• el mes pasado
Being better at math can make you worse at math problems, and it’s completely rational.
Transcripción
00:00Hay un papel de investigación que ha estado en mi mente durante años.
00:03Muestra que hay un tipo de problema en particular,
00:07donde cuanto más inteligente eres, más probable es que lo entiendas mal.
00:11Así que le pedí a mi amigo americano, Wiley,
00:14ir a la calle y preguntarle a la gente las preguntas del estudio
00:17para ver si pudiéramos replicar sus resultados.
00:20La primera pregunta en el papel es sobre un estudio ficticio sobre la crema de piel.
00:25En este estudio ficticio,
00:27las personas con cremas de piel son asignadas a la grupa experimental,
00:31donde usan una nueva crema durante dos semanas,
00:34o a la grupa de control, donde no usan crema durante ese mismo periodo.
00:38Y al final, cuentan cuántas cremas han mejorado
00:42y cuántas han perdido en cada grupo de tratamiento.
00:45Los resultados se sumarizan en esta tabla.
00:48La pregunta a la que los participantes fueron preguntados fue...
00:51¿La crema de piel hizo que la crema de piel mejorara
00:54o la crema de piel hizo que la crema de piel peorara?
00:56La pregunta es un poco difícil porque requiere de una razón proporcional.
01:00Creo que mejoró.
01:01¿Mejoró? Entonces, ¿qué estás mirando de repente?
01:03Voy a ser honesto, estoy mirando cuántos números son.
01:06Si solo miras por el número más grande,
01:08bueno, ese es el grupo que usó la crema de piel y la crema de piel mejoró.
01:13Entonces, ¿este número es más grande que este?
01:16Sí.
01:17Entonces, podrías concluir que la crema de piel funcionó.
01:19Hace que las cremas de piel mejoren.
01:21Esa es la respuesta intuitiva.
01:24Pero si miras más atentamente a los datos
01:27y usas la razón proporcional,
01:28te das cuenta de que en el grupo de crema experimental,
01:31al menos tres veces más personas mejoraron que peoraron.
01:35Pero en el grupo de control,
01:37alrededor de cinco veces más personas mejoraron que peoraron.
01:41Así que usando no crema,
01:42tu piel de piel fue significativamente más probable de mejorar.
01:46De hecho, es una conclusión justa decir que la crema,
01:49por lo general, hizo que las heridas fueran peores.
01:53El autor principal en este estudio fue Dan Kahan.
01:56Estoy estudiando la ciencia de la comunicación científica.
01:59Él y sus colegas reclutaron un ejemplo nacionalmente diverso
02:02de 1,111 americanos para participar.
02:06Pero antes de responder la pregunta sobre la crema de piel,
02:09cada participante fue preguntado una serie de preguntas
02:11para asesorar su numerosidad.
02:13La numerosidad,
02:14no es tanto la capacidad para usar matemáticas complicadas,
02:19sino realmente para reasonar bien sobre información cuantitativa.
02:23Los números de numerosidad para todo el ejemplo
02:25fueron distribuidos normalmente.
02:28Ahora, si unímos todos los participantes
02:30con un número de numerosidad,
02:32digamos, unimos todos los ceros,
02:34todos los unos, todos los dos, y así sucesivamente,
02:37¿qué fracción de cada grupo
02:38crees que la pregunta sobre la crema de piel fue correcta?
02:42Bueno, los resultados son exactamente lo que esperabas.
02:45Oh, esto es matemática.
02:46Es matemática.
02:47En un quinto de la gente, que es un número más pequeño,
02:51la numerosidad creció, así que la crema de piel no ayudó.
02:54Así que no hizo que sea mejor.
02:55No, no.
02:56Si algo lo hizo peor.
02:57Cuanto mayor el número de numerosidad,
02:58más grande la fracción de los participantes
03:00que obtuvieron la respuesta correcta.
03:02Sí, no creo que los números significen nada para mí.
03:05Porque creo que necesito saber
03:08qué es la numerosidad y qué crema me estás dando.
03:11Los con mejores habilidades de numerosidad
03:13lograron evitar la respuesta intuitivamente correcta.
03:16¿Qué son las proporciones?
03:18Si nadie se hacía con los números así, es genial.
03:20Excelente.
03:21Lo tienes bien.
03:22Y determinaron correctamente
03:24que la crema en realidad hizo que las rasas fueran peores,
03:26lo cual no es una gran sorpresa.
03:29Pero esta versión de la pregunta sobre la crema de piel
03:30fue solo mostrada a algunos de los participantes.
03:33Otro subset vio la misma tabla exacta,
03:36excepto que los píldores de la columna fueron reversados.
