Un
muerto es una tragedia; un millón de muertos, estadística.
Stalin
“Sin soporte estadístico, la Sociología es
nada más rollo, pura teoría”, “Lo que no se puede medir no se puede evaluar”,
“Los números no mienten”, “Demuéstrame que hay correlación matemática y luego
hablamos”, “Tú dirás lo que quieras, pero esta gráfica de barras dice otra
cosa”… Con una reincidencia machacona, uno escucha afirmaciones como estas, y hasta
hace poco expresadas con un tonito mucho más prepotente. Abundan lo
profesionistas que aseguran, incluso quienes realmente así lo creen, que un
indicador estadístico es por sí mismo un argumento. Y si se trata de la
sacrosanta macroeconomía las cosas se ponen color de hormiga. La fijación
métrica suele hacerse pasar por ciencia; y la ciencia, por conocimiento sólo
asequible para especialistas, inalcanzable para el sentido común.
En una célebre ponencia fechada en
diciembre de 1976 —Assessing the Impact of Planned Social
Change—, el científico social y epistemólogo Donald T. Campbell
(1916-1996) explica: “Con demasiada frecuencia, los científicos sociales
cualitativos, bajo la influencia de los misioneros del positivismo lógico,
presumen que en la ciencia de verdad, el conocimiento cuantitativo reemplaza al
conocimiento cualitativo y al sentido común. La situación es en realidad del
todo diferente. Más bien la ciencia depende del conocimiento cualitativo y de
sentido común, aunque en el mejor de los casos puede ir más allá. Al final, la
ciencia puede llegar a contradecir algunas aserciones del sentido común, pero sólo
lo hace al confiar en la gran mayoría del resto del conocimiento del sentido
común. Tal revisión del sentido común por el sentido común sólo se puede hacer,
paradójicamente, confiando en el sentido común”. Ciertamente, y podríamos
agregar que al final la ciencia no sólo puede llegar a contradecir al sentido
común, sino también a la ciencia misma, impulsando el cambio de paradigmas
—como mostró Thomas S. Kuhn brillantemente en su libro La estructura de las revoluciones científicas (Universidad de Chicago,
1962)—.
En uno de los apartados finales de la
ponencia arriba mencionada —que subtitula Corrupting
Effect of Quantitative Indicators—, Donald T. Campbell, doctor en
Psicología Social por la Universidad de California en Berkeley, argumentaba que
las investigaciones en materia de evaluación en Estados Unidos se estaba convirtiendo
en una herramienta reconocida para la toma de decisiones de políticas públicas.
“Ciertos indicadores sociales, recopilados a través de métodos de las ciencias
sociales, como las encuestas muestrales, ya han alcanzado este estado; por
ejemplo, los índices de desempleo y costo de vida… Desde una perspectiva
amplia, respaldada por estudios sociológicos cualitativos sobre cómo se diseñan
las estadísticas públicas, llego a las siguientes leyes pesimistas…” La primera
de ellas es hoy conocido en distintas disciplinas como la Ley de Campbell: The more any quantitative social indicator
is used for social decision-making, the more subject it will be to corruption
pressures and the more apt it will be to distort and corrupt the social
processes it is intended to monitor. Lo cual podríamos traducir en los
siguientes términos: “Entre más sea utilizado un determinado indicador social
cuantitativo para la toma de decisiones, mayor será la presión a la que estará
sujeto y más probable será que corrompa y distorsione los procesos sociales
que, supuestamente, debería evaluar”. El adagio anterior, claro, tiene su
paralelo en Física, en el llamado Observer
effect, que establece que la mera observación de un fenómeno
inevitablemente afecta, modifica a ese mismo fenómeno.
Un año antes, el economista británico
Charles Albert Eric Goodhart (1936), profesor emérito de la London School of Economics, había llegado
a una formulación muy cercana: Any observed
statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it
for control purposes. Es decir, “cualquier regularidad estadística
observada tenderá a desplomarse una vez se presione para utilizarla con
propósitos de control”.
La Ley de Goodhart expresa casi lo mismo
que la Crítica de Lucas, llamada así porque fue enunciada también en 1976 por
el economista Robert Emerson Lucas Jr. (1937): “Dado que la estructura de un
modelo econométrico consiste en reglas de decisión óptimas de los agentes
económicos y que las reglas cambian sistemáticamente con los cambios en la
estructura relevantes a los agentes, se deduce que cualquier cambio en política
modificará la estructura de los modelos econométricos”.
La Ley de Campbell suele ejemplificarse con
el llamado Efecto Cobra, que ocurre cuando determinada acción pública tendiente
a dar solución a un problema termina empeorándolo, como un tipo de consecuencia
no deseada. El nombre proviene de una vieja historia india. Sucedió que Delhi,
cuando la India era todavía colonia británica, fue azotada por una plaga de
cobras. Para remediar el lío, las autoridad inglesas establecieron una
recompensa por cada cobra muerta que la gente presentara. La medida no funcionó
muy bien que digamos, porque una vez que la población de serpientes venenosas
fue abatida, algunas personas vieron una oportunidad de negocio y comenzaron a cultivar
cobras en granjas, para luego sacrificarlas y ganar el dinero de la recompensa.
Cuando por fin las autoridades se percatan de la treta, decidieron cancelar el
sistema de recompensas, lo cual a su vez provocó que los cultivadores de cobras
liberaran a todas las serpientes, ya que habían perdido su valor. Así las cosas,
la historia termina con una cantidad superior de cobras respecto a cuando se
había establecido la política. Cobras más de la cuenta…
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