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Cómo funciona

Metodología, fuentes de datos y fundamento científico

Este proyecto no predice el futuro. Utiliza tablas de vida demográficas oficiales para aproximar cuántas veces más podrías ver en persona a alguien importante, si las condiciones actuales se mantienen. Es un espejo estadístico, no una sentencia.

1. Qué calculamos

Visitas presenciales esperadas que quedan entre dos personas.

Basado en la probabilidad de que ambos estén vivos en cada año futuro, multiplicado por la frecuencia de visitas que mantienes actualmente.

2. De dónde salen los datos

UN World Population Prospects 2024 (WPP-2024)

Fuente principal de datos

Qué proporciona:

  • Tablas de vida por edad, país y sexo
  • Esperanza de vida residual (ex)
  • Probabilidad de supervivencia año a año
  • Cobertura: 237 países y áreas

Organización: Naciones Unidas, División de Población

Actualización: 2024 (revisión más reciente)

→ Ver fuente oficial

Fuentes de validación:

WHO Global Health Observatory - Validación cruzada de datos de mortalidad
www.who.int/data/gho
Human Mortality Database - Precisión adicional para países con buena estadística
www.mortality.org

3. Qué supuestos hacemos

  • Frecuencia de visitas se mantiene estable

    Si actualmente ves a la persona 12 veces al año, asumimos que eso continuará. En la realidad puede aumentar o disminuir.

  • Usamos promedios poblacionales

    Las tablas de vida representan la experiencia promedio de una población, no consideran salud individual.

  • No incorporamos factores individuales

    No conocemos enfermedades específicas, hábitos de vida, condiciones particulares.

4. Qué NO hace esta herramienta

  • No predice cuándo morirá nadie
  • No debe usarse para decisiones médicas
  • No reemplaza el juicio personal o consejo profesional
  • No incorpora eventos imprevistos (accidentes, pandemias, etc.)

5. Por qué creemos que mostrar este número es útil

Fundamento psicológico

La Teoría de la Selectividad Socioemocional (Carstensen, 1999, 2021) demuestra que cuando las personas perciben que su tiempo futuro es limitado, priorizan relaciones cercanas y metas emocionales por encima de la exploración o acumulación de información.

La gente tiende a subestimar cuán finito es su tiempo con los demás. Un número concreto ayuda a tomar decisiones más conscientes sobre prioridades.

Referencia científica:

Carstensen, L. L. (2021). Socioemotional Selectivity Theory: The Role of Perceived Endings in Human Motivation. The Gerontologist, 61(8), 1188–1196.

→ Leer artículo (acceso abierto)

Contexto teórico: Uso del tiempo a lo largo de la vida

Datos del American Time Use Survey (Bureau of Labor Statistics, EE.UU.) y análisis de Our World in Data muestran que:

  • La mayor parte del tiempo con padres se concentra antes de los 20 años
  • Después de esa edad, la frecuencia de encuentros disminuye dramáticamente
  • El patrón es similar para abuelos, con concentración aún más temprana

Esto significa que la mayoría del tiempo ya se consumió, incluso cuando ambos siguen vivos.

¿Por qué no mostramos este dato? Decidimos no incluir el porcentaje de "tiempo ya pasado" en la calculadora porque el objetivo de esta herramienta es motivar acción hacia el futuro, no generar culpa sobre el pasado. Mostrar que "ya pasaste el 85% del tiempo con tu madre" puede provocar desesperanza o resignación, contradiciendo el propósito de la herramienta. Además, estos datos provienen de encuestas estadounidenses que pueden no reflejar la realidad de otras culturas donde la convivencia familiar es diferente.

→ Ver datos de uso del tiempo

Modelo matemático

Notación (según Preston et al., 2001):

  • lx = número de supervivientes a edad exacta x en una cohorte hipotética de l0 = 100,000
  • ex = esperanza de vida residual a edad x (años esperados de vida restantes)
  • f = frecuencia de visitas por año (asumida constante)
  • T = horizonte temporal del cálculo

Cálculo paso a paso

1. Función de supervivencia

La probabilidad de que una persona de edad a sobreviva t años adicionales se calcula usando la función de supervivencia de la tabla de vida:

tpa = la+t / la

Esta es la fórmula estándar de supervivencia condicional (Preston et al., Cap. 3).

2. Horizonte temporal (T)

Determinamos el horizonte de cálculo hasta la edad máxima de las tablas de vida (100 años), lo que permite capturar todos los escenarios posibles:

T = min(100 - a₁, 100 - a₂)

Donde a₁ es tu edad y a₂ es la edad de la otra persona. Esto garantiza que no subestimamos las visitas de personas que viven más allá de su esperanza de vida.

3. Probabilidad conjunta de supervivencia

Asumiendo independencia entre las muertes de ambas personas, la probabilidad de que ambos estén vivos en el año t es:

P(ambos vivos en t) = tpa₁ × tpa₂

Este supuesto de independencia es estándar en demografía formal.

4. Visitas esperadas (resultado principal)

El número esperado de visitas es la suma ponderada de la frecuencia por la probabilidad de supervivencia conjunta:

E[visitas] = Σt=0T f × tpa₁ × tpa₂

Cada año contribuye proporcionalmente a la probabilidad de que ambos sigan vivos.

5. Simulación Monte Carlo

Ejecutamos 10,000 simulaciones para obtener intervalos de confianza estadísticamente válidos. En cada simulación, muestreamos el año de muerte de cada persona usando las probabilidades qx:

Percentiles p25, p50, p75 de 10,000 simulaciones

Esto proporciona intervalos de confianza reales basados en la distribución empírica de resultados posibles.

Referencia metodológica: Preston, S. H., Heuveline, P., & Guillot, M. (2001). Demography: Measuring and Modeling Population Processes. Blackwell Publishers. Capítulos 2-3.

Referencias completas

Datos demográficos

  1. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2024). World Population Prospects 2024. https://population.un.org/wpp/
  2. World Health Organization (2024). Global Health Observatory. https://www.who.int/data/gho
  3. Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany). www.mortality.org

Uso del tiempo

  1. Roser, M., Ritchie, H., & Spooner, F. (2023). Time Use. Our World in Data. https://ourworldindata.org/time-use
  2. U.S. Bureau of Labor Statistics (2024). American Time Use Survey. https://www.bls.gov/tus/

Marco teórico

  1. Carstensen, L. L. (2021). Socioemotional Selectivity Theory: The Role of Perceived Endings in Human Motivation. The Gerontologist, 61(8), 1188–1196. https://doi.org/10.1093/geront/gnab116
  2. Carstensen, L. L., Isaacowitz, D. M., & Charles, S. T. (1999). Taking time seriously: A theory of socioemotional selectivity. American Psychologist, 54(3), 165–181.