3 ways to spot a bad statistic | Mona Chalabi

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TED


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Traductor: Claudia Viveros Revisor: Ciro Gomez
00:12
I'm going to be talking about statistics today.
0
12704
2763
Hoy les hablaré de estadísticas.
00:15
If that makes you immediately feel a little bit wary, that's OK,
1
15491
3138
Si eso les hace sentir recelosos de inmediato, está bien,
00:18
that doesn't make you some kind of crazy conspiracy theorist,
2
18653
2859
eso no los vuelve unos locos de teorías de conspiración,
00:21
it makes you skeptical.
3
21536
1296
los vuelve escépticos.
00:22
And when it comes to numbers, especially now, you should be skeptical.
4
22856
3886
Cuando se trata de números, en especial actualmente, deberían ser escépticos.
00:26
But you should also be able to tell which numbers are reliable
5
26766
3011
Pero también deberían poder distinguir números fiables
00:29
and which ones aren't.
6
29801
1160
de los que no lo son.
00:30
So today I want to try to give you some tools to be able to do that.
7
30985
3206
Así que hoy quiero darles herramientas para poder hacer eso.
00:34
But before I do,
8
34215
1169
Pero antes de hacerlo,
00:35
I just want to clarify which numbers I'm talking about here.
9
35408
2839
quiero aclarar sobre qué números les hablaré.
00:38
I'm not talking about claims like,
10
38271
1635
No haré aseveraciones como,
00:39
"9 out of 10 women recommend this anti-aging cream."
11
39930
2449
"9 de 10 mujeres recomiendan esta crema antiedad".
00:42
I think a lot of us always roll our eyes at numbers like that.
12
42403
2972
Creo que todos ponen los ojos en blanco con números como esos.
00:45
What's different now is people are questioning statistics like,
13
45399
2984
La gente ahora cuestiona estadísticas como,
00:48
"The US unemployment rate is five percent."
14
48407
2014
"La tasa de desempleo en EE. UU. es del 5 %".
00:50
What makes this claim different is it doesn't come from a private company,
15
50445
3516
Esta aseveración es distinta porque no proviene de una compañía privada,
00:53
it comes from the government.
16
53985
1388
proviene del gobierno.
00:55
About 4 out of 10 Americans distrust the economic data
17
55397
3336
Cerca de 4 de 10 estadounidenses desconfían de los datos económicos
00:58
that gets reported by government.
18
58757
1573
que publica el gobierno.
01:00
Among supporters of President Trump it's even higher;
19
60354
2491
El número aumenta entre los adeptos del presidente Trump,
01:02
it's about 7 out of 10.
20
62869
1633
alrededor de 7 de 10.
01:04
I don't need to tell anyone here
21
64526
1804
No necesito decirles
01:06
that there are a lot of dividing lines in our society right now,
22
66354
3011
que hay muchas líneas divisoras en nuestra sociedad actualmente,
01:09
and a lot of them start to make sense,
23
69389
1825
y muchas comienzan a cobrar sentido,
01:11
once you understand people's relationships with these government numbers.
24
71238
3687
cuando se comprende la relación entre la gente y los números del gobierno.
01:14
On the one hand, there are those who say these statistics are crucial,
25
74949
3336
Por una parte, hay quienes dicen que estas estadísticas son cruciales,
01:18
that we need them to make sense of society as a whole
26
78309
2630
y necesarias para entender la sociedad como un todo
01:20
in order to move beyond emotional anecdotes
27
80963
2164
para superar anécdotas emocionales
01:23
and measure progress in an [objective] way.
28
83151
2410
y medir el progreso de manera objetiva.
01:25
And then there are the others,
29
85585
1467
Por otra parte, hay quienes
01:27
who say that these statistics are elitist,
30
87076
2156
dicen que estas estadísticas son elitistas,
01:29
maybe even rigged;
31
89256
1208
incluso manipuladas;
01:30
they don't make sense and they don't really reflect
32
90488
2394
que no tienen sentido y que no reflejan en realidad
01:32
what's happening in people's everyday lives.
