Resumen del libro Descubriendo Mentiras El Arte del Escepticismo por Carl T. Bergstrom y Jevin D. west (Calling Bullshit The Art of Skepticism in a Data Driven World)

Resumen del libro Descubriendo Mentiras El Arte del Escepticismo por Carl T. Bergstrom y Jevin D. west (Calling Bullshit The Art of Skepticism in a Data Driven World)

Resumen corto: Calling Bullshit o en espa帽ol Descubriendo Mentiras El Arte del Escepticismo  es una guia que nos explica como navegar la enrome cantidad de informaci贸n que nos rodea. Estar alerta y entender como se puede manipular la informaci贸n para fines diversos, incluso en la ciencia y medicina, es la clave para evitar que nos enga帽en. Por Carl T. Bergstrom y Jevin D. West

驴Qui茅n es Carl T. Bergstrom?

Carl es un cientifico del campo de la ciencia de datos y profesor de biologia que estudia los flujos de informaci贸n a nivel biol贸gico y social.

驴Quien es Jevin D. West?

Jevin es un cient铆fico del campo de data science y profesor asociado de la Information School de la Universidad de Washington y director del Center for an informed Public.

3 de las ideas principales del libros son:

  • La diferencia entre correlaci贸n y causalidad
  • Los vendehumos no tienen escr煤pulos
  • Los peligros de los vendehumos

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Los peligros de los vendehumos 

En 1998 la revista cient铆fica The Lancet, una de las m谩s reconocidas del sector, public贸 un estudio que defend铆a la relaci贸n entre una vacuna com煤n, la MMR, y el autismo.  Pero esta relaci贸n era ficticia. 

Estudios posteriores demostraron que no hab铆a ninguna relaci贸n entre la vacuna y la condici贸n, y se retract贸 el art铆culo de la revista The Lancet elimin贸 el art铆culo en el 2010 pero a煤n asi siguen circulando las mentiras, y hoy en dia son la base de los movimientos antivacuna. Lo peor es que este art铆culo demuestra lo f谩cil que es que cualquier persona se crea las mentiras de unos cuantos

Un ejemplo cl谩sico que conocemos casi todos fue como Socrates fue detenido y sentenciado a pena capital por ser un sofista, una de las escuelas rivales que buscaba ganar los argumentos sin importar el m茅todo, cuando el era uno de los principales partidarios de la oposici贸n al sofismo. 

El sofismo de la actualidad, los vendehumos, han aprendido a usar la ciencia para basar sus palabras. El problema es que esta ciencia es muchas veces err贸nea, o ficticia, pero son pocas las personas que est谩n dispuestas a estudiar la veracidad real de algo, y nuestro sesgo de confirmaci贸n dificulta que busquemos el punto de vista opuesto cuando aceptamos algo.

Despu茅s de vivir en una era en la que la informaci贸n era limitada y deb铆amos contactar con expertos o leer libros para aprender algo, el nacimiento de internet cambi贸 por completo nuestra concepci贸n de la informaci贸n. Pero el proceso para afinar nuestro olfato y detectar las mentiras aun no se ha adaptado.

Tras el atentado del marat贸n de Boston apareci贸 la imagen de una joven de ocho a帽os que supuestamente hab铆a participado en la marat贸n. Mostrando su indignaci贸n, m谩s de 92 mil personas compartieron la imagen, solo para descubrir m谩s tarde que era mentira, que los j贸venes de esa edad no pod铆an participar en la marat贸n.

Twitter y otras redes sociales est谩n repletas de este tipo de mentiras y faroles que buscan crear fricci贸n, o simplemente divertirse a costa de los espectadores. Para evitar ser una de las personas que se ven envueltas, debemos trabajar nuestra capacidad de detectar mentiras.

Los vendehumos no tienen escr煤pulos

El humo, en t茅rminos sociales, o bullshit nace del deseo de impresionar o persuadir a alguien de algo. Los vendehumos se preocupan m谩s de convencer y la peque帽a victoria que les da a nivel emocional, que de la veracidad de sus argumentos.

La clave del vendehumos moderno es que puede hacer uso de estad铆sticas, que pueden crear en cuesti贸n de segundos, ret贸rica para convencer usando la l贸gica aun si los argumentos son falsos, y la capacidad de crear im谩genes e incluso videos falsos. Todo esto unido al miedo o el odio y un exceso de informaci贸n son suficientes para convencer a casi cualquiera de nosotros.

