¿Los datos pueden mentir?

 

Los datos, más concretamente los gráficos y las estadísticas, están presentes en nuestro día a día. Los encontramos en los artículos que leemos, en la publicidad, en los reportes que llegan a nuestra empresa y en los que emitimos.

Piensa en todas esas piezas de información, ¿qué tienen en común? Simple: Todas se apoyan en los datos para demostrar su veracidad.

Tiene sentido, desde nuestra más tierna infancia se nos inculca la idea de que los datos no mienten. Esto es algo que a pequeña escala tiene todo el sentido del mundo, dos más dos son cuatro y nunca serán cinco salvo que mintamos descaradamente. Una mentirijilla que, además, es muy fácil de descubrir.

Sin embargo, a lo largo de nuestra vida nos encontraremos con datos bastante más complicados que una simple suma de dos cifras. En los artículos, la publicidad y los reportes hay datos complejos que, muy importante, deben ser representados e interpretados.

Respondiendo a la pregunta que planteo en el titular del artículo, ¿los datos pueden mentir? Siendo totalmente estricta, no; los datos son datos. Sin embargo, un dato no es nada sin su interpretación y aquí es donde hay un amplio margen para presentarlo de una forma que juegue a nuestro favor.

Escoger cómo se muestra una estadística, escoger ciertos datos -y dejar otros fuera- a la hora de redactar un artículo o jugar con las variables para mostrar una progresión en un informe no son decisiones inocentes (o no deberían).

En definitiva, los datos no mienten pero sí que pueden utilizarse para mentir. ¿Quieres saber cómo? En este artículo te cuento cómo afecta la representación de un dato a nuestra percepción y algunas tácticas que se utilizan habitualmente para manipular estadísticas. Aprovecho también para explicarte cómo debe ser un reporte basado en datos para resultar fiable.

*Nota: Todos los ejemplos de estadísticas utilizados en este artículo son ficticios.

¿Cómo afecta la representación de un dato a nuestra percepción?

Voy a empezar señalando una obviedad: Las personas no somos máquinas. ¿Por qué quiero hacer hincapié en este punto? Simple, porque para entender cuál es la mayor baza de la manipulación de datos es importante comprender que los seres humanos distamos mucho de ser racionales y objetivos.

La subjetividad es intrínseca a la existencia humana y esto afecta enormemente a nuestra forma de procesar cualquier tipo de información.

Un ejemplo muy exagerado de cómo funciona nuestro procesamiento sería el de la clásica broma de la persona de la persona que corta la pizza en cuatro trozos porque no puede comerse ocho. Cuando vemos esta viñeta que se ha repetido una y mil veces en internet con diferentes protagonistas nos hace mucha gracia porque ¡es lo mismo! El o la protagonista de la broma nos parece un poco idiota, ¿no?

Pues todos y todas hemos caído alguna vez en una versión un poco -poquito- menos evidente de esta misma broma.

Ejemplo de manipulación de un dato estadístico

Voy a ponerte un sencillo ejemplo para que veas cómo podemos utilizar la representación de un porcentaje para generar diferentes sensaciones en el lector:

Imagina que existe un informe sobre el número de personas que han abandonado una dieta vegana tras experimentar algún problema de salud. Vamos a pensar que de 10.000 personas, 200 tuvieron que abandonar el veganismo por esta razón.

El primer medio que quiere hacerse eco de este informe se dedica a promover el veganismo y por eso utilizaría un titular como este: “Tan solo el 20% de personas que siguen una dieta vegana deben abandonarla por problemas de salud.” o, si busca ser todavía más favorable también puede usar el siguiente, “El 80% de la personas que sigue una dieta vegana no ha experimentado problemas de salud.”

En el lado contrario, tenemos a un medio de corte tradicional y conservador con seguidores amantes de la caza y de un buen chuletón al punto. En este caso el titular sería algo más parecido a esto: “2 de cada 10 personas deben abandonar su dieta vegana por problemas de salud.”

¿Te trasmite la misma sensación? Ambos medios están utilizando exactamente el mismo dato y, sin embargo, el primero lo usa para presentar la dieta vegana como una opción saludable y segura mientras que el segundo se apoya en la estadística para deslegitimar este estilo de vida

Esto, por supuesto, solo es la punta del iceberg. Aunque ambos medios hayan utilizado el mismo dato en su titular, imagina que el informe contenía aún más información. Por ejemplo, vamos a suponer que también añade que de esas 200 personas que abandonaron el veganismo por problemas de salud, 100 lo retomaron más tarde después de recibir el asesoramiento de un nutricionista.