33
92906
2296
lo que ocurre en la vida cotidiana de la gente.
01:35
It kind of feels like that second group is winning the argument right now.
34
95226
3487
Pareciera que el segundo grupo va ganando la pelea hasta ahora.
01:38
We're living in a world of alternative facts,
35
98737
2108
Vivimos en un mundo de hechos alternativos
01:40
where people don't find statistics this kind of common ground,
36
100869
2935
donde la gente no se identifica con estas estadísticas,
01:43
this starting point for debate.
37
103828
1636
el punto de partida para el debate.
01:45
This is a problem.
38
105488
1286
Esto es un problema.
01:46
There are actually moves in the US right now
39
106798
2067
Hay movimientos en EE. UU. actualmente
01:48
to get rid of some government statistics altogether.
40
108889
2861
para eliminar algunas estadísticas gubernamentales.
01:51
Right now there's a bill in congress about measuring racial inequality.
41
111774
3387
Hay un proyecto de ley en el congreso para medir la inequidad racial.
01:55
The draft law says that government money should not be used
42
115185
2801
La proposición dice que el dinero del gobierno no debe usarse
01:58
to collect data on racial segregation.
43
118010
1902
para recolectar datos sobre la segregación racial.
01:59
This is a total disaster.
44
119936
1885
Es un desastre total.
02:01
If we don't have this data,
45
121845
1748
Si no obtenemos esta información,
02:03
how can we observe discrimination,
46
123617
1778
¿cómo observar la discriminación,
02:05
let alone fix it?
47
125419
1278
para solucionarla?
02:06
In other words:
48
126721
1188
En otras palabras:
02:07
How can a government create fair policies
49
127933
2059
¿Cómo creará un gobierno políticas justas
02:10
if they can't measure current levels of unfairness?
50
130016
2771
si no puede medir los actuales niveles de injusticia?
02:12
This isn't just about discrimination,
51
132811
1794
No solo se trata de discriminación,
02:14
it's everything -- think about it.
52
134629
1670
sino de todo, piénsenlo.
02:16
How can we legislate on health care
53
136323
1690
¿Cómo legislar los servicios sanitarios sin datos sobre salud o pobreza?
02:18
if we don't have good data on health or poverty?
54
138037
2271
¿Cómo tener un debate público sobre inmigración
02:20
How can we have public debate about immigration
55
140332
2198
02:22
if we can't at least agree
56
142554
1250
si no concordamos
02:23
on how many people are entering and leaving the country?
57
143828
2643
sobre cuánta gente entra y sale del país?
02:26
Statistics come from the state; that's where they got their name.
58
146495
3058
Las estadísticas provienen del estado; de allí viene su nombre.
02:29
The point was to better measure the population
59
149577
2157
El objetivo era medir mejor la población
02:31
in order to better serve it.
60
151758
1357
a fin de servirle mejor.
Así que necesitamos los números del gobierno,
02:33
So we need these government numbers,
61
153139
1725
02:34
but we also have to move beyond either blindly accepting
62
154888
2647
pero no tenemos que aceptarlos ciegamente
o rechazarlos ciegamente.
02:37
or blindly rejecting them.
63
157559
1268
02:38
We need to learn the skills to be able to spot bad statistics.
64
158851
2997
Necesitamos tener las habilidades para detectar malas estadísticas.
02:41
I started to learn some of these
65
161872
1528
Comencé a aprender de esto
02:43
when I was working in a statistical department
66
163424
2166
trabajando en un departamento de estadísticas
02:45
that's part of the United Nations.
67
165614
1643
de Naciones Unidas.
Mi trabajo era averiguar cuántos iraquíes se vieron forzados
02:47
Our job was to find out how many Iraqis had been forced from their homes
68
167281
3406
a dejar sus casas como resultado de la guerra,
02:50
as a result of the war,
69
170711
1158
02:51
and what they needed.
70
171893
1158
y qué necesitaban.
02:53
It was really important work, but it was also incredibly difficult.
71
173075
3178
Era un trabajo muy importante, pero muy difícil también.
