9
Considere el siguiente
argumento:
Un estudio reciente afirma que tomar vitamina E a
diario puede reducir el riesgo de ataques
cardíacos entre un tercio y la mitad. Estos resultados
refuerzan la creencia popular reciente de que las vitaminas y
otros así llamados antioxidantes
son buenos para el corazón.
Los resultados proceden del Estudio de salud de las enfermeras, el
cual incluyó 87,245 enfermeras de todo el país.
Diecisiete por ciento de las enfermeras tomaba vitamina E.
Durante los ocho años que siguieron, 552 mujeres sufrieron
de ataques al corazón. Los investigadores descubrieron que
las mujeres que habían tomado vitamina E por más de
diez años redujeron el riesgo de ataque cardíaco en
un 46%.
¿Debemos correr a comprar vitamina E? No,
hasta que hayamos considerado si ese último 46% se debe a
otras causas. Veamos: la conclusión de los investigadores
es que tomar vitamina E a diario parece reducir el riesgo de
ataques cardíacos entre un 33 y un 50%. Su razón
(evidencia) es que un estudio mostró que las mujeres que
habían tomado vitamina E tenían un riesgo menor
(46% menos) de padecer ataques de corazón que quienes no
habían tomado vitamina E. Ahora bien: ¿por
qué ese grupo de
mujeres tomaba vitamina E? ¿No podría ser porque se
trata de personas saludables, que quieren mantenerse saludables,
que hacen ejercicio con frecuencia y que cuidan su dieta? Por
otra parte, puede ser que las personas que consumen vitamina E
sean más ricas, y que por lo tanto lleven un ritmo de vida
con menos estrés que
las otras.
Lo que podemos aprender de este ejemplo es que la
misma evidencia puede ser consistente con diferentes
interpretaciones. Esas diferentes interpretaciones es lo que se
conoce como causas rivales. Una causa rival significa una
interpretación alternativa, diferente de la
interpretación que da el comunicador (en una conferencia, un
artículo, etc.).
Un investigador generalmente se aferra a una
causa (intenta probar que algo se debe a la causa que él
señala), y oculta o no menciona otras posibles causas.
Como gente pensante, tenemos obligación de preguntarnos:
¿podrían darse otras causas, además de la
que señala esa persona?
¿Cuándo buscar causas rivales?
Cuando se nos dice que la causa de tal cosa es X, o que X tiene
el efecto de…, o que X lleva a.., y frases
similares.
Veamos otros ejemplos:
Un investigador reportó que tratar dolores
de cabeza con ejercicios de relajación y retroalimentación biológica puede
ser beneficioso. Tras cuartas partes de un grupo de 95 personas
con dolores de cabeza crónicos y cerca de la mitad de 75
personas que sufrían de migraña redujeron la
frecuencia y gravedad de sus dolores de cabeza después de
aprender a relajar los músculos de la cabeza, la nuca y
los hombros, y de aprender a controlar el estrés y la
tensión con retroalimentación
biológica.
¿Qué otras causas, además de
los ejercicios de relajamiento, podrían explicar la
reducción del dolor en esas personas? Tal vez la
expectativa del mejoramiento los hizo de hecho mejorar (como las
situaciones de placebo en medicina); o
tal vez los participantes en el estudio querían complacer
al investigador, y reportaron que sus dolores disminuyeron,
aunque no fuera así; o bien, que los voluntarios, por el
simple hecho de participar en un estudio médico, se
relajaron (salieron de su entorno habitual).
Veamos otro ejemplo:
Durante la temporada 96, la frecuencia de home
runs en las ligas mayores mostró un incremento notable
en comparación con los promedios de las cinco temporadas
anteriores. Los fabricantes de pelotas de béisbol deben de
estar mejorando la calidad de su
producto.
La hipótesis que se ofrece es que la causa de
más home runs es la mejor calidad de las pelotas de
béisbol. Pero veamos otras posibles
causas:
1°. La calidad de los lanzamientos
bajó durante la temporada 96; hubo muchos lanzadores
lesionados.
2°. Los patrones climáticos fueron
inusuales durante 1996. Tal vez el aire era mucho
menos húmedo que lo usual. Una menor fricción con
el aire daba como resultado mayores distancias para cada
hit.
Saquemos ahora algunas conclusiones
generales:
Primero: muchos tipos de eventos
están abiertos a causas rivales, lo cual incluye casos
clínicos, juicios criminales, casos de investigación, estadísticas de publicidad,
tablas de resultados deportivos, causas de accidentes y
eventos históricos.
Segundo: los expertos pueden examinar la misma
evidencia y llegar a diferentes conclusiones.
Tercero: aunque muchas explicaciones "concuerdan
con los hechos", algunas son más posibles que
otras.
Cuarto: la mayoría de informadores le
proporcionarán sólo las causas que ellos prefieren
o consideran que son las "causas reales".
Quinto: generar causas rivales es un proceso
creativo; usualmente tales causas no son
obvias.
Sexto: incluso los investigadores
"científicos" frecuentemente fallan al reconocer la
importancia de causas alternativas en sus
descubrimientos.
Finalmente, el valor de una
causa particular es inverso al número de posibles causas
rivales.
