Un interesante artículo de Juan Pablo Somiedo[1], aparecido a finales de 2018, nos recordaba que el teorema de Bayes[2], en su versión más elemental (lo que se suele llamar “Bayes ingenuo”) puede seguir siendo útil en análisis de inteligencia.

El teorema de Bayes en el análisis de inteligencia

Se puede argumentar que todo análisis de inteligencia es bayesiano en su naturaleza. En esencia consiste en obtener unas evidencias iniciales, simples fragmentos de una realidad bastante compleja, para formular después hipótesis explicativas, recolectar más evidencia y verificar cuál de nuestras hipótesis se ajusta mejor a la evidencia disponible. Algo que no es esencialmente distinto de la “lógica bayesiana”, es decir, de ir modificando nuestras valoraciones subjetivas iniciales a medida que vamos recibiendo evidencias más o menos consistentes con ellas.

En las décadas de 1960 y 1970 hubo varios intentos de utilizar directamente el teorema de Bayes para fines de análisis de inteligencia. Algunos de ellos han sido documentados en las publicaciones del Centro para el Estudio de la Inteligencia de la CIA[3]. Los resultados, sin embargo, no llegaron a ser plenamente convincentes. Y una de las razones principales fue que el mundo real resultó ser demasiado complejo para los modelos elementales que deben considerarse al utilizar “Bayes ingenuo”. Y es que estos modelos presuponen la invariabilidad de la situación inicial (oculta a nuestros ojos), así como la independencia absoluto de los sucesos que vamos considerando. Este problema puede resolverse mediante el uso de “redes bayesianas”[4] y los resultados son matemáticamente correctos, aunque aquí el principal problema radica en conseguir modelar correctamente la realidad. Es el enfoque que fue seleccionado para el programa Apollo[5] y otros similares.

A pesar de todo, y con las debidas precauciones, el uso de “Bayes ingenuo” puede ayudarnos en algunos casos a valorar la evidencia de que disponemos. Para que ello sea así, tendríamos que prestar atención a neutralizar las principales debilidades del método. A saber:

a) Deberíamos utilizar únicamente evidencia relativamente “reciente” (algo que, medido en tiempo, puede tener distintos significados dependiendo de los casos). El problema es que Bayes nos da información sobre una situación preexistente y oculta (por ejemplo, la decisión que puede haber adoptado un determinado líder político) fijando nuestra atención en sus manifestaciones visibles. Si la evolución de la situación es bastante lenta (por ejemplo, la soviética durante el brezhnevismo medio y tardío), podemos asumir que no cambia sustancialmente durante años, por lo que el momento de obtención es escasamente relevante para la valoración de la evidencia. En situaciones más dinámicas, como suelen ser la actuales, las posiciones de los líderes se están modificando continuamente como consecuencia de los cambios que se producen en el entorno. Evidencia relativamente antigua puede referirse a una “situación oculta” que ya no es actual. Por ello, deberíamos utilizar solo evidencia bastante nueva y, si la crisis continúa, prescindir de la más antigua en beneficio de otra más reciente.

b) En la medida de lo posible, el conjunto de las hipótesis debería cubrir la totalidad de las posibilidades existentes, y no debería existir ningún solape entre las diferentes hipótesis. En la práctica, este objetivo es casi imposible de alcanzar, aunque cuanto más nos acerquemos a él, más fiables serán los resultados que obtengamos al aplicar “Bayes ingenuo”.

c) Las evidencias (“Sucesos”) deberían ser de un “peso similar” y no estar relacionadas entre sí[6].

En la práctica

Hemos elaborado una hoja de Excel[7], con la esperanza de que pueda ayudar con los cálculos matemáticos que esta técnica requiere. Para rellenarla, seguiremos los siguiente pasos, sugeridos por Jessica McLaughlin[8]:

1) Creamos un conjunto de hipótesis mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas relativas al fenómeno incierto que queremos investigar. Como ya hemos explicado, es, quizá, uno de los pasos más difíciles. En general, resulta complicado imaginar hipótesis que sean por completo mutuamente excluyentes (sin ningún solape entre ellas). Y no lo es menos conseguir que el conjunto de ellas agote todas las posibilidades.

