¡°Las carreras que empiezan por ¡®bio¡¯ est¨¢n copadas por mujeres y tiene que ver con los cuidados¡±

Anabel Forte (Yecla, 40 a?os) es una gran divulgadora de las matem¨¢ticas y la estad¨ªstica porque ¡°nos ayudan a valorar la informaci¨®n que nos llega y por tanto nos hace ciudadanos m¨¢s cr¨ªticos¡±, asegura. Ha cantado, recurrido a los zombis o a un programa llamado Stat Wars para hacerse entender cuando hace divulgaci¨®n en los colegios de las ciencias. Licenciada en ambas materias ¡ªsu especialidad es cuantificar la incertidumbre mediante el an¨¢lisis bayesiano¡ª, Forte dirige la c¨¢tedra de Brecha Digital de G¨¦nero en la Universitat de Val¨¨ncia y preside la Sociedad Espa?ola de Bioestad¨ªstica. Insiste en que perder el miedo a las tecnolog¨ªas exige conocerlas y entenderlas.

Pregunta. Cuenta que tuvo referentes cercanos (profesoras y un profesor), que la guiaron hacia las ciencias. ?Encontr¨® mujeres matem¨¢ticas o f¨ªsicas en sus libros de texto del colegio?

Respuesta. No estaban. Ahora hay proyectos como los Women¡¯s Legacy que intentan recuperar esos nombres pero yo no sab¨ªa que hab¨ªa mujeres matem¨¢ticas. El ¨²nico nombre que hubiera citado cuando estudiaba era el de Marie Curie. Sin embargo, cuando te pones las gafas moradas encuentras que hay un teorema de Cauchy-Koval¨¦vskaya, y el segundo apellido era de una mujer. Yo cre¨ªa que eran dos se?ores y luego aprendes que no. O (Emmy) Noether, que tiene un mont¨®n de teoremas en F¨ªsica y muchos no saben que era una mujer.

P. ?Se ha normalizado la presencia de mujeres en las carreras cient¨ªficas o cuesta todav¨ªa?

R. En Bachillerato, y hasta pr¨¢cticamente el doctorado, los n¨²meros grosso modo dan m¨¢s mujeres que hombres en las carreras de ciencias. Si empezamos a desgranar por ramas vemos que hay muchas en Arquitectura, Qu¨ªmica, Biolog¨ªa, Farmacia, pero te vas a F¨ªsica, Ingenier¨ªa Inform¨¢tica o Telecomunicaciones y van desapareciendo. En Inform¨¢tica es terrible, no s¨¦ si el porcentaje en toda Espa?a est¨¢ en solo un 13% de mujeres y ha bajado desde los a?os 80, porque lleg¨® a ser del 30%.

P. ?Y a qu¨¦ se debe?

R. Es dif¨ªcil separar los factores y no hay estudios concluyentes de por qu¨¦ dejan de ir. Tenemos intuiciones. Sabemos, por ejemplo, que las ni?as desde los 6 a?os se empiezan a ver como menos brillantes que sus compa?eros chicos. Y es verdad que cuando la salida laboral de Matem¨¢ticas era la ense?anza en los institutos hab¨ªa m¨¢s mujeres que hombres en el profesorado. Pero a partir del a?o 2000, las Matem¨¢ticas empiezan a considerarse las ciencias del futuro y los bancos, las empresas, muchos sectores demandan matem¨¢ticos. Es ah¨ª donde se empieza a invertir la tendencia y ahora son un 60% de hombres y el resto, mujeres. Creo que tiene que ver con las nuevas salidas laborales de esas carreras. Todas las ramas que empiezan por ¡°bio¡± est¨¢n copadas por mujeres y creemos que tiene que ver con los cuidados. En la Estad¨ªstica hay m¨¢s o menos igualdad de g¨¦nero pero si te vas a algo que se llame bioestad¨ªstica hay m¨¢s mujeres. En Ciencia de Datos o Ingenier¨ªas, con salidas laborales en las empresas, hay mayor¨ªa de hombres. Tenemos que convencer a las mujeres de que desde esas especialidades tambi¨¦n se cuida. Cuando los equipos que dise?an un software son diversos, de diferentes edades, diferente g¨¦nero, etc¨¦tera, el programa suele ser m¨¢s intuitivo y f¨¢cil de usar.