Cómo detectar causas
rivales
Descubrir causas rivales es como ser un buen
detective. Cuando identifique situaciones en las que es posible
encontrar causas rivales, hágase las siguientes
preguntas:
"¿Puede interpretarse la evidencia de otra
forma?"
"¿Qué otra cosa pudo haber causado
esa situación o esos resultados?"
"Si veo las cosas desde otro punto de vista,
¿cuáles serían consideradas como las causas
más importantes?"
"Si tal interpretación es incorrecta,
qué otra interpretación puede tener
sentido?"
Al buscar causas rivales, trate de ignorar la
interpretación de otros y construya las suya
propia.
Causas rivales e investigación
científica
Una fuente principal de hipótesis sobre
qué es lo que causa ciertos eventos en nuestro mundo es la
investigación científica. Los investigadores
comienzan con creencias tentativas –hipótesis–
sobre las causas de un evento determinado. Por ejemplo, los
investigadores generaron muchas hipótesis acerca de la
causa del sida. Una
hipótesis fue que el sida es
causado por un virus. Una vez
que una hipótesis queda firmemente establecida por
evidencia confiable, se convierte en una ley. En el
dominio del
comportamiento
humano, sin embargo, las cosas no son tan sencillas. Existen
muy pocas leyes. Creencias
como que "la violencia en
televisión
es una causa del crimen", o que "el divorcio causa
delincuencia
juvenil", deben ser vistas como hipótesis, no como
leyes. En el dominio de la economía, por
ejemplo, existen más hipótesis que
leyes.
Causas rivales para diferentes
grupos
Una de las formas más comunes de encontrar
causas es comparar grupos. Por
ejemplo:
"Los investigadores usaron dos grupos: uno
experimental y otro de control"
"Un grupo usó el tratamiento X; el otro no
siguió ningún tratamiento"
"Un grupo con arterias obstruidas se
comparó con otro grupo de personas con arterias no
obstruidas", etc.
Cuando los investigadores encuentran diferencias
entre los grupos, a menudo concluyen diciendo que tales
diferencias prueban su hipótesis. Por ejemplo, un
investigador podría comparar un grupo de pacientes con
cáncer tratados con una
nueva droga, con un
grupo de control (pacientes cancerosos que no toman la nueva
droga), encontrar que los grupos difieren en su forma de
recuperación del cáncer, y de ahí concluir
que la droga es la causa de la diferencia. El problema es que los
grupos siempre difieren en más de un aspecto. En el caso
anterior, por ejemplo, es posible que la recuperación del
cáncer en el primer grupo se deba a otro factor distinto
al de tomar la nueva droga.
Otro ejemplo:
En un estudio reciente, el método de
enseñanza del profesor A
para un curso de psicología fue
considerado superior al empleado por el profesor B para el mismo
curso, ya que la clase del
profesor A salió mucho mejor, en promedio que la clase del
profesor B en los mismos exámenes (estandarizados,
finales, comprehensivos y de opción
múltiple).
Tenemos dos grupos: la clase del profesor A y la
del profesor B. La pregunta que debemos hacernos es si estos dos
grupos difieren en otros aspectos, además del profesor.
Podría ser que los alumnos más inteligentes se
apuntaron en la clase del profesor A, porque oyeron que su
método de enseñanza era mejor; o bien, que la clase
A recibe la asignatura del profesor A a primera hora de la
mañana, y la del otro grupo a la última; o bien,
que influyó la
personalidad de los profesores, no sólo su
método de enseñanza, etc.
Confundir causalidad con
asociación
Tenemos una tendencia innata a ver eventos que
están asociados, o que van juntos, como uno siendo la
causa del otro. Esto es, concluimos que porque una
característica X (p.ej., cantidad de televisión que uno ve) está asociada
con la característica Y (p.ej., rendimiento en la escuela), X causa
Y. Ejemplos de esta forma de razonar son:
Los estados con bajos límites de
velocidad
tienden a tener un bajo índice de muerte en
carreteras que los estados con límites altos de velocidad;
por lo tanto, los límites bajos de velocidad son
mejores.
La mayoría de delincuentes juveniles
proceden de hogares en los que falta el padre; por lo tanto, la
ausencia del padre es un factor que causa la delincuencia.
A menudo, en casos como estos, nos equivocamos.
¿Por qué? Generalmente, porque pueden darse muchas
hipótesis para explicar por qué X y Y van juntos
(ausencia del padre con delincuencia juvenil; bajos
límites de velocidad y bajo índice de muerte en las
carreteras).
Ejemplo:
Un estudio reciente reportó que "la
hostilidad daña la salud de la mujer". Los
investigadores estudiaron 102 mujeres por un período de 31
años, y encontraron que las mujeres altamente hostiles a
las edades de 21, 27 y 43 años tenían más
enfermedades a
los 52 que las mujeres menos hostiles. "Esto incluye todo, desde
catarros hasta enfermedades serias". Los investigadores proponen
la hipótesis de que la furia puede liberar hormonas de
estrés o impedir la inmunidad.
¿Deberían preocuparse las mujeres
enojadas por su salud? Todavía no. Antes de hacerlo,
deberían examinar otras posibles explicaciones para los
resultados de este experimento:
Explicación 1: X es la causa de Y. (La
hostilidad de hecho lesiona la salud de las
mujeres.)
