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Leo en un periódico que acaban de indemnizar a los famosos “Cinco de Central Park”. Es un famoso caso de error judicial. Veinte años después, cuando ya ha aparecido el verdadero culpable, la ciudad de Nueva York compensa con muchos millones de dólares a los cinco inocentes que las han pasado de todos los colores por un crimen que no cometieron. El caso de los “Cinco de Central Park” es uno más entre muchos errores judiciales derivados de un escaso conocimiento matemático por parte de los jueces. Bastaría que aprendieran unos pocos rudimentos de Teoría de la Probabilidad y en particular del Teorema de Bayes, para que no se produjesen atropellos como los de este caso. Casi siempre ocurre lo mismo. Se parte de una acusación basada tan solo en prejuicios étnicos o de otro tipo. Y sobre esa acusación, se realizan valoraciones estadísticas que en realidad no tienen ningún sentido: “el sospechoso es hispano, muy delgado y tiene una cicatriz en la mejilla…justo como describe a su agresor la víctima…¡las posibilidades de que esas tres características sean casuales son una entre 5.000”, dice el fiscal, y el jurado considera que la condena tiene un margen de error de 1 entre 5.000. Pero eso es un disparate. Hay que empezar, como Bayes enseña, estimando con los hechos, y solo con los hechos, la verdadera probabilidad a priori de que el hombre sea culpable, sin prejuicios ni sesgos. Y solo después se pueden hacer valoraciones estadísticas o probabilísticas que, conforme al Teorema de Bayes, nos permitirán calibrar la probabilidad a posteriori de que el sospechoso haya cometido de verdad el delito. Esto es exactamente lo inverso de lo que a menudo se hace en los tribunales. Y simplemente por eso la balanza de la justicia se desequilibra con frecuencia.
