María Alonso Pena, Irène Gijbels y Rosa Crujeiras Casais

Si se quiere estudiar cómo evolucionan los contaminantes en función de la dirección del viento, es imprescindible saber el ángulo al que este sopla; o bien, para analizar la respuesta de las neuronas ante ciertos estímulos visuales, la dirección de estos estímulos es un dato clave. Por otro lado, el ángulo desde el que se aproxime un depredador puede determinar la estrategia de escape de la presa. En todos estos contextos, la direccionalidad es un aspecto fundamental para el análisis estadístico, pero las técnicas que existían hasta ahora tenían carencias que impedían su aplicación directa.

Para suplirlas, María Alonso Pena, profesora ayudante doctora de Estadística e Investigación Operativa en la Universidade de Santiago de Compostela (USC); Irène Gijbels, catedrática de Estadística en la Universidad Católica de Lovaina, Bélgica; y Rosa Crujeiras Casais, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la USC, han propuesto un método más general para analizar datos direccionales, fundamentándolo desde el punto de vista teórico y estudiando su funcionamiento en distintos escenarios de simulación para validar su uso.

Los resultados se reflejan en el artículo A general framework for circular local likelihood regression (“Un marco general para la verosimilitud local en regresión circular”), publicado en el Journal of the American Statistical Association (JASA). El método se puede aplicar a ámbitos tan variados como la biología, la neurociencia o el medio ambiente y, además, ha permitido a las investigadoras revisar ciertas conclusiones erróneas que existían en la literatura debido a la falta de disponibilidad de las técnicas adecuadas.

Crujeiras sostiene que la búsqueda de nuevas herramientas estadísticas cobra una importancia renovada ante los múltiples formatos de datos que se recopilan actualmente: ya no son solo números sino imágenes, vídeos o perfiles genéticos. “Recogemos muchísima información, pero, ¿sabemos manejarla?”, plantea. “Desde la estadística y la investigación operativa, nuestro cometido es ayudar a transformar esos datos en información que nos permita tomar mejores decisiones”.

De hecho, la investigadora galardonada considera “muy necesario” que la sociedad disponga de competencias en estadística básica para desarrollar el espíritu crítico y escapar de las noticias falsas. Como ciudadanía, sostiene, “tenemos que entender la importancia de la interpretación del dato y las consecuencias que una interpretación errónea puede tener sobre nuestras vidas, sobre las decisiones que nuestros gobiernos toman sobre nosotros. No somos un actor secundario —concluye—, somos una disciplina que hoy en día tiene que ser protagonista en nuestras vidas”.