2) Asignamos probabilidades previas (pr.previa, en nuestra hoja de cálculo) a cada una de las hipótesis. La probabilidad previa es nuestra estimación intuitiva de la probabilidad relativa de cada una de las hipótesis. Dado que son mutuamente excluyentes y que cubren todas las posibilidades, la suma de las probabilidades previas debe ser 1. En nuestra tabla, expresamos las probabilidades en tantos por ciento.

3) Ahora debemos ir incorporando los “Sucesos” que nos servirán para valorar las hipótesis. El método reajusta las probabilidades de las hipótesis después de cada suceso, por lo que estos pueden añadirse secuencialmente, según se van produciendo o según tenemos noticia de ellos. Una buena elección de sucesos es muy importante para que el método produzca resultados aceptables. Los sucesos deben tener valor diagnóstico (es decir, deben ser más o menos probables según cuál de las hipótesis es la correcta) y, en lo posible, de un “peso” (importancia) similar.

4) Según incorporamos “Sucesos” a la tabla, les asignamos “verosimilitudes” (“verosim.”, en nuestra hoja de cálculo), relativas a cada una de las hipótesis. Se trata para cada caso de la probabilidad estimada por el analista de que el suceso ocurra, suponiendo que la hipótesis que estamos considerando sea correcta. En la tabla, esta probabilidad la expresamos por un entero entre 0 y 100, siendo 0 la imposibilidad total, y 100 la seguridad completa (de que el suceso se producirá suponiendo que la hipótesis se verifica). Obviamente, la suma de todas las verosimilitudes no tiene por que ser la unidad (100% o, según la notación que utilizamos en nuestra tabla, 100).

La propia tabla recalculará las probabilidades de las hipótesis una vez que hayamos computado cada “Suceso”. En nuestra tabla, podemos encontrar estas probabilidades recalculadas en la columna G (“probab.”).

5) Reiteraremos el proceso según añadimos nuevos sucesos. En nuestra tabla, cada nuevo suceso está representado 10 filas más abajo del anterior. Si agotamos los predefinidos en la tabla, podemos añadir más copiando el último “bloque” diez filas más abajo.

Un ejemplo: crisis de Crimea, marzo de 2020

El proceso puede verse mucho más claro con la ayuda de un ejemplo. Utilizaremos el de la crisis de Crimea de 2014, en particular las dos semanas que siguieron a la caída del Presidente ucraniano Yanukovich, el 21 de febrero. Hemos rellenado la hoja Excel con una serie de “Sucesos” y el resultado puede encontrarse en la hoja prueba_crimea.xlsx[9]. Se trata, evidentemente, de un supuesto didáctico en el que la elección su “Sucesos” y la determinación de las verosimilitudes están condicionados por el interés en ilustrar algunos de los posibles resultados.

Como vemos, la técnica nos permite calcular en todo momento las probabilidades de las diversas hipótesis, y mantener este cálculo actualizado según vamos recibiendo nueva información. Algunas observaciones interesantes:

1. a) A fecha 6 de marzo de 2014, consideraríamos casi seguro (probabilidad del 90%) que la intención rusa sea anexionar la península de Crimea.
2. b) Sin embargo, unos días antes (según la tabla) no estaría tan claro. El 1 de marzo la hipótesis de la anexión era ya la más probable (55%), pero aún calculábamos una probabilidad notable (39%) de que los rusos estuvieran intentando crear una república virtualmente independiente sin poner en cuestión (formalmente) las fronteras reconocidas (modelo “Transnistria”).
3. c) Tan solo unos días antes, hacia el 25-26 de febrero, la hipótesis más probable era aún que los rusos estuvieran intentando impedir que el nuevo gobierno de Kiev tomara el control efectivo de Crimea (probabilidad del 63-68%).

