La pregunta incómoda: ¿puede el azar matar?
En casi todos los idiomas existe una forma de decir lo mismo: “fue pura mala suerte”. Lo usamos cuando un accidente no parece tener explicación razonable. Un árbol que cae justo sobre un coche, un rayo que impacta a la única persona en una playa casi vacía, dos trenes que se cruzan por un error milimétrico.
Desde la estadística, la respuesta es clara y, a la vez, inquietante: sí, es posible morir por una coincidencia extrema. Pero no en el sentido mágico de un destino caprichoso, sino como resultado inevitable de tres factores combinados:
- Un mundo con miles de millones de personas.
- Un número gigantesco de situaciones diarias.
- Un cerebro muy malo para entender el azar.
Para comprender por qué los “uno en un millón” ocurren a diario, hace falta desmontar primero qué significan realmente esos números.
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Qué significa de verdad “uno en un millón”
Cuando una autoridad sanitaria, una agencia de transporte o una compañía de seguros habla de un riesgo de “uno en un millón”, suele referirse a probabilidad por unidad de exposición: por vuelo, por año, por dosis, por persona.
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No es lo mismo decir:
- “El riesgo es de uno en un millón por vuelo”, que
- “Una persona tiene una probabilidad de uno en un millón de morir en un avión a lo largo de su vida”.
En estadística del riesgo suelen coexistir tres conceptos clave:
- Riesgo por evento: probabilidad de que algo suceda cada vez que nos exponemos (por ejemplo, cada vuelo).
- Riesgo anual: probabilidad de que el suceso ocurra en un año concreto.
- Riesgo acumulado de por vida: probabilidad de que ocurra alguna vez a lo largo de toda la vida.
Cuanto más grande es la población y más veces se repite la situación, más probable es que un evento rarísimo ocurra a alguien.
Un ejemplo simplificado:
- Si la probabilidad de un accidente letal es de 1 entre 1.000.000 por trayecto,
- y se realizan 100 millones de trayectos al año,
- en promedio puede esperarse cerca de un centenar de accidentes de ese tipo cada año.
Desde la perspectiva de la persona afectada, parece una coincidencia increíble. Desde la perspectiva del estadístico, es casi una consecuencia inevitable de los números grandes.
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La ley de los grandes números… y la del “verdaderamente grande”
Los matemáticos hablan de la ley de los grandes números: cuando repetimos un experimento aleatorio muchas veces, los resultados observados tienden a parecerse a las probabilidades teóricas.
Aplicada a la vida cotidiana, significa que si un suceso muy raro tiene una probabilidad minúscula, pero se dan miles de millones de oportunidades, lo raro deja de ser tan raro a escala global.
Un principio relacionado, popularizado por el estadístico Persi Diaconis, a veces se llama “ley de los números realmente grandes”:
En una población lo suficientemente grande, cualquier cosa improbable es prácticamente inevitable.
Esto no implica que todo sea azar puro. Implica que, aun sin conspiraciones ni fuerzas ocultas, las combinaciones extraordinarias –buenas y malas– acabarán apareciendo simplemente porque el número de intentos es enorme.
Coincidencias que parecen imposibles… pero no lo son
En el imaginario colectivo, la muerte por coincidencia suele tomar la forma de un suceso espectacular: un rayo, un tiburón, un meteorito. Las cifras reales matizan ese miedo:
- Rayos: en países con estadística detallada, la probabilidad de que una persona muera alcanzada por un rayo a lo largo de su vida suele estimarse en torno a una entre decenas de miles, y varía mucho según la región y la actividad laboral.
- Ataques de tiburón: en contextos como Estados Unidos o Australia, organismos oficiales hablan de probabilidades del orden de uno entre varios millones a lo largo de la vida.
- Impactos de meteorito: estudios de riesgo global los consideran tan improbables para un individuo que se sitúan en la cola extrema de lo que se clasifica como “prácticamente despreciable” para políticas públicas, aunque no son estrictamente imposibles.
