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El coste exponencial de la inacción

Sólo tres días después de su implantación, las medidas que tomó el gobierno parece que se están empezando a notar, para bien. Con la tendencia hasta el 13 de marzo, los contagios se duplicaban cada 2 días y las muertes cada 1,4 días. Con la tendencia desde el 14 de marzo el ritmo es menor: los contagios se duplican cada 3,3 días y las muertes cada 2,5 días.

O de otra manera equivalente:

  • antes, en 6,8 días los contagios se multiplicaran por 10; ahora hacen falta 10,8 días
  • antes, en 4,8 días las muertes se multiplicaban por 10; ahora hacen falta 8,3 días.

Esto se puede apreciar muy bien en las siguientes gráficas:

ContagiosyMuertes_dia17_tendencia1

Hay que tener cierto cuidado con el lenguaje: uno está tentado de decir que se está “frenando la epidemia”, pero no es así: las muertes siguen aumentando, y por ahora a un ritmo vertiginoso, sólo que no tan vertiginoso como antes. Las medidas funcionan, pero un crecimiento exponencial no se para de un día para otro.

Ahora bien, ¿qué efecto habría tenido tomar medidas antes? El 8 de marzo se decretaba el aislamiento de la Lombardía y otras 14 provincias italianas, mientras en España el gobierno alentaba a participar en la manifestación del 8M¿Qué hubiera ocurrido si, mirándonos en el espejo de Italia, hubiéramos decretado la cuarentena a la vez que ellos? Aquí tienen las gráficas: 

ContagiosyMuertes_dia17_tendencia2

La línea verde de trazos es la proyección de los datos si la evolución que ha comenzado el 14 de marzo hubiera empezado el día 8. ¿Cuántas víctimas nos habríamos ahorrado? Vamos a verlo.

La siguiente tabla muestra, en la primera fila, los contagios y fallecimientos esperables si se hubiera mantenido la tendencia seguida hasta el 13 de marzo. La segunda fila muestra los datos reales de ayer: el total de contagios es un 82% del esperable y el de muertes el 53%. Es una mejora muy grande, sí, y es una buena noticia, pero si se hubiera actuado a la vez que Italia estaríamos mucho mejor: los números serían del 31% y el 25%.

TablaPredicciones

 

En resumen, mirando ahora a los números absolutos:  llevamos 9.942 contagiados y podríamos llevar 3.702; llevamos 342 muertos y podríamos llevar 158. Seis días de inacción nos han costado a día de hoy unos  6.240 contagiados y 184 muertos. 

Pero la cosa es bastante peor en realidad, por dos razones.

Primero, hemos hablado del coste hoy, pero el coste crece cada día… exponencialmente. En efecto, la distancia entre las líneas de trazos azul y verde es la estimación de lo que hemos perdido por el retraso. Se mantienen paralelas, pero eso es porque la escala es logarítmica: en realidad esa distancia constante representa un coste cada vez mayor: si en la gráfica de muertes corresponde hoy a unas 180, dentro de 8,3 días, cuando se prevé que las muertes se hayan multiplicado por 10, corresponderá a 1.800: mil ochocientas vidas perdidas. Y así sucesivamente: cuando el crecimiento es exponencial, el coste de la inacción crece exponencialmente con el tiempo.

Segundo, hemos supuesto que la tendencia inaugurada estos tres días se mantiene. Pero lo esperable, a la luz de la experiencia de Italia, es que con estas medidas restrictivas la pendiente vaya disminuyendo gradualmente (al fin y al cabo, para eso las tomamos: hasta que la gráfica no sea horizontal no habremos parado la epidemia). Si prolongamos nuestra tendencia hasta el 8 de marzo con la tendencia que adquirió Italia a partir de ese día, lo que obtenemos es la línea continua con puntos en verde:

ContagiosyMuertes_dia17_tendencia3

No llega hasta el último día porque Italia no nos lleva tanto adelanto, pero pueden ustedes estimar a ojo los contagios y los muertos que tenemos y no deberíamos tener (son bastantes más que los que da el cálculo anterior). Yo casi prefiero no hacerlo.

