La mala interpretación de los datos climáticos se reduce a la lealtad política: estudio

La cantidad de hielo marino del Ártico alrededor del Polo Norte ha tenido una tendencia a la baja, y los datos satelitales del Centro Nacional de Datos de Nieve y Hielo muestran este descenso, especialmente marcado en esta época del año, con actualizaciones diarias.

Pero hay picos en cualquier tendencia a la baja, y un pico en particular en 2013 (gracias a un verano inusualmente frío) causó una mala interpretación tan generalizada en términos políticos que se convirtió en el tema de un estudio sociológico recientemente publicado. Los hallazgos muestran que cuando uno se deshace de la afiliación política, las personas toman decisiones más inteligentes sobre la ciencia del clima juntas. También ofrece el último ejemplo científico de cómo la política a menudo no permite que los hechos se interpongan en el camino.

Primero, aquí está el gráfico que los investigadores consideraron problemático, una especie de prueba política de Rorschach, que muestra un pico en el hielo marino ártico en 2013. Por ejemplo, las personas que piensan que el cambio climático es un engaño liberal podrían señalar el aumento en el hielo marino como evidencia la tendencia a la baja pronto volvería al alza.

Damon Centola, sociólogo y profesor de la Escuela de Comunicación Annenberg de la Universidad de Pennsylvania, dirigió un estudio sobre por qué las personas podrían malinterpretar los datos de arriba. Su equipo de investigación utilizó procesos de aprendizaje social (mostrando respuestas del resto de un grupo de personas junto con la pregunta) para ver si podían eliminar la polarización entre los demócratas autoidentificados y los republicanos.

La investigación, "El aprendizaje social y el sesgo partidista en la interpretación de las tendencias climáticas", se publicó el lunes en la revista. procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias.

El hallazgo de referencia más preciso antes de que comenzara el experimento fue que "los republicanos malinterpretaron significativamente los datos", dice Centola. "En general, en todos los casos, casi el 40,2 por ciento de los republicanos dijo que el hielo marino del Ártico estaba aumentando". Mientras tanto, el 73,9 por ciento de los liberales estimó correctamente la tendencia del hielo marino en la línea de base.

Centola, el autor principal del periódico, y su equipo reclutaron a 2,400 personas, mitad republicana y mitad demócrata, en el Turk turco de Amazon (el "mercado de trabajo del gigante de los envíos que requiere inteligencia humana"). Fueron asignados aleatoriamente a redes sociales bipartidistas de 40 personas para realizar una "prueba de inteligencia" que pedía a los participantes que pronosticaran los niveles de hielo marino.

“¡Cuanto más precisas sean sus respuestas, más ganará!”, Se informó a los sujetos de este estudio. Ellos eran no informaron que los datos fueron determinados por la NASA, para evitar sesgos conocidos asociados con las fuentes organizativas de información, escriban los investigadores.

Se les permitió revisar sus respuestas mientras mostraban las respuestas de otras personas en su red, y cuando no había afiliación de partido junto a las respuestas de sus vecinos de la red, su predicción de hielo marino estaba más cerca de la predicción científica de la NASA.

Otras preguntas incluían símbolos junto a ellas, sugerencias sutiles de que estas preguntas científicas también tenían gravedad política. Cuando "los sujetos fueron expuestos a los logotipos de las partes durante la comunicación, se impidió el aprendizaje social y se mantuvieron los niveles de referencia de la polarización", escriben.

Cuando a todos los participantes se les presentaron los datos, se les pidió que pronosticaran basándose en esos datos y se les informara que recibirían más dinero por las respuestas precisas, Centola dice que el grupo "resolvió el problema de la NASA" de que las personas interpretan mal su investigación.

"El ocho y cinco por ciento de los republicanos y los demócratas estuvieron de acuerdo en que los niveles de hielo en el mar ártico estaban, de hecho, bajando", dice sobre los datos que se presentaron de manera desnuda, sin afiliación ni imágenes. "Y lo que es más importante, el consenso fue un consenso mucho más preciso para ambos grupos".

Pero cuando se presentaron los datos con elefante republicano o burro demócrata, o las palabras "conservador" o "liberal", o un cuadro que muestra cómo votaron las personas que se identificaron como conservadoras o liberales, los pronósticos se desviaron de los resultados correctos.

"Los beneficios del aprendizaje social no se limitaron a los conservadores", escriben los investigadores. “Los liberales también mejoraron en redes sin señales partidistas, terminando con una precisión de tendencia significativamente mayor que los liberales en la condición de control. Al final del estudio, en redes bipartidistas sin señales partidistas, ya no hubo diferencias significativas en la precisión de las tendencias entre los liberales y los conservadores ".

Cuando se presenta con el consenso del grupo. sin afiliación a la fiesta, los sujetos del estudio trabajaron juntos para hacer la predicción correcta.

"Encontramos que en ausencia de imágenes políticas, el contacto entre partidos elimina la polarización y conduce a una mejor comprensión del cambio climático", dice Centola.

Resumen

Las comunicaciones científicas vitales con frecuencia son malinterpretadas por el público lego como resultado de un razonamiento motivado, donde las personas malinterpretan los datos para que se ajusten a sus sesgos políticos y psicológicos. En el caso del cambio climático, se ha encontrado que algunas personas malinterpretan sistemáticamente los datos climáticos de manera que entren en conflicto con el mensaje intencional de los científicos del clima. Si bien estudios anteriores han intentado reducir el razonamiento motivado a través de redes de comunicación bipartidistas, también se ha encontrado que estas redes exacerban el sesgo. Las teorías populares sostienen que las redes bipartidarias amplifican el sesgo al exponer a las personas a creencias opuestas. Estas teorías están en tensión con la investigación de inteligencia colectiva, que muestra que el intercambio de creencias en las redes sociales puede facilitar el aprendizaje social, mejorando así los juicios individuales y grupales. Sin embargo, los experimentos previos en inteligencia colectiva se han basado casi exclusivamente en preguntas neutrales que no implican razonamiento motivado. Usando el Mechanical Turk de Amazon, llevamos a cabo un experimento en línea para probar cómo las redes sociales bipartidistas pueden influir en la interpretación de las comunicaciones climáticas de la NASA por parte de los sujetos. Aquí, mostramos que la exposición a creencias opuestas en redes sociales bipartitas estructuradas mejoró sustancialmente la precisión de los juicios entre conservadores y liberales, eliminando la polarización de creencias. Sin embargo, también encontramos que se puede reducir el aprendizaje social y mantener la polarización de creencias, como resultado de la preparación partidista. Encontramos que aumentar la importancia del partidismo durante la comunicación, tanto a través de la exposición a los logotipos de los partidos políticos como a la exposición a las identidades políticas de los pares de la red, puede reducir significativamente el aprendizaje social.