Mostrar diferentes tipos de datos de COVID-19 puede influir directamente en el comportamiento durante la pandemia

Un nuevo estudio de U of T Scarborough encuentra que mostrar los datos de COVID-19 de cierta manera puede influir en la seriedad con la que las personas ven la pandemia, lo que a su vez puede afectar su comportamiento.

El estudio analizó dos tipos de datos de uso común: stock (el recuento total de casos desde que comenzó la pandemia) y flujo (la cantidad de nuevos casos diarios). Los investigadores descubrieron que las personas veían la pandemia como más riesgosa, y más merecedora de precaución, cuando se les mostraba el recuento total de casos.

«Incluso una diferencia sutil en la que se muestran los datos puede afectar la forma en que las personas arriesgadas ven la pandemia», dice Sam Maglio, profesor asociado en el departamento de administración y coautor del estudio.

Para probar el efecto, a los participantes se les mostró el recuento total de casos desde que comenzó la pandemia o los nuevos casos diarios. Luego se les pidió que calificaran el nivel actual de riesgo asociado con la pandemia y cómo afectaría su comportamiento, como la disposición a cenar en restaurantes o usar máscaras.

Maglio dice que dado que los flujos pueden variar pero las existencias son un número cada vez mayor, ver el recuento de existencias hace que las personas vean la pandemia como más grave, lo que las hace menos dispuestas a involucrarse en comportamientos más riesgosos.

«Cuando ves un número que sigue aumentando, no hace falta decir que te llama la atención y te hace pensar en tu propio riesgo de infección», dice.

Es ese aumento constante lo que hace que las cifras de existencias de casos de COVID sean tan convincentes para las personas, agrega.

Maglio dice que los hallazgos sugieren que mostrar el recuento total de casos hace que las personas vean la pandemia como algo grave y estén alerta, pero hacerlo continuamente puede ser falso. Por ejemplo, si se muestran los recuentos de casos totales mientras que los recuentos de casos diarios se mantienen constantemente bajos, los datos no muestran una imagen completa del estado actual de la pandemia.

«Si solo se le muestra el recuento total de casos, no es sensible a la tasa a la que fluctúa hacia arriba o hacia abajo», dice.

Al mismo tiempo, cuando a las personas se les presentan números altos (en millones para los casos de COVID-19), Maglio dice que los datos pueden volverse abstractos.

«Si muestra repetidamente un número que está en los millones, es posible que muchas personas no sepan qué hacer con él, es posible que se vuelvan insensibles», dice Maglio.

Él dice que una forma efectiva de llamar la atención de las personas podría ser mostrar el número de existencias junto con un ejemplo concreto de una persona hospitalizada con la infección.

Entonces, ¿qué significan los hallazgos, publicados en una edición COVID-19 del Revista de Psicología Experimental: Aplicada significa para aquellos que comunican datos al público?

Por un lado, muestra cómo las intervenciones pequeñas y sutiles pueden cambiar el comportamiento, y que se debe tener más cuidado al presentar los datos. Maglio dice que no considerar cómo se interpretará un mensaje es descuidado y perjudica a las audiencias.

Tampoco hay una forma neutral de presentar los datos. Ya sea que esté visualizando datos o comunicando ciencia a una audiencia más amplia, quienes presentan la información están tomando decisiones sobre qué mostrar, lo que puede afectar la forma en que la audiencia interpreta el mensaje.

«Es importante ser transparente con los datos», dice.

«Si solo muestra un lado de los datos, tal vez dirija a su audiencia a donde pueden obtener todos los datos o, al menos, [provide] alguna orientación sobre lo que falta».