WEBVTT

00:00:07.608 --> 00:00:10.129
Una marca de pasta de dientes 
asegura que su producto

00:00:10.129 --> 00:00:12.800
destruye más placa
que cualquier otro producto existente.

00:00:12.800 --> 00:00:16.211
Un político te dice que su programa
creará la mayor cantidad de empleos.

00:00:16.211 --> 00:00:18.951
Estamos tan acostumbrados a oír
este tipo de exageraciones

00:00:18.951 --> 00:00:20.850
en la publicidad y en política

00:00:20.850 --> 00:00:23.131
que puede que ni reaccionemos.

00:00:23.131 --> 00:00:26.221
Pero ¿qué pasa si estas afirmaciones
se acompañan de un gráfico?

00:00:26.221 --> 00:00:28.471
Después de todo, 
un gráfico no es una opinión.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
Representa números duros,
y ¿quién puede dudar de ellos?

00:00:32.611 --> 00:00:36.403
Pero resulta que hay muchas formas 
en que los gráficos pueden ser confusos

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
o completamente manipulados.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
Aquí hay algunas cosas 
a las que hay que atender.

00:00:40.745 --> 00:00:44.720
En esta publicidad de 1992,
Chevy afirmó que fabricaba

00:00:44.720 --> 00:00:47.510
los camiones más fiables en EE. UU. 
usando este gráfico.

00:00:47.510 --> 00:00:51.323
No solo muestra que el 98 %
de todos los camiones Chevy

00:00:51.323 --> 00:00:54.052
vendidos en los últimos 10 años
están aún en circulación,

00:00:54.052 --> 00:00:57.338
sino que son al parecer el doble
de fiables que los camiones Toyota.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
Eso es hasta que miras más en detalle
los números de la izquierda

00:01:00.634 --> 00:01:05.472
y ves que la figura de Toyota
está cerca del 96.5 %.

00:01:05.472 --> 00:01:09.313
La escala solo va entre el 95 al 100 %.

00:01:09.313 --> 00:01:12.433
Si fuera de 0 a 100, sería así.

00:01:12.433 --> 00:01:16.243
Esta es una de las formas más comunes
en que los gráficos tergiversan los datos,

00:01:16.243 --> 00:01:18.333
al distorsionar la escala.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
Enfocándose en 
una pequeña porción del eje y

00:01:20.804 --> 00:01:25.443
que amplía una diferencia casi 
indetectable entre las cosas comparadas.

00:01:25.443 --> 00:01:27.974
Y es particularmente engañoso
con gráficos de barra

00:01:27.974 --> 00:01:31.023
ya que asumimos que la diferencia
en el tamaño de las barras

00:01:31.023 --> 00:01:33.233
es proporcional a los valores.

00:01:33.233 --> 00:01:36.125
Pero la escala también 
puede ser distorsionada en el eje x,


00:01:36.125 --> 00:01:40.414
generalmente en gráficos de líneas que 
muestran algo que cambia en el tiempo.

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
Este gráfico muestra el aumento de 
desempleo en EE. UU. entre el 2008 al 2010

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
cuyo eje x está manipulado de dos maneras.

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
En primer lugar, 
la escala es inconsistente,

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
comprimiendo el lapso de 15 meses
después de marzo de 2009

00:01:53.416 --> 00:01:56.755
para parecer más corto que
los seis meses anteriores.

00:01:56.755 --> 00:02:00.106
Al usar puntos de datos más consistentes
ofrece una imagen diferente

00:02:00.106 --> 00:02:03.705
con la pérdida de empleo 
disminuyendo desde finales de 2009.

00:02:03.705 --> 00:02:06.165
Y si te preguntas por qué
lo aumentaron,

00:02:06.165 --> 00:02:08.535
la línea de tiempo comienza 
inmediatamente

00:02:08.535 --> 00:02:11.025
tras la Gran Depresión de EE. UU.

00:02:11.035 --> 00:02:14.296
Estas técnicas se conocen como
falacia de prueba incompleta.

00:02:14.296 --> 00:02:16.989
Un lapso de tiempo puede ser 
cuidadosamente elegido

00:02:16.989 --> 00:02:20.569
para excluir el impacto de un evento 
importante relevante fuera de él.

00:02:20.569 --> 00:02:24.288
Y recoger datos específicos puede 
ocultar importantes cambios en el medio.

00:02:24.288 --> 00:02:27.312
Incluso cuando no hay nada malo
con el gráfico en sí,

00:02:27.312 --> 00:02:30.136
excluir datos pertinentes pueden dar
una impresión engañosa.

00:02:30.136 --> 00:02:33.547
Esta tabla de cuántas personas ven
el Super Bowl cada año

00:02:33.997 --> 00:02:37.626
hace que parezca que la popularidad 
del evento aumenta mucho.

00:02:37.626 --> 00:02:40.038
Pero no cuenta 
el crecimiento de la población.

00:02:40.038 --> 00:02:41.897
Las cifras se han mantenido constantes

00:02:41.897 --> 00:02:45.109
porque mientras el número
de los aficionados al fútbol ha aumentado,

00:02:45.109 --> 00:02:47.959
su parte de audiencia, en general, 
no ha aumentado.

00:02:47.959 --> 00:02:50.158
Por último, un gráfico 
no puede decir mucho

00:02:50.158 --> 00:02:53.318
si no se conoce el significado total
de lo que se está presentando.

00:02:53.318 --> 00:02:56.767
Estos dos gráficos utilizan 
los mismos datos de temperatura del océano

00:02:56.767 --> 00:02:59.719
de los Centros Nacionales
para la Información Ambiental.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
Entonces, ¿por qué parecen dar
impresiones opuestas?

00:03:02.490 --> 00:03:06.119
El primer gráfico representa el promedio
temperatura anual del océano

00:03:06.119 --> 00:03:07.987
de 1880 a 2016,

00:03:07.987 --> 00:03:10.479
haciendo que 
el cambio parezca insignificante.

00:03:10.479 --> 00:03:12.878
Pero, de hecho, un aumento de
medio grado Celsius

00:03:12.878 --> 00:03:15.799
puede causar 
la interrupción ecológica masiva.

00:03:15.799 --> 00:03:17.219
Por eso, el segundo gráfico,

00:03:17.219 --> 00:03:20.168
que muestra la variación de 
la temperatura media cada año,

00:03:20.168 --> 00:03:22.390
es bastante más significativo.

00:03:22.390 --> 00:03:24.379
Si los gráficos se usan bien,

00:03:24.379 --> 00:03:27.169
pueden ayudar a comprender 
intuitivamente datos complejos.

00:03:27.169 --> 00:03:28.869
Debido a que el software visual 


00:03:28.869 --> 00:03:31.560
posibilita más el uso 
de gráficos en todos los medios,

00:03:31.560 --> 00:03:35.270
también los hace más fáciles de usar
de manera descuidada o deshonesta.

00:03:35.270 --> 00:03:37.710
Así que la próxima vez 
que veas un gráfico,

00:03:37.710 --> 00:03:40.090
no te dejes influir 
por las líneas y curvas.

00:03:40.090 --> 00:03:41.072
Mira las etiquetas,

00:03:41.072 --> 00:03:42.130
los números,

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
la escala

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
y el contexto.

00:03:44.360 --> 00:03:48.130
Y entonces pregúntate qué historia 
intenta mostrar el gráfico.