¿Cuánto vale una vida humana? Alguien se tomó el trabajo de calcularlo…

¿Cuánto vale una vida humana? Esa pregunta enfrenta a quienes, frente a la pandemia dicen que no se puede parar la economía aunque queden atrás algunas muertes, y a quienes opinan que una economía se puede recuperar pero las vidas no. A lo largo de la historia, sin embargo, diversas organizaciones, desde compañías de seguros, investigadores en contaminación y estrategas militares han hecho los cálculos. Un atroz panorama del valor de nuestro tesoro más preciado. Nota de Adam Roger compartida desde la revista Wired, traducción propia y versión levemente libre para adaptarla a nuestra realidad.

El consumo, la inversión privada, la industria, todo está en caída libre, y no es probable que mejore hasta 2021, incluso si la pandemia se calma y no vuelve con una segunda ola. (Las pandemias tienden a volver a estallar con segundas olas, especialmente cuando el distanciamiento social termina demasiado pronto).

Pongámoslo de esa manera, y la elección parece clara: continuar con las estrictas medidas de distanciamiento social y refugio en el lugar para minimizar la propagación de Covid-19 y salvar miles de vidas, o terminar con el cierre total -abrir todas las tiendas, reiniciar las fábricas- y «salvar» la economía. Se deben hacer sacrificios por el bien común. «No podemos mantener nuestro país cerrado. Tenemos que abrir nuestro país«, dijo el presidente norteamericano Donald Trump mientras visitaba una fábrica de máscaras en Arizona. «¿Algunas personas se verán muy afectadas? Sí.» Se morirán, podemos agregar.

El objetivo del distanciamiento social era «aplanar la curva», frenar la propagación del virus para que los hospitales no se vieran desbordados y los gobiernos pudieran tomar medidas de salud pública -como la realización de pruebas generalizadas y el seguimiento de los contactos de las personas enfermas- para mantener a la gente segura. Todo ello habría hecho que la dicotomía fuera falsa; el cierre no tendría que ser total y los costos económicos podrían disminuir. Pero eso no ocurrió.

Los sacrificios tienen que valer la pena. El bien tiene que ser mayor. Pero siempre el diablo está en los detalles. El gobernador de Nueva York Andrew Cuomo lo dijo en términos muy claros: «¿Cuánto vale una vida humana? Esa es la verdadera discusión que nadie admite, abierta o libremente, que deberíamos«, dijo Cuomo en una sesión informativa el martes. «Para mí, yo digo que el costo de una vida humana, una vida humana no tiene precio. Y punto.»

Como ha informado la Associated Press, el gobierno federal de EEUU ha abandonado en gran medida sus propias normas sobre cuándo los estados deben levantar sus órdenes de refugio en el lugar. Un investigador del respetado Centro Johns Hopkins para la Seguridad de la Salud dijo al Congreso norteamericano la semana pasada que ningún estado parecía epidemiológicamente listo para volver a la normalidad.

Y sin embargo,  en USA 31 estados han decidido hacerlo. Texas está dejando que los restaurantes y cines reabran con una capacidad del 25 por ciento, con las peluquerías a seguir, mientras que el gobernador reconoce en privado que los casos de Covid-19 sin duda aumentarán como resultado. Georgia está levantando su orden de quedarse en casa y permitiendo que lugares desde salones de tatuajes hasta bowlings abran sus puertas. Incluso California, que se cerró temprano, está abriendo algunas playas del sur.

La información sobre el virus es incompleta y a veces contradictoria. También lo es la información sobre su impacto en la economía mundial. También lo es la información sobre lo que la gente contribuirá a la economía, incluso si los estados terminan con las restricciones oficiales. Dada esa incertidumbre, ¿quién se subirá a un avión la semana que viene? ¿O va a ir a un bar lleno de gente? (Una minoría, según las encuestas, pero la percepción del riesgo ha disminuido en las últimas semanas, independientemente de la propagación de la enfermedad).

Como sociedad, históricamente hemos estado dispuestos a incurrir en gastos para salvar vidas y mejorar el bienestar público. Los gobiernos obligan a los fabricantes de automóviles a reducir la contaminación del aire para ayudar a las personas con asma y eso sube el precio de los coches. Las leyes impiden que las fábricas contaminen para salvar los peces, y entonces los productos cuestan más. Pero ese tipo de compensación tiene claramente límites. Pocas personas sugieren desactivar los motores financieros del país para luchar contra las muertes por adicción a las drogas, la gripe, las enfermedades cardíacas o los accidentes de tráfico. ¿Por qué hacerlo entonces ahora para este virus respiratorio que nos ataca ahora?

