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¿Cómo saber si lo que lees en internet es verdad?

En el mundo digital recibimos tantos datos y se comparten tantas noticias por las redes sociales, que a menudo confundimos realidad con ficción. La creación de bulos y la existencia de falsas creencias se han magnificado en el último siglo a causa del exceso de (des)información. Cuántas veces no habéis leído en facebook: “Se descubre la causa de la fibromialgia”, me resulta sorprendente que este titular salga antes en webs como elespanol.com que en NATURE, porque probablemente en Nature habrán publicado un nuevo descubrimiento que se aproxime a entender los entresijos de la fibromialgia, pero desde el sensacionalismo se nos vende el titular amarillista para que clickemos y nos creamos lo que en esa entrada nos cuenta.

Pues bien, para ayudarnos a todo esto, hoy os traigo esta entrada. Me he basado en los doce puntos que  la Biblioteca Cochrane  publicaba hace unas semanas para analizar la calidad de un estudio científico.  Obviamente tendrán más sentido si estamos hablando de un ensayo clínico, pero creo que son fácilmente extrapolables a otros contextos:

  1. TÍTULOS SENSACIONALISTAS. Huye de ellos, están orientados a llamar la atención de la persona que los lee, y simplifican la información siendo muchas veces tergiversada

  2. TEXTOS FUNDADOS EN OTROS TEXTOS. Muy típico en periodismo de grandes masas, donde se habla de un artículo del cual no ponen ni el enlace, trata siempre de ir a la fuente original

  3. CONFLICTOS DE INTERÉS. Muchas compañías contratan a científicos para llevar a cabo investigaciones, esto de por si no invalida automáticamente el estudio, pero si debemos de tenerlo en mente

  4. CORRELACIÓN Y CAUSALIDAD. Hay que ser muy cuidadoso/a en confundir correlación y causalidad, una correlación entre varios sucesos no significa que una de ellas sea causante de la otra. Por ejemplo: el calentamiento global ha aumentado desde el siglo XIX, y el número de piratas desde entonces ha disminuido, pero la falta de piratas no causa el calentamiento global (Nota: parece un ejemplo absurdo, pero pararos a pensar cuántas conclusiones sacamos a diario así, sobre política, sobre ciencia, mitos….)

  5. CONCLUSIONES NO APOYADAS. La especulación ayuda a la ciencia a seguir hacia delante, sin embargo, los estudios deben ser claros en aquellos HECHOS que son probados por el estudio y aquellas CONCLUSIONES que no están aún probadas.

  6. PROBLEMAS CON EL TAMAÑO DE LA MUESTRA. La muestra es el número de personas sobre las que se basa el estudio, cuánto menor sea este número, menor es la confianza en los resultados. Las conclusiones podrían ser válidas igualmente, pero una muestra mayor daría resultados más representativos. (Es decir: si yo aplico un tratamiento a 6 personas y 3 de ellas mejoran, esta mejoría podría deberse a la casualidad)

  7. MUESTRAS NO REPRESENTATIVAS. Esto significa que cuando se hacen ensayos en seres humanos, se deben seleccionar personas representativas del total de la población, si esto no se diera, las conclusiones del ensayo podrían estar sesgadas hacia un resultado en concreto (Nota: es como en las películas americanas donde seleccionan al jurado para obtener el veredicto que les interesa)

  8. NO USAN GRUPO CONTROL. Es necesario que en el ensayo clínico exista un grupo control al que no se somete al tratamiento,  y debería designarse de forma aleatoria qué persona está en el grupo de trabajo y quién en el grupo control. (De esta forma se tiene una comparativa del tratamiento porque la persona podría mejorar solo porque con el tiempo la patología mejora, es como cuando la gente tiende a asociar que después de 7 días de catarro empezó a tomarse miel y a los dos días mejoró, cuando ese proceso vírico la media de días de curación sería de 10 días, tomase o no tomase miel, probablemente hubiera mejorado de todos modos)

  9. NO USAN UN TEST CIEGO. Es decir, las personas no deberían saber si pertenecen al grupo control o al grupo que está recibiendo el tratamiento. Un estudio a doble ciego sería aquel en el que los investigadores tampoco saben quién está en el grupo control y quien no hasta después de hacer el tratamiento.

  10. INFORMACIÓN SELECTIVA DE LOS DATOS. Esto quiere decir que en el estudio se seleccionan los datos de los resultados que apoyan la conclusión de la investigación, ignorando aquellos resultados que no lo hacen. (Nota: es como contar una verdad a medias, sólo te digo la parte que me interesa de la realidad y olvido otros datos que podrían influir en la historia)

  11. RESULTADOS QUE NO SE PUEDEN REPLICAR. Lo que implica que si otro grupo investigador independiente hace ese mismo estudio, con los mismos parámetros debería obtener los mismos resultados.  Es como seguir una receta, si la sigues al 100% debería salirte igual)

  12. MATERIAL NO REVISADO A PARES. Esto significa que  otros investigadores  evalúan y critican el estudio antes de que se publique en una revista.  Aquellos artículos que no hayan pasado por este proceso no son tan respetables y pueden ser defectuosos

Y hasta aquí la entrada de hoy, espero que os haya gustado. Os enlazo también con la foto original, porque ya sabéis que siempre es importante tener la fuente de la información 😉

 

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