Para todos los profesores, y, en particular,

para mis profesores; en memoria de Peter Sinclair

Introducción

Cómo mentir con estadísticas

El problema real […] no está en demostrar que algo es falso, sino en demostrar que el objeto auténtico es auténtico.

UMBERTO ECO [1]

¿T e suena aquello de que a los bebés los traen las cigüeñas? Es verdad.

Puedo demostrarlo con estadísticas.

Echemos un vistazo a la población estimada de cigüeñas en cada país, y luego al número de niños que nacen cada año. En toda Europa hay una correlación notablemente fundamentada. Más cigüeñas, más bebés; menos cigüeñas, menos bebés.

El patrón es lo bastante sólido para cumplir con los requisitos de publicación de una revista académica. De hecho, se ha publicado un ensayo científico con el título «Las cigüeñas traen a los bebés (p = 0,008)». Para no ponernos demasiado técnicos, todos esos ceros significan que no es una coincidencia. [2]

Quizá ya te hayas dado cuenta de dónde está el truco. Países europeos de gran tamaño, como Alemania, Polonia y Turquía, son el hogar de muchos bebés y muchas cigüeñas. Países pequeños, como Albania y Dinamarca, tienen menos bebés y menos cigüeñas. Aunque en los datos hay un patrón claro, ese patrón no significa que las cigüeñas sean la causa de los bebés.

Al parecer, con las estadísticas se puede «demostrar» cualquier cosa…, incluso que a los bebés los traen las cigüeñas.

Sin duda eso es lo que pensarías después de leer Cómo mentir con estadísticas . Publicado en 1954 por un periodista freelance llamado Darrell Huff, este librito ocurrente y cínico recibió de inmediato una crítica elogiosa de The New York Times , llegó a convertirse en el que quizá sea el libro sobre estadística más popular jamás publicado y vendió más de un millón de ejemplares.

El libro se merece la popularidad y los elogios. Es una maravilla de la comunicación estadística. También convirtió a Darrell Huff en una leyenda entre los entendidos. Ben Goldacre, epidemiólogo y autor superventas de Mala ciencia , afirmó con admiración que «The Huff» había escrito un libro «impactante». El escritor estadounidense Charles Wheeland describe su libro Naked Statistics como un «homenaje» al «clásico» de Huff. La respetada revista Statistical Science organizó una retrospectiva de Huff cuando se cumplieron cincuenta años de su publicación.

Yo antes también pensaba eso. De adolescente me encantaba leer Cómo mentir con estadísticas . Brillante, perspicaz e ilustrado con diagramas atractivos, este libro me permitió mirar bajo la alfombra de la manipulación estadística y me enseñó cómo se falseaban los datos, con lo que ya no volverían a engañarme.

Huff da un montón de ejemplos. Comienza sopesando cuánto dinero ganan los graduados en Yale. Según una encuesta de 1950, la promoción de 1924 tenía unos ingresos medios cercanos a los 500.000 dólares anuales, al valor actual. Parece posible, creíble —al fin y al cabo, se trata de Yale—, pero medio millón de dólares al año es mucho dinero. ¿De verdad es esa la media?

No. Huff explica que esta cifra tan «improbablemente generosa» proviene de los datos que aportan los exalumnos, y cabe sospechar que exageren sus ingresos por una simple cuestión de vanidad. Además, solo se tuvieron en cuenta las encuestas que los exalumnos se molestaron en responder, y la encuesta solo les llegó a los exalumnos que Yale consiguió encontrar. ¿Y quiénes son fáciles de encontrar? Los ricos y famosos. «¿Quiénes son los corderitos perdidos que Yale etiqueta como “dirección desconocida”?», se pregunta Huff. Yale controlaba a los exalumnos millonarios, pero es muy posible que pasara por alto a algunos de sus compañeros con menos éxito. Todo esto significa que la encuesta presentará una conclusión extraordinariamente sobredimensionada.