Sucede que este virus no se parece a nada anterior. En menos de cinco meses ha matado a más norteamericanos que las guerras en Vietnam, Irak y Afganistán combinadas. Si la tendencia continúa, matará más gente cada día que la que murió en los atentados del 11 de septiembre. Más que eso, muchas de las crisis de salud pública prevenibles que matan a los humanos también producen dinero para alguien, como las compañías farmacéuticas o la industria petroquímica. Por eso alguna gente tiene incentivos para dificultar la solución de esos problemas. Pero el Covid-19 no tiene fans.

Y por lo tanto, para salvar un gran número de vidas pagaremos un costo enorme. Hasta que ese costo parezca demasiado alto.

Este cálculo es fundamental para la forma en que los gobernantes toman decisiones políticas en tiempos normales. Tenemos un conjunto de herramientas para dibujar en un sinuoso y fascinante cuerpo de conocimiento que, desde la Segunda Guerra Mundial, ha ayudado a los líderes a tomar decisiones. Al preguntar si el distanciamiento social, el cierre de escuelas, la cancelación de eventos y otras «intervenciones no farmacéuticas» «valen la pena» en algún sentido, la pregunta implícita es simple y profunda: ¿Cuánto vale una vida humana, en dinero?

La ciencia del valor humano

Todo comenzó con los preparativos para un apocalipsis anterior, el de la guerra fría. Específicamente, los estrategas militares querían saber cómo infligir el holocausto nuclear más efectivo por la menor cantidad de dinero.

Para ser justos, la Fuerza Aérea de los EE.UU. no quería saber el valor de preservar una vida, sino de acabar con ella. En esencia, esto era una contraparte macabra de determinar el valor de una vida: ¿Cuánto cuesta una muerte? Los estrategas querían saber cómo podían causar el mayor daño en un ataque nuclear de primer golpe a la Unión Soviética, dado su limitado presupuesto y un número limitado de aviones para lanzar las bombas. Así que en 1949 la Fuerza Aérea encargó el problema a la Corporación RAND. Recién independizada de sus orígenes como un Tink Thank (tanque de pensamiento) aeroespacial financiado por la Fuerza Aérea, RAND se puso a aplicar un nuevo conjunto de herramientas al problema: teoría de juegos y computadoras binarias. El «Dr. Strangelove» lo entendería mejor.

Después de descifrar cientos de ecuaciones, optimizar 400.000 combinaciones diferentes de bombas y aviones, modelar el personal, las bases aéreas y la logística, la gente de RAND estaban listos para mostrar a la Fuerza Aérea cómo dejar de preocuparse y «amar» los modelos matemáticos. La estrategia ganadora, revelada en 1950, fue la de desplegar tantos aviones baratos como fuera posible, para volver el cielo soviético negro con antiguos aviones de hélice jugando al escondite con bombas Atómicas para que los soviéticos no supieran a quién derribar. Como escribe el economista del estado de Georgia Spencer Banzhaf, a los jefes de la Fuerza Aérea no les interesó. El enfoque teórico de juegos de RAND pudo haber vencido a la URSS, pero también maximizó el número de pilotos estadounidenses muertos y minimizó la razón de la Fuerza Aérea para comprar nuevos aviones a reacción.

RAND se disculpó y volvió a presentar su análisis de manera que permitió a la Fuerza Aérea comprar todos los juguetes que quería. Pero los analistas se dieron cuenta de que tenían lo que llamaron un «problema de criterio«. Una bomba o un paracaídas o un curso de entrenamiento tenía un valor monetario, pero ¿qué pasa con la persona que se benefició de los tres? Sabían cuánto valía un avión, pero no su tripulación. Realmente estaba arruinando su teoría del juego.

La gente de la RAND no eran los únicos que lidiaban con el problema moral y económico del valor de una vida humana. A mediados de siglo, los economistas y abogados trataban de racionalizar y poner marcos estadísticos alrededor de este problema básico de la condición humana: manejar el riesgo y averiguar qué resultados valen una muerte potencial. Los tribunales de justicia lo hacían para compensar a las personas por las muertes por negligencia, por ejemplo.

