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[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Una sorprendente cantidad de investigaciones médicas es completamente mentira.
Por todos los consejos que continúan lanzándonos desde el campo de la ciencia médica (come menos carne, o más fibra, o fóllate menos tubos de desagüe) puede parecer como que la investigación médica está avanzando a un paso vertiginoso. Pero entonces, ¿por qué tantas locuras de comida saludable parecen desaparecer tan rápidamente como llegaron? ¿Por qué aun no sabemos si la vitamina C puede ayudar a curar tu resfriado? Bastante aterradoramente, es porque la mayoría de la investigación médica es mentira.
No nos crean a nosotros: escuchen al Dr. John Ioannidis y su equipo de célebres meta-investigadores. Su trabajo es peinar a través de todos estos estudios médicos que suenan geniales para evaluar su validez. Y, sorpresa: hasta el 90% están críticamente defectuosos de un modo u otro. Si estás esperando que esto esté limitado a la investigación alternativa y poco usada, encuentra un nuevo recipiente para tu esperanza mal puesta. Ioannidis y su equipo examinaron 49 de los hallazgos médicos más altamente considerados de más o menos la última década: entre 1/3 y la mitad de ellos eran directamente erróneos o extremadamente exagerados.
Por eso es que todas las historias sobre “prometedoras nuevas investigaciones” tienden a ir y venirse con la velocidad de las estrellas pop de Disney (“¡Toma Omega-3 para evitar la enfermedad del corazón! ¡O no! ¿Quién putas sabe?”). Y no es sólo la cosa que aparece en BuzzFeed: estamos hablando del cuerpo de conocimiento del que tu doctor depende cuando prescribe drogas, da consejos sobre hábitos dietarios, y recomienda cirugías, entre otras cosas.
¿Cómo pueden tantos estudios estar tan severamente defectuosos? Pues…
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Muchos científicos no entienden la matemática…
La ciencia tiende a requerir el uso de números. Y aunque la mayoría de nosotros probablemente tiene un mal rato imaginando que se supone que significan todos esos números, letras y símbolos griegos en ecuaciones de álgebra, estamos contentos con dejarle a los expertos que hagan toda la comprensión por nosotros. Hombre, sería hilarantemente terrorífico si estos expertos resultaran estar tan despistados como el resto de nosotros, ¿no?
Entra Kimmo Eriksson, un matemático sueco. Decidió a mitad de su carrera que la matemática pura ya no estaba llenándolo y se movió a los estudios culturales. Fue en ese punto que se dio cuenta que sus nuevos colegas eran básicamente horribles en matemática. Así que realizó un experimento para descubrir cuan difundido estaba el problema. Eriksson escogió 2 ensayos de investigación al azar y los envió a un montón de científicos. En la mitad de los ensayos añadió aleatoriamente una ecuación que no tenía nada que ver con el estudio para nada, y en contexto era un absoluto sinsentido.
Eriksson pedía a los destinatarios que juzgaran la calidad de la investigación. Los matemáticos y físicos básicamente no estaban impresionados, pero en cada otro campo la inclusión de la ecuación hizo que los ensayos obtuvieran una calificación más alta, aunque era basura inútil: sólo lucía más impresionante con la matemática complicada allí. Más del 60% de los investigadores médicos, la gente tratando de salvar nuestras vidas, calificaron los ensayos de porquería mejor según la base de “debe estar en lo correcto: ¡miren toda esta genial mierda matemática que tiene allí!”
La investigación de Eriksson (o “Kimmo el mago de los números”, como es conocido en las humanidades) no es la única evidencia de que los científicos tratan la matemática como alguna misteriosa fuerza oculta. La investigación en la ecología y la evolución muestra que es un 28% menos probable que los ensayos sean citados por cada ecuación adicional por página. Parece que básicamente todo el que no sea un físico o un ingeniero trata a la matemática con una política de “aléjate tan rápidamente como sea posible”.
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: …y tampoco entienden la estadística.
Si decimos que un estudio encontró un nexo “significativo estadísticamente” entre el uso de almohadas de plumas y el cáncer cerebral, ¿qué piensas que signifique? Significa que los científicos encontraron algo a lo que es mejor que le prestes atención, ¿no?