Huff se mueve como pez en el agua en un amplio abanico de crímenes estadísticos, desde anuncios de dentífricos basados en investigaciones elegidas por conveniencia hasta mapas que cambian de significado dependiendo de cómo los coloreemos. Como escribió Huff: «Los timadores conocen todos estos trucos; las personas honestas deben aprenderlos para defenderse».

Si lees Cómo mentir con estadísticas , te volverás más escéptico respecto a cómo pueden engañarte los números. Es un libro inteligente e instructivo.

Pero yo me he pasado más de una década tratando de comunicar ideas estadísticas y hechos contrastados numéricamente, y a medida que pasan los años cada vez me incomoda más Cómo mentir con estadísticas y lo que representa. ¿Qué dice de las estadísticas —y de nosotros— que el libro más exitoso sobre esta cuestión sea, de la primera a la última página, una advertencia sobre la desinformación?

Darrell Huff publicó Cómo mentir con estadísticas en 1954. Pero ese mismo año ocurrió otra cosa: dos investigadores británicos, Richard Doll y Austin Bradford Hill, elaboraron uno de los primeros estudios convincentes para demostrar que fumar causa cáncer de pulmón. [3]

Doll y Hill no habrían podido llegar a esta conclusión sin estadísticas. Las tasas de cáncer de pulmón se habían multiplicado por seis en el Reino Unido en solo quince años; en 1950, las del Reino Unido eran las más altas del mundo, y las muertes por cáncer de pulmón superaron por primera vez a las de tuberculosis. Incluso para tomar conciencia de esta situación era necesaria una perspectiva estadística. Un médico, en soledad, solo habría podido hacerse una idea vaga.

Para demostrar que los cigarrillos eran los culpables, se necesitaban, de nuevo, estadísticas. Mucha gente pensaba que los coches con motor eran la causa del aumento de cáncer de pulmón. Tenía sentido. En la primera mitad del siglo XX , los coches con motor se volvieron omnipresentes, con los gases de los tubos de escape y las emanaciones extrañamente atractivas del alquitrán de las carreteras nuevas. El cáncer de pulmón se incrementó en la misma época. Descubrir la verdad —que la causa eran los cigarrillos y no los coches— requería algo más que observar la situación. Era necesario que los investigadores empezaran a contar, y a comparar, con mucho detalle. Se necesitaba, en suma, la estadística.

Muchos valoraban con escepticismo la hipótesis de los cigarrillos, aunque no era del todo nueva. Por ejemplo, en la Alemania nazi se invirtieron considerables recursos para conseguir pruebas de que el tabaco era peligroso; Adolf Hitler lo detestaba. Sin duda lo complació que los médicos descubrieran que causaba cáncer. No obstante, por razones obvias, el hecho de que los nazis lo detestaran no impidió su popularidad.

Así que Doll y Hill decidieron llevar a cabo sus propias investigaciones estadísticas. Richard Doll era un joven apuesto, sereno e indefectiblemente educado. Había vuelto de la Segunda Guerra Mundial con la cabeza rebosante de ideas sobre cómo la estadística podía revolucionar la medicina. Su mentor, Austin Bradford Hill, había sido piloto en la Primera Guerra Mundial antes de estar al borde de la muerte por tuberculosis. (1) Hill era un hombre carismático, con un humor mordaz, y se lo consideraba el mejor médico estadístico del siglo XX . [4] Su labor como detectives de datos logró salvar vidas.

Su primer estudio sobre la relación entre el hecho de fumar y el cáncer empezó el día de Año Nuevo de 1948. Se centró en veinte hospitales del noroeste de Londres, y Richard Doll estuvo al cargo.

Cada vez que un paciente con cáncer llegaba al hospital, las enfermeras —de forma aleatoria— buscaban a otro paciente del mismo centro con una edad parecida y del mismo sexo. Ambos pacientes eran interrogados en profundidad sobre dónde vivían y trabajaban, su estilo de vida y su dieta, y su historial con el tabaco. Semana tras semana, mes tras mes, los resultados fueron llegando.

