Sin data no somos más que otra persona con una opinión

Hoy más que nunca la ¨data¨ actúa como una lente que nos permite entender la realidad y operar sobre ella. Por otro lado, producimos constantemente una enorme cantidad de información, mucho más de lo que físicamente podemos digerir; y por el otro, nos nutrimos de esta información para tomar decisiones.  Esto ocurre a diario cuando chequeamos el pronóstico del tiempo antes de dejar nuestra casa para ir a hacer deporte, por ejemplo, o cuando tomamos decisiones de más mediano plazo, como reservar un vuelo o ver opciones de viajes para nuestras vacaciones. Pero qué ocurre cuando nuestras decisiones tienen efectos de largo plazo, o afectan a terceras personas. Es el caso de las políticas públicas. ¿En qué se basan nuestros funcionarios cuando deciden sobre la cantidad de alumnos que tiene que tener una clase para ser eficiente? ¿Qué data usan quienes definen la frecuencia de un servicio de trenes? O, para tomar un caso muy extremo, ¿qué información se analiza para tomar una decisión sobre quienes van a recibir un seguro de desempleo durante una pandemia?

Allá lejos y hace tiempo han quedado los días en los que una estimación seria, o un conjunto de valores ideológicos determinaban las decisiones de política pública. Al menos en los países con burocracias modernas. Vimos que algo similar ocurrió en la década de 1980 cuando el New Public Management dominó las administraciones públicas del Reino Unido y Australia. Vimos como prácticas propias del sector privado eran asumidas por el sector público. Hoy, las burocracias avanzadas del mundo han adoptado lo que llaman políticas basadas en la evidencia, o, por sus siglas en inglés: EBP. Esto significa, en pocas palabras, revisar la evidencia antes de tomar cualquier decisión de política pública. Ahora bien, esta evidencia viene en distintos formatos. Entre todos ellos, la evidencia científica es en la que la mayoría de los expertos encuentran consenso, es la más confiable. En este sentido se agrega un elemento distintivo en toda discusión vinculada con el uso de la ´data´: la metodología. ¨Data¨ y metodología son conceptos que van de la mano, y que son el pan de cada día de políticos y funcionarios en todo el mundo. Como plantea Edward Deming, un renombrado ingeniero y estadístico americano: ´Sin data no somos más que otra persona con una opinión´.

Si presionas la ´data´ lo suficiente, hablará

Esta frase la escuché por primera vez en boca del Dr. Dirk Hastedt, el director ejecutivo de la IEA, la más prestigiosa organización de investigación comparativa en rendimiento académico a nivel internacional. La mencionó durante una reunión en la que nos preparábamos para una entrevista en la televisión. Realmente una frase sencilla y corta, memorable, perfecta para la televisión, pero al mismo tiempo de un altísimo valor metodológico. Considerando la era en la que vivimos, usualmente descrita como ´La era de la información´, la correcta interpretación de indicadores y su ponderación resulta vital para comprender la realidad, y evitar conclusiones sesgadas o falaces. Interpretar de manera equivocada y sobre interpretar la información son dos de los errores más usuales, y desafíos más importantes, a la hora de implementar la EBP. Otra distinción importante en este sentido es la que existe entre los conceptos de causalidad y correlación. Es conocido que los gráficos de puntos son la fruta prohibida para muchos políticos y funcionarios, los hacedores de política pública. Son ellos los primeros que se entusiasman al ver puntos agrupados en un gráfico vinculando dos o más variables. Pero la investigación científica solo puede mostrar conexiones o relaciones entre variables o, dicho en otras palabras: correlaciones. Muy de vez en cuando la ciencia puede demostrar que la naturaleza de tal relación es aquella de causa y efecto.

El sociólogo Daniel Steinhardt ofreció hace un tiempo una charla TED bajo el título ´La data que puede hacerte cambiar de opinión´. En su presentación, Daniel aborda estas cuestiones. De acuerdo al sociólogo, siempre existe una tendencia a interpretar la información conforme a nuestras propias creencias o argumentos. Para combatir esta tentación, uno necesita tener dos cosas bien claras: la primera es que la ¨data¨ no es la realidad sino una representación que nos permite entenderla; y la segunda es que la metodología es lo que vincula esa ¨data¨ con la realidad. Un ejemplo sobre la importancia de la metodología es la definición de la pobreza en un país. En algunos países la pobreza estará definida en función de los ingresos de una familia; en otros, por la falta de acceso a una vivienda, o a redes con agua potable. En este sentido, identificar como pobre a una persona bajo los criterios de un país en el que no habita, significaría un mal uso de la metodología y, consecuentemente, una lectura equivocada de la realidad.