Explicación 2: Y es la causa de X. (Tener
mala salud hace que las mujeres se enojen.)
Explicación 3: Un tercer factor Z explica
la asociación entre X y Y. (Tal vez tanto la mala salud
con la hostilidad se deben a malos hábitos
higiénicos, como fumar y no hacer
ejercicio.)
Explicación 4: X y Y se influyen
mutuamente. (Tal vez sentirse enojado debilita el sistema
inmunológico, y esto a su vez hace que uno se sienta
cansado, lo que lo vuelve más enojado.)
Recuerde: asociación o correlación
no significa necesariamente que una cosa cause la
otra.
Ejemplo:
Un estudio reciente reportó que la calvicie
está correlacionada con los ataques cardíacos. La
gente calva tiene un mayor riesgo de morir tempranamente de
ataque cardíaco que la gente que no padece
calvicie.
¿Significa esto que la calvicie es la
causa de los ataques cardíacos? Por supuesto que
no.
Confundir "después de esto" con "debido
a esto"
Poco después de que Clinton asumió
la presidencia, el índice de desempleo
bajó sustancialmente. ¿Podemos concluir que ese
hecho causó la disminución del desempleo?
No.
A menudo tratamos de explicar los eventos de la
siguiente manera: dado que un evento B siguió a un evento
A, el evento A debe de ser la causa del evento B. Tal
razonamiento ocurre porque los seres humanos tenemos una fuerte
tendencia a creer que si dos eventos ocurren cerca en el tiempo, el
primero debió de haber causado el
segundo.
Para apreciar este punto haga la siguiente
prueba: tome el
periódico de hoy y haga una lista de los principales
acontecimientos. Luego tome el periódico
de ayer, y haga una lista de los acontecimientos.
¿Podría sacar la conclusión de que los
eventos de ayer causaron los de hoy? Claro que no. Por ejemplo,
suponga que el periódico de ayer dice que se vendieron mil
copias del Episodio I y el periódico de hoy dice que el
dólar bajó dos puntos. ¿Podríamos
concluir que la causa de la baja del dólar fue la venta de las
películas? No.
Cuando erróneamente concluimos que el
primer evento causa el segundo, cometemos la falacia post hoc,
ergo propter hoc, o simplemente post
hoc.
Ejemplos:
Harry Huracán debe de ser un excelente
entrenador. Desde que vino a nuestra universidad el
record del equipo ha mejorado notablemente. (Pero podría
ser que la universidad dobló el sueldo a los integrantes
del equipo cuando Harry llegó.)
Desde que las decisiones de la Corte Suprema han
dado a los acusados más derechos, el índice
de violencia se ha incrementado. (Pero puede que exista un
incremento en la tasa de desempleo.)
10
ENGAÑOS CON LAS
LA ESTADÍSTICAS
Una de las formas más frecuentes de
presentar evidencia es el uso de estadísticas. Por
ejemplo, con frecuencia escuchamos argumentos como el
siguiente:
Las mujeres manejan mejor que los hombres, porque
se ha comprobado que de los hombres que han tenido accidentes, el
23% estaba bajo efectos del alcohol,
comparado con el 9.6% de las mujeres.
Se usan estadísticas para valorar el
crecimiento
económico, para determinar las preferencias en
programas o
canales de televisión, para planear una estrategia de
inversión, para ayudar a las personas a
decidir cómo votar, etc.
Las estadísticas son evidencia expresada
en forma de números. Tal evidencia impresiona a la gente,
porque los números hacen que la evidencia parezca
"científica" y precisa, como si representara "los hechos".
Pero no hay que dejarse impresionar por los
números.
La primera estrategia para localizar
estadísticas engañosas es tratar de descubrir
cómo se obtuvieron los datos.
¿Podemos saber con precisión el número de
personas que padecen de sida, o el número de abortos,
robos pequeños, sobornos, o maltratos familiares?
Posiblemente no, debido a que existen muchos obstáculos
para obtener datos exactos para ciertos propósitos,
incluyendo la voluntad de las personas de proporcionar información sobre sus vidas, fallas a la
hora de reportar eventos, y barreras físicas en la
observación. De manera que las
estadísticas muchas veces no son más que
aproximaciones. Siempre hay que preguntarse: ¿cómo
llegó el autor a obtener ese estimado?
En los casos de reportes de guerra se
manipulan las estadísticas. Por ejemplo, la Agencia de
inteligencia
de Estados Unidos estimó que en la Guerra del Golfo
murieron aproximadamente 100,000 soldados iraquíes,
mientras que otras fuentes
indican que fueron sólo 8,000.
En las estadísticas sobre enfermedades o
de desórdenes de la salud también se suelen
manipular los datos, especialmente cuando existe un interés en
atraer la atención de la gente hacia un determinado
problema. Por ejemplo, en un libro reciente
sobre desórdenes alimenticios se informaba que cada
año mueren 150,000 mujeres de anorexia.
Algunos excépticos investigaron más a fondo y
descubrieron que 150,000 mujeres padecían de desordenes
alimenticios, pero que sólo 54 habían fallecido en
un año.
