Manipulación de un dato

Es curioso como un dato puede ser manipulado cuando se informa dando una opinión. Previo al 2010 cuando escuchaba en el telediario que se acercaba el verano y los días de verano, había una cosa que yo no entendía, los presentadores solían decir "viene el buen tiempo". 

Lo que a mi me choca es porque en mi caso no me gusta el verano, yo soy más de otoño y si he de sumar otra época sumaría el invierno. Para mi, el buen tiempo está en el otoño, no en el verano. 

Sin embargo, hay muchas personas que prefieren el verano, y eso lo entiendo y lo respeto. Por lo tanto, tampoco entiendo cuando los mismos presentadores y las mismas cadenas de noticias informan las temperaturas, y dan advertencias de lo mal que lo va a pasar todo el mundo. No lo entiendo, no habíamos quedado en que era "el buen tiempo". 

Son etiquetas, ese es el problema. Un buen color no es el verde, ni el rojo, solo son colores. Por esta razón una temperatura de 30 grados es solo una temperatura de 30 grados, no es buena ni mala, son 30 grados sin más. También estoy de acuerdo que según para qué, esos 30 grados pueden ser perjudiciales o favorables. 

Le he pedido a Gemini que cree una imagen del mapa de España. He escrito un prompt mal redactado para obtener justo el resultado que quiero mostrar. El prompt puede verse en la captura de la imagen, dice lo siguiente:

                "crea una imagen de un mapa de España coloreado como si en el centro hay altas temperaturas y en el norte menos calurosas"

No le he dado más datos, no le he pedido un color en particular. Por lo tanto, la IA generativa usará lo que sea más frecuente, por esta razón ha puesto un color rojo muy rojo donde están las temperaturas más altas, y colores entre verdes a azul donde están más bajas las temperaturas. 

Como sabemos el rojo lo asociamos al calor, al fuego. El azul a frío, a hielo. 

¿Qué manipula un dato?

Los adjetivos al lado de un dato, porque emiten una opinión. Tampoco significa que todas las opiniones sean incorrectas o tengan el objetivo de manipular. Ahí es donde debe entrar nuestro criterio.

Usemos un ejemplo: 

            El presentador dice que la economía mejorará porque se estima que vendrán dos millones de turistas el próximo año.

1. Primero dudar o cuestionar. Dude, quizá sí mejore, quizá no mejore y causen un problema posterior. Quizá encuentres pareja entre los turistas que vengan y para tí sea una buena noticia, quizá abaraten los precios de un producto y para un comerciante sea una mala noticia, y para los locales una noticia estupenda. Los dos millones son solo un dato. 
2. Valide. Quizá nadie serio ha dicho que son dos millones. Quizá en su ciudad o país dos millones no es nada, o es exagerado al punto del caos. Busque otras fuentes, valide no se crea lo que le están diciendo.
3. Descarte. Es una tarea a la que no estamos acostumbrados. Si hace 10 fotografías y hay dos muy buenas, ¿descartaría las otras ocho? Si no es una noticia que le interese, si ha validado y descubre que le han mentido o intentan manipular... descarte, bloquee. 

Dato mata relato

Un dicho popular dice que el dato mata el relato, el dicho se ha vuelto muy popular  en el debate público, la comunicación política y el periodismo contemporáneo.

La frase resume la idea de que los hechos objetivos, las pruebas empíricas y las cifras verificables siempre deben prevaler sobre las opiniones, discursos ideológicos o narrativas políticas (relatos). 

La mayor parte de las personas intentará siempre dar un relato al lado del dato. Algunas veces con buena intención, por ejemplo los padres para intentar que una hija reaccione de una forma que ellos podrían considerar más segura. Pero también un abogado defendiendo a su culpable cliente, y un político defendiendo una política de su partido. Estos comportamientos existen y son parte del normal de la actividad humana. Nuestro trabajo en la vida real y digital, por nuestra seguridad física, económica, y ciberseguridad, es no dejarnos vencer por el relato, extraer el dato, y llegar a nuestras propias conclusiones de forma ordenada y objetiva.