Random

«Random» es la palabra inglesa para «aleatorio» o «al azar», y se ha colado en el español de internet, de los videojuegos y de la conversación juvenil. Detrás del anglicismo hay una idea matemática importante, la aleatoriedad, que sustenta desde las loterías hasta la criptografía y los ensayos clínicos.

¿Qué significa random?

Random es un adjetivo inglés que significa «aleatorio», «fortuito» o «sin un patrón predecible». Procede del francés antiguo randon, que significaba «ímpetu» o «rapidez», y que derivó en la expresión inglesa at random («sin rumbo fijo, a lo que salga»). En español el equivalente correcto es aleatorio o al azar, y aunque «random» se usa mucho en la jerga digital, en textos formales conviene preferir las formas españolas.

Usos del término en español

• Informática y videojuegos: la función «random» o «aleatorio» (reproducción aleatoria en música, drops o botines al azar en juegos).
• Matemáticas y estadística: variable aleatoria, muestreo aleatorio, números aleatorios.
• Jerga coloquial: «random» describe algo inesperado, sin relación con lo anterior o un poco raro («un comentario random», «una persona random»). Es un uso informal propio del español juvenil, calcado del inglés.

¿Qué es la aleatoriedad?

Un fenómeno es aleatorio cuando su resultado individual no se puede predecir con certeza, aunque pueda describirse cómo se comportará a la larga. Lanzar una moneda es impredecible en cada tirada, pero con muchas tiradas la proporción de caras tiende a ½. Esa regularidad estadística es la que estudia la probabilidad.

Dos ideas frecuentes son erróneas. Aleatorio no significa «sin leyes»: hay leyes de la probabilidad. Y no significa «uniforme»: una variable puede ser aleatoria con unos resultados más probables que otros, como la suma de dos dados.

Tipos de aleatoriedad

Los ordenadores son máquinas deterministas, de modo que normalmente producen números pseudoaleatorios: parecen azarosos pero, conociendo el algoritmo y la semilla inicial, se pueden reproducir exactamente. Uno de los generadores más extendidos es el Mersenne Twister, desarrollado en 1997 por Makoto Matsumoto y Takuji Nishimura y publicado en 1998. Para usos sensibles, como las claves criptográficas, se emplean generadores seguros alimentados con fuentes físicas de entropía.

Para qué sirve el azar

• Estadística y ciencia: el muestreo aleatorio permite que una muestra represente a la población, y los ensayos clínicos aleatorizados reparten a los pacientes entre tratamiento y control al azar para evitar sesgos.
• Simulación: los métodos de Monte Carlo, desarrollados en los años cuarenta en Los Álamos por Stanisław Ulam, John von Neumann y colaboradores, usan números aleatorios para resolver problemas complejos.
• Criptografía y seguridad: contraseñas, claves y códigos de un solo uso dependen de aleatoriedad impredecible.
• Juegos y entretenimiento: barajar cartas, tirar dados, generar mapas o botines en videojuegos.
• Sorteos y decisiones justas: loterías, selección de jurados o reparto de plazas.
• Creatividad: introducir elementos al azar ayuda a salir de patrones habituales.

Errores comunes sobre el azar

• Falacia del jugador: creer que, tras una racha de rojos en la ruleta, «toca» negro. Cada giro es independiente.
• Ver patrones en el azar: el cerebro tiende a encontrar regularidades incluso en secuencias puramente aleatorias.
• Confundir aleatorio con desordenado: una secuencia al azar contiene a menudo rachas y repeticiones que parecen «no aleatorias».

Una curiosidad histórica

En 1955, la RAND Corporation publicó un libro titulado A Million Random Digits with 100,000 Normal Deviates: una tabla de un millón de dígitos aleatorios que investigadores utilizaron durante décadas antes de que fuese habitual generar números por ordenador.

Preguntas frecuentes

Referencias

• Matsumoto, M. y Nishimura, T. «Mersenne Twister: a 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator». ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, 1998.
• Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, vol. 2: Seminumerical Algorithms. Addison-Wesley.
• RAND Corporation. A Million Random Digits with 100,000 Normal Deviates, 1955.