Estadística, estadísticas, y verdad
Las estadísticas tienen una relación tormentosa con la verdad. Lo que debería ser su mejor carta de credibilidad –a saber, ser una expresión matemática– a menudo es una barrera para ser mejor comprendidas, y su mayor atractivo –poder manifestarse en forma gráfica– rara vez es usada para trasladar lo veraz de modo más digerible, sino más bien para facilitar la tergiversación.
Y sin embargo, todos sabemos el dilema de uso de toda herramienta: la dimensión ética es definida por el usuario y no por la herramienta misma.
A mí me gusta la Estadística (singular, mayúscula), aunque eso a menudo me convierta en detective de las estadísticas (plural, minúsculas). Y aunque sea un lugar común para el peruano ser deprecativo, en esta ocasión me uniré al coro de quienes piden data de calidad en relación a las cifras de nuestra versión local de la pandemia.
Ojo: data, ni siquiera información. La data es simplemente números. La información es lo que esos números implican en un primer nivel de significado. Pero en relación a nuestro COVID-19, nuestro desdén por la recolección de data puede entrañar un peligro mortal… literalmente.
Nuestro cultura nacional está impregnada de inmediatismo, de impulsividad, de materialismo; es el imperio de lo concreto pisoteando todos los días a lo abstracto. Y quizás pocas cosas sean más abstractas que la Estadística leal, ese misterioso habitante de la zona de interacción entre lo matemático y lo verdadero (definiendo esto último, siendo más bien ingenuos, como la coincidencia entre lo que se describe y lo que es real).
Hay en el peruano un desdén general por la recopilación fiel de las cifras; no se entiende su finalidad y se la subordina siempre a casi cualquier otra cosa. Nuestra acción, al menos colectiva, es alocada y cortoplacista, táctica y práctica –raramente estratégica o principista–, y eso nos condena cada día a la mediocridad, la ignorancia y la pobreza, pero en contexto de pandemia el riesgo es aún mayor: despreciar la Estadística puede condenarnos a ser una estadística.
Quien tenga allegados heroicos en el sector Salud sabe bien que el sistema está saturado desde hace mucho tiempo; el mecanismo de reacción a la que la realidad peruana empuja a casi todos (hacer lo que se puede con lo que se tiene, sin saber bien lo que se viene) nos ciega espectacularmente ante las vías de solución.
El hecho de que el Gobierno realice conferencias de prensa paralelas para “proteger” a los peruanos de las estadísticas reales, o que el IDL, en un sondeo superficial, descubra que la mortandad por el virus es el triple de la versión oficial, son síntomas de que el sistema está más enfermo de lo que se pensaba (en más de un sentido).
Me encantaría hacer análisis estadísticos de la famosa curva de contagio, como los que algunos colegas hacen; pero ¿de qué sirve hacer análisis de data falsa y/o incompleta? Como aprendí cuando empecé a trabajar en la implementación de sistemas de información: basura entra, basura sale.
Yo albergo un pesimismo que me parece sensato en cuanto a las generaciones adultas de peruanos: estamos demasiado contaminados por la incertidumbre como para entender que el amor por los datos –todo amor nos impulsa a ser fieles– puede rebajar esa cuota de inquietud que nos acompaña cada día. Pero quizás no sea tarde para los jóvenes que hoy se educan en los niveles de educación elemental.
Por eso hago este pedido para mis colegas docentes universitarios y escolares: fomentemos en los alumnos la lealtad con la verdad, empezando por el respeto por los datos. Hagamos actividades al respecto, transmitamos la fidelidad a la verdad en cada una de nuestras actitudes; demos el ejemplo en nuestra propia investigación, en especial quienes están involucrados en los saberes que los gringos llaman STEM (ciencia, tecnología, ingeniería, matemáticas). Como dijera Borges, quien distorsiona, por dejadez o conveniencia, la minuciosa recopilación de los datos, niega parte del mundo y nos divorcia de la realidad.
Martín Vargas Estrada
Asesor Académico
Mis intereses académicos se centran en Psicología Social, Psicología Organizacional, Análisis Cuantitativo y Psicología Positiva.