En realidad no.
“Significación estadística” es sólo el nombre elegante para lo que sucede cuando ves una relación entre 2 variables que probablemente no es debido a la casualidad al azar. Un vergazo de investigaciones científicas involucra investigar relaciones en estadística, como si una cierta droga tiene una correlación con contraer cáncer, por ejemplo. El problema es que, en este contexto, “significativo” no necesariamente significa “importante”. Por ejemplo, hay un nexo significativo estadísticamente entre el consumo de helados y la tasa de asesinatos. Pero antes de que comiences a quemar camiones de helados, esta es sólo una confusión entre correlación y causación: el consumo de helados y los asesinatos por coincidencia incrementan en el verano.
Si no sabías cuan débil es un hallazgo “significativo estadísticamente”, entonces no te preocupes: los científicos tampoco. Cuando encuentran un nexo entre la somnolencia y la vitamina D, o las frutas enteras y un riesgo decrecido de diabetes tipo 2, lo llaman “significativo” y, más que a menudo, terminan exagerando sus afirmaciones. Los medios terminan reportándolo imprecisamente porque los investigadores no incluyen las advertencias adecuadas. Un estadístico dio un vistazo y descubrió que “8 ó 9 de cada 10 artículos publicados en las principales revistas” cometen el masivo error de igualar significación con importancia estadística.
Como ejemplo, un estudio recientemente publicado pretendió haber encontrado un nexo entre las nueces y una caída en el riesgo de diabetes. ¿Cómo descubrieron eso? Pues, al rastrear un montón de enfermeras, mirar su consumo de nueces, y ver cuales desarrollaban diabetes. Para los legos, y por extensión los medios, esto suena como un modo detallado de estudiar un fenómeno. Pero piensen en eso: ¿vieron otros factores, como si la gente que comía menos nueces también tendía a ir a casa de noche y comer una cuba entera de helado de mantequilla? No: sólo preguntaron a las participantes cuan a menudo comían nueces y usaban las respuestas como la base de sus conclusiones.
Por la misma razón, podríamos investigar el nexo entre los productos de Apple y los bigotes de los hipsters para concluir que los iPhones de algún modo estimulan el crecimiento capilar en el labio superior. O como un estudio sarcástico señaló, que puedes probar estadísticamente que escuchar cierta música te hace más joven.
Pero eso sólo nos trae a otro punto…
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Los científicos tienen espacio casi ilimitado para manipular los datos.
Cuando te dispones a probar algo, como que estés tratando de determinar si las mordidas de lobo tienen un nexo estadístico con la licantropía, un montón de tus resultados son decididos antes de que siquiera comiences. Como fue señalado en el estudio intencionalmente tonto que mencionamos arriba, en cualquier experimento el científico tiene que decidir qué cosas comparar (¿Qué tal otras mordidas animales?), por cuanto tiempo recolectar los datos (¿obtendrías resultados diferentes 6 meses después?), que datos incluir (¿estás tomando en cuenta la edad de los sujetos? ¿La dieta? ¿La etnia? ¿La fase de la luna bajo la cual fueron mordidos?), y etcétera, etcétera… incontables pequeñas decisiones sobre que incluir y, más importante, no incluir en el estudio.
Así, por ejemplo, aquí está un experimento que puedes intentar por tu propia cuenta: revisa algunos estudios psicológicos en el Internet. Cada vez que los participantes sean algo distinto de estudiantes universitarios, toma un trago. ¡Felicidades! Probablemente aun estás tan sobrio como un sacerdote mormón. Eso es porque cuando los profesores de psicología están buscando sujetos de prueba, tienen la abrumadora tendencia de usar la gran fuente de estudiantes que ven tambaleándose por el campus. Simplemente es mucho más fácil que salir al mundo y realmente reunir una muestra representativa de gente al azar (y las fuerzas de la ley fruncen el ceño sobre salir en una furgoneta y simplemente secuestrarlos en mitad de la noche).
