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Etiqueta: tendencias

La otra curva del coronavirus

Desgraciadamente estamos viviendo una situación sin precedentes por la crisis del coronavirus Covid-19, situación que se ve reflejada en la cantidad de búsquedas que los usuarios de Google hemos hecho sobre este tema. Estas son las otras (más amables, desde luego) curvas del coronavirus: las series temporales que muestran cómo evoluciona el interés, en escala de 0 a 100, de las búsquedas del término «coronavirus» en el principal buscador de internet. Son datos extraídos de Google Trends. Como puede apreciarse, hay varios picos muy identificables en fechas de esta crisis sanitaria por el Covid-19, entre el 26 de enero y…

¿Interesa cada vez menos la ciencia?

Hoy en día el interés de la población por ciertos temas puede medirse gracias a las tendencias de búsquedas en Google. Estamos acostumbrados a buscar información a través de este popular buscador, por lo que los datos de la evolución temporal del número de búsquedas de un término en Google da buena cuenta de cómo evoluciona el interés de un tema entre los usuarios de internet. Hoy se me ha ocurrido la idea de buscar cómo evolucionan las búsquedas de la palabra «ciencia». Con todo el esfuerzo en divulgación científica que muchas personas e instituciones están haciendo, y con tanta facilitad…

¿Un titular basado en una interpretación errónea?

el pasado día 11 de junio el primer mensaje en que vi en Twitter hizo que me despertara rápido. Era un mensaje de un conocido broker y deportista español que escribe libros y da muchas charlas (seguro que ya sabes quién es 🙂 ) en el que decía «Incremento de la venta de viviendas, volvemos ya a niveles de 2010», y compartía esta imagen.

Tendencias que parecen lineales, pero no lo son

A medida que vas teniendo más experiencia en mostrar datos te das cuenta de la importancia que tiene el elegir la mejor manera de representarlos en una gráfica. La escala, los colores, los símbolos que representan los puntos, las curvas de ajuste, las leyendas…. todo tiene que hacerse de la manera más apropiada para que el lector entienda, de un solo vistazo, lo que queremos mostrar.

(Imagen de: Ciencia Activa).

Una vez representados los datos, un problema típico es elegir cuál es la forma de la curva de ajuste a una serie de puntos. Aveces, por simple inspección visual, nos da la impresión de que la nube de puntos se va ajustar muy bien a una recta. En ese caso elegimos un ajuste lineal, calculamos la bondad del ajuste a través de R^2 y si el valor es bueno nos quedamos satisfechos. Sin embargo aveces, aunque nuestra vista y el valor R^2 parezcan confirmarlo, el ajuste lineal no es la respuesta.

En el blog Topologic Oceans hay un post muy interesante sobre este tema, titulado «Graphing Out Loud: curves and lines«. En este artículo se habla del curioso caso de las series temporales de CO2 claramente manipuladas por el autor del blog C3Headlines en esta entrada. En C3Headlines, un blog que podríamos catalogar facilmente como «negacionista» en asuntos de Cambio Climático, tratan de echar un cable al autor de el todavía más conocido blog negacionista Watts Up With That?, acerca de este artículo donde su autor pone en duda (como siempre), los resultados publicados en un trabajo científico. El trabajo en cuestión es el paper titulado «Evidence for super-exponentially accelerating atmospheric carbon dioxide growth«, de Andreas D. Hüsler y Didier Sornette (Atmospheric and Oceanic Physics, 2011). Hüsler y Sornette llegan a la conclusión de que existe un crecimiento exponencial y acelerado de las concentraciones de CO2 en la atmósfera, pero los blogueros de Watts Up With That? y C3Headlines quieren hacer ver que los expertos no tienen razón y el crecimiento de las concentraciones de CO2 es simplemente lineal. Para ello en C3Headlines lo que hacen es representar los datos de una manera muy dudosa: por un lado, en vez de representar la serie de promedios anuales, eligen representar la serie de promedios de los meses de enero. El por qué solo usan los datos de enero pero en el título de la gráfica no lo aclaran (solo ponen Monthly CO2 ppm levels since late 1958) es todo un misterio que ya nos puede hacer pensar mal (¿quizás los datos de los meses de enero son los que muestran un comportamiento aparentemente más lineal de la serie?).

Ahora la cuestión clave es fijarse en el ajuste lineal marcado con una líne roja sobre los puntos grises. En la pequeña gráfica que se incluye en la parte superior izquierda se nos muestra cómo se vería un ajuste lineal (en rojo) y un ajuste exponencial (en verde). A simple vista la serie temporal mostrada parece asemejarse más a la línea roja, luego…el ajuste es lineal. Además, el R^2 es de 0.986, muy bueno, así que ya no hay dudas de que el ajuste lineal es el mejor. Pero, tal y como apunta el autor de Topologic Oceans, hay un pequeño problema

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