Otro engaño frecuente relacionado con las
estadísticas es usar datos que prueban una cosa, para
probar otra. Por ejemplo:
Un vendedor de carros estaba feliz con un
determinado tipo de carro porque sólo el 5% de los
compradores había mostrado alguna inconformidad con el
modelo.
"Cuando el 95% de los compradores está contento",
decía el vendedor, "tiene que ser un buen
carro".
¿Cómo prueba el vendedor que el 95%
de la gente que compró ese tipo de carro está
satisfecha? ¿No debió hacer una encuesta, con
muestreo
aleatorio, y preguntar a la gente si estaba satisfecha con su
carro? Si el 5% de la gente se ha quejado, ¿significa que
el restante 95% no tiene quejas? Veamos otro
ejemplo:
Casi una cuarta parte de los psicoterapistas han
abusado de sus pacientes, cuando estos son menores, según
se infiere de una encuesta a distinguidos psicólogos de
todo el país. De los 90 que respondieron la encuesta, un
24% dijo que conocía de casos en los que los terapistas
habían abusado de sus pacientes menores de
edad.
Otra forma en que nos engañan las
estadísticas es omitiendo información. Veamos estos
ejemplos:
Se ha desatado una ola de criminalidad en nuestra
ciudad. Los homicidios se
han incrementado en un 67% en el último
año.
El boxeo es menos peligroso que otros deportes de contacto. Una
investigación sobre muertes relacionadas con el deporte en la ciudad de Nueva York
durante un período de 30 años reveló que el
béisbol, con 43 muertes, aventaja tanto al fútbol
(22 muertes) como al boxeo (21) en términos de
mortalidad.
En el primer caso, el 67% resulta impresionante.
Pero algo falta: la cantidad absoluta de homicidios. No sabemos
si los homicidios aumentaron de 3 a 5, o de 300 a 500. En el
último caso, sería más preocupante que en el
primero. En el segundo caso, tenemos los números, pero no
los porcentajes. Pudiera suceder que esas 21 muertes sean el 15%
del total de boxeadores, mientras que las 22 muertes ocurridas en
el fútbol representen sólo el 3% del total (hay
muchos más jugadores de fútbol y de béisbol
que boxeadores).
Otra clase de engaño se da a través
de las comparaciones relevantes. Frecuentemente, es útil
hacerse la pregunta: "¿comparado con qué?".
Ejemplos:
Aspirina Fizz funciona un 50% más
rápido.
Papitas Sola. 30% menos grasa.
El financiamiento
para el sida es más que adecuado. El año pasado, el
gobierno
gastó más de $1,200 millones en
investigación sobre el sida.
Los títulos universitarios rinden
beneficios. Una investigación reciente encontró que
los empleados con título universitario estaban ganando un
promedio de $31,500 por año en la primavera de
1996.
En los primeros dos casos, es obvio que
necesitamos un término de comparación. En el
tercero, sería interesante comparar el gasto con el del
año anterior, o con lo que se gasta en
investigación de otras enfermedades, o con el total de lo
que gasta el gobierno en salud. En cuanto al cuarto caso,
¿qué tanto ganan los que no han ido a la
universidad?
Ejercicio 1
Materialmente, ningún pueblo en la tierra ha
estado nunca
tan bien como nosotros. Cuando decimos que los tiempos son malos,
lo hacemos desde una casa confortable, bien equipada, con
refrigerador, televisión y equipo de lavandería
eléctrico.
Uno de cada cinco grupos familiares en Estados
Unidos en 1980 era rico (tenía un ingreso por encima de
los $25,000 al año). Hace veinte años, sólo
uno de cada 33 grupos familiares podía decirse que era
rico. Nuestros ingresos
personales, ingresos prescindibles y ahorros personales han
crecido continuamente desde 1950.
Es verdad: todavía tenemos muchos pobres en
el país. Uno de cada ocho americanos vive bajo el nivel de
pobreza, y uno
de cada cuatro mayor de 65 años es pobre. Pero hace 20
años, uno de cada cinco ciudadanos vivía bajo el
nivel de pobreza. En siete años, más de 14 millones
de personas hemos logrado salir del agujero de la
pobreza.
Cualquier país en el cual la población ha crecido en un 54%, la propiedad de
casas en un 100%, la de los carros en un 130, y los ahorros en un
696%, está bastante lejos de los tiempos difíciles.
¡Hay que ver todo lo que pasó entre 1946 y
1980!
Conclusión:
Materialmente, los tiempos actuales no son
malos.
Razones:
1. Muchas más familias son ricas hoy en
día. Una de cada cinco familias en 1980 era rica, con
más de $25,000 de ingresos. Hace 25 años,
sólo una de cada 33 familias vivía
confortablemente.
2. Nuestros ingresos personales, ingresos
prescindibles y ahorros han crecido desde 1950.
a. Menos americanos –uno de cada ocho en
lugar de uno de cada cinco– está bajo el nivel de
pobreza. En siete años, más de 14 millones han
salido del agujero de la pobreza.
b. Mientras que la población ha crecido en
un 56%, la propiedad de casas ha aumentado en un 100%, la de
carros en un 130%, y los ahorros en un 696% entre 1946 y
1980.