[Actualización, 19/03/20] Dos días después se confirman que los datos siguen muy de cerca la nueva tendencia inaugurada el 14 de marzo:

ContagiosyMuertes_dia18_tendencia2bis

Como las gráficas logarítmicas no son muy intuitivas para el que no está acostumbrado a manejarlas, he marcado los números sobre la gráfica. Ya expliqué que cada día que pasa el precio en contagios y muertes que hemos pagado por no actuar a tiempo va creciendo. Aquí tienen la tabla actualizada:

TablaPredicciones_dia18Seis días de inacción nos han costado a día de hoy (en realidad, a día de ayer) unos  9100 contagiados y unos 363 muertos. (las diferencias entre la segunda y la tercera filas). Son cotas inferiores, como expliqué al final del post… pero una vez más mejor no pensarlo.

*

Más sobre el coronavirus en este blog:
* El coronavirus exponencial [12/03/20]
* “No cabe descartar” dijo el presidente [14/03/20]

“No cabe descartar”, dijo el presidente

El presidente del Gobierno decía ayer “No cabe descartar que en la próxima semana alcancemos los más de 10.000 afectados”.

No cabe descartar, dijo el presidente. Veamos lo que dicen los datos.

La siguiente gráfica representa los casos declarados hasta ayer en España y otros cuatro países, contando el tiempo desde el día en el que se alcanzó el caso número 100. Estas gráficas comparativas se han popularizado en los medios, pero la nuestra tiene una diferencia importante: es logarítmica (como explicaba en el post anterior, eso significa que la distancia en el eje vertical entre 1 y 10 es la misma que entre 10 y 100, entre 100 y 1000, etc.)

Contagios_log_prediccion

Este tipo de gráfica tiene varias ventajas importantes:

  • Nos permite comprobar de un vistazo si el crecimiento es realmente exponencial (la gráfica es entonces una recta). Y efectivamente lo es en los cuatro países europeos, aunque Italia está consiguiendo disminuir ligeramente la pendiente (Corea lo hizo de manera espectacular muy pronto).
  • Podemos apreciar de un vistazo el tiempo que tarda en multiplicarse por 10 el número de casos. En España, aproximadamente cada siete días.
  • Eso nos permite hacer predicciones: si ahora tenemos 5.000 casos, dentro de una semana tendremos previsiblemente 50.000

¿Cómo de fiable es esa predicción? Si tenemos en cuenta que la tendencia desde que se declaró el caso 100 ha permanecido invariable (si acaso, la pendiente ha aumentado últimamente), y si tenemos en cuenta también que Italia, que nos lleva ocho días de adelanto, no ha conseguido apenas ralentizarla, yo diría que muy fiable.

Esto es lo esencial y lo puede entender cualquiera viendo la gráfica. Pero para que la cosa quede más científica, he ajustado una línea de tendencia, que aparece dibujada como una recta de puntos (la ecuación aparece en la figura). Resulta que el coeficiente de determinación R2 es de 0,99: el ajuste es muy bueno (el valor máximo de R2 es de 1). Con la ecuación de la figura y una calculadora pueden estimar con más precisión cuando se alcanzarán los 10.000 casos que “no cabe descartar” según nuestro presidente: para t=13,9 días. Como en estas gráficas t=0 está fijado el día 1 de marzo a mediodía, la predicción es que tendremos 10.000 casos para el día 13,9+1,5=15,4: mañana a mediodía.

[Aclaración (15/03/20): los datos cada día se conocen el día siguiente de madrugada;  la predicción es entonces que en los datos de la madrugada del 16 no habremos llegado a 10.000 y en los del día siguiente los habremos superado]

Hasta aquí hemos hablado de casos, es decir, de personas contagiadas. Pero lo realmente grave son los fallecidos. He aquí la gráfica:

Muertes_log_prediccion

Tenemos, con diferencia, la peor evolución. Hemos alcanzado a Italia, pero lo dramático no es eso, sino la pendiente. Las muertes se multiplican por 10 cada 4,8 días. ¿La predicción? 1.000 muertos el 17 de marzo, y 10.000 para el 21 o 22.

[Aclaración (15/03/20): esto significa que conoceremos esos datos el 18 y el 22 o 23]

Todo esto, claro, si no tomamos medidas realmente drásticas, como las de Corea. Aunque ni siquiera así se puede disminuir la pendiente de un día para otro.