En octubre de 1949, menos de dos años después de que empezaran las pruebas, Doll dejó de fumar. Tenía treinta y siete años y había sido fumador durante toda su vida adulta. Él y Hill descubrieron que los fumadores empedernidos no solo doblaban, triplicaban o cuadriplicaban el riesgo de padecer cáncer de pulmón, sino que multiplicaban por dieciséis las posibilidades de tener cáncer de pulmón. [5]

Hill y Doll publicaron los resultados en septiembre de 1950, y enseguida se embarcaron en un estudio mayor, a largo plazo y más ambicioso. Hill escribió a cada uno de los médicos del Reino Unido —un total de 59.600— para que completaran un «cuestionario» sobre su salud y sus hábitos con los cigarrillos. Doll y Hill supusieron que los médicos serían capaces de hacer un seguimiento de lo que fumaban. Estarían en el registro médico, así que serían fáciles de encontrar. Y cuando muere un médico cabe esperar un buen diagnóstico de la causa de su muerte. Todo lo que tenían que hacer Hill y Doll era esperar.

Más de 40.000 médicos accedieron a la petición de Hill, pero no todos lo hicieron de forma complaciente. Debemos tener en cuenta que fumar era de lo más común en aquella época, no fue ninguna sorpresa descubrir que el 85 por ciento de los médicos varones de la primera muestra de Doll y Hill eran fumadores. A nadie le gusta que le digan que se están matando poco a poco, sobre todo si el método de suicidio es altamente adictivo.

Un médico acorraló a Hill en una fiesta en Londres. «Tú eres el tipo que quiere que dejemos de fumar», le dijo de manera acusadora.

«En absoluto —contestó Hill, que seguía siendo fumador de pipa—. Me interesa saber de qué morirás si sigues fumando y me interesa saber de qué morirás si dejas de fumar. Tú eliges, o lo dejas o sigues. A mí me es indiferente. Registraré tu muerte de todas formas.» [6]

¿He mencionado que Hill, al principio, se formó como economista? Fue entonces cuando adquirió este encanto conversacional.

El estudio de los médicos se alargó durante décadas, pero no pasó mucho tiempo antes de que Doll y Hill recabaran datos suficientes para publicar una conclusión clara: fumar provoca cáncer de pulmón, y cuanto más se fuma, más alto es el riesgo. Más aún —y esto era algo nuevo—: fumar también provoca ataques al corazón.

Los médicos no son idiotas. En 1954, cuando se publicó el estudio en su revista profesional, la British Medical Journal , sacaron sus propias conclusiones. Hill dejó de fumar aquel año, y muchos de sus compañeros también lo hicieron. Los médicos se convirtieron en el primer grupo social identificable en el Reino Unido que dejó de fumar de manera generalizada.

En 1954, por lo tanto, aparecieron al mismo tiempo dos visiones de la estadística. Para muchos lectores de Cómo mentir con estadísticas , de Darrell Huff, las estadísticas eran un juego lleno de timos y de trampas, y podía ser divertido desenmascarar a los estafadores y sus trucos. Pero para Austin Bradford Hill y Richard Doll, las estadísticas no eran algo de lo que reírse. Era una cuestión en la que había mucho en juego y, si se abordaba con sinceridad y diligencia, podía salvar vidas.

En la primavera de 2020 —cuando estaba dando los últimos retoques a este libro—, lo que estaba en juego con las estadísticas rigurosas, oportunas y transparentes resultó, de repente, muy claro. Un nuevo coronavirus arrollaba al mundo. Los gobernantes debían tomar las decisiones más relevantes que se habían tomado en décadas, y tenían que hacerlo rápido. Muchas de estas decisiones dependían de los datos que recababan los epidemiólogos, los estadísticos médicos y los economistas. Millones de vidas estaban potencialmente en riesgo, así como el sustento de miles de millones de personas.

