sesgo

Sesgo es una desviación sistemática de la verdad, la interpretación o la toma de decisiones que se aparta de la neutralidad esperada. El término se aplica en estadística, investigación científica, psicología, medios de comunicación y tecnología, entre otros ámbitos. En general, implica que los resultados o juicios difieren de la realidad o del criterio objetivo por causas que no son aleatorias, sino estructurales o contextuales.

En psicología, el sesgo cognitivo describe atajos mentales que involuntariamente alteran juicios y percepciones (por ejemplo, sesgo de confirmación, de disponibilidad, de anclaje, de representatividad). En investigación, el sesgo de muestreo o de selección, el sesgo de medición o el sesgo de publicación pueden sesgar resultados. En medios se observa sesgo de cobertura o de marco, y en ciencias sociales puede manifestarse como sesgos culturales o estructurales. En tecnología y análisis de datos, el sesgo algorítmico ocurre cuando modelos aprenden de datos sesgados y mantienen o amplifican esas diferencias.

Las causas pueden ser estructurales (diseño de estudio), cognitivas (atajos mentales), culturales o basadas en incentivos (publicación de resultados positivos). Sus efectos incluyen decisiones erróneas, políticas ineficaces y mayor desigualdad entre grupos. Reconocer el sesgo y sus fuentes es clave para la objetividad y la equidad.

Mitigación: diseño experimental riguroso y cegamiento, muestreo aleatorio y representativo, validación y replicación, uso de métodos de análisis que estimen sesgos, revisión por pares y transparencia de datos. En inteligencia artificial es crucial evaluar la representatividad de los datos y aplicar técnicas para reducir el sesgo y monitorear impactos.