02:56
Every single day, we were making decisions
72
176277
2018
Cada día tomábamos decisiones
02:58
that affected the accuracy of our numbers --
73
178319
2157
que afectaban la exactitud de los números,
03:00
decisions like which parts of the country we should go to,
74
180500
2744
decisiones como cuáles partes del país debíamos visitar,
03:03
who we should speak to,
75
183268
1156
con quién hablar,
03:04
which questions we should ask.
76
184448
1568
qué preguntas realizar.
03:06
And I started to feel really disillusioned with our work,
77
186040
2680
Comencé a sentirme desilusionada con nuestro trabajo,
03:08
because we thought we were doing a really good job,
78
188744
2518
porque pensábamos que hacíamos un buen trabajo
03:11
but the one group of people who could really tell us were the Iraqis,
79
191286
3278
pero los únicos que podían decírnoslo eran los iraquíes,
03:14
and they rarely got the chance to find our analysis, let alone question it.
80
194588
3540
y ellos casi nunca tenían oportunidad de ver o cuestionar nuestro análisis.
03:18
So I started to feel really determined
81
198152
1831
Así que me convencí
03:20
that the one way to make numbers more accurate
82
200007
2311
de que para obtener números exactos
03:22
is to have as many people as possible be able to question them.
83
202342
3053
se debía interrogar a cuanta gente se pudiera.
Así me convertí en periodista de datos.
03:25
So I became a data journalist.
84
205419
1434
03:26
My job is finding these data sets and sharing them with the public.
85
206877
3904
Mi trabajo es encontrar series de datos y compartirlas con el público.
03:30
Anyone can do this, you don't have to be a geek or a nerd.
86
210805
3173
Cualquiera lo puede hacer, no se necesita ser un nerdo.
03:34
You can ignore those words; they're used by people
87
214002
2355
Pueden ignorar esas palabras; la gente las usa
03:36
trying to say they're smart while pretending they're humble.
88
216381
2822
para decir que son inteligentes pretendiendo ser modestos.
En definitiva, cualquiera puede hacerlo.
03:39
Absolutely anyone can do this.
89
219227
1589
03:40
I want to give you guys three questions
90
220840
2067
Quiero darles tres preguntas
03:42
that will help you be able to spot some bad statistics.
91
222931
3005
que les ayudarán a detectar malas estadísticas.
03:45
So, question number one is: Can you see uncertainty?
92
225960
3507
Pregunta número uno, ¿Se distingue incertidumbre?
03:49
One of things that's really changed people's relationship with numbers,
93
229491
3364
Una cosa que ha cambiado la relación de la gente con los números,
03:52
and even their trust in the media,
94
232879
1641
incluso su confianza en los medios,
03:54
has been the use of political polls.
95
234544
2258
ha sido el uso de las encuestas políticas.
03:56
I personally have a lot of issues with political polls
96
236826
2538
Personalmente tengo muchos problemas con las encuestas políticas
03:59
because I think the role of journalists is actually to report the facts
97
239388
3376
porque creo que el rol de los periodistas es informar sobre hechos
04:02
and not attempt to predict them,
98
242788
1553
y no intentar predecirlos,
04:04
especially when those predictions can actually damage democracy
99
244365
2996
en especial cuando esas predicciones pueden dañar la democracia
04:07
by signaling to people: don't bother to vote for that guy,
100
247385
2732
al decirle a la gente: ni voten por ese tipo,
04:10
he doesn't have a chance.
101
250141
1205
no tiene oportunidad.
04:11
Let's set that aside for now and talk about the accuracy of this endeavor.
102
251370
3654
Dejemos eso a un lado y hablemos de la exactitud de esta tarea.
04:15
Based on national elections in the UK, Italy, Israel
103
255048
4608
Basándose en elecciones nacionales en el Reino Unido, Italia, Israel
04:19
and of course, the most recent US presidential election,
104
259680
2764
y claro, en la más reciente elección presidencial de EE. UU.,
04:22
using polls to predict electoral outcomes
105
262468
2137
usar encuestas para predecir resultados electorales
04:24
is about as accurate as using the moon to predict hospital admissions.