03:38En este caso, la crema de piel hizo que las rasas fueran mejores.
03:43Entonces, ¿cómo hicieron los diferentes grupos de numerosidad
03:45con esta versión?
03:46Bueno, de nuevo, los grupos de numerosidad más altos
03:48fueron los más probables de obtener la respuesta correcta.
03:51Pero debajo de un número de 5,
03:53los resultados fueron bastante suaves.
03:55Eso podría ser porque,
03:56incluso sin ninguna raza numérica,
03:59la mayoría de la gente podría esperar
04:00que una crema de piel mejorara una rasa,
04:02lo cual simplemente es la respuesta correcta en este caso.
04:06Pero el verdadero propósito de la estudia
04:08no fue descubrir cómo la numerosidad afecta
04:10nuestra capacidad de responder correctamente con datos.
04:13No, fue descubrir si algo más afecta nuestra capacidad de responder.
04:17Específicamente, la política.
04:24Si miras la data de la crema de piel de nuevo,
04:26pero separas a los participantes
04:28por sus asociaciones políticas reportadas,
04:30o sea, los demócratas liberales
04:32contra los republicanos conservadores,
04:34básicamente no hay diferencia entre los grupos.
04:36Todos siguen el mismo patrón,
04:38sin importar el partido.
04:40Lo cual tiene sentido,
04:41porque una estudia sobre la crema de piel
04:42es casi tan política como puede parecer.
04:46Pero lo que los investigadores hicieron
04:47con la otra mitad de los participantes
04:49fue lo contrario.
04:51En lugar de la crema de piel,
04:53presentaron una estudia ficticia sobre el control de las armas.
04:57En caso de que no lo sepas,
04:58los demócratas generalmente creen
05:00que el control de las armas reduce el crimen,
05:01mientras que los republicanos creen que aumenta el crimen
05:04porque toma armas de las manos de buenos hombres
05:07que podrían prevenir o deter el crimen.
05:09Así que, en su estudio ficticio,
05:11las ciudades fueron divididas en dos grupos,
05:14los que recientemente enactaron legislación
05:16haciendo que fuera ilegal cargar una arma de mano congelada,
05:19y ciudades similares que no tenían ninguna legislación.
05:22Durante el siguiente año,
05:24los niveles de crimen fueron monitoreados
05:25para ver dónde aumentó el crimen y dónde disminuyó,
05:28y los resultados se sumarizan en la mesa.
05:31De nuevo, no hay sorpresa,
05:32es exactamente lo mismo que el ejemplo de la crema de piel.
05:36Por supuesto, hubo dos variaciones,
05:38una en la que el control de las armas disminuyó el crimen
05:40y otra en la que aumentó el crimen.
05:43Ahora, si miras los resultados de Política Leaning,
05:45pintan una imagen muy distinta.
05:47Es bastante obvio,
05:48si tienes armas en una ciudad,
05:50la gente va a empezar a disparar a la gente,
05:51y si no tienes armas y las exigen,
05:54las ciudades obviamente tendrán menos crimen en ellas.
05:57Pero la cosa es que no puedes decir
05:59que las armas de la gente son ilegales.
06:03Es como las drogas.
06:05¿Cómo has llegado a esa conclusión?
06:09Cuando los republicanos son mostrados en la mesa
06:11donde la respuesta correcta es el control de las armas
06:14aumenta el crimen,
06:15entonces la acuracidad se mejora con la aumentación de numerosidad,
06:18como antes.
06:20Pero para los republicanos que son mostrados en la mesa
06:22donde el control de las armas disminuye el crimen,
06:24las habilidades de numerosidad no afectan más la acuracidad.
06:28Los que tienen un nivel de numerosidad de 7 o 8
06:30son casi más probables de responder correctamente
06:33que los que tienen un nivel de 0 o 1.
06:36Entonces, donde el crimen ha mejorado,
06:38puede haber crímenes que fueron preventados
06:40porque las armas eran ilegales.
06:42Y los crímenes que se enloquecieron,
06:44podrían haber sido otros crímenes,
06:46como no relacionados con las armas, ¿sabes?
06:48Y lo mismo es verdad en reverso para los demócratas.
06:52Las personas más numerosas en este ejemplo
06:54no tienen problema en reconocer la respuesta correcta
06:56cuando se muestra que el control de las armas disminuyó el crimen.
06:59Pero si la data mostró que el control de las armas aumentó el crimen,
07:02entonces, de repente, la numerosidad no ayudó.
07:08Recuerda, este es el mismo dato y la pregunta
07:11que el ejemplo de la crema de piel.
07:13La única diferencia es que ahora esa data
07:15está presentada en un contexto político.
07:17Y la mayor diferencia en la performancia
07:19es entre las personas más numerosas.
