Todo el mundo miente
No deja de ser paradójico que el título de este artículo encierre una gran verdad que la ciencia y el análisis de grandes datos han demostrado. ¿Por qué fallan tanto las encuestas? Quizás la causa sea que, por muy bien que hagamos el muestreo, la gente no es sincera.
EN 1950, la ciudad estadounidense de Denver albergó un estudio pionero para tratar de cuantificar la mentira en las encuestas. Se preguntó a la población en qué porcentaje votaba, donaba dinero a organizaciones benéficas y era socia de una biblioteca, y luego se cruzaron los datos con las cifras oficiales de votantes, socios de la biblioteca y donaciones benéficas registradas. El resultado fue que, a pesar de que la encuesta era anónima, la gente había mentido, y mucho. Según la encuesta, el 63% había votado en las anteriores elecciones generales, el 20% era socio de una biblioteca y el 67% había realizado alguna donación benéfica. Pero los porcentajes reales eran muy inferiores: 36% de participación electoral, 13% con carné de la biblioteca y 33% con carné de donantes. En 70 años 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 habían donado dinero a la Universidad. Según el sondeo, solo un 4% tenía una nota baja y el 44% había donado dinero a la Universidad. La realidad era que el 11% tenía nota baja y solo el 28% había donado dinero. Seguimos mintiendo en las encuestas.
La cuestión es que también nos mentimos a nosotros mismos. La mayoría de las plataformas de vídeo utilizan herramientas para que pasemos el máximo 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. En Netflix se dieron cuenta de que la gente hacía listas larguísimas pero no las utilizaba. ¿Cuál era el problema? Cuando Netflix preguntaba a los usuarios, siempre elegían sesudos documentales de historia o la película checa en blanco y negro que había triunfado en Cannes, pero cuando se sentaban y Netflix les recordaba que tenían una película checa en lista de espera, los usuarios acababan ignorando la sugerencia y poniendo Resacón en Las Vegas o Spiderman 35. Actualmente, la mayoría de las plataformas, además de preguntar, utilizan un algoritmo que sugiere películas o documentales en función de lo que has visto y no de lo que has dicho que ibas a ver. A veces la automentira es más sutil. Por ejemplo, en redes sociales. Comparemos dos revistas americanas. La revista mensual para intelectuales The Atlantic y la revista sensacionalista y de chismorreos The National Inquirer. El analista de datos Seth Stephens-Davidowitz las comparó porque tenían tiradas muy parecidas. Sin embargo, la página de Facebook de The Atlantic tenía 27 veces más me gusta que la de The National Enquirer. Podría argumentarse que el perfil del lector de una revista de cotilleos es diferente al de una revista intelectual y que este es más activo en Internet y en redes sociales, pero no es el caso. La gente buscaba artículos de esas dos publicaciones de forma muy similar por Internet, pero solo le daban al me gusta en el caso de la revista intelectual.
Por último, si usted es lurker en las redes sociales (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 muchísimo. Y no habla de su vida, sino de la que le gustaría tener. El analista de datos mencionado anteriormente hizo una búsqueda de las palabras más repetidas de mujeres que hablan de sus maridos en estos ámbitos. En Facebook e Instagram, la palabra “marido” suele ir acompañada de “mejor, amigo, as, increíble y mono”. Sin embargo, ¿qué dicen las búsquedas en Internet? Cuando alguien utiliza la palabra “marido” en Bing, Google o cualquier otro buscador, ¿cuáles son las que suelen acompañarla? Aquí la realidad se muestra muy cruel. Por este orden: “Homosexual, imbécil, increíble, molesto y tacaño”.
La fórmula de Google
¿Cuál es la fórmula del éxito de Google? Los primeros buscadores en Internet, como Altavista o Webcrawler, priorizaban los resultados en función de las veces que apareciera la palabra buscada en la página web. Conseguir un buen posicionamiento era tan fácil como incluir en la página una línea con palabras que en ese momento fueran tendencia, como “Bill Clinton” o “elecciones”, aunque la página no contuviera ninguna información sobre ese tema. Al diseñar Google, Sergey Brin y Larry Page utilizaron un sistema similar al que se utiliza para evaluar la calidad de una publicación científica, que consiste en priorizar aquellas páginas que fueran más enlazadas por otras páginas al buscar un tema determinado. Y el resto es historia.
J. M. Mulet es bioquímico y divulgador.
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