Primera razón: se comparan proporciones:
una de cada cinco, comparada con una de cada 33. Se omite un
dato: ¿qué ingreso se necesitaba en el pasado para
considerar que se tenía una vida confortable? No se ha
tomado en cuenta la inflación. Usando esta misma lógica,
probablemente sólo uno de cada 1,000 habría llevado
una vida confortable hace 50 años.
La primera parte de la evidencia de la segunda
razón adolece del mismo problema. No podemos juzgar la
evidencia hasta que sepamos cómo definir "nivel de
pobreza". Si la definición no ha tomado la
inflación en cuenta ha cambiado en su significado con el
paso del tiempo, las comparaciones no son legítimas.
Además, en la razón 2a, el escritor menciona un
número impresionante: 14 millones. ¿Qué
porcentaje refleja ese número? ¿Ha tomado en cuenta
el crecimiento de la población?
La razón 2b muestra unas
diferencias porcentuales impresionantes, ¿pero qué
significan esos porcentajes? ¿Con respecto a qué ha
aumentado el porcentaje? Por ejemplo, ¿el dato de
propiedad de casas se basa en el porcentaje de personas que
poseen casa propia, o en el número absoluto de casas
propias? Por otra parte, si la población ha aumentado en
un 56%, ¿cuál ha sido el incremento de las
familias, o de compradores potenciales?
Ejercicio 2
Ya no es seguro manejar en
nuestras carreteras", se lamentaba mi amigo, mientras
tratábamos de abrirnos paso en medio del tránsito
del viernes por la tarde en una autopista. Pero el hecho es que
nunca en los últimos sesenta años conducir en
Estados Unidos
había sido tan seguro. En 1984 tuvimos 18.4 accidentes
fatales por cada 100,000 habitantes, comparado con 25.8 en 1970 y
23.3 en 1950. Hoy en día usted está mucho
más seguro manejando que en su casa o en el trabajo.
Cada año, doce de cada cien americanos quedan
incapacitados o necesitan atención médica debido a
accidentes caseros. Cinco de cada cien resultan heridos en el
trabajo. Pero
sólo 2.2% resultan heridos en accidentes
automovilísticos.
Conclusión:
Manejar en Estados Unidos es mucho más
seguro ahora que hace sesenta años. (O bien: nunca en los
últimos 60 años había sido tan seguro
manejar en los Estados Unidos.)
Razones:
1. Los accidentes de tránsito fatales han
disminuido drásticamente de 1950 a 1984.
2. Es más seguro ahora manejar que
permanecer en casa. Los datos revelan que es menos probable que
tenga un accidente de carro que tenga uno en casa o en el
trabajo.
Para evaluar este uso de la evidencia, debemos
preguntarnos primero cuál sería la evidencia
más apropiada para responder la pregunta: "¿Es
más seguro manejar hoy en Estados Unidos que lo que
solía ser?". La mejor evidencia estadística que se puede dar para responder
esta pregunta, en opinión de algunos, consistiría
en una comparación de la tasa de accidentes serios por un
número especificado de millas manejadas bajo ciertas
condiciones (por ejemplo, en la ciudad y en carretera), entre el
presente y el pasado. Esos datos no se proporcionan en el
argumento anterior. Los datos son con respecto a la
población (100,000 habitantes), de manera que la
comparación engaña. Lo que habría que
comparar es el número de accidentes por milla per
cápita (cuántas millas recorre cada persona en
carro). 18.4 accidentes fatales por cada 100,000 habitantes puede
convertirse en 50 por cada 10,000 millas per
cápita.
El segundo conjunto de evidencia también
es una comparación engañosa, porque los datos
fallan en tomar en cuenta el hecho que gastamos mucho más
tiempo en la oficina o en la
casa que manejando. La estadística apropiada en este caso
debería ser la tasa de accidentes por hora gastada en cada
lugar.
11
Considere el siguiente anuncio
publicitario:
Compre antiséptico LL, que mata el 90% de
las bacterias que
originan el mal aliento.
¿Nos convence? ¿Compraríamos
ese producto? Antes de responder, es conveniente hacerse unas
cuantas preguntas críticas, como por ejemplo: (a)
qué porcentaje de bacterias eliminan otros
antisépticos bucales; tal vez eliminan el 95% de las
bacterias; (b) las cantidad de bacterias eliminadas con el simple
cepillado dental, o por enjuague con agua; tal vez
nuestro aliento esté bien con sólo cepillarse
después de cada comida; (c) posibles consecuencias
negativas de eliminar las bacterias; tal vez se necesita un
cierto porcentaje para mantener la salud bucal; (d) otras causas
del mal aliento; tal vez el mal aliento no se debe sólo a
las bacterias de la boca; (e) qué tantas bacterias se
necesitan para provocar mal aliento; tal vez un 10% es
suficiente; (f) otros efectos del enjuague; tal vez dañe
las encías; (g) otras ventajas y desventajas del enjuague
bucal, tales como gusto, precio y
duración y efectividad.
Veamos otro ejemplo:
La mayoría de los médicos
recomiendan MM contra los dolores de cabeza.
