En psicología forense, no basta con explicar por qué una hipótesis parece razonable. También debería poder precisarse en qué condiciones esa misma hipótesis perdería fuerza. A esto se refiere el criterio de error: la capacidad de identificar qué observaciones, resultados o discrepancias obligarían a revisar una interpretación.
Cuando este criterio no está definido, la evaluación puede quedar estructurada de forma asimétrica. Los datos compatibles se utilizan para fortalecer la conclusión, pero los incompatibles no siempre tienen capacidad para debilitarla. En lugar de modificar la hipótesis, pueden reinterpretarse, relativizarse o incorporarse mediante explicaciones adicionales.
El problema no reside en que un solo dato contrario deba derribar automáticamente una formulación compleja. En psicología rara vez funcionan así las inferencias. La dificultad aparece cuando no existe ningún resultado posible que pueda modificar de manera significativa el razonamiento.
Por ello, una pregunta sencilla puede resultar especialmente útil:
Si la respuesta no puede formularse, probablemente el criterio de error no está suficientemente definido.
Toda evaluación parte de cierto grado de incertidumbre. Se formulan hipótesis y posteriormente se contrastan con entrevistas, documentos, pruebas psicológicas y otras fuentes.
Sin embargo, puede aparecer una lógica en una única dirección:
En este escenario, el proceso parece acumulativo, pero no existe una auténtica posibilidad de corrección.
Una metodología sólida debería permitir que la evidencia actúe en ambas direcciones. Algunos datos deberían aumentar la confianza, otros mantenerla y algunos reducirla.
Ningún procedimiento psicológico es infalible. Las entrevistas pueden estar condicionadas por memoria, expectativas o contexto. Los instrumentos psicométricos poseen márgenes de error. La documentación puede ser incompleta y las interpretaciones profesionales dependen de inferencias.
Reconocer esta realidad no disminuye la utilidad de la evaluación. Al contrario, permite calibrar correctamente sus conclusiones.
Un sistema que admite error debería considerar, entre otros aspectos:
El problema surge cuando el informe actúa como si solamente existiera el error en una dirección. Por ejemplo, puede preocuparse mucho por el riesgo de no detectar un fenómeno, pero apenas considerar el riesgo contrario: identificarlo cuando en realidad no está suficientemente sustentado.
El criterio de error resulta más claro cuando se piensa en estos dos conceptos.
Un falso positivo aparece cuando se concluye que existe un fenómeno que realmente no puede sostenerse con suficiente evidencia.
Un falso negativo ocurre cuando no se identifica un fenómeno que sí estaba presente.
En psicología forense, ambos errores pueden tener consecuencias importantes. Sin embargo, en determinadas evaluaciones puede existir una preocupación desigual por ellos.
Por ejemplo, si el profesional considera especialmente grave pasar por alto un posible riesgo, puede adoptar un umbral muy sensible. Esto puede reducir los falsos negativos, pero también aumentar los falsos positivos.
No existe un procedimiento capaz de maximizar simultáneamente sensibilidad y especificidad en todas las situaciones. Por tanto, resulta importante hacer visible qué tipo de error se está intentando minimizar y qué coste puede tener esa decisión.
Un indicio de que el criterio de error no está bien definido aparece cuando el nivel de exigencia cambia dependiendo de si un dato apoya o contradice la hipótesis.
Un dato favorable puede aceptarse con poca discusión.
En cambio, uno desfavorable puede requerir múltiples condiciones para considerarse realmente relevante.
Por ejemplo, puede suceder que:
Esta asimetría reduce la capacidad de la evaluación para detectar su propio error.
Una dificultad frecuente aparece cuando los criterios se establecen retrospectivamente.
Primero se conoce el resultado.
Después se decide qué significado tiene.
Este proceso puede producir una adaptación progresiva de la teoría a los datos.