[Actualización 16/03/20] Estas son las gráficas actualizadas. La predicción se realizó usando sólo los datos hasta el 13 de marzo. Parece que empiezan a reducirse las pendientes, sobre todo en la curva de fallecimientos. Ojalá se confirme los próximos días…

ContagiosyMuertes_dia16

(por cierto, las gráficas logarítmicas ya se están imponiendo en los medios más prestigiosos: aquí el Financial Times parece que me las hubiera copiado…)

[Actualización 17/03/20] Se va confirmando que desde el estado de alarma (en realidad, desde desde la víspera, día 13, cuando el presidente del gobierno lo anunció sin activarlo aún) cambia la tendencia. De hecho, ahora tenemos la misma pendiente que Italia, lo cual es bastante razonable porque hemos adoptado por fin unas medias parecidas. Ayer, además, el número de fallecimientos quedó bastante por debajo de la predicción: buenas noticias. Aquí están las gráficas:

ContagiosyMuertes_dia17

En el post hacía una predicción concreta, basándome en la tendencia hasta el 13 de marzo: que “si no tomamos medidas realmente drásticas (…) en los datos de la madrugada del 16 no habremos llegado a 10.000 contagios y en los del día siguiente los habremos superado“. ¿Qué ha ocurrido finalmente? Que ayer teníamos 7.844 y hoy 9.942: no hemos superado los 10.000 por muy poco, a pesar de que por fin se han tomado medidas drásticas. El crecimiento exponencial no se para así como así.

*

(Más sobre el coronavirus en el siguiente post y en el anterior)

El coronavirus exponencial

Uno de los problemas que estamos padeciendo en esta crisis del coronavirus es la desinformación. No es el más agudo, claro está, pero es importante, porque una sociedad bien informada toma decisiones más racionales, y eso, que siempre es conveniente, se convierte en esencial en una epidemia.

Es verdad que las radios, televisiones y periódicos no hablan de otra cosa, pero sus noticias son a menudo anecdóticas (tal o cual famoso infectado), irrelevantes (¡esas entrevistas a las señoras a la salida del Mercadona!), o, peor aún, buscan la rentabilidad política (y eso que ya hemos visto que el virus no distingue entre partidos: Irene Montero se contagia igual que Ortega Smith).

Incluso cuando los medios elaboran un especial informativo con las “claves para entender el coronavirus de Wuhan”, esa información exhaustiva no nos sirve en realidad para hacernos una idea clara de lo que ocurre. No sirve sobre todo por una razón: aunque pretenden informarnos sobre la evolución de la epidemia, no lo hacen. Lo que hacen es dar los números actualizados de muertos y contagiados. Y con eso no se entiende la evolución.

Entender la evolución de la epidemia es clave porque es lo que nos permite prever, al menos hasta cierto punto, lo que va a ocurrir, y por tanto tomar medidas adecuadas. Pero la evolución de una epidemia es sumamente antiintuitiva. Supongamos que cada infectado contagia a dos personas al día siguiente de ser contagiado y que ya no contagia a nadie más: una suposición muy optimista, que seguro que infravalora el caso del coronavirus. El primer día tenemos un infectado, el segundo dos más, el tercero cuatro más, el cuarto ocho más, y así sucesivamente. ¿Cuántos infectados tendremos al cabo de un mes?

La respuesta es que el día 31 tenemos 2^{31} -1=2.147.483.647: ¡más de dos mil millones! En un par de días más, toda la población mundial habría contraído el virus.

El problema es completamente análogo a la célebre leyenda del inventor del ajedrez, que pidió al brahman la modesta recompensa de un grano de trigo por la primera casilla del tablero, dos por la segunda, cuatro por la tercera, etc. No parecía mucho, pero al hacer la cuenta resulta que harían falta las cosechas de trigo del mundo entero durante más de mil años para pagarle (aquí lo explica la Wikipedia, además de demostrar la fórmula que he utilizado).