106
264629
3812
es tan preciso como usar la Luna para predecir admisiones hospitalarias.
04:28
No, seriously, I used actual data from an academic study to draw this.
107
268465
4200
No, en serio, usé información real de un estudio académico para sacarlo.
04:32
There are a lot of reasons why polling has become so inaccurate.
108
272689
3727
Hay muchas razones por las que las encuestas se han vuelto inexactas.
Nuestras sociedades son diversas,
04:36
Our societies have become really diverse,
109
276440
1970
lo que hace difícil a los encuestadores obtener un muestreo representativo
04:38
which makes it difficult for pollsters to get a really nice representative sample
110
278434
3821
04:42
of the population for their polls.
111
282279
1627
de la población en sus encuestas.
04:43
People are really reluctant to answer their phones to pollsters,
112
283930
3006
La gente es reacia a contestar por teléfonos encuestas,
04:46
and also, shockingly enough, people might lie.
113
286960
2276
y también, sorprendentemente, la gente miente.
04:49
But you wouldn't necessarily know that to look at the media.
114
289260
2811
Pero no se necesita saberlo para mirar los medios.
04:52
For one thing, the probability of a Hillary Clinton win
115
292095
2761
La probabilidad de que Hillary Clinton ganara
04:54
was communicated with decimal places.
116
294880
2791
se comunicó con cifras decimales.
04:57
We don't use decimal places to describe the temperature.
117
297695
2621
No usamos cifras decimales para describir la temperatura.
05:00
How on earth can predicting the behavior of 230 million voters in this country
118
300340
4228
¿Cómo es que predecir la conducta de 230 millones de votantes en este país
05:04
be that precise?
119
304592
1829
es algo tan preciso?
05:06
And then there were those sleek charts.
120
306445
2002
Y luego tenemos esas gráficas elegantes.
05:08
See, a lot of data visualizations will overstate certainty, and it works --
121
308471
3973
Muchas visualizaciones de datos exageran exactitud, y funciona;
05:12
these charts can numb our brains to criticism.
122
312468
2620
esas gráficas nos insensibilizan a la crítica.
05:15
When you hear a statistic, you might feel skeptical.
123
315112
2558
Cuando escuchan un número pueden sentirse escépticos.
05:17
As soon as it's buried in a chart,
124
317694
1635
Cuando se pone en una gráfica
05:19
it feels like some kind of objective science,
125
319353
2129
se siente como ciencia objetiva,
05:21
and it's not.
126
321506
1249
y no lo es.
05:22
So I was trying to find ways to better communicate this to people,
127
322779
3103
Así que busqué mejores maneras de comunicar esto a la gente,
05:25
to show people the uncertainty in our numbers.
128
325906
2504
de mostrarles la inexactitud en los números.
05:28
What I did was I started taking real data sets,
129
328434
2246
Comencé a tomar grupos de información real,
05:30
and turning them into hand-drawn visualizations,
130
330704
2652
y a convertirlos en visualizaciones hechas a mano,
05:33
so that people can see how imprecise the data is;
131
333380
2672
para que la gente viera cuán imprecisos son los datos;
05:36
so people can see that a human did this,
132
336076
1996
que estaban hechos por un humano,
05:38
a human found the data and visualized it.
133
338096
1972
que encontró la información y la visualizó.
05:40
For example, instead of finding out the probability
134
340092
2672
Por ejemplo, en lugar de encontrar la probabilidad
05:42
of getting the flu in any given month,
135
342788
2126
de enfermarse de gripa en algún mes,
05:44
you can see the rough distribution of flu season.
136
344938
2792
verían la distribución bruta de la temporada de gripa.
05:47
This is --
137
347754
1167
Esta es...
05:48
(Laughter)
138
348945
1018
(Risas)
05:49
a bad shot to show in February.
139
349987
1486
una mala toma mostrada en febrero.
