Parsimonia es un principio rector que sugiere que, en igualdad de condiciones, debería preferir la explicación más simple posible para un fenómeno o la solución más simple posible para un problema. Por ejemplo, si escuchas ladridos desde el interior de tu casa y tienes un perro, es más razonable suponer que estás escuchando a tu propio perro en este momento que suponer que algún otro perro se coló.

Parsimonia es un concepto útil, que puede ayudar a guiar su razonamiento y toma de decisiones en varios escenarios. Como tal, en el siguiente artículo aprenderá más sobre la parsimonia, verá ejemplos de cómo se usa, comprenderá algunas advertencias cruciales al respecto y aprenderá cómo puede implementarla usted mismo de la manera más efectiva posible.

Entendiendo la parsimonia

«En general, consideramos que es un buen principio explicar los fenómenos por las hipótesis más simples posibles, en la medida en que no hay nada en las observaciones que proporcione una objeción significativa a tal procedimiento.»

— De ‘Almagesto’ por el astrónomo Ptolomeo (circa 150 CE). Esta cita fue identificada por el erudito James Franklin en su libro de 2001 ‘La Ciencia de la Conjetura: Evidencia y Probabilidad antes de Pascal’.

El concepto de parsimonia se utiliza para ayudar a las personas a identificar la explicación más razonable para un fenómeno o la mejor solución a un problema, en función de la complejidad de las opciones disponibles. Específicamente, de acuerdo con el principio de parsimonia, al buscar la mejor explicación o solución, debe seleccionar la más simple, siempre que no se pueda usar otro criterio para elegir entre las opciones disponibles.

La complejidad de una explicación o solución dada se puede definir de muchas maneras, en función del contexto y de los factores involucrados. En general, sin embargo, la complejidad se basa en el número de suposiciones que se requieren para que una explicación dada tenga sentido, siendo la explicación más simple (es decir, la más parsimoniosa) la que requiere el menor número de suposiciones.

Además, dado que las explicaciones parsimoniosas son más simples, tienden a generalizarse mejor en una amplia gama de situaciones. Esto significa que una explicación parsimoniosa generalmente será más capaz de explicar una gama más amplia de fenómenos que una menos parsimoniosa, ya que una explicación parsimoniosa no se basa en tantas suposiciones que son específicas de la situación en cuestión.

Esto ha llevado a la gente a ver explicaciones y soluciones parsimoniosas no solo como preferibles, sino también más «elegantes». Por ejemplo, cuando se habla de código, Doug McIlroy y Jon Bentley dicen que:

«La clave del rendimiento es la elegancia, no batallones de casos especiales.»

Esto demuestra la preferencia por una explicación o solución limpia y generalizable, en lugar de una que necesita adaptarse especialmente a la situación en cuestión.

Nota: el uso de la parsimonia de esta manera a veces se conoce como el principio de parsimonia o la ley de parsimonia. Fuera de los usos filosóficos y científicos de la palabra, ‘parsimonia’ se define como la cualidad de ser reacio a gastar recursos.

Ejemplos de parsimonia

Un ejemplo visual de parsimonia

Considere el siguiente diagrama, que contiene tres gráficos, todos los cuales comparten los mismos datos originales (los puntos grises), pero cada uno de ellos contiene un modelo diferente (la línea azul), que se usa para explicar esos datos:

El primer gráfico (a la izquierda), es un ejemplo de una explicación no parsimoniosa. Esta explicación está sobre adaptada a los puntos de datos particulares que se recopilaron en esta situación específica, lo que significa que, si bien explica esos puntos de datos, no captura con precisión el fenómeno general subyacente que es responsable de ellos, que es lo que se pretende capturar.

El segundo gráfico (en el medio), es un ejemplo de una explicación adecuada y parsimoniosa. Esta explicación captura con precisión el fenómeno subyacente que es responsable de estos puntos de datos particulares, de una manera generalizable.

El tercer gráfico (a la derecha), es un ejemplo de una explicación demasiado parsimoniosa. Esta explicación es insuficiente, lo que significa que es tan simple que no logra capturar con precisión el fenómeno subyacente.

