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Si los astrobiólogos examinaran entre 40 y 80 exoplanetas y encontraran un resultado “perfecto” de no detección de vida, podrían concluir con seguridad que menos del 10 al 20 % de planetas similares la albergan. En la Vía Láctea, este 10 % correspondería a unos 10.000 millones de planetas potencialmente habitados.
Un equipo de investigadores, dirigido por el Dr. Daniel Angerhausen, físico del Grupo de Exoplanetas y Habitabilidad del profesor Sascha Quanz en la ETH Zúrich y afiliado al Instituto SETI, llegó a esta conclusión considerando qué se podría aprender sobre la vida en el universo si los estudios futuros no detectan señales de vida en otros planetas.
El estudio, publicado en The Astronomical Journal y realizado en el marco del Centro Nacional Suizo de Competencia en Investigación, PlanetS, se basa en un análisis estadístico bayesiano para establecer el número mínimo de exoplanetas que deben observarse para obtener respuestas significativas sobre la frecuencia de mundos potencialmente habitados.
Este tipo de hallazgo permitiría a los investigadores establecer un límite superior significativo para la prevalencia de vida en el universo, una estimación que, hasta ahora, ha permanecido fuera de alcance. Sin embargo, existe una trampa relevante en ese resultado nulo “perfecto”: toda observación conlleva cierto nivel de incertidumbre, por lo que es importante comprender cómo esto afecta la solidez de las conclusiones que se puedan extraer de los datos.
Las incertidumbres en las observaciones individuales de exoplanetas adoptan diferentes formas: la incertidumbre de interpretación está vinculada a falsos negativos, que pueden corresponder a la omisión de una biofirma y al etiquetado incorrecto de un mundo como deshabitado, mientras que la denominada incertidumbre de la muestra introduce sesgos en las muestras observadas. Por ejemplo, si se incluyen planetas no representativos a pesar de que no cumplen ciertos requisitos acordados para la presencia de vida.
FORMULANDO LAS PREGUNTAS CORRECTAS
“No se trata solo de cuántos planetas observamos, sino de formular las preguntas correctas y de la confianza que podemos ver o no ver lo que buscamos”, afirma Angerhausen. “Si no somos cuidadosos y confiamos demasiado en nuestra capacidad para identificar vida, incluso un estudio a gran escala podría arrojar resultados engañosos“.
Estas consideraciones son muy relevantes para futuras misiones, como la misión internacional Gran Interferómetro para Exoplanetas (LIFE), liderada por la ETH de Zúrich. El objetivo de LIFE es investigar docenas de exoplanetas similares a la Tierra en masa, radio y temperatura, estudiando sus atmósferas en busca de indicios de agua, oxígeno e incluso biofirmas más complejas.
Según Angerhausen y sus colaboradores, la buena noticia es que el número previsto de observaciones será lo suficientemente amplio como para extraer conclusiones significativas sobre la prevalencia de la vida en el entorno galáctico de la Tierra.
Aun así, el estudio enfatiza que incluso los instrumentos avanzados requieren una cuidadosa contabilización y cuantificación de las incertidumbres y los sesgos para garantizar que los resultados sean estadísticamente significativos, informa Phys.org.
Para abordar la incertidumbre de la muestra, por ejemplo, los autores señalan que preguntas específicas y mensurables como “¿Qué fracción de planetas rocosos en la zona habitable de un sistema solar muestra signos claros de vapor de agua, oxígeno y metano?” son preferibles a la mucho más ambigua “¿Cuántos planetas tienen vida?”.
LA INFLUENCIA DEL CONOCIMIENTO PREVIO
Angerhausen y sus colegas también estudiaron cómo el conocimiento previo asumido —denominado a priori en estadística bayesiana— sobre determinadas variables de observación afectará los resultados de futuros estudios. Para ello, compararon los resultados del marco bayesiano con los obtenidos mediante un método diferente, conocido como enfoque frecuentista, que no incluye a priori.
Para el tamaño de muestra objetivo de misiones como LIFE, la influencia de los a priori elegidos en los resultados del análisis bayesiano es limitada y, en este escenario, ambos marcos arrojan resultados comparables.
En ciencias aplicadas, la estadística bayesiana y la frecuentista a veces se interpretan como dos escuelas de pensamiento opuestas. Como estadística, me gusta considerarlas como formas alternativas y complementarias de comprender el mundo e interpretar las probabilidades, afirma la coautora Emily Garvin, quien actualmente cursa su doctorado en el grupo de Quanz.
Garvin se centró en el análisis frecuentista que ayudó a corroborar los resultados del equipo y a verificar su enfoque y supuestos. Ligeras variaciones en los objetivos científicos de una encuesta pueden requerir diferentes métodos estadísticos para proporcionar una respuesta fiable y precisa, señala Garvin. Queríamos mostrar cómo distintos enfoques proporcionan una comprensión complementaria del mismo conjunto de datos y, de esta manera, presentar una hoja de ruta para la adopción de diferentes marcos.
Este trabajo demuestra la importancia de formular las preguntas de investigación correctas, elegir la metodología apropiada e implementar diseños de muestreo cuidadosos para una interpretación estadística fiable de los resultados de un estudio. "Una sola detección positiva lo cambiaría todo“, afirma Angerhausen, “pero incluso si no encontramos vida, podremos cuantificar lo raros (o comunes) que podrían ser realmente los planetas con biofirmas detectables”.