Con la tabla, podemos fácilmente excluir como sospechoso de desinformación un suceso que hemos aceptado previamente, modificar la verosimilitud de sucesos pasados a la luz de nueva evidencia, o cambiar las probabilidades previas de las que hemos partido. En todos estos casos, la tabla nos recalcula automáticamente todas las probabilidades.

Bayes ingenuo y Análisis de Hipótesis Alternativas (ACH)

En el fondo, la técnica de Bayes ingenuo no es muy diferente del Análisis de Hipótesis Alternativas (ACH) de Heuers. La lógica subyacente es la misma (conocer una realidad oculta gracias al estudio de sus manifestaciones visibles) y la diferencia principal radica en la forma de atacar el problema: mientras  Bayes ingenuo calcula las probabilidades relativas, ACH intenta descartar hipótesis por ser inconsistentes con la evidencia.

Para ilustrar mejor las diferencias entre estas dos técnicas, hemos elaborado una matriz (prueba ach_crimea.xlsx[10]) con los sucesos y las hipótesis del ejemplo sobre Crimea. Como sabemos, las diversas variantes de ACH se diferencian entre sí por la manera de contabilizar los resultados. En nuestro caso, marcaremos CC y contaremos 2 puntos cuando el suceso sea altamente consistente con la hipótesis, C (1 punto) cuando sea consistente, I (-1) cuando sea inconsistente y X (rechazo de la hipótesis) cuando sea incompatible. Con estas reglas, hemos llegado a los resultados que a continuación se indican:

a) La hipótesis de la Anexión parece la más probable, aunque seguimos atribuyendo una probabilidad considerable a la hipótesis del Caos. Las dos primeras hipótesis (Evitar el control de Kiev sobre la península y el modelo Transnistria) podrían ser descartadas.

b) Si elimináramos la última fila, es decir, si no tomáramos en consideración el suceso del 6 de marzo, las cuatro hipótesis seguirían siendo verosímiles, con dos de ellas (Anexión y Transnistria) vistas como claramente más probables.

Vemos, pues, que partiendo de una lógica similar, las dos técnicas nos conducen a resultados ligeramente distintos. Y en el proceso podemos apreciar algunos de los inconvenientes que cada una de ellas tiene:

a) En ACH el principal problema es que no siempre resulta fácil encontrar sucesos que desmientan alguna de las hipótesis (“coartadas”) por ser completamente incompatibles con ella. Y, en ocasiones, sucesos muy interesantes pueden ser sospechosos de desinformación.

b) En ausencia de “coartadas”, la puntuación en ACH depende mucho de la metodología de cálculo que se siga. La que hemos elegido es, quizá, excesivamente simple. Otras más complejas pueden resultar difíciles de aplicar (aunque hay programas informáticos que pueden servir de ayuda) y resultar en cierta medida arbitrarias.

c) El problema con Bayes ingenuo es que para muchos analistas no resulta intuitivo. El uso de la hoja Excel ayuda mucho a realizar los cálculos, pero puede oscurecer la lógica que hay detrás de ellos.

A modo de conclusión                                                 

a) El Teorema de Bayes no sirve para predecir el futuro, sino que nos ayuda a conocer una realidad pasada o presente que permanece oculta a nuestros ojos. Es obvio que si el Presidente del país X ha decidido invadir el país vecino Y, acabará haciéndolo, de no mediar alguna circunstancia que le haga cambiar de opinión. Pero lo que averiguamos no es el hecho futuro (que invadirá), sino el pasado (que ha tomado la decisión de hacerlo).

b) Bayes ingenuo (como también ACH) es más efectivo cuando se usa para estudiar una situación estable, cuando la evidencia se puede recolectar durante un período de tiempo suficientemente largo sin que la “incógnita” que intentamos resolver cambie apreciablemente. Porque cuando la “incógnita” cambia con relativa rapidez, como suele ser el caso durante las crisis actuales, diferentes observaciones realizadas en momentos distintos pueden ser producto de una “realidad oculta” que se ha modificado, que ya no es la misma. Por eso, si queremos que Bayes ingenuo funcione razonablemente bien con situaciones dinámicas, la recogida de datos debe realizarse en plazos de tiempo relativamente cortos. O debemos descartar los “sucesos” más antiguos, que pueden responder a una “realidad oculta” que ya no es real.

