¿Cómo podría ser la segunda charla más grande de TED ser incorrecta?

La razón podría ser un sesgo generalizado en la conducción y el informe de la investigación.

¿Cómo podría ser defectuosa la ciencia en el núcleo de la segunda charla de TED más vista en la historia? La charla en cuestión es la conferencia del 2012 del profesor de Harvard Business School Amy Cuddy sobre “Posturas de poder”. En ella, informa que adoptar posturas como pararse con las piernas abiertas y las manos en las caderas cambia los niveles hormonales de manera que aumentan la confianza y disminuyen el estrés. Este trabajo ha sido citado muchas veces, especialmente en la iniciativa Lean In de Sheryl Sandberg.

En 2016, una de las coautoras de Cuddy, Dana Carney, admitió que “la evidencia en contra de la existencia del poder es innegable”, y que ella no cree que tales efectos sean “reales”. Por supuesto, esta admisión no prueba que La postura no tiene efecto en la fisiología o psicología de una persona. La propia Cuddy, que dejó su puesto de titular en Harvard, continúa sosteniendo que los efectos son reales. Más importante que el veredicto sobre “posturas de poder” es la pregunta subyacente: ¿Cómo pueden los hallazgos científicos aparentemente serios hacer que nos desviemos?

En el caso de las “poses de poder”, parece que una serie de factores han estado en juego. Uno de los más importantes, sugiere Carney, se conoce comúnmente como “p-hacking” o datos de recolección selectiva. Esto ocurre cuando los investigadores seleccionan o analizan los datos de manera que los resultados no significativos parezcan significativos. Otro caso ampliamente reportado de p-hacking involucró a un investigador de alimentos de la Universidad de Cornell, quien renunció a su cargo luego de que seis de sus documentos fueron retirados por el Diario de la Asociación Médica Americana.

Para entender “p-hacking”, primero es necesario entender p . P nació cuando los estadísticos comenzaron a tratar de distinguir las asociaciones significativas del ruido de fondo. La hipótesis nula supone que no hay una relación significativa entre dos variables. Para refutar la hipótesis nula e inferir una relación significativa, por ejemplo, entre la postura y los niveles hormonales, los investigadores generalmente intentan probar que tiene una probabilidad de menos del cinco por ciento de derivarse del azar, o un valor de p de menos de 0.05.

Surge un problema cuando los investigadores comienzan a interrogar grandes conjuntos de datos en busca de asociaciones con un valor de p inferior a 0.05. Por ejemplo, si probaron asociaciones significativas entre 20 variables diferentes, es probable que al menos una asociación parezca ser estadísticamente significativa solo por casualidad. Muchos estudios que pretenden demostrar que factores como la dieta, el ejercicio y el consumo de alcohol son buenos o malos para la salud están plagados de tales problemas.

Pero “p-hacking” es solo la punta del iceberg. Igualmente importante es la tendencia de las conferencias y revistas científicas a reportar resultados positivos. En pocas palabras, un estudio que encuentre que la postura influye en los niveles hormonales es mucho más probable que se publique que uno que no demuestre dicha relación. Esta tendencia se magnifica por el hecho de que, cuando se trata de desarrollar las carreras de los investigadores, los resultados positivos generalmente cuentan mucho más que los negativos.

Otro factor es la financiación de la investigación. Si bien la financiación para muchos tipos de investigación es escasa y la competencia es dura, en general es más fácil obtener financiación para estudios de investigación que evalúen hipótesis novedosas que los estudios diseñados para confirmar o no confirmar los hallazgos informados previamente.

Añadir a esto un sesgo similar en la prensa popular. Cuando los investigadores y sus instituciones anuncian los resultados de los estudios, es mucho más probable que los medios impresos y de difusión difundan resultados positivos. Si un estudio no refuta la hipótesis nula, o si los investigadores posteriores que repiten un estudio no logran obtener resultados similares, la cobertura de la prensa es mucho menos probable.

Subyacente a cada uno de estos sesgos hacia resultados positivos hay un problema aún más profundo, es decir, un malentendido fundamental de lo que realmente es la ciencia. La ciencia no es un cuerpo de hechos establecidos e incuestionables. La ciencia es más como un método para hacer preguntas que, en el mejor de los casos, nos acerca a una comprensión de lo que realmente está sucediendo.

Comprendido en estos términos, no es sorprendente que, en muchos casos, la sabiduría recibida de la ciencia haya resultado equivocada, y no solo en relación con el resultado de estudios en particular, sino con visiones científicas del mundo entero. La idea sostenida de que los microorganismos vivos emergen de la materia inanimada resultó ser errónea. El sistema solar resultó no girar alrededor de la tierra, sino alrededor del sol. Y los elementos supuestamente inviolables de la tabla periódica resultaron ser mutuamente interconvertibles.

Cualquier persona con una familiaridad pasajera con la historia de la ciencia esperaría más revoluciones científicas de este tipo en el futuro. Por ejemplo, para equilibrar las ecuaciones subyacentes a los modelos cosmológicos actuales, es necesario plantear la hipótesis de la existencia de “materia oscura” y “energía oscura”, que se caracterizan en parte por su indetectabilidad. Del mismo modo, mientras que la “generación espontánea” —la opinión de que los microorganismos vivos emergen de la materia inanimada— se refutó hace dos siglos, los relatos actuales de la historia de la vida suponen que tal transición debe haber tenido lugar al menos una vez.

El punto aquí no es que la ciencia esté tan sesgada que nadie debería prestarle atención. Después de todo, la electricidad realmente alimenta nuestros dispositivos, los aviones a reacción realmente recorren los cielos y los antibióticos realmente pueden curar infecciones que amenazan la vida. Pero como una forma de hacer preguntas, la ciencia también está sujeta a sesgos, y en muchos casos, dichos sesgos se manifiestan como un entusiasmo excesivo por los resultados que aún no han sido sometidos a un escrutinio suficiente.

No hay panacea. Para corregir tales sesgos, nunca debemos olvidar que los valores de p no son verdad, sino herramientas potencialmente útiles en su búsqueda. Del mismo modo, debemos recordar que los investigadores, financiadores, editores, reporteros y miembros del público en general operan con sesgos, que incluyen un sesgo hacia resultados positivos. Todos quieren entrar temprano en la próxima gran cosa, ya sea “las posturas de poder” o el elixir de la vida. Como dijo Platón, solo la comprensión verdadera puede protegernos de opiniones erróneas.

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