P. ?Qu¨¦ pasa con la brecha digital de g¨¦nero?

R. Nos hemos dado cuenta que la brecha empieza en el colegio y tiene que ver con c¨®mo socializamos con las tecnolog¨ªas. Hay un estudio de la Universidad de Alicante, que analiza la percepci¨®n de las alumnas y alumnos de Magisterio respecto a sus capacidades tecnol¨®gicas cuando en un futuro den clase: los chicos optaban por usar las tecnolog¨ªas pero ellas se ve¨ªan menos capaces de emplearlas para ense?ar. Vamos a estudiar esa percepci¨®n en toda la Comunidad Valenciana para entender y poder hacer una gu¨ªa de buenas pr¨¢cticas que fomenten que los referentes en digitalizaci¨®n en las aulas sean igualitarios.

P. La astrof¨ªsica brit¨¢nica Jocelyn Bell apunt¨® en una entrevista que la mujer no siempre quiere ser tan competitiva como el hombre. ?Es una explicaci¨®n a la escasez de mujeres en algunas ramas de la ciencia?

R. No nos socializan como competitivas, desde que somos peque?as nos encargan m¨¢s cuidar del hermano, no mancharnos la ropa; ellos socializan de otra manera, la competencia es m¨¢s habitual en los ni?os. Es dif¨ªcil separar qu¨¦ es natural y qu¨¦ cultural.

P. Entonces las mujeres deben ser m¨¢s competitivas.

R. No, creo que debemos cambiar el sistema. El sistema de ciencia es ahora mismo terrible, no permite que un padre o una madre est¨¦ con sus hijos por la dedicaci¨®n que exige. Otra opci¨®n es lo que propone el libro The slow professor: Desafiando la cultura de la rapidez en la academia. Es otro tipo de ciencia, hacer las cosas con m¨¢s calma pero entonces te quedas fuera de la carrera. Porque ahora la carrera cient¨ªfica es eso: una carrera. Ver quien publica m¨¢s¡­

P. La ciencia de datos vive una aut¨¦ntica eclosi¨®n. ?Qu¨¦ aporta a la sociedad?

R. Dir¨ªa m¨¢s bien qu¨¦ lleva aportando desde hace muchos a?os porque la Estad¨ªstica ha servido para mejorar nuestras vidas, ha ayudado a aprender c¨®mo dirigir los Estados. Edmond Halley, que conocemos por el cometa, fue uno de los primeros en dise?ar f¨®rmulas matem¨¢ticas y estad¨ªsticas para calcular la esperanza de vida. O el caso de Florence Nightingale, considerada la madre de la enfermer¨ªa moderna gracias a los datos de campo que recopil¨®. Ahora ha llegado el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) y se recopilan datos de todos lados y para procesar todos esos datos hace falta computaci¨®n, estad¨ªstica, matem¨¢ticas e inform¨¢tica.

P. Pero la mercantilizaci¨®n de los datos asusta. Hacen falta l¨ªmites y una regulaci¨®n.

R. Necesitamos equipos diversos que se pongan a pensar en la ¨¦tica cuando se usan estos datos, y, de hecho, se est¨¢n haciendo cosas ya. El problema es que tenemos datos masivos, que damos con nuestro permiso, y no hay un control sobre la ¨¦tica que hay detr¨¢s. Como sociedad tenemos que definir hacia d¨®nde queremos ir porque hay muchos intereses diferentes y tenemos que llegar a un acuerdo de m¨ªnimos. Estamos en el pico de un momento de cambio y las cosas volver¨¢n a su cauce. Todav¨ªa estamos a vueltas de si dejamos o no las calculadoras en los ex¨¢menes de la PAU y ?cu¨¢ntos a?os hace que existe la calculadora? La tecnolog¨ªa nos asusta y, a veces, la queremos fuera de nuestras vidas porque parece que todo sea m¨¢s natural sin ella. Pero tenemos que entenderla porque es una laparoscopia, una ces¨¢rea o una resonancia magn¨¦tica. Hay momentos de crisis y miedo pero hay que hacer una llamada a la calma como ciudadanos y, sobre todo, tendr¨ªan que servir para que los gobernantes y todos los que tienen poder de decisi¨®n nos sentemos a hablar de educaci¨®n, porque si ahora mismo tenemos miedo es porque muchos no entendemos que es una IA. Y todo lo que no entiendes, da miedo.