Los familiares de alguien que murió en el trabajo, digamos, podrían recibir como compensación la cantidad de dinero que esa persona probablemente habría ganado a lo largo de su vida. Por supuesto, eso no es justo en absoluto, ¿por qué la familia de un minero del carbón muerto en una cueva tiene derecho a una compensación menor que la familia de un tipo que trabaja en la oficina de la mina? Por cualquier razonamiento moralmente válido, el valor de un cheque no hace que una vida valga menos que otra.

«En algunos de los primeros trabajos, se señaló que no ponemos un valor en dinero a una vida individual. El ejemplo fue, si un nene se cae en un pozo, no decimos, ‘lo siento, va a costar 10 millones rescatarlo, y tu hijo no vale 10 millones, así que buena suerte‘», dice Banzhaf. «Simplemente no hacemos eso«. Como dice Banzhaf, los economistas de la época trataban de distinguir, en términos de beneficios y costos, entre las elecciones de consumo privado hechas por los individuos y las elecciones de políticas de población hechas por los gobiernos.

Un ex-piloto de la USAF que realizaba su doctorado llamado Jack Carlson encontró una salida. En su disertación, trató de ponerle un costo no a una vida, sino a salvar vidas, o no salvarlas. Carlson escribió que la USAF entrenaba a los pilotos sobre cuándo eyectarse de un avión dañado en vez de intentar aterrizarlo. La eyección salvaría al piloto, y el aterrizaje podría salvar el (costoso) avión.

Carlson analizó los números de rescate contra el aterrizaje y encontró que el punto de inflexión implícitamente valoraba el salvar la vida del piloto en 270.000 dólares. En otro caso, Carlson señaló que diseñar, construir y mantener las cápsulas de eyección para la tripulación del bombardero B-58 costaría 80 millones de dólares y salvaría entre una y tres vidas al año. Haciendo explícito lo implícito: En sus cuentas, la Fuerza Aérea de los EE.UU. fijó la «valoración monetaria de la vida de los pilotos» entre 1,17 y 9 millones de dólares.

El director de tesis de Carlson, un ex economista de RAND llamado Thomas Schelling, convirtió las ideas de su estudiante en el marco que aún se utiliza hoy en día. En 2005 Schelling ganaría el Premio Nobel por su trabajo en la teoría de los juegos de conflicto, especialmente la guerra nuclear, pero en 1968, cuando era profesor en Harvard, escribió un capítulo en el brillantemente titulado libro llamado «The Life You Save May Be Your Own» (La vida que salvás podría ser la tuya).

Es una obra extrañamente filosófica y tan caprichosa como elegante, escribe: «Este es un tema traicionero, y debo elegir un título no descriptivo para evitar un malentendido inicial«, comienza Schelling. «No es el valor de la vida humana lo que discutiré, sino el de ‘salvar la vida’, de prevenir la muerte.» Schelling estaba tratando de huir del peso moral de poner un valor monetario a la vida, y después de 35 páginas de retórica identifica una clave: No se puede valorar una vida, dice, pero se puede averiguar cuánto dinero está dispuesta a aceptar la gente para arriesgar la suya.

Toma un proyecto para salvar vidas en una población grande y conocida con un riesgo bien entendido pero pequeño, y luego pregunta, OK, ¿cuánto vale eso? Puedes averiguarlo a través de encuestas o del comportamiento del consumidor… «preferencia revelada», como lo llaman los economistas. Toma lo que la gente gastará individualmente para evitar un riesgo temprano, y multiplícalo por las probabilidades de que ese riesgo se cumpla y el número total de personas a las que podría afectar. Eso es todo.

Schelling lo llamó «El valor estadístico de una vida«. Este enfoque tiene la ventaja de esquivar la admisión moralmente cuestionable de que la muerte es parte del costo de los negocios. Al igual que los seguros, la idea de Schelling extiende un riesgo conocido entre una gran población, denostando la cuestión de la responsabilidad o culpa específica para que todos tengan una parte.

Una década más tarde, en medio del desánimo mundial de los años 70, los políticos comenzaron a preocuparse por las implicaciones financieras de las regulaciones gubernamentales. Claro que estaba bien salvar a las águilas calvas o evitar que los ríos se secaran, pero ¿Valía la pena hacer pagar por ello a los contribuyentes o a las empresas (y por lo tanto a los consumidores) el dinero que tanto les había costado ganar? El presidente norteamericano Jimmy Carter ordenó a los organismos del poder ejecutivo que adoptaran un nuevo enfoque, analizando los costos y beneficios de cada nueva norma. Cuando Ronald Reagan asumió el cargo, su manía desreguladora fue más allá. Todas las agencias ejecutivas tenían que demostrar, a la Oficina de Administración y Presupuesto, que los beneficios económicos de cualquier regulación importante superaban los costos de su implementación.

