Artículo original: Clive Thompson on Why We Should Learn the Language of Data (WIRED - Clive Thompson)
¿Porqué puede ser real el calentamiento global cuando hay tanta nieve?
Escuchar esta pregunta –repetidamente– este febrero pasado volvió loco a Joseph Romm. Una tormenta masiva de nieve había azotado a Washington, DC, y todos los que disputaban la existencia de un cambio climático se reían socarronamente. La familia del senador Jim Inhofe construyó un iglú cerca del Capitolio y colocó un letrero que decía "La nueva casa de Al Gore". El planeta no podía estar calentándose, decían; ¡miren como todo está blanco!
Romm –un físico y experto climático del Center for American Progress– pasó una semana explicando a los reporteros el porqué esta línea de razonamiento está tan errada. El cambio climático, dijo, se trata sobre líneas de tendencia. No se observa a través de las ventanas sino analizando décadas de datos valederos. Por supuesto, un giro por una tormenta de nieve es posible solo si el público (y los periodistas) son analfabetos en las estadísticas. "Mucho de esto está en contra de la intuición", admite Romm.
La estadística es difícil. Pero no solo se trata sobre la comprensión individual; se está convirtiendo también en uno de los problemas políticos más grandes de la nación. Vivimos en un mundo donde los aspectos políticos más agudos se reducen a argumentos sobre lo que significan los datos. Si no entiende las estadísticas, no sabe lo que pasa –y no sabrá cuando le están mintiendo. Las estadísticas deberían ser parte básica de la educación general. No debería terminar la secundaria sin un conocimiento razonable –como, por ejemplo, poder escribir un ensayo.
Considere la economía: ¿está mejorando o no? Esa es una pregunta estadística. No puede en la actualidad medir la economía entera, así que los analistas la pedacean –toman un pedazo de aquí y otro de allá y luego tratan de unirlos en una historia representativa. Una medida que es frecuentemente revendida es el crecimiento de las ventas de la misma tienda, una comparación de cuanto cada tienda en una gran cadena está vendiendo respecto del año pasado. Está siendo vista la tendencia al alza, lo que emociona a los expertos financieros.
El problema es, que para calcular esa estadística, los economistas quitan de sus muestras las tiendas que han cerrado, haciendo ver a las cadenas más saludables de lo que son. ¿Importa este aspecto metodológico? Absolutamente: cuando los políticos ven los números económicos al alza, están menos inclinados a financiar programas de estímulo.
O veamos los datos sobre la vacunación de los niños, donde bien intencionados padres han dibujado conclusiones desastrosas a partir de información anecdótica. Los activistas propagan historias de horror de niños que parecían estar bien un día, fueron vacunado, y después desarrollaron autismo. Por supuesto, como cualquiera con cualquier exposición a las estadísticas sabe, la correlación no establece causa (en la ciencia y la estadística, la correlación de dos variables no implica automáticamente que la una cause a la otra). Y las historias individuales no prueban algo; cuando examina datos en millones de niños vacunados, inclusive la correlación se desvanece.
Hay montones de ejemplos de nuestra capacidad para no aprovechar las estadísticas –y la madre de todas ellas, la probabilidad– y creer cosas estúpidas. Gamblers piensa que su número es más probable de venir en este momento porque no ocurrió la última vez. Las encuestas de los políticos están revendidas por los medios aunque sus muestras son risiblemente torcidas.
Dar por sentado, pensando estadísticamente es tramposo. Nos gusta construir historias simples de causa y efecto para explicar el mundo que experimentamos. "Se necesita entrenar en esta forma de pensamiento. No es fácil", dice John Allen Paulos, un matemático de la Temple University.
Ese es precisamente el punto. Con frecuencia decimos, correctamente, que el conocimiento es crucial para la vida pública: si no puede escribir, no puede pensar. Lo mismo es verdad con las matemáticas. La estadística es la nueva gramática.
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