Quizá lo más interesante de esta historia es que seguramente usted la conoce, pero, a pesar de ello, probablemente ha infravalorado el número de contagios. Si no se toman medidas para evitar el contagio, el crecimiento de una epidemia es exponencial. Y nuestra intuición falla completamente ante un crecimiento exponencial. Incluso aunque estemos avisados, lo subestimamos sistemáticamente. Por eso dar el número de contagiados cada día no sirve. Sólo podemos hacernos una idea de su evolución si nos dan la gráfica. Por ejemplo, esto:

La gráfica la he elaborado yo con datos de esta extraordinaria página, que permite descargar en formato Excel los números actualizados de pacientes contagiados, fallecidos y curados para todos los países del mundo. Para cada país he desplazado el eje horizontal de manera que el día cero sea el día en el que se alcanzó o supero el número de 100 contagiados (he copiado la idea a Mark Handley que viene publicando este tipo de gráficas en su cuenta de Twitter).

Todos los países, salvo Corea a partir del día 7º u 8º, tienen un crecimiento aproximadamente exponencial. Y ya vemos aquí lo antiintuitivo que resulta: a la vista de la evolución de los 5 primeros días, no da la impresión de que se vaya a disparar el crecimiento como ocurre en Italia.

Hay, sin embargo, una manera mucho mejor de representar estos datos, un tipo de gráfica en la que “se les ve venir”. Se trata de poner la escala vertical de manera que las distancias no sean proporcionales a los valores sino a sus logaritmos: es decir, que la distancia entre 1 y 10 sea la misma que entre 10 y 100, entre 100 y 1000, etc. En esta escala logarítmica la gráfica de una exponencial es una recta. Y esto es lo que obtenemos con los datos del coronavirus:

Cualquier recta aquí es una exponencial, y su pendiente indica el tiempo que tarda en multiplicarse por 10 el número de contagiados.

Corea empezó muy rápido (al ritmo inicial, en dos días y medio se habrían multiplicado por 10 los contagios), pero ha conseguido vencer a la exponencial, y en el último tramo va camino de que se deje de aumentar el número de contagiados.

En contraste, los países europeos lo estamos haciendo mucho peor. Italia apenas ha conseguido disminuir la pendiente 18 días después de superar los 100 contagios, mientras que Francia y Alemania muestran una recta casi perfecta: cada 7 días y medio se multiplica por 10 el número de contagiados. El caso de España es el peor: ¡nuestra pendiente tiende a aumentar!

Esto es realmente dramático. Con los últimos datos, el número de casos en España se multiplica por 10 aproximadamente cada 6 días. En esta gráfica, actualizada a ayer, había 2.277 contagiados. Hagan la cuenta: a este ritmo, en 6 días habría 22.770, en 12 días 222.770, en 18 días 2.227.700…

Naturalmente, el crecimiento no puede seguir a ese ritmo: en un mes habría 222 millones y sólo hay 47 millones de españoles. Cuando casi todo el mundo está contagiado, el número diario de nuevos contagios tiene que disminuir a la fuerza. Pero no hace falta decir que esto no es ningún consuelo.

Para terminar, una gráfica que da que pensar: la del número de fallecimientos:

España no lo está haciendo nada bien: llevamos una tendencia peor aún que Italia. ¿Qué han hecho en Corea del Sur, qué hacen en Alemania? Deberíamos copiarlo urgentemente.

Actualización (13/03/2020): Añado gráficas con los datos de ayer; a sugerencia de un lector, ahora represento contagios y fallecimientos por cada millón de habitantes, lo que hace más correcto compararlos… y más evidente que somos el país que tiene una evolución peor (fíjense sobre todo el la pendiente de los últimos días, que es lo realmente crítico)

Contagios_log_dia13

Muertes_log_dia13

[Actualización 16/03/20] Estoy actualizando las gráficas en el siguiente post. El enlace que había utilizado para obtener los datos (este), muy bueno porque permite descargarse un excel con el histórico, no se actualiza desde el viernes, así que los datos nuevos los he obtenido, día a día, del panel informativo de la universidad Johns Hopkins.

La Diada y la superstición de la exactitud

[Disclaimer: He elegido como ejemplo la Diada porque es una manifestación masiva que se repite todos los años, y porque he podido encontrar datos del recorrido para todas las últimas ediciones. Pero por desgracia, ocurre más o menos lo mismo con manifestaciones de todas las ideologías…]

La vida pública está llena de irracionalidades, pero una especialmente llamativa es la que aflora cada vez que una gran manifestación acapara los titulares. No falla: Si el colectivo A protesta contra el colectivo B, A dirá que la asistencia fue masiva y B dirá que sólo fueron cuatro gatos.