En 1981, un economista llamado Kip Viscusi sugirió usar VSL para tomar estas decisiones. Como escribió más tarde, las matemáticas eran bastante simples. Las probabilidades decían que cerca de 1 en 10.000 estadounidenses morían en el trabajo cada año – un riesgo de 1/10.000. Y a cambio, la gente recibía un pago extra de 300 dólares al año por incurrir en ese riesgo. Así que bien: 10.000 trabajadores reciben 3 millones de dólares en total por arriesgarse a que uno de ellos muera. El VSL era de 3 millones de dólares, o unos 8,9 millones ajustados por la inflación. Hoy en día, las estimaciones para el VSL oscilan entre 9 y 11 millones de dólares.

«Gastamos algo de dinero para suavizar una curva en una autopista y predecir que disminuirá la posibilidad de morir de cada persona que pase por esa curva«, decía Banzhaf. «Si hay millones de personas conduciendo esa curva, y cada una tiene un riesgo reducido de morir en esa curva de una en un millón, entonces al arreglar la curva, salvamos una vida.» Si crees en el VSL, vale la pena gastar 10 millones de dólares para corregir la carretera. Para nosotros, suena parecido al debate acerca de la autopista para la Ruta 3.

Fue un enfoque controvertido, por algunas de las mismas razones que el distanciamiento social es controvertido hoy en día. No todo el mundo estaba de acuerdo en que el riesgo -o la aversión al riesgo- era la forma correcta de evaluar las políticas. Tal vez los resultados como ríos limpios y aves rescatadas eran su propia métrica válida, su propia recompensa. Katherine Hood, estudiante de doctorado en sociología en la Universidad  de Berkeley, que ha escrito sobre la historia de VSL, señala que el CEO de General Electric dio un discurso en 1978 llamado «La vana búsqueda de una sociedad libre de riesgos«; los industriales de la época se preocuparon (o dijeron que estaban preocupados) por la aversión al riesgo que amenazaba el estilo de vida occidental, una posición que a los industriales tecnológicos como Elon Musk siguen defendiendo hoy en día.

Mientras tanto, el progresismo del espectro político se preocupaba por lo mismo pero desde la dirección opuesta. En las audiencias del Congreso norteamericano, políticos conocidos como Al Gore y Ralph Nader testificaron que las regulaciones de salud y seguridad simplemente no eran susceptibles de análisis de costo-beneficio, porque mientras los costos eran fijos, los beneficios eran impredecibles. «Al exigir a las fábricas que no contaminen, muchas veces esa reglamentación termina por estimular la innovación y conducir a una mano de obra más sana y productiva«, dice Hood. «Hay una verdadera batalla política en marcha aquí. No es sólo una discusión sobre cómo hacer las cuentas«. Todo lo cual lleva a las matemáticas básicas para calcular si vale la pena mantener a la gente en casa y los negocios cerrados para luchar contra la propagación de Covid-19 a pesar de las consecuencias económicas- para responder a la pregunta que todos esos políticos han estado haciendo en la televisión. Todo lo que necesitas saber es cómo cambiará el PIB y cuántas vidas salvarás.

Así que, las matemáticas, a grandes rasgos: Primero, supongamos que el Producto Interno Bruto iba a crecer un 1,75% anual sin la pandemia, pero que en cambio el distanciamiento social reducirá el PIB en un 6,2%. Ese es el costo. Luego, también asuma que todas las medidas de mitigación reducen la tasa de mortalidad de los Covid-19 del 1,5 por ciento cuando los hospitales están abrumados a sólo el 0,5 por ciento. Eso salva 1,24 millones de vidas, con un VSL de 10 millones de dólares cada uno. Un grupo de economistas de la Universidad de Wyoming ya ha hecho la aritmética, en un artículo en prensa en el Journal of Benefit-Cost Analysis.

El PIB habría sido de 13,7 billones de dólares, pero ahora bajará a 6,5 billones. Costo: 7,2 billones de dólares. El distanciamiento social salvará 1,2 millones de vidas a un VSL de 10 millones de dólares cada uno. Beneficio: 12,4 billones de dólares. Análisis: El distanciamiento social para combatir la propagación de Covid-19 ahorra 5,2 billones de dólares, lo que parece bueno.