Eso significa que un montón de ciencia de la conducta está centrada alrededor de estudios hechos en universidades del primer mundo, y estos estudios caen presa de la suposición de que sus sujetos de prueba jóvenes, relativamentesaludables, sedentarios, económicamente privilegiados y mayormente blancos son en algún modo indicativos de la gente que conforma la población como un todo (léase, el 99.7% de los habitantes del mundo).
Desafortunadamente, un estudio iluminando la psicología de un estudiante universitario promedio, cuya principal filosofía es tener sexo con la pelirroja en el Antro 101 y que vive de sopas instantáneas y licor, puede no ser aplicable a, digamos, una pobre madre soltera viviendo a 3 cuadras de la universidad. Así que la ciencia de la conducta ha desarrollado visión de túnel para la fracción más rica y de mente abierta de los jóvenes educados del mundo, y asume que cualquier respuesta que encuentre puede ser generalizada para todos los demás.
Pero hey, los científicos son gente, después de todo, y estudian de lo que saben. Que divertido, entonces, que una vía de investigación bastante popular involucre observación participante de clubes de strippers. Como en, científicos recibiendo dinero subvencionado para sentarse y ver strippers bailando en el caño. Tú sabes, por la ciencia.
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: La comunidad científica no escuchará a las mujeres.
Si estás enumerando las partes corporales que te son más útiles cuando se trata de hacer buena ciencia, las probabilidades son que un cerebro y un par funcional de manos estén en alguna parte cerca de la cima de tu lista, mientras que a los penes probablemente no los califiques tan alto. Pero resulta que cuando están decidiendo quien va a hacer un mejor trabajo desentrañando los misterios del universo, la gente a cargo de contratar científicos parece encontrar que lo que está entre tus piernas es mucho más relevante.
Para ver cuán grave es esto, un equipo de investigadores creó una falsa solicitud para un trabajo de manager de laboratorio y envió una copia a 127 profesores. Pidieron a los destinatarios que evaluaran la competencia del solicitante, cuan merecedor es de un trabajo, y determinar cuánto debería pagársele. Cada solicitud enviada era la misma excepto por el nombre, que era asignado al azar como hombre o mujer.
Los científicos hicieron lo que mejor hacen. Dieron una revisión objetiva a la evidencia presentada, evaluaron los méritos demostrados del individuo, después ignoraron eso y decidieron que “probabilidad de tener tetas” era el factor clave. Dieron a las solicitantes femeninas calificaciones menores en cada punto.
En competencia, los profesores varones juzgaron a sus hermanos poseedores de penes con 4.01 de 5, y le dieron a las damas una nota de 3.33. Y no, no es sólo porque la gente haciendo la contratación eran varones: las profesoras mujeres también calificaron a los varones más alto, 4.10 comparado con 3.32 para las mujeres. El salario promedio que los hombres recomendaron para los hombres era 30,520 dólares. El salario promedio que las mujeres recomendaron para las mujeres era 25,000 dólares. Favorecer a los chicos sucedía independientemente de la edad, género, o status laboral del profesor. A menos que los investigadores usaran los nombres de Sr. N.D. Tyson y Sra. S.L. Palin, esto tendría que significar que los científicos juzgan universalmente a las mujeres como menos valiosas. Los profesores también reportaron que si estuviesen a cargo gastarían menos tiempo tutorando a las candidatas mujeres.
Esta suerte de sexismo está haciendo muy buen trabajo expulsando a las mujeres de la ciencia del todo. Entre más alto lleguen las mujeres en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería, y matemática, más tienen que tolerar esta suerte de mierda y es más probable que renuncien. Pero hey, no es como que tenga alguna consecuencia negativa eliminar arbitrariamente a una enorme porción de la fuente de talentos, ¿o sí? ¿Desde cuándo algún campo ha sido mejorado al invitar a un montón de nuevos genios a este?
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Todo se trata del dinero.
En algún nivel, todos estamos conscientes que los científicos son personas normales. Comen, duermen, y disfrutan de vestirse con disfraces peludos como el resto de nosotros. Pero también nos gusta pensar que los científicos de algún modo están por encima de la avaricia y prejuicios que nublan el cerebro humano promedio. Tal vez los años de bullying y celibato involuntario les roban tales fallas humanas básicas. Al final del día, es todo sobre los datos fríos y sólidos.
