4. Baduzu zenbakizko daturik?

2020/11/12 Elhuyar Zientzia

 

Baieztapen batean azaldu nahi dena neurtu baldin badaiteke, hau da, azaltzen dena argudiatzeko zenbaki bidez azaldu badaiteke, askoz ere sinesgarriagoa izango da, objektiboagoa izango baita. Neurtu ezin denak, berriz, hau da, anbiguoa eta kualitatiboa denak, azalpen eta interpretazio subjektibo asko izan ditzake.

Adibide sinple batekin azalduko dugu: Udazkena da, eta urtaro horretan oso aldakor izaten da eguraldia. Hau da, egun batean beroa egin dezake eta hurrengoan hotza, egun batean euria eta hurrengoan ateri eta eguzkitsu dago… Zu etxean zaude, eta kalera ateratzeko zer arropa jantzi erabaki behar duzu. Leihotik begiratzen duzu, eta zure auzokide bat izerditan ikusten duzu, praka motzekin eta mauka motzeko kamisetarekin jantzita.  Argi dago!  Beroa da kanpoan!, pentsatzen duzu. Etxetik atera, eta ziztu bizian bueltatu behar izan duzu arropa aldatzera, hotzak zeundelako.

Ikusten duguna, askotan, ez da uste duguna, eta atsotitzak esaten duena bete daiteke: “Usteak erdia hutsa eta beste erdia putza”; beraz, ebidentziak bilatu behar dira usteak egia diren ikusteko. Kasu honetan, pentsalari kritiko batek informazioa aztertuko luke, eta saiatuko litzateke pentsatzen duena egiaztatzeko probak aurkitzen. Hau da, kaleko tenperatura jakiten saiatuko litzateke. Telefono mugikorreko app-ak kalean 12º C egiten dituela adierazten du. Orain bai, neurketaren bitartez datu objektibo bat lortu duzu, eta baduzu zer arropa jantzi erabakitzeko argudioa sendo bat. 

Zergatik zegoen orduan izerditan auzokidea? Arrazoi ugarik azaldu dezakete leihotik ikusi duzuna: kirola egitetik dator, adibidez. Argi dagoena da hasierako behaketa (leihotik begiratzea) ez zela nahikoa egiten duen tenperaturari buruzko ondorioak ateratzeko eta ondorio horietan oinarrituta erabakiak hartzeko.

Adibideak argi uzten du argudioak sendoagoak izango direla zerbait erabakitzeko edo informazio baten sinesgarritasuna aztertzeko irizpideak neurgarriak baldin badira (edo datu sinisgarrietan oinarrituta badaude). 

Aurreko guztiak ez du esan nahi neurtu ezin den zerbait gezurra denik; zalantzarik gabe, gai kualitatibo askok egiak azaleratzen dituzte, baina datuetan oinarritu gabe zailagoa da haien sinesgarritasuna defendatzea.

 

Estatistikaren garrantzia eta arriskuak

Ikusi dugu ezen argudioak, parametro neurgarrien datuekin osatzen direnean, sinesgarriagoak direla, baina datu horiek ere sinesgarriak izan behar dute; beraz, edozein baieztapen argudiatzeko erabiltzen diren datuak ere zuzenak direla egiaztatu behar da. Zientzian datuek ez dute ezertarako balio estatistikarik gabe, eta, onargarriak izateko, baldintza minimo batzuk bete behar dituzte.

Lagina, adibidez, oso garrantzitsua da datuetan oinarritutako ondorioak ateratzeko. Datuetan oinarritutako argudioak sendoak izateko, lagin estatistikoki adierazgarriak erabili behar dira.

Adibidez, demagun Euskal Herriko biztanleriak zezenketei buruz duen iritzia jakin nahi dugula. Datuak arakatzeko inkesta bat prestatzen dugu, eta Donostiako zaharren egoitza bateko 100 erabiltzaileri zezenketei buruz duten iritzia galdetzen diegu. 75 lagunek zezenketak gustukoak dituztela erantzun dute; beste 20k zezenketak ez zaizkiela gustatzen, eta gainerakoek esan dute ez dutela iritzirik zezenketei buruz. Datu horien arabera, beraz, esan dezakegu Euskal Herriko biztanleriaren % 75i zezenketak gustatzen zaizkiola. Aurreko baieztapena sinesgarria dela esango zenuke?