Kip Viscusi, economista de la Universidad de Vanderbilt reflexionó: «Pregúntale a un experto en enfermedades infecciosas cuántas vidas se salvarán, y las cifras que se obtendrán serán de al menos un millón de vidas. Una vez que tengas ese número, puedes seguir con él. Un millón de vidas a 10 millones de dólares cada una es alrededor de 10 billones de dólares, que es la mitad del PIB«, dice Viscusi. «A menos que tengas un resultado realmente catastrófico, los beneficios de salud del distanciamiento social inundan los costos«. El problema parece muy simple. Pero por supuesto que no lo es.

Los epidemiólogos están razonablemente seguros de que el distanciamiento social instituido más temprano que tarde reduce las muertes generales. Y la historia confirma que vale la pena. Un análisis -otra vez, un preprint todavía no revisado por pares- dice que las economías de las ciudades que instituyeron medidas de distanciamiento social más estrictas y tempranas en respuesta a la pandemia de gripe de 1918 se recuperaron más rápido y más alto. Una ciudad que puso en práctica esas intervenciones no farmacéuticas 10 días antes vio cómo el empleo en el sector manufacturero aumentaba un 5% más que una ciudad que lo hizo más tarde. Al mantener esas medidas durante 50 días más, el empleo aumentó en un 6,5%.

Pero dicho esto, no es obvio si los políticos y los expertos en salud pública están pensando en términos de VSL o cualquier otro análisis más profundo que el de quién votará y cómo. «Los cálculos del VSL están muy difundidos entre los economistas y los analistas externos que están pensando en esto, pero no sé si alguien en el gobierno está haciendo este tipo de cálculos«, dice Viscusi. «Dirán, ‘la economía tiene que reabrirse’, que es el mensaje dirigido a la gente que está a favor de la reapertura, y luego dirán, ‘tenemos que hacerlo con seguridad’, que está dirigido a la gente preocupada por el riesgo. Están tratando de apelar a ambos lados«.

Incluso si estuvieran usando VSL, ese podría ser el movimiento equivocado. Es un instrumento demasiado contundente. La cuestión de quién, exactamente, incurre en estos costos y quién, exactamente, acumula estos beneficios adquiere todo tipo de sutilezas. La aritmética no es el problema; es la retórica.

Recordemos los criterios

Para el VSL: un riesgo pequeño y predecible repartido entre una población que puede decir cuánto gastará para mitigar ese riesgo. «La mayoría de los cálculos del valor de la vida estadística que tienes son para una vida, o un número pequeño«, dice Andrew Atkeson, un economista de la UCLA que trabaja en el VSL y la pandemia. Pero son más difíciles de aplicar, dice, cuando el riesgo es alto y la población expuesta es enorme, potencialmente todos, de hecho. Y el lado del costo no es una pequeña porción de un cheque de pago, o un pequeño salario anual extra. «No se trata sólo de ‘oh, tendré que posponer la compra de un coche nuevo durante un año’, o ‘no puedo conseguir una cena fastuosa en mi aniversario‘», dice Banzhaf. «Estamos hablando de que todo el estilo de vida y los medios de subsistencia pueden arruinarse y no volver«.

El VSL puede ser una cosa a tener en cuenta al tomar decisiones de gran envergadura, pero no puede ser la única cosa. «Después del 11-S, toda esa respuesta, ¿se trataba de salvar vidas, y punto? ¿O fue sobre no dejar que los terroristas nos atrapen, una especie de orgullo? Si se tratara sólo de vidas, claramente podríamos haber salvado más vidas gastando ese dinero de otras maneras«, dice Banzhaf. «He sido un defensor de toda la vida de los beneficios y los costos y del análisis cuantitativo, pero no sé qué número usarías ahora mismo«. Con tantas cosas aún desconocidas sobre el Covid-19, nadie sabe realmente el riesgo de mortalidad general, y mucho menos las posibilidades de que la muerte le suceda a una sola persona.

