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    Preguntas frecuentes sobre Sesgo de Disponibilidad
    ¿Qué es el Sesgo de Disponibilidad en Ciencias Políticas?
    El Sesgo de Disponibilidad es un fenómeno psicológico que influye en la percepción y decisión de individuos en ciencias políticas, donde juzgan la importancia o frecuencia de un tema basado en su facilidad de recordarlo o en cómo está disponible en sus mentes.
    ¿Cómo afecta el Sesgo de Disponibilidad a la opinión pública?
    Afecta la opinión pública al llevar a las personas a sobreestimar la relevancia de ciertos temas basados en la frecuencia y recencia con la que aparecen en las noticias, redes sociales u otros medios de comunicación, en lugar de considerar datos objetivos.
    ¿Cómo puede reducirse el Sesgo de Disponibilidad en Ciencias Políticas?
    Reducir el Sesgo de Disponibilidad puede lograrse a través de la educación y exposición a múltiples perspectivas, fomentando el pensamiento crítico, verificando hechos y comparándolos con datos objetivos, y a través de una mayor responsabilidad de los medios de comunicación.
    ¿Cuál es la relación entre el Sesgo de Disponibilidad y la toma de decisiones políticas?
    El Sesgo de Disponibilidad afecta la toma de decisiones políticas al influir en la percepción y prioridades de los votantes y políticos. Esto puede llevar a decisiones basadas en temas percibidos como urgentes o prevalentes, en lugar de basarse en datos objetivos y en una evaluación integral del sistema político.
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    Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.

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    Gabriel Freitas

    AI Engineer

    Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.

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