El sectarismo es consustancial al ser humano, pero de las instituciones oficiales deberíamos esperar una información más imparcial, ¿no? Bien, aquí pueden comparar los datos sobre la asistencia a las últimas Diadas, según la Guardia Urbana de Barcelona y la Delegación del Gobierno en Cataluña:

Ante tal grado de desacuerdo, y tan sistemático, está claro que no podemos confiar en la neutralidad de las instituciones… Es triste, pero ¿tenemos por eso que conformarnos con incertidumbres de casi un orden de magnitud?¿En una época en la que se ha medido la distancia de la Tierra a la Luna con una precisión de ±1 mm no va a ser posible contar el número de manifestantes en un margen de, digamos, ±100.000?

*

Naturalmente que es posible: basta alquilar una avioneta, tomar fotos de alta resolución y usar un programa de visión artificial para contar cabezas. Eso es lo que hizo una empresa llamada Lynce entre 2009 y 2011. Sus resultados fueron siempre órdenes de magnitud inferiores a los números pregonados por los convocantes, y casi siempre a los de los periódicos; recibió un aluvión de críticas por ello y tuvo que cerrar porque no llegó a ser rentable: los medios tampoco son neutrales y no estaban interesados en conocer los datos reales. Más información en este vídeo:

Es muy interesante que se obtuvieran siempre números drásticamente inferiores a los publicitados. La actividad de Lynce, y la polémica que generó, destapó lo que podíamos llamar un fraude informativo generalizado: el absoluto desinterés de los medios de comunicación por la verdad numérica, y su sometimiento a los intereses propagandísticos de los partidos políticos (y/o al sensacionalismo de los grandes números, porque generan más interés unas cifras hinchadas artificialmente que los datos reales). Posverdad numérica, lo llamé hace un par de años.

Lo cierto es que, pese a que lo hemos oído una y otra vez, ninguna manifestación ha reunido nunca a un millón de personas en España, como explica este magistral artículo de Alex Grijelmo. Ya en la época de Franco vitoreaban al Caudillo un millón de personas en la Plaza de Oriente… en la que difícilmente caben más de 40.000 (ver vídeo anterior, 1:05). Y desde entonces nada ha cambiado: el millón mágico se enarbola despojado de cualquier sentido cuantitativo, como si no fuera un número sino un mantra. Igual que en la Biblia “setenta veces siete” no significa “490 veces” sino “siempre”, el “millón” de manifestantes no significa que acudieran 106, sino algo así como “toda la gente decente de este país”.

*

El problema, claro, es que se nos quiere hacer creer que el “millón” de manifestantes es realmente 106, haciendo pasar por datos objetivos lo que no es más que propaganda. Y es muy sintomático el hecho de que nos traguemos el número, o que al menos no estemos alerta y lo cuestionemos. Esta indiferencia a lo cuantitativo nos está mostrando lo extendido que está el anumerismo en nuestra sociedad, y a la vez apunta a una de sus principales causas: la superstición de la exactitud.

Desde el colegio nos acostumbran pensar que las matemáticas consisten en hacer cuentas y que la única solución que vale para un problema es la solución exacta. Nunca se hace una estimación aproximada. El resultado es que casi todo el mundo cree, sin ser muy consciente de ello, que si no se puede conocer un dato con exactitud, no se puede conocer en absoluto. Así que nos parece normal resignarnos a que no se pueda saber cuántas personas han asistido a una manifestación.

Pero es justo lo contrario. La práctica de la ciencia nos enseña que la exactitud casi nunca es posible, pero casi siempre es innecesaria. Cuando los alumnos, educados en la superstición de la exactitud, llegan al laboratorio de física en 1º de carrera suelen dar resultados con ocho o nueve cifras decimales (¡las que quepan en la calculadora!)… pero no tienen ni idea del orden de magnitud de lo que tiene que salir (para reconocer cuando un resultado es absurdo), ni son capaces de estimar el error de sus resultados (para dar los decimales apropiados).

