Nate Silver se ensaña con un estudio de los medios que afirma que Biden recibe un trato más duro que Trump: "Una completa mierda
El fundador de FiveThirtyEight criticó el algoritmo citado en The Post, argumentando que muchas historias citadas no tenían nada que ver con Biden
{{#rendered}} {{/rendered}}El encuestador Nate Silver criticó el lunes el análisis de una reciente columna del Washington Post en la que se afirmaba que los medios de comunicación trataban al presidente Biden tan mal o peor que al ex presidente Trump.
En el artículo publicado la semana pasada, la columnista liberal Dana Milbank se quejaba de que la cobertura mediática de Biden era excesivamente dura e imploraba a los periodistas que hicieran un "examen de conciencia" y "pensaran qué es lo que estamos ofreciendo a la gente".
En una serie de tuits, Silver argumentó que el "análisis de sentimiento" del artículo, que medía la positividad y negatividad de determinados artículos escritos sobre Trump y Biden, era "una completa basura", y dio ejemplos para mostrar cómo los datos podían estar sesgados más positiva o negativamente de lo que deberían.
{{#rendered}} {{/rendered}}El presidente Joe Biden (Foto de Chip Somodevilla/Getty Images) y el ex presidente Donald Trump. (Foto de Brandon Bell/Getty Images) (Brandon Bell/Getty Images; Chip Somodevilla/Getty Images)
"A este buen hilo que explica por qué el 'análisis del sentimiento' citado en el artículo del WaPo [Dana Milbank] de este fin de semana es una completa basura -el análisis se utilizó para hacer la afirmación de que la prensa es tan negativa hacia Biden como hacia Trump- añadiré también un par de comentarios basados en sus datos", escribió Silver.
Silver enumeró los principales artículos que el algoritmo consideró más favorables a Biden, y argumentó que en realidad eran "totalmente aleatorios". Señaló que había algunos artículos sobre la bolsa, y otros que ni siquiera tenían nada que ver con Biden, como un artículo sobre el asesinato del presidente haitiano Jovenel Moïse.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Lo que probablemente ocurre aquí es que palabras como 'alto' y 'subida' son vistas como favorables por el algoritmo, incluso si se sacan completamente de contexto (por ejemplo, 'impuestos más altos' o 'subida de los futuros de las acciones')", escribió Silver.
Silver señaló que lo mismo parecía ocurrir al examinar los artículos que figuraban como más negativos hacia Biden, citando historias sobre acciones, precios de las materias primas e índices de aprobación.
{{#rendered}} {{/rendered}}Silver añadió que las historias basadas en encuestas no reflejaban parcialidad, pero que se consideraban naturalmente negativas si se referían a la caída de las cifras de las encuestas en contraposición a la subida de las mismas.
Las cifras de Biden en las encuestas han ido disminuyendo constantemente a lo largo de su primer año en el cargo, lo que probablemente explique un aspecto de la gran cantidad de artículos "negativos" relacionados con él.
Silver señaló un artículo de su propio sitio, FiveThirtyEight, para mostrar cómo el algoritmo lo clasificó como "neutral" respecto a Trump a pesar de que el tema central del artículo era cómo el ex presidente "plantea grandes amenazas a la democracia".
{{#rendered}} {{/rendered}}"Aquí tienes, por ejemplo, un reportaje que hicimos sobre los esfuerzos de Trump y el Partido Republicano para socavar la democracia. Exactamente el tipo de reportaje que [Dana Milbank] dice que debería haber más (estoy de acuerdo)", escribió Silver. "¿Cómo se calificó el reportaje? Como *neutral* para Trump (-0,0176). Ahora bien, creo que el artículo era justo y exacto (es exacto informar de que Trump plantea grandes amenazas a la democracia). Aún así, si éste es el tipo de noticia que quieres más, el algoritmo no está ayudando a identificarlas".
"Diseñar buenos algoritmos es difícil, pero éste es uno especialmente malo. Y como consumidor de noticias, deberías desconfiar mucho de las metodologías estadísticas que no entiendes pero que confirman tus prejuicios", escribió Silver.
{{#rendered}} {{/rendered}}Milbank respondió a Silver en un tuit explicando que no conocía ningún otro intento de medir la cobertura fuera del "análisis de sentimientos", aparte del análisis del Pew Research Center de los 100 primeros días de cobertura de una administración.
"Me am alegra que estés de acuerdo en que necesitamos más historias de este tipo. Y no discuto las limitaciones del análisis de sentimientos. ¿Pero en comparación con qué? Pew hace un análisis humano de la cobertura de los 100 primeros días (con el que este análisis de IA es coherente), pero no conozco ningún otro intento de medir la cobertura", escribió.