Los gráficos de barras y los gráficos de líneas están diseñados para ayudarnos a visualizar datos. Son herramientas para convertir información numérica en narrativas pictóricas que pueden comprenderse más fácilmente. No cambian los datos; simplemente lo representan.
Sin embargo, lo representan de diferentes maneras, e incluso esas pequeñas diferencias pueden ser suficientes para sesgarnos cuando tratamos de hacer predicciones, de acuerdo con un nuevo estudiar.
Investigadores del Reino Unido reclutaron a más de 4000 sujetos a través de Internet, les presentaron varios gráficos que mostraban las cifras de ventas anteriores de una empresa ficticia y les pidieron que predijeran las ventas futuras en función de las tendencias hasta el momento.
Los participantes constantemente hicieron pronósticos más bajos sobre cómo se desarrollaría una tendencia en los datos cuando los datos se presentaban en un gráfico de barras, a diferencia de los mismos datos que se muestran con un gráfico de líneas o puntos no conectados en un gráfico, encontró el estudio.
Gráficos como estos juegan un papel clave en la sociedad, señala el autor principal Stian Reimers, científico del comportamiento en la City, Universidad de Londres. Como ventanas a datos complejos, las visualizaciones ayudan a más personas a comprender cuestiones importantes, o al menos esa es la idea.
“En los últimos años, parece que hemos pasado mucho tiempo analizando series temporales: ya sea la cantidad de casos de COVID-19, los precios de la electricidad o las tasas de inflación, para tratar de averiguar qué vendrá después”, Reimers. dice.
“Lo que muestra nuestra investigación es que nuestras predicciones de lo que creemos que sucederá a continuación no solo se ven afectadas por las tendencias que observamos”, dijo. agrega
Reimers y el coautor Nigel Harvey, un psicólogo cognitivo que estudia el juicio y la toma de decisiones en el University College London, reclutaron sujetos utilizando un programa de recompensas de Internet, que incentivó a los participantes a completar el experimento en línea de dos minutos y hacer predicciones precisas.
En los primeros dos experimentos del estudio, los investigadores dieron a los sujetos un solo gráfico, ya sea un gráfico de barras, de líneas o de puntos, con 50 puntos de datos que representan los totales de ventas. Luego, los sujetos podían hacer clic en el gráfico para registrar su predicción para los próximos 8 períodos de ventas.
El primer experimento presentaba un gráfico que mostraba los aumentos de ventas a lo largo del tiempo, lo que generalmente incitaba a los sujetos a predecir el éxito continuo. El segundo experimento intentó lo contrario, con un gráfico que mostraba disminuciones a lo largo del tiempo, y los sujetos respondieron con pronósticos más pesimistas.
A través de una variedad de tendencias, los sujetos constantemente hicieron predicciones más bajas sobre las ventas futuras cuando los mismos datos se representaron con un gráfico de barras en lugar de un gráfico de líneas o puntos.
Con la esperanza de aclarar por qué, los investigadores intentaron ajustar la representación de las barras. ¿Quizás las barras muy sombreadas atraen la atención de las personas hacia abajo, sesgándolas simplemente al asociar los puntos de datos reales con la llamativa región sombreada a continuación?
Sin embargo, los investigadores encontraron que los sujetos continuaron reduciendo los gráficos de barras, incluso cuando las barras no estaban sombreadas.
Un experimento final propuso que el sesgo podría ser reversible si las barras emanan de la parte superior del gráfico en lugar de la parte inferior, pero los hallazgos no fueron concluyentes, informan los investigadores.
La existencia de este sesgo podría causar problemas de muchas formas, señala Reimers. Podría llevar a las personas a malinterpretar el COVID-19 local o la actividad de la gripe antes de visitar a un pariente vulnerable, por ejemplo, o a juzgar mal si pueden pagar una hipoteca.
Errores similares podrían tener ramificaciones aún más amplias en un contexto empresarial o de política pública, señalan los investigadores, especialmente en situaciones en las que un individuo “mira” un gráfico para hacer estimaciones aproximadas de lo que sucederá a continuación.
Un sesgo como este podría explotarse potencialmente para engañar a las personas, aunque esa moneda tiene dos caras. Al comprender el sesgo y cómo funciona, podríamos ser más capaces de representar los datos con precisión y ayudar a que más público en general los entienda.
“Muchos de los otros sesgos que muestran las personas cuando intentan extrapolar tendencias están integrados en la forma en que vemos el mundo y son difíciles de cambiar”, Reimers explica.
“El formato que usamos para nuestros gráficos es algo sobre lo que tenemos control total, por lo que es posible usar formatos específicos para ayudar a deshacer los sesgos incorporados de las personas y ayudar a las personas a hacer juicios más precisos”, dijo. dice.
El estudio fue publicado en el Revista internacional de pronósticos.