Thread by @FalaciaDelDia

¿Han escuchado que el pobre es pobre porque quiere?¿Que eso se demuestra porque fulanito salió de pobre trabajando duro y prosperó?

En esas afirmaciones hay (Entre otros vicios) SESGO DEL SUPERVIVIENTE, así que hoy abriré hilo para explicarlo. Sean bienvenidos
#HilosDC7

Pregúntense: ¿Ustedes animarían a alguien a abandonar la universidad? Para muchos, sería impensable. es la puerta de entrada a una mejor calidad de vida. Millones de personas se esfuerzan y sacrifican para sacar adelantes sus carreras...

Pero luego les muestran estos ejemplos

¿Qué pasa allí? Son datos ciertos, sirven para demostrar que la universidad no es la única vía para progresar en la vida, pero no para DEMOSTRAR que abandonar la universidad es la mejor opción o la más conveniente. Suena obvio, pero hay quien usa el ejemplo así. Veamos:

El ejemplo de "Para qué vas a la universidad si muchas personas exitosas la abandonaron" puede ser equivalente a "Acepta estas condiciones indignas de trabajo y salario, todo el mundo lo hace mientras adquiere experiencia" e incluso en "Mi tío fumó toda su vida y nunca enfermó"

¿Dónde está la trampa? Al momento de analizar la conveniencia o fatalidad de abandonar la universidad, no analizar todos los datos disponibles, sino solo unos muy concretos que no representan a todo el universo de datos. Hay una falla en ese muestreo, y no siempre intencional

Y Ese es el sesgo de superviviente: Al analizar una situación para establecer causas o patrones de comportamiento, no partir de toda la información disponible originalmente sino solamente de aquella que ha sobrevivido. En este caso, de los que sobrevivieron a dejar la Universidad

Quizá algunos digan que abandonar la U no es la gran tragedia pues hubo quien llegó a la cima mundial, pero para otros fue el gran obstáculo que no permitió más progresos y la frustración quedó allí. Si los dos casos son ciertos, ¿qué tan grave es realmente este abandono?

Zuckerberg, Jobs y Gates son más excepción que regla. Un análisis juicioso debería incluir todos los datos posibles, analizar también qué sucedió con aquellos que abandonaron, pues la muestra está sesgada hacia los que triunfaron y son mediáticos (Hay sesgo de confirmación).

Pero no siempre hay sesgo de confirmación. A veces simplemente los datos se perdieron y no llegaron a nosotros.

Miremos esta imagen: Muestra los impactos recibidos por aviones que regresaban a su base tras varias misiones durante II Guerra Mundial. Impactos están muy localizados

Los comandantes aliados necesitaban mejorar los aviones para tener mejor desempeño y para ello requerían identificar las partes más débiles, de manera que fuera allí donde se hicieran refuerzos al fuselaje (no a todo el avión, pues habría quedado muy pesado)

Tras un exhaustivo análisis estadístico, encontraron que esas zonas recibían la mayoría de los impactos, y pensaron que por ello mismo deberían ser las áreas a reforzar. Así lo hicieron, pero el desempeño siguió igual. Mostraron entonces los datos al matemático Abraham Wald

Él llegó a la conclusión totalmente opuesta: Las áreas a blindar eran las que no tenían impactos. ¿Por qué? Porque el primer análisis se hizo con sesgo de superviviente: Al estudiar los aviones que regresaron a la base, dejaron por fuera del análisis los que fueron derribados.

Si no había impactos en ciertas zonas (cuadros azules) no significaba que nunca fueran impactados allí, sino que los impactados allí resultaban derribados.