Además, el VSL es diferente para los diferentes grupos demográficos, aunque es un poco suicida para admitirlo profesionalmente. Un debate masivo sobre si valorar a las personas mayores con un número menor -dando por sentado que podrían no pagar tanto porque les quedaba menos tiempo de vida, bajar el valor de sus vidas estadísticas en general- se convirtió en un escándalo por el hecho de que el gobierno calculara un «descuento por muerte de personas mayores«. La gente rica está dispuesta a asumir menos riesgos que la gente pobre. Algunos economistas incluso piensan que, a nivel mundial, las personas más pobres del mundo en desarrollo pueden valorar menos su riesgo porque simplemente tienen menos que gastar y más que perder. Incluso si es cierto, reconocerlo te desliza hacia el racismo y la eugenesia.

La gente en los EE.UU. podría estar dispuesta a asumir más riesgos por menos dinero durante la pandemia porque la red de seguridad social de emergencia no paga entre el 75 y el 90 por ciento de sus ingresos cuando se quedan en casa, como sucede, por ejemplo, en Dinamarca. La voluntad de asumir el riesgo cambia con el contexto, y cada uno de esos contextos implica un análisis diferente de costo-beneficio.

Todo esto supone algo que no es cierto: que la gente entiende su riesgo real. Porque los científicos acaban de conocer el SARS-CoV-2, el virus que causa el Covid-19, hace menos de cinco meses. Ni los modelos económicos ni los epidemiológicos tienen suficientes datos para explicar las incógnitas conocidas, como la probabilidad de que alguien se enferme después de caminar detrás de un corredor asintomático que no lleva máscara.

Si el riesgo que el VSL intenta explicar es desconocido, se llama «incertidumbre de Knightian», y hace difícil entender cómo la gente valora ese riesgo y cómo actuará en respuesta. «¿Cómo se comporta la gente cuando no conoce el modelo correcto, y no conoce los parámetros correctos aunque los conozca?» dice Martin Eichenbaum, un economista de la Universidad de Northwestern. «¿Eso los predispone a la inacción? ¿Los predispone al pesimismo?» Nadie lo sabe.

Así como es difícil medir los beneficios, también es difícil medir con precisión los costos. Gran parte del trabajo inicial para determinar los efectos económicos del distanciamiento social y el cierre de empresas utiliza el Producto Bruto  Interno como medida, y es una mala medida. «El PBI es una pésima medida del bienestar económico«, dice Alan Krupnick, economista de Resources for the Future, un grupo de reflexión sin fines de lucro de Washington DC. «Los economistas tienden a mirar los indicadores económicos agregados como las tasas de desempleo y el PBI, en lugar de entrar en las cuestiones de distribución: quién se ve afectado, quién pierde ingresos, de dónde procede realmente este crecimiento del PBI, aumenta la equidad en la sociedad? Nuestra profesión no es tan buena para hacer eso«.

El PBI podría aumentar si la gente sintiera que no tiene otra opción que volver al trabajo sin importar el riesgo de infección. Si los trabajadores esenciales también tienen más probabilidades de estar expuestos y vuelven a trabajar, la economía podría mejorar a medida que aumentara la desigualdad social. Una persona que no tiene ingresos si no va a trabajar realiza un análisis de costos y beneficios muy diferente: el riesgo de enfermarse y tal vez de morir frente al «beneficio» de poder permitirse alimentos y no ser desalojado. Corre el riesgo de no morir de hambre, mientras que la «economía» más nebulosa y conceptual se beneficia en gran medida (y presumiblemente también lo hacen los fondos de cobertura de capital privado y los multimillonarios).

El enfoque del análisis de costo-beneficio de los cierres de Covid-19 necesita claramente algún perfeccionamiento. Una mezcolanza de políticas de cierre y reapertura entre poblaciones con riesgos de infección y muerte muy diferentes no se presta a equilibrar un costo en dinero con un costo en sangre. Lo que los investigadores quisieran saber es qué intervenciones específicas son más exitosas para detener el virus y tienen el menor impacto en la vida económica de las personas. Averiguar eso podría llevar a una nueva fase de la lucha.

El enfoque que los epidemiólogos usan para trazar el mapa de la propagación de las enfermedades fue desarrollado en las décadas de 1920 y 1930, principalmente por WO Kermack y AG McKendrick. Ellos dividieron una población dada en tres tipos de personas, ahora llamadas «compartimentos»: Sospechosa, Infectada y Recuperada (o Removida, que está muerta, lo que hicieron sesgadamente los chilenos). Esa es la base de un modelo SIR, pero se pueden añadir más categorías. (SEIR añade las personas expuestas pero aún no infectadas; SEIRS es para cuando los recuperados no permanecen inmunes y vuelven al estado de Susceptible). Esto aún no es conocido totalmente.

