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Notas |
Algunas cosas que he escrito que no son suficientemente largas como para ser un post individual y que no he investigado lo suficiente.
- Escoger 3 mensajes concretos y simples, evitando el lenguaje técnico
- Repetir estos mensajes y evitar repetir el mito (o avisar de que lo que vas a decir es falso)
- Identificarse con la audiencia (Nosotros como comunidad, Nosotros, los padres)
- Hablar del consenso
- Ofrecer una explicación alternativa
- Mirar a los ojos, mantener la calma y estar a la misma altura
- Misinformation and Its Correction:Continued Influence and Successful Debiasing
- How to respond to vocal vaccine deniers in public
- Arguing science with a passionate non-scientist?
- How to tell someone believing in pseudoscience & conspiracy theories is wrong without making them feel stupid/upset?
Las leyes deben diseñarse para maximizar la probabilidad de que se cumplan nuestros principios éticos 1. Esto no siempre se corresponde con hacer de un objetivo una ley.
Ley: Prohibir el suicidio
Resultado: Aumentan los suicidios 2 porque la gente no puede pedir ayuda y se reduce la calidad de los datos sobre intentos de suicidio, lo que dificulta la prevención.
Ley: Restringir la construcción en espacios donde se encuentren especies en peligro (Endangered Species Law)
Resultado: La gente mata a las especies en peligro para evitar restricciones
Ley: War On Drugs
Resultado: Muerte y destrucción.
Los modelos matemáticos que utilizamos para predecir fenómenos en el mundo real son casi siempre inexactos:
La precisión de cualquier aparato que midamos va a ser limitada por tanto va a tomar un número de valores discretos, pero lo usamos porque tiene mejores propiedades analíticas y escala cuando se consiguen crear aparatos con mayor precisión.
Todas las máquinas que podemos crear son autómatas deterministas finitos (esta pregunta tiene argumentos en contra, Wikipedia dice que son LBAs). Ningún ordenador puede parsear el lenguaje de los paréntesis cerrados correctamente porque necesitaría memoria infinita. Lo usamos por razones históricas, porque escala mejor y porque es un buen modelo para lenguajes de programación.
La igualdad entre dos datos en la mayoría de lenguajes para algunos datos no es simétrica ni transitiva en general.
Las operaciones aritméticas no son exactas por lo que no cumplen la distributiva u otras (de hecho pueden usarse para definir redes neuronales porque no son lineales)
- Comprueba que no esté en Snopes
- Busca y pregunta en Skeptics SE
- Usa la búsqueda de imágenes inversa de Google
- Usa Youtube DataViewer
- Comprueba partes editadas de una foto con FotoForensics
Desajustes entre el modelo de libre mercado naïve y la realidad:
- Externalidades
- Información limitada
- Comportamiento irracional
- No todos los agentes empiezan con igualdad de oportunidades
- Herencias
- Características hereditarias o influidas por el ambiente que provocan una ventaja
- Capacidad cognitiva y personalidad
- Comportamiento impulsivo
- Racionalidad
- Enfermedades
- Utilidad marginal del dinero: si la riqueza estuviera repartida de forma más equitativa la utilidad sería mayor ya que la relación dinero-utilidad es logarítmica
- La "libertad" que proporciona un mercado libre sólo puede darse si existen precondiciones (nutrición, vivienda, salud…)
Footnotes
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Por ejemplo, podemos tener como objetivo maximizar los QALYs. ↩
-
Prevención del suicidio un imperativo global, página 16 ↩