¿Qué es la selección interesada de datos o cherry picking?
La selección interesada de datos, o cherry picking, consiste en elegir solo los datos que apoyan una conclusión e ignorar los que la contradicen o la matizan. Cada cifra puede ser cierta, pero el conjunto da una imagen equivocada. Es habitual con periodos elegidos a medida, comparaciones parciales o casos aislados.
También se llama: «cherry picking», «falacia de la evidencia incompleta».
Cómo lo ves en TRAZA
Según el método de TRAZA, cuando el dato puede ser cierto pero la selección, la comparación o el contexto llevan a una conclusión que las fuentes no sostienen, la afirmación es Engañoso. Solo se usa si se puede señalar con una fuente concreta qué falta y por qué cambia la conclusión.
Esas fichas no se publican hasta que una persona las revisa. En «Verificación» verás la fuente enlazada junto a la afirmación y, con «Pregunta a la IA», puedes pedir de dónde sale cada dato.
Un ejemplo
Ejemplo inventado: Con cifras inventadas para el ejemplo: un municipio presume de que los accidentes de tráfico han bajado un 30 % comparando marzo con febrero. La serie completa muestra que marzo siempre baja y que el total del año ha subido de 400 a 450 accidentes.
Preguntas relacionadas
¿Cómo detecto una selección interesada de datos?
Pregúntate qué periodo, qué lugar o qué grupo se ha elegido y por qué. Busca la serie completa en la fuente original, como el INE, y comprueba si el dato cambia de sentido al ampliar el periodo o al compararlo con otros.
¿Es lo mismo que mentir con datos?
No exactamente. En la selección interesada, cada dato puede ser cierto; lo que no se sostiene es la conclusión que sugiere el conjunto. Por eso, en TRAZA, encaja en el veredicto Engañoso y no en Contradicho, que exige una fuente que diga lo contrario.