Steven D. Levitt: Medio

Steven D. Levitt es economista estadounidense. Explorar las citas interesantes en medio..
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“Según un estudio el hijo típico que no nació en los primeros años tras la legalización del aborto habría tenido un 50% más de probabilidades de vivir en la pobreza que la media; también un 60% más de crecer con un solo progenitor. Estos dos factores —la pobreza en la infancia y las familias monoparentales— se encuentran entre los principales factores que permiten predecir que un niño tendrá un futuro criminal. Crecer en una familia monoparental aproximadamente duplica la propensión de un niño a cometer un delito. Al igual que tener una madre adolescente. Otro estudio ha demostrado que entre los factores que conducen a la criminalidad, el más determinante es el bajo nivel educativo materno.”

Steven D. Levitt libro Freakonomics

Freakonomics

“Y los millones de mujeres con mayores probabilidades de abortar tras el caso «Roe contra Wade» —madres pobres, solteras, adolescentes para quienes el aborto ilegal resultaba excesivamente costoso o inaccesible— con frecuencia constituían ese modelo de adversidad. Eran esas mujeres cuyos hijos, en caso de nacer, tendrían muchas más probabilidades que la media de convertirse en delincuentes. Pero como consecuencia del caso «Roe contra Wade», esos niños no nacían. Esta causa poderosa tendría un efecto tan drástico como lejano: años más tarde, justo cuando esos niños que no nacieron habrían alcanzado la edad de convertirse en delincuentes, el índice de criminalidad comenzó a caer en picado.”

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“Si se suman, por ejemplo, todos los hombres y mujeres del planeta, se comprobará que, por término medio, el humano adulto medio tiene una mama y un testículo…”

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“El 28% de las mujeres de la página web declaraban ser rubias, un número bastante superior a la media, lo cual indica grandes dosis de tinte, de mentira, o de ambos.”

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“Quizá resulte triste, pero para nada sorprendente, descubrir que expertos como Snyder son capaces de actuar en beneficio propio hasta el punto de engañar. Pero no pueden engañar solos. Los medios de comunicación necesitan a los expertos tanto como los expertos a los medios.”

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“A veces, a los políticos les gusta pensar como economistas y utilizan incentivos económicos para fomentar la buena conducta. En los últimos años, muchos gobiernos han empezado a basar sus impuestos de recogida de basura en el volumen. Si la gente tiene que pagar por cada bolsa de basura de más, razonan, tendrán un fuerte incentivo para producir menos. Pero esta nueva manera de gravar también da a la gente un incentivo para llenar aún más sus bolsas (una táctica que los responsables de la basura de todo el mundo llaman ahora «Seattle Stomp») o para tirar su basura en los bosques (que es lo que ocurrió en Charlottesville, Virginia). En Alemania, los evasores del impuesto de basuras tiraban tantos restos de comida por el retrete que las alcantarillas se infestaron de ratas. En Irlanda, un nuevo impuesto de recogida de basuras generó un aumento de la quema de basuras en los patios traseros, que no solo era mala para el medio ambiente, sino también para la salud pública: en el Hospital de St. James de Dublín casi se triplicaron los casos de pacientes que se habían prendido fuego mientras quemaban la basura.”

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“Los medios de comunicación necesitan a los expertos tanto como los expertos a los medios. Todos los días hay páginas de periódicos e informativos de televisión que llenar, y un experto que aporte una noticia discordante siempre es bienvenido. Juntos, periodistas y expertos son los artífices de gran parte de la sabiduría conven-cional.”

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“Los medios de comunicación necesitan a los expertos tanto como los expertos a los medios.”

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“Schilt y Wiswall descubrieron que las mujeres que se transforman en hombres ganan algo más de dinero después del cambio de sexo, mientras que los hombres que se transforman en mujeres ganan, por término medio, un tercio menos que su salario anterior.”

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“Supongamos, no obstante, que se puede desarrollar un algoritmo bancario con un 99 por ciento de precisión. Supongamos que en el Reino Unido hay 500 terroristas. El algoritmo identificaría correctamente a 495 de ellos, el 99 por ciento. Pero en el Reino Unido hay aproximadamente 50 millones de adultos que no tienen nada que ver con el terrorismo, y el algoritmo también identificaría erróneamente al 1 por ciento de todos ellos, es decir, 500.000 personas. Al final de las cuentas, este maravilloso algoritmo con un 99 por ciento de precisión daría demasiados falsos positivos: medio millón de personas que se indignarían con razón cuando fueran detenidas por las autoridades por sospechosas de terrorismo.”

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“Ante cualquier incentivo, cualquier situación, la gente deshonesta tratará de obtener un beneficio sin importar los medios a emplear.”

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“que sugiere que el contacto típico de Internet es mentiroso, narcisista o sencillamente tiene una idea muy particular del significado de «media».”

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“La probabilidad de que un norteamericano medio muera por un atentado terrorista en un año dado es aproximadamente de uno entre cinco millones. Tiene 575 veces más probabilidades de suicidarse.”

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