En general, este ejemplo ilustra la importancia de elegir explicaciones parsimoniosas, que capten con precisión el fenómeno en cuestión de una manera generalizable. Tales explicaciones se contrastan con explicaciones no parsimoniosas, que están sobre ajustadas a datos particulares y, por lo tanto, no captan con precisión el fenómeno subyacente, y con explicaciones demasiado parsimoniosas, que están tan simplificadas que tampoco captan adecuadamente el fenómeno subyacente.

Ejemplo de parsimonia en la vida cotidiana

Considere el siguiente escenario: está en su dormitorio, preparándose para irse a dormir, y simplemente presiona el interruptor de la luz, después de lo cual las luces se apagaron. Ahora, hay varias explicaciones posibles de por qué las luces se apagaron justo después de presionar el interruptor:

• Las luces se apagaron porque presionaste el interruptor.
• Las luces se apagaron porque en el momento exacto en que presionaste el interruptor de la luz, hubo un corte de energía.
• Las luces no se han apagado ya que el interruptor de la luz no funciona, pero en el momento exacto en que presionaste el interruptor, desarrollaste un tipo especial de deterioro de la visión, lo que te hizo pensar que sí.

Estas explicaciones demuestran una de las principales razones por las que el principio de parsimonia es tan importante: para cada fenómeno existente, es posible generar un número infinito de explicaciones incorrectas, la gran mayoría de las cuales serán complejas, enrevesadas y altamente específicas para la situación en cuestión.

Dado que estas explicaciones, que generalmente se conocen como hipótesis ad hoc, a menudo son difíciles y costosas de probar, el principio de parsimonia es una herramienta poderosa que podemos usar para rechazarlas a favor de explicaciones más razonables para los fenómenos que observamos.

Además, en algunos casos, estas hipótesis pueden ser difíciles o imposibles de falsificar. Por ejemplo, es posible plantear la hipótesis de que cada vez que haces clic en el interruptor de la luz en un intento de apagarlo, un alienígena indetectable que vive en tu habitación dispara un campo oscuro alrededor de la bombilla, después de haber desactivado el interruptor de la luz cuando se mudaron a tu habitación por primera vez.

Si bien esto suena ridículo, tenga en cuenta que se sabe que la gente cree cosas igualmente ridículas a lo largo de la historia. Por eso la parsimonia es tan importante: porque te obliga a atenerte a la explicación más simple y razonable, a menos que tengas evidencia convincente que sugiera que esta explicación es incorrecta.

En este caso, esto significa que si la luz se apaga al hacer clic en el interruptor de luz, la explicación más razonable para elegir es que esto sucedió porque el interruptor funciona como debería, y no por ninguna otra razón. Si encuentra más evidencia que sugiera que esta explicación podría ser incorrecta, entonces debe revisar su hipótesis inicial y revisarla en consecuencia. De lo contrario, sin embargo, debe atenerse a ella, ya que es la explicación más razonable de aceptar.

Ejemplo de parsimonia en la ciencia

El concepto de parsimonia a menudo juega un papel en la investigación científica, donde generalmente se prefieren explicaciones más parsimoniosas.

Por ejemplo, en el campo de la filogenética, que examina las relaciones evolutivas entre entidades biológicas como individuos o especies, el principio de máxima parsimonia se usa a menudo para evaluar cuán bien los diferentes árboles filogenéticos posibles representan las relaciones entre las entidades en cuestión.

Específicamente, bajo este criterio, el árbol preferido es el que es el más simple y, por lo tanto, el más parsimonioso, en virtud de contener el menor número de cambios evolutivos. Por ejemplo, dados dos árboles posibles, uno de los cuales contiene 5 cambios evolutivos, y uno de los cuales contiene 6 cambios evolutivos, con el cambio agregado que ocurre como resultado de un cierto rasgo que se desarrolla de forma independiente en dos casos separados, el árbol más simple generalmente será preferido, a menos que haya evidencia adicional que indique lo contrario.

La parsimonia y la navaja de Occam

Aunque el principio de la parsimonia se propuso en muchas formulaciones a lo largo de la historia, se operacionaliza con mayor frecuencia a través de la navaja de Occam, que fue propuesta por el filósofo Guillermo de Ockham, quien dijo que «la pluralidad no debe postularse sin necesidad», y en un caso anterior también dijo que «es inútil hacer con más lo que se puede hacer con menos».