Si no fuéramos víctimas anuméricas de la superstición de la exactitud entenderíamos de inmediato que en realidad no es necesaria la avioneta, ni las fotos de alta resolución, ni el programa de visión artificial: todo esto es matar moscas a cañonazos. Porque no hace falta contar el número exacto de manifestantes. Lo único que necesitamos es una estimación aceptable, y teniendo en cuenta las enormes discrepancias entre las versiones de las partes interesadas, el margen de ±100.000 que decíamos más arriba ya sería un gran progreso.

*

Para hacer esa estimación basta saber los metros cuadrados ocupados por la manifestación y multiplicarlos por el número de personas que hay en cada metro cuadrado. Lo primero es muy fácil desde que existe Google Maps. Sólo hay que enterarse de qué calles ocupó la manifestación, algo que hicieron cuatro blogueros en El manifestódromo, por el simple procedimiento de darse un paseo y ver hasta dónde llegaba la gente. Sin apenas tecnología, dieron durante unos cuantos años unos datos mucho más fiables que los de toda la prensa… que naturalmente no adoptó su método. El blog cesó su actividad en 2012.

Pero incluso sin saber hasta dónde se extendió realmente la manifestación podemos tener una cota superior aproximada si conocemos su recorrido, porque muy pocas veces se llena éste al completo. Y en cuanto a las personas por metro cuadrado, es muy difícil que sean más de una en una manifestación que avance (es instructivo ver el vídeo de más arriba, a partir de 0:56).

En conclusión: simplemente calculando el área en metros cuadrados del recorrido de la manifestación tenemos una cota superior razonable para el número de manifestantes.

He aplicado este criterio a las últimas Diadas en la tabla siguiente (para cada año hay un enlace a una referencia que he usado para estimar las longitudes y anchuras; en 2013 la manifestación fue una cadena humana por toda la costa catalana, el dato es de la Generalitat).

Asistentes Asistentes
Año Recorrido Longitud
(m)
Anchura
(m)
Área
(m2)
Guardia
Urbana

Delegación
Gobierno

2012 Paseo de Gracia y Via Laietana 2700 50 1,35E+05 1,00E+06 6,00E+05
2013 Costa de Cataluña 415000 1,5 6,23E+05 1,60E+06 4,00E+05
2014 Diagonal+Gran Vía 9000 50 4,50E+05 1,80E+06 5,00E+05
2015 Meridiana 5200 40 2,08E+05 1,40E+06 5,20E+05
2016 Paseo de S Joan y Lluis Companys 1560 50 7,80E+04 8,75E+05 3,70E+05
2017 Paseo de Gracia y Aragó 3400 40 1,36E+05 1,00E+06 3,50E+05
2018 Diagonal 5900 50 2,95E+05 1,00E+06 No da datos
2019 Gran Vía – Paseo de Gracia, etc 3500 50 1,75E+05 6,00E+05 No da datos

 

La mejor forma de apreciar los resultados es en forma de gráfica:

Nuestra “cota superior razonable” para el número de manifestantes, dada por el número de metros cuadrados, es siempre muy inferior a la estimación de la Guardia Urbana (GU) -¡a veces en un orden de magnitud!- y casi siempre inferior también a los números dados por la Delegación del Gobierno (DG).

Pero lo más curioso es la correlación: nuestra estimación no tiene ninguna relación con los datos de DG (el coeficiente de correlación es despreciable, R=0,04) pero sus variaciones van acompasadas con las de los datos de GU (como se puede ver en la gráfica y demuestra el coeficiente de correlación, bastante alto: R=0,78).  Si a mí me presentaran estos datos sin saber de qué se trata, sospecharía que DG se los inventa, mientras que GU los obtiene de los metros cuadrados, mas o menos con esta fórmula:

N = 1,66·M + 725.000

siendo N los asistentes y M los metros cuadrados; lo que significaría que la Guardia Urbana mete a 1,66 personas por metro cuadrado… y añade unos tres cuartos de millón. Al menos, eso es lo que dicen los ajustes por mínimos cuadrados… 😉.

Malas noticias

No, no voy a hablar del cambio climático o de la guerra de Siria. Me refiero a noticias que son malas en otro sentido: engañosas, chapuceras, ineptas… El tipo de noticias que el blog Malaprensa (que realiza un impagable servicio público) viene analizando desde hace años.