05:51
But it's also more responsible data visualization,
140
351497
2455
Pero es una visualización de datos más responsable,
05:53
because if you were to show the exact probabilities,
141
353976
2455
porque si mostraran las probabilidades exactas
05:56
maybe that would encourage people to get their flu jabs
142
356455
2592
quizá alentaría a la gente a tomar sus vacunas
05:59
at the wrong time.
143
359071
1456
en el momento equivocado.
06:00
The point of these shaky lines
144
360983
1693
El punto de estas líneas inestables
06:02
is so that people remember these imprecisions,
145
362700
2911
es que la gente recuerda estas imprecisiones,
06:05
but also so they don't necessarily walk away with a specific number,
146
365635
3227
pero no necesariamente se quedan con un número específico,
06:08
but they can remember important facts.
147
368886
1866
pero recuerdan datos importantes.
06:10
Facts like injustice and inequality leave a huge mark on our lives.
148
370776
4024
Datos como injusticia e inequidad marcan nuestras vidas.
06:14
Facts like Black Americans and Native Americans have shorter life expectancies
149
374824
4189
Datos como que afroamericanos y nativos americanos tienen menos esperanza de vida
06:19
than those of other races,
150
379037
1400
que los de otras razas,
06:20
and that isn't changing anytime soon.
151
380461
2138
y eso no cambiará pronto.
06:22
Facts like prisoners in the US can be kept in solitary confinement cells
152
382623
3901
Datos como se puede confinar a prisioneros en EE. UU. en aislamiento
06:26
that are smaller than the size of an average parking space.
153
386548
3342
en celdas más pequeñas que un espacio de aparcamiento promedio.
06:30
The point of these visualizations is also to remind people
154
390355
3335
El punto de estas visualizaciones es también recordarle a la gente
06:33
of some really important statistical concepts,
155
393714
2350
algunos conceptos estadísticos muy importantes,
06:36
concepts like averages.
156
396088
1636
conceptos como promedios.
06:37
So let's say you hear a claim like,
157
397748
1668
Supongamos que escuchan,
06:39
"The average swimming pool in the US contains 6.23 fecal accidents."
158
399440
4434
"La piscina promedio en EE. UU. sufre de 6,23 accidentes fecales".
06:43
That doesn't mean every single swimming pool in the country
159
403898
2797
No significa que cada alberca en el país
06:46
contains exactly 6.23 turds.
160
406719
2194
tiene 6,23 mojones.
06:48
So in order to show that,
161
408937
1417
Para mostrar eso,
06:50
I went back to the original data, which comes from the CDC,
162
410378
2841
revisé la información original, provenientes de la CDC,
06:53
who surveyed 47 swimming facilities.
163
413243
2065
ellos estudiaron 47 instalaciones acuáticas.
06:55
And I just spent one evening redistributing poop.
164
415332
2391
Invertí una tarde redistribuyendo excremento.
06:57
So you can kind of see how misleading averages can be.
165
417747
2682
Para que pudieran ver cuán engañosos son los promedios.
07:00
(Laughter)
166
420453
1282
(Risas)
07:01
OK, so the second question that you guys should be asking yourselves
167
421759
3901
La segunda pregunta que se deben hacer
07:05
to spot bad numbers is:
168
425684
1501
para detectar un número erróneo:
07:07
Can I see myself in the data?
169
427209
1967
¿Me reflejo en los datos?
07:09
This question is also about averages in a way,
170
429200
2913
Esta pregunta también es acerca de los promedios,
07:12
because part of the reason why people are so frustrated
171
432137
2605
porque la gente se frustra
07:14
with these national statistics,
172
434766
1495
con las estadísticas nacionales
07:16
is they don't really tell the story of who's winning and who's losing
173
436285
3273
porque estas no dicen quién va ganando o perdiendo
07:19
from national policy.
174
439582
1156
en una política nacional.
07:20
It's easy to understand why people are frustrated with global averages
175
440762
3318
Se comprende por qué la gente se frustra con los promedios globales
07:24
when they don't match up with their personal experiences.
176
444104
2679
cuando no coinciden con sus experiencias personales.
