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MENTIRAS CONTAGIOSAS
GUÍA PARA ESQUIVAR LA DESINFORMACIÓN EN SALUD
CONSEJOS PARA DETECTAR LA DESINFORMACIÓN E INTERPRETAR LA
INFORMACIÓN CIENTÍFICA
CÓMO DETECTAR BULOS EN TEMAS DE SALUD Y EVITAR SU DIFUSIÓN
1. Consulta siempre fuentes fiables, es decir, aquellas que difunden información conforme
a un proceso que ofrece garantías de veracidad. Sobre todo en asuntos como la ciencia y
la salud, infórmate siempre a través de medios y expertos que dominen la disciplina y
estén considerados de manera general como dignos de confianza. Recuerda que la
popularidad no convierte a una persona en una fuente fiable, mucho menos en
cuestiones tan delicadas y especializadas como la salud. Así como la automedicación es
peligrosa, también lo es confiar en fuentes que no saben lo que hablan.
2. Ante una información sobre la que albergas la más mínima duda de su veracidad, corta
la cadena de mensajes y no la compartas. Si, por ejemplo, un familiar o un amigo
comparte contigo una información sospechosa sobre salud, intenta verificarla en fuentes
solventes. Si en efecto es falsa o no has podido comprobar su veracidad en fuentes
acreditadas, recomienda a quien te la envió que no la comparta con otras personas, pues
probablemente se trate de un bulo. Nunca compartas algo “por si es verdad”.
3. Puedes evaluar la información que recibes o a la que accedes siguiendo los siguientes
pasos:
a. Analiza la fuente: busca la fuente de la información y compárala con otras
fuentes alternativas sobre el mismo tema o noticia. Desconfía de la información
en los siguientes casos:
i. Si es anónima o proviene de un medio desconocido, poco fiable o del
que hay antecedentes de falsedades.
ii. Si carece de referencias externas o no proviene de fuentes expertas y
autorizadas en ese tema concreto.
iii. Si incluye expresiones como “los expertos dicen”, sin identificarlos de
forma concreta y expresa.
b. Analiza el estilo y el contenido: desconfía cuando aparezcan “señales” como las
que te indicamos a continuación:
i. Titulares impactantes en tono sensacionalista.
ii. Redacción poco profesional.
iii. Tipografía no habitual.
iv. Contenidos especialmente llamativos o excepcionales. Cuanto más
inquietante o sorprendente sea una noticia, más opciones tendrá de que
sea mentira.
c. Analiza el contexto:
i. Verifica la fecha y desconfía si la información es antigua o carece de
fecha.
ii. Desconfía si las imágenes o vídeos están fuera de contexto.
iii. Desconfía de datos o cifras “sueltas”, dadas sin el contexto adecuado o
sin mostrar una tendencia.
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MENTIRAS CONTAGIOSAS
GUÍA PARA ESQUIVAR LA DESINFORMACIÓN EN SALUD
CONSEJOS PARA DETECTAR LA DESINFORMACIÓN E INTERPRETAR LA
INFORMACIÓN CIENTÍFICA
CÓMO DETECTAR BULOS EN TEMAS DE SALUD Y EVITAR SU DIFUSIÓN
1. Consulta siempre fuentes fiables, es decir, aquellas que difunden información conforme
a un proceso que ofrece garantías de veracidad. Sobre todo en asuntos como la ciencia y
la salud, infórmate siempre a través de medios y expertos que dominen la disciplina y
estén considerados de manera general como dignos de confianza. Recuerda que la
popularidad no convierte a una persona en una fuente fiable, mucho menos en
cuestiones tan delicadas y especializadas como la salud. Así como la automedicación es
peligrosa, también lo es confiar en fuentes que no saben lo que hablan.
2. Ante una información sobre la que albergas la más mínima duda de su veracidad, corta
la cadena de mensajes y no la compartas. Si, por ejemplo, un familiar o un amigo
comparte contigo una información sospechosa sobre salud, intenta verificarla en fuentes
solventes. Si en efecto es falsa o no has podido comprobar su veracidad en fuentes
acreditadas, recomienda a quien te la envió que no la comparta con otras personas, pues
probablemente se trate de un bulo. Nunca compartas algo “por si es verdad”.
