Una generalización apresurada es una falacia de & amp; amp; nbsp; en la cual una conclusión a la que se llega no está lógicamente justificada por evidencia suficiente o imparcial. It & amp; apos; s también llamado an & amp; amp; nbsp; muestra insuficiente, un accidente inverso, una generalización defectuosa, una generalización sesgada, saltar a una conclusión, & amp; nbsp; secundum quid , y a & amp; amp; nbsp; descuido de calificaciones.
El autor Robert B. Parker ilustra el concepto a través de un extracto de su novela & amp; quot; Sixkill & amp; quot ;:
& amp; quot; Fue un día lluvioso en Harvard Square, por lo que el tráfico peatonal a través del atrio desde Mass Ave hasta Mount Auburn Street fue más pesado de lo que podría haber sido si hubiera salido el sol. Mucha gente llevaba sombrillas, que la mayoría de ellas se enrollaban dentro. Siempre pensé que Cambridge, en las cercanías de Harvard, podría haber tenido la mayor cantidad de paraguas per cápita de cualquier lugar del mundo. La gente los usaba cuando nevaba. En mi infancia, en Laramie, Wyoming, solíamos pensar que las personas que llevaban sombrillas eran mariquitas. Era casi seguro que era una generalización apresurada, pero nunca me había encontrado con un argumento duro y amp; nbsp; y amp; amp; nbsp; contra ella.& amp; quot;
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Un tamaño de muestra demasiado pequeño
Por definición, an & amp; amp; nbsp; argumento & amp; amp; nbsp; basado en una generalización apresurada siempre procede de lo particular a lo general. Toma una muestra pequeña e intenta extrapolar una idea sobre esa muestra y aplicarla a una población más grande, y no funciona.& amp; amp; nbsp; T. Edward Damer explica:
& amp; quot; No es raro que un discutidor saque una conclusión o generalización basada en solo unos pocos casos de un fenómeno. De hecho, una generalización a menudo se extrae de una sola pieza de datos de respaldo, un acto que podría describirse como commit & amp; amp; nbsp; la falacia del hecho solitario …Algunas áreas de investigación tienen pautas bastante sofisticadas para determinar la suficiencia de una muestra, como en muestras de preferencia de votantes o muestras de televisión. Sin embargo, en muchas áreas, no existen tales pautas para ayudarnos a determinar cuáles serían motivos suficientes para la verdad de una conclusión particular.& amp; quot ;
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& amp; # x2014; De & amp; quot; Atacando el razonamiento defectuoso, & amp; quot; 4ta ed. Wadsworth, 2001
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Las generalizaciones en su conjunto, apresuradas o no, son problemáticas en el mejor de los casos. Aun así, un gran tamaño de muestra ganó y amp; apos; t siempre te saca del apuro. La muestra que usted y amp; apos; están buscando generalizar debe ser representativa de la población en su conjunto, y debe ser aleatoria. Para & amp; amp; nbsp; ejemplo, las encuestas y amp; amp; nbsp; que conducen a 2016 & amp; amp; nbsp; las elecciones presidenciales perdieron segmentos de la población que finalmente salieron a votar por Donald Trump y, por lo tanto, subestimaron a sus partidarios y su impacto potencial en las elecciones. Los encuestadores sabían que la carrera estaría cerca, sin embargo, al no tener una muestra representativa para generalizar el resultado, se equivocaron.& amp; amp; nbsp;
Ramificaciones éticas
Los estereotipos surgen de tratar de hacer generalizaciones sobre personas o grupos de ellos. Hacerlo es, en el mejor de los casos, un campo minado y, en el peor, tiene consideraciones éticas. Julia T. Wood explica:
& amp; quot; Una generalización apresurada es un reclamo amplio basado en evidencia demasiado limitada. No es ético afirmar un reclamo amplio cuando solo tiene evidencia o instancias anecdóticas o aisladas. Considere dos ejemplos de generalizaciones apresuradas basadas en datos inadecuados:
& amp; quot; Tres representantes del Congreso han tenido asuntos. Por lo tanto, los miembros del Congreso son adúlteros.
& amp; quot; Un grupo ambientalista bloqueó ilegalmente a madereros y trabajadores en una planta nuclear. Por lo tanto, los ambientalistas son radicales que toman la ley en sus propias manos.
& amp; quot; En cada caso, la conclusión se basa en evidencia limitada. En cada caso, la conclusión es apresurada y falaz.& amp; quot ;
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& amp; # x2014; De & amp; quot; Comunicación en nuestras vidas, & amp; quot; 6ta ed. Wadsworth, 2012
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El pensamiento crítico es clave
En general, para evitar hacer, difundir o creer generalizaciones apresuradas, dé un paso atrás, analice la opinión y considere la fuente. Si una declaración proviene de una fuente sesgada, entonces el punto de vista detrás de ella debe informar su comprensión de la opinión declarada, ya que le da contexto. Para encontrar la verdad, busque evidencia que respalde y se oponga a una declaración porque, como dice el adagio, hay dos lados en cada historia & amp; # x2014; y la verdad a menudo se encuentra en algún lugar en el medio.& amp; amp; nbsp; & amp; amp; nbsp;
& amp; # x203A; Inglés