Tristemente, la verdad es que el dinero y la ambición tienden a patear el culo de la objetividad a cada paso del proceso de investigación. Para obtener arrendamientos, patrocinio, y mantener sus posiciones prestigiosas, los investigadores están bajo presión constante para publicar sus resultados en las mejores revistas. Estas revistas sólo quieren hallazgos importantes e interesantes, lo que significa que los investigadores tienen cada motivación para encontrar locas cosas cool, sin importar cuanta mierda pueda ser requerida para llegar allí.
Y porque “conflicto de intereses” sólo es un problema si tienes moral, varias industrias a menudo contratan investigadores para estudiar la seguridad y eficacia de sus productos. Esto funciona justo como esperarías. Cuando, por ejemplo, los manufactureros de drogas pagan por los estudios, misteriosamente tienden a encontrar que sus medicinas son más efectivas que los estudios que no son de la industria. Llamaremos a esto el efecto “hacer que llueva”, y generalmente se encuentra a través de todos los estudios patrocinados por la industria.
Felizmente, estos estudios totalmente-válidos-chicos-lo-juramos a menudo son usados por la FDA (y otras entidades) cuando evalúan nuevos productos. Usualmente, estos carnales se apegan a los métodos típicos de masajes de resultados, pero a veces las conclusiones que sus empleadores quieren que alcancen están tan lejos de la verdad que ninguna cantidad de juego previo estadístico va a hacer que pasen por todas las bases. Aquí es cuando el fraude directo se vuelve práctico.
Sólo para ser claros: no es que repentinamente debas dejar de confiar en la ciencia en general… sin la ciencia sería imposible distinguir a los charlatanes de la gente que tiene poderes de mago reales. Pero hay una gran diferencia entre aceptar el consenso científico y sólo creer ciegamente todo lo dicho por un tipo en una bata blanca de laboratorio.
Fuente:
6 Shocking Studies That Prove Science Is Totally Broken | Cracked.com
Por todos los consejos que continúan lanzándonos desde el campo de la ciencia médica (come menos carne, o más fibra, o fóllate menos tubos de desagüe) puede parecer como que la investigación médica está avanzando a un paso vertiginoso. Pero entonces, ¿por qué tantas locuras de comida saludable parecen desaparecer tan rápidamente como llegaron? ¿Por qué aun no sabemos si la vitamina C puede ayudar a curar tu resfriado? Bastante aterradoramente, es porque la mayoría de la investigación médica es mentira.
No nos crean a nosotros: escuchen al Dr. John Ioannidis y su equipo de célebres meta-investigadores. Su trabajo es peinar a través de todos estos estudios médicos que suenan geniales para evaluar su validez. Y, sorpresa: hasta el 90% están críticamente defectuosos de un modo u otro. Si estás esperando que esto esté limitado a la investigación alternativa y poco usada, encuentra un nuevo recipiente para tu esperanza mal puesta. Ioannidis y su equipo examinaron 49 de los hallazgos médicos más altamente considerados de más o menos la última década: entre 1/3 y la mitad de ellos eran directamente erróneos o extremadamente exagerados.
Por eso es que todas las historias sobre “prometedoras nuevas investigaciones” tienden a ir y venirse con la velocidad de las estrellas pop de Disney (“¡Toma Omega-3 para evitar la enfermedad del corazón! ¡O no! ¿Quién putas sabe?”). Y no es sólo la cosa que aparece en BuzzFeed: estamos hablando del cuerpo de conocimiento del que tu doctor depende cuando prescribe drogas, da consejos sobre hábitos dietarios, y recomienda cirugías, entre otras cosas.
¿Cómo pueden tantos estudios estar tan severamente defectuosos? Pues…
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Muchos científicos no entienden la matemática…
La ciencia tiende a requerir el uso de números. Y aunque la mayoría de nosotros probablemente tiene un mal rato imaginando que se supone que significan todos esos números, letras y símbolos griegos en ecuaciones de álgebra, estamos contentos con dejarle a los expertos que hagan toda la comprensión por nosotros. Hombre, sería hilarantemente terrorífico si estos expertos resultaran estar tan despistados como el resto de nosotros, ¿no?
