Reproducibility and randomness, reproducibilidad y aleatoriedad, dos términos muy comunes en el ámbito científico y que son acompañados con el de replicabilidad, replicability. Fuera del entorno de la ciencia, en el día con día de la política, finanzas y las actividades sociales estos términos parecen inexistentes y la gente da por sentado el que toda afirmación es de un hecho universal, verdadero, recurrente y demostrable, todo ello porque quien la hace dice que «así puede ser».

Estos son temas que desde hace que hice el doctorado y desde ese momento han acaparado mi atención^1-5. Una de las razones de esto es la falta de dos de ellas y mucho de la tercera en muchas publicaciones científicas, donde uno esperaría encontrar precisamente lo contrario. Ya no se diga de las tecnológicas.

Aleatoriedad se refiere a la presencia o incorporación del azar, de la ocurrencia de algo fortuito. Un cierto grado de aleatoriedad es siempre agregado a algunas cosas con el propósito de hacerlo parecer «natural» o agregarle esos aspectos fortuitos de la vida real y ausentes en un laboratorio. Claro, hay situaciones en las que un mismo resultado se desea siempre que un procedimiento se aplica (esencialmente una fórmula). Pero también hay procedimientos que iteran sobre un espacio de posibles soluciones y la adición de un cierto grado de azar permite evitar en ciclos sin fin o hallar mejores respuestas a otras previamente encontradas.

Reproducibilidad, se refiere a la cualidad de ser reproducible, de volverse a repetir. El poder llegar a los mismos resultados (o equivalentes) a partir de un mismo (o equivalente) conjunto de datos siguiendo los mismos pasos por parte de quien reproduce el experimento o proceso. Es una acción inevitable a fin de validar o comprobar los resultados declarados originalmente. La repetibilidad es una medida de la probabilidad de que, habiendo producido un resultado de un experimento, pueda intentar el mismo experimento, con la misma configuración, y producir exactamente el mismo resultado. Es una forma de que los investigadores verifiquen que sus propios resultados son verdaderos y no son solo artefactos fortuitos (mas no resultado de cierta aleatoriedad, que conste).

Replicabilidad, por su parte, se refiere a poder hacer uso de nuevos datos (total o parcialmente en relación con el conjunto de datos o condiciones iniciales usados para el experimento original) y generar resultados que son equivalentes de acuerdo a dicha variación, validando al final el estudio original en sus afirmaciones generales.

Referencias

1. Hans E. Plesser, «Reproducibility vs. Replicability: A Brief History of a Confused Terminology«, Frontiers in Neuroinformatics, vol. 11, pp. 76. Published 2018.01.18. DOI:10.3389/fninf.2017.0007. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5778115/.
2. Stephanie Miceli, «Reproducibility and Replicability in Research«, The National Academies In Focus, vol. 18, no. 1, pp. 13-14. URL: http://infocusmagazine.org/portable/18.1.pdf, https://www.nationalacademies.org/news/2019/09/reproducibility-and-replicability-in-research.
3. «Reproducibility«, Wikipedia. Visited: 2021.09.05. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Reproducibility.
4. Mark Liberman, «Replicability vs. reproducibility — or is it the other way around?«, Language Log, web. Published: 2015.12.31; visited: 2021.09.05. URL: https://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=21956.
5. Ruairi J Mackenzie, «Repeatability vs. Reproducibility«, technologynetworks.com, web. Published: 2019.03.25; visited: 2021.09.05. URL: https://www.technologynetworks.com/informatics/articles/repeatability-vs-reproducibility-317157.