¿Qué hace significativo a un indicio en un dictamen?
Autores: Dr. Tomás Eduardo Texis Valencia y Maestro Tomás Anastasio Texis Rojas
Observar un indicio no basta. En ciencias forenses, una diferencia o una coincidencia adquiere sentido cuando puede situarse dentro de un contexto: qué tan variable es la característica observada, con qué frecuencia aparece y qué tan alejada se encuentra de lo que normalmente esperaríamos [1,2].
Todo indicio presenta variabilidad natural
Pensemos en un ejemplo sencillo de balística. Varios casquillos disparados por una misma arma no necesariamente quedan exactamente iguales. Durante el disparo y la expulsión, algunos pueden deformarse un poco más y otros un poco menos. Esa diferencia entre casquillos es un ejemplo de variabilidad natural [3].
Por ello, una observación aislada no debería interpretarse únicamente como “igual” o “diferente”. El primer paso es conocer cómo se comporta la característica dentro de un conjunto de observaciones comparables.
Media, mediana y dispersión
Si medimos la deformación de esos casquillos, la media nos indica cuál es la deformación promedio. La mediana, en cambio, nos muestra cuál es el valor que queda al centro cuando ordenamos todas las mediciones. Las dos sirven para resumir, de manera sencilla, qué suele observarse en el conjunto de datos recabados [1].
La dispersión responde otra pregunta: ¿qué tanto cambian los casquillos entre sí? Si casi todos presentan una deformación parecida, la dispersión es pequeña. Si algunos se deforman muy poco y otros mucho más, la dispersión es mayor. Así, no solo importa conocer el promedio, sino también saber cuánto puede variar normalmente esa característica [1].
Aplicado al dictamen: si se recupera un casquillo en el lugar de los hechos, el perito no debería considerar relevante una diferencia solo porque «se ve distinto». Primero puede comparar esa deformación con la variación observada en casquillos de referencia. Si la diferencia está dentro de lo habitual, puede formar parte de la variabilidad esperada; si se aleja mucho, merece una revisión más cuidadosa [2].
La campana de Gauss como una forma de visualizar la variabilidad
La campana de Gauss ayuda a visualizar esa idea. Cuando muchas mediciones se concentran cerca de un valor promedio y cada vez aparecen menos observaciones conforme nos alejamos de él, se forma una distribución parecida a una campana. En nuestro ejemplo, la zona central representaría las deformaciones más frecuentes entre los casquillos estudiados [2].
Un casquillo cuya deformación cae cerca del centro representa algo frecuente dentro del conjunto. Uno que aparece hacia los extremos representa una observación menos común. Esto no significa, por sí solo, que provenga de otra arma: únicamente indica que ese resultado es menos habitual y que debe valorarse junto con los demás hallazgos.
Importante: no toda característica o medición forense sigue una distribución normal. La campana de Gauss es una herramienta útil para introducir el concepto de variabilidad, pero la forma de los datos debe evaluarse antes de aplicar cualquier modelo estadístico [2].
¿Qué aporta esto al análisis pericial?
Aquí está la utilidad práctica de la estadística: ayuda a evitar que una diferencia visual se convierta automáticamente en una conclusión. Si un casquillo está más deformado que la mayoría, el perito puede identificarlo como una observación poco frecuente y después revisar el resto de las características balísticas antes de interpretar su significado [3,4].
De esta manera, el perito puede contextualizar mejor las semejanzas y diferencias encontradas y explicar con mayor claridad el alcance de sus resultados dentro del dictamen [5].
Prueba de hipótesis: ¿qué explicación es más compatible con los datos?
Una prueba de hipótesis puede entenderse, de forma sencilla, como una comparación entre dos explicaciones posibles. En nuestro ejemplo balístico, podríamos plantear:
H0: "La deformación del casquillo cuestionado está dentro de la variabilidad observada en los casquillos de referencia".
H1: "La deformación del casquillo cuestionado se aleja de esa variabilidad y merece una explicación adicional".
Si la deformación observada es común dentro del conjunto de referencia (nuestra campana de Gauss), no resulta estadísticamente llamativa. Si aparece muy alejada de lo habitual, la diferencia adquiere mayor interés para el análisis. Esto no demuestra por sí solo que el casquillo provenga de otra arma: únicamente indica que el resultado es difícil de explicar como parte de la variabilidad observada propia del arma y debe integrarse con las demás características balísticas [4,6,7].
Una primera aproximación para interpretar un indicio
El principio es sencillo: un indicio no adquiere relevancia solo porque sea parecido o diferente. Primero necesitamos saber qué tanto puede variar normalmente la característica que estamos observando. En el ejemplo de los casquillos, la estadística ayuda a distinguir entre una deformación habitual y una que realmente llama la atención dentro del conjunto.
Esta es apenas una introducción. En publicaciones posteriores abordaremos cómo comparar observaciones, evaluar diferencias y estimar probabilidades para interpretar con mayor precisión los resultados de una prueba pericial.
Referencias
[1] Christensen, A. M., Crowder, C. M., Ousley, S. D., & Houck, M. M. (2014). Error and its meaning in forensic science. Journal of Forensic Sciences, 59(1), 123–126. https://doi.org/10.1111/1556-4029.12275
[2] Morrison, G. S. (2022). Advancing a paradigm shift in evaluation of forensic evidence: The rise of forensic data science. Forensic Science International: Synergy, 5, 100270. https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2022.100270
[3] Soons, J. A., Thompson, R. M., & Song, J.-F. (2017). Identifying persistent and characteristic features in firearm tool marks on cartridge cases. Surface Topography: Metrology and Properties, 5(4). https://doi.org/10.1088/2051-672X/aa864a
[4] Zheng, X. A., Thompson, R. M., & Weller, T. (2012). Confocal microscopy analysis of breech face marks on fired cartridge cases from ten consecutively manufactured pistol slides. Journal of Forensic Sciences, 57. https://www.nist.gov/publications/confocal-microscopy-analysis-breech-face-marks-fired-cartridge-cases-ten-consecutively
[5] Garrett, B. L., Crozier, W. E., & Grady, R. (2020). Error rates, likelihood ratios, and jury evaluation of forensic evidence. Journal of Forensic Sciences, 65(4), 1199–1209. https://doi.org/10.1111/1556-4029.14323
[6] Meuwly, D., Ramos, D., & Haraksim, R. (2017). A guideline for the validation of likelihood ratio methods used for forensic evidence evaluation. Forensic Science International, 276, 142–153. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2016.03.048
[7] Koehler, J. J., Mnookin, J. L., & Saks, M. J. (2023). The scientific reinvention of forensic science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(41), e2301840120. https://doi.org/10.1073/pnas.2301840120
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