Tecnologías emergentes

Lo fácil que es crear mala ciencia e influir en la opinión pública

A protester voices his opinions towards a Missouri Highway Patrol officer during ongoing demonstrations in reaction to the shooting of Michael Brown in Ferguson, Missouri August 16, 2014. Missouri Governor Jay Nixon declared a state of emergency and imposed a curfew in Ferguson on Saturday following a week-long series of racially charged protests and looting over the shooting of the unarmed black teenager by a white police officer. REUTERS/Lucas Jackson (UNITED STATES - Tags: CIVIL UNREST CRIME LAW POLITICS) - GM1EA8H0R8801

Image: REUTERS/Lucas Jackson

Sergio Parra

Un estudio de la Universidad de California, y la Universidad Nacional de Australia, ha presentado un modelo informático de la forma en que cristaliza el consenso científico, y cómo influye esto en la opinión de los responsables políticos.

El equipo estudió también con qué facilidad se pueden distorsionar estos puntos de vista.

Vendedores de controversia e incertidumbre

La forma más sencilla de destruir el consenso científico o instilar ideas erróneas en la población consiste en crear una falsa controversia y mucha incertidumbre acerca de las afirmaciones oficiales, además de darle a todo una pátina de teoría de la conspiración. Del estilo: hay científicos que no se pliegan al discurso oficial, hay evidencias que sugieren otras cosas y los gobiernos no quieren que pensemos por nosotros mismos porque hay poderes económicos que subyacen a todo lo que nos comunican. Por ejemplo.

Así se puede frenar la asunció de que el tabaco provoca cáncer, como ya explicamos, las farmacéuticas ya tienen la cura del cáncer pero no quieren desvelarlo (como han deslizado personajes públicos presuntamente cultos como la política Beatriz Talegón, que también afirma que la homeopatía funciona amén de otros bulos) o que lo del cambio climático es solo una hipótesis en la que hay esaso consenso y mucha evidencia en contra, como se encarga de repetir Trump cada vez que hace frío en Estados Unidos.

En el estudio citado, se investigó cómo estas técnicas influyen en la opinión pública. Para ello, utilizaron un modelo informático de la forma en que el proceso científico influye en la opinión de los responsables políticos. Este modelo contiene tres tipos de actores.

El primero son los científicos que llegan a un consenso al realizar experimentos y permitir que los resultados, y los de sus compañeros, influyan en su visión.

Cada científico comienza con el objetivo de decidir cuál de las dos teorías es mejor. Una de estas teorías se basa en la "acción A", que se entiende y funciona bien el 50 por ciento de las veces. Esto corresponde a la teoría A.

Por el contrario, la teoría B se basa en una acción que se entiende poco. Los científicos no están seguros de si es mejor o no que A. Sin embargo, el modelo está configurado para que la teoría B sea realmente mejor.

Al comienzo de la simulación, a los científicos se les da una creencia aleatoria en la teoría A o B. Por ejemplo, un científico con una credibilidad de 0.7 cree que hay una probabilidad del 70 por ciento de que la teoría B sea correcta y, por lo tanto, aplica la teoría B en la próxima ronda de experimentos.

Después de cada ronda de experimentos, los científicos actualizan sus puntos de vista en función de los resultados de sus experimentos y los resultados de los científicos a los que están vinculados en la red. En la siguiente ronda, repiten este proceso y actualizan sus creencias nuevamente, y así sucesivamente.

La simulación se detiene cuando todos los científicos creen en una teoría u otra o cuando la creencia en una teoría alcanza algún nivel de umbral. De esta manera, se simula la forma en que los científicos llegan a una visión de consenso.

Pero ¿cómo influye este proceso en los responsables políticos? Para averiguarlo, se introdujo un segundo grupo de personas en el modelo, los responsables de las políticas, que están influenciados por los científicos (pero no influyen en los científicos mismos). Lo importante aquí es que los creadores de políticas no escuchan a todos los científicos, solo a un subconjunto de ellos.

Image: Ejemplo de la falacia de la evidencia incompleta o cherry picking

Finalmente, hay un tercer actor: las acciones propagandiscas torticeras que quieren salirse con la suya (por ejemplo, en el caso del tabaco). Así que Weatherall y su equipo introducen un tercer actor en este modelo. Este propagandista observa a todos los científicos y se comunica con todos los responsables políticos con el objetivo de persuadirlos de que la peor teoría es correcta (en este caso, la teoría A). Lo hacen buscando solo puntos de vista que sugieran que la teoría A es correcta y compartiéndolos con los responsables de la creación de políticas.

El propagandista puede trabajar de dos maneras que se correspondan con una producción sesgada o un intercambio selectivo. En la primera, el propagandista utiliza un equipo interno de científicos para producir resultados que favorecen la teoría A. En la segunda, el propagandista simplemente selecciona los resultados de científicos independientes que favorecen la teoría A.

De hecho, los propagandistas ni siquiera necesitan utilizar sus propios científicos internos para respaldar ideas específicas. Cuando existe una variación natural en los resultados de los experimentos científicos imparciales, los propagandistas pueden tener una influencia significativa al seleccionar los que respaldan su propia agenda (por eso personas como Beatriz Talegón, que no es analfabeta, lo parece). Y se puede hacer con un riesgo muy bajo porque todos los resultados que eligen son ciencia "real". Cherry picking de toda la vida, vaya.

Ese hallazgo tiene implicaciones importantes. Significa que cualquier persona que quiera manipular la opinión pública e influir en los responsables políticos puede lograr un éxito extraordinario con trucos relativamente sutiles. Incluso, sin quererlo, los periodistas científicos pueden influir negativamente: generalmente están bajo presión para encontrar las historias más interesantes o atractivas o divertidas, y esto influye en lo que ven los responsables de las políticas.

No te pierdas ninguna actualización sobre este tema

Crea una cuenta gratuita y accede a tu colección personalizada de contenidos con nuestras últimas publicaciones y análisis.

Inscríbete de forma gratuita

Licencia y republicación

Los artículos del Foro Económico Mundial pueden volver a publicarse de acuerdo con la Licencia Pública Internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, y de acuerdo con nuestras condiciones de uso.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.

Mantente al día:

Behavioural Sciences

Temas relacionados:
Tecnologías emergentesCooperación GlobalArte y Cultura
Comparte:
La visión global
Explora y monitorea cómo Behavioural Sciences afecta a las economías, las industrias y los problemas globales
A hand holding a looking glass by a lake
Innovación mediante crowdsourcing
Involúcrate con nuestra plataforma digital de crowdsourcing para lograr un impacto a escala
World Economic Forum logo
Agenda Global

La Agenda Semanal

Una actualización semanal de los temas más importantes de la agenda global

Suscríbete hoy

Puedes anular tu suscripción en cualquier momento utilizando el enlace que figura en nuestros correos electrónicos. Para obtener más información, consulta nuestro Política de privacidad.

Cómo la IA está transformando las fábricas

Benjamin Schönfuß

4 de noviembre de 2024

Equilibrio entre innovación y gobernanza en la era de la IA

Quiénes somos

Participe en el Foro

  • Iniciar sesión
  • Asóciese con nosotros
  • Conviértase en miembro
  • Regístrese para recibir nuestras notas de prensa
  • Suscríbase a nuestros boletines
  • Contacte con nosotros

Enlaces directos

Ediciones en otros idiomas

Política de privacidad y normas de uso

Sitemap

© 2024 Foro Económico Mundial