Vamos a contar mentiras

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LOGOS Elkartea es una asociación de divulgación científica, que acerca la cultura científica a los diferentes barrios. Ciencia para todas y para todos, sin excepción. De su mano, desmontamos algunas mentiras y bulos en la sección ‘Vamos a contar mentiras’.

Publisher

Logos Elkartea

Category

society & culture

Language

es

Explicit

Yes

First episode

29 Apr 2024

Latest episode

27 Oct 2026

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55 episodes in the feed.

1. 

   27 Oct 2026

   ¿Comer chocolate produce Premios Nobel?

   Aprovechando que ya se han anunciado los nombres de los galardonados con los Premios Nobel de este año, resulta oportuno recuperar una anécdota que ayuda a entender mejor la ciencia para no dejarse llevar por polémicas mediáticas con sesgos importantes. Esta historia fue difundida recientemente por el nutricionista Juan Revenga. En 2012, Franz H. Messerli, un prestigioso cardiólogo vinculado al St. Luke's Roosevelt Hospital y a la Universidad de Columbia en Nueva York, publicó en la revista médica The New England Journal of Medicine un artículo en el que mostraba algo extraordinario: comer chocolate podía contribuir a que un país recibiera más Premios Nobel. Para comprobarlo, Messerli cruzó dos datos: el consumo anual de chocolate por habitante de distintos países y el número de Premios Nobel obtenidos por cada 10 millones de habitantes. El resultado fue espectacular, sin necesidad de inventar ni falsear ningún dato. Cuanto mayor era el consumo de chocolate, mayor era también el número de laureados. La correlación entre chocolate y Premios Nobel existía, era intensa y resultaba estadísticamente significativa. Correlación no implica causalidad Sin embargo, el artículo de Messerli no demostraba que el chocolate produjera Premios Nobel, ni tampoco lo pretendía. En realidad, quería mostrar hasta qué punto dos variables pueden estar relacionadas entre sí sin que una sea necesariamente la causa de la otra; es decir, que correlación no implica necesariamente causalidad. La correlación estadística describe una asociación entre dos variables. Si al aumentar una también tiende a aumentar la otra, se trata de una correlación positiva; si una aumenta mientras la otra disminuye, será negativa. Es posible cuantificar hasta qué punto esa relación es más o menos estrecha, pero nada de eso explica por qué existe esa relación entre los datos. Cuando dos variables (X e Y) están correlacionadas, existen varias posibilidades: puede que X influya sobre Y, que Y influya sobre X, o que exista una tercera variable que explique ambas. Además, la asociación puede ser producto del azar, de la selección de datos o de otros sesgos del estudio. De hecho, existen multitud de ejemplos de correlaciones espurias. En verano aumentan tanto las ventas de helados como los ahogamientos en piscinas o playas, pero no se puede concluir que comer helados provoque ahogamientos, puesto que lo habitual es que ambas variables se incrementen en la época estival. Del mismo modo, existe una correlación entre el número de personas que se ahogaron tras caer en una piscina entre 1999 y 2009 y la cantidad de películas en las que apareció el actor Nicolas Cage en el mismo periodo. Independientemente del aprecio hacia el actor, tampoco es el responsable de esos sucesos. Cómo exige la ciencia probar una causa Por tanto, la estadística puede señalar que dos fenómenos aparecen relacionados en unos datos determinados, pero establecer que uno causa el otro exige bastante más. Es altamente improbable que la ciencia establezca una relación causal a partir de un único resultado. Para defender que una causa produce realmente un determinado efecto, hay que reunir evidencias procedentes de distintas fuentes y comprobar que otras explicaciones sean menos plausibles. Una condición elemental es la temporalidad: la supuesta causa debe preceder al efecto. También resulta relevante comprobar si la asociación se produce en diferentes estudios y poblaciones, si hay mecanismos compatibles con el efecto observado y, sobre todo, si la asociación persiste después de tener en cuenta otras variables capaces de explicarla. La inferencia causal depende del conjunto de la evidencia y de la capacidad de descartar explicaciones alternativas. El problema con la evidencia en el debate público Esta confusión entre correlación y causalidad es una de las explicaciones de nuestro problema con la evidencia científica, y está detrás de una parte nada despreciable de los titulares sensacionalistas y las

2. 

   20 Oct 2026

   Sesgo de género en la salud: los riesgos de estudiar solo a hombres para aplicar la medicina en mujeres

