En un artículo científico todos los gráficos engañan. Su misión es mentir. Apoyar la hipótesis de los autores. Ilustrar fuera de toda duda que su hipótesis es la más adecuada. Pero los mismos datos se pueden mostrar de muchas formas diferentes. Algunas mienten más, otras mienten menos, pero todas mienten. Los autores de los artículos científicos siempre eligen la que más les conviene a ellos, poniendo la excusa de que es la que más le conviene al artículo.
En las revistas de fisiología y medicina se abusa de los diagramas de barras. La razón es que ocultan mejor los datos anómalos y los datos que contradicen la hipótesis de los autores. En esta figura se muestran cuatro conjuntos de datos que dan lugar al mismo diagrama de barras. Los cuatro conjuntos son muy diferentes, pero el diagrama de barras oculta la diferencia. Quizás habría que prohibir el uso de diagramas de barras (bar plots) en artículos científicos, sustituyéndolos siempre por nubes de puntos (scatter plots). O quizás hay que sustituirlos por diagramas de caja y bigotes (box plots). Quizás, aunque no siempre conviene a los autores.
Nos lo propone Tracey L. Weissgerber et al., “Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm,” PLoS Biology 13: e1002128, 22 April 2015, doi: 10.1371/journal.pbio.1002128.
Uno de los grandes déficits en la formación de los investigadores es la presentación de datos (o lo que los informáticos llamamos visualización de datos). Los que hemos impartido cursos de esta materia siempre recomendamos con la boca grande que se usen los gráficos que mejor reflejen los datos y con la boca pequeña que se usen los que mejor apoyen la hipótesis en liza. Lo sé, la presentación de los datos es la base de nuestro conocimiento científico, pero hay que publicar y una buena selección de las gráficas es un valor añadido a la hora de la aceptación del artículo durante la revisión por pares.
Muchas revistas sugieren incluir los datos originales como información suplementaria del artículo científico para que los lectores interesados puedan repetir la presentación de los resultados. Pero seamos sinceros, qué revisor toma dichos datos y los usa para repetir las figuras de los autores de forma crítica. Si no lo hacen los revisores, qué lector lo va a hacer. Se trabaja por convenio. Si lo habitual es usar un diagrama de barras, se usa sin otra justificación. Aunque el rigor afirque no es el diagrama más adecuado en todos los casos.
Decía Juan Ignacio Pérez, aka @Uhandrea y @Un_tal_Perez, que “La ciencia no busca la verdad,” Next, Voz Pópuli, 08 Jul 2014. “En ciencia no se debe considerar nada como probado, si no es con carácter provisional. [Aunque] para la mayor parte de la gente la ciencia es una colección de hechos probados. El poder de la ciencia radica en su capacidad para disponer de mejores explicaciones cada vez.” He recordado su artículo porque él es fisiólogo y porque Weissgerber et al. hacen una revisión sistemática del uso de diagramas en artículos científicos de fisiología. Pero además porque muchas veces se asume que las gráficas tienen un gran poder explicativo. Y no es así. Toda gráfica debe llevar una buena explicación y dicha explicación debería justificar, entre otras cosas, la conveniencia del formato seleccionado para la gráfica. Si falta una explicación de dicho formato, asumiendo que por convenio se está usando el más habitual se está mintiendo. Será una mentirijilla, pero mentira al fin y al cabo.
Por cierto, recomiendo leer a César Tomé, “Apparatus: Gráficos,” Cuaderno de Cultura Científica, 21 Abr 2015, que nos recuerda: “el gráfico se remonta por lo menos hasta mediados del siglo XVII, cuando Robert Hooke y Christopher Wren inventaron un reloj meteorológico. (…) [Aunque], para 1800 apenas se había diseñado un puñado de gráficos similares, (…) para 1820 la representación gráfica de los datos se había hecho lo suficientemente habitual como para no necesitar explicaciones adicionales.”
También recomiendo leer a Antonio Martínez Ron, “La detective de imágenes científicas,” Fogonazos, 16 Jun 2015, que se hace eco de Richard Van Noorden, “The image detective who roots out manuscript flaws,” Nature News, 12 Jun 2015, doi: 10.1038/nature.2015.17749.
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