En el año 1960 un grupo de científicos publicó el artículo titulado "Doomsday: Friday, 13 November" en The Science, y es un texto que, en los últimos días, se vinculó falsamente con la reconocida Universidad de Harvard.

Esta investigación, dirigida por académicos del Departamento de Energía Eléctrica de la Universidad de Illinois y liderada por el físico austríaco Heinz von Foerster, estableció una fórmula matemática para calcular el crecimiento de la población humana a lo largo de la historia. De esta manera, aseguraron que se puede establecer cuándo tendrá lugar el fin del mundo.

 

Este es el estudio que reveló cuándo y cómo será el fin del mundo

El artículo propone que, si la población humana continúa creciendo al mismo ritmo que lo hizo durante los últimos dos milenios hasta 1958, alcanzaría cifras masivas y se acercaría a un punto de sobrepoblación el 13 de noviembre de 2026. 

Es importante destacar que, si bien los investigadores sugieren esta fecha específica, en el cuerpo del texto también explican que el resultado está sujeto a un amplio margen de error.

 

"Debemos enfrentar el crecimiento de la población con seriedad. Esta situación genera opiniones encontradas: algunos ven esta expansión como una oportunidad para aumentar la clientela, mientras otros se preocupan por el agotamiento de los recursos naturales y el impacto irreversible en nuestra biosfera. Es crucial encontrar un equilibrio sostenible", advirtieron. 

¿Qué críticas recibió el artículo sobre el Fin del mundo?

En el artículo, los investigadores indican que, según su modelo, hace un millón de años deberían haber existido unas 200.000 personas.

Sin embargo, esta proyección entra en conflicto con la evidencia histórica que sugiere que el primer humano surgió hace 200.000 años.

Además, en ediciones posteriores, académicos advirtieron que se cometió un error por no considerar los aproximadamente 270 días de embarazo en el ser humanos.

También, se cuestionó la relación entre densidad poblacional y tasa de crecimiento, ya que la evidencia sugiere que una mayor no necesariamente se asocia con una tasa más alta.