Esas poblaciones crecen y se reducen de acuerdo con variables como la tasa de infección RO -cuántos Susceptibles puede infectar un Infectado dado (eso se llama el número reproductivo), y durante cuánto tiempo. Los modelistas también esperan saber cuánto tiempo tarda un infectado en empezar a mostrar síntomas, o qué proporción de infectados se elimina y cuánto tiempo tarda.

Hasta cierto punto, las medidas de distanciamiento social se envuelven en el Número Reproductivo. El tipo de cuarentena más estricta lo reduce efectivamente a cero, porque los infectados ya no pueden entrar en contacto con los susceptibles. Pero incluso en los modelos más sofisticados, eso es una gran simplificación debido a esas mismas diferencias demográficas y geográficas que plagan el VSL.

El problema se agrava aún más, sin embargo, y la explicación es una pista de por qué los modelos epidemiológicos han sido tan polémicos y tan extendidos en la predicción de lo que sucederá con el Covid-19. Tienden a sobreestimar el número de personas muertas o enfermas, porque no tienen en cuenta los cambios de comportamiento como el distanciamiento social o los nuevos patrones de consumo como el uso de máscaras, o el consumo de comida sólo para llevar.

Agregar nuevos compartimentos puede ayudar, ya que las diferentes poblaciones muestran diferentes niveles de adherencia a las políticas de cierre, pero aún así hay que ser capaz de «parametrizar» esos modelos. «Y conocer esas estimaciones es difícil«, dice Helen Jenkins, bioestadística de la Universidad de Boston. «Estamos muy al principio de esta pandemia, así que no tenemos buenas estimaciones. Básicamente estás usando pocos datos en tu modelo, así que es cuestionable lo útil que es.»

Desde el punto de vista de la salud pública y la política, una de las peores cosas que le pueden pasar a un modelo es que funcione. Si un modelo inspira a un gobierno a instituir el distanciamiento social, se convierte en un ejemplo inverso del cuento de ciencia ficción:  «El Convector Toynbee«, impidiendo el futuro que predice mediante el acto de predecirlo. Esa es la fuente del fenómeno público conocido como la paradoja de la prevención: si funciona, la gente asume que lo que estaba tratando de arreglar no debe haber sido tan malo. O sea, si no salimos y no murió gente, pensar que fue un desperdicio no salir.

«Todos estos modelos SIR siempre sobreestiman la eventual carga acumulativa de enfermedad, y normalmente es porque tienen parámetros fijos. No tienen en cuenta que la gente va a cambiar de comportamiento, racionalmente o no, y la enfermedad se ralentizará más de lo que el modelo podría predecir«, dice Atkeson. Lo contrario también podría suceder: los modelos que construyen un distanciamiento social en los números, con un número reproductivo artificialmente deprimido, terminan por minimizar los impactos cuando el distanciamiento social se levanta antes de que la enfermedad sea suprimida.

Probablemente es una simplificación excesiva decir que los modelos epidemiológicos no pueden tener en cuenta el cambio. Una subclase, llamada «modelos de transmisión dinámica», puede reducir las tasas de contacto con el tiempo, por ejemplo incorporando datos de movilidad como los que se pueden obtener de un teléfono celular. «Aunque el hecho de que sea posible incluirlos no significa que los modelos lo hayan tenido en cuenta todavía«, dice Brooke Nichols, economista de la salud y modeladora de enfermedades infecciosas de la Universidad de Boston.

Un enfoque más sutil y útil podría ser unificar las dos filosofías aquí. Nichols dice que los campos están aislados unos de otros, aunque un enfoque interdisciplinario ayudaría no sólo a Covid-19, sino a determinar el verdadero valor de cualquier intervención de salud pública que evite muertes.

Un economista como Eichenbaum diría que los epidemiólogos son buenos para ver las cosas que la gente hace y para calcular las tasas de infección, pero no tan buenos como los economistas para hablar de cómo las tasas de infección pueden cambiar comportamientos como ir a conciertos en el estadio y comprar en tiendas. «Eso no es lo que hacen. Ese es nuestro trabajo«, dice Eichenbaum. (Y de hecho, es co-autor de un documento de trabajo  publicado en abril llamado, simplemente, «La Macroeconomía de las Epidemias«). «Los modelos epidemiológicos son básicamente ecuaciones de diferencias no lineales, y los economistas están acostumbrados a esas cosas. Sabemos cómo resolverlas. El reto, matemáticamente, es entender que los coeficientes en esas ecuaciones de diferencia no lineal dependen de lo que la gente hace, y lo que la gente hace cambia esos coeficientes«.