Por ello, siempre que sea posible, resulta útil establecer previamente:
No es necesario realizar predicciones rígidas. Basta con evitar que todos los criterios se definan después de conocer la evidencia.
La aparición de un dato inesperado no implica necesariamente que toda la hipótesis sea incorrecta. Sin embargo, debería producir algún efecto sobre la valoración.
Puede llevar a:
Si el resultado inesperado no modifica absolutamente nada, conviene preguntarse si realmente existía una predicción.
Una hipótesis que mantiene exactamente el mismo grado de confianza independientemente de los resultados posee muy poca capacidad de aprendizaje.
La ausencia de un indicador plantea una cuestión especialmente importante.
Supongamos que una determinada formulación permite esperar ciertos cambios funcionales. Si estos aparecen, pueden utilizarse como apoyo. Sin embargo, si no aparecen, existe la tentación de afirmar que algunas personas mantienen un buen funcionamiento externo a pesar del malestar.
Esta explicación puede ser correcta.
No obstante, debería aclararse cuánto cambia entonces el valor del indicador.
Si la presencia apoya la hipótesis pero la ausencia nunca la debilita, el indicador funciona de manera unilateral.
El criterio de error obliga precisamente a preguntarse qué significado tendría no encontrar aquello que se esperaba.
La información contradictoria no debería interpretarse automáticamente como error de la fuente.
Una contradicción puede deberse a:
Pero también puede indicar que la hipótesis inicial no explica correctamente el caso.
Si esta última posibilidad nunca se considera, el análisis está incompleto.
Una metodología abierta debería permitir que, al menos en algunos casos, la contradicción afecte a la conclusión y no únicamente a la credibilidad del dato contradictorio.
Este problema puede observarse claramente al valorar narraciones.
Si un relato es estable, la estabilidad puede considerarse un elemento favorable.
Si cambia, las diferencias pueden explicarse mediante procesos normales de memoria.
Ambas afirmaciones pueden ser ciertas.
Sin embargo, el profesional debería especificar qué tipo de variaciones serían esperables y cuáles resultarían suficientemente relevantes como para modificar su valoración.
De lo contrario, tanto estabilidad como cambio terminan siendo compatibles con la misma conclusión.
Un análisis útil no busca una narración perfecta. Busca determinar qué patrones tienen realmente capacidad para discriminar entre diferentes explicaciones.
En la valoración del daño también puede existir una estructura similar.
La presencia de síntomas puede utilizarse como evidencia de afectación. Pero ¿qué ocurre cuando:
Estos datos no invalidan automáticamente una hipótesis de daño.
Sin embargo, deberían tener capacidad para modificar el grado de certeza o la atribución causal.
Si ninguno de ellos produce ningún cambio, el nexo causal corre el riesgo de estar protegido frente al error.
En contextos familiares también resulta relevante establecer qué observaciones podrían cambiar la interpretación inicial.
Por ejemplo, si se formula una hipótesis sobre dificultades parentales, conviene analizar qué conductas la apoyarían y qué información mostraría un funcionamiento adecuado.
El error aparece cuando cualquier comportamiento se interpreta dentro del mismo marco.
Si el progenitor protesta, puede considerarse conflictivo.
Si deja de protestar, puede interpretarse como indiferencia.
Si busca contacto, puede verse como invasivo.
Si reduce el contacto, como falta de interés.
Cuando todas las alternativas terminan siendo desfavorables, el criterio de error desaparece.
Utilizar pruebas psicológicas no resuelve automáticamente este problema.
Todo instrumento posee limitaciones y sus puntuaciones deben interpretarse dentro de un contexto.
Una puntuación compatible con la hipótesis puede aportar información relevante. Sin embargo, también debería precisarse qué significaría un resultado diferente.
Si una puntuación elevada confirma la hipótesis, pero una baja se explica automáticamente por minimización, defensividad o falta de conciencia, el instrumento pierde capacidad de contraste.