Escribo estas palabras a principios de abril de 2020: muchos países de todo el mundo llevan un par de semanas de confinamiento, las muertes globales han superado las 60.000, y no está nada claro cómo acabará todo esto. Quizá, cuando este libro llegue a tus manos, estemos enfangados en la peor depresión económica desde la década de 1930 y el número de muertos se habrá disparado. Quizá, gracias al ingenio humano o a la buena fortuna, estos miedos apocalípticos se hayan desvanecido y solo formen parte del recuerdo. Hay muchas situaciones posibles. Y ese es el problema.

El epidemiólogo John Ioannidis escribió a mediados de marzo que el Covid-19 «podría ser el fracaso del siglo». [7] Los detectives de datos hacen cuanto pueden, pero deben trabajar con datos incompletos, inconsistentes y terriblemente inadecuados para tomar decisiones de vida o muerte con la seguridad con que nos gustaría.

Los detalles de este fracaso se estudiarán, sin duda, en los años por venir. Pero algunas cosas ya están bastante claras. Al principio de la crisis, por ejemplo, parece que los políticos han entorpecido la transmisión libre de estadísticas claras, un problema del que volveremos a ocuparnos en el capítulo octavo. Taiwán se quejó de que a finales de diciembre de 2019 ya informó de indicios importantes sobre la transmisión entre humanos a la Organización Mundial de la Salud (OMS), pero, a mediados de enero la OMS tuiteaba sin asomo de duda que China no había detectado pruebas de transmisión entre humanos. (Taiwán no es miembro de la OMS porque China reclama la soberanía sobre este territorio y exige que no se lo trate como un Estado independiente. Es posible que este obstáculo geopolítico haya provocado este supuesto retraso.) [8]

¿Influyó en algo? Casi seguro que sí. Con el número de casos doblándose cada dos o tres días, nunca sabremos qué habría cambiado de haber estado advertidos un par de semanas antes. Está claro que muchos líderes se tomaron su tiempo para valorar la gravedad potencial de la amenaza. El presidente Trump, por ejemplo, declaró a finales de febrero: «Va a desaparecer. Un día, como un milagro, desaparecerá». Cuatro semanas después, con 1.300 estadounidenses muertos y con más casos confirmados que ningún otro país, el señor Trump todavía anunciaba con esperanza que en Pascua todos podrían ir a la iglesia. [9]

Mientras escribo estas líneas los debates son encarnizados. ¿Podrán las pruebas rápidas, el aislamiento y el rastreo de contactos contener los brotes indefinidamente, o solo retrasarán los contagios? ¿Deberíamos preocuparnos más por las reuniones de pocas personas en espacios interiores o por las reuniones de mucha gente en espacios exteriores? ¿Cerrar las escuelas impide el contagio del virus, o es más dañino que los niños se queden en casa con unos abuelos vulnerables? ¿Hasta qué punto ayuda llevar mascarilla? Estas y muchas otras preguntas solo podrán responderlas buenos datos sobre quién se ha infectado y cuándo.

Pero un número considerable de infecciones no se registraron en las estadísticas oficiales debido a la falta de pruebas. Y las pruebas que sí que se llevaban a cabo proporcionaban un panorama sesgado, pues se centraba en el personal médico, los pacientes críticos y —afrontémoslo— personas ricas y famosas. Cuando escribo estas palabras, los datos todavía no pueden decirnos cuántos casos leves o asintomáticos hay y, por lo tanto, cuán mortífero es el virus. A medida que el número de muertes aumentaba exponencialmente en marzo, doblándose cada dos días, no había tiempo que perder. Los líderes pusieron a las economías en un coma inducido: más de tres millones de estadounidenses se quedaron en el paro en solo una semana de finales de marzo, lo cual multiplicó por cinco el récord anterior. La siguiente semana fue incluso peor: seis millones y medio de personas se quedaron sin trabajo. ¿Las posibles consecuencias para la salud eran lo bastante catastróficas como para justificar esta pérdida de empleos? Eso parecía, pero los epidemiólogos tuvieron que hacer sus mejores conjeturas con una información muy limitada.

