Me llama la atención lo propensos que somos a caer en esta falacia lógica, buscando conclusiones apresuradas ante eventos que requieren de un ámbito de estudio mas amplio y controlado. Es aun mas factible cuando las correlaciones en cuestión apoyan nuestras creencias o prejuicios, transformándolas inmediatamente en causalidades incuestionables en nuestra mente.
Estos silogismos aparentes, con una falsa deducción adicional, establecen que al darse simultáneamente 2 eventos X y Y existe una correlación entre ambos (cuando ocurre X entonces ocurre Y), e intuyendo por añadidura que X causa Y. Sin embargo, existen al menos 4 posibles explicaciones diferentes:
a) Realmente es Y el que causa X
b) La relación causal es mutua: X puede provocar Y, de la misma forma que Y puede ser la causa de X
c) Existe una tercera variable Z que causa conjuntamente X y Y
d) La ocurrencia simultanea es mera coincidencia.
Veamos un ejemplo:
- Aumentan las ventas de agua embotellada
- Se incrementa el numero de muertes por ahogamiento
- Consecuentemente, existe una correlación entre ambos
Esa correlación es la ocurrencia simultánea durante un período de tiempo determinado, y hasta ahí vamos bien, pero cuando intentamos introducir la causalidad sin mayor investigación muy probablemente vamos a incurrir en el establecimiento de una incorrecta relación de causa-efecto. Es decir, el consumo de agua no es el causante definitivo de los decesos por asfixia. Probablemente existe un tercer factor (las altas temperaturas durante el verano) que provocan tanto el incremento en la ingesta de líquidos como en el número de bañistas y las consecuentes probabilidades de accidentes.
El ejemplo es simplista, rayando en lo absurdo. Pero, ¿cuántas veces hemos visto y hasta aceptado argumentos vulnerables de este tipo en nuestra vida profesional o personal? ¿En cuántas ocasiones hemos atribuido resultados a esfuerzos aislados, cuando realmente no guardan ninguna dependencia entre si? Todo esto hace que nuestras acciones estén rodeadas de incertidumbre, aumentando la probabilidad de error. Es necesaria una mayor precisión en las mediciones, una mejor observación de todas las variables, para poder obtener la evidencia necesaria y elaborar conclusiones bien fundamentadas.
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