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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.71,0:00:10.04,Default,,0000,0000,0000,,Imagina una rueda de reconocimiento\Ndonde se pide a diez testigos
Dialogue: 0,0:00:10.04,0:00:15.63,Default,,0000,0000,0000,,que identifiquen a un ladrón de bancos\Nque vieron huir de la escena del crimen.
Dialogue: 0,0:00:15.63,0:00:18.27,Default,,0000,0000,0000,,Si seis de ellos señalan\Na la misma persona,
Dialogue: 0,0:00:18.27,0:00:21.20,Default,,0000,0000,0000,,hay una buena probabilidad\Nde que esta sea culpable
Dialogue: 0,0:00:21.20,0:00:22.74,Default,,0000,0000,0000,,si lo hacen las diez,
Dialogue: 0,0:00:22.74,0:00:25.21,Default,,0000,0000,0000,,se podría pensar que el caso\Nno deja lugar a dudas
Dialogue: 0,0:00:25.21,0:00:27.25,Default,,0000,0000,0000,,pero podrías equivocarte.
Dialogue: 0,0:00:27.26,0:00:29.73,Default,,0000,0000,0000,,Para la mayoría, esto\Nsuena bastante extraño.
Dialogue: 0,0:00:29.73,0:00:34.69,Default,,0000,0000,0000,,Después de todo, gran parte de la sociedad\Nse basa en la mayoría y el consenso,
Dialogue: 0,0:00:34.69,0:00:37.81,Default,,0000,0000,0000,,sea en política, en los negocios,\No en el entretenimiento.
Dialogue: 0,0:00:37.81,0:00:42.03,Default,,0000,0000,0000,,Así que es normal que pienses\Nque más consenso es mejor.
Dialogue: 0,0:00:42.03,0:00:44.86,Default,,0000,0000,0000,,Y hasta cierto punto,\Nnormalmente lo es.
Dialogue: 0,0:00:44.86,0:00:48.98,Default,,0000,0000,0000,,Pero, a veces, cuanto más cerca\Nse está de llegar a un acuerdo total,
Dialogue: 0,0:00:48.99,0:00:52.59,Default,,0000,0000,0000,,menos confiable se vuelve el resultado.
Dialogue: 0,0:00:52.59,0:00:56.03,Default,,0000,0000,0000,,Esto se conoce como\Nla paradoja de la unanimidad.
Dialogue: 0,0:00:56.03,0:00:58.35,Default,,0000,0000,0000,,La clave para entender\Nesta aparente paradoja
Dialogue: 0,0:00:58.35,0:01:01.89,Default,,0000,0000,0000,,está en considerar el nivel\Ngeneral de incertidumbre
Dialogue: 0,0:01:01.89,0:01:05.41,Default,,0000,0000,0000,,involucrado en el tipo de situación\Ncon el que estás lidiando.
Dialogue: 0,0:01:05.41,0:01:08.80,Default,,0000,0000,0000,,Si en una rueda de reconocimiento\Nse pide a testigos que identifiquen
Dialogue: 0,0:01:08.80,0:01:10.22,Default,,0000,0000,0000,,la manzana por ejemplo,
Dialogue: 0,0:01:10.23,0:01:13.39,Default,,0000,0000,0000,,no deberíamos sorprendernos\Npor oír un veredicto unánime.
Dialogue: 0,0:01:13.39,0:01:17.50,Default,,0000,0000,0000,,Pero en los casos en los que\Nesperamos opiniones diversas
Dialogue: 0,0:01:17.50,0:01:21.33,Default,,0000,0000,0000,,también deberíamos esperar\Nuna distribución variada.
Dialogue: 0,0:01:21.33,0:01:23.46,Default,,0000,0000,0000,,Si lanzas una moneda cien veces,
Dialogue: 0,0:01:23.46,0:01:28.16,Default,,0000,0000,0000,,es de esperar que salga cara\Nla mitad de las veces.
Dialogue: 0,0:01:28.16,0:01:31.54,Default,,0000,0000,0000,,Pero si tus resultados\Nse acercan a un 100 % de caras,
Dialogue: 0,0:01:31.54,0:01:34.18,Default,,0000,0000,0000,,sospecharías que algo no va bien,
Dialogue: 0,0:01:34.18,0:01:35.97,Default,,0000,0000,0000,,y no con cada tiro
Dialogue: 0,0:01:35.97,0:01:37.96,Default,,0000,0000,0000,,sino con la moneda en sí.
Dialogue: 0,0:01:39.00,0:01:43.80,Default,,0000,0000,0000,,Claro, identificar sospechosos no es\Nalgo tan aleatorio como tirar una moneda,
Dialogue: 0,0:01:43.80,0:01:48.33,Default,,0000,0000,0000,,pero tampoco es tan evidente como\Nseparar las manzanas de las bananas.
