Que la ciencia te acompañe

Lo esencial es invisible a los gráficos

Como mucho de lo que decimos tiene que ver con las formas en las que procesamos la información que tenemos, es importante hablar de cómo pueden influir los gráficos que vemos a la hora de ponernos a favor o en contra de la cuarentena.

Holis ¿cómo viene eso? El aumento significativo de casos de coronavirus de la semana pasada combinado con que se cumplieron dos meses de cuarentena parece haber avivado mucho los debates. Desde el ya célebre “levanten la cuarentena que quiero ver a mi sobrina” hasta planteos como “si la idea era preparar el sistema sanitario para poder atender 250.000 casos, sumamos menos de 10.000 y ya tenemos las camas de terapia intensiva necesarias, ¿por qué no se pueden levantar restricciones?”, varios análisis pusieron un manto de duda sobre el aislamiento como política óptima para lidiar con la pandemia.

Como mucho de lo que decimos tiene que ver con las formas en las que procesamos la información que tenemos, me pareció que hoy podía estar bueno iniciar nuestra conversación hablando de cómo pueden influir los gráficos que vemos a la hora de ponernos a favor o en contra de la cuarentena.

¿Si quiero o si tengo?

Así como hay quien lee el futuro en las cartas del tarot, la palma de la mano o la borra del café, la pandemia nos trajo un nuevo arte adivinatorio, la intuición gráfica. ¿O no viste cómo a partir de una línea que relaciona cantidad de casos y tiempo hay gente capaz de saber qué va a pasar de acá a 10 años con la salud pública? Por supuesto hay personas que se dedican con muchísima seriedad al análisis de datos y ponen a disposición sus saberes (a mí en particular me gusta lo que hace Rodrigo Quiroga en Twitter). ¿Pero no te pasa que te sorprendiste a vos mismo mirando las filminas y diciendo cosas como “tendrían que ponerle un chip a los perros para que salgan solos como hicieron en Papúa Nueva Guinea porque si no jamás se va a achatar la curva”?  ¿Y no te pasa que se lo repetís a quien quiera oírlo recitando números que no sabés de dónde salen? Bueno, no sos el único. 

Los gráficos son una herramienta muy valiosa porque presentan un gran volumen de información ordenada. El tema es que hay que entender cómo se ordenó. Y uno podría suponer que si no entendés cómo y por qué la data aparece organizada de tal o cual manera, probablemente saques conclusiones diferentes si aparece de una forma o de otra. 

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Básicamente (muy), los datos sobre coronavirus pueden aparecer en dos escalas, lineal o logarítmica. En la lineal, cada unidad de medida (por ejemplo, 1 cm) representa la misma cantidad de lo que quiera mostrar en el gráfico (por ejemplo, 100 mil casos de coronavirus). Entonces, sobre el eje Y, cada 1 cm voy a ver los números 100 mil, 200 mil, 300 mil, etc). En la logarítmica, cada unidad de medida representa un factor de multiplicación (por ejemplo, 10. En ese caso, cada 1 cm voy a ver 10 casos, 100 casos, 1000 casos y así sucesivamente). Acá, por ejemplo podés ver cantidad de muertes por coronavirus entre enero y mayo en EEUU, a la izquierda en escala lineal y a la derecha en logarítmica (los gráficos son de Worldometer)

Apelando al ancestral arte de la intuición gráfica, uno diría que para el ojo no avezado, algo que se ve tan diferente debiera disparar conclusiones diferentes. Y la respuesta es la favorita de las ciencias. Depende. Veamos dos investigaciones que tratan de esclarecer el asunto.

EXPERIMENTO 1 - ESTADOS UNIDOS

Estado: Preprint (se mandó a una revista pero aún no se aceptó para su publicación)

Volumen de la muestra: 2000 ciudadanos estadounidenses

Metodología: a la mitad le mostraron un gráfico lineal con la cantidad de muertes a lo largo del tiempo en USA y a la otra mitad el mismo pero en escala logarítmica. Luego, les hicieron algunas preguntas sobre el gráfico para ver si lo entendían y otras sobre las políticas que creían más adecuadas para contener la crisis.

Resultados: solo el 40,66% de los sujetos que vio el gráfico logarítmico pudo responder una pregunta simple (por ejemplo si hubo más muertes en una semana que en otra), versus el 83,79% que contestó correctamente en el otro grupo. Los del grupo logarítmico, a pesar de predecir un número de muertes más alto que el efectivamente acaecido, mostraban estar menos preocupados. Por su parte, los del grupo lineal, mostraban menos apoyo a mantener los negocios no esenciales cerrados (aunque cuando les preguntaban cuándo tendrían que abrir decían una fecha posterior que los del otro grupo).

Conclusiones de los autores: una posible explicación es que el gráfico lineal da la impresión de una pandemia en crecimiento sin señales de mejora, por eso, aunque esperan menos muertes, suponen que la crisis va a durar más. Si bien no se puede concluir qué políticas prefiere cada grupo, si se puede afirmar que quienes ven gráficos en escala lineal sacan conclusiones a partir de información que comprenden mejor que aquellos que los ven en escala logarítmica.

