¿Desinformación en redes sociales? Así puedes detectarla

Adquirir conocimiento conlleva riesgos. Especialmente con los algoritmos actuales, un solo desvío puede hacerte caer en un agujero negro de desinformación. Es momento de usar una brújula confiable.

Si navegas por el mundo del fitness, te toparás con todo tipo de afirmaciones sobre ejercicio, nutrición y salud. En el mejor de los casos, estas afirmaciones estarán respaldadas por fuentes. Sin embargo, la cantidad de información contradictoria es abrumadora, lo que hace comprensible que sea difícil distinguir la realidad de la ficción. Para ayudarte, aquí te presentamos la jerarquía de la evidencia científica, un esquema que te permitirá evaluar la confiabilidad de la información. Además, siempre es recomendable revisar la fuente con una simple búsqueda o un clic adicional.

Fiabilidad de las fuentes: en qué debes fijarte

Una sola fuente no es suficiente

Como dice una vieja canción de Pascua: “Un huevo no es un huevo, dos huevos son medio huevo, tres huevos son un huevo de Pascua”. Lo mismo sucede con las fuentes de información: una sola fuente no es suficiente. Sin embargo, esto no significa que alguien que cite una única fuente sea automáticamente poco confiable. Lo importante es la naturaleza de esa fuente y cuántas capas de evidencia la respaldan. Si alguien no menciona ninguna fuente o, peor aún, te pide que pruebes lo contrario, es mejor mantener la cautela.

Opinión de un ‘experto’

Con todo respeto a los verdaderos expertos en cualquier campo, este término lo ponemos entre comillas porque, por sí solo, tiene poco peso. Es la versión científica de “mi abuela siempre lo decía”. La pregunta clave aquí es: ¿de dónde obtuvo esta información el supuesto experto? ¿De su abuela o simplemente lo inventó por conveniencia? Para validar afirmaciones de este tipo, se necesita mucho más respaldo.

Estudios de caso

Un estudio de caso tiene el mismo nivel de confiabilidad que la opinión de un experto, pero al menos aporta una experiencia concreta. En este tipo de análisis se examina un evento en una persona, organización o grupo. Por ejemplo, si en tu gimnasio regalaron batidos de proteína y la mayoría terminó con problemas digestivos, esto podría servir como advertencia para otros, pero no sería suficiente para concluir que los batidos de proteína son dañinos para todos.

Estudios de cohortes no controlados

Estos se asemejan a los estudios de caso, pero siguen una estructura más científica. En este tipo de investigación, se reúne a un grupo de personas que experimentan un fenómeno específico, como consumir únicamente batidos de proteína en el desayuno durante doce semanas. Sin embargo, carecen de un elemento crucial: un grupo de control. Es decir, no hay una segunda muestra de personas que desayunen de forma normal o tomen un placebo para hacer comparaciones. Sin este contraste, las conclusiones carecen de solidez.

Estudios de cohortes controlados

Estos estudios siguen el mismo principio que los no controlados, pero con una diferencia clave: incluyen un grupo de control. Se expone a un grupo al fenómeno en estudio, mientras que el otro grupo no participa. La comparación entre ambos permite obtener conclusiones más confiables.

La fiabilidad aumenta aún más cuando los estudios son aleatorizados, es decir, cuando las personas son asignadas a los grupos de manera completamente al azar. Este tipo de investigaciones son altamente valoradas por expertos en desmentir desinformación, como el influencer y científico Layne Norton, quien las cita con frecuencia en sus análisis.

Revisión por pares, meta-análisis y revisiones sistemáticas

Si lees regularmente sobre ciencia, seguro has encontrado estos términos: “según este meta-análisis…” o “esta revisión sistemática concluye que…”. Todas estas fuentes pertenecen a la categoría de “información filtrada”, es decir, aquellas que han sido revisadas rigurosamente.

La revisión por pares significa que otros científicos han examinado minuciosamente un estudio, comparándolo con la literatura existente y sometiéndolo a un proceso de validación antes de su publicación.

Un meta-análisis responde a una pregunta científica recopilando todos los estudios disponibles sobre el tema, analizándolos críticamente y filtrando la información para llegar a una nueva conclusión. A veces, un estudio dice una cosa y otro dice lo contrario, por lo que los meta-análisis permiten evaluar el panorama completo.

Por otro lado, una revisión sistemática no se basa tanto en estadísticas, sino en una evaluación exhaustiva de toda la literatura disponible sobre un tema. No solo indica qué concluyen los estudios A y B, sino que examina su contenido en profundidad.

“Haz tu propia investigación”

Esta frase se ha vuelto popular en redes sociales: “haz tu propia investigación”. Sin embargo, la clave está en saber por dónde empezar, en qué fijarse y cómo filtrar la información. Desarrollar esta conciencia te ayudará a detectar la desinformación con mayor facilidad.

Cuanto más alto en esta jerarquía —de menor a mayor rigor científico—, menor será la posibilidad de sesgo. Además, las formas más confiables de evidencia suelen ser aplicables a un público más amplio. Una experiencia personal no puede generalizarse a toda una nación, pero una revisión sistemática sí puede servir para diseñar recomendaciones de salud a nivel nacional.

Vía Men’s Health NL

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