Demasiado
bueno para ser verdad o si la decisión por la culpabilidad es unánime eres
absuelto
En el antiguo Israel existía una regla por la cual si un
Tribunal compuesto por 23 personas encontraba, de manera unánime, culpable al
acusado, entonces éste debía ser absuelto. La regla es bastante
contraintuitiva. Entonces, ¿a qué se debe la regla? y, más importante aun, ¿es
correcta? Según Gunn et. al[1],
algo de verdad tiene esta regla, al menos, estadísticamente.
Estadísticamente la probabilidad de que todas las pruebas
coincidiesen en la culpabilidad es baja. Si usted lanza una moneda y todos los lanzamientos
salen cara y no sello, algo le debería preocupar en la moneda. Sin embargo, ese
hecho que debería llamarnos a reflexionar, por ejemplo, sobre la calidad de las
pruebas aportadas en el proceso, al parecer, produciría lo contrario: nos lleva
a pensar que el acusado es, efectivamente, culpable. Si todas las prueba
apuntan a la culpabilidad del acusado es porque el acusado lo debe ser. No
olvidamos en analizar la calidad de la prueba, y solo nos guiaríamos por el hecho
de que todas las pruebas tienen el mismo contenido.
Veamos el siguiente ejemplo: si tenemos al testigo X1 que dice
que vio al acusado cometer el crimen; luego, al testigo X2; y así
sucesivamente, tres testigos más en el mismo sentido; tenderíamos a creer que
el acusado es, efectivamente, culpable porque creeríamos que la probabilidad de
que todos ellos se equivoquen es bajísima. El valor probatorio de cada
testimonio sería bajísimo, pero acumulados nos harían creer que tenemos un buen
caso.
X1 dice
que vio a Y cometer el crimen
X2 dice
que vio a Y cometer el crimen
X3 dice
que vio a Y cometer el crimen
X4 dice
que vio a Y cometer el crimen
X5 dice
que vio a Y cometer el crimen
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Estos testimonios
le dan un alto valor a la Hipótesis de que Y cometió el crimen
Cada testimonio tendría un valor probatorio bajo; pero como
todos apuntan en un mismo sentido, entonces su valor conjunto se incrementaría.
Se asume que la coincidencia de esos 4 testimonios no puede ser producto del
azar, sino de que efectivamente Y cometió el crimen. Pero, ¿el hecho de que
varias pruebas coincidan solo se puede deber a que la hipótesis es verdadera? En
realidad, no. A veces, la forma como se produce una prueba o como se generó una
determinada información puede haber estado sesgada. El que varios testigos
coincidan no implica que su testimonio sea confiable por ese hecho: debemos analizar
la forma cómo se han generado. Como dicen Gunn et. al: lo que debemos distinguir es cuándo más evidencia, realmente, agrega más
apoyo a la hipótesis que queremos probar y cuándo, por el contrario, más
evidencia podría estar ocultando algún tipo de sesgo en la forma como se ha
producido la prueba.
El problema se encuentra en que cuando tenemos abundancia de
pruebas que apuntan en un mismo sentido nos concentramos en el contenido, mas
no en la forma como se produjo u obtuvo la prueba. Un ejemplo actual es el
reconocimiento en línea. A través de una serie de estudios se ha podido mostrar
que la forma como se hacían los reconocimientos estaba orientada a que se
reconozca a la persona que la policía consideraba como culpable. En otras
palabras, el proceso de producción de la prueba estaba sesgado.
Sin embargo, los abogados no nos preocupamos en cómo se producía
ese reconocimiento, sino solo en el contenido de la declaración del testigo:
X1, X2, (...), reconocían al acusado. Como son varios, entonces la probabilidad
de que ellos se equivoquen debía reducirse a cero.
Los estudios sobre reconocimiento en línea muestran que la forma
de la preguntas; las personas que integran el reconocimiento en línea; etc.,
tienden a sesgar la respuesta del acusado; por eso, un análisis de la prueba no solo debe estar en el contenido, sino
también en la forma como se produjo. Debemos
analizar tanto la calidad de la producción de la prueba como hacia donde apunta
su contenido.
Un punto distinto a lo anterior es que la unanimidad o el
consenso en una decisión no implican que la decisión sea buena. Por el
contrario, estos investigadores te dirían que donde todos piensan igual, nadie
piensa mucho. Preocúpate donde las decisiones son tomadas con acuerdos muy
altos, porque, de repente, algo está funcionando mal en ese proceso. El consejo
es que analices tanto el proceso bajo el cual se tomó una decisión como el
contenido de la decisión misma.
Conclusiones:
1) La
forma como se produjo la prueba permitirá determinar qué tan confiable es la
prueba. Por esa razón, antes de analizar el contenido de la prueba, el analista
debe buscar evidencia acerca de la forma cómo se ha producido la prueba; si
tiene sesgos y qué limitaciones tendría la prueba.
2) El
analista no debe analizar el contenido de las pruebas sin antes analizar su
forma de producción. Si realiza esto último podría creer que las pruebas tienen más
fuerza de la que realmente tendrían.
[1] La referencia al artículo se puede encontrar
aquí: http://arxiv.org/pdf/1601.00900v1.pdf. Le agradezco a Mario Zuñiga quien me envió
el dato del artículo escrito por Gunn y otros.
