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¿Es la información nuestra nueva religión falsa?

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por Charles Hugh Smith

En la falsa religión de la información, la herejía es solicitar información que no se recopila porque podría revelar realidades desagradablemente no rentables.

Así es como comienza toda estafa moderna: “echemos un vistazo a los datos”. Cada estafa moderna comienza con un sincero interés para verificar la información, porque el estafador ha reunido los datos de manera conveniente para engrasar las diapositivas de la estafa.

Hemos sido adoctrinados en una nueva y falsa religión, la fe de los datos. Nos han adoctrinado implacablemente con la creencia cuasirreligiosa de que “los datos no mienten”, cuando la realidad es que los  datos nos engañan constantemente porque esa es la intención.

En la False Religión de la Información nadie mira lo que no se mide porque eso descubriría verdades disruptivas. Mi libro más reciente, titulado “¿Serás más rico o pobre?: Lucro, Poder e Inteligencia Artificial en un mundo traumatizado” (Will You Be Richer or Poorer?: Profit, Power, and AI in a Traumatized World), analizo todo lo que no medimos, y dado que no lo medimos, asumimos que no existe. Ese es el final del juego de la Falsa Religión de la Información: lo que es realmente importante no se mide y, por lo tanto, no existe, mientras que lo que se mide está ingeniosamente empaquetado para respaldar una narrativa que enriquece a los que están detrás de la pantalla del “está basado en datos científicos objetivos.”

Will You Be Richer or Poorer?: Profit, Power and A.I. in a Traumatized World (English Edition)

La estafa basada en datos se puede construir de varias maneras. Algunos puntos de datos se pueden extrapolar de manera inteligente para “probar” alguna afirmación de autoservicio, se pueden conjurar un poco de datos en un modelo que simplemente da soporte a la opción política más rentable, se pueden eliminar puntos de datos inconvenientes de forma encubierta mediante “filtrado de los valores atípicos”, se pueden invocar trucos estadísticos (con un movimiento de esta varita mágica…) para declarar datos semi aleatorios como “estadísticamente significativos”, y así sucesivamente, en una corriente casi interminable de trucos.

Ejemplo #1: La tasa oficial de inflación. Aquí están los datos elevados mediante artilugios. Como expliqué en un artículo titulado “Actualización del índice de Burrito: el costo del burrito se triplica, la inflación oficial subió un 43% desde 2001”  (31 de mayo de 2018), los datos no manipulados y verificados por pares muestran que la inflación está reduciendo drásticamente el poder adquisitivo de los salarios, una dinámica que se distribuye de manera desigual: La inflación no se distribuye de manera uniforme: los protegidos están bien, los desprotegidos son siervos de deuda empobrecidos (25 de mayo de 2017).

Mientras que las estadísticas oficiales sobre la inflación afirman una tasa anual del 2.5%, las estimaciones no manipuladas (el Índice Chapwood, por ejemplo) encuentran que la inflación está al norte del 10% en las principales áreas urbanas de los Estados Unidos.

La bolsa de trucos de los adivinos de datos oficiales incluye “ajustes hedónicos” inventados completamente falsos que mágicamente bajan el precio de los bienes y servicios del mundo real. Los autos son supuestamente “más baratos” ahora porque son mucho más seguros y confiables. Quizás, pero ¿podemos ser honestos y admitir que cuestan mucho más que hace una generación?

No, los autos no son “más baratos ahora” (28 de junio de 2019).

Los pobres tontos que dan cientos de millones de dólares a los estafadores del Big Data Marketing aparentemente no entienden la fragilidad de la “ciencia”.  Como Mark, Jesse y yo discutimos en nuestra última charla, Algorithmic Guerrilla Warfare, algunos puntos de datos engañosos convierten, a propósito, toda la “ciencia” del Big Data Marketing en un ejercicio de “introducir basura, y extraer basura”.

Y así es que nos encontramos en medio de una pandemia, en la que las batallas sobre “lo que nos dicen los datos” parecen más guerras religiosas que ciencia. Todos tienen tanta prisa por conjurar una estafa rentable o hacer afirmaciones grandiosas mediante su narrativa, que se ignora lo que no se mide.

Aquí están los datos en bruto que me gustaría ver recopilados:

1. ¿Qué porcentaje de personas menores de 50 años que no tienen condiciones de salud crónicas que dan positivo terminan con síntomas severos que los incapacitan durante semanas o meses?

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2. ¿Qué porcentaje de estas personas más jóvenes y saludables que presentan síntomas graves tienen daño en los órganos que no se cura en unos pocos meses?

3. ¿Qué porcentaje de personas que tenían anticuerpos contra el virus terminan enfermando de nuevo unos meses después?

 

La recopilación de estos datos no es trivial, por lo que es posible que nunca se recopilen, en parte porque los resultados podrían no ser compatibles con las narrativas aprobadas: los datos que no recopilamos no existen y no pueden interrumpir nuestros modelos, centros de beneficio, narrativas, políticas, etc.

En la falsa religión de los datos, la herejía es pedir datos que no se recopilan porque podrían revelar realidades desagradablemente no rentables. Es mucho más seguro quemar herejes en la hoguera que dejar que cuestionen las desventajas.

 

Dr. Steve Pieczenik: El Apocalipsis de la información de la inteligencia artificial

 

Fuente:

Charles Hugh Smith / Of Two Minds — Is Data Our New False Religion?

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