3. Puedes evaluar la información que recibes o a la que accedes siguiendo los siguientes
pasos:
a. Analiza la fuente: busca la fuente de la información y compárala con otras
fuentes alternativas sobre el mismo tema o noticia. Desconfía de la información
en los siguientes casos:
i. Si es anónima o proviene de un medio desconocido, poco fiable o del
que hay antecedentes de falsedades.
ii. Si carece de referencias externas o no proviene de fuentes expertas y
autorizadas en ese tema concreto.
iii. Si incluye expresiones como “los expertos dicen”, sin identificarlos de
forma concreta y expresa.
b. Analiza el estilo y el contenido: desconfía cuando aparezcan “señales” como las
que te indicamos a continuación:
i. Titulares impactantes en tono sensacionalista.
ii. Redacción poco profesional.
iii. Tipografía no habitual.
iv. Contenidos especialmente llamativos o excepcionales. Cuanto más
inquietante o sorprendente sea una noticia, más opciones tendrá de que
sea mentira.
c. Analiza el contexto:
i. Verifica la fecha y desconfía si la información es antigua o carece de
fecha.
ii. Desconfía si las imágenes o vídeos están fuera de contexto.
iii. Desconfía de datos o cifras “sueltas”, dadas sin el contexto adecuado o
sin mostrar una tendencia.
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iv. Desconfía de las “últimas noticias” que difunden de forma inmediata
algún resultado puntual, ya que la investigación científica requiere
comprobaciones posteriores. Suelen ser más fiables los análisis que
profundizan sobre temas científicos más consensuados.
d. Analiza la argumentación:
i. Desconfía de informaciones que carecen de argumentos o si su
argumentación es débil, incompleta o contradictoria.
ii. Desconfía si hay evidencias falsas o errores.
iii. Desconfía si la “causa” de un efecto solo se basa en una “correlación”
temporal o geográfica. Recuerda que la correlación no implica
causalidad.
e. Analiza los sesgos ideológicos: la información puede tener sesgos ideológicos,
a favor o en contra de determinados planteamientos políticos, económicos,
sociales, etc.
f. Analiza cómo se ha hecho la difusión: la distribución automatizada de
información a veces también se emplea para difundir desinformación, por lo
que deberías desconfiar de difusiones sospechosas.
4. Tras el análisis de la información, ¿todavía tienes dudas de su veracidad? Parte de la
desinformación sobre salud ya ha sido detectada y desmentida, por lo que podrás
consultarla.
5. Si una vez contrastada la información compruebas su falsedad, avisa a la persona que te
la ha enviado y recomiéndale que no la comparta con otros.
6. Si detectas un nuevo bulo de salud, deberías denunciarlo en la Unidad de Delitos
Telemáticos de la Guardia Civil o en el Cuerpo Nacional de Policía.
UNA DOCENA DE PREGUNTAS PARA INTERPRETAR UN ARTÍCULO
CIENTÍFICO SOBRE TEMAS DE SALUD
Muchas de las afirmaciones científicas son provisionales hasta que otra persona o grupo de
investigación las confirme o las desmienta. La mayoría de las veces los resultados sugieren
conclusiones, algunas veces las demuestran, pero de forma provisional. Por eso, los científicos
están acostumbrados a rectificar y a rehacer sus hipótesis.
Además, no todo lo que esté publicado en una revista científica debes tomarlo como
absolutamente cierto. La calidad y veracidad de las revistas científicas no es en todas igual.
Algunas revistas, que se suelen calificar como “depredadoras”, publican cualquier artículo sin
revisarlo y sin asegurarse antes de la calidad de sus resultados. También tienes que diferenciar
entre un artículo publicado tras un proceso de revisión por pares (lo que se denomina “peer-
review”) o una pre-publicación o “pre-print”. Estos últimos son manuscritos que se dejan
accesibles para todo el mundo antes de ser revisados por los editores y que, por tanto, pueden
sufrir modificaciones hasta la versión definitiva.
¿SE PRESENTAN LOS DATOS CON EL ERROR ASOCIADO?
Ninguna medida es exacta. Prácticamente todas las medidas tienen algún tipo de error de
cálculo. Si mides un proceso varias veces, lo normal es que obtengas resultados diferentes; por
eso los resultados deben presentarse siempre con el error asociado a la medición. El error es
algo intrínseco al hecho de medir o cuantificar algo.