07:26
I wanted to show people the way data relates to their everyday lives.
177
446807
3263
Quería mostrarles cómo los datos se relacionan con la vida cotidiana.
07:30
I started this advice column called "Dear Mona,"
178
450094
2246
Comencé una columna de consejos "Querida Mona,"
07:32
where people would write to me with questions and concerns
179
452364
2726
donde la gente me escribe preguntas y preocupaciones
07:35
and I'd try to answer them with data.
180
455114
1784
e intento responderles con datos.
07:36
People asked me anything.
181
456922
1200
La gente pregunta de todo,
07:38
questions like, "Is it normal to sleep in a separate bed to my wife?"
182
458146
3261
como, "¿Es normal que duerma en camas separadas con mi esposa?",
07:41
"Do people regret their tattoos?"
183
461431
1591
"¿La gente se arrepiente de tatuarse?",
07:43
"What does it mean to die of natural causes?"
184
463046
2164
"¿Qué significa morir por causas naturales?".
07:45
All of these questions are great, because they make you think
185
465234
2966
Todas las preguntas son buenas, porque te hacen pensar
07:48
about ways to find and communicate these numbers.
186
468224
2336
en maneras de encontrar y comunicar estos números.
07:50
If someone asks you, "How much pee is a lot of pee?"
187
470584
2503
Si alguien pregunta, "¿Cuánta orina es demasiada orina?",
07:53
which is a question that I got asked,
188
473111
2458
que es una pregunta que me hicieron,
07:55
you really want to make sure that the visualization makes sense
189
475593
2980
quieres asegurarte de que la visualización tenga sentido
07:58
to as many people as possible.
190
478597
1747
para tanta gente como sea posible.
08:00
These numbers aren't unavailable.
191
480368
1575
Estos números están disponibles.
08:01
Sometimes they're just buried in the appendix of an academic study.
192
481967
3507
A veces están enterrados en el apéndice de un estudio académico.
08:05
And they're certainly not inscrutable;
193
485498
1839
Y ciertamente no son inescrutables;
08:07
if you really wanted to test these numbers on urination volume,
194
487361
2975
si realmente quieren probar estos números de volumen de orina,
08:10
you could grab a bottle and try it for yourself.
195
490360
2257
podrían probarlo Uds. mismos con una botella.
08:12
(Laughter)
196
492641
1008
(Risas)
08:13
The point of this isn't necessarily
197
493673
1694
El punto de esto no es necesariamente
08:15
that every single data set has to relate specifically to you.
198
495391
2877
que cada grupo de datos se relacione con Uds.
08:18
I'm interested in how many women were issued fines in France
199
498292
2880
Me interesa cuántas mujeres recibieron multas en Francia
08:21
for wearing the face veil, or the niqab,
200
501196
1959
por usar velo facial, o el nicab,
08:23
even if I don't live in France or wear the face veil.
201
503179
2618
incluso si no vivo en Francia o no uso el velo facial.
08:25
The point of asking where you fit in is to get as much context as possible.
202
505821
3835
El punto es lograr tanto contexto como sea posible
08:29
So it's about zooming out from one data point,
203
509680
2191
Se trata de alejarse del punto de datos,
08:31
like the unemployment rate is five percent,
204
511895
2104
como la tasa de desempleo es del 5 %,
y ver cómo cambia con el tiempo,
08:34
and seeing how it changes over time,
205
514023
1757
o ver cómo cambia según el estatus educativo,
08:35
or seeing how it changes by educational status --
206
515804
2650
08:38
this is why your parents always wanted you to go to college --
207
518478
3104
--por eso sus padres siempre quisieron que fueran a la universidad--
08:41
or seeing how it varies by gender.
208
521606
2032
o ver cómo varía según el género.
08:43
Nowadays, male unemployment rate is higher
209
523662
2127
Hoy la tasa de desempleo de varones es mayor
08:45
than the female unemployment rate.
210
525813
1700
que la de las mujeres.
08:47
Up until the early '80s, it was the other way around.