En pocas palabras, la navaja de Occam sugiere que deberías preferir la explicación más simple posible para un fenómeno, si esa explicación es igual a otras explicaciones posibles basadas en los otros criterios involucrados.

Como tal, la navaja de Occam es una navaja filosófica, lo que significa que está destinada a servir como un principio rector que ayuda a encontrar la explicación más probable para un fenómeno. Esencialmente representa el uso más común del principio de parsimonia, aunque la parsimonia también puede servir como principio guía en otras situaciones más allá de tratar de encontrar la mejor explicación para un fenómeno, como cuando se trata de encontrar la mejor solución posible a un problema.

Advertencias importantes sobre la parsimonia

La parsimonia no garantiza una solución correcta

El principio de parsimonia representa un tipo de heurística abductiva, ya que está destinado a ayudar a los observadores a encontrar la explicación más razonable, pero no necesariamente verdadera, para un determinado conjunto de observaciones, basado en inferencias lógicas.

El razonamiento abductivo se contrasta con el razonamiento deductivo, que es una forma de razonamiento que conduce a una conclusión que es lógicamente cierta. Es importante tener en cuenta esta distinción, ya que el uso de la parsimonia está destinado a guiarte hacia la explicación más razonable para un fenómeno basado en lo que sabes, pero no necesariamente hacia la que es correcta.

Por ejemplo, en medicina, la parsimonia diagnóstica generalmente guía a los médicos a asumir que si un paciente presenta múltiples síntomas, esos síntomas deben atribuirse a una sola afección médica. Sin embargo, esta suposición puede ser falsa en algunas situaciones, como se observa en el dictum de Hickam, que es el adagio de que «los pacientes pueden tener tantas enfermedades como les plazca».

Otro ejemplo que ilustra este concepto en el campo de la medicina de diagnóstico es el principio de la cebra, que establece que «cuando escuches cascos, piensa en caballos, no en cebras». Este principio denota que si los síntomas de un paciente podrían encajar igualmente en una condición médica relativamente común (representada por los caballos) o una condición relativamente rara (representada por las cebras), entonces el diagnosticador debe asumir que el paciente sufre de la condición más común. Sin embargo, este principio no garantiza que los pacientes sufran necesariamente de la afección más común; más bien sugiere que, en ausencia de evidencia que sugiera lo contrario, es simplemente más probable que sufran de esta afección en lugar de la más rara.

En general, si bien las teorías simples y elegantes son generalmente preferibles, eso no significa que necesariamente sean correctas. Como tal, es importante tener en cuenta que a pesar de que la parsimonia es un principio guía útil, que puede ayudarlo a encontrar la explicación más razonable para un fenómeno, no puede ayudarlo a determinar si esa explicación es correcta.

La parsimonia es solo un criterio

Las personas a veces se vuelven demasiado entusiastas al aplicar el principio de parsimonia, cuando asumen que la explicación o solución más simple es necesariamente la mejor. Sin embargo, la parsimonia generalmente está destinada a servir como solo uno de los criterios que le ayudan a seleccionar cuál de varias opciones es la mejor.

Por ejemplo, si está escribiendo código y tratando de decidir entre varios enfoques posibles, la parsimonia es ciertamente un factor que debe tenerse en cuenta, pero no es el único. También deben tenerse en cuenta otros factores, como la legibilidad, la eficiencia y la eficacia.

Aunque estos factores a menudo se correlacionan con la parsimonia, esta correlación rara vez es perfecta, y es importante observar todos estos factores y evaluar su importancia cuando se trata de elegir su enfoque preferido. Por ejemplo, se puede elegir un fragmento de código complejo en lugar de uno más simple, si la opción más compleja es más capaz de lograr el resultado deseado.