07:21Están escogiendo mucho peor de lo que deberían tener.
07:23Las personas más numerosas son 25 puntos menos probables
07:27de obtener la respuesta correcta
07:28si esa respuesta es amenazante a su ideología
07:31que si es consistente con su ideología.
07:33Las personas más numerosas, por otro lado,
07:35son 45 puntos menos probables de obtener la respuesta correcta.
07:39En lugar de usar su habilidad matemática
07:42para llegar a la conclusión correcta,
07:43de alguna manera, aplican selectivamente
07:45para justificar la conclusión que ya creyeron antes.
07:49Las armas ilegales.
07:50El crimen ilegal.
07:51Sí, yo lo pensaba.
07:53Cuando la numerosidad aumenta,
07:55las personas son más divididas sobre la eficacia
07:57o los riesgos de la regulación de control de armas.
08:00Lo mismo con el fracking.
08:02Lo mismo con el calentamiento global.
08:04Vemos la polarización condicional en la numerosidad.
08:08Pero también vemos este mismo efecto
08:09cuando medimos la proficiencia de la raza de la gente
08:11de otras maneras.
08:12Las personas con mayor literatura de ciencia
08:14son más polarizadas de las personas con menor.
08:16Las personas con mayor
08:18pensamiento activo y abierto
08:19ven más polarización y no menos
08:21cuando se convierten en más profesionales
08:22en este tipo de pensamiento.
08:24Basado en este dato, por supuesto,
08:25quería mirarlo y mirar todas las fuentes.
08:27Y, por supuesto, hay fuentes de fuentes
08:28porque las personas siempre se unen.
08:30Así que, sí, los números
08:32no son realmente reales.
08:33Pero si yo mirara esto pragmáticamente,
08:36diría que el campo de juego
08:38parece bastante equilibrado aquí.
08:39Bastante equilibrado. Sí.
08:40Bien, genial.
08:42Ahora, ¿todo el mundo quiere creer
08:44que son racionales?
08:45¿Que pueden cambiar sus creencias
08:47en la luz de la evidencia?
08:49Si encuentras evidencia
08:50sobre un tema político
08:51y dices, es buena evidencia,
08:53he hecho mi investigación,
08:55pero contradijo tu creencia
08:57política sobre ese tema,
08:58¿cómo reaccionarías a eso?
09:01Me considero un poco
09:03abierto en ese aspecto.
09:04Al menos, ser abierto a aprender.
09:06Si está en papel y es así,
09:09tendría que ir con eso.
09:10Tendría que lidiar con eso.
09:11No puedo ser como,
09:12bueno, siento que es diferente.
09:13Todo lo que veo aquí
09:14son personas que continuarán
09:16manteniendo creencias partisanas
09:17sin importar la evidencia,
09:18mientras deludirse
09:20de pensar que llegaron
09:21a estas creencias a través
09:22de una consideración soberana
09:23independiente de los hechos.
09:27La verdad es que,
09:29en general, creemos lo que creemos
09:31para encajar con nuestra tribu.
09:34Y eso,
09:35en el modo más importante,
09:37es altamente racional.
09:41Porque los humanos
09:42son criaturas muy sociales
09:44y, para la mayoría de nuestra evolución,
09:45nos hemos dependido de los demás
09:47para sobrevivir,
09:48ser ostracizados por el grupo
09:49es casi tan malo
09:51como caerse de una colina.
09:53Si cuestionamos el estatus quo
09:54rechazando lo que los alrededores
09:56aceptan como verdad,
09:57desprestigiamos nuestro lugar en la sociedad.
10:00Man, he aprendido que
10:02la gente no es tan disimilar
10:03como creemos,
10:05que hay
10:07tantas similitudes entre
10:09lados que creemos
10:10que no tienen nada en común.
10:12Yo asistí a reuniones de Zoom
10:13en el partido opuesto.
10:17Y fue un poco asustador
10:18porque parecían
10:19como mi lado.
10:21Te hace pensar en
10:22lo que podríamos haber hecho
10:25si no tuvieramos esa pérdida.
10:28Y creo que sería
10:30un mundo bastante diferente
10:32y bastante extraordinario
10:34si lo pudiéramos descubrir.
10:38Entonces, ¿qué hacemos con esto?
10:40Bueno, no creo que haya
10:41una solución fácil,
10:43pero Caján ha identificado
10:44algunos ángulos que podrían funcionar.
10:47Uno es evitar el rétorico partidista.
10:49En lugar de hablar de control de armas
10:51o cambio climático,
10:52evita los términos cargados
10:53y enfoca en
10:54políticas locales específicas.