211
527537
2695
Hasta principios de los ochenta, era al revés.
08:50
This is a story of one of the biggest changes
212
530256
2117
Este es uno de los mayores cambios
08:52
that's happened in American society,
213
532397
1720
en la sociedad estadounidense,
08:54
and it's all there in that chart, once you look beyond the averages.
214
534141
3276
y todo está en la gráfica, si ven más allá de los promedios.
08:57
The axes are everything;
215
537441
1165
Los ejes lo son todo;
08:58
once you change the scale, you can change the story.
216
538630
2669
si se cambia la escala, se puede cambiar la historia.
09:01
OK, so the third and final question that I want you guys to think about
217
541323
3380
La tercera y última pregunta que quiero que piensen
09:04
when you're looking at statistics is:
218
544727
1819
cuando miren una estadística es:
09:06
How was the data collected?
219
546570
1873
¿Cómo se recopiló la información?
09:09
So far, I've only talked about the way data is communicated,
220
549487
2939
Hasta ahora, solo he hablado de cómo se comunican los datos,
pero el cómo se recopilaron es igual de importante.
09:12
but the way it's collected matters just as much.
221
552450
2276
09:14
I know this is tough,
222
554750
1167
Sé que es difícil,
09:15
because methodologies can be opaque and actually kind of boring,
223
555941
3081
porque la metodología puede ser opaca y un tanto aburrida,
09:19
but there are some simple steps you can take to check this.
224
559046
2873
pero hay unos pasos sencillos para revisar esto.
09:21
I'll use one last example here.
225
561943
1839
Usaré un último ejemplo.
Una encuesta encontró que el 41 % de los musulmanes del país apoyaban la yihad,
09:24
One poll found that 41 percent of Muslims in this country support jihad,
226
564129
3887
09:28
which is obviously pretty scary,
227
568040
1525
lo cual obviamente asusta,
09:29
and it was reported everywhere in 2015.
228
569589
2642
y se reportó en todos lados en 2015.
09:32
When I want to check a number like that,
229
572255
2615
Cuando quiero revisar un número como ese,
09:34
I'll start off by finding the original questionnaire.
230
574894
2501
comenzaré por encontrar el cuestionario original.
09:37
It turns out that journalists who reported on that statistic
231
577419
2926
Resulta que los periodistas que reportaron esa estadística
09:40
ignored a question lower down on the survey
232
580369
2231
ignoraron una pregunta posterior en la encuesta
09:42
that asked respondents how they defined "jihad."
233
582624
2346
que pedía a los encuestados definir "yihad".
09:44
And most of them defined it as,
234
584994
1981
Y la mayoría lo definían como,
09:46
"Muslims' personal, peaceful struggle to be more religious."
235
586999
3942
"La lucha personal y pacífica para ser más religioso".
09:50
Only 16 percent defined it as, "violent holy war against unbelievers."
236
590965
4194
El 16 % lo definió como "guerra santa y violenta contra los no creyentes".
09:55
This is the really important point:
237
595183
2430
Este es un punto importante:
09:57
based on those numbers, it's totally possible
238
597637
2155
basándose en esos números es posible que nadie
09:59
that no one in the survey who defined it as violent holy war
239
599816
3105
en la encuesta que lo definió como guerra santa
10:02
also said they support it.
240
602945
1332
dijera que también lo apoyaba.
10:04
Those two groups might not overlap at all.
241
604301
2208
Esos dos grupos quizá no coincidan.
10:06
It's also worth asking how the survey was carried out.
242
606942
2637
También es pertinente preguntar cómo se realizó la encuesta.
10:09
This was something called an opt-in poll,
243
609603
1998
Esta fue encuesta fue de participación libre,
10:11
which means anyone could have found it on the internet and completed it.
244
611625
3402
cualquiera pudo encontrarla en internet y responderla.
10:15
There's no way of knowing if those people even identified as Muslim.
245
615051
3339
No se puede saber si esas personas se identificaban como musulmanes.
10:18
And finally, there were 600 respondents in that poll.
246
618414
2612
Finalmente, hubo 600 encuestados en esa encuesta.
