Bullshit: contra la charlatanería
Ser escéptico en un mundo basado en los datos
Traducción de Victoria Pradilla Canet
Capitán Swin
Madrid
2021
416 págs.
Dos profesores de ciencias nos brindan herramientas para desmantelar la desinformación y pensar con claridad en un mundo de noticias falsas y datos erróneos. Abunda la mala información y cada vez es más difícil saber qué es verdad. Los políticos no están limitados por los hechos y nuestro entorno mediático se ha vuelto hiperpartidista. La ciencia se lleva a cabo mediante comunicados de prensa, la cultura de las startups ha disparado el arte de crear bulos y la mayor parte de la actividad administrativa, pública o privada, parece ser poco más que un ejercicio sofisticado de reensamblaje combinatorio de disparates. Estamos bastante bien equipados para detectar el tipo de mentiras de la vieja escuela que se basan en una retórica elegante y eufemismos, pero la mayoría de nosotros no nos sentimos preparados para desafiar la avalancha de bulos modernos presentes en el lenguaje de las matemáticas, la ciencia o las estadísticas. Basándose en una profunda experiencia en estadística y biología computacional, Bergstrom y West desentrañan abundantes ejemplos de sesgo de selección y visualización confusa de datos, distinguen entre correlación y causalidad y examinan la susceptibilidad de la ciencia a los bulos modernos. Ahora que esas mentiras han evolucionado, necesitamos volver a aprender el arte del escepticismo.
Carl T. Bergstrom, biólogo teórico y evolutivo y profesor de la Universidad de Washington. Bergstrom es un crítico de la investigación científica engañosa o de baja calidad. El tema central de su trabajo es el flujo de información a través de redes biológicas y sociales, así como la ecología y evolución de organismos patógenos, incluido el desarrollo de resistencias. Es coautor, con Lee Dugatkin, de un libro de texto universitario, Evolution. Se le considera un experto al que recurrir para explicar la dinámica de la mala información y la desinformación. Más allá del campo de la biología evolutiva, en 2007 desarrolló el Eigenfactor, un sistema de métricas para la clasificación de revistas científicas.
Jevin D. West, profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad de Washington y cofundador de DataLab, una red de profesores y estudiantes de posgrado centrados en la investigación en curación de datos, ciencias sociales computacionales, datos para el bien social, visualización de información y ciencia de la ciencia. Su investigación plantea preguntas sobre los orígenes de las disciplinas académicas, los sesgos sociales y económicos dentro de estas disciplinas y el impacto del sistema de publicación actual en la salud de la ciencia. Desarrolla algoritmos de recomendación literaria, técnicas computacionales para extraer figuras científicas y técnicas de extracción de datos educativos.
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