Una eina dissenyada per investigadors de la UV promet distingir la causa i l'efecte d'un fenomen "només amb dades"

La plataforma CauseMe ha sigut ideada per a resoldre prediccions en camps com el clima, l'ecologia, les geociències i l'observació de la Terra, on no sempre es pot intervindre o experimentar per a establir conclusions causals
8 agost 2019 16:30h
En alguns camps no es pot intervindre en el sistema per a establir conclusions causals, siga per qüestions pràctiques, ètiques o per ambdues. Per exemple, no es planteja contaminar més el planeta per a conéixer el grau en què les emissions de CO2 causen un augment de la temperatura. Imatge d'arxiu. 

VALÈNCIA. "Si plou, la gent obri el paraigua". Aquesta és, clarament, una relació causal. Però no sempre és tan fàcil resoldre-ho. Tal com assenyala la Universitat de València en una nota de premsa, distingir entre causa i efecte és una tasca que ha ocupat científics i filòsofs durant mil·lennis i que té moltes implicacions socials, econòmiques i mediambientals. 

"No és un problema resolt, en absolut. L'ésser humà ha aprés les relacions causa-efecte mitjançant l'experimentació, la intervenció i l'observació del món que ens envolta", continua la nota. Ocorre, però, que en alguns camps no es pot intervindre en el sistema per a establir conclusions causals, siga per qüestions pràctiques, ètiques o per ambdues. "No es planteja contaminar més el planeta per a conéixer el grau en què les emissions de CO2 causen un augment de la temperatura", argumenten.

Ara, un article publicat a la revista Nature Communications signat per 21 científics de 6 països diferents –Alemanya, Holanda, l'estat espanyol, Dinamarca, Suïssa i els Estats Units– afirma que és possible deduir eixes relacions causals emprant únicament observacions o mesures. La participació espanyola correspon a dos membres de la Universitat de València, els físics Gustau Camps Valls i Jordi Muñoz Marí, professors del Departament d'Enginyeria Electrònica i investigadors de l'Image Processing Laboratory, al Parc Científic.

"Hui dia comptem amb mètodes matemàtics per a inferir relacions causals a partir de dades i observacions que prometen revolucionar la ciència i impactar en un bon nombre d'aplicacions socials, econòmiques, i mediambientals", comenta Camps, titular d'una beca ERC Consolidator Grant.

"Les aplicacions són innumerables: comprovar hipòtesis científiques, comprovar la validesa dels models, optimitzar tractaments en clínica mèdica, veure els efectes d'adaptació d'espècies en ecologia, identificar variables que dominen els canvis en el sistema econòmic o identificar les variables que causen la crisi climàtica", exemplifica Camps.

D'esquerra a dreta, Gustau Camps i Jordi Muñoz. / UNIVERSITAT DE VALÈNCIA

L'article de Nature Communications, encapçalat per l'alemany Jakob Runge, enumera els problemes a resoldre en el futur, exposa exemples pràctics d'aplicació i, a més, presenta una plataforma web on els científics poden validar els seus resultats causals. Sota el nom CauseMe, "la plataforma compta amb exemples de conjunts de dades i desafiaments que contribuiran a avançar en el camp de la inferència causal en el futur", assenyala Muñoz. "La idea és establir quins són els mètodes més adequats per a cada tipologia de problema i formalitzar un protocol de validació útil en la pràctica i adaptat a l'usuari, que pot ser un científic, una empresa, una ONG o fins i tot un banc", afegeix.

Inferir relacions causals entre variables només a partir de dades i sense cap assumpció prèvia tindrà conseqüències en la climatologia, l'ecologia, les geociències o l'observació de la Terra però "pot revolucionar, a més, altres camps, com ara l'estadística". "Deixem que les dades parlen i que diguen si les hipòtesis de les quals partim són les que s'observen en la realitat", diu Camps. 

Subscriu-te al nostre butlletí per rebre les últimes novetats al teu correu.
next