{"id":33072,"date":"2019-07-02T08:15:25","date_gmt":"2019-07-02T06:15:25","guid":{"rendered":"http:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=33072"},"modified":"2019-07-01T11:46:57","modified_gmt":"2019-07-01T09:46:57","slug":"todo-el-mundo-miente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=33072","title":{"rendered":"Todo el mundo miente"},"content":{"rendered":"\n

No deja de ser parad\u00f3jico que el t\u00edtulo de este art\u00edculo encierre una gran verdad que la ciencia y el an\u00e1lisis de grandes datos han demostrado. \u00bfPor qu\u00e9 fallan tanto las encuestas? Quiz\u00e1s la causa sea que, por muy bien que hagamos el muestreo, la gente no es sincera. <\/a><\/h4>\n\n\n\n

EN 1950, la ciudad estadounidense de Denver alberg\u00f3 un estudio pionero para tratar de cuantificar la mentira en las encuestas. Se pregunt\u00f3 a la poblaci\u00f3n en qu\u00e9 porcentaje votaba, donaba dinero a organizaciones ben\u00e9ficas y era socia de una biblioteca, y luego se cruzaron los datos con las cifras oficiales de votantes, socios de la biblioteca y donaciones ben\u00e9ficas registradas. <\/p>\n\n\n\n

El resultado fue que, a pesar de que la encuesta era an\u00f3nima, la gente hab\u00eda mentido, y mucho<\/strong>. Seg\u00fan la encuesta, el 63% hab\u00eda votado en las anteriores elecciones generales, el 20% era socio de una biblioteca y el 67% hab\u00eda realizado alguna donaci\u00f3n ben\u00e9fica. Pero los porcentajes reales eran muy inferiores: 36% de participaci\u00f3n electoral, 13% con carn\u00e9 de la biblioteca y 33% con carn\u00e9 de donantes. <\/p>\n\n\n\n

En 70 a\u00f1os la costumbre no ha cambiado. Una encuesta reciente preguntaba a los graduados de la Universidad de Maryland si su nota media era inferior a 2,5 y si hab\u00edan donado dinero a la Universidad. Seg\u00fan el sondeo, solo un 4% ten\u00eda una nota baja y el 44% hab\u00eda donado dinero a la Universidad. La realidad era que el 11% ten\u00eda nota baja y solo el 28% hab\u00eda donado dinero. Seguimos mintiendo en las encuestas.<\/p>\n\n\n\n

\"Todo
Se\u00f1or Salme <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La cuesti\u00f3n es que tambi\u00e9n nos mentimos a nosotros mismos<\/a>. La mayor\u00eda de las plataformas de v\u00eddeo utilizan herramientas para que pasemos el m\u00e1ximo tiempo posible enganchados a la pantalla. Una de estas herramientas consiste en que puedas hacer una lista de lo que quieres ver, y que al volver a conectarte te lo recuerde. <\/p>\n\n\n\n

En Netflix se dieron cuenta de que la gente hac\u00eda listas largu\u00edsimas pero no las utilizaba. \u00bfCu\u00e1l era el problema? Cuando Netflix preguntaba a los usuarios, siempre eleg\u00edan sesudos documentales de historia o la pel\u00edcula checa en blanco y negro que hab\u00eda triunfado en Cannes, pero cuando se sentaban y Netflix les recordaba que ten\u00edan una pel\u00edcula checa en lista de espera, los usuarios acababan ignorando la sugerencia y poniendo Resac\u00f3n en Las Vegas<\/em> o Spiderman 35.<\/em> <\/p>\n\n\n\n

Actualmente, la mayor\u00eda de las plataformas, adem\u00e1s de preguntar, utilizan un algoritmo que sugiere pel\u00edculas o documentales en funci\u00f3n de lo que has visto y no de lo que has dicho que ibas a ver. A veces la automentira es m\u00e1s sutil. Por ejemplo, en redes sociales. Comparemos dos revistas americanas. La revista mensual para intelectuales The Atlantic<\/em> y la revista sensacionalista y de chismorreos The National Inquirer.<\/em> El analista de datos Seth Stephens-Davidowitz las compar\u00f3 porque ten\u00edan tiradas muy parecidas. Sin embargo, la p\u00e1gina de Facebook de The Atlantic<\/em><\/a> ten\u00eda 27 veces m\u00e1s me gusta que la de The National Enquirer.<\/em> Podr\u00eda argumentarse que el perfil del lector de una revista de cotilleos es diferente al de una revista intelectual y que este es m\u00e1s activo en Internet y en redes sociales, pero no es el caso. La gente buscaba art\u00edculos de esas dos publicaciones de forma muy similar por Internet, pero solo le daban al me gusta en el caso de la revista intelectual.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, si usted es lurker<\/em> en las redes sociales<\/a> (personas que miran y no participan) y suele cotillear perfiles de gente que le resultan interesantes, siento decepcionarle. En las redes, la gente no miente mucho sino much\u00edsimo. Y no habla de su vida, sino de la que le gustar\u00eda tener.<\/p>\n\n\n\n

El analista de datos mencionado anteriormente hizo una b\u00fasqueda de las palabras m\u00e1s repetidas de mujeres que hablan de sus maridos en estos \u00e1mbitos. En Facebook e Instagram, la palabra \u201cmarido\u201d suele ir acompa\u00f1ada de \u201cmejor, amigo, as, incre\u00edble y mono\u201d. Sin embargo, \u00bfqu\u00e9 dicen las b\u00fasquedas en Internet? Cuando alguien utiliza la palabra \u201cmarido\u201d en Bing, Google o cualquier otro buscador, \u00bfcu\u00e1les son las que suelen acompa\u00f1arla? Aqu\u00ed la realidad se muestra muy cruel. Por este orden: \u201cHomosexual, imb\u00e9cil, incre\u00edble, molesto y taca\u00f1o\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La f\u00f3rmula de Google<\/h4>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es la f\u00f3rmula del \u00e9xito de Google? Los primeros buscadores en Internet, como Altavista o Webcrawler, priorizaban los resultados en funci\u00f3n de las veces que apareciera la palabra buscada en la p\u00e1gina web. Conseguir un buen posicionamiento era tan f\u00e1cil como incluir en la p\u00e1gina una l\u00ednea con palabras que en ese momento fueran tendencia, como \u201cBill Clinton\u201d o \u201celecciones\u201d, aunque la p\u00e1gina no contuviera ninguna informaci\u00f3n sobre ese tema. Al dise\u00f1ar Google, Sergey Brin y Larry Page utilizaron un sistema similar al que se utiliza para evaluar la calidad de una publicaci\u00f3n cient\u00edfica, que consiste en priorizar aquellas p\u00e1ginas que fueran m\u00e1s enlazadas por otras p\u00e1ginas al buscar un tema determinado. Y el resto es historia.<\/p>\n\n\n\n

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