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iv. Desconfía de las “últimas noticias” que difunden de forma inmediata
algún resultado puntual, ya que la investigación científica requiere
comprobaciones posteriores. Suelen ser más fiables los análisis que
profundizan sobre temas científicos más consensuados.
d. Analiza la argumentación:
i. Desconfía de informaciones que carecen de argumentos o si su
argumentación es débil, incompleta o contradictoria.
ii. Desconfía si hay evidencias falsas o errores.
iii. Desconfía si la “causa” de un efecto solo se basa en una “correlación”
temporal o geográfica. Recuerda que la correlación no implica
causalidad.
e. Analiza los sesgos ideológicos: la información puede tener sesgos ideológicos,
a favor o en contra de determinados planteamientos políticos, económicos,
sociales, etc.
f. Analiza cómo se ha hecho la difusión: la distribución automatizada de
información a veces también se emplea para difundir desinformación, por lo
que deberías desconfiar de difusiones sospechosas.
4. Tras el análisis de la información, ¿todavía tienes dudas de su veracidad? Parte de la
desinformación sobre salud ya ha sido detectada y desmentida, por lo que podrás
consultarla.
5. Si una vez contrastada la información compruebas su falsedad, avisa a la persona que te
la ha enviado y recomiéndale que no la comparta con otros.
6. Si detectas un nuevo bulo de salud, deberías denunciarlo en la Unidad de Delitos
Telemáticos de la Guardia Civil o en el Cuerpo Nacional de Policía.
UNA DOCENA DE PREGUNTAS PARA INTERPRETAR UN ARTÍCULO
CIENTÍFICO SOBRE TEMAS DE SALUD
Muchas de las afirmaciones científicas son provisionales hasta que otra persona o grupo de
investigación las confirme o las desmienta. La mayoría de las veces los resultados sugieren
conclusiones, algunas veces las demuestran, pero de forma provisional. Por eso, los científicos
están acostumbrados a rectificar y a rehacer sus hipótesis.
Además, no todo lo que esté publicado en una revista científica debes tomarlo como
absolutamente cierto. La calidad y veracidad de las revistas científicas no es en todas igual.
Algunas revistas, que se suelen calificar como “depredadoras”, publican cualquier artículo sin
revisarlo y sin asegurarse antes de la calidad de sus resultados. También tienes que diferenciar
entre un artículo publicado tras un proceso de revisión por pares (lo que se denomina “peer-
review”) o una pre-publicación o “pre-print”. Estos últimos son manuscritos que se dejan
accesibles para todo el mundo antes de ser revisados por los editores y que, por tanto, pueden
sufrir modificaciones hasta la versión definitiva.
¿SE PRESENTAN LOS DATOS CON EL ERROR ASOCIADO?
Ninguna medida es exacta. Prácticamente todas las medidas tienen algún tipo de error de
cálculo. Si mides un proceso varias veces, lo normal es que obtengas resultados diferentes; por
eso los resultados deben presentarse siempre con el error asociado a la medición. El error es
algo intrínseco al hecho de medir o cuantificar algo.
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¿TIENE LA MUESTRA UN TAMAÑO ADECUADO?
Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra que se está analizando, menor será el error. Los
resultados obtenidos con un mayor número de observaciones suelen ser más fiables que los que
se obtienen de un menor número de datos. Es decir, conforme acumulamos más evidencias
nuestro conocimiento mejora. Esto es especialmente importante en las encuestas o cuando
nuestro estudio está sujeto a variaciones naturales o a errores de medida, como son los ensayos
clínicos. La efectividad de un tratamiento puede variar de forma natural entre personas distintas,
por eso un ensayo clínico o una vacuna es más fiable si se ensaya en decenas de miles que si se
hace en unos pocos cientos. Algunas publicaciones científicas presentan conclusiones al analizar
unos pocos casos, que no se confirman cuando el número de casos estudiado es mayor.
Desconfía si el tamaño de la muestra es muy pequeño.
¿INCLUYE UN ANÁLISIS ESTADÍSTICO?