Una de las razones que me motivó a crear el Curso de Humanidades “Ciencia para pensar mejor”, que acaba de comenzar su tercera edición, es encontrarme una y otra vez con este tipo de malas noticias. Lejos de remitir, la chapuza parece extenderse cada vez más, no ya en los dominios sin ley de twitter, sino muy a menudo en la prensa supuestamente seria. Por eso es más necesario que nunca estar en guardia y tener las herramientas intelectuales para no picar en el anzuelo. Ese es uno de los objetivos del curso.

Un ejemplo, de hace cuatro días. Leo en la página de portada de El Mundo este titular:

ElMundo1.PNG

¡Qué barbaridad! Pero ¿qué nos encontramos en el cuerpo de la noticia? Ahora el titular es distinto:

ElMundo1b

Y he aquí unos párrafos seleccionados:

ElMundo2

Así que lo que ha ocurrido realmente es que una web (que no hay manera de encontrar con los datos del artículo) ha recabado testimonios sobre el acoso en arqueología, y el 50% de las participantes voluntarias dicen haber sufrido acoso. ¿Es una muestra representativa? Yo diría que no… Y si la muestra no es representativa, la encuesta no sirve para nada.

¿Cuál es el problema? Que si hacemos un titular ajustado a la verdad nadie va a picar (quiero decir, a hacer click). En realidad, no hay noticia: podríamos hablar, quizá, de una no-noticia, que es uno de los géneros de las malas noticias.

Pero una vez lanzada la no-noticia, da mucho juego: además de los clicks en la web de El Mundo (que se traducen en dinero de publicidad), está el sinfín de comentarios al final de la página, con los que los lectores se desahogan lanzándose improperios, la tormenta que se desata en twitter, la opinión de algún tertuliano en la TV…. etc: ruido, que es de lo que se trata.

Esto es un ejemplo, escogido casi al azar. Seguro que ustedes pueden encontrar muchos más. Es un buen ejercicio para empezar a entender nuestro ecosistema informativo.

Contando manifestantes (o la posverdad numérica)

Desde que el Diccionario Oxford la proclamó como “palabra del año” y The Economist le dedicó una portada, no hay día que no oigamos hablar de la posverdad.

Y lo cierto es que necesitábamos la palabra, que no es sinónimo de “mentira”, como dicen algunos críticos de oído poco fino. Posverdad no se refiere a tal o cual noticia falsa, sino a un estado de ánimo: la actitud de quien valora, por encima de la verdad fáctica de las cosas, su particular “verdad” sentimental. Eso tan cursi de “mi verdad”, que hace años sonaba a parla de folclóricas, y que hace aún más años hizo decir certeramente a don Antonio Machado:

¿Tu verdad?  No, la Verdad,
y ven conmigo a buscarla.
La tuya, guárdatela.

La posverdad está hoy por todas partes, y no se detiene ni ante las matemáticas. El President de la Generalitat y el Delegado del Gobierno en Cataluña seguramente coincidirán en que una mano tiene cinco dedos, pero si esa elemental operación de contar la extienden a los manifestantes de la Diada, sus resultados pueden diferir en un orden de magnitud.

Lo más grave es que a nadie parece importarle. Las partes esgrimen sus verdades, los medios las publicitan, y nosotros nos quedamos con la que más nos gusta. Aunque en general, el número que prevalece es al más abultado. Toda manifestación que se precie alcanzará el millón de asistentes, según sus convocantes. Ese es un número que les encanta a los medios (sensacionalismo en acción) y que, repetido una y otra vez, se convierte en canónico, y acaba siendo admitido sin discusión, como algo “que todo el mundo sabe”.

¿Es que es imposible contar manifestantes? Contarlos, quizá, sí; al menos, sin helicópteros, cámaras,  y herramientas de análisis de imagen. Pero ¿quién necesita contarlos? Basta estimarlos con una aproximación razonable, y eso es facilísimo: el número de manifestantes es, en primera aproximación, el número de metros cuadrados que ocupó la manifestación. Y ni siquiera es necesario medir el área con precisión, ya que la estimación de un manifestante por metro cuadrado tampoco es demasiado precisa…

Naturalmente, quien no sabe de números enseguida criticará este desprecio por la precisión, pero se equivoca. La idea importante es que, por burdo que sea el cálculo, es una estimación razonable e imparcial del orden de magnitud: no nos podrá decir si había 82.000 o 97.000 manifestantes, pero sí que no había diez mil ni un millón, digan lo que digan los convocantes.

