La cualidad “científica” de la información no la exime de errores humanos, y sobre todo, de objetivos políticos al ser presentada bajo un formato que tal vez no miente pero sí omite. ¿Por qué es importante dudar de la información en una era de sobresaturación?
No entiendes realmente algo a menos que seas capaz de explicárselo a tu abuela.
Albert Einstein
¿Cuántas veces hemos leído titulares
como “Estudio muestra que las mujeres son más listas/aptas para el
trabajo/longevas que los hombres”, o algunos más radicales como “La
evolución pudo habernos puesto alas en lugar de piernas”? En las notas
que leemos a diario en Internet sin duda una parte del gancho está en
que páginas puedan ofrecer contenido de calidad
que además se ofrezca en un formato interesante. El problema es que
mucho del contenido que aparece en Internet, especialmente tratándose de
datos apoyados en estudios científicos, en ocasiones presentan
inconsistencias o crasos errores desde las fuentes.
Esto depende tanto del ecosistema web de
información como de la propia metodología utilizada para recabar los
datos. Para nosotros, como lectores e internautas, se trata solamente de
datos curiosos, interesantes e incluso relevantes para pensar nuestra
vida social y nuestro momento histórico; sin embargo, para los creadores
de los estudios, se trata muchas veces de ejercer presupuesto de sus
departamentos universitarios, o en el caso de grandes compañías, de
mantener sus productos en el mercado a través de la influencia en la
opinión pública que tienen los estudios “científicos.”
¿Qué pasa por ejemplo con las declaraciones del CEO de McDonald’s, Don Thompson, respecto a que su compañía es el mayor comprador de fruta de los Estados Unidos
sólo porque ofrecen manzanas como parte de su paquete de desayunos?
Este es un caso típico de descontextualización: efectivamente las
manzanas son frutas, pero es mucho más prestigioso decir que McDonald’s
es el mayor “comprador de frutas” (implicando un férreo compromiso con
la salud de sus consumidores, pues las frutas, como sabemos, son más
saludables que la comida rápida) que simplemente “el mayor comprador de
manzanas”, lo cual recordaría más bien a la bruja malvada de Blanca
Nieves.
Descontextualizar no es la única
herramienta para legitimar un resultado obtenido mediante una
metodología poco cuidadosa. Los estudios científicos también dan forma
al panorama político y sirven para aprobar o desaprobar leyes; cuando
estas leyes dependen de cierto consenso de la opinión pública, esta
trampa es mucho más patente. Tomemos por caso la reciente votación de la
propuesta 37 en California, la cual iba a promulgar una ley para que
los productos genéticamente modificados (GMO) tuvieran una etiqueta
distinta y el público pudiera elegir si comprarlos o no.
Por entonces apareció un estudio que
afirmaba que si los GMO se etiquetaban de diferente modo los precios de
la comida subirían; el nivel inicial de aceptación de la propuesta bajó
radicalmente a partir de dicho estudio, y posteriormente la propuesta
37 fue descartada. ¿En qué consistía el estudio? En él se asumía que los
consumidores estadunidenses tienen los mismos hábitos de compra que los
consumidores europeos; en Europa, cuando los GMO por ley tuvieron que
ser etiquetados y diferenciados de los productos orgánicos, muchos
productores quitaron los productos genéticamente modificados no sólo de
la fórmula sino también de sus productos.
Los GMO más utilizados son la soya y el
maíz, presentes en casi cualquier tipo de comida procesada, por lo que
efectivamente al utilizar productos orgánicos los precios de la comida
procesada subieron. Sin embargo, el estudio deja fuera un elemento
clave: que el público estadunidense no tiene los mismos hábitos de
compra que el europeo; mientras en Europa la gente está dispuesta a
pagar más dinero por comida orgánica, en Estados Unidos esta aún es un
lujo que no todos están dispuestos a costear. De este modo, y gracias a
un manejo poco preciso pero interesado de la información, la propuesta
37 no fue aprobada en California en 2012.
Los estudios “científicos” son
comisionados muchas veces por compañías que desean proteger sus
intereses. Cuando los apicultores europeos comenzaron a quejarse de la
alta mortandad de las abejas a causa del pesticida Imidacloprid
fabricado por el laboratorio Bayer, el laboratorio farmacéutico tuvo que
demostrar que su producto no afectaba a las abejas. En 1993, Bayer
situó el límite de detección de esta sustancia en 10 partes por billón
(ppb) al analizar nectar y polen en cultivos tratados con Imidacloprid;
mediante este análisis, la sustancia fue indetectable y la compañía
quedó bien librada. Pero unos años después, en 1999, otro estudio
analizó girasoles en la misma zona que contenían entre 1.9 ppb y 3.3 ppb
del pesticida –cantidades mucho menores que las 10.0 ppb que Bayer
buscó. Y no sólo eso, sino que otro estudio en 2001 encontró que la
cantidad necesaria para matar una abeja con Imidacloprid es la
exposición a 0.1 ppb. Durante 1993 y 2001 Bayer siguió comercializando
el pesticida.
La estadística sirve para abstraer y
presentar de manera útil grandes cantidades de información. Viviendo en
una era sobresaturada de información es sencillo tomar a la ligera las
conclusiones de cualquier estudio que leemos en Internet y darlos por
ciertos; sin embargo, en cada caso es necesario pensar como detectives:
¿quién se beneficia de tal o cuál dato? ¿A quién afecta? ¿Quién ganará
dinero y quién perderá dinero gracias a la diseminación de este dato?
La información per se no es más
que una formulación de la realidad. Nos convertimos en consumidores de
información en el momento en que dejamos de buscar las fuentes, de
cuestionar las metodologías, de prever las implicaciones económicas y
sociales que la información produce en nuestra forma de vida. Cualquier
conclusión puede validarse y posicionarse –a la manera de una marca– en
el imaginario del público; la única manera de ser sujetos en una era de consumidores es cuestionar la naturaleza de la información que recibimos todos los días.
Fuente: PijamaSurf
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