Cómo evaluar las noticias de COVID-19 sin pánico

Ya sea que estemos revisando constantemente la cantidad de nuevas infecciones, rastreando el progreso de los ensayos de vacunas o «desplazándonos ansiosamente» a través de Twitter, las noticias sobre la pandemia de COVID-19 pueden ser abrumadoras. Separar las buenas noticias de las malas y poner en contexto los desarrollos diarios no es fácil.

El profesor de biología de la Universidad de Washington, Carl Bergstrom, es un experto en cómo fluye la información en la ciencia y la sociedad. Él y su colega de la Universidad de Washington, Jevin West, imparten un curso sobre razonamiento con datos en un mundo digital (el material está disponible en línea). También han escrito un libro basado en el curso, Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World, que se publicará este martes. Bergstrom ha seguido de cerca la pandemia, compartiendo con frecuencia actualizaciones en Twitter y luchando contra la desinformación. Noticias-Hoy habló con él sobre su conjunto de herramientas para navegar la avalancha de noticias diarias sobre el nuevo coronavirus, desde encontrar fuentes confiables hasta interpretar informes sobre investigaciones preliminares.

[An edited transcript of the interview follows.]

¿Qué consejo tienes para hacer frente al aluvión de información sobre el coronavirus y hacerlo de la forma más saludable posible?

La información de alta calidad tiene poco que ver con la puntualidad de minutos a horas. Tiene mucho que ver con qué tan bien se ha examinado, triangulado y presentado la información. Lo que animo a la gente a hacer en una crisis como esta es reducir la velocidad, [read] Un artículo periodístico publicado hace 12 horas (o hace 18 horas, o hace 36 horas), escrito por un reportero profesional que ha cubierto enfermedades infecciosas durante muchos años. [and] ¿Quién habla con un grupo de expertos para sintetizar lo que está pasando y explicar las cosas y poner [them] en contexto.

Animo a las personas a que recurran a fuentes de medios tradicionales en las que confíen en lugar de Twitter, Facebook o WhatsApp porque cuando haces eso, obtienes un poco más de información más nueva, pero es de mucha menor calidad. Eres vulnerable a los rumores que se difunden en Internet, lo que puede ser un gran problema.

¿Cómo sugeriría encontrar esas mejores fuentes de noticias?

Para mí, se trata del reportero individual. Por ejemplo, creo que Helen Branswell ha hecho el mejor reportaje sobre el COVID-19. Ella ha estado haciendo enfermedades infecciosas durante los últimos 20 años. Ella entiende toda la situación y lo muestra brillantemente. Creo que es cuestión de encontrar voces en las que confíes y luego confiar en esas voces.

La comprensión de los científicos sobre los coronavirus cambia constantemente. A menudo, las cosas que parecían correctas hace unos meses ahora se consideran incorrectas. En este caso, ¿cómo podemos saber si alguna información es buena o incorrecta?

primero darse cuenta [is that] Debido a que la ciencia cambia constantemente, los consejos que reciba de su profesional de la salud cambiarán con el tiempo.Verás que la gente dice: «Bueno, no puedes creer [National Institute of Allergy and Infectious Diseases director Anthony] Fauci, porque dijo una cosa en febrero y dijo otra en julio. «Es completamente al revés. Las personas en las que no puedes confiar son las que no han cambiado sus opiniones y consejos a pesar de que tienen más evidencia. Alguien que da buenos consejos».

En términos de cómo clasificar los mensajes de error, es importante observar la fuente de la información. Tal vez alguien tuitee que existe este periódico y enlace a la historia del periódico. Bueno, volviendo a la historia en el periódico. Luego, la historia del periódico podría vincularse con el documento original. Volver al papel original. La triangulación es otra cosa muy importante.Si hay un reclamo, asegúrese de que sea realizado por más de un lugar, y [that it is] No solo publicado por varias cuentas, sino también por diferentes personas. Si algo parece demasiado bueno o demasiado malo para ser verdad, probablemente lo sea.

En Calling Bullshit, hablaste sobre las formas de detectar cuándo se está haciendo mal uso de los datos reales. ¿Puede dar un ejemplo de una herramienta descrita en la hoja informativa que lo ayudaría a identificar dicha información engañosa en las noticias de COVID-19?

El sesgo de selección ocurre cuando toma muestras de ciertas poblaciones, luego saca conclusiones sobre una población diferente y la muestra que observa no es realmente representativa de la población de la que está sacando conclusiones. Al comienzo de la pandemia, varios médicos de Bakersfield, [Calif.], quien intentó estimar la prevalencia de la enfermedad en California. Observaron la proporción de pacientes que acudieron al departamento de emergencias con coronavirus y descubrieron que era bastante alta.entonces ellos [essentially] Di: «Está bien, está bien, esto nos da una estimación de la proporción de infecciones por coronavirus en California». [the prevalence for] toda california [could be extrapolated from] La gente viene a sus clínicas. Pero, por supuesto, esa es una suposición completamente irrazonable durante una pandemia. Si eres una clínica en la ciudad que hace pruebas, la mayoría de las personas que acuden a tu clínica piensan que tienen el coronavirus. De lo contrario no entrarán.

Esta evaluación tiene sentido.Pero es fácil olvidar estos detalles Si solo lees el título y sigues adelante.

Si, absolutamente. Creo que también hay mucho razonamiento motivado.una cosa que realmente enfatizamos [in the book] para evitar en lo posible el sesgo de confirmación. Sea tan escéptico de los pensamientos que confirman sus creencias y deseos como de aquellos que los desafían. Esto es algo muy difícil de hacer. Caí en esa trampa y seguí desafiándome a mí mismo para mejorar y evitar el sesgo de confirmación. Pero es algo a lo que todos somos susceptibles.

Con el nuevo coronavirus, los documentos de preimpresión también han visto una avalancha de cobertura. Los estudios no han sido revisados ​​por pares, pero se han publicado públicamente en línea. ¿Cuál es la mejor manera de interpretar una noticia preimpresa?

No existe una distinción clara entre los artículos revisados ​​por pares y los artículos en archivos de preimpresión, aunque es más probable que los artículos revisados ​​por pares sean tanto interesantes como correctos.tienes que ver [preprints] Como una perspectiva de conversación científica más temprana de lo que normalmente obtienes. Muchas de las discusiones que normalmente tendrían lugar en la academia, [which] No necesariamente abierto al público, todo eso se trasladó a Twitter, PubPeer y otros sitios en línea. Es realmente una oportunidad muy emocionante para las personas que quieren seguir la ciencia y ver cómo funciona. La desventaja es que es fácil dejarse engañar por resultados que no han sido examinados adecuadamente.

Pero creo que el mayor peligro es que toda la pandemia se ha politizado de modo que, cuando el resultado se publica en una revista o en un servidor de preimpresión, ese resultado cae en algunos de los extremos del espectro. Tan pronto como sale el papel, el lado del soporte del papel lo recoge y lo usa para golpear el otro lado. Ambas partes a menudo eligen selectivamente los resultados que les favorecen. Se trata de volver a encontrar estas fuentes confiables. Desea encontrar fuentes que no estén tratando de promover una narrativa política particular en torno a la enfermedad.

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