Bullshit: contra la charlatanería
Ser escéptico en un mundo basado en los datos
Dos profesores de ciencias nos brindan herramientas para desmantelar la
desinformación y pensar con claridad en un mundo de noticias falsas y
datos erróneos. Abunda la mala información y cada vez es más difícil
saber qué es verdad. Los políticos no están limitados por los hechos y
nuestro entorno mediático se ha vuelto hiperpartidista. La ciencia se
lleva a cabo mediante comunicados de prensa, la cultura de las startups
ha disparado el arte de crear bulos y la mayor parte de la actividad
administrativa, pública o privada, parece ser poco más que un ejercicio
sofisticado de reensamblaje combinatorio de disparates. Estamos bastante
bien equipados para detectar el tipo de mentiras de la vieja escuela
que se basan en una retórica elegante y eufemismos, pero la mayoría de
nosotros no nos sentimos preparados para desafiar la avalancha de bulos
modernos presentes en el lenguaje de las matemáticas, la ciencia o las
estadísticas. Basándose en una profunda experiencia en estadística y
biología computacional, Bergstrom y West desentrañan abundantes ejemplos
de sesgo de selección y visualización confusa de datos, distinguen
entre correlación y causalidad y examinan la susceptibilidad de la
ciencia a los bulos modernos. Ahora que esas mentiras han evolucionado,
necesitamos volver a aprender el arte del escepticismo.
«Una clase magistral estadísticamente desafiante en el arte de la detección de tonterías»
«Una exposición apasionada de cómo el lenguaje de la ciencia puede utilizarse como arma para engañar al público» Nature
«Aborda uno de los temas más importantes de nuestro tiempo: el declive del respeto por la verdad»
George Akerlof
«Una lectura recomendable para nuestra existencia moderna en la era de la desinformación»
Cathy O’Neil
Biólogo teórico y evolutivo y profesor de la Universidad de Washington.
Bergstrom es un crítico de la investigación científica engañosa o de
baja calidad. El tema central de su trabajo es el flujo de información a
través de redes biológicas y sociales, así como la ecología y evolución
de organismos patógenos, incluido el desarrollo de resistencias. Es
coautor, con Lee Dugatkin, de un libro de texto universitario, Evolution.
Se le considera un experto al que recurrir para explicar la dinámica de
la mala información y la desinformación. Más allá del campo de la
biología evolutiva, en 2007 desarrolló el Eigenfactor, un sistema de
métricas para la clasificación de revistas científicas.
Jevin D. West
Profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad de
Washington y cofundador de DataLab, una red de profesores y estudiantes
de posgrado centrados en la investigación en curación de datos, ciencias
sociales computacionales, datos para el bien social, visualización de
información y ciencia de la ciencia. Su investigación plantea preguntas
sobre los orígenes de las disciplinas académicas, los sesgos sociales y
económicos dentro de estas disciplinas y el impacto del sistema de
publicación actual en la salud de la ciencia. Desarrolla algoritmos de
recomendación literaria, técnicas computacionales para extraer figuras
científicas y técnicas de extracción de datos educativos.
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