Es difícil imaginar un ejemplo más extraordinario de hasta qué punto solemos dar por garantizada una recopilación de cifras sistemática y precisa. Las estadísticas de un amplio abanico de cuestiones importantes que precedieron al coronavirus se recabaron a lo largo de los años gracias al esfuerzo de estadísticos diligentes, y con frecuencia se pueden descargar desde cualquier lugar del mundo sin cargo alguno. Pero este lujo nos ha malcriado, y despreciamos con despreocupación las «mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas». El caso del Covid-19 nos recuerda lo desesperada que puede ser una situación cuando carecemos de estadísticas.

Darrell Huff hizo que las estadísticas parecieran el truco de un mago: todo muy divertido, nunca deben tomarse demasiado en serio. Mucho antes del coronavirus, empecé a preocuparme porque esta actitud no nos ayudaría. Hemos dejado de lado la idea de que las estadísticas pueden ayudarnos a comprender el mundo. No es que creamos que todas las estadísticas son una mentira, sino que no tenemos forma de desgranar las verdades. Así que creemos cualquier cosa que queramos creer (más sobre esta cuestión en el próximo capítulo), y, por lo demás, adoptamos la reacción de Huff: risa ácida, encogimiento de hombros, o las dos cosas a la vez.

Este cinismo estadístico no solo es una vergüenza, es una tragedia. Si cedemos a la idea de que ya no tenemos el poder de saber lo que es verdad, habremos perdido una herramienta vital. Es una herramienta que nos enseñó que los cigarrillos son mortíferos. Es nuestra única oportunidad real de abrirnos paso en la crisis del coronavirus o, desde una perspectiva más amplia, de comprender el complejo mundo en el que vivimos. Pero esta herramienta es inútil si nos limitamos al desprecio automático de cualquier estadística que no nos guste. No debemos ser crédulos, por supuesto, pero el antídoto de la credulidad no es no creer en nada, sino tener confianza para sopesar la información con curiosidad y un escepticismo saludable.

Las buenas estadísticas no son un truco, aunque son una especie de magia. Las buenas estadísticas no son humo ni espejos; de hecho, nos ayudan a ver con más claridad. Las buenas estadísticas son como el telescopio para el astrónomo, el microscopio para el bacteriólogo o los rayos X para el radiólogo. Si estamos dispuestos a permitírselo, las buenas estadísticas nos ayudarán a ver cosas del mundo que nos rodea y de nosotros mismos —tanto grandes como pequeñas— que no seríamos capaces de ver de otra manera.

El principal objetivo de este libro es persuadirte para que adoptes la visión de Doll y Hill, no el cinismo de Huff. Quiero convencerte de que las estadísticas pueden iluminar la realidad con claridad y honestidad. Para ello, necesito mostrarte que puedes beneficiarte del razonamiento estadístico evaluando las afirmaciones de los medios, de las redes sociales y de las conversaciones cotidianas. Quiero ayudarte a valorar las afirmaciones tal como son y, no menos importante, a saber dónde encontrar ayuda en la que confiar.

La buena noticia es que va a ser divertido. Hay una satisfacción real en llegar al fondo de la estadística: ganas confianza, alimentas tu curiosidad y acabas sintiendo que dominas algo. Entiendes en lugar de mirar con desconfianza desde el banquillo. La perspectiva de Darrell Huff es comida basura: superficialmente atractiva, pero tediosa al cabo de un rato. Y es mala para ti. Pero lo contrario de la comida basura estadística no son copos de avena y nabos, sino un menú variado y satisfactorio.

En este libro voy a relatar lo que he aprendido desde 2007, cuando la BBC me propuso que presentara un programa de radio llamado More or Less , un espacio sobre los números en las noticias y la vida. Los creadores del programa, el periodista Michael Blastland y el economista sir Andrew Dilnot, querían seguir otros caminos. Yo estaba menos cualificado para el cargo de lo que quizá creía la BBC: me formé en teoría económica, no en estadística. Sí, esta formación me daba cierta seguridad respecto a los números, pero era en esencia defensiva: había aprendido a detectar defectos y trucos, pero no mucho más.