Para estimar el área de una manifestación basta enviar a cuatro o cinco periodistas que inspeccionen hasta dónde llega la gente, y luego mirarlo en Google Maps. Un periódico que hiciera esto en cada protesta multitudinaria prestaría un impagable servicio a la democracia. Sospecho que si no se hace no es tanto por pereza como por analfabetismo numérico.  La idea de que casi nunca necesitamos una medida exacta, sino una estimación razonable, y que esa estimación puede ser muy fácil de obtener, no forma parte de nuestra cultura. Nadie nos lo enseña en el colegio; al contrario, salimos con la idea de que las matemáticas son cuentas (primer error) y que las cuentas sólo valen si son exactas (segundo error).

Y como no podemos conocer la verdad absoluta (el número exacto de asistentes), nos tragamos impávidos la posverdad, teniendo a nuestro alcance una verdad aproximada… que es la única que necesitamos.

*

NOTA: Este artículo está inspirado por este otro, de Álex Grijelmo: Nunca hubo un millón. Les recomiendo encarecidamente su lectura. A ver si entre todos vamos desmontando el mito del millón de manifestantes (sea cual sea la convocatoria…).

¿Superluna?¡Na!

Seguro que ustedes, como yo, han oído hablar mucho de la “superluna” estos días. Los medios nos han bombardeado con noticias como ésta…

superlunabbc

…acompañadas invariablemente de imágenes como ésta:

superlunaelpais

Impresionante, ¿verdad? Pero si usted ha salido por la noche a contemplar ese disco gigantesco, se habrá llevado una desilusión. Aquí tienen la foto que hice yo hace un par de noches, desde mi calle:

superlunadesdemicalle

Es curioso que en esta sociedad en la que parece reinar el descontento nadie haya protestado: ¿Dónde está la Superluna que nos prometieron? ¡Esto es un timo!… etc. Parece que lo que dice “la ciencia” merece la misma fe ciega que en otros tiempos se reservaba a la religión: se acepta que la Luna era enorme estos días incluso en contra de la evidencia de los sentidos (salvo para unos cuantos irreductibles en twitter…)

Como suele pasar con las noticias científicas de los periódicos o la TV, el caso de la Superluna nos enseña poco sobre ciencia y mucho sobre los medios. La ciencia aquí es muy sencilla: como la órbita de la Luna es ligeramente elíptica, su distancia a la Tierra (en miles de km) varía entre un mínimo de 357 (perigeo) y un máximo de 406 (apogeo). Si el perigeo coincide con la Luna llena, ésta se verá más grande, porque está más cerca. El efecto es pequeño: la distancia media de la Tierra a la Luna son 384,4 miles de km, así que en el perigeo sólo está un 9,3% más cerca y su radio aparente es un 9.3% mayor que el radio promedio. Como el área es proporcional al cuadrado del radio, la superficie que parece tener la Luna (y por tanto la luz que refleja) es un 14% mayor del promedio.

Nada del otro mundo, la verdad… Aquí tienen una imagen sacada de la wikipedia comparando una “Superluna” con una Luna promedio:

superlunawikipedia

Entonces, ¿a qué tanto bombo en los medios? Hay una explicación breve, tan breve que sólo requiere una palabra: sensacionalismo. Con un hecho trivial (la Luna está un poco más cerca y parece un poco más grande) fabricamos una historia que nos tiene entretenidos varios días, ocupa espacio y consigue clicks. Y cuando ha pasado el boom, podemos hacer nuevos artículos comentando que no era para tanto… Un chollo para el periodista, que puede crear todo este contenido sin tener siquiera que levantarse de la silla.

Hay añadir también que, como se explica aquí, en este sensacionalismo tiene su parte de culpa la NASA, cada vez más presionada para vender ciencia con cualquier excusa (¿Cuántas veces se ha encontrado agua en Marte?)

Ahora bien, quizá esté usted pensando que, si la Superluna es un timo, ¿de dónde salen esas fotos tan espectaculares?

La solución, en el próximo post.