Cherry picking: definición y ejemplos del sesgo de selección de evidencia
Cherry picking: descubre qué es el sesgo de selección de evidencia, ejemplos y cómo detectarlo para evitar conclusiones erróneas y la pseudociencia.
Cherry picking es cuando alguien escoge intencionadamente los datos, estudios o ejemplos que apoyan su opinión y omite o minimiza todo lo contrario. Es una forma de sesgo de selección de evidencia que distorsiona la imagen de la realidad y puede llevar a conclusiones engañosas.
Por ejemplo, supongamos que se han realizado veinte estudios sobre un nuevo medicamento y 19 dicen que funciona, pero uno dice que no funciona. Seleccionar el medicamento de forma selectiva es utilizar el único estudio que no funciona para "demostrar" que el medicamento es inútil. Se trata de un tipo de sesgo de confirmación, en el que una persona ve pruebas de lo que quiere o espera ver, e ignora las pruebas que van en contra de su creencia.
El término "cherry picking" (recolección de cerezas) proviene de cuando se recogen cerezas de un árbol: el recolector de cerezas sólo coge los frutos más rojos y maduros. Si alguien mirara toda la fruta que la persona ha recogido, podría pensar que todas las cerezas eran rojas, hasta que fuera al árbol y viera un montón de cerezas pálidas, sin madurar, todavía en él.
El término "cherry picking" es bastante negativo, ya que implica que la persona que hace el cherry picking está tratando de engañar a la audiencia, o simplemente no se preocupa por los hechos.
Cuando se aplica a temas como la medicina y la ciencia, el cherry picking se considera "mala ciencia" o un signo de pseudociencia.
Formas comunes de cherry picking
- Usar únicamente los estudios que confirman una idea y omitir los que la contradicen.
- Dar más peso o visibilidad a resultados aislados (outliers) que favorecen la posición deseada.
- Seleccionar subgrupos o periodos de tiempo —por ejemplo, escoger años en los que un indicador baja— para presentar una tendencia falsa.
- Sacar citas de su contexto para que parezcan apoyar una afirmación cuando en realidad no es así.
- Reportar solo resultados estadísticamente significativos sin mostrar tamaño del efecto, intervalos de confianza ni estudios con resultados nulos.
Por qué ocurre
El cherry picking puede ser intencional —cuando alguien quiere persuadir o manipular— o involuntario —cuando una persona tiene sesgo de confirmación y busca información que encaje con sus creencias. En investigación y comunicación influyen también incentivos como la búsqueda de notoriedad, intereses comerciales, presión por publicar o limitaciones de tiempo.
Relación con la pseudociencia y la investigación
Se habla de pseudociencia cuando se hacen afirmaciones falsas para que parezcan tener una base científica, aunque no la tengan. Muchos pseudocientíficos seleccionan pruebas científicas reales para apoyar sus afirmaciones. En la ciencia es bastante habitual que unos estudios se contradigan con otros, por ejemplo en los casos en los que se utilizan métodos diferentes para medir un resultado, o en los que el error humano o la casualidad pueden dar lugar a resultados inusuales. Esto significa que a menudo hay un estudio que alguien puede utilizar para respaldar su afirmación, y puede elegir ese estudio aunque haya muchos más que lo contradigan.
Consecuencias
- Desinformación: conduce a conclusiones falsas que se difunden entre el público.
- Decisiones erróneas: en salud pública, políticas o negocios, basarse en evidencia sesgada puede provocar daños reales.
- Pérdida de confianza: la exposición de cherry picking reduce la credibilidad de autores, instituciones y medios.
- Bloqueo del progreso científico: si se priorizan resultados seleccionados, se dificulta la reproducción y el avance del conocimiento.
Cómo detectar el cherry picking
- Buscar revisiones sistemáticas o meta-análisis que consideren todo el cuerpo de evidencia en lugar de estudios sueltos.
- Comprobar si se presentan todos los resultados o solo los que son favorables. Pedir acceso a datos completos o tablas suplementarias.
- Verificar si los estudios citados están replicados y si hay estudios con resultados nulos que se ignoran.
- Mirar si hay pre-registro de estudios o protocolos (preregistration) para ver si hubo cambios en las hipótesis o en los análisis tras ver los datos.