¿Quiere decir que el medicamento MM es el
mejor contra los dolores de cabeza? ¿Y si
supiéramos que los fabricantes de MM dan mayores
descuentos a los médicos y a los hospitales que los de
otras marcas? O que les
dan más muestras gratis, o regalan viajes a los
médicos que usan sus productos,
etc. Tal vez entonces no estaríamos tan seguros de que
las pastillas MM son las mejores…
Con bastante probabilidad, al
hacernos las preguntas que considerábamos en las sesiones
pasadas, relativas a las ambigüedades, los supuestos y la
evidencia, descubriremos si se omite información
importante en los argumentos. Pero este tema merece un
tratamiento aparte. El objetivo de
este capítulo es ser conscientes de la importancia de
preguntarse qué es lo que no se dice en la
información que nos presentan.
Beneficios de detectar información
omitida
Recuerde que la información que encuentra
tiene un propósito. Con otras palabras, fue seleccionada y
organizada por alguien que esperaba que esa información
afectara su manera de pensar de alguna forma. Por tanto, usted
debe decidir si quiere ser instrumento para la realización
de ese propósito. A menudo, ese propósito es
persuadirlo de algo (Browne y Keely, p. 148).
Tanto publicistas como maestros,
políticos, autores, conferenciantes y padres de familia organizan
la información de que disponen con el fin de moldear
nuestras decisiones. Es natural y predecible que quienes tratan
de persuadirnos de algo buscarán presentar su
posición de la manera más fuerte posible, si es
necesario, ocultando la información o los datos que
podrían perjudicar su posición…
Al hablar de información relevante
omitida, se quiere decir la información que
afectaría su decisión final sobre cualquier asunto.
Se dan muchos casos de argumentos que no son muy convincentes, no
por la información que se presenta, sino por la que se
omite.
La inevitabilidad del razonamiento
incompleto
Los argumentos incompletos son inevitables, por
muchas razones. Primero, por la limitación que nos impone
el tiempo y el espacio. El tiempo y el espacio que tenemos para
presentar nuestros argumentos es limitado: no podemos presentarlo
todo, tenemos que seleccionar (y seleccionamos de acuerdo a
nuestras preferencias, valores,
tradiciones, objetivos en
mente, etc.).
En segundo lugar, la mayoría de nosotros
tenemos lapsos limitados de atención: no podríamos
prestar atención a un anuncio de más de cinco
minutos, por ejemplo. Esto lo saben los comunicadores, y por eso
tratan de presentar la información que consideran
más importante para su propósito en 10, 20 ó
30 segundos. Esto hace que, naturalmente, se omita mucha
información. Nuestra tarea es descubrir si se omite
información importante (como cuando vamos a comprar un
carro: queremos que nos diga qué modelo es, qué
recorrido hace por galón, y si tiene algún defecto
serio que debamos conocer).
Una tercera razón por la que
(inevitablemente) se omite información es que el
conocimiento de la persona que presenta el argumento
también es limitado.
Una cuarta razón es que la gente, a veces,
intenta engañar… Los anunciantes saben que están
ocultando información (importante, muchas veces). Por
ejemplo, cuando omiten informarnos sobre los elementos
químicos que emplean en sus productos.
Una última razón es que la
información que se presenta está seleccionada de
acuerdo a preferencias, que a su vez responden a valores muy
arraigados en las personas. Es inevitable tener una perspectiva,
ver las cosas desde cierto punto de vista.
En resumen: es inevitable que se omita
información. Existen al menos cinco razones que explican
esto:
a. Limitaciones de tiempo y
espacio
b. Limitación de la atención por
parte de los receptores
c. Falta de información involuntaria en el
comunicador
d. Intento de engañar
e. Diferentes modos de ver las cosas (diferentes
perspectivas).
Preguntas para identificar la
información omitida
Si estamos convencidos de que en todo argumento
se omite información, ¿qué se supone que
debemos hacer? Primero, convencernos de que por muy atractivo que
sea un argumento, es necesario "to take another look",
revisar una y otra vez, para ver si se omite información
(como cuando queremos comprar algo: lo revisamos una y otra vez,
comparándolo con otros productos similares). El beneficio
que trae preguntarse por la información omitida es que nos
hace más cautelosos: quien ha sufrido desengaños no
se convence tan rápidamente de algo (votar por alguien,
comprar tal cosa, leer tal libro, etc.).
Veamos qué preguntas es conveniente hacer
en este caso:
1. Argumentos contrarios
a. ¿Que razones darían los que no
están de acuerdo?
b. ¿Existen estudios que contradigan los
datos presentados?
c. ¿Existen ejemplos, testimonios, o
analogías que apoyen la visión
contraria?
2. Definiciones faltantes
¿Cómo quedaría el argumento
si los términos claves se definieran de otra
manera?
3. Preferencias o perspectivas
faltantes
a. ¿Desde qué otro conjunto de
valores podríamos abordar el problema?
b. ¿Qué argumentos
presentaría quien abordara el problema desde otra
perspectiva o conjunto de valores?
4. Origen de los datos o hechos presentados en el
argumento
a. ¿De dónde proceden los
datos?
b. ¿La información que se presenta
como "hechos" procede de investigaciones
serias, hecha por personas de prestigio en el
campo?
5. Detalles de los procedimientos
usados para recopilar los datos
a. ¿Cuántas personas respondieron el
cuestionario?
b. ¿Cómo estaba redactado el
cuestionario?
