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Otorga nivel a: Bayes’ Theorem · Probability
Usa: Bayes’ Theorem · Probability · Statistics · Correlation Analysis · Central Limit Theorem · Distribution Shape · Hypothesis Testing
Charla sobre cómo detectar charlatanería y narrativas falsas en ciencia de datos y toma de decisiones, apoyada en sistemas complejos (Premio Nobel 2021 de Parisi), antifragilidad (Taleb) y pensamiento probabilístico. Recorre ejemplos concretos —la segunda ley de Newton, la falacia de la tasa base, la ley de Benford, la paradoja de Simpson— y cierra separando el dominio de la ciencia del de la gestión del riesgo.
Hallazgos clave
- “F = ma” es una simplificación: la segunda ley de Newton habla del cambio de momento lineal y solo aplica a partículas en marcos de referencia inerciales; el rigor exige un lenguaje formal, no coloquial.
- La mayoría de los datos del mundo real siguen leyes de potencia con colas gordas (Extremistán), no la normal (Mediocristán); en procesos sociales se necesitan del orden de 10^9 observaciones para igualar el poder estadístico de 100 en un mundo gaussiano.
- La ley de Benford permite detectar datos manipulados: la mente humana no sabe generar aleatoriedad, así que el fraude rompe el patrón esperado del primer dígito.
- Ciencia y toma de decisiones son dominios distintos: ante incertidumbre se decide por riesgo y supervivencia (primero no dañar, antifragilidad), no por evidencia científica perfecta —ejemplo del tapabocas—.
Módulos
- Charlatanes y compradores — Las leyes de la estupidez humana (Cipolla) y la vía negativa (primero no dañar).
- Sistemas complejos — Irreducibilidad computacional y la física de los sistemas complejos (Parisi): probabilidad y simetrías.
- Pensamiento probabilístico — Teorema de Bayes y la falacia de la tasa base (el problema de la mamografía).
- Dominios de probabilidad — Mediocristán vs. Extremistán, leyes de potencia, colas gordas y ley de Benford.
- Paradojas y sesgos — Paradoja de Simpson, correlación vs. información mutua y facilidad cognitiva.
- Decidir bajo incertidumbre — Antifragilidad, criticalidad y la diferencia entre evidencia científica y gestión del riesgo.
Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=C9ZCJWOMg40 · Transcript local: data/cursos/datapub-narrativas-falsas/narrativas-falsas.srt
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