- Examinar conflictos de interés: financiación, relaciones comerciales o partidistas pueden indicar sesgos en la selección de evidencia.
Cómo evitarlo
- Adoptar prácticas de transparencia: publicar datos, protocolos y análisis completos.
- Pre-registrar estudios y análisis para reducir la tentación de seleccionar solo resultados favorables.
- Fomentar la reproducción y la replicación independiente.
- En comunicación: presentar el panorama completo, discutir limitaciones y mostrar cómo encajan los resultados discrepantes.
- Usar herramientas estadísticas adecuadas y reportar tamaños del efecto e intervalos de confianza, no solo valores p.
Ejemplos habituales
- Política: publicar solo cifras de empleo de periodos con crecimiento para afirmar que una política es exitosa, ignorando otros periodos o indicadores.
- Medicina: promocionar un tratamiento a partir de un estudio pequeño con resultados positivos, cuando la mayoría de ensayos más grandes muestran ausencia de efecto.
- Cambios climáticos: señalar años aislados de enfriamiento local para negar una tendencia global al calentamiento, sin considerar series largas y múltiples indicadores.
- Publicidad y marketing: mostrar casos selectos de clientes satisfechos como si representaran la experiencia general.
Señales de alarma
- Argumentos basados en "un estudio demuestra..." sin mencionar el conjunto de la evidencia.
- Uso frecuente de expresiones como "algunos científicos dicen" sin dar fuentes verificables.
- Ausencia de transparencia sobre la metodología o los datos.
- Fuerte carga emocional o retórica para compensar la falta de evidencia robusta.
En resumen, el cherry picking es una práctica que distorsiona la verdad al presentar solo la evidencia que favorece una tesis. Detectarlo y evitarlo es esencial para tomar decisiones informadas y mantener la integridad de la ciencia y la comunicación pública.
Preguntas y respuestas
P: ¿Qué es la recolección de cerezas?
R: Cherry picking es cuando alguien selecciona pruebas que apoyan su opinión mientras ignora o encubre pruebas que no la apoyan. Es un tipo de sesgo de confirmación y puede considerarse "mala ciencia" o un signo de pseudociencia.
P: ¿De dónde procede el término cherry picking?
R: El término cherry picking procede de cuando se recogen cerezas de un árbol: el recolector sólo coge los frutos más rojos y maduros. Si alguien mirara toda la fruta que ha recogido, podría pensar que todas las cerezas eran rojas, hasta que se acercara al árbol y viera montones de cerezas pálidas, sin madurar, todavía en él.
P: ¿Cómo puede tomar forma la recolección de cerezas?
R: La recolección de cerezas puede adoptar varias formas. El caso más obvio de cherry picking es cuando sólo se utilizan las pruebas que apoyan un argumento determinado y se ignoran o encubren otras pruebas que no lo apoyan o van en contra. Otros ejemplos pueden ser dar mucha importancia a las pruebas que apoyan la idea pero apenas ninguna a otras pruebas, y sacar de contexto una cita para que parezca tener un significado distinto del que tenía originalmente.
P: ¿Qué es la pseudociencia?
R: La pseudociencia es cuando se hacen afirmaciones falsas para que parezcan tener una base científica, aunque no la tengan. Muchos pseudocientíficos seleccionan pruebas científicas reales para apoyar sus afirmaciones.
P: ¿Suele haber estudios contradictorios en la ciencia?
R: Sí, es bastante común en la ciencia que unos estudios contradigan a otros, por ejemplo en los casos en los que se utilizan métodos diferentes para medir un resultado, o en los que el error humano o el azar pueden dar lugar a resultados inusuales. Esto significa que a menudo hay un estudio que alguien puede utilizar para apoyar su afirmación, y puede elegir ese único estudio aunque muchos más lo contradigan.
P: ¿Qué tipo de comportamiento implica utilizar sólo un estudio fallido?
R: Utilizar sólo un estudio fallido implica un sesgo de confirmación - cuando una persona ve pruebas de lo que quiere o espera ver - e ignora las pruebas que van en contra de su creencia. También implica engaño, ya que intentar engañar a un público utilizando este método se consideraría "mala ciencia".
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