Selección de cerezas

La selección sesgada de información consiste en elegir selectivamente los elementos más beneficiosos, rentables o atractivos de entre los disponibles. ^{[ 2 ]} En el ámbito jurídico , periodístico y epidemiológico , el término se refiere a un sesgo informativo o al acto de suprimir selectivamente pruebas . La falacia de la evidencia incompleta es el acto de selección sesgada de información que se centra en datos individuales , informes de casos y evidencia anecdótica que parecen confirmar una posición preestablecida, ignorando deliberadamente una parte significativa de casos o datos relacionados y similares que podrían contradecir dicha posición. La selección sesgada de información puede cometerse intencionalmente o no intencionalmente. ^{[ 3 ]}

El término se basa en el proceso de recolección de frutas, como las cerezas . Se espera que el recolector seleccione solo las frutas más maduras y sanas. Un observador que solo ve la fruta seleccionada puede concluir erróneamente que la mayoría, o incluso toda, la fruta del árbol está en buenas condiciones. Esto también puede dar una impresión falsa de la calidad de la fruta (ya que es solo una muestra y no una muestra representativa ). Un concepto que a veces se confunde con la recolección de cerezas es la idea de recoger solo la fruta que es fácil de cosechar, ignorando la que está más arriba en el árbol y, por lo tanto, es más difícil de obtener (véase fruta que cuelga a baja altura ).

La selección sesgada de datos tiene una connotación negativa, ya que esta práctica descuida, pasa por alto o suprime directamente pruebas que podrían conducir a una visión completa de la situación.

La selección sesgada de datos se encuentra en muchas falacias lógicas . Por ejemplo, la «falacia de la evidencia anecdótica » tiende a ignorar grandes cantidades de datos en favor de los conocidos personalmente; el «uso selectivo de la evidencia» rechaza el material desfavorable a un argumento; mientras que una falsa dicotomía elige solo dos opciones cuando hay más disponibles. Algunos académicos clasifican la selección sesgada de datos como una falacia de atención selectiva, cuyo ejemplo más común es el sesgo de confirmación . ^{[ 4 ]} La selección sesgada de datos puede referirse a la selección de datos o conjuntos de datos para que un estudio o encuesta arroje resultados deseados y predecibles, que pueden ser engañosos o incluso completamente contrarios a la realidad. ^{[ 5 ]}

Una historia sobre el filósofo ateo del siglo V a. C. , Diágoras de Melos, dice cómo, al mostrarle los regalos votivos de personas que supuestamente habían escapado de la muerte por naufragio al orar a los dioses, señaló que muchas personas habían muerto en el mar a pesar de sus oraciones, pero estos casos no fueron conmemorados de la misma manera ^{[ 6 ]} (este es un ejemplo de sesgo de supervivencia ).

Michel de Montaigne (1533–1592), en su ensayo sobre las profecías, comenta sobre las personas dispuestas a creer en la validez de supuestos videntes:

Veo a algunos que se dedican con gran empeño a estudiar y comentar sus almanaques, y nos los presentan como autoridad cuando algo les ha salido bien; y, de hecho, es casi imposible que estas supuestas autoridades no tropiecen a veces con una verdad entre un número infinito de mentiras. ... Nunca pienso que les vaya bien por semejante acierto fortuito. ... Nadie registra sus engaños y falsos pronósticos, puesto que son infinitos y comunes; pero si dan con una verdad, esta se difunde con gran fuerza, por ser rara, increíble y prodigiosa. ^{[ 7 ]}

La selección sesgada de datos es una de las características epistemológicas del negacionismo y es ampliamente utilizada por diferentes negacionistas de la ciencia para aparentemente contradecir los hallazgos científicos. Por ejemplo, se utiliza en la negación del cambio climático , la negación de la evolución por parte de los creacionistas, la negación de los efectos negativos para la salud del consumo de productos de tabaco y del tabaquismo pasivo. ^{[ 1 ]} El p-hacking también puede considerarse una forma de selección sesgada de datos.

Elegir selectivamente entre evidencias contrapuestas, para enfatizar aquellos resultados que apoyan una postura determinada, ignorando o descartando cualquier hallazgo que no la apoye, es una práctica conocida como "selección sesgada" y es un sello distintivo de la ciencia deficiente o la pseudociencia. ^{[ 8 ]}

La ciencia rigurosa examina todas las evidencias (en lugar de seleccionar solo las favorables), controla las variables para identificar qué es lo que realmente funciona, utiliza observaciones ciegas para minimizar los efectos del sesgo y utiliza una lógica internamente consistente." ^{[ 9 ]}

En un estudio de 2002, una revisión de datos médicos previos reveló una selección sesgada de datos en las pruebas de medicamentos antidepresivos:

Los investigadores revisaron 31 ensayos de eficacia de antidepresivos para identificar los principales criterios de exclusión utilizados para determinar la elegibilidad para la participación. Sus hallazgos sugieren que los pacientes en los ensayos de antidepresivos actuales representan solo una minoría de los pacientes tratados en la práctica clínica habitual por depresión. Excluir a posibles sujetos de ensayos clínicos con ciertos perfiles implica que la capacidad de generalizar los resultados de los ensayos de eficacia de antidepresivos carece de respaldo empírico, según los autores. ^{[ 10 ]}

En la argumentación, la práctica de la « selección de citas » es una forma de selección sesgada ^{[ 8 ]} , en la que el orador elige selectivamente algunas citas que apoyan una postura (o exageran una postura opuesta) mientras ignora aquellas que moderan la cita original o la sitúan en un contexto diferente. La selección sesgada en los debates es un problema grave, ya que los hechos en sí son ciertos, pero necesitan ser contextualizados. Dado que la investigación no puede realizarse en tiempo real y a menudo es inoportuna, los hechos o citas seleccionados sesgadamente suelen permanecer en la opinión pública y, aun cuando se corrigen, conducen a una tergiversación generalizada de los grupos a los que se dirigen.