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Responsabilidad periodística en manejo de datos: tres sencillos pasos.

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Responsabilidad periodística en manejo de datos: tres sencillos pasos.

Basta con abrir cualquier periódico del mundo, cualquier día de la semana, para encontrar alguna aberración en la interpretación de la Estadística. Una aberración, además, que puede poner en tela de juicio la percepción que tenemos de las cosas y, por tanto, la realidad de las mismas. Una y otra vez los periodistas nos deslindamos de la importancia de ser responsables con el entendimiento de los números, acusamos ser inútiles para ellos, pero nos servimos de sus herramientas cuando más nos conviene.

 Un ejemplo concreto. No citaré al diario, pues no se trata de señalar a nadie, pero una nota informa lo siguiente:

 

Propone reducir en $239.7 mil millones el presupuesto 2017.

 “El proyecto de Presupuesto de Egresos de la Federación prevé para 2017 un gasto menor en 239 mil 700 millones de pesos que el aprobado para 2016. El recorte equivale a 1.2 por ciento del producto interno bruto (PIB), es decir, del tamaño de la economía. Del total del ajuste, 169 mil 400 millones de pesos ya fueron aplicados en febrero y junio pasados por la pérdida de ingresos debido a la caída del precio del petróleo. El próximo año habrá una reducción de otros 70 mil 300 millones de pesos.”

 

 Más allá de lo que puede ser una confusa redacción, el trato que se le da a la información cuantificable hace que ésta sea indescifrable. Para empezar, se anuncia “un gasto menor” de un año para otro, sin que se tome en cuenta, por principio, el valor real del dinero. Es decir: ¿vale lo mismo un centavo en 2016 que en 2017? A menos que la inflación sea del 0%, las cifras de un año no son comparables con las del otro.

 ¿Y cómo que de los 239.7 mil millones de recorte “ya fueron aplicados” 169.4 mil millones? ¿A qué se refiere eso? ¿Por qué no se encuentra contextualizada esta información? Finalmente, el texto cierra diciendo que “el próximo año habrá una reducción de otros 70.3 mil millones de pesos”. Es decir, ¿estos se suman a los 239.7 mil millones? ¿O complementan los 169.4 mil millones mencionados posteriormente?

 En suma: ¿queda claro en cuánto se recortó el presupuesto para este próximo 2017? Lamentablemente, no. Y eso sucedió porque el autor de la nota no siguió algunos de estos principios básicos, que te damos para que no tropieces siempre con la misma piedra:

 Las cifras siempre son relativas

 Esto no se refiere a que un número no represente lo que quiere representar. Ni a que los conceptos que ilustra no existen; lo que quiere decir, y es la REGLA NÚMERO UNO A LA HORA DE ANALIZAR DATOS, es que la data cambia con el tiempo.

 Un millón de dólares de 1975 no es el mismo a un millón de dólares en 2016. Hay un variable, la de la inflación, que ha cambiado el valor real del dinero, o lo que es lo mismo, su valor relativo. 

 Piensa que la data es idéntica a la cantidad de anestesia que necesita un paciente. A un hombre de 150 kilogramos no vas a aplicarle la misma dósis que a una niña de 12. ¿Por qué? Porque la dosis es relativa al peso

 Conforme vayas internalizando el tema de la relatividad, fundamental en el entendimiento científico de la data, podrás dar el siguiente paso y…

 Dudar siempre de la muestra

 Una encuesta puede decir mucho… O muy poco. Aun tomando en consideración el asunto de la relatividad, es muy importante saber, en caso de sacar información a partir de encuestas o centros de datos, cuál es la naturaleza de esos entrevistados.

 Un ejemplo sencillo: “En México, 70 de cada 100 personas se sienten seguras caminando por la calle”. Ahí no hay mayor conflicto de relatividad, pero sí tenemos que hacer la siguiente pregunta: ¿y a quién preguntaron el hecho?

 Porque es probable que quienes respondieron sean personas de, digamos, Mérida, ciudad en el extremo sur del país y que se ha mantenido pacífica a lo largo de la cruenta guerra en contra del narcotráfico. O que sean 2,300 menores de edad, que en su vida se han preocupado por la cosa de su seguridad.

 De esta forma, es menester tener en claro que los resultados de una misma pregunta van a variar, cuantificablemente, mucho dependiendo de cómo está diseñada la muestra de quienes respondieron. Esto, claro, a un nivel cualitativo (nivel socioeconómico, clima, nivel educativo) o el mismo tamaño de la muestra (una muestra de 1 millón de personas es más poderosa que una de 25, generalmente).

 Si en México, por ejemplo, es poco el porcentaje de la población que cuenta con servicios de correo electrónico (un 70% aproximadamente), quizá sea mejor tomar los datos de alguna encuesta realizada a pie en distintas locaciones del país, las más heterogéneas posibles. O no: también depende, completamente, del enfoque de la encuesta - usando nuestro ejemplo, sería ideal tener una encuesta así para saber, exactamente, el sentir de los menores de edad mexicanos.

 Margen de error y nivel de confianza

 Aun con las encuestas mejor diseñadas y los experimentos más cuidados nos encontramos con una realidad: los datos no son, ni pueden ser, exactos. Entonces vale mucho la pena fijarse siempre ya sea en los “márgenes de error” o en los “niveles de confianza”. Son formas metodológicamente distintas de calcular un mismo fenómeno: con qué porcentaje podemos confiar en esos datos.

 Por ejemplo: si una encuesta tiene un márgen de error del 3%, implica que las cifras que muestra pueden variar en ese porcentaje: si dicen que Donald Trump tiene una ventaja de 4% sobre Hillary Clinton, y hay un márgen de error del 3%, entonces lo más probable indica que tenga una ventaja de entre el 1% y el 7%.

 Importa mucho esto, porque, como vemos en este ejemplo, el número es la diferencia entre un empate técnico y un triunfo bastante holgado.

 Ahora, la encuesta anterior tiene también un nivel de confianza. Es decir, un porcentaje de seguridad, que nos mide hasta que punto podemos estar seguros de que la información es verdadera. Normalmente, los niveles de confianza van del 95% al 99.9% - nadie se atrevería a decir que su estudio es 100% confiable, y un estudio que sea menos del 95% confiable, en general, no tiene relevancia científica.

 Ojalá no nos hayamos perdido. Ejemplifiquemos: “Donald Trump tiene 4% de ventaja sobre Hillary Clinton, con un márgen de error del 3% y un nivel de confianza del 98%”. Es decir: es 98% probable que Donald Trump le lleve a Hillary Clinton de entre 1% y 7%.

 ¿Lo logramos?

 Todos los estudios científicos y cuantificables deben de tener un nivel de confianza al menos. Es lo esencial para confiar en sus datos.

 Conclusiones

 El mundo de la interpretación de datos es fascinante, y así como estas tres, hay miles de aristas que pueden refinar nuestro análisis de datos más y más. Pero tomar estos primeros tres pasos harán un mundo de diferencia para el lector de la información, la seriedad del medio de comunicación y el impacto que puede tener la información en nuestro día a día.

 Entonces, habrá que recordarlo siempre:

 

  1. Toda cifra es relativa a otra variable.
  2. Todo depende del tamaño y la característica de una muestra.
  3. Cualquier persona seria debe dar un nivel de confianza, y un márgen de error, a sus resultados.

 


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2016-11-08 17:06

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