c) Más importante que las dos técnicas que hemos examinado en este post es la “lógica bayesiana” que subyace a ambas. En inteligencia (sobre todo, en inteligencia estratégica) es raro conseguir evidencias directas sobre la realidad que nos interesa. Esa realidad siempre permanece oculta a nuestros ojos y lo que podemos averiguar sobre ella es gracias a sus manifestaciones visibles.

d) Quien quiera ocultar una información valiosa no solo intentará protegerla de intentos directos de acceder a ella, sino que tendrá también en cuenta esas manifestaciones visibles, tan difíciles de ocultar. Y lo hará utilizando desinformación. Este es el principal problema para utilizar Bayes ingenuo (o ACH): distinguir la información correcta de la inexacta y de la desinformacón.

Y es que no resulta nada fácil ser un analista inteligente.

[1]     SOMIEDO, J.P. (2018). El análisis bayesiano como piedra angular de la inteligencia de alertas estratégicas. Revista de Estudios en Seguridad Internacional, 4, 1: 161-176. DOI: http://dx.doi.org/10.18847/1.7.10. Para una lista de las interesantes aportaciones de Somiedo al estudio de la metodología del análisis de inteligencia, ver https://dialnet.unirioja.es/servlet/autor?codigo=3971893.

[2]     Para una explicación rápida del teorema de Bayes, véase https://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes.

[3]     Puede verse, por ejemplo, FISK, C.F. (1967). The Sino-Soviet Border Dispute: A Comparison of the Conventional and Bayesian Methods for Intelligence Warning. CIA Center for the Study of Intelligence. https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/kent-csi/vol16no2/html/v16i2a04p_0001.htm (acceso: 08.062020).

[4]     Los no familiarizados con las redes bayesianas pueden encontrar una introducción elemental de este concepto en https://es.wikipedia.org/wiki/Red_bayesiana.

[5]     Ver STICHA, P., BUEDE, D. & REES, R.L. (2005). APOLLO: An analytical tool for predicting a subject’s decision making. En Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis. https://cse.sc.edu/~mgv/BNSeminar/ApolloIA05.pdf (acceso: 08.06.2020).

[6]     Los que conozcan el histórico concurso de televisión Un, dos, tres, responda otra vez recordarán que una táctica muy eficaz para responder consistía en repetir un “objeto”, alterando alguna de sus características. Por ejemplo, si pedían “muebles que puedan estar en un comedor”, ir diciendo sucesivamente “silla blanca”, “silla negra”, “silla roja”, etc. Esta táctica aplicada a la técnica de “Bayes ingenuo” nos acabaría conduciendo inexorablemente a una hipótesis predeterminada. Claro que sería como hacernos trampas al solitario…

[7]     El nombre de la hoja es bayes_excel.xlsx, y puede encontrarse en https://bit.ly/2An58uc.

[8]     MCLAUGHLIN, J., & PATÉ-CORNELL, M.E. (2005). A Bayesian approach to Iraq’s nuclear program intelligence analysis: a hypothetical illustration. En 2005 International Conference on Intelligence Analysis. https://analysis.mitre.org/proceedings/Final_Papers_Files/85_Camera_Ready_Paper.pdf (acceso: 27.10.2018). También, MCLAUGHLIN, J. (2005). A Bayesian Updating Model for Intelligence Analysis:A Case Study of Iraq’s Nuclear Weapons Program. Honors Program in International Security Studies Center for International Security and Cooperation Stanford University.

[9]     Puede accederse a ella en la siguiente dirección: https://bit.ly/30veoY3.

[10]   Puede encontrarse en https://bit.ly/3dUsENL.