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.

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[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.