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Los pronósticos matemáticos son hipótesis: consideración de la incertidumbre en la presentación de datos sobre la pandemia por COVID-19
La época actual es, a un tiempo, de elevada incertidumbre y producción de información. En la estimación de los escenarios producidos por la pandemia por COVID-19, se construyen pronósticos producidos por modelos matemáticos que contemplan determinados niveles de error. Esto lleva a reconsiderar la forma usual de tratamiento de datos, tanto en el periodismo como en la investigación académica, produciendo nuevos énfasis sobre la necesidad de exhaustivos exámenes de la información disponible, pues con frecuencia los especialistas no son lo suficientemente claros en sus parámetros o supuestos de partida, omisiones que adoptan otras dimensiones en los medios de comunicación, pues los periodistas suelen asumir frente a información sensible las mismas actitudes que con relación a la información producida en “periodos de normalidad”. En este marco, se considera necesario la formación de una comprensión adecuada de la data sobre contagios, defunciones o medidas orientadas a la contención del COVID-19, considerándose útil la formulación de reglas básicas que tanto especialistas como periodistas puedan tener en cuenta a la hora de comunicar resultados o publicar noticias en un tiempo tan crítico como el de la pandemia.
Índice:
INTRODUCCIÓN
- Algunos antecedentes
- Los componentes de la información sobre COVID-19
- Presentando información crítica: algunas conclusiones y recomendaciones
- Primera recomendación: sin indicaciones sobre su procedencia, es imposible conocer la validez estadística. Corrija, por tanto, la abstracción desmesurada de las representaciones estadísticas
- Segunda recomendación: los modelos funcionan, en cierto modo, a la manera de hipótesis. Por tanto, científicos y periodistas deben expresar el nivel de incertidumbre asociado al pronóstico
- Tercera recomendación: escoja cuidadosamente los expertos a los que consulta
- Cuarta recomendación: los periodistas deben consultar y citar otros expertos antes de publicar un pronóstico
- Quinta recomendación: los científicos e investigadores deben describir con claridad los parámetros críticos y supuestos que utilizan en sus modelos o pronósticos. De lo contrario, usted tendrá que hacer que los pongan en claro
- Sexta recomendación: ser lo más transparente posible
- Séptima recomendación: los tomadores de decisión deben utilizar múltiples modelos para fundamentar el diseño de una política
- Octava recomendación: indicar cuando el modelo o pronóstico es producido por una fuente sin formación en enfermedades infecciosas
CONCLUSIONES
- Agradecimientos
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
- Formato: PDF
- Número de páginas: 339346
- Tamaño: 470 Kb.
La época actual es, a un tiempo, de elevada incertidumbre y producción de información. En la estimación de los escenarios producidos por la pandemia por COVID-19, se construyen pronósticos producidos por modelos matemáticos que contemplan determinados niveles de error. Esto lleva a reconsiderar la forma usual de tratamiento de datos, tanto en el periodismo como en la investigación académica, produciendo nuevos énfasis sobre la necesidad de exhaustivos exámenes de la información disponible, pues con frecuencia los especialistas no son lo suficientemente claros en sus parámetros o supuestos de partida, omisiones que adoptan otras dimensiones en los medios de comunicación, pues los periodistas suelen asumir frente a información sensible las mismas actitudes que con relación a la información producida en “periodos de normalidad”. En este marco, se considera necesario la formación de una comprensión adecuada de la data sobre contagios, defunciones o medidas orientadas a la contención del COVID-19, considerándose útil la formulación de reglas básicas que tanto especialistas como periodistas puedan tener en cuenta a la hora de comunicar resultados o publicar noticias en un tiempo tan crítico como el de la pandemia.
Índice:
INTRODUCCIÓN
- Algunos antecedentes
- Los componentes de la información sobre COVID-19
- Presentando información crítica: algunas conclusiones y recomendaciones
- Primera recomendación: sin indicaciones sobre su procedencia, es imposible conocer la validez estadística. Corrija, por tanto, la abstracción desmesurada de las representaciones estadísticas
- Segunda recomendación: los modelos funcionan, en cierto modo, a la manera de hipótesis. Por tanto, científicos y periodistas deben expresar el nivel de incertidumbre asociado al pronóstico
- Tercera recomendación: escoja cuidadosamente los expertos a los que consulta
- Cuarta recomendación: los periodistas deben consultar y citar otros expertos antes de publicar un pronóstico
- Quinta recomendación: los científicos e investigadores deben describir con claridad los parámetros críticos y supuestos que utilizan en sus modelos o pronósticos. De lo contrario, usted tendrá que hacer que los pongan en claro
- Sexta recomendación: ser lo más transparente posible
- Séptima recomendación: los tomadores de decisión deben utilizar múltiples modelos para fundamentar el diseño de una política
- Octava recomendación: indicar cuando el modelo o pronóstico es producido por una fuente sin formación en enfermedades infecciosas
CONCLUSIONES
- Agradecimientos
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