Por qué cuando Javier Milei saca conclusiones generales a partir de un caso incurre en una falacia

En su discurso ante empresarios y líderes en el Foro Económico Mundial en Davos, el presidente Javier Milei dijo que “en sus versiones más extremas, la ideología de género constituye lisa y llanamente abuso infantil”, algo que es falso. Para sostener su argumento, citó un reciente caso ocurrido en los Estados Unidos donde una pareja homosexual fue condenada a 100 años de cárcel por abusar de sus 2 hijos adoptivos.

En los dichos sobre homosexualidad y pedofilia Milei cayó en un error lógico que se conoce como “falacia de generalización apresurada”. En otros temas, como el cambio climático, el Presidente ha recurrido a otras técnicas engañosas: el cherry picking.

Y no es solo Milei quien usa estos recursos. Las falacias y la selección sesgada de datos son estrategias comunes en el discurso político y en la desinformación. Pero, ¿cómo funcionan exactamente? ¿Por qué pueden ser peligrosas? ¿Y qué otros ejemplos existen?

Los dichos de Milei sobre homosexualidad: una “falacia de generalización apresurada”

La Real Academia Española (RAE) define a una falacia como un “engaño, fraude o mentira”. Existen varios tipos de falacias. Una falacia de generalización apresurada es un error de razonamiento en el que se saca una conclusión general a partir de una muestra insuficiente o sesgada. Básicamente, se trata de hacer una afirmación sobre un grupo entero basándose en pocos casos o en evidencia anecdótica.

“Cuando digo abusos no es un eufemismo, porque en sus versiones más extremas, la ideología de género constituye lisa y llanamente abuso infantil. Son pedófilos, por lo tanto, quiero saber quién avala esos comportamientos”, sostuvo el Presidente en Davos.

Pero, como explicamos en esta nota, no hay evidencia que demuestre que las personas homosexuales tengan más probabilidades de cometer abusos sexuales a menores. Estudios señalan que la mayoría de los abusos son cometidos por hombres heterosexuales del entorno familiar y/o social.

Una falacia de generalización apresurada no toma en cuenta la diversidad dentro de un grupo, usa un número de ejemplos demasiado pequeño para respaldar la afirmación y puede estar influenciada por sesgos personales o experiencias limitadas. Por eso, es un engaño tomar casos aislados y hacerlos parecer representativos de una realidad más amplia.

Otro ejemplo se relaciona con las personas privadas de libertad que solicitaron un cambio de penal por cambio de identidad de género. En noviembre de 2024, en un acto de entrega de sables a oficiales ascendidos de las Fuerzas de Seguridad en el Salón Blanco de Casa Rosada, el Presidente había anunciado “el fin de la utilización de la Ley de Género por parte de los internos con el objetivo de obtener un traslado de penal con condiciones más laxas de detención”.

Pero solo 2 personas privadas de libertad solicitaron traslado por cambio de identidad en cárceles federales, según un análisis del Centro de Datos de Chequeado. En el sistema penitenciario bonaerense, en el 99% de los casos el cambio fue antes de ser detenidas. En Santa Fe solo hubo 3 solicitudes en 10 años, mientras que en Córdoba hay 28 personas trans detenidas.

Existen otros casos de políticos que incurrieron en un error de este tipo. En 2013, por ejemplo, Cristina Fernández de Kirchner dijo que “la diabetes es una enfermedad de gente de alto poder adquisitivo, porque son sedentarios, porque comen mucho”. Pero, como explicamos en esta nota, no es lo que se ve en los estudios oficiales: la prevalencia es mayor en los estratos de ingresos más bajos.

¿Qué es el cherry picking?

Se conoce como cherry picking (“elegir cerezas”, en inglés) o “falacia de evidencia incompleta” a la selección de hechos que apoyan una postura previa. Se hace cherry picking cuando, de todos los datos disponibles sobre una cuestión, se eligen solo aquellos que interesan o convienen, ignorando los que no.

Guadalupe Nogués, doctora en Ciencias Biológicas (UBA), explicó este término en su libro Pensar con otros: una guía de supervivencia en tiempos de posverdad con un ejemplo: “Si una persona está convencida previamente de que la vitamina C le cura los resfríos y una vez se curó rápidamente, lo atribuirá a que tomó el suplemento de vitamina C, e ignorará las muchas veces en las que el resfrío le duró muchos días, incluso consumiendo el suplemento”.