Los resultados se deben analizar desde el punto de vista estadístico. Una P = 0,01 quiere decir
que hay una probabilidad entre cien de que lo que parece un efecto del tratamiento haya
ocurrido en realidad por azar. Por eso, cuanto menor sea la P más fiable será el resultado.
Normalmente se suele aceptar que una P inferior a 0,05 (uno entre veinte) es un resultado
estadísticamente significativo. Pero que un resultado sea estadísticamente significativo no
quiere decir que la seguridad de que sea cierto sea del cien por ciento. Por otra parte, un
resultado que sea estadísticamente no significativo (por ejemplo, con una P mayor de 0,05) no
quiere decir que el resultado sea nulo y que no haya habido ningún efecto. Significa que no se
ha detectado ningún efecto, que es distinto. Quizá si el tamaño de la muestra fuera mayor se
podría haber observado algún efecto. Desconfía si el estudio no incluye un análisis estadístico.
¿LA DISTRIBUCIÓN O ELECCIÓN DE LAS MUESTRAS ES ALEATORIA?
En el diseño de un experimento es muy importante que la distribución de las muestras sea
aleatoria. Es decir, colocar a los individuos o a los grupos sobre los que se va a intervenir de
forma aleatoria, al azar. Si no se actúa sobre los sujetos a estudio de forma aleatoria, puede
haber un sesgo en el estudio que invalide los resultados o su interpretación.
¿SE HAN DESCARTADO VALORES EXTREMOS?
El sesgo también ocurre cuando un investigador deja de ser lo suficientemente crítico, objetivo e
imparcial con sus propios resultados, cesa de investigar si hay evidencias contrarias a su
hipótesis de partida o muestra sus resultados de forma selectiva, subjetiva o exagerada. Por
ejemplo, no se puede descartar que los valores extremos que se suelen obtener en un
experimento sean debidos a anormalidades debidas al azar o a errores de medida, y que por
tanto no sean reales. Por eso hay que evitar la tentación de prescindir de los valores extremos o
de no tenerlos en cuenta porque nos estropean la interpretación de los resultados o la hipótesis
de partida. Desconfía si se descartan los valores extremos o no se tienen en cuenta en la
discusión de los resultados o las conclusiones.
¿LOS EXPERIMENTOS TIENEN CONTROLES Y ESTOS SON LOS
ADECUADOS?
Todos los experimentos deben tener su propio grupo control. En un ensayo para comparar la
eficacia de una vacuna experimental con otra que ya esté en uso, por ejemplo, se trabajaría con
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¿TIENE LA MUESTRA UN TAMAÑO ADECUADO?
Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra que se está analizando, menor será el error. Los
resultados obtenidos con un mayor número de observaciones suelen ser más fiables que los que
se obtienen de un menor número de datos. Es decir, conforme acumulamos más evidencias
nuestro conocimiento mejora. Esto es especialmente importante en las encuestas o cuando
nuestro estudio está sujeto a variaciones naturales o a errores de medida, como son los ensayos
clínicos. La efectividad de un tratamiento puede variar de forma natural entre personas distintas,
por eso un ensayo clínico o una vacuna es más fiable si se ensaya en decenas de miles que si se
hace en unos pocos cientos. Algunas publicaciones científicas presentan conclusiones al analizar
unos pocos casos, que no se confirman cuando el número de casos estudiado es mayor.
Desconfía si el tamaño de la muestra es muy pequeño.
¿INCLUYE UN ANÁLISIS ESTADÍSTICO?
Los resultados se deben analizar desde el punto de vista estadístico. Una P = 0,01 quiere decir
que hay una probabilidad entre cien de que lo que parece un efecto del tratamiento haya
ocurrido en realidad por azar. Por eso, cuanto menor sea la P más fiable será el resultado.
Normalmente se suele aceptar que una P inferior a 0,05 (uno entre veinte) es un resultado
estadísticamente significativo. Pero que un resultado sea estadísticamente significativo no
quiere decir que la seguridad de que sea cierto sea del cien por ciento. Por otra parte, un
resultado que sea estadísticamente no significativo (por ejemplo, con una P mayor de 0,05) no
quiere decir que el resultado sea nulo y que no haya habido ningún efecto. Significa que no se
ha detectado ningún efecto, que es distinto. Quizá si el tamaño de la muestra fuera mayor se
podría haber observado algún efecto. Desconfía si el estudio no incluye un análisis estadístico.