Los economistas y los epidemiólogos podrían tener todavía algo de trabajo que hacer en la búsqueda de la integración de los dos mundos. «Me atrevería a aventurar que los modelos epi pueden ser lentos para ajustarse, mientras que los modelos econométricos son demasiado flexibles», dice Jeffrey Shaman, un modelador de enfermedades infecciosas y director del Programa de Clima y Salud de la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia.

Los modeladores de cualquier tradición podrían estar de acuerdo, sin embargo, en que su trabajo es más útil en conjunción con los datos experimentales, algo que falta en la dinámica de Covid-19. El levantamiento geográficamente heterogéneo de los requisitos de distanciamiento social a través del mundo pondrá un trágico y desagradable final a esa falta de datos. «Existen todas estas incertidumbres sobre cómo se comporta la gente y cómo reaccionará la enfermedad«, dice Atkeson (quien, para ser claros, no está abogando por esta medida). «Como nunca hemos hecho esto antes, o no lo hemos hecho en 100 años, tiene que ser empírico. Se imponen las medidas y se ve lo que sucede«. Algunas curvas epidemiológicas se aplanarán, otras se flexionarán y más gente morirá.

Eso es… una elección. No es una que la gran mayoría de los occidentales quiera, y parece apoyada mayormente por los anti-vacunas y el tipo de personas que llevan armas y chalecos tácticos a las protestas en EEUU. Pero es una que el Presidente Trump ha estado impulsando, incluso cuando los estados no han cumplido con las condiciones más básicas de su propia política para «reabrir» la economía. (Se suponía que los estados debían reportar primero 14 días de caída de nuevos casos, sin mencionar una infraestructura para probar y rastrear contactos; ningún estado cumple con ambos criterios).

Eso va a ser terrible si no queremos que la gente muera innecesariamente. Pero podría abrir la puerta a un tipo diferente y más claro de toma de decisiones, que no dependa de modelos matemáticos necesariamente opacos y que en su lugar arrastre a la economía, una ciencia funesta incluso en el «antes de tiempo», al «ahora». Podría proporcionar conocimientos útiles, tal vez para la próxima pandemia, pero también empujará a las personas más vulnerables -los enfermos, los ancianos, los pobres, los inmigrantes- hacia la enfermedad y la muerte, sin importar su apetito individual de riesgo.

La verdad es que la pregunta de cómo responder al Covid-19 nunca ha sido realmente de vidas contra dinero. Al menos, no tenía que serlo. La dicotomía era falsa debido al grado de control que un gobierno siempre podía ejercer en ambos lados del riesgo: el riesgo de infección, aplanado por la distancia social, y el riesgo de la ruina financiera personal y el colapso económico de la sociedad mitigado por los programas de ayuda. Los gobiernoa están presionando para poner fin a las restricciones que aplanaron la curva, y los programas de ayuda han sido gravemente inadecuados.

Y ahora aquí estamos, forzando (o al menos instando) a la gente asustada a volver al mundo porque nadie podría molestarse en desarrollar programas nacionales para analizar a la gente en busca de infecciones y rastrear sus contactos si son positivos, o para apoyar adecuadamente una pausa en la actividad económica. El comportamiento de consumo tiene un contexto. «No lo es, o bien podemos elegir llevar una vida normal y algunas personas morirán, y así es la vida, la gente muere, o todos podemos cerrar y renunciar a nuestra productiva forma de vida americana», dice Hood. «Esa es sólo una elección que la gente está haciendo porque no tenemos una red de seguridad social.«, que es la realidad de EEUU.

En ausencia de ese tipo de respuesta, la mano invisible del mercado parece estar apuntando con su dedo a la gente. En lugar de comerciar entre vidas salvadas y estabilidad económica, no tendremos ninguna de las dos cosas. Intentaremos reiniciar la economía, más gente morirá, y la economía se hundirá. El número de muertes en los Estados Unidos por el Covid-19 se mantiene a un ritmo constante y elevado, con muchas proyecciones que indican un crecimiento por venir. Todos los indicadores económicos dicen que las pérdidas continúan. Las decisiones de los líderes revelan una preferencia: Las vidas deben ahora, de alguna manera, valer menos.