10:57No hay palabras de risa
10:57que podrían traer a alguien
10:58a la pensión tribal,
10:59ni vilificar el otro lado,
11:01solo soluciones constructivas
11:03que hacen sentido debido a los datos.
11:05Uno de los ejemplos
11:06viene de la Florida del sur,
11:08donde un grupo bipartisano de leyes
11:10se unieron a tomar acción
11:12sobre el aumento del nivel del mar.
11:13Los planes no debatan
11:14si el cambio climático
11:15es real o no,
11:16sólo tratan
11:17con los desafíos existentes
11:19enfrentados por los habitantes.
11:20La otra cosa es
11:21sustentar un pensamiento curioso.
11:24Quizás las personas
11:25curiosas de la ciencia
11:26estén más dispuestas a examinar
11:28toda la evidencia,
11:28incluyendo información
11:30que es inconsistente
11:31con su ideología política.
11:33Con una comprensión de la ciencia aumentada
11:35normalmente ocurre
11:37una polarización aumentada
11:38en temas políticos,
11:40pero con una curiosidad
11:41de la ciencia aumentada
11:42este mismo aumento
11:43en la polarización
11:44no se observa.
11:46Ese es un comienzo.
11:48No voy a afirmar
11:50que tengo la solución.
11:51Los problemas de este tipo
11:52probablemente son tan antiguos
11:53como la especie humana en sí misma.
11:55Son mucho más obvios ahora
11:57que todos pueden postar,
11:59retweetar, comentar
11:59y básicamente gritar en alto
12:01en este espacio digital
12:03casi infinito.
12:04La única cosa que espero hacer
12:06es brindar alguna conciencia.
12:07Las creencias de la mayoría de la gente
12:09no son formadas por una consideración
12:11cuidadosa de los datos.
12:12Eso incluye a mí
12:14y probablemente a ti.
12:16Agradecer esto
12:17es un primer paso importante.
12:24Una organización que está tratando
12:25de resolver la polarización
12:27y nuestros ecocambios de información
12:29es Ground News.
12:30Así que específicamente les pedimos
12:32que patrocinen este video
12:34porque recogen fuentes de noticias
12:36de todo el mundo en un solo lugar
12:38y les muestran cualquier
12:39interés político que tengan.
12:40De esta manera puedes leer
12:42sobre el mismo tema
12:43desde diferentes perspectivas
12:44con el contexto necesario
12:45para separar los hechos
12:46de la política.
12:48Por ejemplo,
12:49la FBI recientemente publicó
12:50estadísticas sobre el crimen violento
12:52en los Estados Unidos.
12:53Este es un tema político clave
12:55que fue referenciado
12:56en la debata presidencial.
12:58La mayoría de las redes de izquierda
12:59se enfocaron en el 3%
13:01de caída en el crimen violento.
13:02Algunos usaron esto
13:04para contrarrestar la acusación de Trump
13:05de que el crimen está en aumento.
13:07Sin embargo, las fuentes de izquierda
13:09sugirieron que el crimen ha aumentado
13:10bajo Harris y Biden
13:12en línea con las declaraciones de Trump.
13:14Entonces, ¿cómo podemos tener
13:16un desacuerdo así?
13:17Bueno, la noticia de fondo nos permite
13:19profundizar más en el reporte
13:20para descubrir que las fuentes de izquierda
13:23referenciaron un reporte completamente diferente,
13:25un survey de DOJ.
13:27Y este survey recopiló datos
13:28de manera diferente y, crucialmente,
13:30no podía incluir crímenes fatales
13:32mientras las estadísticas de la FBI lo hicieron.
13:34De la misma manera, las estadísticas de la FBI
13:36no podían incluir crímenes inesperados
13:38mientras el survey de DOJ específicamente lo hizo.
13:41Entonces, estamos comparando
13:42las manzanas y las naranjas aquí,
13:44que son la fuente del desacuerdo.
13:46Este tipo de pensamiento crítico
13:48es crucial para mantener nuestros biases en control.
13:50Y así es la responsabilidad personal.
13:53La noticia de fondo también ayuda aquí
13:54con datos basados en datos
13:56de su dashboard de biases personales de noticias.
13:59Esto te permite recorrer
14:00tus propios puntos de ojo potenciales y biases
14:02para que puedas identificar y corregirlos.
14:04Visítalo en groundnews.com.ve
14:08o escanea este código QR.
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14:20Ground News es apoyado por suscriptores.
14:22Así que suscribiéndote,
14:23estás contribuyendo directamente
14:24a la creación de la plataforma
14:26y a una arena política más transparente,
14:27menos tribal.
14:29Así que quiero agradecer a Ground News
14:31por asistir a este video
14:32y quiero agradecer a ti por mirar.

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