Estas explicaciones pueden resultar válidas, aunque deberían contar con indicadores independientes.
El resultado de la prueba no debería reinterpretarse únicamente porque contradice lo esperado.
Algo similar ocurre con el expediente.
Los documentos compatibles con la hipótesis pueden recibir gran peso, mientras que los discrepantes se consideran:
En ocasiones estas diferencias están justificadas.
Sin embargo, el criterio utilizado para valorar cada fuente debería ser estable.
Definir el criterio de error resulta más sencillo cuando existen alternativas explícitas.
Una hipótesis aislada puede absorber mucha información.
En cambio, cuando se compara con otras explicaciones, aparecen diferencias más claras.
Por ejemplo, para cada hipótesis puede preguntarse:
El objetivo no es construir una competición artificial entre teorías, sino comprobar si los datos poseen realmente capacidad discriminativa.
No todas las conclusiones necesitan el mismo nivel de seguridad.
Puede existir:
Utilizar estas diferencias permite representar mejor la calidad real de la evidencia.
Por el contrario, una conclusión categórica en presencia de múltiples fuentes de incertidumbre puede ocultar el margen de error.
La precisión profesional no consiste únicamente en acertar la explicación, sino también en calibrar cuánto puede sostenerse.
En contextos judiciales puede existir presión para ofrecer respuestas claras.
Sin embargo, reconocer que una cuestión no puede resolverse completamente también constituye información.
Por ejemplo, puede concluirse que:
La incertidumbre bien delimitada es metodológicamente distinta de la falta de análisis.
A veces constituye precisamente el resultado más riguroso.
Una vez conocida la conclusión, puede parecer que todos los datos conducían inevitablemente hacia ella.
Los elementos compatibles destacan.
Las discrepancias parecen explicables.
Y la secuencia retrospectiva adquiere coherencia.
Este efecto puede generar una sensación de que “era evidente”.
Sin embargo, si antes del análisis no se había establecido qué resultados serían considerados contrarios, resulta difícil saber cuánto de esa certeza procede realmente de la evidencia y cuánto de una reconstrucción posterior.
Definir criterios de error ayuda a limitar esta confianza retrospectiva.
Un profesional externo puede plantear preguntas que resultan difíciles de formular cuando se está muy implicado en el caso:
Si estas preguntas no tienen respuesta, puede existir una dificultad metodológica aunque la conclusión resulte intuitivamente convincente.
No es necesario construir reglas mecánicas. En psicología forense, el criterio puede ser gradual.
Antes de integrar definitivamente la información conviene establecer:
Esta estructura hace visible que la conclusión no estaba garantizada desde el inicio.
Además, permite explicar por qué determinados resultados reciben más peso que otros.
Entre los errores más habituales se encuentran asumir que solo la hipótesis alternativa puede equivocarse, reinterpretar automáticamente cualquier resultado contrario, modificar los criterios después de conocer los datos y utilizar indicadores que únicamente poseen valor confirmatorio.
También resulta problemático no distinguir entre:
Estas categorías no significan lo mismo y deberían producir consecuencias diferentes sobre la conclusión.
El criterio de error no exige que el profesional conozca con certeza cuándo una conclusión es falsa. Exige algo más básico: que el proceso permita reconocer información capaz de debilitarla.
Una evaluación que únicamente puede confirmar su hipótesis inicial tiene poca capacidad para corregirse. Los datos dejan de actuar como contraste y pasan a funcionar como material que debe ser integrado dentro de una explicación ya establecida.
Por el contrario, definir qué resultados serían favorables, cuáles serían neutros y cuáles obligarían a revisar la interpretación convierte la evaluación en un proceso realmente abierto.
En psicología forense, reconocer la posibilidad de error no debilita una conclusión. Permite saber qué valor tiene.
Una formulación sólida no debería demostrar únicamente por qué puede ser correcta. También debería mostrar de qué manera podría haber resultado equivocada.
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