¿LA DISTRIBUCIÓN O ELECCIÓN DE LAS MUESTRAS ES ALEATORIA?
En el diseño de un experimento es muy importante que la distribución de las muestras sea
aleatoria. Es decir, colocar a los individuos o a los grupos sobre los que se va a intervenir de
forma aleatoria, al azar. Si no se actúa sobre los sujetos a estudio de forma aleatoria, puede
haber un sesgo en el estudio que invalide los resultados o su interpretación.
¿SE HAN DESCARTADO VALORES EXTREMOS?
El sesgo también ocurre cuando un investigador deja de ser lo suficientemente crítico, objetivo e
imparcial con sus propios resultados, cesa de investigar si hay evidencias contrarias a su
hipótesis de partida o muestra sus resultados de forma selectiva, subjetiva o exagerada. Por
ejemplo, no se puede descartar que los valores extremos que se suelen obtener en un
experimento sean debidos a anormalidades debidas al azar o a errores de medida, y que por
tanto no sean reales. Por eso hay que evitar la tentación de prescindir de los valores extremos o
de no tenerlos en cuenta porque nos estropean la interpretación de los resultados o la hipótesis
de partida. Desconfía si se descartan los valores extremos o no se tienen en cuenta en la
discusión de los resultados o las conclusiones.
¿LOS EXPERIMENTOS TIENEN CONTROLES Y ESTOS SON LOS
ADECUADOS?
Todos los experimentos deben tener su propio grupo control. En un ensayo para comparar la
eficacia de una vacuna experimental con otra que ya esté en uso, por ejemplo, se trabajaría con
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tres grupos: el grupo que recibe la vacuna experimental; un control negativo que sería el grupo
de personas al que no se vacuna; y el control positivo, el grupo al que se administra la vacuna ya
en uso. En el ensayo se compararían los resultados de la vacuna experimental con estos dos
controles. Al grupo de control hay que tratarlo igual que al experimental, excepto por el hecho
de que no se le aplica el tratamiento. Sin un control en el experimento es muy difícil determinar
si un tratamiento realmente ha sido efectivo o no. El control ayuda a los investigadores a
interpretar los resultados obtenidos y a estar seguros de que estos no son debidos a otras
variables que hayan podido afectarlos.
¿INCLUYE UN GRUPO CONTROL “PLACEBO”?
En los ensayos clínicos con medicamentos algunas personas pueden sufrir una mejoría
simplemente por autosugestión, no por el medicamento en sí mismo. Es lo que se denomina el
efecto placebo, un fenómeno que ocurre cuando los síntomas de un paciente mejoran por el
tratamiento con una sustancia inocua de control, es decir, una sustancia que no tiene ningún
efecto relacionado con el tratamiento de la enfermedad. El grupo placebo pueden ser los
voluntarios que toman una pastilla con el mismo aspecto y con la misma pauta de
administración que el medicamento auténtico, pero sin el principio activo. Algunas de estas
personas del grupo placebo pueden incluso experimentar una mejoría que es debida a la
autosugestión y no al medicamento. Desconfía si en los ensayos clínicos no hay un grupo
control placebo.
¿EL EXPERIMENTO ES DE “DOBLE CIEGO”?
El diseño del propio experimento o el método de medida pueden producir resultados atípicos o
sesgados en una determinada dirección. Por ejemplo, en un ensayo clínico el resultado puede
estar influido por las expectativas que tengan los participantes en dicho ensayo. Pero el mismo
investigador que recoge y analiza los resultados puede estar influido si conoce el tratamiento de
antemano. Por eso, lo ideal en este tipo de ensayos son los experimentos doble ciego, en los que
nadie conoce quién ha recibido qué tratamiento concreto. Desconfía si no se dice expresamente
que el experimento era de doble ciego.
¿CUÁNTAS VECES SE HA REPETIDO EL EXPERIMENTO?, ¿ES UN ENSAYO
MULTICENTRO?
