Seth Stephens-Davidowitz, Todo el mundo miente

    "Las personas mienten a sus amigos. Mienten a sus jefes. Mienten a los niños. Mienten a sus padres. Mienten a los médicos. Mienten a los maridos. Mienten a las esposas. Se mienten a sí mismas. Y sin sombra de duda mienten en las encuestras". 

    "También está la vieja costumbre de engañarnos a nosotros mismos. [...] El autoengaño puede explicar por qué tanta gente dice estar por encima de la media. ¿De qué tamaño es el problema? Más del 40% de los ingenieros de una empresa dicen estar entre el 5% de los mejores. Más del 90% de los profesores universitarios dicen que su labor está por encima de la media. Un cuarto de los alumnos de último curso de secundaria cree estar en el 1% superior en cuanto a su don de gentes. Quien se engaña a sí mismo no puede ser honesto en una encuesta". 

    "Aun cuando uno se mienta a sí mismo, Google puede saber la verdad. Un par de días antes de las elecciones, un grupo de vecinos puede pensar sinceramente que irá a votar al colegio electoral. Pero, si ninguno de ellos ha buscado información sobre cómo o dónde votar, los científicos de datos como yo pueden deducir que la participación electoral será baja en esa zona". 

    "Necesitamos hablar de la diferencia entre correlación y causalidad, un tema muy importante en el análisis de datos que aún no hemos abordado como es debido. Los medios de comunicación nos bombardean a menudo con estudios basados en las correlaciones. Por ejemplo, nos han dicho que quienes bebemos alcohol con moderación tendemos a tener mejor salud. He ahí una correlación. 

  ¿Significa eso que beber con moderación es beneficioso para la salud? ¿Es eso una causa? Tal vez no. [...] ¿Cómo podemos establecer con mayor precisión la causalidad? El patrón oro es realizar un ensayo controlado aleatorizado. [...] En el mundo digital, los ensayos aleatorizados pueden ser baratos y rápidos. No hace falta reclutar y pagar a los participantes. Se puede idear un programa informático que los asigne aleatoriamente a determinado grupo. No hace falta que los usuarios rellenen cuestionarios. Se pueden medir movimientos de ratón y clics. No hace falta desglosar y analizar las respuestas a mano; se puede crear un programa que lo haga de manera automática. No hace falta contactar con nadie. Ni siquiera se les dice a los usuarios que forman parte de un ensayo. [...] En la era de los macrodatos, todo el mundo es un laboratorio". 

“Hay muchas empresas en el negocio del software educativo. [...] Hasta la fecha, como todas las grandes plataformas de pruebas A/B, EDU STAR está dando resultados sorprendentes. Un plan de clases con el que se entusiasmaron muchos educadores incluía un programa que enseñaba fracciones con juegos. Ciertamente, si las matemáticas se convierten en un juego, los alumnos se divertirán más, aprenderán más y obtendrán mejores resultados en los exámenes. ¿Verdad? Mentira. Los alumnos a los que se les enseñaban fracciones con juegos sacaron peores resultados que aquellos que aprendieron fracciones de una manera más convencional”. 

“Un día, un amigo me envió por correo electrónico un estudio de Jordan Ellensberg. Ellensberg, un matemático de la Universidad de Wisconsin, sentía curiosidad por saber cuántas personas realmente acaban los libros. Pensó en una forma ingeniosa de someterlo a prueba con macrodatos. Amazon informa de cuánta gente cita distintas frases de libros. Ellensberg intuyó que podía comparar las frecuencias con que se citan las frases del principio y del final. Eso le daría una idea aproximada de la propensión de los lectores a acabar un libro. Según su medición, más del 90% de los lectores terminaron la novela de Donna Tartt El jilguero. En contraste, sólo alrededor del 7% logró completar la obra maestra del ganador del Premio Nobel de economía Daniel Kahneman, Pensar rápido, pensar despacio. Menos del 3%, según esta estimación aproximada, llegó al final de la muy discutida y elogiada obra del economista Thomas Piketty, El capital en el siglo XXI. Dicho de otro modo, la gente tiende a no acabar los tratados de economistas”. 

Seth Stephens-Davidowitz, Todo el mundo miente, Madrid, Capitán Swing, 2019, 287 p.

Las citas son de las páginas 115-119, 209-212, 276 y 281.