7/23/2019 TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION APLICADOS A LA POLITICA cmo lo aplican?

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UNMSM FAC. CC.SSSemana de la Escuela de Ciencia Poltica del 3 al 7de noviembre 2008Exposicin: Tecnologas de la informacin aplicados a la poltica. Cmo lo

aplican?

Casi siempre se piensa que los nmeros no engaan y mucho menos si son empresas

dedicadas a ser estadsticas que supuestamente nos dan resultados de estudiosserios, comentarios como: las estadsticas son engaosas son los que hacen que

esta ciencia tecnolgica de la informacin basada en las probabilidades quede

mancillada como no tan seria, felizmente por desconocimiento de algunos y no por la

estadstica en s, pero veamos cmo es posible con esta ciencia tan usada en los

procesos de control de la calidad en Laboratorios Qumicos - industriales, Laboratorios

Qumicos Farmacuticos, y otras industrias con software sofisticados de reconocido

prestigio por decir el spss, minitab, stata entre otros y que no puedan encajar en la

poltica. Muchas veces la correlacin asociacin de dos a ms variables (valores de

un conjunto de datos) se confunde con causalidad (que una variable produce efectoen otra). Por ejemplo, un estudio realizado entre estudiantes mostr que existe una

alta correlacin entre la buena ortografa y el tamao de los pies. En otras palabras,

que los estudiantes con pies grandes tienen mejor ortografa que los de pies

pequeos. La conclusin parece inverosmil, hasta que nos damos cuenta de que los

estudiantes, a medida que crecen (y a la vez crecen sus pies), mejoran su ortografa,

lo que explica la correlacin entre ambos fenmenos, sin que el primero sea causa del

segundo. A esto lo conocemos con el nombre correlacin espuria, que no tiene

conexin lgica, que debe existir otra variable factor que explique mejor dicha

asociacin, en nuestro ejemplo sera la variable edad. Otro ejemplo, se dice que hay

una asociacin alta en los votantes por un candidato A en el sector de los jvenes a

diferencia del candidato B a lo que dice: soy el candidato de la juventud y por ello

esa asociacin alta; haciendo un estudio ms cuidadoso se determin que la

juventud tena ms preferencia por el candidato A por ser el mal menor, PLOP!

Lo real es que a pesar de que la estadstica matemtica es una ciencia muy rigurosa,

no siempre aplican esa misma rigurosidad en el enfoque de abordar un estudio,

conduciendo a interpretaciones y conclusiones incorrectas y con frecuencia sesgadas.

Los ejemplos anteriores fueron a modo didctico veamos 2 casos ms:Para comprender mejor suponga que usted forma parte de un jurado. Tiene que juzgar

un caso difcil: una madre a la que se acusa de asesinar a sus dos hijos recin nacidos.

La defensa argumenta que se trata de dos casos de muerte sbita del lactante, un

fenmeno sin causa conocida que afecta a uno de cada 8500 nacidos.

Con estos datos, usted razona que la probabilidad de que esto ocurra en dos

ocasiones es de:

P = (1/8500).(1/8500) = 1 / 72 250 000

Y por tanto la probabilidad de que la acusada sea inocente es de 1 entre 73 millones

(aprox). Esto es tan evidente que usted vota culpable.

Expositor:

Estadstico - Hctor J. Lino Quicaa

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UNMSM FAC. CC.SSSemana de la Escuela de Ciencia Poltica del 3 al 7de noviembre 2008Es el caso de Sally Clark, que fue juzgada en Inglaterra en noviembre de 1999,

acusada del parricidio de sus hijos Christopher (muerto en 1996), y Harry (en 1998).

Ocho de los diez miembros del jurado razonaron como usted y Sally fue condenada a

cadena perpetua.

Dnde est el error? En realidad, hay dos errores graves en el razonamiento del

jurado. En primer lugar, que la probabilidad de muerte sbita del primer hermano sea

de 1 entre 8500 no significa que la de los dos sea 1 entre 85002, porque las

probabilidades slo se multiplican si los sucesos son independientes.

Esto fue ignorado por el prestigioso pediatra Sir Roy Meadow, que testific como

experto ante el tribunal, y convenci al jurado de que la probabilidad era de una entre

73 millones: tal cosa debera ocurrir menos de una vez por siglo en Inglaterra. Los

datos que manej Meadow no detallaban si haba ms incidencia de muertes sbitas

en familias en las que ya haba existido alguna. En un fenmeno tan raro es difcil

tener datos significativos.

Despus del juicio, Ray Hill, un matemtico de la Universidad de Salford, analiz los

datos y estim que la probabilidad de una segunda muerte sbita estaba entre 1/60 y

1/130. Tomando 1/100, la probabilidad de dos muertes es de 1 entre 850 000, no una

entre 73 millones.

De todas maneras, podemos pensar, sigue siendo una probabilidad nfima: casi una

entre un milln! El problema (y ah est el segundo error, el ms grave) es lo que

hemos calculado(la probabilidad de dos muertes sbitas en una familia) no es

la probabilidad de que Sally sea inocente. Confundir ambas probabilidades es lo

que se llama en estadstica la falacia del fiscal (prosecutors fallacy). Casi todo el

mundo la comete, no slo los fiscales.