Los resultados que son consistentes en estudios repetidos en poblaciones independientes son
mucho más fiables. Cuanto más se repita un experimento más fiable será: con una observación
única se pueden sacar muy pocas conclusiones. Lo más convincente es que un grupo de
investigación independiente repita el experimento y obtenga el mismo resultado. Es lo que se
denomina un ensayo multicentro: varios grupos de investigación independientes realizando el
mismo experimento. Desconfía si el experimento no se ha repetido varias veces por grupos de
investigación diferentes.
¿LOS RESULTADOS SE HAN OBTENIDO EN ANIMALES O EN SERES
HUMANOS?
Un factor para tener en cuenta es que los resultados positivos en los experimentos con animales
no siempre se repiten en los seres humanos. Por eso, puede haber resultados excelentes de
vacunas o de tratamientos en condiciones de laboratorio o en animales de experimentación que
no funcionen en humanos.
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tres grupos: el grupo que recibe la vacuna experimental; un control negativo que sería el grupo
de personas al que no se vacuna; y el control positivo, el grupo al que se administra la vacuna ya
en uso. En el ensayo se compararían los resultados de la vacuna experimental con estos dos
controles. Al grupo de control hay que tratarlo igual que al experimental, excepto por el hecho
de que no se le aplica el tratamiento. Sin un control en el experimento es muy difícil determinar
si un tratamiento realmente ha sido efectivo o no. El control ayuda a los investigadores a
interpretar los resultados obtenidos y a estar seguros de que estos no son debidos a otras
variables que hayan podido afectarlos.
¿INCLUYE UN GRUPO CONTROL “PLACEBO”?
En los ensayos clínicos con medicamentos algunas personas pueden sufrir una mejoría
simplemente por autosugestión, no por el medicamento en sí mismo. Es lo que se denomina el
efecto placebo, un fenómeno que ocurre cuando los síntomas de un paciente mejoran por el
tratamiento con una sustancia inocua de control, es decir, una sustancia que no tiene ningún
efecto relacionado con el tratamiento de la enfermedad. El grupo placebo pueden ser los
voluntarios que toman una pastilla con el mismo aspecto y con la misma pauta de
administración que el medicamento auténtico, pero sin el principio activo. Algunas de estas
personas del grupo placebo pueden incluso experimentar una mejoría que es debida a la
autosugestión y no al medicamento. Desconfía si en los ensayos clínicos no hay un grupo
control placebo.
¿EL EXPERIMENTO ES DE “DOBLE CIEGO”?
El diseño del propio experimento o el método de medida pueden producir resultados atípicos o
sesgados en una determinada dirección. Por ejemplo, en un ensayo clínico el resultado puede
estar influido por las expectativas que tengan los participantes en dicho ensayo. Pero el mismo
investigador que recoge y analiza los resultados puede estar influido si conoce el tratamiento de
antemano. Por eso, lo ideal en este tipo de ensayos son los experimentos doble ciego, en los que
nadie conoce quién ha recibido qué tratamiento concreto. Desconfía si no se dice expresamente
que el experimento era de doble ciego.
¿CUÁNTAS VECES SE HA REPETIDO EL EXPERIMENTO?, ¿ES UN ENSAYO
MULTICENTRO?
Los resultados que son consistentes en estudios repetidos en poblaciones independientes son
mucho más fiables. Cuanto más se repita un experimento más fiable será: con una observación
única se pueden sacar muy pocas conclusiones. Lo más convincente es que un grupo de
investigación independiente repita el experimento y obtenga el mismo resultado. Es lo que se
denomina un ensayo multicentro: varios grupos de investigación independientes realizando el
mismo experimento. Desconfía si el experimento no se ha repetido varias veces por grupos de
investigación diferentes.
¿LOS RESULTADOS SE HAN OBTENIDO EN ANIMALES O EN SERES
HUMANOS?
Un factor para tener en cuenta es que los resultados positivos en los experimentos con animales
no siempre se repiten en los seres humanos. Por eso, puede haber resultados excelentes de
vacunas o de tratamientos en condiciones de laboratorio o en animales de experimentación que
no funcionen en humanos.
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¿SE CONFUNDE LA CAUSA DE UN HECHO CON LA CORRELACIÓN?