6. Técnicas
alternativas para reunir u organizar la
evidencia
¿Cambiarían los resultados si en
lugar de cuestionario se usara otra técnica de
recopilación de datos, como la
entrevista?
7. Figuras, gráficas, tablas o datos
faltantes
a. ¿Cambiaría la figura si incluyera
datos de años anteriores o posteriores?
b. ¿Se ha "encogido" la figura, para
disimular las diferencias?
8. Efectos positivos y negativos
omitidos
a. ¿Se ha omitido mencionar los posibles (o
reales) efectos negativos de la acción
propuesta?
b. ¿Sería necesario o conveniente
conocer los efectos de la acción propuesta en el
área política, social,
económica, biológica, espiritual, de salud o
ambiental?
9. Contexto de la citas y
testimonios
¿Se ha tomado una cita o un testimonio
fuera de su contexto?
10. Beneficios que obtendría el autor al
persuadir a otros
¿Se beneficiará el autor
(económicamente, sobre todo) si se adopta su
propuesta?
La importancia de los efectos no
deseados
De la información que se omite, existe una
que conviene tener muy en cuenta: la información sobre los
efectos no deseados de una acción. La acción
propuesta puede ser una nueva tecnología, la
expansión comercial o industrial, una nueva
política del gobierno, o cambios a la Constitución… Los que proponen las nuevas
acciones
sólo mencionan los efectos positivos: más
comodidad, más productividad,
más tiempo libre, vida expectativa de vida, más
salud, etc., pero no dicen mucho sobre los efectos colaterales
negativos. Por esto necesitamos pensar:
¿Qué segmentos de la sociedad no se
beneficiarán de la acción propuesta?
¿Quién pierde? ¿Qué tienen que decir
los que salen perjudicados?
¿Cómo afecta la acción
propuesta la distribución del poder?
¿La acción propuesta sirve para la
democratización de la sociedad?
¿Cómo afectaría la
acción propuesta nuestra visión del mundo y del
hombre:
qué es lo que pensamos, cómo pensamos, y qué
conocemos y podemos conocer?
¿Cuáles son los efectos de la
acción propuesta en la salud (incluyendo la salud
mental)?
Veamos un ejemplo: ¿cuáles son los
posibles efectos negativos que puede tener el uso de internet en las aulas, en la
universidad en general y en los hogares?
12
Considere las siguientes
razones:
Todo joven que quiere obtener bebidas
alcohólicas las obtiene, a pesar de las
leyes.
En muchos países es normal que hasta los
niños
beban vino en las comidas, y no les ha hecho ningún
daño.
¿Qué conclusión puede
sacarse? Una conclusión es que las leyes que restringen el
consumo de
bebidas alcohólicas no sirven y que hay que derogarlas.
Pero no es la única. También puede concluirse que
habría que reforzar la vigilancia y el control, o que
deberían prohibirse las bebidas alcohólicas excepto
el vino, o que el consumo de alcohol en el caso de menores
debería de quedar a discreción de los
padres.
Muy raramente encontraremos situaciones en las
cuales sólo una conclusión es posible. En
consecuencia, debemos asegurarnos de que las conclusión
que eventualmente adoptemos sea la más razonable y la
más consistente con nuestros valores.
Buscar otras conclusiones es diferente a buscar
causas rivales. En el ejemplo anterior, la causa de una ley que
prohíbe el consumo de bebidas alcohólicas a
jóvenes pudo haber sido un incidente desafortunado, o la
iniciativa de un diputado, o intereses económicos, etc.
Las conclusiones, en cambio, tienen
que ver con la forma en que cada quien organiza los eventos o
"hechos" en su mente.
Supuestos y conclusiones
Ni la evidencia que se intenta proporcionar para
probar un hecho, ni un grupo de razones que se presenta para
apoyar una conclusión prescriptiva puede interpretarse en
una sola forma. Recuerde: los hechos no hablan, o, en todo caso,
hablan con nuestras palabras, que van cargadas de
interpretaciones y valoraciones. Tener una serie de datos o
hechos brutos generalmente no sirve de mucho. Depende de quien
los interprete para llegar a una conclusión o a
otra.
¿Por qué las personas llegan a
diferentes conclusiones a partir de los mismos datos o razones?
Porque interpretan esas razones o datos de manera diferente, de
acuerdo con sus valores, cultura,
sexo, educación, edad,
conocimiento
previos, experiencias, temperamento, etc. Esto no es relativismo;
no estamos diciendo que cualquier cosa da igual. No todo da
igual, y por eso la gente debate. Si
todo "diera igual" no valdría la pensar siquiera pensar.
Recuerde: inevitablemente "filtramos" la información que
recibimos.
El pensamiento
dicotómico, un impedimento para considerar
múltiples conclusiones
Pensamiento dicotómico significa
considerar sólo dos posibilidades (por ejemplo: o usted es
de derecha o es de izquierda). Muy pocas preguntas importantes
pueden responderse con un simple "sí" o un "no" absoluto y
sin restricciones. Cuando la gente piensa en blanco y negro, en
términos de sí o no, correcto o incorrecto, cae en
el pensamiento dicotómico.
