En este artículo te voy a enseñar dos cosas muy valiosas. Una sirve para fardar delante de tus amigos y la otra para que aprendas a entender el mundo un poquito mejor. Si entiendes el mundo mejor, lo más probable es que tomas mejores decisiones, y por lo tanto, acabes siendo más feliz. Una relación de causa y efecto de manual. De esto precisamente te quiero hablar.

Queremos encontrar la verdad, no importa dónde se encuentre. Pero para hacerlo necesitamos tanto de la imaginación como del escepticismo. No tendremos miedo de especular, pero seremos cuidadosos en distinguir entre especulación y hechos.

Carl Sagan, primer capítulo de Cosmos.

¿Sabías que el descenso del número de piratas está estrechamente relacionado con el aumento de la temperatura global? No lo digo yo, lo dicen los datos.


Interpretaciones erradas

Te has fijado en la gráfica anterior, ¿no? No pienso que seas imbécil, solo quiero asegurarme de que entiendes lo fácil que puede llegar a ser manipular los datos. Mejor dicho, manipular la interpretación que queramos hacer de los datos.

Te podría decir que necesitamos más piratas para enfriar el planeta y demostrártelo con datos como los que puedes ver en la gráfica de arriba. Queda bastante claro: según baja el número de piratas, desciende la temperatura global del planeta. Existe una frase con la que podrías desmontar mi castillo de naipes, ahora vamos con eso.

Por si no has pillado mi sarcasmo hasta ahora: no, el descenso de piratas no tiene nada que ver con el cambio climático. Más bien se trata de una correlación estadística por puro azar.

¿Y qué es una correlación? Es un tipo de asociación entre dos variables. Dos variables están asociadas cuando una variable nos da información acerca de la otra. Sigamos.

Yo, que no soy el más listo de la habitación, me he comido multitud de titulares que aseguraban tener una relación causa-efecto entre dos sucesos. Hasta que aprendí la diferencia entre causalidad y correlación.

-¿Qué los medios de comunicación te intentan manipular? Permíteme que no responda a esta pregunta, por respeto a tu inteligencia. Si estás leyendo esto, creo que sabes de sobra la respuesta. En fin, sigamos.

Imagina que te levantas por la mañana, compras el periódico y lees esta noticia:

Cunde el pánico. Tiras todos los yogures que tengas de esa marca y no los vuelves a comprar jamás. Bueno, no corras tanto. Antes de tirar todos esos ricos yogures, vamos a analizar que ha pasado. Lo primero es que faltan datos. Pero claro, como un medio va a desaprovechar un titular tan jugoso que acapare tu atención, ¿no?

¿Puede que la causa de la muerte haya sido el yogur? Si.

¿Puede que no tenga nada que ver? También.

Por esa regla de tres, podemos asignar la causa de muerte que queramos a cualquier persona, total, todos vamos a sucumbir a la naturaleza en algún momento.

Con este titular y el texto que le acompaña, parece bastante improbable que la causa de la muerte se haya debido a la casualidad. Si este titular fuese cierto, habría razones para sospechar que los yogures estaban envenenados. Por supuesto que habrá que analizarlos para ver qué ha ocurrido, pero mientras tanto todos actuaremos guiados por las conclusiones que hemos establecido al relacionar la causa de la muerte de esas personas con la ingesta de los yogures.


Los medios de comunicación te toman por subnormal

¿Has escuchado el caso de las piscinas y Nicolas Cage? Te lo cuento resumidamente.

En un mundo lleno de datos y con tantas personas y acciones azarosas, no es raro que nos encontremos casualidades como la del siguiente gráfico. Ojo al dato, nunca mejor dicho.

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La correlación es clara. Cuantas más películas hace Nicolas Cage, más gente muere ahogada en las piscinas. Por favor, Nico, si lees esto, retírate ya y ahórranos sufrimiento.

Fuera bromas, esta correlación tiene muy poco de causalidad y mucho de casualidad. Con estos ejemplos, espero que empieces a entender de lo que te estoy hablando.

Vale si, estos ejemplos rozan la absurdez. Cualquiera que conozca este concepto será capaz de diferenciar causalidad y correlación. Pero no todas las noticias son tan fáciles de detectar de un primer vistazo. Te animo a que hagas una búsqueda rápida de las noticias de hoy. Más de la mitad, se les asigna una causa-efecto errónea. O al menos, sin contrastar como es debido.

Otra trampa de los medios es el poder seductor de los gráficos. Los datos pueden ser difíciles de comprender a veces, pero si se presentan en dos líneas que se mueven hacia arriba o abajo al unísono, ya no será tan difícil convencerte.