Está claro que el medio pro veganismo incluiría este dato dentro de su artículo, ¿lo haría el otro medio? Ya sabes la respuesta.

Tácticas que se utilizan habitualmente para manipular estadísticas

En el ejemplo anterior has podido ver dos de las fórmulas más habituales de manipular unos datos: jugar con la representación hasta conseguir la más favorable a nuestros intereses o directamente omitir los datos que no nos interesan. Sin embargo, estas no son las únicas tácticas que pueden emplearse para manipular estadísticas. A continuación tienes un listado con las triquiñuelas más comunes:

  1. Jugar con la representación: La táctica que empleaban los medios del ejemplo. Básicamente consiste en probar diferentes formas de representar las variables respetando el porcentaje para que el resultado nos favorezca (al menos aparentemente).
  2. Omitir información o incluir solo la que nos interesa: Este truco también está presente en el ejemplo y básicamente consiste en quedarse solo con los datos que nos interesan sin prestar atención al resto. Ojo, redactar un artículo centrado en un dato concreto de un informe es lícito; la manipulación sería omitir de forma intencionada otro dato relacionado no nos interesa.
  3. Estadísticas inventadas: Parece una locura pero ocurre más a menudo de lo que parece. De hecho, son la base de la mayoría de la fake news. Si te encuentras con una estadística sin fuente posiblemente te estarán mintiendo.
  4. Cortar ejes en una gráfica: O, dicho de otra forma, hacer que no empiecen desde cero. Aunque no existe una norma que indique que los ejes deben empezar sí o sí desde cero cortar ejes se presta muy fácilmente a exagerar o minimizar de forma deliberada las comparaciones entre cifras.
    Ignorar las bases de referencia: Es una técnica que se utiliza mucho para manipular comparaciones entre países o ciudades, por ejemplo. Para que dos estadísticas sean comparables deben de tener la misma base de referencia. Por ejemplo, si comparamos la situación de dos países con diferente número de habitantes tendremos que utilizar una base que equilibre los datos, una solución puede ser señalar que X situación se da por cada 100 o 1000 habitantes.

Estas son solo algunas de las fórmulas más habituales aunque existen otras muchas tácticas propias de cada tipo de información que se apoye en datos. Por ejemplo, una táctica clásica en los informes y reportes empresariales suele ser probar comparaciones con diferentes rangos temporales para incluir en el informe la que resulte más favorecedora.

¿Cómo debe ser un reporte basado en datos para resultar fiable?

Una vez que tienes claro que los datos pueden mentir es posible que te preguntes si hay alguna forma de saber en quién puedes confiar.

Lo primero que tienes que tener claro es que es complicado saber cuándo puedes fiarte de una estadística que se encuentre en un artículo. En estos casos lo fundamental es acudir a la fuente para comprobar de primera mano la veracidad del dato. Lo que sí o sí debería hacerte sospechar es que no se incluya la fuente de la que se extraen los datos. En ese caso ten prácticamente por seguro que hay alguna mentirijilla de por medio.

En el caso de los reportes e informes es más sencillo saber si te están intentando manipular o, por el contrario, te están ofreciendo una información fiable.

Estos son los tres puntos clave que puedes buscar en un informe para saber que es de confianza:

  1. Fuentes de datos claramente identificadas: Un aspecto fundamental, cualquier buen informe debe indicar de dónde provienen los datos y/o que herramientas se han utilizado para su extracción. También es interesante utilizar diferentes fuentes y herramientas, especialmente si los datos tienden a variar. Aunque, importante, es importantísimo identificar cada fuente y tener en cuenta qué datos pueden ser comparables y cuáles no.
  2. Comparaciones coherentes: Si se realizan comparaciones con la competencia o se pretende mostrar una evolución es importante que los datos provengan de la misma fuente o herramienta y utilizando los mismos criterios de medición. De lo contrario, la comparativa no tiene sentido. Si los reportes son periódicos también es fundamental que la fuente o la herramienta utilizada se respete.
  3. Criterios de medición consistentes: Es importante mantener un criterio en todo momento. Por ejemplo, si la evolución de cierta parte del proyecto se mide anualmente y para otra parte se utiliza la mensual deberías de ponerte en alerta; especialmente si en ambos casos los resultados son favorables. Es probable que la persona que ha elaborado el reporte esté manipulando los datos para que muestren la mejor evolución posible y esta no sea una representación fidedigna de la realidad del proyecto.

 

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