Existe una falacia llamada "falsa
dicotomía" que tiene que ver con esto. Consiste en
hacernos creer que existe sólo una alternativa
(sólo dos posibilidades) para un problema, cuando en
realidad hay más. Por ejemplo: si usted no está en
contra de la tenencia de armas,
está a favor. (En realidad, puede ser que uno no
esté en contra de que se permita a los adultos portar
armas, pero a favor de que se prohíba a los menores portar
armas.) Esta falacia, como el pensamiento dicotómico en
general, perjudica el razonamiento, al restringir –en lugar
de ampliar—nuestra visión de un problema. En parte,
es pereza de no querer considerar otras posibilidades, o
precipitación (que también es una forma de
pereza).
Los pensadores dicotómicos a menudo son
gente rígida, poco flexibles (lo que equivale a ser poco
inteligentes). Su defecto es no saber considerar el contexto de
los problemas, no
querer "complicarse" buscando otras soluciones
(son poco creativos).
¿Dos caras o
muchas?
Veamos algunos problemas que admiten más
de una respuesta:
¿Son los test de IQ una
buena medida de la inteligencia?
¿Es conveniente aumentar el presupuesto a
tres mil millones?
¿Debería aumentarse el
número de diputados al congreso de la
República?
A primera vista, estas preguntas exigen un
sí o no de nuestra parte (como en la Consulta Popular). En
realidad, habría que responder a todas ellas con un si o
no condicional (a qualified yes or no), o un "tal vez" o
"depende". Responder con un "tal vez sí" o "tal vez no" es
más que no responder: es haberse formado una idea
provisional, una hipótesis. Como toda hipótesis, su
confirmación dependerá de que los supuestos sean
correctos. Una vez que hayamos reconocido que nunca podremos
llegar a una respuesta "definitiva" sobre un problema, es mejor
dejar de investigar y apostar por lo que en conciencia
estimemos mejor.
Veamos cómo podríamos responder a
la primera pregunta de la lista anterior:
Sí, en cuanto que inteligencia significa
razonamiento secuencial.
Sí, cuando el test se pasa a niños
del mismo nivel socio-cultural.
Sí, si se usan para niños de
primaria.
Sí, cuando el punteo de IQ se correlaciona
con medidas de motivación.
Sí, pero sólo en términos
del tipo de inteligencia que es útil en la
escuela.
No, si se define inteligencia como un factor que
lleva al éxito
en un campo de elección particular (negocios,
mecánica, política,
etc.).
No, si no toma en cuenta información
oral.
Como ve, las respuestas son prudentes. Nunca es
un simple "sí" o "no"; siempre se agrega alguna salvedad,
para que quede en claro cómo estamos entendiendo el
problema. Es decir: agregamos una condición que hacemos
ver que es condición necesaria para aceptar nuestra
conclusión. Si no condicionamos o cualificamos nuestra
respuesta pueden hacernos decir cosas que en realidad no
pretendimos decir.
Cómo buscar otras
conclusiones
Una manera de buscar otras conclusiones posibles
para un problema dado es ignorar la conclusión que se nos
da y considerar solamente las razones (como procedimos con el
ejemplo que abre esta sesión). Consideremos otro
argumento:
Conclusión: El Congreso no debería
despenalizar el consumo de mariguana.
Razones:
Un grupo de científicos británicos
descubrió que el consumo de mariguana puede causar
daño cerebral.
Fumar mariguana afecta la
fertilidad.
Quienes fuman mariguana con frecuencia se vuelven
adictos a la heroína.
Consideremos solamente las razones.
¿Qué conclusiones podemos sacar, además de
la que se da?
La conveniencia de usar el si
condicional
Cuando nuestra respuesta a un problema que se nos
plantea es: "sí (o no), si se define tal cosa como…", o
algo por el estilo, estamos declarando que asumimos una
condición necesaria para llegar a la conclusión a
la que llegamos. Note que el uso de condicionales (if-clauses)
nos permite arribar a conclusiones sin pretender que sabemos
más de lo que realmente sabemos sobre un determinado
problema.
Cuando usamos condicionales en nuestras
conclusiones, estamos indicando que nuestra conclusión
está basada en supuestos determinados sobre los cuales no
tenemos toda la información. Veamos unos ejemplos de
esto:
Si por "muerte en defensa propia" se entiende
matar a un injusto agresor, entonces el aborto no
puede caer en esta categoría, porque un niño no
nacido nunca puede ser un agresor injusto.
Si puede probarse que existe un acuerdo entre el
gobierno y los grupos ex guerrilleros, entonces es cierto
que…
Si es cierto que el dinero del
presupuesto va a ejecutarse como se afirma,
entonces…
Soluciones alternativas como
conclusiones
A menudo encontramos problemas planteados de la
siguiente forma:
"¿Deberíamos hacer X?",
o
"¿Es conveniente que X?"
Tales preguntas están dirigidas a hacer
que pensemos dicotómicamente. Por eso es conveniente
convertir estas preguntas a otra forma que nos dé la
posibilidad de considerar más alternativas, como por
ejemplo: "¿Qué deberíamos hace con respecto
a X?". Un ejemplo concreto: en
lugar de preguntarnos si el Estado
debería ofrecer servicios de
salud gratuitos, preguntarnos qué deberíamos hacer
para resolver los problemas de salud del
país.
Moris Polanco
Universidad Francisco
Marroquín
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