Entra Kimmo Eriksson, un matemático sueco. Decidió a mitad de su carrera que la matemática pura ya no estaba llenándolo y se movió a los estudios culturales. Fue en ese punto que se dio cuenta que sus nuevos colegas eran básicamente horribles en matemática. Así que realizó un experimento para descubrir cuan difundido estaba el problema. Eriksson escogió 2 ensayos de investigación al azar y los envió a un montón de científicos. En la mitad de los ensayos añadió aleatoriamente una ecuación que no tenía nada que ver con el estudio para nada, y en contexto era un absoluto sinsentido.
Eriksson pedía a los destinatarios que juzgaran la calidad de la investigación. Los matemáticos y físicos básicamente no estaban impresionados, pero en cada otro campo la inclusión de la ecuación hizo que los ensayos obtuvieran una calificación más alta, aunque era basura inútil: sólo lucía más impresionante con la matemática complicada allí. Más del 60% de los investigadores médicos, la gente tratando de salvar nuestras vidas, calificaron los ensayos de porquería mejor según la base de “debe estar en lo correcto: ¡miren toda esta genial mierda matemática que tiene allí!”
La investigación de Eriksson (o “Kimmo el mago de los números”, como es conocido en las humanidades) no es la única evidencia de que los científicos tratan la matemática como alguna misteriosa fuerza oculta. La investigación en la ecología y la evolución muestra que es un 28% menos probable que los ensayos sean citados por cada ecuación adicional por página. Parece que básicamente todo el que no sea un físico o un ingeniero trata a la matemática con una política de “aléjate tan rápidamente como sea posible”.
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: …y tampoco entienden la estadística.
Si decimos que un estudio encontró un nexo “significativo estadísticamente” entre el uso de almohadas de plumas y el cáncer cerebral, ¿qué piensas que signifique? Significa que los científicos encontraron algo a lo que es mejor que le prestes atención, ¿no?
En realidad no.
“Significación estadística” es sólo el nombre elegante para lo que sucede cuando ves una relación entre 2 variables que probablemente no es debido a la casualidad al azar. Un vergazo de investigaciones científicas involucra investigar relaciones en estadística, como si una cierta droga tiene una correlación con contraer cáncer, por ejemplo. El problema es que, en este contexto, “significativo” no necesariamente significa “importante”. Por ejemplo, hay un nexo significativo estadísticamente entre el consumo de helados y la tasa de asesinatos. Pero antes de que comiences a quemar camiones de helados, esta es sólo una confusión entre correlación y causación: el consumo de helados y los asesinatos por coincidencia incrementan en el verano.
Si no sabías cuan débil es un hallazgo “significativo estadísticamente”, entonces no te preocupes: los científicos tampoco. Cuando encuentran un nexo entre la somnolencia y la vitamina D, o las frutas enteras y un riesgo decrecido de diabetes tipo 2, lo llaman “significativo” y, más que a menudo, terminan exagerando sus afirmaciones. Los medios terminan reportándolo imprecisamente porque los investigadores no incluyen las advertencias adecuadas. Un estadístico dio un vistazo y descubrió que “8 ó 9 de cada 10 artículos publicados en las principales revistas” cometen el masivo error de igualar significación con importancia estadística.
Como ejemplo, un estudio recientemente publicado pretendió haber encontrado un nexo entre las nueces y una caída en el riesgo de diabetes. ¿Cómo descubrieron eso? Pues, al rastrear un montón de enfermeras, mirar su consumo de nueces, y ver cuales desarrollaban diabetes. Para los legos, y por extensión los medios, esto suena como un modo detallado de estudiar un fenómeno. Pero piensen en eso: ¿vieron otros factores, como si la gente que comía menos nueces también tendía a ir a casa de noche y comer una cuba entera de helado de mantequilla? No: sólo preguntaron a las participantes cuan a menudo comían nueces y usaban las respuestas como la base de sus conclusiones.
