[MUSIC] Hola, bienvenidas y bienvenidos a la cuarta sesión, hoy vamos a hablar sobre falacias y argumentación númerica. Empecemos por algo muy simple, no es un argumento falacioso, sino simplemente es un contexto en el cual podemos entender la relación de los seres humanos con los números, la lotería. Por ejemplo, en Europa tenemos una lotería que abarca muchos países, se llama de los Millones, donde si aciertas cinco números de un total de 50, de una lista de 50, más dos extras de una lista de nueve, puedes obtener un gran premio. Claro, es la sumatoria de lo que pagan las personas que quieren ganar este premio, de muchos países de Europa, por lo tanto, el premio total es normalmente obsceno, entre obsceno y próximo a la ciencia ficción, para cualquier mente de una persona trabajadora. La verdad es que la probabilidad de acertar es minúscula, de una entre 76 millones. E incluso en una lotería que hay en España, se llama la Lotería Primitiva, que es de una entre 14 millones, que es mucho más alta. Si lo pensamos bien, ¿por qué la gente compra estos boletos? Primero, porque es una cosa que acceden de forma voluntaria, tienen fe, les parece que están invirtiendo, que tienen pocas probabilidades, pero como implica un refuerzo de sus sueños, van a insistir en ello. Pero la verdad es que, si pensáramos desde otra perspectiva en qué consiste esto, si solo por comprar un boleto que cuesta unos 2 euros Lo que tenemos que hacer para encontrar una canica que hemos pintado de color amarillo, y que la ponemos dentro de una gran piscina, inmensa, de hecho una piscina enorme, llena con 76 millones de canicas, y lo removiéramos. Podemos entender que la probabilidad de encontrar esa canica es minúscula, existe, pero es tan minúscula que solamente, lo que estamos haciendo es tirar el dinero. Si pensamos lo que podemos hacer con todo el dinero que podemos gastar en lotería que invertimos a lo largo de nuestra vida, en alguna acción concreta para mejorar nuestra vida, seguramente veríamos cuál es el poder de las pequeñas cantidades de dinero. Pero, al fin y al cabo, lo que utlizan las loterías y las apuestas deportivas, los juegos de azar, que son tan presentes, pensemos en cuántas de estas empresas patrocinan eventos deportivos y otros tipos de eventos de consumo de masas. Podemos entender cuál es la psicología de las personas, es decir minusvalizar aquello por lo cual queremos hacer, si nos gusta, es suficiente, aunque estemos tirando el dinero. Existen falacias numéricas, existen muchas, vamos a ver algunas para que podamos entender ¿cómo se procesan los datos a través de las mentes de los individuos? La primera, es la falacia del jugador o de Montecarlo, consiste en pensar que, de forma automática, los eventos que han sucedido influencian los eventos futuros, ¿de acuerdo? Y especialmente lo que tiene que ver con el azar. Por ejemplo, pensar que un suceso aleatorio tiene más probabilidad de ocurrir porque no ha ocurrido durante un cierto periodo. Si no ha habido ningún accidente de avión en los últimos tres meses, hay más probabilidades de que suceda hoy porque, si sucede uno cada seis meses, pues es más probable que suceda hoy, porque you ha transcurrido el término. Claro, no hay una ley universal que diga que tenga que caer dos aviones cada seis meses y que la gente muera, lo que sucede es que de promedio estadístico esto sucede, pero que no hayan caído que normalmente caen cada seis meses de media no quiere decir que tengan que caer. Confundimos una cosa por otra, u otra cosa relacionada. Un suceso aleatorio tiene menos probabilidad de ocurrir porque you ha ocurrido durante un cierto periodo. O tiene más prioridad de ocurrir, si no ocurrió recientemente. O esto forma parte de nuestra intuición cognitiva como seres que estamos en el mundo e intentamos entender los mecanismos por los cuales el mundo funciona. Hay un ejemplo del siglo XVIII de un teólogo y matemático Sea Süssmilch, que escribió un tratado para intentar entender si había una presencia divina en los asuntos humanos. Llegó a la conclusión de que por ejemplo, lo que tiene que ver con la distribución de sexos, Dios tenía que intervenir porque si no hubiera alguien que controla la cantidad de hembras y machos de nuestra especie. Si tan solo tomamos en cuenta esta visión dicotómica, que tampoco es a cien por cien la real, pero en cualquier caso es la que domina parecería que, podrían ser muchas más mujeres, ahora muchos más hombres y sería hasta un caos. En cambio, hay una cierta distribución correcta en la aparición de estos dos sexos primordiales o dominantes, y él pensó, esto tiene que ser Dios, esto es una falacia de Montecarlo. Hay otra falacia que es bastante frecuente, que se llama la falacia de la evidencia incompleta o cherry picking, que implica una acción en la acción en la cual. Y en este plan de números, se citen los casos individuales o los casos específicos que confirman una proposición para la cual yo estoy trabajando o para la cual yo estoy argumentando. En principio no tiene que ser un proceso negligente o incluso subversivo. Tal vez está más cerca la negligencia que no de la subversión, a no ser que estemos manipulando datos. Por eso indicaba aquí que, tiene cierta similitud con lo que