4 reglas para mejorar nuestra comunicación estadística en tiempo de COVID-19

El mundo fue tomado por sorpresa por un nuevo virus que todavía tratamos de entender. Si volteamos hacia fuentes oficiales para encontrar respuestas a nuestras preguntas, muchas veces encontramos gráficos poco relevantes y hasta engañosos sobre el COVID-19. En la era de la inteligencia artificial y de los análisis predictivos, seguimos padeciendo de un bajo alfabetismo de datos en instituciones y circunstancias donde la toma de decisión basada en data confiable debería primar…

Con la esperanza de ver una mejora rápida en las fuentes oficiales de comunicación sobre la situación sanitaria, recuerdo a continuación algunos criterios de calidad básicos para la comunicación estadística, e ilustro cada criterio con un ejemplo encontrado recientemente en fuentes oficiales – anónimas para no herir sensibilidades – así como una propuesta de mejora.

  1. Contestarás preguntas clave

Levantar data, analizarla y comunicar la información correspondiente toma mucho tiempo y recursos. Por lo tanto, debemos limitarnos a información relevante para tomar decisiones importantes. Suena obvio, pero ¿qué pregunta clave contesta el gráfico más visto en las páginas Web oficiales y los diarios, o sea el gráfico mostrando la evolución diaria de los casos acumulados? Pues… ¡Ninguna!Pregunta_clave_NO

Preguntas clave son por ejemplo: ¿El ratio de reproducción del virus está por encima o por debajo de 1? ¿La tendencia actual nos mantendrá dentro de la capacidad de cuidados intensivos? ¿Dónde están hoy los mayores brotes de la epidemia? La respuesta a cada una de esas preguntas puede ser visualizada para mayor entendimiento, como ilustrado a continuación para la primera.Pregunta_clave_SI

  1. No compararás papa con camote

Los países latinoamericanos pueden anticipar mejor el futuro mirando hacia Asia, Europa o EEUU y es efectivamente el caso para el COVID-19. Sin embargo, esas comparaciones deben considerar diferencias importantes entre tamaños de población e infraestructuras hospitalarias, en otras. Fíjese como cambia la conclusión de un análisis, pasando de la versión original que no toma en cuenta las diferencias de infraestructura, a una nueva versión, qué sí las toma en cuenta. Comparaciones_validas_NOPasamos de “vamos bien” a “vamos muy mal” cambiando la visualización de una misma realidad.Comparaciones_validas_SI

  1. Ayudarás al lector a entender tu mensaje

Transformaciones como escala logarítmica son prácticas para interpretar una curva exponencial, pero lamentablemente fuera del alcance de la mayoría de la población. Visualizacion_clara_NOUna solución es escribir de forma muy visible el mensaje de la visualización.Visualizacion_clara_SI

  1. Construirás indicadores que reflejan la realidad

¿Qué podemos concluir de las cifras siguientes, extraídas de una Web oficial? Indicadores_validos¿Que en el departamento 2, 12% de los contagiados mueren mientras que en el departamento 4, nadie se muere del virus? No tan rápido… La tasa de mortalidad real es la cantidad de fallecidos hoy dividida por la cantidad de casos el día de contagio del último fallecido considerado, o sea hace unos 15 días y definitivamente no hoy día… Además, sabemos que la cantidad de casos confirmados depende mucho de la cantidad de pruebas realizadas, con sus variaciones entre departamentos. No encontré advertencia sobre esos efectos…

La pandemia será vencida si todos colaboramos y la comunicación efectiva juega un rol importante en esta batalla. Esperemos ver una comunicación cada vez más efectiva y una epidemia cada vez más debilitada.

Un comentario en “4 reglas para mejorar nuestra comunicación estadística en tiempo de COVID-19

  1. Pingback: 5 Lecciones del COVID-19 para la Analítica de Datos | Christophe De Greift

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