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Ambigüedad y rigurosidad

La ambigüedad en ciertos aspectos de la vida puede resultar una herramienta útil para salir de situaciones delicadas o no faltar a la razón.

La ambigüedad atribuye a palabras o frases interpretaciones distintas y puede generar vacilación e incertidumbre. Partiendo de esto puede parecer un instrumento para la discordia más que una técnica útil, pero ahora veremos que puede no ser así.

En cuanto a la rigurosidad, decir que es una forma de actuar que se encuentra libre de sospecha. Lo riguroso implica precisión, exactitud y minuciosidad.

Una vez aclarados ambos conceptos podemos tratar de relacionarlos para ver que implica la presencia de uno frente al otro. Para entender mejor esta cuestión pondremos el ejemplo del meteorólogo que anuncia su predicción del estado del tiempo para futuros días:

-Las predicciones meteorológicas resultan complicadas y conviene no “arriesgar” en cuanto a exactitud y precisión.

Exactitud-y-Precisión

Ambigüedad y rigurosidad

-Al tratarse de predicciones en las que intervienen muchas variables, el error o la desviación pueden darse si se pretende afinar en cuanto a exactitud. Teniendo en cuenta esto, resulta comprometido para el meteorólogo intentar establecer una temperatura exacta a una hora concreta del día (Huelva, España, 23 de agosto, 28 ºC a las 14:00 horas, por ejemplo). La desviación del resultado real con respecto a la predicción es bastante probable, siendo además muy posible que la información aportada carezca de rigor.

 -Dicho esto, el meteorólogo puede utilizar la ambigüedad para realizar su predicción meteorológica. Ahora simplemente se va a limitar a informar de que va a hacer buen tiempo el día 23 de agosto. En realidad, su predicción aporta menos información que la primera  y es ambigua, pero resulta mucho más rigurosa y fiable. La mayoría de la personas tienen un concepto parecido de lo que suponen unas condiciones meteorológicas buenas.

Este es un ejemplo de cómo la ambigüedad le sirvió al experto en meteorología para dar rigurosidad a su predicción a expensas de sacrificar ciertos datos.

“Cuando algo no se conoce perfectamente, para mantener el rigor, hay que ser ambiguo”

 





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