EXPERIMENTO 2 - CANADÁ

Estado: Publicado

Volumen de la muestra: 2500 canadienses

Metodología: los dividieron en 3 grupos, a uno no le mostraron nada (grupo control), a otro le mostraron gráficos lineales de cantidad acumulada de casos en Canadá y a otro gráficos logarítmicos de lo mismo. A cada voluntario le preguntaron dos cosas: si apoyaban la indicación de cuarentena y cuándo creían que se iba a permitir que todos volvieran a trabajar,

Resultados: no vieron ninguna diferencia en las respuestas de los grupos.

Conclusiones de los autores: hay dos posibles razones por las que ver gráficos en una u otra escala no pareciera tener efectos sobre la percepción de las políticas públicas. Una, que para el momento del experimento los canadienses ya hubieran formado su opinión. La otra, que para cuando les mostraron los gráficos ya los habían visto en ambos formatos y eran capaces de comprenderlos.

Lo primero que un verdadero intuitivo gráfico se vería tentado a decir es que es lógico que en Canadá y Estados Unidos reaccionen diferente porque son diferentes culturas. Y bueno, sí, por supuesto, pero no les mostraron lo mismo. Unos vieron cantidad de muertes y otros cantidad de casos. Así que lo primero que hay que decir es que no se pueden comparar los estudios y que no alcanzan para afirmar que en Estados Unidos la escala de los gráficos cambia la percepción y en Canadá no. Sorry not sorry.

Igual, para mí lo más interesante de ver estas investigaciones es pensar qué entendemos por decisión informada. Y ahí ya es un berenjenal, pero quiero destacar dos cositas:

  1. Existe una suposición fuerte y es que comprender la información de un gráfico nos va a llevar a pensar mejor sobre las políticas públicas. O sea, ante un panorama complejísimo se asume, primero, que hay una manera correcta de actuar y segundo, que alcanza con leer datos para apoyar ese correcto proceder.
  2. Dado que la forma de presentar los datos nos puede llevar a una conclusión o a otra, presentarlos de cierta forma se equipara con comunicar mejor. O sea que comunicar mejor es dirigir la opinión pública de manera deliberada. Y eso genera dos discusiones: si está bien o mal (en esa no me voy a meter) y si tiene que ser explícito o no. Y respecto a lo segundo, yo creo que sí. Dado que toda comunicación es la expresión de un punto de vista, enmascararla puede ser deshonesto. Y en comunicación pública de la ciencia hace mucha falta presionar sobre esto porque si bien casi nadie sostendría en voz alta o de manera consciente una visión positivista de las ciencias tipo ciencia = verdad, el discurso que se articula muchas veces sí lo hace y propone al comunicador o divulgador como un medio inocuo por el que simplemente “el mensaje de la ciencia” llega a la comunidad, negando que todos hacemos interpretaciones y manifestamos posiciones (por si no te diste cuenta a esta altura las mías son “estoy en contra”, “abajo el capital” y “eso ni idea pero te hago una pregunta”).

Argentina, tierra de oportuncrisis

Como venimos contando en este newsletter y como podés leer en esta nota de Florencia Halfon, Argentina se está destacando en la producción de nuevos métodos de testeo y otros insumos biomédicos para lidiar con la pandemia. Pero además de cosas que se pueden tocar, producir y vender, una gran parte de hacer ciencia es elaborar hipótesis. Y eso hizo Pablo Beldoménico, un investigador de la Facultad de Ciencias Veterinarias de la Universidad Nacional del Litoral que recientemente publicó un trabajo en el Journal of Infectious Diseases en el que plantea una nueva posibilidad para entender cómo se propaga el coronavirus.

¿Qué dice? Que existen superpropagadores, o casos extremadamente contagiosos que generan gran parte de los nuevos casos. 

¿Por qué supone que hay superpropagadores de coronavirus? Los patrones de contagio de los países son muy diferentes, solo algunos tienen propagaciones explosivas con un gran crecimiento diario de casos y dentro de ese grupo hubo países en los que durante un largo tiempo la infección se irradió muy lentamente, mientras que en otros se disparó al toque del primer caso. Cuando las condiciones varían tanto y no se puede establecer una relación directa con las intervenciones realizadas (que fueron muy variadas), la temperatura promedio o la estación del año, es prudente considerar que hay otra cuestión de fondo (que interactúa con las anteriores, porque no por no tener una relación 1 a 1 son irrelevantes). Puesto que la superpropagación parece ser común en el grupo de virus al que pertenece el COVID-19 y se ha comprobado su existencia en otros coronavirus emergentes como el SARS y el MERS, no parece descabellado considerar la posibilidad. 

¿Qué causa los superpropagadores? Hay dos teorías. Por un lado, el desarrollo de altas cargas virales en algunos infectados que exponen a otros a altas dosis de virus y por el otro, personas altamente sociables que entran en contacto con mucha gente. 