Por la misma razón, podríamos investigar el nexo entre los productos de Apple y los bigotes de los hipsters para concluir que los iPhones de algún modo estimulan el crecimiento capilar en el labio superior. O como un estudio sarcástico señaló, que puedes probar estadísticamente que escuchar cierta música te hace más joven.
Pero eso sólo nos trae a otro punto…
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Los científicos tienen espacio casi ilimitado para manipular los datos.
Cuando te dispones a probar algo, como que estés tratando de determinar si las mordidas de lobo tienen un nexo estadístico con la licantropía, un montón de tus resultados son decididos antes de que siquiera comiences. Como fue señalado en el estudio intencionalmente tonto que mencionamos arriba, en cualquier experimento el científico tiene que decidir qué cosas comparar (¿Qué tal otras mordidas animales?), por cuanto tiempo recolectar los datos (¿obtendrías resultados diferentes 6 meses después?), que datos incluir (¿estás tomando en cuenta la edad de los sujetos? ¿La dieta? ¿La etnia? ¿La fase de la luna bajo la cual fueron mordidos?), y etcétera, etcétera… incontables pequeñas decisiones sobre que incluir y, más importante, no incluir en el estudio.
Así, por ejemplo, aquí está un experimento que puedes intentar por tu propia cuenta: revisa algunos estudios psicológicos en el Internet. Cada vez que los participantes sean algo distinto de estudiantes universitarios, toma un trago. ¡Felicidades! Probablemente aun estás tan sobrio como un sacerdote mormón. Eso es porque cuando los profesores de psicología están buscando sujetos de prueba, tienen la abrumadora tendencia de usar la gran fuente de estudiantes que ven tambaleándose por el campus. Simplemente es mucho más fácil que salir al mundo y realmente reunir una muestra representativa de gente al azar (y las fuerzas de la ley fruncen el ceño sobre salir en una furgoneta y simplemente secuestrarlos en mitad de la noche).
Eso significa que un montón de ciencia de la conducta está centrada alrededor de estudios hechos en universidades del primer mundo, y estos estudios caen presa de la suposición de que sus sujetos de prueba jóvenes, relativamentesaludables, sedentarios, económicamente privilegiados y mayormente blancos son en algún modo indicativos de la gente que conforma la población como un todo (léase, el 99.7% de los habitantes del mundo).
Desafortunadamente, un estudio iluminando la psicología de un estudiante universitario promedio, cuya principal filosofía es tener sexo con la pelirroja en el Antro 101 y que vive de sopas instantáneas y licor, puede no ser aplicable a, digamos, una pobre madre soltera viviendo a 3 cuadras de la universidad. Así que la ciencia de la conducta ha desarrollado visión de túnel para la fracción más rica y de mente abierta de los jóvenes educados del mundo, y asume que cualquier respuesta que encuentre puede ser generalizada para todos los demás.
Pero hey, los científicos son gente, después de todo, y estudian de lo que saben. Que divertido, entonces, que una vía de investigación bastante popular involucre observación participante de clubes de strippers. Como en, científicos recibiendo dinero subvencionado para sentarse y ver strippers bailando en el caño. Tú sabes, por la ciencia.
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: La comunidad científica no escuchará a las mujeres.
Si estás enumerando las partes corporales que te son más útiles cuando se trata de hacer buena ciencia, las probabilidades son que un cerebro y un par funcional de manos estén en alguna parte cerca de la cima de tu lista, mientras que a los penes probablemente no los califiques tan alto. Pero resulta que cuando están decidiendo quien va a hacer un mejor trabajo desentrañando los misterios del universo, la gente a cargo de contratar científicos parece encontrar que lo que está entre tus piernas es mucho más relevante.
Para ver cuán grave es esto, un equipo de investigadores creó una falsa solicitud para un trabajo de manager de laboratorio y envió una copia a 127 profesores. Pidieron a los destinatarios que evaluaran la competencia del solicitante, cuan merecedor es de un trabajo, y determinar cuánto debería pagársele. Cada solicitud enviada era la misma excepto por el nombre, que era asignado al azar como hombre o mujer.
