La manera en la que recopilamos información sanitaria en internet puede dar lugar a creencias erróneas aunque consultemos fuentes fiables. El problema está en los sesgos de nuestras estrategias de búsqueda, que tienden a dar pesos equivocados a los datos, según un estudio experimental de la Universidad de Deusto. Las investigadoras señalan que este fenómeno afecta especialmente a los antivacunas.
Internet es una de las principales fuentes de consulta de información sanitaria y hay páginas web que
gozan de la confianza de los profesionales de la salud. Pero el enorme
volumen de información –y desinformación– disponible en la red exige un
filtrado de los datos con estrategias de búsqueda selectivas.
Investigadoras de Fundamentos y Métodos
de la Psicología de la Universidad de Deusto han estudiado la relación
entre las estrategias de búsqueda y las creencias erróneas sobre
la información de salud.
Según los resultados de su trabajo, esta
desinformación puede surgir por la manera de recopilar y sesgar los
datos, a pesar de que las fuentes a las que acudimos o la información
recabada sean correctas.
En el experimento, las estrategias de búsqueda con sesgo confirmatorio encontraban una relación entre medicamento y enfermedad que en realidad no existía
Manuela Moreno-Fernández,
investigadora principal y doctora en Psicología por la Universidad de
Deusto, explica a SINC que estas creencias erróneas pueden surgir si no
tenemos una estrategia de búsqueda equilibrada:
“Podemos recoger información que sobrerrepresenta un determinado evento e
infrarrepresenta a otro.
Si esto ocurre, podemos adquirir creencias que
no son del todo correctas a pesar de que la información sea verídica y
fiable”.
Este sesgo puede generar una
desinformación que no está basada en el contenido de los datos, cuya
responsabilidad recaería sobre quién los publica, sino en una conducta propia del
usuario y de cómo recaba esa información.
“En internet existe el
riesgo de no recopilar información de calidad, de fuentes fiables o
autorizadas; pero un riesgo alternativo es que, pese a ir a una fuente
fiable, podemos estar recogiendo información sesgada, una pequeña
porción de la realidad que no representa el conjunto”, detalla.
Para demostrarlo, las investigadoras han trabajado con una especie de videojuego en
el que los participantes debían buscar si un fármaco ficticio generaba
una enfermedad inventada.
Con esta tarea, observaron que cuando las
estrategias de búsqueda estaban afectadas por un sesgo confirmatorio –las
consultas se hacían para confirmar una creencia–, los participantes en
el experimento sí encontraban una relación entre el medicamento y la
enfermedad, a pesar de que esta relación no existía.
“Si no sabemos qué estrategias usan los motores de búsqueda para proporcional información, tampoco sabemos si nos ofrecen datos libres de sesgos”, advierte la investigadora Moreno-Fernández
En el estudio han trabajado, según explica Moreno-Fernández, con metodología experimental de laboratorio. “Son
situaciones ficticias que nos permiten mucho control de la situación y
de las variables que puedan intervenir en el proceso”, asegura.
Las
científicas sugieren incluir para futuros estudios situaciones propias
de las búsquedas del mundo real, como Google y el algoritmo de su motor de búsqueda, que puede sesgar los resultados que le ofrece al usuario.
“Si no sabemos qué estrategias usan los
motores de búsqueda, tampoco sabemos hasta qué punto nos están
ofreciendo datos libres de sesgos, limitaciones, una información parcial
o que no represente de forma verídica la realidad”, advierte la
investigadora.
Ilustración de la tarea a realizar por los participantes.
El fenómeno antivacunas y su relación con este sesgo
El estudio hace hincapié en que estas
estrategias estudiadas en laboratorio pueden ser muy similares a las que
realizan los internautas partidarios del fenómeno antivacunas.
“Pueden sustentar creencias que no están basadas en la realidad y
terminar convirtiéndose en problemas de salud pública reales”, destaca
Moreno-Fernández.
Para ilustrarlo, la doctora pone como ejemplo a padres que estén muy preocupados por los efectos secundarios de
la vacunación, que “pueden tender a buscar información que una el uso
de vacunas y estos efectos, incluso si está buscando en fuentes
fiables”.
Así, estas personas podrían terminar sobrerrepresentando la
magnitud de estos efectos o la probabilidad con la que se pueden
encontrar, al tiempo que infrarrepresentan los beneficios de vacunarse.
“Podríamos haber utilizado otro
fenómeno, como la COVID, pero este es un ejemplo muy conocido. Todo el
mundo conoce el problema de los antivacunas y las consecuencias que ha
tenido en salud pública”, afirma.
Las primera impresión en internet no es la que cuenta
Para no caer en el sesgo debemos asumir, como norma general, que la primera impresión al buscar en internet puede ser una versión limitada de la realidad
Para evitar caer en esta desinformación
generada por nuestra propia estrategia de búsqueda, Moreno-Fernández
propone, para empezar, tomar conciencia de las propias limitaciones de
las búsquedas.
“Saber lo que nos puede llevar a error nos puede servir
para practicar estrategias que intenten paliar cómo buscamos los seres
humanos por defecto. Como norma general, podría ser útil saber que,
normalmente, la primera impresión que tenemos al buscar por internet es limitada”, destaca.
“Si lo que vemos es que la gente
intenta confirmar la relación entre dos eventos, habría que plantear
estrategias dirigidas a evitarlo, que compensen si hay tendencia a
sobrerrepresentar la información”, apunta como “primera línea” de
defensa ante estos posibles bulos.
Aunque este trabajo ha estudiado el
fenómeno en un contexto muy concreto de información en salud, la
investigadora cree que es extrapolable a otros temas y con efectos
importantes: “Seguro que se puede aplicar a muchos otros contextos,
sobre todo los que tengan relevancia social como el cambio climático o la política”.
Como último paso, recomienda acudir al profesional sanitario, “que es, a fin de cuentas, el especialista”.
Referencia:
Moreno-Fernández & Matute. “Biased
Sampling and Causal Estimation of Health-Related Information:
Laboratory-Based Experimental Research”. Journal of Medical Internet Research
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