Así se hizo, y la resistencia de los aviones mejoró, y fueron menos los derribados, incluso los que fueron impactados allí

La decisión final tuvo que tomarse a partir de datos que no estaban disponibles, o dicho de otro modo, asumiendo su no-disponibilidad como un dato relevante (De igual manera, en el caso de Jobs, Gates y Zuckerberg hay información relevante que no se está tomando en cuenta)

Para resumir:

-Los investigadores no tenían acceso a todos los datos (Varios estaban perdidos y eran irrecuperables)

-Eso escapaba de su control (No tenían cómo corregirlo ni prevenirlo)

-Analizar solamente los datos disponibles llevaba a una conclusión equivocada.

Por esta razón, el sesgo de supervivencia puede ser visto como un tipo de sesgo intrínseco: No se controla sobre el origen de los datos y eso cuenta a la hora de hacer análisis. Para una explicación adicional sobre este sesgo, les recomiendo este video:

¿Y qué tiene que ver esto con que el pobre sea pobre porque quiere? Pues generalmente se defiende esa idea a partir de ejemplos de personas que con su esfuerzo, constancia y disciplina salieron de pobres y triunfaron financieramente. Concedamos que tales ejemplos son ciertos.

Pero esa conclusión es errada: Parte de un muestreo con sesgo de supervivencia: Ignora todas las personas que pese a su esfuerzo, constancia y disciplina (quizá mayores) no logran salir de la pobreza y siguen atrapados. Y también ignora las que no se esfuerzan y aún así triunfan.

Es decir, las variables ESFUERZO y DISCIPLINA no explican el fenómeno de salir de la pobreza, a menos que analice muestras sesgadas (por ejemplo, por supervivencia)

Y hasta aquí la explicación sobre sesgo de superviviente. Pero hablemos de otros vicios de argumentación presentes

Como ese comodín de "El pobre es pobre porque quiere" a veces es usado para explicar la causa de haber salido de la pobreza (o no), hay falacia causal, que en este caso sería Falacia de causa simple: el contexto es bastante complejo como para reducirlo a una variable

También podemos fallar razonando en sentido contrario, confundiendo la causa con el efecto o presumiendo la causa a partir de conocer la consecuencia (En este caso “No ha salido de la pobreza”). Habría afirmación del consecuente así:

(Por cierto, si quieren saber más de las falacias condicionales -que son dos: Afirmación del consecuente y negación del antecedente-, les recomiendo este video:

De hecho, al pensar que si se rechaza una oferta de trabajo indigna (Porque aceptarla implica caer en la trampa de la pobreza), significa que de manera general no se quiere trabajar, se incurre en falacia de accidente, pues se ignora una excepción válida.

También podría haber falacia de generalización al decir “Él rechaza este trabajo, por lo tanto rechazará todos los trabajos”.

Para concluir: Es muy torpe (o muy malvado) afirmar “El pobre es pobre porque quiere” y sustentarlo en ejemplos muy concretos de gente que ha triunfado.

¿Cómo suelen explicar ellos mismos que mucha gente trabaje y se esfuerce y sin embargo siga atrapada en la pobreza? Los he visto incurrir en falacias como la del francotirador (reinterpretar el pasado) y la del alegato especial, pero de ellas hablaré en un próximo hilo

Y hasta aquí el hilo de hoy. Pero atentos que hay ñapa:

(Por cierto, si les gusta mi contenido (Videos youtube, Hilos twitter, artículos en Wordpress) y quieren apoyarme para seguir creándolo, pueden hacer lo a través de:

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Ñapa 1: Hilo que recopila todos los hilos que he escrito y los videos que he grabado sobre argumentación. Espero los disfruten.

Ahora sí, fin del hilo. Nos vemos en el próximo

https://twitter.com/FalaciaDelDia/status/1228697575399788545

Ñapa 2: Corto Video en el que ofrezco mi curso de vicios de argumentación a ser tomado en grupos de a 4 personas, 12 horas, 150.000 COP, sin más prerrequisitos que el deseo de aprender

Ñapa 3: Este hilo, corregido y mejorado, ya se encuentra disponible como artículo en mi blog. Bien pueden pasar a leerlo, no olviden suscribirse a mi canal de Youtube:
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