Dr. Roberto Betancourt A.

En nuestro afán por comprender el mundo que nos rodea, hemos tratado de identificar patrones y conexiones entre los acontecimientos que, aunque inestimables, a veces nos llevan por el camino equivocado. Un ejemplo clásico de ello es la falacia lógica conocida en latín como post hoc, ergo propter hoc, que significa “después de esto, por tanto a causa de esto”. Los griegos y los romanos reconocieron hace miles de años que el hecho de que un acontecimiento siga a otro no significa que el primero haya causado el segundo. Sin embargo, esta falacia sigue omnipresente, incluso dentro de la comunidad científica, lo que lleva a conclusiones falsas y engañosas en la investigación en diversas áreas del conocimiento.

La falacia se produce cuando asumimos que, como el suceso A ocurrió antes que el B, entonces A debe haber causado el suceso B; lo que puede ser tentador porque nuestro cerebro está programado para buscar relaciones causales. A pesar de ello, la correlación no implica causalidad. Para ilustrarlo, supongamos que un investigador observa que las personas que beben más café tienden a tener tasas más altas de enfermedades cardíacas; ahora bien, concluir que el consumo de café causa directamente estas afecciones, sin más investigación, será un error, pues podría haber otros factores de riesgo, como hábitos de vida o predisposiciones genéticas, que fueran los verdaderos culpables.

Es necesario precisar que las falacias lógicas, en general, son errores de razonamiento que socavan la base de un argumento, presentándose como alegatos persuasivos pero engañosos. Reconocerlas es crucial para evaluar la solidez de los enunciados y para construir proposiciones propias robustas. Comprender las causas ciertas y consecuencias de los acontecimientos es crucial para seleccionar las soluciones eficaces a los problemas, al tiempo que atribuirle erróneamente la causa de un problema conduce a intervenciones ineficaces e incluso perjudiciales.

Para evitar la falacia post hoc, se sugiere emplear metodologías rigurosas diseñadas para establecer la causalidad, no solo la correlación como los estudios longitudinales, que hacen un seguimiento de los participantes durante un período prolongado que permite observar los cambios a lo largo del tiempo y controlar diversos factores, asistiendo a aclarar si un acontecimiento es realmente la causa de otro. A esto se suma, el uso de técnicas estadísticas como el análisis de regresión que puede controlar las posibles variables de confusión, proporcionando una imagen más clara de las relaciones entre los distintos factores.

En nuestra siguiente reflexión ahondaremos en las consecuencias de no investigar más allá y dar como definitivos estos falsos dilemas, especialmente en la toma de decisiones para el diseño de políticas públicas.

* El autor es Presidente del Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación

@betancourt_phd
Fuente: https://ultimasnoticias.com.ve/noticias/opinion/la-verdadera-causa-1-de-2/