Candidatos y el uso de recursos auxiliares

16 de Noviembre 2017 Columnas

El reciente debate presidencial organizado por Anatel evidenció la tendencia de los políticos a usar material auxiliar para ilustrar sus ideas.

Un ejemplo fue el uso, ya recurrente y poco afortunado, de fotografías o impresiones de tweets por parte del candidato Marco Enríquez-Ominami. En este caso fue para arremeter contra del candidato Alejandro Guillier y pedirle explicaciones por supuestas amenazas de uno de sus asesores. Claramente, lejos de transmitir ideas claras, el recurso generó confusión y alejó el debate de su función, la exposición de ideas.

La candidata Beatriz Sánchez, por su parte, mostró un documento que identificó como una carta de la Fiscalía, notificando el fin no concluyente de la investigación de una denuncia. Añadir información censurada a ojos del espectador debido a la ilegibilidad de un documento mostrado ante las cámaras de televisión, resta legitimidad y efectividad a este tipo de recursos auxiliares.

Especial mención merece el ejemplo del candidato Sebastián Piñera al defender su gobierno en el tema de la delincuencia. Como sus contendientes le recuerdan una y otra vez su promesa de “acabar con la delincuencia”, decidió apoyarse en un gráfico para defender su labor. Este gráfico, bajo el título “Delincuencia”, mostraba mediante tres barras el porcentaje de victimización de los años 2010, 2013 y 2016. A simple vista, la barra correspondiente a su administración (2013 con un 22.8%) tenía una altura de menos de la mitad que la de la barra del año 2010 (30.7%).

Según Edward Tufte, eminencia mundial en el campo de la visualización de datos, truncar gráficos no mostrando el nivel cero del mismo genera escalas relativas y deforma las conclusiones extraídas de los datos. Es más, en su libro “La representación visual de información cuantitativa”, advierte del problema y define como “factor de mentira”, lie factor, la distorsión de los datos producida por una mala visualización, que corresponde a la proporción entre la diferencia mostrada en el gráfico y la diferencia real de los datos. En el caso del gráfico antes mencionado, el “factor de mentira” era de aproximadamente un 633%.

Sin duda, estos ejemplos nos deben llevar a pensar en cómo formar ciudadanos más atentos a estas distorsiones, y en el papel de nuestros políticos e instituciones en lo que se ha venido a llamar como la posverdad.

Publicado en La Tercera.

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