Que las cifras producen una sensación de exactitud, de conocimiento riguroso, es algo tan conocido como discutido. Pero sin llevarlo al punto más filosófico de si medir es conocer o no, sí que hay que decir que a las cifras que se dan sobre todo en cuestiones sociales siempre habría que aplicar un sentido crítico para evitar falsas ilusiones. Y como ahora estamos más sensibles que nunca a las falsas noticias, conviene advertir que también es con cifras que es particularmente fácil engañar, sea o no intencionadamente. Por eso, sin voluntad de exhaustividad en tan poco espacio, mostraré cinco equívocos en los que suele caer la información cuando se apoya en datos, y qué confusiones de análisis y percepción pueden crear.
En primer lugar, uno de los errores más generalizados es la confusión entre hechos y opiniones. El estudio sobre cómo se fabrica la opinión pública tiene una larga historia. La razón es que lo que creemos que "pensamos" –Bourdieu diría que, de hecho, "somos pensados"–, suele situarse en una esfera diferente a lo que son nuestras decisiones fácticas, que pueden llegar a ser bien discordantes. Hacer pasar las opiniones como el resultado de un pensamiento razonado, informado, crítico y consciente, o como la expresión sincera de un comportamiento, es una forma de ocultar las formas de coacción social que las conforman y los autoengaños en los que nos refugiamos. Es el caso tan habitual de opinar que se es de izquierdas en la encuesta, y de decidir y actuar con criterios que objetivamente serían considerados de derechas.
Una segunda manera de confundir la realidad social con las estadísticas de que disponemos es no tener presente que una cosa es lo que se puede registrar y otra todo lo que se escapa de los sistemas de control institucionales. La precisión de la cifra que el IDESCAT da de cuantos habitantes tiene Cataluña el 1 de enero de cada año sólo hace referencia a quienes están registrados y no a quienes están en situaciones irregulares, bien porque no constan en los empadronamientos o bien que están ahí pero viven fuera, y que no son pocos casos. Tampoco, por ejemplo, las cifras sobre la llamada tasa de pobreza pueden incluir toda la economía sumergida –alrededor de un 20% del PIB–, que la haría disminuir de forma muy significativa. Ni es fácil hacer transparentes los datos distorsionados por el fraude que existe en todos los terrenos y especialmente los fiscales.
Algo parecido, en tercer lugar, ocurre con las estadísticas que son resultado de las declaraciones voluntarias de determinados hechos. Los datos sobre la evolución de los actos delictivos, por ejemplo, sólo pueden incluir los que son denunciados, no los que realmente se producen. Esto es especialmente relevante cuando un incremento de denuncias se confunde con un incremento de casos. Al fin y al cabo, si se realizan campañas efectivas de sensibilización para denunciar determinados abusos, o se ponen medios para hacerlo más fácil, lo lógico es que aumenten tales denuncias al margen de si los caos reales también han aumentado o incluso si han disminuido.
Más delicado todavía es el caso de las estadísticas que podríamos llamar financiadas o patrocinadas. Que una marca de café financie una investigación universitaria que concluye que tomar café es bueno para la salud debería hacer levantar la ceja al periodista que le informa. Que una organización que combate la contaminación dé datos de cuántas muertes se ahorrarían si viviéramos cerca de un bosque, o que una asociación de prevención del suicidio nos diga que han aumentado los casos, debería hacernos revisar muy críticamente sus fuentes. Y, muy particularmente, debería vigilarse cuando los datos llevan la bata blanca del científico.
Finalmente, y en quinto lugar, existe la gran dificultad de pasar de los conceptos –a menudo cargados de ambigüedades y sesgos ideológicos–, a un sistema de cálculo que, inevitablemente, contendrá arbitrariedades que suelen ignorarse en la presentación de los resultados. ¿Qué se entiende por "riesgo de pobreza" y cómo se mide? ¿Cuántas veces no se confunde el número de "inmigrantes" con el de "extranjeros", sin tener en cuenta las nacionalizaciones? ¿Ya sabemos que reconocidos economistas, como Joan Martínez Alier, discuten muy fundamentadamente el valor equívoco que se da en el PIB como medida de riqueza, aparte de discutir cómo se calcula? ¿Y qué ocurre con cuestiones técnicas como los márgenes de error de las encuestas que nunca se tienen en cuenta?
Ésta no es una llamada a la desconfianza en general a las estadísticas, sino a ser críticos en cada caso concreto. Y, sobre todo, quiere ser una invitación a ser rigurosos a la hora de utilizar las cifras ya la hora de publicarlas.
