Jevin D. West. Ammon (EE.UU.). Profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad de Washington y cofundador de DataLab, una red de profesores y estudiantes de posgrado centrados en la investigación en curación de datos, ciencias sociales computacionales, datos para el bien social, visualización de información y ciencia de la ciencia. Su investigación plantea preguntas sobre los orígenes de las disciplinas académicas, los sesgos sociales y económicos dentro de estas disciplinas y el impacto del sistema de publicación actual en la salud de la ciencia. Desarrolla algoritmos de recomendación literaria, técnicas computacionales para extraer figuras científicas y técnicas de extracción de datos educativos.
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Abundan la mala información, la desinformación y las noticias falsas, y cada vez es más difícil saber qué es verdad. Los políticos no están limitados por los hechos. Nuestro entorno mediático se ha vuelto hiperpartidista. La ciencia se lleva a cabo mediante un comunicado de prensa. La cultura de las startups ha elevado a lo mas alto el arte de los bulos. Los anunciantes hacen un guiño conspirativo y nos invitan a unirnos a ellos para ver la realidad a traves de todos estos bulos y aprovechar que nuestra guardia esta baja para bombardearnos con mentiras de segundo orden. La mayor parte de la actividad administrativa, ya sea en la empresa privada o en la esfera publica, parece ser poco mas que un ejercicio sofisticado de reensamblaje combinatorio de disparates. Estamos bastante bien equipados para detectar el tipo de mentiras de la vieja escuela que se basan en una retorica elegante y eufemismos, pero la mayoria de nosotros no nos sentimos preparados para desafiar la avalancha de bulos modernos presentes en el lenguaje de las matematicas, la ciencia o las estadisticas. En Contra la charlataneria, los profesores Carl Bergstrom y Jevin West nos brindan un conjunto de poderosas herramientas para cortar con los datos mas intimidantes. No se necesita un gran conocimiento tecnico para detectar problemas respecto a los datos. ¿Son las numeros o los resultados demasiado buenos o demasiado negativos para ser verdad? ¿La afirmacion se compara con algo similar? ¿Confirma tu sesgo personal? Basandose en una profunda experiencia en estadistica y biologia computacional, Bergstrom y West desentrañan abundantemente ejemplos de sesgo de seleccion y visualizacion confusa de datos, distinguen entre correlacion y causalidad y examinan la susceptibilidad de la ciencia a los bulos modernos. Siempre hemos necesitado a personas que destapen las mentiras cuando sea necesario, ya sea dentro de un circulo de amigos, una comunidad academica o entre la ciudadania. Ahora que esas mentiras han evolucionado, necesitamos volver a aprender el arte del escepticismo.