Una respuesta aproximada a la pregunta correcta es mejor que una respuesta exacta a la pregunta incorrecta

John Tukey nació en 1915 en New Bedford, Massachusetts. Su familia reconoció su genio a una edad temprana y, tras recibir educación en casa, asistió a la Universidad de Brown, donde obtuvo su licenciatura y maestría en química. Allí comenzó a interesarse por las matemáticas abstractas. Tukey continuó sus estudios de doctorado en la Universidad de Princeton y completó su doctorado en matemáticas en 1939. Inicialmente trabajó en topología, donde realizó una contribución importante conocida como el "lema de Tukey". Este teorema matemático tiene un área de aplicación significativa, especialmente en la teoría de conjuntos y la topología. Sin embargo, Tukey no permaneció en las matemáticas abstractas y, bajo la influencia de Samuel S. Wilks, se orientó hacia la estadística matemática, campo en el que realizó importantes trabajos.

Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en la Oficina de Investigación de Control de Tiro, centrándose en temas como la puntería de armas y la evaluación de dispositivos de medición de alcance. Estas experiencias le proporcionaron ejemplos para muchos problemas estadísticos que investigaría en el futuro y, al mismo tiempo, le permitieron comprender la naturaleza de los problemas prácticos. Tukey resumió las experiencias adquiridas en este tipo de trabajos prácticos con la frase: "Una respuesta aproximada a la pregunta correcta es mejor que una respuesta exacta a la pregunta incorrecta".

En la década de 1950, Tukey comenzó a trabajar sobre las ideas de Andrei Kolmogorov relacionadas con los procesos estocásticos y desarrolló el método de la "transformada rápida de Fourier" (Fast Fourier Transformation-FFT), una técnica basada en computadora para analizar largas secuencias de correlación. La FFT es un algoritmo informático eficiente capaz de manejar grandes conjuntos de datos, y cubrió una gran necesidad en las décadas de 1950 y 1960, cuando las computadoras eran más lentas y tenían memorias más pequeñas. Tukey fue pionero no solo en análisis matemáticos, sino también en el desarrollo de algoritmos informáticos.

El interés de Tukey por las computadoras y sus contribuciones en este campo ampliaron constantemente los límites de la investigación estadística. Mi propio interés por el trabajo de Tukey comenzó mientras realizaba mi doctorado en estadística y, al mismo tiempo, trabajaba como asistente de investigación en los laboratorios de computación del Centro de Investigación Estadística y Cuantitativa (İSKAR) de la Universidad de Mármara, que lamentablemente ya ha desaparecido. En las décadas de 1960 y 1970, Tukey había liderado el análisis de grandes conjuntos de datos trabajando junto a ingenieros y estadísticos en los Laboratorios Bell. En ese período, la capacidad de las computadoras para almacenar y analizar grandes cantidades de datos comenzó a desafiar la teoría estadística. Tukey trabajó para hacer que estos datos fueran significativos y para desarrollar métodos de análisis correctos. Inspirado por estos trabajos, me orienté hacia el tema de las "bases de datos estadísticas" en mi tesis y propuse un modelo para el sector de la prensa.

En aquel entonces, Tukey retomó el enfoque de Karl Pearson, del que hablaré en otro artículo, sobre el análisis de la distribución de datos y desarrolló una serie de técnicas muy importantes a las que llamó "análisis exploratorio de datos". Este enfoque sugería examinar la distribución de los datos sin basarse en un modelo de probabilidad predeterminado. Tukey animó a sus lectores a reconsiderar sus suposiciones dando nuevos nombres a las características de las distribuciones de datos. Además, desarrolló herramientas gráficas para examinar patrones dentro de los datos. Algunas de estas herramientas se han convertido en estándar en los paquetes de software estadístico utilizados hoy en día; por ejemplo, los "diagramas de caja" y los "diagramas de tallo y hojas" son los más conocidos.

Las contribuciones de Tukey a la ciencia estadística no fueron solo teóricas, sino que también estuvieron relacionadas con aplicaciones prácticas. Los algoritmos y herramientas que desarrolló para programas informáticos se convirtieron en la piedra angular de los análisis estadísticos modernos. Además, introdujo los términos "bit" (dígito binario) y "software" en el mundo científico, algo que poca gente sabe.

John Tukey no solo contribuyó a la teoría estadística con su trabajo, sino que también desarrolló soluciones prácticas para una mejor comprensión e interpretación correcta de los datos. Su enfoque innovador y cuestionador influyó profundamente en la ciencia estadística, y hoy nos damos cuenta de que su legado se ha vuelto aún más evidente a medida que aumenta la importancia de las computadoras y el análisis de grandes datos.

Tukey continuó aportando nuevas ideas y nuevos enfoques a viejas preguntas a lo largo de su vida, y cuando falleció en el año 2000, la ciencia estadística había experimentado cambios radicales gracias a su visión. Si viviera hoy, ¿habría desarrollado nuevos métodos para analizar el contenido de los miles de millones de publicaciones que millones de personas realizan en lo que hoy llamamos redes sociales? Lo más probable es que sí.