Imagina que estás en un juicio por un crimen violento. El fiscal presenta a varios testigos que vieron al sospechoso en la escena del crimen. Todos ellos lo identifican sin dudar. ¿Qué pensarías? ¿Qué pensaría el jurado? Probablemente, que el sospechoso es culpable más allá de toda duda razonable. Después de todo, ¿cómo podrían equivocarse tantos testigos?
Esta creencia de que más consenso es mejor se aplica a muchos aspectos de la sociedad. Desde las decisiones políticas hasta las científicas, pasando por las artísticas o las personales, tendemos a confiar más en los resultados que cuentan con un amplio apoyo. Sin embargo, hay situaciones en las que esta lógica falla. Situaciones en las que un acuerdo casi total puede indicar un problema grave. A este fenómeno se le llama la paradoja de la unanimidad.
Explicación de la paradoja de la unanimidad
La paradoja de la unanimidad se produce cuando un alto nivel de acuerdo entre varias fuentes de información reduce la fiabilidad del resultado en lugar de aumentarla. Esto ocurre cuando hay algún factor que distorsiona o manipula las fuentes, haciendo que todas ellas se equivoquen de la misma manera. En estos casos, un resultado menos unánime sería más probable y más creíble.
Un ejemplo sencillo para ilustrar este concepto es el de una moneda. Si lanzamos una moneda al aire 100 veces, esperamos obtener una distribución aproximadamente igual de caras y cruces. Si obtenemos 50 caras y 50 cruces, confiamos en que la moneda es justa. Pero si obtenemos 100 caras y 0 cruces, o viceversa, sospechamos que algo anda mal. Tal vez la moneda está trucada, o alguien la ha lanzado de una manera especial. En cualquier caso, el resultado es demasiado unánime para ser creíble.
La paradoja de la unanimidad nos muestra que no podemos fiarnos solo del número de fuentes que apoyan un resultado, sino que también tenemos que considerar el nivel de incertidumbre en una situación. Cuanto mayor sea la incertidumbre, menor será la probabilidad de obtener un acuerdo total por azar, y mayor será la sospecha de que hay algún error sistemático.
Unanimidad en identificaciones de sospechosos
Uno de los ámbitos donde la paradoja de la unanimidad tiene implicaciones importantes es el de las identificaciones de sospechosos por parte de testigos oculares. Aunque parezca intuitivo pensar que cuantos más testigos coincidan en señalar a una persona, mayor será su culpabilidad, la realidad es más compleja.
Un estudio realizado en 1994 por Wells y Bradfield mostró que los testigos oculares pueden cometer errores graves incluso cuando hay consenso entre ellos. Los investigadores presentaron a los participantes un vídeo de un robo y les pidieron que identificaran al ladrón entre varias fotografías. Sin embargo, ninguna de las fotografías correspondía al verdadero ladrón. A pesar de ello, el 86% de los participantes eligió una foto como la del ladrón, y el 44% eligió la misma foto.
Esto demuestra que las identificaciones unánimes pueden ser resultado de factores como la brevedad de las observaciones, la sobreestimación de la exactitud o la influencia social. Además, hay otros factores que pueden introducir errores sistémicos en el proceso de identificación, como las instrucciones del policía, el formato de la rueda o el feedback posterior.
Errores sistemáticos más allá del juicio humano
La paradoja de la unanimidad no solo afecta al ámbito del testimonio humano, sino también al de otras fuentes de información que pueden parecer más objetivas o fiables. Un ejemplo sorprendente es el del ADN femenino que apareció en múltiples escenas del crimen en Europa entre 1993 y 2009.
Durante años, las autoridades buscaron a una mujer misteriosa que estaba relacionada con al menos 40 crímenes en Alemania, Austria y Francia. Sin embargo, resultó que no se trataba de una asesina en serie, sino de una trabajadora de una fábrica que había contaminado accidentalmente las muestras de ADN que se usaban en las investigaciones. Este caso ilustra cómo un error sistemático puede llevar a resultados unánimes y falsos.
Otro tipo de error sistemático que puede generar unanimidad sospechosa es el del fraude deliberado. Un ejemplo reciente es el del científico holandés Diederik Stapel, que publicó decenas de estudios falsos sobre temas como el racismo, la violencia o la alimentación. Stapel manipuló los datos para obtener resultados que confirmaban sus hipótesis, y que eran aceptados por la comunidad científica sin cuestionarlos. Este caso muestra cómo la falta de diversidad o de control puede favorecer la aparición de resultados unánimes y engañosos.
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