propagan los «expertos» como Hall, que consiste en culpar al obeso de que el método no funcione: nos han hecho creer que la dieta hipocalórica no funciona a largo plazo porque la gente deja la dieta. Lamentablemente, también el obeso/a lo cree y se culpa a sí mismo/a del fracaso.

Pero como decía, Hall nos cuenta que lo habitual es lo otro:

That is the story that’s typically told to explain this weight trajectory

Ésa es la historia que se nos cuenta normalmente para explicar esa trayectoria del peso

Y se pregunta si esa explicación es coherente con su modelo matemático:

What we can ask is, does that match up with what our model says?

Lo que podemos preguntarnos es, ¿encaja eso con lo que dice nuestro modelo?

Pese a que el objetivo primario de cualquier modelo matemático que pretenda ser útil, es en primer lugar ser validado reproduciendo correctamente los datos experimentales, Hall no se pregunta si su modelo matemático es capaz de reproducir la realidad: este señor se pregunta si los datos experimentales ¡son capaces de ajustarse a su modelo! Y si la realidad no se ajusta al modelo, él deduce que los datos reales son falsos… ¡Cuánta arrogancia! 

Así que Hall llega a la conclusión de que la dieta hipocalórica no funciona porque la gente deja de hacer dieta casi antes de haber empezado:

People are really good initially at cutting their calories, but then they basically lose adherence relatively quickly

La gente es muy buena reduciendo las calorías al principio, pero relativamente pronto dejan de hacer dieta

Según su modelo matemático, ya no es que la gente sigamos la dieta hipocalórica poco tiempo, es que no la seguimos nada:

¿Es razonable su hipótesis? ¿Es razonable la curva de ingesta que muestra, para todos los estudios realizados con dieta hipocalórica? A mí no me parece razonable. Su hipótesis es que los datos de los estudios de pérdida de peso son falsos y que el método no funciona porque la gente no mantiene la dieta hipocalórica ni unos meses. ¿Ni por casualidad en uno sólo de los cientos de estudios científicos ya realizados (ver)? No lo cuenta como lo que es, una hipótesis implausible y sin fundamento, sino que lo está afirmando, porque es lo que él deduce de su modelo matemático. Es espeluznante.

La magia no existe

Un modelo matemático se comporta según cómo se ha modelizado. La magia no existe ni en las matemáticas ni en la informática, salvo en las películas de ciencia ficción: los programas informáticos no cobran vida propia «inteligente» y deciden comportarse de una forma diferente a cómo han sido programados. Si modelizas un sistema biológico mediante un sistema de ecuaciones matemáticas, el modelo, el programa, se ciñe a esas ecuaciones matemáticas. Puede que no controles el resultado final de la simulación, pero has establecido al 100% las bases de su comportamiento.

Los modelos matemáticos proponen descripciones simplificadas de la realidad que, actualmente, pueden ser programadas en un computador. Si tu modelo, si esa «interpretación simplificada de la realidad», es capaz de reproducir lo que sucede en la vida real, puedes usar el modelo para tratar de entender en qué forma los distintos factores/parámetros escogidos en el modelo condicionan el resultado final. Si, por el contrario, tu modelo no reproduce lo que sucede en la vida real, una posibilidad es que los datos procedentes de la vida real sean erróneos, pero la otra opción, la más probable y es una posibilidad que no puedes ignorar, es que el «modelo simplificado» que estás empleando sea conceptualmente erróneo o incompleto. Si, por ejemplo, se intenta modelizar el comportamiento de un ser vivo empleando la pseudociencia del balance energético, no vamos a ser capaces de reproducir los resultados reales de estudios científicos absolutamente controlados (ver). Todos los datos reales podrían ser erróneos, hipotéticamente, pero lo más seguro es que sea el modelo programado el que es incorrecto.

Si Hall creyera que existe una «reacción metabólica» que paraliza la pérdida de peso, habría buscado la forma de modelizar con sus ecuaciones (ver) esa reacción metabólica, hasta lograr reproducir los resultados experimentales. Si, como es el caso, no cree que exista, no lo incorpora a su modelo. Su modelo matemático se comporta según lo que él programa, ni más ni menos.

En definitiva, ¿tiene sentido deducir de un modelo matemático que la culpa de que la dieta hipocalórica no funcione es de la gente, que no sigue la dieta? Deducir eso de las predicciones de un modelo matemático es un acto arrogante carente de sentido. Si tú has programado «mecanismos» por los que la recuperación del peso y la grasa corporal se van a producir, incluso aunque no aumentes la ingesta, el modelo matemático se comportará de esa manera y a partir de ahí puedes tratar de aprender algo sobre esa reacción analizando la evolución de los parámetros incluidos en el modelo. Pero si, consciente o inconscientemente, no incorporas esos mecanismos al modelo, no se comportará de esa manera y eso no demostrará nada sobre la existencia o inexistencia de esa reacción. Supongo que Hall sabe qué hay programado en los modelos que maneja y supongo que sabe si se han considerado mecanismos por los cuales podría reproducirse esa reacción, por lo que su pretensión de concluir, a partir de esos modelos, la inexistencia real de esos mecanismos es alucinante. Si, como es el caso, su modelo no reproduce los resultados experimentales, su modelo no puede usarse para tratar de entender esa realidad: únicamente nos dice cuáles son los supuestos empleados a la hora de crear el modelo. Como decía, los modelos matemáticos no cobran vida inteligente una vez programados en un computador.

la arrogancia de los modeladores me quita el aliento. En todos los siglos han existido científicos que decían saberlo todo. Dado que el clima puede ser un sistema caótico —nadie está seguro— estas predicciones son inherentemente dudosas, por decirlo amablemente. Pero, centrándonos en el quid de la cuestión, aún si los modelos fuesen correctos científicamente, jamás podrán incluir la sociología. Predecir cualquier cosa a cien años vista es simplemente absurdo. Michael Crichton

Pero para los caloréxicos el cuerpo humano es más sencillo de modelizar que el clima, pues el «modelo energético» dice que nuestro cuerpo funciona a base de sumas y restas de calorías…

La campaña para culpar al obeso del fracaso de la dieta hipocalórica es intensa e incesante. Y las consecuencias son gravísimas: el obeso cree saber lo que tiene que hacer y, por tanto, no busca otras explicaciones ni otras soluciones a su problema de peso. El obeso insiste una y otra vez en aplicar el mismo remedio, obteniendo una y otra vez el mismo resultado. O deja de intentarlo, pues el único resultado que obtiene es frustración y daño a la autoestima. No sólo no logra resultados: se culpa de ello (ver,ver,ver,ver). El daño que nos hace a los obesos la pseudociencia del balance energético es doble: es físico, pero también es psicológico.

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