Los científicos hicieron lo que mejor hacen. Dieron una revisión objetiva a la evidencia presentada, evaluaron los méritos demostrados del individuo, después ignoraron eso y decidieron que “probabilidad de tener tetas” era el factor clave. Dieron a las solicitantes femeninas calificaciones menores en cada punto.
En competencia, los profesores varones juzgaron a sus hermanos poseedores de penes con 4.01 de 5, y le dieron a las damas una nota de 3.33. Y no, no es sólo porque la gente haciendo la contratación eran varones: las profesoras mujeres también calificaron a los varones más alto, 4.10 comparado con 3.32 para las mujeres. El salario promedio que los hombres recomendaron para los hombres era 30,520 dólares. El salario promedio que las mujeres recomendaron para las mujeres era 25,000 dólares. Favorecer a los chicos sucedía independientemente de la edad, género, o status laboral del profesor. A menos que los investigadores usaran los nombres de Sr. N.D. Tyson y Sra. S.L. Palin, esto tendría que significar que los científicos juzgan universalmente a las mujeres como menos valiosas. Los profesores también reportaron que si estuviesen a cargo gastarían menos tiempo tutorando a las candidatas mujeres.
Esta suerte de sexismo está haciendo muy buen trabajo expulsando a las mujeres de la ciencia del todo. Entre más alto lleguen las mujeres en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería, y matemática, más tienen que tolerar esta suerte de mierda y es más probable que renuncien. Pero hey, no es como que tenga alguna consecuencia negativa eliminar arbitrariamente a una enorme porción de la fuente de talentos, ¿o sí? ¿Desde cuándo algún campo ha sido mejorado al invitar a un montón de nuevos genios a este?
[Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]: Todo se trata del dinero.
En algún nivel, todos estamos conscientes que los científicos son personas normales. Comen, duermen, y disfrutan de vestirse con disfraces peludos como el resto de nosotros. Pero también nos gusta pensar que los científicos de algún modo están por encima de la avaricia y prejuicios que nublan el cerebro humano promedio. Tal vez los años de bullying y celibato involuntario les roban tales fallas humanas básicas. Al final del día, es todo sobre los datos fríos y sólidos.
Tristemente, la verdad es que el dinero y la ambición tienden a patear el culo de la objetividad a cada paso del proceso de investigación. Para obtener arrendamientos, patrocinio, y mantener sus posiciones prestigiosas, los investigadores están bajo presión constante para publicar sus resultados en las mejores revistas. Estas revistas sólo quieren hallazgos importantes e interesantes, lo que significa que los investigadores tienen cada motivación para encontrar locas cosas cool, sin importar cuanta mierda pueda ser requerida para llegar allí.
Y porque “conflicto de intereses” sólo es un problema si tienes moral, varias industrias a menudo contratan investigadores para estudiar la seguridad y eficacia de sus productos. Esto funciona justo como esperarías. Cuando, por ejemplo, los manufactureros de drogas pagan por los estudios, misteriosamente tienden a encontrar que sus medicinas son más efectivas que los estudios que no son de la industria. Llamaremos a esto el efecto “hacer que llueva”, y generalmente se encuentra a través de todos los estudios patrocinados por la industria.
Felizmente, estos estudios totalmente-válidos-chicos-lo-juramos a menudo son usados por la FDA (y otras entidades) cuando evalúan nuevos productos. Usualmente, estos carnales se apegan a los métodos típicos de masajes de resultados, pero a veces las conclusiones que sus empleadores quieren que alcancen están tan lejos de la verdad que ninguna cantidad de juego previo estadístico va a hacer que pasen por todas las bases. Aquí es cuando el fraude directo se vuelve práctico.
Sólo para ser claros: no es que repentinamente debas dejar de confiar en la ciencia en general… sin la ciencia sería imposible distinguir a los charlatanes de la gente que tiene poderes de mago reales. Pero hay una gran diferencia entre aceptar el consenso científico y sólo creer ciegamente todo lo dicho por un tipo en una bata blanca de laboratorio.
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