José Fernando Isaza
Empiezo por el final: si el polígrafo fuera altamente confiable, los sistemas de justicia se reducirían de forma notable e impartirían fallos rápidos y equitativos; además, harían obsoleta en el sistema financiero la necesidad de tener analistas de riesgo crediticio.
Los vendedores del servicio de polígrafo utilizan argumentos de su negocio con frases como “el método es confiable al 95 %”. Una pregunta que surge es: ¿con qué metodología obtiene este resultado? ¿O es simplemente un estimativo inventado?
Esta cifra, en estudios clínicos, es usada en el siguiente sentido: un 95 % de confiabilidad quiere decir que si una persona tiene una enfermedad o un virus, en el 95 % de los casos la prueba da positiva; si no lo tiene, en el 95 % de los casos da negativa.
La confusión surge al pensar que la probabilidad de que el test sea positivo y la persona tenga el virus es igual a la probabilidad de que tenga el virus si el test es positivo. La diferencia puede ser muy grande, en especial cuando la prevalencia (prevalencia = infectados/población total) es baja.
Volviendo al polígrafo, se trata de detectar algo así como una “tendencia a comportamientos y acciones no éticas”.
La prevalencia en un entorno típico no puede ser muy alta. Piense en una organización con 10.000 vinculados. Si la prevalencia es mayor del 4 %, habría por lo menos 400 empleados con tendencia a actuar ilegal o antiéticamente. Por supuesto, en otros entornos, como el Congreso, la prevalencia es más alta.
El problema de aplicar el polígrafo en un ambiente laboral o para selección de personal es el alto número de “falsos positivos” que discriminan contra personas que siendo éticamente correctas pueden tener problemas de tolerancia al estrés y el polígrafo las señale como no éticas. Por otra parte, existen técnicas para burlar el polígrafo. También se producen “falsos negativos”. En una concepción humanística es mucho mas censurable un “falso positivo” que un “falso negativo”. Haciendo la similitud con la presunción de inocencia, es mejor un culpable libre que un inocente condenado.
Para emplear términos epidemiológicos, llamamos “infectados” a los de comportamiento potencial no ético y “no infectados” a aquellos cuyo desempeño se desenvuelve de acuerdo con los principios aceptados por la ley y la sociedad.
Ejemplo: si el 4 % en una población de 100 está “infectado” y el polígrafo tiene una sensibilidad del 95 %, se puede estimar la probabilidad de falsos positivos y falsos negativos (hay que recordar que si el test es positivo la persona se cataloga como infectada).
La probabilidad de que el test dé positivo y la persona no esté infectada (éticamente correcta) es 4,8/8,60 x 100 = 55 % (inadmisible).
Nótese que el número de tests positivos es 8,60 a pesar de que la prevalencia es del 4 %. Es decir, detecta el doble de lo real. Esto ocurre siempre que la prevalencia sea menor que la no prevalencia. Hay 0,2 falsos negativos, es decir, el test deja pasar infectados y a la vez filtra los no infectados. El confiable test elimina los no infectados (4,8), es decir, éticos, más que los infectados (3,8) no éticos.
El uso del polígrafo tiende a avalar la hipótesis de Ñungo: “Prefiero un inocente preso que un culpable libre”. Más de 200 años de civilización echados por la borda.
(Se puede encontrar un análisis más completo en los textos de estadística, en el capítulo sobre el teorema de Bayes).
