Factfulness

Factfulness

de Hans Rosling

Publicado por primera vez en 2018 · 352 páginas

Sobre este libro

Factfulness: el hábito que reduce el estrés de tener únicamente opiniones respaldadas por datos sólidos.

Cuando se les hacen preguntas sencillas sobre las tendencias mundiales —qué porcentaje de la población mundial vive en la pobreza, por qué crece la población del planeta, cuántas niñas terminan la escuela—, sistemáticamente nos equivocamos. Tanto que un chimpancé que elija las respuestas al azar superará de forma constante a profesores, periodistas, premios Nobel y banqueros de inversión.

En Factfulness, el profesor de Salud Internacional y fenómeno global de TED Hans Rosling, junto con sus dos colaboradoras de largo recorrido, Anna y Ola, ofrece una explicación radical de por qué ocurre esto. Revelan los diez instintos que distorsionan nuestra perspectiva, desde nuestra tendencia a dividir el mundo en dos bandos (normalmente alguna versión de nosotros y ellos) hasta la forma en que consumimos los medios (donde manda el miedo), pasando por la manera en que percibimos el progreso (creyendo que la mayoría de las cosas empeoran).

Nuestro problema es que no sabemos lo que no sabemos, y hasta nuestras suposiciones están influidas por sesgos inconscientes y predecibles.

Resulta que el mundo, con todas sus imperfecciones, se encuentra en un estado mucho mejor de lo que solemos pensar. Eso no significa que no existan preocupaciones reales. Pero cuando nos preocupamos por todo, todo el tiempo, en lugar de adoptar una visión del mundo basada en los hechos, podemos perder la capacidad de concentrarnos en aquello que más nos amenaza.

Reseñas de lectores

  • Josh100/100

    Factfullness is a good book. It builds on a lot of the work in heuristics and biases done by psychologists, economists, and philosophers over the past several decades to argue that people misunderstand the world in significant ways. More specifically, we generally have negative biases, failing to appreciate the massive global improvements in welfare. A lot of the work on heuristics and biases is…

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