Las ideas clave

Todo el mundo miente. Lo que el big data dice de verdad sobre nosotros

Seth Stephens-Davidowitz, 2017

La gente miente en los cuestionarios, a sus amigos e incluso a sí misma, pero no a la barra de búsqueda. Un exanalista de Google estudió miles de millones de búsquedas y huellas digitales y descubrió sobre el sexo, el racismo, los hijos y el dinero cosas que nadie admite en voz alta. Este libro te enseñará a mirar a las personas por lo que hacen y no por lo que dicen, y te mostrará dónde ayuda el big data y dónde engaña.

Para quién es

Para quienes sienten curiosidad por cómo es la gente en realidad cuando nadie la ve. Y para todos los que toman decisiones basándose en encuestas, reseñas y su propio olfato.

Las búsquedas de Google son el conjunto de datos más importante sobre la psique humana que se haya recogido jamás.

De qué trata el libro

Si sumas cuántos preservativos dicen usar al año los estadounidenses, sale muchísimo más de los que se venden en todo el país. A juzgar por los datos, casi todos maquillan la verdad: ante los demás, ante los médicos e incluso ante sí mismos.

Pero hay un lugar donde la gente suele ser más sincera. La barra de búsqueda, a última hora de la noche, cuando nadie mira.

Seth Stephens-Davidowitz es economista, doctorado en Harvard y exanalista de datos de Google. Decidió preguntar por las personas no a ellas mismas, sino a sus huellas digitales: búsquedas, clics y compras. Eso es el big data. Así descubrió sobre el sexo, el dinero, los hijos y los prejuicios cosas que la gente no cuenta ni a sus seres más cercanos.

Por delante: por qué la intuición se equivoca con total seguridad, cómo un discurso noble puede avivar la rabia y qué texto aburrido en un botón ayudó a la campaña de Obama. Y al final, dónde los propios datos empiezan a engañar.

Idea 1. La intuición es una muestra pequeña

¿Quién llega más a menudo a la NBA: un chico de un barrio pobre que «no tiene nada que perder» o uno de una familia acomodada? Casi todos responden: el primero, claro. El hambre, la rabia, el baloncesto como única oportunidad. Recuerda tu respuesta.

El autor revisó los datos de los jugadores. Los chicos negros tenían más probabilidades si habían crecido en condados más acomodados y en familias con ambos padres. La desesperación cuenta menos de lo que parece. La salud, la estatura, el apoyo y saber llevarse bien con la gente cuentan más.

¿De dónde sale el error? Nuestra experiencia son unas pocas decenas de casos llamativos. Recordamos a la estrella que salió de la miseria y no vemos los miles de historias que nadie contó. El autor no pide tirar el olfato a la basura. Es bueno para indicar dónde excavar. El problema empieza cuando lo tomamos por una prueba.

Mucha gente cree que «todos los que triunfan dejaron la universidad»: todo el mundo recuerda a un par de famosos. De los miles que la dejaron sin ningún éxito, sencillamente, nadie escribe.

Un ejemplo llamativo se recuerda con facilidad, y por eso distorsiona el panorama tan a menudo. El olfato plantea la pregunta, y la respuesta la dan los datos.

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Sobre el autor

Seth Stephens-Davidowitz es un economista estadounidense doctorado en Harvard, exanalista de datos en Google y columnista de The New York Times. Estudia lo que las búsquedas en internet revelan sobre las personas.

Todos los libros del autor: Seth Stephens-Davidowitz

Conceptos del libro

  • Big data: Enormes volúmenes de huellas digitales: búsquedas, clics, compras. Se analizan para entender cómo se comporta la gente en realidad.
  • Suero de la verdad digital: Así llama el autor a los datos de búsqueda. A solas con el buscador, la gente es más sincera que en las encuestas: nadie la ve y necesita una respuesta.
  • Sesgo de deseabilidad social: La tendencia a responder en las encuestas lo que está bien visto y aprobado, y no lo que ocurre de verdad.
  • Test A/B: Un experimento en el que a una parte de la gente se le muestra la variante A y a otra la variante B, y se compara cuál funciona mejor.
  • Experimento natural: Una situación en la que la propia vida ha dividido por azar a las personas en grupos, y se puede comparar el resultado sin montar un experimento a propósito.
  • Maldición de la dimensionalidad: Una trampa del análisis: cuando hay muchísimas variables, algunas coinciden con el resultado por pura casualidad y parecen un patrón.

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