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…
@gcastroibarra