Dialogue: 0,0:01:48.34,0:01:53.88,Default,,0000,0000,0000,,De hecho, un estudio del año 1994\Nencontró que hasta un 48 % de los testigos
Dialogue: 0,0:01:53.88,0:01:56.96,Default,,0000,0000,0000,,suele elegir la persona errónea\Nen una rueda de reconocimiento
Dialogue: 0,0:01:56.96,0:02:00.29,Default,,0000,0000,0000,,incluso cuando la mayoría\Nestá segura de su elección.
Dialogue: 0,0:02:00.31,0:02:03.79,Default,,0000,0000,0000,,Los recuerdos basados en un vistazo\Nbreve son poco fiables
Dialogue: 0,0:02:03.79,0:02:07.20,Default,,0000,0000,0000,,y a menudo sobrestimamos\Nnuestra exactitud.
Dialogue: 0,0:02:07.20,0:02:08.16,Default,,0000,0000,0000,,Sabiendo todo esto,
Dialogue: 0,0:02:08.16,0:02:12.09,Default,,0000,0000,0000,,una identificación unánime empieza\Na parecerse menos a culpabilidad,
Dialogue: 0,0:02:12.09,0:02:14.70,Default,,0000,0000,0000,,y más a un error sistémico
Dialogue: 0,0:02:14.70,0:02:17.02,Default,,0000,0000,0000,,o sesgo durante el reconocimiento.
Dialogue: 0,0:02:17.02,0:02:21.01,Default,,0000,0000,0000,,Y los errores sistemáticos no implican\Nsolo los sesgos en el juicio humano.
Dialogue: 0,0:02:21.01,0:02:23.36,Default,,0000,0000,0000,,Entre 1993 a 2008
Dialogue: 0,0:02:23.38,0:02:28.83,Default,,0000,0000,0000,,se encontró el mismo ADN femenino\Nen varias escenas del crimen en Europa,
Dialogue: 0,0:02:28.83,0:02:34.42,Default,,0000,0000,0000,,culpando así a una escurridiza asesina\Nconocida como Fantasma de Heilbronn.
Dialogue: 0,0:02:34.43,0:02:40.23,Default,,0000,0000,0000,,Pero el mismo ADN estaba presente\Nen todas las pruebas
Dialogue: 0,0:02:40.23,0:02:43.96,Default,,0000,0000,0000,,porque los bastoncillos de algodón usados\Npara recolectar las muestras de ADN
Dialogue: 0,0:02:43.96,0:02:50.04,Default,,0000,0000,0000,,fueron contaminados accidentalmente\Npor una operaria de la fábrica de algodón.
Dialogue: 0,0:02:50.04,0:02:54.19,Default,,0000,0000,0000,,En otros casos, surgen errores\Nsistemáticos debido al fraude deliberado,
Dialogue: 0,0:02:54.21,0:02:59.21,Default,,0000,0000,0000,,como el referendo presidencial celebrado\Npor Saddam Hussein en 2002,
Dialogue: 0,0:02:59.21,0:03:02.67,Default,,0000,0000,0000,,en el que del 100 % de los votantes,
Dialogue: 0,0:03:02.82,0:03:06.37,Default,,0000,0000,0000,,supuestamente el 100 % votó a favor
Dialogue: 0,0:03:06.37,0:03:09.46,Default,,0000,0000,0000,,de otro mandato suyo de siete años.
Dialogue: 0,0:03:09.46,0:03:10.84,Default,,0000,0000,0000,,Si la miramos de este modo,
Dialogue: 0,0:03:10.84,0:03:15.12,Default,,0000,0000,0000,,la paradoja de la unanimidad\Nen realidad no es tan paradójica.
Dialogue: 0,0:03:15.12,0:03:18.24,Default,,0000,0000,0000,,Una decisión unánime sigue siendo\Nun resultado ideal en teoría,
Dialogue: 0,0:03:18.24,0:03:23.59,Default,,0000,0000,0000,,sobre todo en los casos donde hay\Nmucho consenso y poca incertidumbre,
Dialogue: 0,0:03:23.59,0:03:24.56,Default,,0000,0000,0000,,pero en la práctica,
Dialogue: 0,0:03:24.56,0:03:29.04,Default,,0000,0000,0000,,llegar a un acuerdo unánime\Nes muy poco probable
Dialogue: 0,0:03:29.04,0:03:34.17,Default,,0000,0000,0000,,y debería indicar que quizá haya alguna\Nrazón oculta que afecta al sistema.
Dialogue: 0,0:03:34.18,0:03:37.02,Default,,0000,0000,0000,,Si bien podemos aspirar\Na la armonía y el consenso,
Dialogue: 0,0:03:37.02,0:03:41.45,Default,,0000,0000,0000,,debemos tener en cuenta a menudo\Nel error y el desacuerdo.
Dialogue: 0,0:03:41.45,0:03:44.70,Default,,0000,0000,0000,,Y si un resultado unánime parece\Ndemasiado bueno para ser verdad,
Dialogue: 0,0:03:44.70,0:03:46.34,Default,,0000,0000,0000,,probablemente lo sea.