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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.)
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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.
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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?
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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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