¿Esto alcanza para explicar las diferencias en los patrones de propagación? No. Si los superpropagadores se distribuyeran al azar y tuvieran poca relación entre sí esto no podría explicar que se dieran las explosiones que observamos en algunos países. Algo tendría que conectarlos entre sí. Si se comprobara la primera teoría (altas cargas virales), estas personas liberarían al ambiente muchas partículas de virus al mismo tiempo, lo que podría causar infecciones de alta intensidad que sobrepasen las defensas del cuerpo, perdiéndose el control sobre la proliferación viral y generando nuevos pacientes con altas cargas virales. O sea que los superpropagadores generarían superpropagadores.

¿Cómo podría comprobarse esta hipótesis? Harían falta muchos datos sobre la carga viral de los pacientes y de los que contagian, además de realizar experimentos que muestren que los que se exponen a altas cargas desarrollan infecciones de alta intensidad y exponen a los demás a altas cargas.

Para terminar, me gusta este fragmento de una entrevista que le hicieron a Beldoménico en El Litoral que continúa con el tema de la percepción de la pandemia:

“Las noticias nos muestran la realidad de los países más afectados, lo cual es esperable y entendible. Para colmo de males, los países que están siendo más afectados por la pandemia son aquellos que más visibilizamos los argentinos: Italia, España, Inglaterra, Estados Unidos, Brasil. Esto nos hace percibir que el patrón de transmisión explosivo que se da en esos países es lo normal y lo esperable en todos lados. Lo cierto es que si uno examina los datos globales, en la mayoría de los países se ha visto una propagación con una velocidad baja a moderada. Sólo en unos pocos países (10 de 227 en los que se detectó el virus) se evidenció una propagación descontrolada con un gran crecimiento diario (exponencial) del número de nuevos casos. A su vez, en varios de estos países hubo períodos tranquilos de transmisión gradual antes de que se gatille una propagación explosiva, mientras que en algunos otros no. Por ejemplo, en Estados Unidos la infección se fue irradiando muy lentamente desde el 20 de enero hasta principios de marzo, con muy pocos casos nuevos por día, pero de repente esa la tasa de transmisión se multiplicó salvajemente en Nueva York, ciudad en donde en tan solo dos semanas se registraron 20.000 casos. En contraste, en Irán la explosión se dio apenas se registraron los dos primeros casos. Es importante resaltar que estos patrones de propagación tan diferentes no guardan una relación directa con las intervenciones que realizó cada país (que fueron muy variadas), ni con la temperatura promedio, o la estación del año. Esto no quiere decir que las intervenciones no estén teniendo efecto, pero sí que hay algo de fondo, independiente de las mismas, que está determinando que el patrón de propagación se de en forma explosiva o no”.

Trabajamos, cuidamos, trabajamos cuidando ¿y a nosotras quién nos cuida?

“El virus no discrimina, nosotros sí” dijo la filósofa Judith Butler en su análisis sobre la pandemia para referirse a algo que se señaló hasta el cansancio, que el coronavirus no crea desigualdades sino que las recrudece. Sabemos que las personas pobres son las más afectadas y que las mujeres somos mayoría entre los pobres. Que quienes están en situación de violencia hoy están encerradas con sus agresores. Que la cuarentena aumentó la carga de trabajo doméstico y que muchas están agotadas porque tienen que seguir cumpliendo con sus trabajos remunerados. Y que somos la primera línea de contención del sistema sanitario, ya que la mayoría de quienes trabajan en el sistema de salud somos mujeres.

Sobre esto último, este artículo de Jennifer Weiss-Wolf (en inglés) habla de la ceguera de género en cuanto al equipamiento de protección personal para el personal de salud mencionando dos aspectos:

  1. La falta de contemplación de los ciclos menstruales. Varias trabajadoras dieron testimonios acerca de las dificultades para cambiarse al usar mamelucos protectores, la falta de provisión de productos de gestión menstrual en los espacios de trabajo y la falta de pausas para ir al baño. Además, contaron que al señalarlo recibieron muchísima hostilidad por parte de sus pares y jefes.
  1. La ausencia de variedad de talles en los trajes protectores. Así es, vienen en talle único y adivinen a quiénes en general les quedan mejor. Claro, a los varones, no vaya a ser cosa que exista la posibilidad de que alguno esté incómodo. Ni siquiera cuando son el 23% de la fuerza de trabajo, como en el sistema nacional de salud inglés.

Ya sé que sigo floja con lo de hablar de glitter, pero al menos te pude hablar de mis two true passions: hipótesis y menstruación. Si me mandaste fotos de tus gatitos la semana pasada, gracias. Si querés mandarme más no me ofendo. Y por supuesto, acepto sugerencias para eso de hablar de otra cosa que sigue sin salir(me).

Te mando un beso enorme,

Agostina

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Soy comunicadora científica. Desde hace tres años formo parte del colectivo Economía Femini(s)ta, donde edito la sección de ciencia y coordino la campaña #MenstruAcción. Vivo en el Abasto con mis dos gatos y mi tortuga. A la tardecita me siento en algún bar del barrio a tomar vermú y discutir lecturas con amigas.
@Bcientifica

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