Los hechos son hechos y los datos son datos; ambos revelan verdades objetivas. Pero, la subjetividad se introduce en el momento en que se interpretan esos hechos y datos. En otras palabras, son susceptibles a girar, o la interpretación sesgada de hechos y datos para persuadir opiniones a favor o en contra de esos hechos y datos. Por lo tanto, las personas que no están arraigadas en la comunidad científica se encuentran en una grave desventaja cuando se hilan las interpretaciones de los datos y los hechos. Estos individuos tomarán las interpretaciones al pie de la letra sin la formación necesaria para analizar los significados ocultos o ver los temas desde diferentes ángulos. Esta desventaja se acentúa aún más cuando estas personas tienen poca o ninguna formación científica y no hablan el lenguaje de la jerga. En lugar de, el público confía en los científicos para transmitir la verdad en lugar de ser intérpretes escépticos. Y esto ha llevado a un gran movimiento antiintelectual entre los estadounidenses que no confían en los científicos ni en sus interpretaciones de los datos. Por ejemplo, ver cómo los mismos datos sobre el cambio climático llevan a la gran mayoría de los científicos del clima a implicar a los humanos como una causa directa del cambio climático, mientras que los expertos políticos de derecha son escépticos y utilizan los mismos datos para interpretar que los humanos no son responsables. ¿Cómo pueden los ciudadanos estadounidenses confiar en los científicos de su comunidad? y ¿cómo podrán saber quién es una fuente de información confiable? Ésta es una cuestión crítica en el entorno político actual, y uno examinado recientemente por Kellia Chiu y sus colegas en un artículo de 2017 en PLOS Biología .
¿Debería haber un criterio específico del que los miembros de la comunidad puedan sacar sus conclusiones? ¿Hay algunos temas científicos que son más susceptibles a la rotación que otros? Es más, ¿Cómo se define el giro por la comunidad no científica y por aquellos que están en la comunidad científica?
¿Cómo se hace girar la ciencia?
Spin es una herramienta común de propaganda, a menudo empleado por los medios de comunicación para impulsar una agenda. Dentro de la ciencia se utiliza comúnmente para generar "publicidad científica". En estos casos, la importancia de los hallazgos científicos se exagera y se transmite de manera inapropiada. Spin ha ganado un renovado interés por parte de los investigadores, ya que se han dado cuenta de que los hallazgos, a veces preliminares, se presentan de manera positiva para que el público los vea favorablemente. Esto plantea la pregunta:¿qué motiva a los científicos a dar vueltas a sus resultados? Cuales son sus metas? ¿Están principalmente orientados a subvenciones? o avanzar en la carrera, ¿O hay otros objetivos que persiguen al exagerar los hallazgos? Quizás, Otra pregunta que debe plantearse es si la prevalencia del giro hace que grupos enteros de hallazgos sean falsos, y si esto hace que los hallazgos científicos con material de giro cuestionable para el consumo público. Si los miembros del público toman lo que leen al pie de la letra, ¿cómo van a saber algo mejor?
El efecto del giro
Chiu y sus colegas investigaron el efecto del giro en la ciencia y cómo impacta en la opinión pública. Adicionalmente, Ellos investigaron la siguiente pregunta:¿Cuál es el impacto de spin en las decisiones políticas basadas en evidencia? Por ejemplo, los políticos de todas las ideologías a menudo distorsionan la información científica para lograr objetivos específicos. Si los ciudadanos no son conscientes de lo que están descubriendo los científicos, no podrán tomar decisiones informadas, y como un resultado, los ciudadanos no pueden presionar a sus representantes para que realicen el mismo grado de investigación exhaustiva de los hallazgos científicos para tomar decisiones políticas informadas. El artículo de Chiu et al. analizaron 35 informes que habían investigado el concepto de giro y sus efectos en los ensayos clínicos, estudios observacionales, estudios de precisión diagnóstica, revisiones sistemáticas, y metanálisis. Chiu y col. concluyó que el giro varió en diferentes estudios, y que el nivel o la intensidad del giro puede ser diferente en relación con la cantidad de financiación que recibió cada estudio, aunque no hubo evidencia concluyente para apoyar esta afirmación.
