Errores de lectura: correlación no es causalidad

5 tareas · 40 min · Principiante

Viernes 18 de diciembre. La Mesa de intercambio prepara su boletín de fin de año y le pide a Alto del Nudo que revise el borrador, escrito a partir del grafo de Cuota Fantasma. Tiene seis afirmaciones, y algunas leen el grafo como si dijera más de lo que dice. Buscas la que confunde una herramienta compartida con un mismo operador, mides cuánto pesa una sola fuente en la comunidad «más activa», encuentras la que toma volumen por causa y decides qué hacer con una ausencia. Todo es lectura de tablas ficticias.

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Objetivo de la sala

Que dos cosas aparezcan juntas en el grafo no dice por qué. Una razón frecuente es una causa común: las dos dependen de un tercer factor que no está dibujado. Dos campañas que usan el mismo kit de página falsa pueden ser del mismo operador, o pueden ser dos de los muchos compradores de un kit que se vende en foros. Dos dominios en el mismo alojamiento pueden ser hermanos, o vecinos de un proveedor barato.

La pregunta que se hace ante cada coincidencia es: ¿cuánta gente más comparte esto? Si la respuesta es «muchos», la coincidencia no distingue a nadie, y la afirmación necesita otra prueba que no se explique por ese tercero.

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Dos comunidades del grafo usan el mismo kit de página falsa. ¿Qué hace falta para afirmar que las opera la misma persona?

Que el kit sea poco común; si se compra en foros, lo único que se puede decir es que las dos lo comparten Otra prueba que no se explique por el kit, porque muchos compradores independientes podrían usarlo a la vez Nada más: el kit es una huella técnica y por sí mismo basta para unir las dos comunidades bajo un mismo operador

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Piensa en qué más tendría que verse si fueran la misma persona y no solo dos clientes del mismo vendedor.

Consulta SELECT * FROM afirmaciones_borrador, SELECT * FROM uso_de_kits y SELECT * FROM kits_publicos.

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Escribe el código de la afirmación del borrador que toma una herramienta compartida por muchos como prueba de un mismo operador.

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Cruza la evidencia citada por cada afirmación con la ficha del kit y su número de compradores.

Un grafo solo contiene lo que alguien recogió. Si una fuente manda mucho de una parte de la campaña y poco del resto, esa parte se ve grande y central, aunque en el mundo no lo sea. Antes de decir «la comunidad más activa», hay que mirar cuánto de su tamaño viene de una sola fuente: a veces lo que crece no es la campaña, sino la lista de un proveedor.

Consulta SELECT * FROM aristas_nuevas_noviembre y SELECT * FROM aristas_nuevas_c2_por_fuente.

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¿Qué porcentaje de las aristas nuevas de C2 en noviembre aporta la fuente que más aporta? Escribe solo el número entero, redondeado.

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Suma las aristas de las tres fuentes y divide entre ese total las de la fuente mayor.

Otro error clásico: dos cosas que crecen juntas parecen causa y efecto. Si las asociadas que más aparecen en el grafo son también las que más reportan a la Mesa, el número de nodos mide la costumbre de reportar, no la debilidad. Antes de sacar una conclusión de una correlación, se busca qué otra variable podría producirla.

Consulta SELECT * FROM reportes_por_asociada.

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Escribe el código de la afirmación del borrador que lee como causa una relación que se explica por cuánto reporta cada asociada.

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Compara, asociada por asociada, nodos_de_victima_en_el_grafo con reportes_enviados_a_la_mesa y con madurez_de_controles.

Que algo no esté en el grafo puede significar que no ocurrió, o que ninguna fuente lo mira. Antes de convertir una ausencia en conclusión hay que saber qué puede ver cada fuente. Consulta SELECT * FROM cobertura_de_fuentes y vuelve a la afirmación A3.

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¿Qué se hace con la afirmación A3 del borrador?

Se mantiene con confianza baja: una ausencia es una prueba débil, pero sigue siendo una prueba de que no ocurrió Se mantiene: si ninguna de las tres fuentes reporta víctimas de ese sector, lo prudente es decir que no lo hay Se reescribe: ninguna fuente del grafo ve ese sector, así que su ausencia no permite decir si fue atacado o no

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Lee qué ve cada fuente y pregúntate si alguna podría haber visto una víctima de ese sector.

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1 La causa común Lab

2 La afirmación que se explica por un tercero Lab

3 El tamaño lo pone la recolección Lab

4 Volumen no es causa Lab

5 Lo que no aparece Lab

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