Pentsalari kritiko batek argi izango luke aurreko baieztapena ez dela zuzena. Alde batetik, laginaren tamaina ez delako egokia; oso txikia da Euskal Herriko biztanleriak edozein gairi buruz duen iritzia ondorioztatzeko. Bestetik, Donostiako biztanleei bakarrik galdetu zaielako; beraz, ez du Euskal Herri osoko iritzia jasotzen. Eta, azkenik, zaharren egoitza bateko erabiltzaileei egin zaielako; ez du adin-tarte guztietako jendearen iritzia islatzen.

Aurreko adibidearekin, beraz, argi geratzen da datuak sinesteko egiaztatu behar dela zein den datuon jatorria eta ea egokiak diren.

Korrelazioa da argudio bat ematerakoan kontu handiz erabili behar den beste kontzeptu estatistiko bat, korrelazioak ez baitu beti kausalitatea esan nahi. Kausalitatea fenomeno baten kausari eta efektuari dagokio, non zerbaitek beste zerbaiten aldaketa eragiten baitu zuzenean. Korrelazioa, berriz, bi aldagairen edo gehiagoren artean egindako konparazioa edo deskribapena da. Beraz, korrelazioak ez du beti kausalitatea esan nahi, hau da, bi fenomeno aldi berean gertatzeak ez du esan nahi batek bestea sortu duenik.

Honekin lotuta badago beste falazia bat, Cum hoc ergo propter hoc izenarekin ezagutzen dena eta horixe dio, hain zuzen: batera gertatzen diren bi gertaera ditugunean, bata bestearen kausa dela.

Adibidez, aztertu dezagun hurrengo argudioa: Droga kontsumitzaile askok arazo psikiatrikoak dituzte, eta arazo psikiatrikoak dituzten askok droga kontsumitzen dute. Beraz, droga kontsumitzeak arazo psikiatrikoak sortzen ditu. Ondorioa egia izan daitekeen arren, argumentua faltsua da, drogaren kontsumoaren eta arazo psikiatrikoen arteko korrelazioak ezin baitu bermatu kausa-efektu erlazioa. Droga kontsumitzeak arazo psikiatrikoak sor ditzake, baina gerta liteke arazo psikiatrikoek drogaren kontsumoa eragitea ere; edo biak hirugarren batek eragindakoak izatea; edo, bi gertaeren artean erlaziorik ez egotea eta kasualitate hutsa izatea.

Bi gertaera aldi berean gertatzen direnean, tentagarria izan daiteke batak bestea eragiten duela onartzea, baina, korrelazio estatistikoaz gain, informazio gehiago behar da gertaera baten eta bestearen artean kausazko erlazioa dagoela behar bezala ondorioztatzeko.

 

Liken neurketa:

Aurreko paragrafoetan esan bezala, errazagoa da neurtu daiteken baieztapen edo informazio bat argudiatzea, baina neurketak objektiboa izan behar du. Beraz, sare sozialetatik jasotzen diren informazioen like kopuruak ez du balio sinesgarritasuna bermatzeko, eta jende askori gustatzeak ez du esan nahi adierazten dena egia denik.

Informazio bat irakurtzean jendea bat badator hor esaten denarekin, like asko jasotzen ditu, baina horrek ez du egia bihurtzen. Hori oso lotuta dago argumentum ex populo deritzon beste falazia batekin. Ex populo argumentuak diskurtso populistetan, politikan, komunikabideetan eta eguneroko eztabaidetan erabiltzen dira, eta horrelako esaldiak erabiltzen ditu: “Eta ez dut nik esaten, mundu guztiak esaten du”, “Jende gehienak nire iritzi bera du”, “Mundu guztiak daki hori horrela dela”, eta abar.

Falazia hori logikaren erabilera desegokian oinarritzen da, gauzak ez baitira inoiz egiazkoak norbaitek ezagutzen dituelako (edo mundu guztiak ezagutzen dituelako), baizik eta frogatutako ebidentziekin bat datozelako. Beraz, kontuz Like asko dituzten edo trending topic bihurtzen diren informazioekin, jarraitzaile-kopuruak ez baitu haien sinesgarritasuna bermatzen.

 

Dokumentua deskargatzeko  sakatu hemen.