Comparados con causas mucho más comunes —accidentes de tráfico, enfermedades cardiovasculares, infecciones respiratorias—, estos riesgos son estadísticamente marginales. Pero su carga simbólica es enorme.
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El efecto “titular de periódico”
Parte del problema es que nuestro cerebro no lleva un registro silencioso de las millones de veces que no ocurre algo, pero sí guarda con fuerza las historias llamativas:
- Un avión que aterriza sin incidentes nunca es noticia.
- Un avión que se estrella por una cadena de casualidades domina las portadas durante días.
Morir por coincidencia no es lo mismo que morir “porque sí”
Desde el punto de vista científico, hablar de “muerte por coincidencia” es una forma imprecisa de describir algo más complejo: una cadena causal en la que varios factores improbables se alinean al mismo tiempo y lugar.
Un ejemplo hipotético: una rama debilitada por una plaga que no fue detectada, un viento inesperado, una persona que ese día cambia de ruta por un desvío de tráfico, y pasa justo cuando la rama se desprende.
Cada elemento tiene su explicación concreta. La “coincidencia” es el cruce de todas esas cadenas causales en un mismo punto. Para la víctima y su entorno, la experiencia es indistinguible de una mala suerte absurda. Para la estadística, es un caso extremo dentro de una distribución continua de riesgos.
Esta distinción importa porque:
- Si atribuimos todo al azar, renunciamos a prevenir lo prevenible.
- Si creemos que nada es azar, sobrestimamos conspiraciones e intenciones invisibles.
La realidad suele estar en un término medio: el azar existe, pero interactúa con decisiones humanas, infraestructuras, normas de seguridad y desigualdades sociales.
El cerebro humano, mal diseñador de estadísticas
Más allá de los números, buena parte de la fascinación por las coincidencias mortales está en nuestra psicología. Varios sesgos cognitivos juegan un papel clave:
1. Sesgo de disponibilidad. Tendemos a sobreestimar la probabilidad de sucesos que recordamos con facilidad, especialmente si son dramáticos o mediáticos. Una muerte absurda relatada en redes sociales puede pesar más en nuestra intuición que millones de trayectos seguros.
2. Sesgo de supervivencia. Vemos solo la parte de la historia que “sobrevive” a nuestra atención. Escuchamos del turista alcanzado por un rayo, no de los miles que volvieron a casa sin sobresaltos.
3. Ilusión de patrón. El cerebro busca patrones incluso donde solo hay ruido. Dos accidentes similares en una misma autopista, con poca distancia temporal, pueden alimentar teorías fatalistas antes de que existan datos suficientes para evaluar si hay un problema estructural o es una alineación azarosa.
Estos sesgos hacen que el “uno en un millón” se sienta más cercano o más lejano de lo que realmente es, según cómo se cuente y quién lo cuente.
¿Con qué frecuencia ocurren, en realidad, los sucesos “uno en un millón”?
En términos matemáticos, un evento con probabilidad de 1 entre 1.000.000 sigue siendo perfectamente esperable cuando:
- se repite el experimento millones de veces,
- o se multiplica por una población muy grande,
- o se acumula durante muchos años.
Imaginemos una ciudad o región con decenas de millones de habitantes, expuestos a riesgos similares día tras día. Si para cada persona, cada año, hay cientos de miles de micro‑situaciones con riesgos diminutos (cruzar calles, usar escaleras, exponerse al clima, interactuar con máquinas), el número total de “oportunidades” para que algo ínfimamente improbable suceda se vuelve enorme.
Desde esa perspectiva, la pregunta cambia de forma sutil:
- No es “¿ocurrirá alguna vez una muerte absurda?”
- sino “¿cuántas ocurrirán este año en un país de X millones de habitantes?”
En un planeta de más de 8.000 millones de personas, las historias improbables —algunas fascinantes, otras devastadoras— seguirán apareciendo. El reto es entenderlas lo suficiente como para que “mala suerte” no sea nuestra única explicación.