Generalización apresurada

Dos meseros groseros en una visita a una ciudad de un millón de habitantes te dicen algo sobre dos meseros, no sobre la ciudad.

De unos pocos casos a todos

Una generalización afirma algo sobre todo un grupo: todos, la mayoría o lo habitual. Las hacemos constantemente y las necesitamos, porque nadie puede revisar cada caso. Una generalización apresurada extrae esa conclusión de muy pocos casos o de casos poco representativos del grupo. «Compré dos teléfonos de esta marca y ambos se rompieron antes de un año, así que la marca fabrica malos teléfonos» podría resultar cierto, pero dos teléfonos entre millones vendidos no pueden demostrarlo.

Hay dos problemas, a menudo combinados. El primero es el tamaño: una muestra pequeña puede quedar desequilibrada por azar. Lanza una moneda justa cuatro veces; obtener tres o cuatro caras no es nada raro. El segundo es la selección: incluso una muestra grande engaña si se reunió de un modo que favorece una respuesta. Las reseñas de personas tan enojadas que deciden publicar, o una encuesta a socios de un gimnasio sobre cuánto ejercicio hace la gente, describen a esos grupos, no a todo el mundo.

Cómo detectarla

• Cuenta los casos. Una historia, por vívida que sea, es un solo caso.
• Pregunta cómo se eligieron los casos. ¿A quiénes se consultó y a quiénes se dejó fuera?
• Observa el alcance de la afirmación. «Algunos» necesita un ejemplo; «todos» o «la mayoría» requieren mucho más.
• Busca una comparación. «Cinco personas se enfermaron después de comer allí» dice poco sin saber cuántas comieron allí.

La publicidad usa el mismo recurso al revés. Un anuncio inventado dice en grande «¡9 de cada 10 clientes nos recomiendan!» y en letra pequeña «según una encuesta a 10 clientes en nuestra inauguración». Diez personas elegidas en una fiesta de la empresa forman una muestra pequeña y seleccionada. Los estereotipos sobre grupos humanos también son generalizaciones apresuradas: unos pocos encuentros, a menudo recordados por inusuales, se convierten en afirmaciones sobre millones.

El remedio no es dejar de generalizar, sino ajustar la fuerza de la afirmación a las pruebas. «Los dos teléfonos que compré se rompieron, así que leeré reseñas antes de comprar otro» es razonable. «En una encuesta a 2000 adultos elegidos al azar, el 63% dijo...» ofrece un tamaño y un método que puedes evaluar.

Las historias vívidas pesan más en la memoria que los números. El relato de un amigo sobre una mala noche de hotel puede imponerse a un resumen de miles de estancias, porque tiene rostro, lugar y emoción. La lógica no dice que la historia sea falsa. Dice que es un solo caso: puede mostrar que algo es posible, pero no con qué frecuencia ocurre.