P. Es una especialista en el an¨¢lisis estad¨ªstico bayesiano, que sirve para medir la incertidumbre. Suena a que en el futuro todo ser¨¢ muy predecible.

R. Todos queremos algo de incertidumbre porque si sabemos lo que nos va a pasar ma?ana, qu¨¦ aburrida ser¨ªa la vida. La incertidumbre en ese aspecto es bonita, pero cuando se trata de saber qu¨¦ probabilidad hay de curaci¨®n de un c¨¢ncer, ah¨ª no nos interesa que haya incertidumbre. Necesitamos saber cuanto m¨¢s mejor para encontrar soluciones. As¨ª que cuantificar la incertidumbre en Estad¨ªstica es poner probabilidades a las cosas. En Educaci¨®n, nos hace falta entender la probabilidad, ense?arle a los alumnos qu¨¦ es la probabilidad y qu¨¦ medimos con eso, porque no lo saben. Calcular la incertidumbre nos ayuda a entender mejor nuestra vida. La estad¨ªstica bayesinana es una manera de cuantificar esas probabilidades.

P. Es una divulgadora entusiasta de las ciencias y las tecnolog¨ªas. ?Qu¨¦ es lo m¨¢s extravagante que ha hecho para hacer pedagog¨ªa de las ciencias?

R. (Se r¨ªe). Cantar con los alumnos la canci¨®n: ¡®Tres cosas hay en la vida: salud, dinero y amor. Y el que tenga esas tres cosas que le d¨¦ las gracias a Dios¡¯. Y cuando llego ah¨ª me paro y les pregunto: ¡®?A Dios? ?C¨®mo que a Dios? A la Estad¨ªstica¡¯.

P. ?Qu¨¦ es Stat Wars. El Imperio de los datos?

R. Es un proyecto que llevamos a nivel nacional, naci¨® en Madrid de la mano de la investigadora Rosa Lillo y pretende contarle a la gente qu¨¦ es esto de la Estad¨ªstica porque no tenemos ni idea. Yo empezar¨ªa a ense?ar probabilidad en infantil porque como ciudadanos necesitamos entenderlo. Les hace m¨¢s cr¨ªticos a la hora de valorar la informaci¨®n que les llega porque la mayor¨ªa est¨¢ basada en datos. Lo hicimos de forma l¨²dica, con personajes de Star Wars. Un instituto, un colegio, puede ir a una web y pedir que vayamos a ese centro. Jugamos y ense?amos.

P. ?D¨®nde huir cuando atacan los zombis? es el t¨ªtulo de una conferencia suya, creo que de 2019. Explicaba c¨®mo a trav¨¦s de la estad¨ªstica se pod¨ªa entender el comprotamiento de los zombis y ayudarnos a escapar de ellos.

R. Ven¨ªa de una estancia de EE UU y una amiga me pidi¨® que fuera a un evento de DataBeers para contar lo que hab¨ªa hecho. Me acord¨¦ que al principio de empezar a dar clases me lleg¨® una noticia de que hab¨ªan hecho un modelo matem¨¢tico para explicar las epidemias zombis y de ah¨ª surgi¨® la idea. Por cierto, que son los modelos que se han utilizado durante la pandemia de covid-19. Me llamaron de Madrid para que participara en un congreso de j¨®venes matem¨¢ticos y tuvo mucha repercusi¨®n. Luego escrib¨ª un art¨ªculo en The Conversation hablando de ello. Y trata de que tu puedes tener un modelo muy bonito pero que no termina de explicar bien la realidad porque siempre hay un hueco, un salto, entre lo que dice el modelo y lo que hay de verdad. Ese salto hay que cubrirlo cuantificando la incertidumbre con estad¨ªstica bayesiana. Se utilizan para todo.