Que una madre mate a su hijo. En Inglaterra y Gales ocurren unos 30 casos al ao,

para unos 650 000 nacimientos: menos de 1 de cada 20 000. La mayora ocurren en

familias marginales con muchos problemas, lo que no era en absoluto el caso de Sally

Clark, una respetable abogada. Pero an as, admitamos esa cifra, y admitamos

tambin que cuando hay un primer parricidio, hay un segundo en 1 de cada 100casos. Segn esto, la probabilidad de que las dos muertes fueran asesinatos es slo

de 1 entre 2 millones.

P (culpable) = 0.000 000 5 < p (inocente) = 0.000 001

De modo que la balanza se inclina del lado de la inocencia: redondeando, hay un caso

entre dos millones de culpable y un caso entre un milln de inocente: la

probabilidad de inocencia es doble que la de culpabilidad. La falacia del fiscal

es realmente una enorme falacia.

Todo esto fue explicado en una nota oficial de la Royal Statistical Societyemitida en

octubre de 2001, con Sally en la crcel (con ms detalle en este artculo de 2002,

utilizando elTeorema de Bayes).Expositor:

Estadstico - Hctor J. Lino Quicaa

http://www.rss.org.uk/PDF/RSS%20Statement%20regarding%20statistical%20issues%20in%20the%20Sally%20Clark%20case,%20October%2023rd%202001.pdfhttp://plus.maths.org/issue21/features/clark/index.htmlhttp://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayeshttp://www.rss.org.uk/PDF/RSS%20Statement%20regarding%20statistical%20issues%20in%20the%20Sally%20Clark%20case,%20October%2023rd%202001.pdfhttp://plus.maths.org/issue21/features/clark/index.htmlhttp://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayeshttp://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes

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UNMSM FAC. CC.SSSemana de la Escuela de Ciencia Poltica del 3 al 7de noviembre 2008En el 2005 fue puesta en libertad al revocarse la sentencia, que fue calificada de uno

de lo mayores errores judiciales de la historia moderna de Gran Bretaa. Para Sally

fue demasiado tarde. No consigui sobreponerse a su desgracia. El 15 de marzo 2006

apareci muerta en su casa.

El caso anterior en Inglaterra pero veamos un caso aqu en Per, en el reinado de

Fujimori muchas empresas pasaron por la salita del Servicio de Inteligencia Nacional -

SIN y hubo muchos periodistas afectados como Fabin Salazar Olivares. El 24 de mayo

del 2000, denunci a travs de un medio de comunicacin de televisin por cable,

haber sufrido torturas como el corte del brazo izquierdo con una sierra, as como el

robo de documentacin que evidenciara un supuesto fraude electoral. En su

testimonio ante los comisionados de la Defensora del Pueblo, el referido periodista

indic que sufri este atentado luego de que dos personas ingresaran violentamente a

su oficina, a donde minutos antes haba trasladado la documentacin antes indicada.Entre ella, seal que se encontraban vdeos en los que se aprecia al asesor

presidencial Vladimiro Montesinos, manteniendo conversaciones con el Presidente del

Jurado Nacional de Elecciones, Alipio Montes de Oca, con el Jefe de la Oficina Nacional

de Procesos Electorales, Jos Portillo Campbell, as como con el seor Manuel

Saavedra, funcionario de una conocida empresa encuestadora. Asimismo, el

periodista Salazar responsabiliz de esta agresin y robo de documentacin a

funcionarios del SIN.

Dicha empresa encuestadora a travs de su director Manuel Saavedra tuvo su

descargo en una entrevista que le concediera el periodista Cesar Hildebrandt en 1996donde responde a un reportaje anterior donde se inform que su estudio realizado no

us correctamente la metodologa estadstica para la medicin del rating de tv entre

los canales de Frecuencia Latina, Panamericana, Amrica y ATV, dando resultados

incorrectos, Hildebrandt apoyndose en un informe del Centro de Consultora de la

Universidad del Pacfico por encargo del ANDA (Asociacin Nacional de Anunciantes)

indic que el tamao de la muestra es insuficiente, cuando se sabe que la teora

estadstica exige una cantidad necesaria y suficiente para poder inferir

correctamente, dicha encuestadora hizo conclusiones a partir de 350 hogares cuando

la teora estadstica exiga 1200 como mnimo, as mismo, se detect mayor nmeropromedio de televidentes entrevistados que el nmero de integrantes en el hogar lo

que llamamos en estadstica error en la consistencia interna, entre otros errores.

Posteriormente esta empresa encuestadora despus de 22 aos dio la posta a otra

empresa encuestadora internacional para que se dedique en esta rea de la medicin

de los rating. El video de esta entrevista y saquen sus conclusiones lo pueden

descargar del siguiente link:

En conclusin, la tecnologa de la informacin aplicada a la poltica es amenazadaprincipalmente por el desconocimiento y/o intereses para satisfacer caprichos

personales, empresariales o de agrupaciones polticas, cierto seudos polticos les

Expositor:

Estadstico - Hctor J. Lino Quicaa

http://comment.independent.co.uk/commentators/article2368919.ecehttp://comment.independent.co.uk/commentators/article2368919.ecehttp://comment.independent.co.uk/commentators/article2368919.ecehttp://comment.independent.co.uk/commentators/article2368919.ecehttp://www.badongo.com/file/12004641

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UNMSM FAC. CC.SSSemana de la Escuela de Ciencia Poltica del 3 al 7de noviembre 2008interesan como maquillar las cifras a su favor, sin medir el efecto que tienen sobre los

dems.

Expositor:

Estadstico - Hctor J. Lino Quicaa

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Estadstico - Hctor J. Lino Quicaa