El fetiche de los datos, por José Incio

Es común escuchar que vivimos en la “era de la información” haciendo referencia a que día a día estamos inundados de datos que llegan a nosotros y que usamos para tomar decisiones o entender lo que pasa a nuestro alrededor. En este artículo quiero llamar la atención a que en estos tiempos necesitamos ser responsables con la información que damos y críticos con la que recibimos. Los datos son importantes, pero aislados y usados irresponsablemente pueden crear más daño que beneficio. Nuestras mentes están diseñadas para llenar vacíos, por lo que un dato mal entregado puede informar tanto como desinformar.

En estas semanas la desinformación está a la orden del día. Desde las redes sociales se han difundido datos o análisis incompletos que han sido luego usados por personas y partidos políticos de manera irresponsable, lo que alimenta la desinformación, llevando a nuestro país a un punto de no retorno.

Por ejemplo, esta semana Lourdes Flores ha declarado en medios y en conferencia de prensa que, tras revisar las actas y hacer un análisis estadístico, Fuerza Popular comprobaba que muchas de ellas eran sospechosas. En redes sociales se publicaron análisis similares con la misma conclusión, sin describir su proceso. No basta con decir que se ha hecho un análisis “estadístico”, ya que la estadística es una herramienta que como tal puede ser bien o mal usada. Científicos sociales frecuentemente hallan relaciones sin sentido. Por ejemplo, es posible encontrar estadísticamente una correlación fuerte entre el número de películas en las que aparece Nicolas Cage y personas que se ahogan en piscinas cada año. Los datos pueden contar muchas historias, y por ello es importante basarse en un fundamento teórico y conocimiento del tema para que la interpretación sea correcta o útil.

Fuerza Popular considera sospechosas aquellas actas que se salen del promedio de votación del local. Es decir, que si en un local en promedio la gente vota 40 Keiko - 60 Castillo, es sospechosa un acta en la que Castillo tiene 90%, o viceversa. Este enfoque, aunque intuitivo, es profundamente incorrecto o incompleto en el mejor de los casos. Deja de lado el hecho de que en elecciones frecuentemente se hallan este tipo de anomalías del promedio. En general, en ciencias sociales, no se tienden a analizar decisiones humanas usando únicamente un promedio, y menos cuando describimos el comportamiento electoral de personas reflejadas en 86 mil actas. Por ejemplo, desde la ciencia política se sabe que las redes familiares influyen mucho en tu voto. Es normal e incluso esperable que miembros de la misma familia voten igual o similar, y dado que las mesas de votación se conformaron en orden alfabético, esto debería manifestarse en esas actas. En otras palabras, una familia puede alejarse del promedio sin eso ser sospechoso.

El comportamiento electoral es muy complejo como para poder ser resumido en un promedio o desviaciones estándares. Si lo fuera, hace mucho ya se hubiesen explicado o solucionado muchos de nuestros problemas. Como dice George Box sobre modelos estadísticos: todos los modelos están errados, pero algunos son útiles. En este caso, son ejercicios poco útiles, ya que solo sirven para alimentar una narrativa de fraude electoral que a todas luces carece de evidencia. En un contexto tan polarizado como esta segunda vuelta, con un sistema de partidos desinstitucionalizado, con una crisis de representación tan fuerte, con una fragmentación política tan alta, alejarse del promedio no es suficiente para decir que algo es sospechoso e intentar poner el país en vilo.

Bienvenidos los datos abiertos, debemos seguir impulsando su adopción como parte de las políticas públicas. Pero la abundancia de información nos exige que seamos responsables de lo que publicamos o decimos con ellos y también críticos de lo que escuchamos. Recordemos también que un dato por sí solo no es conocimiento. Generar conocimiento científico demanda manejar a profundidad el tema que buscamos analizar, teorizar sobre este, diseñar una investigación que tenga hipótesis y recurrir a la evidencia para probarlas o descartarlas. Hacer ciencia implica ser transparente y que nuestros resultados sean revisados