La evidencia científica para políticas en tiempos de COVID

¿Cómo están leyendo la realidad los gobiernos del mundo durante el COVID y cuánto están teniendo en cuenta la evidencia científica para tomar decisiones?  Una pregunta cuya respuesta es muy difícil, pero que vale la pena ensayar. Johan Giesecke es uno de los epidemiólogos que lideran los esfuerzos en Suecia para combatir el COVID. En relación a la pregunta, Giesecke es categórico: no existe evidencia científica para la mayoría de las restricciones que los gobiernos han impuesto durante la pandemia. En sus ojos la única evidencia científica es antigua e incluye dos aspectos: por un lado, el lavado de manos, y por el otro, la distancia social. Políticas cómo cerrar fronteras o colegios, o quedarse dentro de la casa, se basan meramente en lo que otros países han hecho con algún grado de éxito. Aunque esto puede ser considerado por algunos como evidencia, definitivamente no se trata de evidencia científica.

La pregunta entonces es: En ausencia de evidencia científica, ¿pueden los países considerar la experiencia de otros países como suficiente para tomar decisiones de política pública? Aspectos como la cultura, el clima, la ubicación geográfica, el tipo de sistema de salud, los índices de pobreza, la densidad poblacional, entre otras, son variables que pueden afectar la implementación de una medida. Por lo tanto, pueden ser considerados como argumentos válidos en contra de su implementación. En cualquier caso, el tiempo juega en contra de quienes toman este tipo de decisiones, y no existen alternativas viables. La recolección de datos, incluyendo el muestreo probabilístico, junto con el procesamiento y el análisis de los datos, son pasos metodológicos para cualquier iniciativa de investigación seria. Y, desafortunadamente, llevan tiempo. Los investigadores que trabajan con temas vinculados al COVID19 corren una carrera contrarreloj, necesitan esperar que la información recabada se vuelva robusta, mientras los contagios siguen en aumento. En este contexto, utilizar la información disponible, es decir, la experiencia de otros estados, resulta en cualquier caso más responsable que tomar decisiones basadas en ideología o conveniencia política. Solo el tiempo permitirá investigaciones sólidas, y recién entonces los gobiernos del mundo serán juzgados por sus votantes, de manera retrospectiva, a la luz de los hallazgos científicos. 

La investigación en alza

Un aspecto sumamente positivo ha de ser remarcado en este contexto tan particular. El reino de la investigación ha estado fuertemente asociado, históricamente y casi exclusivamente, con el mundo académico. Un mundo usualmente percibido como elitista, que solo abre sus puertas a unos pocos privilegiados, con credenciales reconocibles. Esto definitivamente ha cambiado. El advenimiento de nuevas tecnologías ha traído consigo la democratización del conocimiento, lo que con el tiempo ha resultado en una mayor valorización de la información, asignándole un nuevo rol público a la investigación.  Los centros de investigación han sabido adaptarse a los nuevos desafíos de distintas maneras; algunos han hecho pública su ¨data¨ para que otros investigadores se nutran de ella para sus propias investigaciones, incluso online; mientras que otros han abrazado nuevas formas de comunicación para transmitir más y mejor los resultados de sus estudios. Esto se puede observar claramente en la proliferación de recursos como infografías, cuadros interactivos, vídeos, y herramientas de visualización de información de todo tipo. Una nueva consideración respecto de las audiencias también apareció en este nuevo contexto. En el pasado, el ´lector´ de un paper académico era un estudiante, otro investigador, o un profesor. Hoy, una serie de nuevas audiencias, entre ellos individuos y organizaciones, también bautizadas como stakeholders, tienen un interés en la investigación y demandan que les sea presentada de una manera atractiva y de fácil comprensión. Así es como hoy, ningún estudio comparativo puede ser concebido sin un plan sobre cómo comunicar sus resultados, que no incluya una variedad de formatos en adición a un reporte escrito (su formato original). 

Por otro lado, el hecho de que políticos reconocidos hagan público el abordaje de la evidencia científica como argumento para sus decisiones de políticas públicas, resulta de gran apoyo para la causa. En este sentido, la canciller alemana Angela Merkel constituye un ejemplo muy actual en relación a la situación mundial del COVID19. Como ex investigadora científica, con un doctorado en química cuántica, ha sido alabada globalmente por la manera en la que explicó el sustento epidemiológico en la estrategia adoptada por Alemania para la salida del confinamiento. En términos de advocacy: mejor, imposible. 

Para concluir, la perspectiva de futuro es realmente optimista. La combinación de estos dos elementos: por un lado, el crecimiento de políticas públicas basadas en evidencia; y por el otro, una mayor democratización de la investigación, deberían dar lugar a una ciudadanía más comprometida y a mayores dosis de transparencia. Dos aspectos que solo pueden llevarnos a ser mejores decisores y, consecuentemente, mejores ciudadanos.
 

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