Una verdad incompleta

En 1974, el joven investigador Richard M. tenía una misión clara: demostrar que un nuevo suplemento alimenticio mejoraba la memoria en adultos mayores. Los resultados del ensayo fueron mixtos. En algunos grupos de pacientes había mejoras leves; en otros, ninguna. Y en unos cuantos, incluso hubo efectos adversos. Pero eso no detuvo a Richard.

En su artículo final, Richard incluyó solo los grupos que mostraron mejoras. Eliminó los que no coincidían con su hipótesis y presentó los datos como una prueba irrefutable de la eficacia del producto. El suplemento fue aprobado y lanzado al mercado con gran éxito… hasta que otros estudios demostraron que sus efectos eran insignificantes. Richard había caído —o tal vez se había arrojado— en la tentación del cherry picking.

¿Qué es el cherry picking?

Llamamos cherry picking a la práctica de seleccionar solo los datos que confirman una idea, ignorando aquellos que la contradicen. Es como ir a un árbol y escoger solo las cerezas más bonitas para mostrar al mundo, ocultando las que están marchitas o dañadas. En ciencia, esto puede parecer inofensivo, pero es profundamente peligroso: distorsiona la realidad y puede llevar a conclusiones equivocadas, políticas públicas fallidas o tratamientos médicos ineficaces.

El sesgo que todos cometemos

Lo inquietante del cherry picking es que no siempre se hace con mala intención. Como seres humanos, tendemos a buscar información que confirme lo que ya creemos. Es un sesgo cognitivo bien documentado conocido como sesgo de confirmación. En palabras de Kahneman, premio Nobel de Economía, “la mente humana está muy mal equipada para ignorar la evidencia que apoya nuestras creencias” (Kahneman 2011).

Este sesgo puede manifestarse en todos los ámbitos: un político que solo cita estadísticas que favorecen su propuesta; una marca que solo muestra los comentarios positivos de sus usuarios; un investigador que presenta solo los experimentos que funcionaron.

Casos históricos

Uno de los ejemplos más conocidos de cherry picking en la historia científica es el de Andrew Wakefield, el médico británico que en 1998 publicó un estudio en The Lancet afirmando que había un vínculo entre la vacuna triple viral y el autismo. Más tarde se descubrió que había omitido datos cruciales que contradecían su teoría, y su licencia médica fue revocada. A pesar de ello, el daño fue profundo: aumentó el movimiento antivacunas y, con él, el resurgimiento de enfermedades prevenibles (Godlee 2011).

En economía, también se ha acusado a think tanks y grupos de presión de usar cherry picking para respaldar modelos que benefician ciertas agendas, mientras ignoran estudios más amplios con resultados opuestos (Krugman 2009).

Cómo combatirlo

Para evitar caer en esta trampa, tanto lectores como investigadores deben cultivar el pensamiento crítico. Esto incluye:

• Leer más allá de los titulares.
• Revisar la metodología de los estudios.
• Consultar múltiples fuentes.
• Estar dispuesto a cambiar de opinión si la evidencia lo amerita.

En el mundo académico, la revisión por pares, el preregistro de hipótesis y la transparencia en los datos son prácticas que buscan limitar el cherry picking y mejorar la reproducibilidad científica (Ioannidis, 2005).

Conclusión

Richard M., aquel joven investigador, aprendió por las malas que seleccionar solo las “cerezas bonitas” tiene consecuencias. En la ciencia —y en la vida—, una verdad incompleta puede ser más peligrosa que una mentira. El cherry picking es una advertencia silenciosa de que los datos no se deben usar para ganar discusiones, sino para acercarse a la verdad.

Referencias

• Godlee, Fiona. “Wakefield’s Article Linking MMR Vaccine and Autism Was Fraudulent.” BMJ 342 (2011): c7452.
• Ioannidis, John P. A. “Why Most Published Research Findings Are False.” PLoS Medicine 2, no. 8 (2005): e124.
• Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011.
• Krugman, Paul. The Conscience of a Liberal. New York: W. W. Norton & Company, 2009.