La idea de que la parsimonia no debe aplicarse en exceso ha sido sugerida en diferentes formulaciones por varios filósofos y científicos a lo largo de la historia. La más famosa de estas formulaciones fue propuesta por Walter de Chatton, un filósofo que propuso el Principio de Chatton, que es el adagio de que:

«Si tres cosas no son suficientes para verificar una proposición afirmativa sobre las cosas, se debe agregar una cuarta, y así sucesivamente.»

más tarde amplió esta a la siguiente formulación:

» Cuando una proposición afirmativa es apta para ser verificada para cosas realmente existentes, si dos cosas, independientemente de que estén presentes de acuerdo con la disposición y la duración, no pueden ser suficientes para la verificación de la proposición mientras que falta otra cosa, entonces uno debe postular esa otra cosa.»

De manera similar, el filósofo Emanuel Kant dijo que:

«La variedad de seres no debe disminuirse precipitadamente.»

Finalmente, se dice que el renombrado físico Albert Einstein dijo que:

» the el objetivo supremo de toda teoría es hacer que los elementos básicos irreductibles sean lo más simples y lo menos posible sin tener que renunciar a la representación adecuada de un solo dato de experiencia.»

La siguiente cita, que generalmente también se atribuye a Einstein, transmite este concepto, que a veces se conoce como la navaja de Einstein, de manera más concisa:

» Las cosas deben hacerse lo más simples posible, pero no más simples.»

Nota: algunos de los conceptos anteriores a veces se conocen como anti-maquinillas de afeitar o contra-maquinillas de afeitar, ya que se considera que contradicen la conocida maquinilla de afeitar de Occam, al menos hasta cierto punto, aunque en la práctica, muchos de ellos simplemente la refinan. Sin embargo, estos conceptos todavía se consideran generalmente maquinillas de afeitar filosóficas, ya que son herramientas lógicas que están destinadas a ayudar al observador a encontrar la explicación más probable para los fenómenos que encuentran.

Palabras finales sobre el uso de parsimonia

El concepto de parsimonia puede ser una herramienta útil para implementar, en situaciones en las que se está tratando de encontrar una explicación para un fenómeno o una solución a un problema.

Las secciones anteriores le han mostrado qué es la parsimonia, por qué es importante y sobre qué debe tener cuidado al implementarla. Para reiterar brevemente, implementar el principio de parsimonia significa que debe preferir explicaciones y soluciones más simples sobre las más complejas, siempre y cuando no haya una razón convincente para elegir la opción más compleja.

Esto significa que al implementar este principio, debe asegurarse de evaluar primero todas las opciones posibles en función de los criterios relevantes e intentar encontrar las mejores. Luego, si es necesario, puede usar parsimonia para ayudarlo a elegir entre las pocas opciones principales, eligiendo la explicación o solución que sea la más simple y generalizable.

Sin embargo, cuando use parsimonia como criterio para elegir entre varias opciones disponibles, recuerde ser siempre cauteloso y tenga en cuenta que la parsimonia es solo uno de los varios criterios que debe usar, y que la explicación más parsimónica no está garantizada para ser la correcta.

Resumen y conclusiones

• La parsimonia es un principio rector que sugiere que, en igualdad de condiciones, se debe preferir la explicación más simple posible para un fenómeno o la solución más simple posible para un problema.
• Por ejemplo, si escuchas ladridos desde el interior de tu casa y tienes un perro, es más razonable asumir que estás escuchando a tu propio perro en este momento que asumir que algún otro perro se coló.
• Las explicaciones o soluciones parsimoniosas son generalmente las que requieren la menor cantidad de suposiciones, y a menudo se pueden generalizar para trabajar en una amplia gama de contextos sin requerir muchas advertencias específicas, por lo que a menudo se las considera más «elegantes».
• Al implementar el principio de parsimonia, es importante recordar que la simplicidad es solo uno de los varios criterios posibles que puede usar para elegir entre las explicaciones o soluciones disponibles; esto significa que una explicación parsimoniosa debe, en primer lugar, ser capaz de explicar el fenómeno en cuestión, y que una solución parsimoniosa debe ser capaz de resolver el problema relevante.
• Además, al implementar el principio de parsimonia, es importante recordar que este principio puede ayudarlo a encontrar la explicación más razonable para un fenómeno dada la información que tiene, pero no puede ayudarlo a determinar si esa explicación es necesariamente correcta.