Los medios de comunicación manipulando al personal, menuda novedad.


El mejor argumento para ganar cualquier debate

No me olvidaba, te he prometido que en este artículo te iba a regalar el mejor argumento para ganar cualquier tipo de debate. Ya te he puesto en contexto, así que allá voy.

Para este ejemplo, necesito que entiendas un debate como una discusión donde tiene que haber un ganador y un perdedor. Personalmente, yo no soy muy partidario de esta interpretación, te dejo el episodio que grabé con Sergio donde hablamos sobre ello, puedes escucharlo aquí.

Hay afirmaciones que, a parte de ser ciertas, son poderosas. Una de mis favoritas es “correlación no implica causalidad”. La frasecita nos viene a decir que el hecho de que dos eventos se den habitualmente de manera consecutiva no quiere decir que uno sea la causa del otro.

Ahora cuentas con un argumento capaz de destruir cualquier dato que te pongan encima de la mesa. Imagínate que te ves envuelto en una discusión sobre, por ejemplo, que el modelo de impuestos de Suiza debería ser un ejemplo a seguir por el resto de países. No tienes ni idea de economía, ni de política, y mucho menos, del programa de impuestos suizo. Ante esta situación, puedes responder que no tienes ni idea del tema y pasaríais al siguiente tema. O también podrías no reconocer que no tienes ni idea y seguir con el debate. La segunda opción, de media, nos suele representar mucho más. No te preocupes, ahora vas a poder ganar cualquier debate. Guiño, guiño.

Lee atento.

El tío te bombardea con datos sobre los últimos informes económicos del país suizo, te enumera todos los beneficios que supone la bajar los impuestos como han hecho los suizos y te narra la hoja de ruta necesaria para llevar a cabo su plan en cualquier país del planeta tierra. Tu oponente parece que está mejor preparado que tú. Pero entonces, cuando tu oponente se ha callado esperando tu magistral respuesta a todos sus datos irrefutables, vas y le sueltas “Todo eso que me dices está genial, pero la correlación no implica casualidad”. El debate ha terminado, has ganado.

Te estarás preguntado si este argumento realmente tiene una base sólida. No te quepa ninguna duda de que si, y te lo voy a demostrar si sigues leyendo. Vamos a repasar de nuevo algunos ejemplos para que puedas usarlo correctamente. Antes de seguir, y para los más despistados de la habitación, espero que no te hayas tomado en serio lo de que puedes ganar cualquier debate así. Y por favor, si lo usas como argumento, no me hago responsable de las consecuencias. Ahora sí, sigamos.

Un ejemplo clásico es el de los piratas y el calentamiento global que ya te he contado. Este estudio fue llevado a cabo por Bobby Henderson, el creador de la Iglesia pastafari. ¿Su objetivo? Combatir los argumentos de los creacionistas. Estos últimos tienden a correlacionar todo con la misma causa: Dios. Henderson representó la temperatura global de la Tierra en función del número de piratas en el mundo. Un poco troll, pero bastante efectivo su razonamiento. Lo que quería demostrar es que se puede relacionar dos hechos muy fácilmente e inventarse la causa del uno sobre el otro.


Correlación no implica causalidad

La ley de causa y efecto se basa en la idea de que toda acción provoca una reacción, una consecuencia o un resultado: cuando sucede A (causa) como consecuencia sucede B (efecto).

Ya nos ha quedado claro que aunque exista una correlación, no tiene porque existir una causalidad. Las correlaciones no son binarias, es decir, puede haber correlaciones grandes y pequeñas. De hecho, grandes empresas especializadas en big data se encargan de analizar grandes cantidades de datos para establecer correlaciones entre ellas. Tenemos que saber distinguir entre correlaciones más y menos probables. Debemos analizar cada caso cuantitativamente y averiguar cuál es la probabilidad de que un evento sea aleatorio para saber si debemos indagar más o no.

Si algo nos han enseñado los piratas y el calentamiento global, es que debemos mirar e investigar los datos antes de aceptarlos o desecharlos. Antes de despedirme, te dejo los puntos clave del artículo:

  • Correlación no implica causalidad.
  • La mayoría de correlaciones se deben al puro azar, a la casualidad.
  • Muchos medios manipulan los datos aplicando una causalidad errónea o no comprobada. No caigas en la trampa.
  • Hay correlaciones no son binarias. Pueden existir grandes correlaciones o correlaciones residuales.
  • Para establecer una causalidad hacen falta estudios y experimentos replicables y con una cantidad suficiente de datos para establecer la relación directa.

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