Correlación no implica causalidad. Suele ser muy tentador asumir que un determinado hecho es
la causa de otro. Sin embargo, quizá esa correlación entre hechos sea solo una mera
coincidencia. El hecho de que dos eventos se den de manera consecutiva no implica que uno sea
causa del otro. Un ejemplo puede ser la correlación en el tiempo entre la edad a la que se ponen
algunas vacunas y la aparición del autismo (ambas en los primeros años de vida), que no
implica que la causa del autismo sean las vacunas.
TIPOS DE BULOS
En 2020, un equipo de investigadores de la Universidad de Navarra y del Barcelona
Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación, analizó la tipología de los
bulos difundidos en España durante el primer mes del estado de alarma. Este estudio define
como bulo “todo contenido intencionadamente falso y de apariencia verdadera, concebido con
el fin de engañar a la ciudadanía, y difundido públicamente por cualquier plataforma o medio de
comunicación social”.
Además, aunque no son fáciles de distinguir entre sí, tenemos bromas, exageraciones,
descontextualizaciones y engaños.
Posteriormente, clasificó los bulos relacionados con la ciencia y la salud según su grado de
conexión con el conocimiento científico. Conclusiones.
Origen Fuente Tipo de bulo Tema
Ciencia
apresurada
Resultados
provisionales
Científica Descontextualización,
exageración
Investigación
científica
Ciencia
descontextualizada
Resultados
provisionales
o definitivos
Científica Descontextualización Investigación
científica,
políticas y
gestión sanitaria
Ciencia mal
interpretada
Resultados
definitivos
Científica
o falsa
Exageración Investigación
científica,
recomendaciones
erróneas para el
público
Falsedad sin base
científica
Desconocido Falsa o
anónima
Engaño Políticas y
gestión sanitaria,
recomendaciones
erróneas para el
público
SESGOS COGNITIVOS
Desviación en el procesamiento mental de la información disponible, que lleva a un juicio
inexacto o interpretación ilógica. Grupos:
1. Aquellos que tienen que ver con nuestras creencias.
2. Los que afectan a la lógica de nuestro razonamiento.
3. Los que se relacionan con el procesamiento de los contenidos de nuestra memoria.
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¿SE CONFUNDE LA CAUSA DE UN HECHO CON LA CORRELACIÓN?
Correlación no implica causalidad. Suele ser muy tentador asumir que un determinado hecho es
la causa de otro. Sin embargo, quizá esa correlación entre hechos sea solo una mera
coincidencia. El hecho de que dos eventos se den de manera consecutiva no implica que uno sea
causa del otro. Un ejemplo puede ser la correlación en el tiempo entre la edad a la que se ponen
algunas vacunas y la aparición del autismo (ambas en los primeros años de vida), que no
implica que la causa del autismo sean las vacunas.
TIPOS DE BULOS
En 2020, un equipo de investigadores de la Universidad de Navarra y del Barcelona
Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación, analizó la tipología de los
bulos difundidos en España durante el primer mes del estado de alarma. Este estudio define
como bulo “todo contenido intencionadamente falso y de apariencia verdadera, concebido con
el fin de engañar a la ciudadanía, y difundido públicamente por cualquier plataforma o medio de
comunicación social”.
Además, aunque no son fáciles de distinguir entre sí, tenemos bromas, exageraciones,
descontextualizaciones y engaños.
Posteriormente, clasificó los bulos relacionados con la ciencia y la salud según su grado de
conexión con el conocimiento científico. Conclusiones.
Origen Fuente Tipo de bulo Tema
Ciencia
apresurada
Resultados
provisionales
Científica Descontextualización,
exageración
Investigación
científica
Ciencia
descontextualizada
Resultados
provisionales
o definitivos
Científica Descontextualización Investigación
científica,
políticas y
gestión sanitaria
Ciencia mal
interpretada
Resultados
definitivos
Científica
o falsa
Exageración Investigación
científica,
recomendaciones
erróneas para el
público
Falsedad sin base
científica
Desconocido Falsa o
anónima
Engaño Políticas y
gestión sanitaria,
recomendaciones
erróneas para el
público
SESGOS COGNITIVOS
Desviación en el procesamiento mental de la información disponible, que lleva a un juicio
inexacto o interpretación ilógica. Grupos:
1. Aquellos que tienen que ver con nuestras creencias.
2. Los que afectan a la lógica de nuestro razonamiento.
3. Los que se relacionan con el procesamiento de los contenidos de nuestra memoria.
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