David Cox- Nuffield College Dos matemáticos, el británico David Cox y el estadounidense Bradley Efron, han sido reconocidos con el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Ciencias Básicas por desarrollar métodos estadísticos «pioneros y enormemente influyentes», que han resultado imprescindibles para obtener resultados fiables en un amplísimo rango de áreas, desde la medicina a la astrofísica, la genómica o la física de partículas. «Los métodos de Cox y Efron se usan diariamente en la práctica de la ciencia estadística, y han tenido un gran impacto en todas las ciencias que dependen del análisis de datos», ha señalado el acta del jurado. Para el matemático Trevor Hastie, miembro del jurado, «son los dos estadísticos vivos más influyentes hoy en día y han revolucionado este campo». En concreto, la contribución de Cox, llamada precisamente «regresión de Cox» en homenaje a su creador, es una herramienta muy poderosa para explicar la duración de un intervalo temporal entre dos eventos de interés, que depende de factores identificables y no del mero azar (por ejemplo, la mortalidad de un grupo de personas por una determinada enfermedad, o como consecuencia de un factor de riesgo como la contaminación ambiental). Publicada en 1972, se usa en multitud de áreas, por ejemplo, en investigación del cáncer, en epidemiología, economía, psicología, sociología e incluso en los ensayos que analizan la resistencia y durabilidad de productos industriales. Como muestra de un resultado médico obtenido gracias a esta técnica estadística, el acta cita la conclusión de que, al cabo de un año de haber dejado de fumar, ya se detecta un descenso de la mortalidad. Efron, por su parte, inventó en 1979 un método «engañosamente simple» llamado «bootstrap» (lengüeta de bota) para determinar el margen de error de una medida; este dato es esencial en ciencia, porque sin él el resultado carece de valor. Terapia contra el cáncer y bosón de Higgs Se trata de contribuciones realizadas hace ya décadas, y para ambos galardonados fue difícil escoger solo una de entre las muchas aplicaciones derivadas de ellas. David Cox (Birmingham, Reino Unido, 1924), de la Universidad de Oxford, se declaró «enormemente sorprendido y satisfecho» por la variedad de los problemas científicos en que su contribución ha resultado ser de utilidad, y puso un ejemplo: «Sirve para estudios de pacientes con cáncer, para determinar qué peso tiene el tratamiento en su evolución». Curiosamente, Cox empezó a investigar en estadística por razones muy diferentes: la demanda de esta ciencia en aeronáutica para aplicaciones militares, en la Segunda Guerra Mundial. «Han sido cientos de miles de trabajos», explicó Bradley Efron (Minnesota, EE.UU., 1938), profesor de Estadística de la Universidad de Stanford. «Los científicos recogen los datos, nosotros los analizamos. Por ejemplo, en la búsqueda del bosón de Higgs: lo que haces es recolectar un montón de datos que en última instancia te generan un pico en una gráfica. Pero, ¿cómo estás seguro de que ese pico es real y no un artefacto? El bootstrap te lo dice», explica. Efron se planteó recurrir a las computadoras, entonces en su infancia, para analizar los datos. «Con el bootstrap (el nombre surge de los cuentos del Barón de Münchhausen) lo que haces es delegar ese trabajo complejo de ‘pensar’ en las computadoras; no es que piensen nada, por supuesto, sino que obedecen el algoritmo que has diseñado», indica. La técnica resultaba en apariencia tan simple que inicialmente fue acogida con desconfianza por la comunidad científica, que al final tuvo que rendirse a la evidencia. Ambos matemáticos coinciden en que sus métodos, y en general las herramientas estadísticas, serán cada vez más necesarios en la ciencia actual, que recurre con frecuencia al análisis de grandes cantidades de datos (Big data), como ocurre en la genómica o la medicina personalizada.
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