La manera en la que recopilamos información sanitaria en Internet puede dar lugar a creencias erróneas aunque consultemos fuentes fiables
El problema está en los sesgos de nuestras estrategias de búsqueda, que tienden a dar pesos equivocados a los datos, según un estudio experimental de la Universidad de Deusto. Las investigadoras señalan que este fenómeno afecta especialmente a los antivacunas.
Internet es una de las principales fuentes de consulta de información sanitaria y hay páginas web que gozan de la confianza de los profesionales de la salud. Pero el enorme volumen de información –y desinformación– disponible en la red exige un filtrado de los datos con estrategias de búsqueda selectivas.
Investigadoras de Fundamentos y Métodos de la Psicología de la Universidad de Deusto han estudiado la relación entre las estrategias de búsqueda y las creencias erróneas sobre la información de salud. Según los resultados de su trabajo, esta desinformación puede surgir por la manera de recopilar y sesgar los datos, a pesar de que las fuentes a las que acudimos o la información recabada sean correctas.
En el experimento, las estrategias de búsqueda con sesgo confirmatorio encontraban una relación entre medicamento y enfermedad que en realidad no existía
Manuela Moreno-Fernández, investigadora principal y doctora en Psicología por la Universidad de Deusto, explica a SINC que estas creencias erróneas pueden surgir si no tenemos una estrategia de búsqueda equilibrada: “Podemos recoger información que sobrerrepresenta un determinado evento e infrarrepresenta a otro. Si esto ocurre, podemos adquirir creencias que no son del todo correctas a pesar de que la información sea verídica y fiable”.
Este sesgo puede generar una desinformación que no está basada en el contenido de los datos, cuya responsabilidad recaería sobre quién los publica, sino en una conducta propia del usuario y de cómo recaba esa información. “En internet existe el riesgo de no recopilar información de calidad, de fuentes fiables o autorizadas; pero un riesgo alternativo es que, pese a ir a una fuente fiable, podemos estar recogiendo información sesgada, una pequeña porción de la realidad que no representa el conjunto”, detalla.
Para demostrarlo, las investigadoras han trabajado con una especie de videojuego en el que los participantes debían buscar si un fármaco ficticio generaba una enfermedad inventada. Con esta tarea, observaron que cuando las estrategias de búsqueda estaban afectadas por un sesgo confirmatorio –las consultas se hacían para confirmar una creencia–, los participantes en el experimento sí encontraban una relación entre el medicamento y la enfermedad, a pesar de que esta relación no existía.
“Si no sabemos qué estrategias usan los motores de búsqueda para proporcional información, tampoco sabemos si nos ofrecen datos libres de sesgos”, advierte la investigadora Moreno-Fernández
En el estudio han trabajado, según explica Moreno-Fernández, con metodología experimental de laboratorio. “Son situaciones ficticias que nos permiten mucho control de la situación y de las variables que puedan intervenir en el proceso”, asegura. Las científicas sugieren incluir para futuros estudios situaciones propias de las búsquedas del mundo real, como Google y el algoritmo de su motor de búsqueda, que puede sesgar los resultados que le ofrece al usuario.
“Si no sabemos qué estrategias usan los motores de búsqueda, tampoco sabemos hasta qué punto nos están ofreciendo datos libres de sesgos, limitaciones, una información parcial o que no represente de forma verídica la realidad”, advierte la investigadora.
El fenómeno antivacunas y su relación con este sesgo
El estudio hace hincapié en que estas estrategias estudiadas en laboratorio pueden ser muy similares a las que realizan los internautas partidarios del fenómeno antivacunas. “Pueden sustentar creencias que no están basadas en la realidad y terminar convirtiéndose en problemas de salud pública reales”, destaca Moreno-Fernández.
Ilustración de la tarea a realizar por los participantes. / Moreno-Fernández & Matute/J Med Internet Res.
Para ilustrarlo, la doctora pone como ejemplo a padres que estén muy preocupados por los efectos secundarios de la vacunación, que “pueden tender a buscar información que una el uso de vacunas y estos efectos, incluso si está buscando en fuentes fiables”. Así, estas personas podrían terminar sobrerrepresentando la magnitud de estos efectos o la probabilidad con la que se pueden encontrar, al tiempo que infrarrepresentan los beneficios de vacunarse.
“Podríamos haber utilizado otro fenómeno, como la COVID, pero este es un ejemplo muy conocido. Todo el mundo conoce el problema de los antivacunas y las consecuencias que ha tenido en salud pública”, afirma.
Las primera impresión en internet no es la que cuenta
Para no caer en el sesgo debemos asumir, como norma general, que la primera impresión al buscar en internet puede ser una versión limitada de la realidad
Para evitar caer en esta desinformación generada por nuestra propia estrategia de búsqueda, Moreno-Fernández propone, para empezar, tomar conciencia de las propias limitaciones de las búsquedas. “Saber lo que nos puede llevar a error nos puede servir para practicar estrategias que intenten paliar cómo buscamos los seres humanos por defecto. Como norma general, podría ser útil saber que, normalmente, la primera impresión que tenemos al buscar por internet es limitada”, destaca.
“Si lo que vemos es que la gente intenta confirmar la relación entre dos eventos, habría que plantear estrategias dirigidas a evitarlo, que compensen si hay tendencia a sobrerrepresentar la información”, apunta como “primera línea” de defensa ante estos posibles bulos.
Aunque este trabajo ha estudiado el fenómeno en un contexto muy concreto de información en salud, la investigadora cree que es extrapolable a otros temas y con efectos importantes: “Seguro que se puede aplicar a muchos otros contextos, sobre todo los que tengan relevancia social como el cambio climático o la política”.
Como último paso, recomienda acudir al profesional sanitario, “que es, a fin de cuentas, el especialista”.
Referencia:
Moreno-Fernández & Matute. “Biased Sampling and Causal Estimation of Health-Related Information: Laboratory-Based Experimental Research”. Journal of Medical Internet Research