Hay cerca de tres millones de musulmanes en este país,
10:21
There are roughly three million Muslims in this country,
247
621050
2654
10:23
according to Pew Research Center.
248
623728
1607
según el Centro de Investigación Pew.
10:25
That means the poll spoke to roughly one in every 5,000 Muslims
249
625359
2993
Significa que se encuestó a uno de cada 5000 musulmanes
10:28
in this country.
250
628376
1168
en este país.
10:29
This is one of the reasons
251
629568
1266
Esta es una de las tres razones por las que
10:30
why government statistics are often better than private statistics.
252
630858
3607
las estadísticas gubernamentales son mejores que las privadas.
10:34
A poll might speak to a couple hundred people, maybe a thousand,
253
634489
3035
Una encuesta puede hablar con unos cientos, o miles,
10:37
or if you're L'Oreal, trying to sell skin care products in 2005,
254
637548
3058
o como L'Oreal en 2005, para vender productos para el cuidado de la piel,
10:40
then you spoke to 48 women to claim that they work.
255
640630
2417
hablaron con 48 mujeres para decir que trabajaron.
10:43
(Laughter)
256
643071
1026
(Risas)
10:44
Private companies don't have a huge interest in getting the numbers right,
257
644121
3556
Las compañías privadas no tienen gran interés por obtener bien los números,
10:47
they just need the right numbers.
258
647701
1755
solo necesitan los números correctos.
10:49
Government statisticians aren't like that.
259
649480
2020
Los estadísticos gubernamentales no son así.
10:51
In theory, at least, they're totally impartial,
260
651524
2447
En teoría, al menos, son imparciales,
10:53
not least because most of them do their jobs regardless of who's in power.
261
653995
3501
porque la mayoría hace su trabajo sin importar quién esté en el poder.
10:57
They're civil servants.
262
657520
1162
Son servidores públicos.
10:58
And to do their jobs properly,
263
658706
1964
Y hacen su trabajo apropiadamente,
11:00
they don't just speak to a couple hundred people.
264
660694
2363
no solo hablan con un par de cientos.
Esos números de desempleo de los que he hablando
11:03
Those unemployment numbers I keep on referencing
265
663081
2318
11:05
come from the Bureau of Labor Statistics,
266
665423
2004
vienen de la administración de Estadísticas Laborales,
11:07
and to make their estimates,
267
667451
1335
y para sacar sus estimaciones,
11:08
they speak to over 140,000 businesses in this country.
268
668810
3489
hablan con cerca de 140 000 negocios en el país.
Lo comprendo, es frustrante.
11:12
I get it, it's frustrating.
269
672323
1725
Si quieren comprobar una estadística de una compañía privada,
11:14
If you want to test a statistic that comes from a private company,
270
674072
3115
compren la crema facial y pruébenla
11:17
you can buy the face cream for you and a bunch of friends, test it out,
271
677211
3361
si no funciona, pueden decir que los números se equivocan.
11:20
if it doesn't work, you can say the numbers were wrong.
272
680596
2591
Pero ¿cómo cuestionar estadísticas gubernamentales?
11:23
But how do you question government statistics?
273
683211
2146
Solo continúen revisando todo.
11:25
You just keep checking everything.
274
685381
1630
Averigüen cómo recopilaron los números.
11:27
Find out how they collected the numbers.
275
687035
1913
11:28
Find out if you're seeing everything on the chart you need to see.
276
688972
3125
Averigüen si en la estadística ven todo lo que necesitan ver.
Pero no se rindan ante los números porque si lo hacen,
11:32
But don't give up on the numbers altogether, because if you do,
277
692121
2965
estaremos tomando decisiones sobre políticas públicas ciegamente,
11:35
we'll be making public policy decisions in the dark,
278
695110
2439
usando solo intereses privados para guiarnos.
11:37
using nothing but private interests to guide us.
279
697573
2262
11:39
Thank you.
280
699859
1166
Gracias.
(Aplausos)
11:41
(Applause)
281
701049
2461
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