{"id":3312,"date":"2021-09-28T14:17:35","date_gmt":"2021-09-28T14:17:35","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/?p=3312"},"modified":"2021-10-10T11:26:42","modified_gmt":"2021-10-10T11:26:42","slug":"bullshit-contra-la-charlataneria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/2021\/09\/28\/bullshit-contra-la-charlataneria\/","title":{"rendered":"Bullshit: contra la charlataner\u00eda"},"content":{"rendered":"

Bullshit: contra la charlataner\u00eda
\nSer esc\u00e9ptico en un mundo de datos<\/strong>
\nCarl T. Bergstrom y Jevin D. West<\/em>
\nCapit\u00e1n Swing Libros<\/a><\/p>\n

https:\/\/capitanswing.com\/libros\/bullshit-contra-la-charlataneria<\/a><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:<\/p>\n

(P\u00e1gina 11)
\n“El bullshit de la vieja escuela no parece que vaya a desaparecer, pero puede quedar eclipsado por lo que llamamos ‘bullshit de la nueva escuela’. Este \u00faltimo puede servirse del lenguaje de las matem\u00e1ticas, las ciencias y las estad\u00edsticas con el prop\u00f3sito de crear la impresi\u00f3n de rigor y precisi\u00f3n. A las afirmaciones dudosas les da un barniz de legitimidad glos\u00e1ndolas con n\u00fameros, figuras, estad\u00edsticas y gr\u00e1ficos de datos.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 52)
\n“Los algoritmos amplifican el contenido que se ajusta a lo que han estimado que es nuestra orientaci\u00f3n sociopol\u00edtica y nos apartan de cualquier otros punto de vista alternativo.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 52)
\n“Pensemos en lo que la plataforma de YouTube puede aprender sobre nosotros mientras experimenta recomend\u00e1ndonos distintos v\u00eddeos y observando lo que seleccionamos ver. Con miles de millones de v\u00eddeos visionados cada d\u00eda y una gran cantidad de recursos computacionales, esta plataforma puede aprender m\u00e1s sobre psicolog\u00eda humana en un d\u00eda de lo que un investigador acad\u00e9mico podr\u00eda aprender en toda su vida. El problema es que estos algoritmos computacionales han aprendido que una forma de retener a los espectadores es recomendarles contenidos cada vez m\u00e1s extremos.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 82)
\n“… la evoluci\u00f3n ha llevado al ser humano a percibir el mundo de esta forma y a buscar pautas que se repiten en nuestro entorno. Esta aptitud nos ayuda a evitar el peligro, a obtener alimento, a establecer contactos sociales y a muchas otras cosas. Pero a menudo nos precipitamos a la hora de sacar conclusiones acerca de qu\u00e9 causa qu\u00e9.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 88)
\n“Pero casi nunca es sencillo averiguar qu\u00e9 efectos tendr\u00e1 una acci\u00f3n. Muchas veces, lo \u00fanico que tenemos para indagar en ello es informaci\u00f3n sobre correlaciones. Los cient\u00edficos disponen de una serie de t\u00e9cnicas para medir esas correlaciones y hacer inferencias sobre la causalidad a partir de ellas. Pero hacer eso es un asunto delicado y a menudo pol\u00e9mico, y estas t\u00e9cnicas no siempre se utilizan con el debido cuidado.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 136)
\nLey de Goodhart
\n“Aunque la formulaci\u00f3n original de esta ley es algo oscura*, la antrop\u00f3loga Marilyn Strathern la reformul\u00f3 clara y concisa:
\nCuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida<\/p>\n

* Cualquier regularidad estad\u00edstica observada tender\u00e1 a desplomarse una vez se presione para utilizarla con prop\u00f3sitos de control”<\/p>\n

(P\u00e1gina 139)
\n“Si nos proponemos medir algo relacionado con el desempe\u00f1o de una actividad, tenemos que pensar si el hecho de medirlo cambiar\u00e1 el comportamiento de la gente implicada en esa medici\u00f3n de forma que pueda menoscabarse el valor de los resultados que obtengamos.”<\/p>\n

(P\u00e1gina 241)
\nVisualizaci\u00f3n de datos
\n“Las visualizaciones de datos cuentan un relato. Decisiones relativamente sutiles, como el rango de los ejes en un gr\u00e1fico de barras o l\u00edneas, pueden tener un gran impacto en la historia que se cuenta. Debemos preguntarnos si un gr\u00e1fico ha sido dise\u00f1ado para contar una historia que refleje con exactitud los datos de los que parte, o si ha sido dise\u00f1ado para contar una historia que est\u00e9 m\u00e1s cerca de lo que el autor quiere que creamos.”<\/p>\n

Cap\u00edtulo 10 Se\u00f1alar el bullshit
\nC\u00f3mo detectar el bullshit:
\n1. Cuestionar la fuente de informaci\u00f3n
\n2. Cuidado con las comparaciones injustas
\n3. Cuando algo parece demasiado bueno o demasiado malo para ser cierto \u2026
\n4. Pensar en magnitudes de orden
\n5. Evitar sesgos de confirmaci\u00f3n
\n6. Considerar m\u00faltiples hip\u00f3tesis<\/p>\n

Detectar el bullshit online:
\n01. Corroborar y triangular
\n02. Prestemos atenci\u00f3n a la procedencia de la informaci\u00f3n
\n03. Investiguemos el origen de la noticia
\n04. Utilicemos la b\u00fasqueda inversa de im\u00e1genes
\n05. Estemos atentos a los deepfakes y a las herramientas de manipulaci\u00f3n de datos en general
\n06. Aprovech\u00e9moslas agencias de verificaci\u00f3n de datos (factchecking)
\n07. Asegur\u00e9monos de saber con qui\u00e9n estamos tratando
\n08. Consideremos el historial de un sitio web
\n09. Seamos conscientes del efecto que tiene la verdad ilusoria
\n10. Reduzcamos el consumo de informaci\u00f3n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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