“Como esto no es un proceso consciente, lo más probable es que la persona directamente no recuerde esos otros casos. Si los recuerda, quizá diga, para esas situaciones, algo como ‘es que ese resfrío era mucho más fuerte que lo normal’ o ‘justo cambié de marca de vitamina C, esa debía ser de peor calidad’, o sea, explicaciones ad hoc, armadas para esa situación’”, explica Nogués.

“Caemos en el cherry picking cuando queremos razonar y comunicar a otra persona, cuando tenemos prejuicios fuertes y deambulamos por el mundo tratando de conversar con otros, y convencerlos de lo que pensamos. En general no vamos con una máquina que va buscando todas las evidencias posibles, los datos a favor y en contra para poder aprender”, explicó a Chequeado Guillermo Solovey, doctor en Física de la Universidad de Buenos Aires (UBA) e investigador del Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.

Existen diversos casos de cherry picking. En los últimos días, por ejemplo, el Presidente retuiteó un tuit con un gráfico de “registros climáticos de los Estados Unidos” que mostraría, supuestamente, “que no hay calentamiento global ni crisis climática en ninguna parte del mundo”.

Pero el gráfico retuiteado por el Presidente no tiene ningún tipo de fuente y muestra las temperaturas máximas en una semana de julio en los Estados Unidos desde 1895 -algo que el propio gráfico aclara- por lo que no es representativo de la evolución de la temperatura promedio global, o ni siquiera de la de Estados Unidos. Las evidencias científicas existen e indican que el calentamiento global está sucediendo y es producto de la actividad humana. 

También se utiliza este recurso, por ejemplo, cuando se tergiversan estudios científicos en pos de negar el cambio climático o cuando se desinforma sobre las vacunas de COVID-19.

O cuando los políticos muestran un sólo dato a su favor y omiten otros. Es también el caso de la ex presidenta Cristina Fernández de Kirchner, cuando en septiembre de 2024 dijo que “en el período 2012-2015, cuando administramos la compra de dólares, el límite que establecimos fue de US$ 2.500 mensuales”, algo que es engañoso, o cuando en 2024 dijo “por primera vez, en un gobierno peronista, los trabajadores registrados no llegaron a cubrir la canasta básica total”, algo que también es engañoso.

Por qué argumentar de esta manera es desinformación

Este tipo de manipulación de datos puede llevar a interpretaciones erróneas y a la difusión de información incompleta o sesgada, especialmente en temas de salud, donde es crucial considerar la totalidad de la evidencia disponible para obtener conclusiones precisas y confiables.

“Si se está haciendo cherry picking, se vuelve peligroso, porque hace parecer que lo que decimos es válido, y no necesariamente lo es. Cuando alguien nos dice algo y nos muestra datos, preguntémonos: ¿qué datos no nos está mostrando?”, explica Nogués en su libro.

“El cherry picking es difícil de detectar, porque muestran datos que son ciertos en el fondo, no es que se está difundiendo algo que no es verdad, sino que requiere otra capa de razonamiento. Tenés que darte cuenta que lo que te están comunicando no es algo que está un poco alineado con toda la información que se conoce, eso es lo más difícil, más que detectar algo que es completamente falso”, agregó.

Las falacias de generalización apresurada son peligrosas en términos de desinformación porque crean narrativas engañosas que parecen creíbles pero distorsionan la realidad. Algunas razones claves: 

• Se usan para etiquetar grupos enteros con base en pocos casos, fomentando discriminación y odio. 
• En lugar de usar datos sólidos, toman experiencias individuales y las presentan como verdad universal. 
• Las generalizaciones apresuradas convierten casos aislados en “pruebas” de algo que no necesariamente es cierto, contribuyendo a la desinformación y a la polarización y a construir discursos sesgados.

Para combatir este tipo de argumentos, existen algunas recomendaciones: buscar datos completos, no solo casos aislados; analizar el contexto antes de generalizar, preguntarse si lo que aplica a una parte realmente aplica al todo y consultar fuentes confiables y expertas.