   La investigación biomédica arrastra una materia pendiente con la salud de las mujeres: la falta de representación equitativa en los estudios científicos. Durante décadas, las fluctuaciones hormonales femeninas han servido de pretexto para excluir a las mujeres de numerosos ensayos, bajo la premisa de que podían complicar los resultados. Esta inercia histórica ha provocado que muchos conocimientos aplicados hoy en día a la población femenina procedan de investigaciones realizadas exclusivamente en hombres. El caso AESAN y las recomendaciones extrapoladas Un claro ejemplo de esta problemática ocurrió en marzo de 2026, cuando la Agencia Española de Seguridad Alimentaria y Nutrición (AESAN) publicó un informe sobre riesgos nutricionales durante la menopausia. Pocos días después, diversas científicas advirtieron que varias de las recomendaciones sobre nutrientes clave, como el hierro o la vitamina C, provenían de estudios hechos solo en hombres. La Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA) ya alertaba en sus documentos sobre esta limitación y la falta de datos específicos. No obstante, la AESAN omitió estas advertencias en su informe, lo que provocó que el documento fuera retirado para su posterior revisión. El problema reside en presentar como evidencia específica para mujeres lo que en realidad son extrapolaciones de datos masculinos. La exclusión en etapas clave: menopausia y embarazo Esta falta de rigor o de datos propios se extiende a etapas vitales y exclusivas de la fisiología femenina. El caso de las mujeres embarazadas es especialmente crítico: en junio de 2025, la OMS reveló que solo un 4 % de los ensayos clínicos de la última década permitía la inclusión de embarazadas. Aunque el motivo principal es la prudencia y el temor a posibles riesgos fetales, la exclusión sistemática implica prescribir medicamentos y vacunas sin suficiente evidencia sobre su seguridad en este grupo de población. En definitiva, lo que no se investiga no se conoce, y sin conocimiento específico es imposible garantizar una atención médica con la precisión que las mujeres merecen.

3. 

   13 Oct 2026

   ¿Es la astrología una teoría o solo un mito? La diferencia entre creencia y método científico

   En los debates habituales entre la divulgación científica y los defensores de pseudociencias como la astrología, suelen repetirse argumentos como «esa será la opinión de la ciencia» o «eso es solo una teoría». Aunque a simple vista puedan parecer expresiones razonables, encierran una profunda confusión sobre cómo funciona el método científico y qué significan realmente conceptos clave como hipótesis, teoría y ley científica. La sección Vamos a contar Mentiras del programa EgunOn Bizkaia, en colaboración con Logos Elkartea y de la mano de Alessandra Campo, aborda este análisis tomando la astrología como punto de partida para comprender por qué no basta con afirmar que algo podría ser cierto para tener motivos válidos para creer en ello. La prueba de la realidad: de la hipótesis al experimento La astrología parte de la premisa de que las posiciones y configuraciones de los cuerpos celestes influyen en la personalidad, el comportamiento o el destino de las personas. En términos científicos, esta afirmación puede formularse como una hipótesis: las personas nacidas bajo una determinada configuración planetaria presentan rasgos de personalidad identificables en sus cartas astrales. Para comprobar si una hipótesis es cierta, el método científico exige ponerla a prueba mediante experimentos controlados. Un ejemplo real ocurrió en 1985, cuando el investigador Shawn Carlson publicó un estudio en la revista Nature. En él, se pidió a un grupo de astrólogos que relacionaran cartas astrales con perfiles psicológicos elaborados mediante pruebas independientes y a ciegas. Los resultados mostraron que los astrólogos no fueron capaces de acertar por encima de lo que cabría esperar por puro azar. Cuando una afirmación no supera las pruebas objetivas y las predicciones no se reproducen de manera consistente, la hipótesis pierde credibilidad o se descarta. La ciencia no valida una idea por el mero hecho de que alguien crea en ella, sino por la solidez de las evidencias que la respaldan. ¿Qué es realmente una teoría científica? Existe una diferencia fundamental entre el uso cotidiano de la palabra "teoría" y su definición en el ámbito científico. En el lenguaje coloquial, se utiliza como sinónimo de intuición, sospecha o suposición no probada. Sin embargo, en ciencia, una teoría es un marco explicativo organizado que integra observaciones, experimentos y conocimientos previos para comprender y predecir fenómenos. Ejemplos como la teoría de la evolución, la teoría microbiana de las enfermedades o la teoría de la relatividad no son simples especulaciones, sino marcos respaldados por múltiples líneas de evidencia independiente que permiten desarrollos prácticos tan reales como la medicina moderna o los sistemas GPS. Asimismo, es un error habitual pensar que una teoría se convierte en ley al acumular suficientes pruebas. No existe una jerarquía donde la hipótesis asciende a teoría y finalmente a ley; se trata de conceptos con funciones distintas: Hipótesis: Proposición inicial que se somete a contraste. Teoría: Marco global que explica e integra un conjunto de fenómenos. Ley científica: Descripción de una regularidad de la naturaleza, habitualmente mediante una relación matemática (como la ley de gravitación universal de Newton). El método frente a la creencia Que los astros ejerzan fuerzas físicas reales en el universo —como la atracción gravitatoria— no demuestra de ningún modo que determinen el destino o la personalidad humana. Para sostener semejante afirmación, la astrología tendría que aportar evidencias fiables y reproducibles, algo que no ha conseguido a lo largo del tiempo. La ciencia no se diferencia de otras formas de pensamiento por poseer todas las respuestas, sino por disponer de un método riguroso para comprobar qué respuestas resisten el contraste con la realidad. Si una hipótesis no supera esas comprobaciones, no hay razón científica para seguir creyendo en ella, por muy atractiva o tradicional que resu