Definición:
La navaja de Ockham es un criterio metodológico que recomienda evitar supuestos innecesarios al comparar explicaciones. Cuando varias alternativas explican adecuadamente la misma evidencia, orienta a preferir provisionalmente la que introduce menos entidades, condiciones o pasos adicionales.
La explicación más simple no es necesariamente verdadera. La evidencia, la capacidad predictiva y la posibilidad de comprobar cada hipótesis tienen prioridad sobre la simplicidad.
El principio está asociado con Guillermo de Ockham, filósofo y teólogo franciscano inglés del siglo XIV. Su pensamiento defendía que no debían introducirse entidades o supuestos sin una justificación suficiente.
La formulación popular del principio es posterior y simplifica una tradición filosófica más amplia. Ideas semejantes aparecieron antes de Ockham, pero su nombre quedó vinculado a la parsimonia como criterio para construir y comparar explicaciones.
Aplicación del principio
Aplicar la navaja de Ockham requiere comparar alternativas que realmente puedan explicar la evidencia disponible. El proceso puede organizarse de la siguiente manera:
- Delimitar la pregunta: Determinar qué fenómeno, resultado o problema necesita una explicación.
- Separar hechos y supuestos: Distinguir las observaciones comprobadas de las condiciones que cada hipótesis da por ciertas.
- Comprobar la suficiencia: Descartar las explicaciones que no cubran los hechos relevantes, aunque sean sencillas.
- Identificar supuestos innecesarios: Revisar si una hipótesis añade causas, entidades o mecanismos que no mejoran su capacidad explicativa.
- Elegir provisionalmente: Priorizar la alternativa suficiente y más parsimoniosa, manteniéndola abierta a revisión cuando aparezcan nuevos datos.
La comparación debe realizarse dentro del mismo problema y con criterios equivalentes. Una explicación incompleta no se vuelve preferible únicamente por utilizar menos elementos.
Aplicaciones digitales
El principio puede ayudar a ordenar hipótesis y reducir complejidad innecesaria en distintos trabajos digitales:
- Diagnóstico analítico y SEO: Ante una anomalía, conviene comprobar primero cambios verificables en la medición, la implementación, el tráfico o la web antes de atribuirla a mecanismos difíciles de demostrar.
- Modelado de datos: En analítica predictiva, un modelo con menos variables puede ser más interpretable y menos propenso al sobreajuste si conserva un rendimiento validado suficiente.
- Experimentación: Una hipótesis concreta y con menos condiciones auxiliares facilita aislar variables y diseñar pruebas que puedan confirmarla o refutarla.
- Desarrollo de productos: En software y usabilidad, reducir dependencias o pasos puede facilitar el mantenimiento y la comprensión, siempre que se mantengan las funciones necesarias.
La parsimonia también influye en el diseño de un algoritmo, pero no exige utilizar siempre el procedimiento más corto. La precisión, el coste computacional, la seguridad y el contexto pueden justificar soluciones más complejas.
Ejemplo de diagnóstico
Si una web registra una caída repentina de conversiones después de una publicación técnica, una primera hipótesis puede ser que haya cambiado la medición del evento. Otras explicaciones podrían atribuir el descenso a una transformación del mercado, a nuevas preferencias de los usuarios o a varios cambios simultáneos.
Comprobar el historial de despliegues, la instrumentación y las solicitudes registradas permite evaluar primero la hipótesis más directa. La navaja de Ockham ayuda a establecer el orden de investigación, pero son los datos los que determinan la explicación aceptable. Si la medición funciona correctamente, deben examinarse las demás alternativas.
Límites del principio
La navaja de Ockham es una orientación metodológica, no una demostración. Su uso tiene varios límites:
- La simplicidad no garantiza verdad: Una explicación sencilla puede ser incorrecta o insuficiente.
- La evidencia tiene prioridad: Una alternativa más compleja debe aceptarse cuando explica datos que la opción sencilla no puede cubrir.
- La complejidad puede ser real: Los sistemas sociales, tecnológicos y biológicos pueden depender de múltiples causas relacionadas.
- El criterio depende del objetivo: Interpretación, predicción, seguridad, coste y capacidad de intervención pueden justificar modelos distintos.
También existen diferentes formas de simplicidad. Un modelo puede utilizar menos variables, pero requerir cálculos más complejos; otro puede ser fácil de describir, pero depender de más supuestos. La parsimonia debe evaluarse en relación con el problema concreto.