El m茅todo m谩s cl谩sico del bulshitting es el que explica Bruno Letour, el concepto de black box bullshitting. Se basa en acumular datos, pasarlos por un proceso de selecci贸n y procesamiento complejo como puede ser un algoritmo y obtener un resultado de un proceso cuyos criterios no conocemos.

El problema es que muchas veces asumimos que los resultados son ciertos sin entender si realmente lo son, y hasta qu茅 punto nos podemos fiar de ellos. Los problemas pueden deberse al tipo de datos que se usan, como el caso en el que se correlaciono la forma de las cabezas de los criminales son diferentes a las de otras personas.

En este ejemplo un algoritmo diferenciaba a las personas inocentes y los criminales seg煤n factores como el 谩ngulo de su nariz, o la boca. Pero las im谩genes usadas eran tomadas por la polic铆a en el caso de los criminales y tomadas por profesionales en el caso de los no criminales. El resultado no se deb铆a a la forma de la cabeza sino que en realidad se deb铆a a quien tomaba la imagen y las circunstancias. No puedes esperar que los criminales sonriesen al ser arrestados.

Si ya podemos tener problemas incluso sin tener en cuenta la legitimidad de la caja negra, cuesta imaginar c贸mo encontrar la verdad cuando tratamos con cajas negras.

La diferencia entre correlaci贸n y causalidad

La correlaci贸n significa que dos sucesos aumentan o disminuyen o que muestran comportamientos opuestos en un mismo periodo de tiempo, cuanto m谩s se pueda relacionar su comportamiento mayor es su correlaci贸n. Pero esto no significa que tengan causalidad.

La causalidad, hace referencia a la relaci贸n real entre dos elementos. Es decir que ocurra o no el primero, afecta a que ocurra o no el segundo con mayor o menor probabilidad. En este caso se habla de probabilidad condicionada, es decir, lo que pasa primero afecta a los segundo que puede ocurrir.

De esta forma, es f谩cil encontrar correlaci贸n. Por ejemplo, podr铆amos decir que el descenso de la natalidad ha permitido que suban los precios de las acciones de Tesla. A simple vista parece rid铆culo, pero si lo pensamos, las acciones de Tesla llevan subiendo desde su creaci贸n, y las tasas de natalidad en varios pa铆ses han ido bajando cada a帽o. Esto podr铆a indicar una correlaci贸n, pero sin duda no hay causalidad.

Por eso, es importante entender que la correlaci贸n, a menos que tengamos alguna raz贸n para pensar que existe causalidad, es bastante inutil y solo sirve para confundir.

Otro ejemplo son los estudios que dicen cosas como que las personas que dan su primer beso antes de entrar en la universidad tienen m谩s autoestima que las que no. A simple vista esto parece l贸gico, pero la interpretaci贸n puede dar problemas. 驴Significa que  las personas con m谩s confianza tienden a besar antes? 驴O es el hecho de besar el que aumenta la confianza?

驴Por qu茅 es importante besar a la hora de medir la autoestima?驴Cu谩l es el papel de las relaciones? 驴No es posible que tanto besar como tener alta autoestima sean resultados de estar en una relaci贸n?

Este tipo de estudios que demuestran algo que puede parecer obvio a simple vista son utilizados por muchos medios de comunicaci贸n para defender ideas que no tienen ninguna base m谩s que la de servir como rumor. Esto demuestra como la correlaci贸n no tiene porque significar causalidad.

Muchos de los estudios estad铆sticos que se presentan carecen de una base real que pueda explicar la causalidad, y por lo tanto solo sirven como entretenimiento. Un ejemplo fue un estudio sobre bienes ra铆ces por Zillow, en el que mostraron que las ciudades en las que aumentaban los precios de las casas ten铆an una menor fertilidad en mujeres al final de su veintena. 

Pero esto no tiene porqu茅 estar relacionado, quiz谩 se debe por ejemplo a que estas ciudades son las que tienen m谩s industria de ciertos sectores y que por lo tanto una gran parte de la poblaci贸n se dedica a avanzar laboralmente y no tiene tiempo para tener hijos. O quiz谩 la edad para tener hijos es m谩s tard铆a ahora, y no est谩 relacionado a ning煤n otro factor

El problema es que cuando los medios se enteraron de estas noticias lo primero que hicieron fue crear una relaci贸n de causalidad entre los dos. Defend铆an que el precio de las casas causaba que menos mujeres quisiesen tener hijos, sin tener en cuenta que quiz谩 las ciudades del estudio fueron aquellas a las que van las personas que de todas formas no quer铆an tener hijos.

Esto demuestra como un estudio que solo busca dar informaci贸n puede dar lugar a sin sentidos y errores l贸gicos

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