Tipos de giro
Entonces ... ¿cómo identificamos el giro? Como señalan Chiu y sus colegas, el giro puede tomar una variedad de formas, incluyendo:(1) "estudio inapropiado dado los datos del estudio"; (2) "extrapolaciones o recomendaciones inapropiadas para la práctica clínica"; (3) "notificación selectiva"; 4) y "presentación de datos más sólida o favorable". Desempaquemos estos un poco.
El primero de estos tipos, "estudio inapropiado dado los datos del estudio, "ocurre cuando los hallazgos simplemente se interpretan incorrectamente. Específicamente, Chiu y col. encontró que este tipo de giro se usa comúnmente junto con el lenguaje casual (o coloquial), que en muchos casos tiene el potencial de alterar la interpretación de los datos. Entonces, ¿cómo logran los investigadores un equilibrio entre el uso de la jerga científica y la comunicación de una idea en un lenguaje comprensible para quienes no pertenecen a la comunidad científica? ¿Debería haber un glosario de definiciones científicas al final de un artículo al que los lectores puedan consultar?
El segundo tipo de giro, se refiere al uso de evidencia estadística, involuntariamente, para respaldar una declaración cuando la evidencia no apunta a la conclusión. Por ejemplo, ¿Con qué frecuencia lamentamos que el pronóstico del tiempo sea incorrecto? Desde un punto de vista estadístico, nunca debería sorprendernos que el pronóstico no coincida con el clima porque el pronóstico se basa en la extrapolación de datos, y los datos extrapolados son en realidad solo estimaciones. Entonces, la relación entre las conclusiones finales y los datos extrapolados en los que se basan es más débil que si los datos se hubieran medido directamente.
Los dos últimos ejemplos de giro están relacionados en el sentido de que el "informe selectivo" de algunos (pero no todos) los datos puede conducir a una "presentación de datos más sólida o favorable". En otras palabras, omitir algunas piezas clave de información puede mejorar la interpretación de los datos y arrojar una luz positiva cuando pueden no ser favorables cuando se ven en su totalidad.
¿Dónde está la evidencia de Spin?
Chiu y col. encontró evidencia de giro en nueve informes examinados (9/35), a través de ocho hallazgos científicos que incluyeron el giro. Estos investigadores examinaron las conclusiones de estos ensayos científicos y encontraron que las conclusiones estaban muy expuestas, los datos no eran concluyentes para responder a la pregunta que se hacía. Al decir inconcluso, queremos decir que los resultados no confirmaron ni cuestionaron hallazgos particulares. Otros estudios sugirieron que el efecto alto se puede caracterizar por la falta de incertidumbre (estadística) al formular conclusiones, ninguna recomendación para más ensayos, o ningún reconocimiento de los resultados estadísticamente no significativos. Otro estudio realizado por Clement Lazarus y las universidades informó que 128 resúmenes de estudios de intervención no aleatorios incluían "tonos" que sugerían que los resultados se debían a la intervención o usaban un lenguaje fuerte para relacionarse tanto. sin ninguna evidencia real de una relación causal. Estos "tonos" incluían frases como:"el estudio muestra que" o "los resultados explican, 'incluso cuando no había evidencia real para apoyar tales afirmaciones. Por lo tanto, girar como el que se describe aquí, puede inducir a error al público y a otros investigadores que pueden no leer críticamente un artículo que ha sido revisado por pares en una revista importante. Los tipos de informes que se consideraron más graves fueron las recomendaciones finales para la práctica clínica cuando no estaban respaldadas por los resultados, títulos que afirman que el tratamiento es beneficioso cuando no está respaldado por los resultados, informes selectivos, o exagerar los resultados que favorecen una intervención beneficiosa específica.
¿Qué nos dice esto?
¿Qué nos dicen estos informes sobre la prevalencia del giro en la literatura científica? ¿Deberían los lectores poner toda su fe en un artículo que lean? ¿O es mejor que los profanos obtengan conocimientos relacionados con hallazgos específicos de diferentes fuentes acreditadas? Así como coloquialmente aconsejamos que nunca coloque todos los huevos en una sola canasta, por lo tanto, con la literatura científica, leer más de una fuente es siempre mejor que confiar en una sola fuente. Esto es válido tanto para los investigadores como para el público.
Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de PLOS Blogs:blogs.plos.org.
