Imagine a police lineup where ten witnesses are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene. If six of them pick out the same person, there's a good chance that's the real culprit, and if all ten make the same choice, you might think the case is rock solid, but you'd be wrong. For most of us, this sounds pretty strange. After all, much of our society relies on majority vote and consensus, whether it's politics, business, or entertainment. So it's natural to think that more consensus is a good thing. And up until a certain point, it usually is. But sometimes, the closer you start to get to total agreement, the less reliable the result becomes. This is called the paradox of unanimity. The key to understanding this apparent paradox is in considering the overall level of uncertainty involved in the type of situation you're dealing with. If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example, we shouldn't be surprised by a unanimous verdict. But in cases where we have reason to expect some natural variance, we should also expect varied distribution. If you toss a coin one hundred times, you would expect to get heads somewhere around 50% of the time. But if your results started to approach 100% heads, you'd suspect that something was wrong, not with your individual flips, but with the coin itself. Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses, but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either. In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses tend to pick the wrong person out of a lineup, even when many are confident in their choice. Memory based on short glimpses can be unreliable, and we often overestimate our own accuracy. Knowing all this, a unanimous identification starts to seem less like certain guilt, and more like a systemic error, or bias in the lineup. And systemic errors don't just appear in matters of human judgement. From 1993-2008, the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe, incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn. But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong. It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory. In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud, like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002, which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor of another seven-year term. When you look at it this way, the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical. Unanimous agreement is still theoretically ideal, especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty, but in practice, achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system. Although we may strive for harmony and consensus, in many situations, error and disagreement should be naturally expected. And if a perfect result seems too good to be true, it probably is.
Imagina una rueda de reconocimiento donde se pide a diez testigos que identifiquen a un ladrón de bancos que vieron huir de la escena del crimen. Si seis de ellos señalan a la misma persona, hay una buena probabilidad de que esta sea culpable si lo hacen las diez, se podría pensar que el caso no deja lugar a dudas pero podrías equivocarte. Para la mayoría, esto suena bastante extraño. Después de todo, gran parte de la sociedad se basa en la mayoría y el consenso, sea en política, en los negocios, o en el entretenimiento. Así que es normal que pienses que más consenso es mejor. Y hasta cierto punto, normalmente lo es. Pero, a veces, cuanto más cerca se está de llegar a un acuerdo total, menos confiable se vuelve el resultado. Esto se conoce como la paradoja de la unanimidad. La clave para entender esta aparente paradoja está en considerar el nivel general de incertidumbre involucrado en el tipo de situación con el que estás lidiando. Si en una rueda de reconocimiento se pide a testigos que identifiquen la manzana por ejemplo, no deberíamos sorprendernos por oír un veredicto unánime. Pero en los casos en los que esperamos opiniones diversas también deberíamos esperar una distribución variada. Si lanzas una moneda cien veces, es de esperar que salga cara la mitad de las veces. Pero si tus resultados se acercan a un 100 % de caras, sospecharías que algo no va bien, y no con cada tiro sino con la moneda en sí. Claro, identificar sospechosos no es algo tan aleatorio como tirar una moneda, pero tampoco es tan evidente como separar las manzanas de las bananas. De hecho, un estudio del año 1994 encontró que hasta un 48 % de los testigos suele elegir la persona errónea en una rueda de reconocimiento incluso cuando la mayoría está segura de su elección. Los recuerdos basados en un vistazo breve son poco fiables y a menudo sobrestimamos nuestra exactitud. Sabiendo todo esto, una identificación unánime empieza a parecerse menos a culpabilidad, y más a un error sistémico o sesgo durante el reconocimiento. Y los errores sistemáticos no implican solo los sesgos en el juicio humano. Entre 1993 a 2008 se encontró el mismo ADN femenino en varias escenas del crimen en Europa, culpando así a una escurridiza asesina conocida como Fantasma de Heilbronn. Pero el mismo ADN estaba presente en todas las pruebas porque los bastoncillos de algodón usados para recolectar las muestras de ADN fueron contaminados accidentalmente por una operaria de la fábrica de algodón. En otros casos, surgen errores sistemáticos debido al fraude deliberado, como el referendo presidencial celebrado por Saddam Hussein en 2002, en el que del 100 % de los votantes, supuestamente el 100 % votó a favor de otro mandato suyo de siete años. Si la miramos de este modo, la paradoja de la unanimidad en realidad no es tan paradójica. Una decisión unánime sigue siendo un resultado ideal en teoría, sobre todo en los casos donde hay mucho consenso y poca incertidumbre, pero en la práctica, llegar a un acuerdo unánime es muy poco probable y debería indicar que quizá haya alguna razón oculta que afecta al sistema. Si bien podemos aspirar a la armonía y el consenso, debemos tener en cuenta a menudo el error y el desacuerdo. Y si un resultado unánime parece demasiado bueno para ser verdad, probablemente lo sea.