Cada día, no exagero, recibo alguna infografía. El procedimiento se ha hecho habitual entre los departamentos y agencias de comunicación para complementar, o sustituir sus notas de prensa, o simplemente llamar la atención sobre un texto que de otro modo no la merecería. Para los medios, desde luego, una infografía puede ser un elemento vistoso y ahorrar trabajo. Pero, como suele suceder, lo que al principio era una costumbre simpática, empieza a resultar cargante. Para mí, quiero decir.

El párrafo anterior me ha sido sugerido por una conferencia que Tim Harford – autor de la deliciosa columna The undercover economist, en el Financial Times – pronunció en abril ante una convención de Teradata, en Praga. No pude asistir al evento, pero me he procurado un resumen de lo dicho por Harford. En lo que viene al caso, advirtió “la desinformación puede servirse camuflada bajo imágenes atractivas e interesadas”. Toda visualización de datos cuenta una historia – afirmó – y lo mejor que podemos hacer es preguntarnos es por qué nos están contando esa historia.

He leído artículos críticos de Harford sobre los excesos de entusiasmo con respecto a Big Data, influidos por necesidades del marketing. En concreto, ha polemizado con el ingenioso Chris Anderson [aquel de “La larga cola”, ¿recuerdan?] que en 2008 publicó en Wired un artículo provocador, titulado Big Data and the end of theory. En resumen, Anderson venía a sostener que si se dispone de un gran volumen de datos y se representan adecuadamente, “los números hablarán por sí mismos”. Harford se revuelve contra esta tesis: “resulta muy fácil ser cínicos acerca de las estadísticas, pero siguen siendo el mejor método que tenemos para entender la realidad de nuestro mundo […]”.

Pero… tras recordar el célebre caso del artículo en Nature según el cual Google habría desarrollado un algoritmo que permitiría predecir una epidemia sin necesidad de ensayos clínicos [luego refutado por Nature, pero que sigue circulando], Hartford advirtió seriamente a los asistentes: “el análisis de los datos no tiene por qué ser omnisciente para ser útil”. En otras palabras, lo esencial no es el volumen sino el método que se emplea en el análisis, y si las conclusiones están predeterminadas por conveniencias previas, lo más probable es que acabe en una pérdida de tiempo.

Volviendo a las infografías, retomo esta otra frase de Tim Harford: “una de las cosas que me preocupan [de la euforia sobre Big Data] es que “el uso de herramientas de visualización pueda llevarnos a ignorar las lecciones de 200 años de ciencia estadística”.