el gran teórico de la incidencia, Merton, definió como el fraude por cocinado, es decir, seleccionar los datos que me interesan más, para que las conclusiones concuerden con mi hipótesis. Por ejemplo, esto se produjo durante el siglo XIX para justificar las diferencias raciales, la superioridad de una raza respecto de otras, que es evidentemente una absurdidad. Esto no es nada que sea real ni tiene ningún sentido, pero en las mentes de los estadísticos de ese momento y de la sociedad de ese momento era aún necesario, debido a la sociedad colonial y a las voluntades de imponer un orden superior encima del orden meramente político dado. Tenemos otra falacia que acepta aspectos numéricos, se denomina la falacia ecológica. Lo que sucede es, es un momento en el cual se infiere la naturaleza de los individuos, a partir de las estadísticas agregadas del grupo al que dichos individuos pertenecen. Por ejemplo, este tiene que ver con estereotipos, por ejemplo pensar que la distribución de hombres y mujeres en estudios universitarios tenga que ver con una relación de la morfología del cerebro, ¿no?, diformismo morfológico del cerebro que implica que unos hombres acaben haciendo unas cosas, y otros otras. Y entonces se va a crear otra vez algo así como un estereotipo, diciendo que los hombres tienen más habilidad para, y entonces lo que hacemos es unir una falacia naturalista, una supuesta relación biológica entre un aspecto funcional. Que podíamos discutir y una capacidad operativa con la falacia ecológica, y llegó a la conclusión que realmente los hombres están más dotados para esto. Entonces, esto también se llama la falacia de la predicción autocumplida. Si yo digo que todos los hombres van a salir mejor en estos entornos tecnológicos o de cierto carácter laboral, cómo trabajar en matemáticas, en Ingeniería, en lo que sea, lo que va a hacer es que las mujeres se desanimen y no quieran ir. O al contrario si no se da este contexto, pero lo que hacemos es crear un caldo de cultivo para que las cosas se desarrollen. En último lugar, vamos a hablar de la paradoja de Simpson, es una de las paradojas más importantes y más prevalentes dentro de los usuarios de datos, cuando queremos argumentar y explicar cosas. Y sucede cuando varios grupos de datos, Ofrecen un resultado, uno, cuando lo vemos de forma global, o cuando analizamos en función de los diversos niveles en los cuales estos datos han ido apareciendo. De manera que, se ve diferente cuando analizamos los datos de forma parcial, que cuando vemos los datos agregados. En este caso, os voy a explicar un ejemplo concreto. El año 1973, la UC de Berkeley analizó los resultados de su política de contratación, y viendo cuántos hombres y cuántas mujeres se contrataban. Y vieron [COUGH] que las mujeres eran más rechazadas que los hombres, entonces estamos desarrollando políticas machistas y no lo sabemos. Esto es intolerable, nosotros lo que valoramos es la inteligencia, la capacidad docente, investigadora, por lo tanto, no tiene y no cabe la discriminación por género en nuestra universidad. Lo que sucedió, es que cuando fueron a evaluar los datos, vieron que esto no era correcto, es decir, sí que había menos contratación de mujeres, pero lo que sucedería es que, si analizábamos los departamentos a los cuales las mujeres habían aplicado, habían optado como investigadoras. Resultó que en general, y es aquí, los cuatro departamentos principales, pero había más, el mayor grueso de mujeres contó a un departamento que tenía unos filtros más fuertes de acceso, de manera que había mucho más rechazo, de manera que la mayor cantidad de mujeres fueron rechazadas por este departamento. Pero si vamos al global de la admisión de mujeres dentro de la Universidad, podemos ver, y esto lo podéis ver a la derecha del cuadro superior, la admisión de las mujeres en la mayor parte de departamentos era superior a la del hombre. De hecho, se estaba contratando, estaba entrando más mujeres por Departamento que en hombres en todos los casos, que es lo que sucede cuando hay políticas de paridad, porque en general las mujeres tienen mejores resultados académicos, tardan menos en acabar las carreras, son más, Rentables desde una perspectiva epistemológica. Son más eficientes, y esto me remito a muchos estudios de las últimas décadas. Lo que sucedió es que en uno de los casos la tasa de rechazo era muy elevada, y como el grupo global, como este grupo dominaba la mayor parte del grupo de mujeres en proporción, el resultado final era llegar a una conclusión falsa. Esta es una paradoja que se da mucho en entornos médicos Conclusiones, las estadísticas no sólo se pueden interpretar mal, sino también se pueden diseñar e implementar mal y además existen muchas falacias que son estadísticas, que no solo afectan a personas que son legas, que no entienden en números, sino incluso a profesionales realmente curtidos en la materia. Cuando you veamos números, pensemos en que hay muchas formas de manipular voluntariamente o incluso no interpretar correctamente, debido a la complejidad de los números y en función de cómo emergen patrones en función de cual sea nuestra mirada. Tienes aquí algunas lecturas posibles. Muchas gracias y espero veros en la última sesión.