Fue entonces cuando comenzó mi divergencia de perspectiva con Darrell Huff. Semana tras semana, mis colegas y yo evaluábamos afirmaciones estadísticas que articulaban las bocas de los políticos o que aparecían publicadas con letras mayúsculas en los periódicos. Con frecuencia, estas afirmaciones eran exageradas, pero el mero cotejo de los hechos no parecía una respuesta satisfactoria. Descubríamos que tras cada afirmación —verdadera, falsa o en el límite— había un mundo fascinante por descubrir y explicar. Tanto si evaluábamos la prevalencia de las apoplejías, las pruebas de que la deuda merma el crecimiento económico, o incluso cuántas veces se utiliza la palabra «ella» en El Hobbit , los números podían iluminar el mundo o encriptarlo.

Como muestra la epidemia del coronavirus, dependemos de cifras en las que podamos confiar para tomar decisiones como individuos, organizaciones y sociedad. Y, como ocurre con el coronavirus, solo recabamos estadísticas cuando nos enfrentamos a una crisis. Piensa en la tasa de desempleo, una variable que nos sirve para saber cuántas personas quieren un trabajo pero no lo encuentran. En la actualidad es un dato básico para cualquier gobierno que quiera comprender el estado de la economía, pero en 1920 nadie tenía ni la más remota idea de cuántas personas buscaban trabajo. [10] Solo cuando varias recesiones severas lo convirtieron en una cuestión políticamente pertinente los gobiernos empezaron a recopilar información para obtener ese dato.

Nuestro mundo, enorme y convulso, está lleno de preguntas que solo una atención adecuada a los números puede responder. ¿Facebook tiende a hacernos felices o infelices? ¿Podemos predecir por qué personas diferentes reaccionan de formas diferentes? ¿Cuántas especies hay en peligro de extinción? ¿Es una gran proporción del total? ¿Y cuál es la causa? ¿El cambio climático, la propagación de la agricultura, o algo distinto por completo? ¿La innovación humana se está acelerando o ralentizando? ¿Hasta qué punto es grave el impacto de la crisis de opioides en la salud de los estadounidenses? ¿Beber en la adolescencia es ahora menos común? Y, si es así, ¿por qué?

Cada vez me incomodaba más cuando los oyentes de More or Less nos felicitaban por «desbaratar estadísticas falsas». Es verdad, lo hacíamos, y era divertido. Pero, poco a poco, a medida que fui aprendiendo, me di cuenta de que la auténtica felicidad no estaba en cargarse falsedades sino en intentar comprender qué era verdad.

Trabajando en More or Less aprendí que los principios del sentido común pueden ayudarnos mucho si somos detectives de datos. Esos son los principios que voy a resumir en este libro. La mayoría del equipo de investigadores y productores, como yo, carecían de una formación seria sobre cómo analizar las cifras. Pero, incluso en ámbitos muy técnicos, algunas preguntas simples —y quizá un par de búsquedas en internet— con frecuencia generaban respuestas muy satisfactorias. Sí, en ocasiones un grado avanzado en estadística habría sido útil, pero nunca lo necesitamos para hacer las preguntas adecuadas. Y tú tampoco lo necesitarás.

Justo antes de las Navidades de 1953, unos veteranos ejecutivos de la industria tabaquera se reunieron en el hotel Plaza de Nueva York. El exhaustivo estudio de Doll y Hill todavía iba a tardar un año en publicarse, pero las grandes compañías tabaqueras ya eran conscientes de que la ciencia empezaba a tenerlas en el punto de mira. Se reunieron para decidir cómo reaccionar a esta crisis inminente.

La reacción fue —mal que nos pese— bastante brillante, y preparó el terreno de la propaganda a partir de entonces.

Revolvieron las aguas. Cuestionaron las investigaciones existentes; pidieron más investigaciones; financiaron investigaciones en otros ámbitos que interesaran a los medios, como el síndrome del edificio enfermo y la enfermedad de las vacas locas. Fabricaron dudas. [11] Un memorándum secreto de la industria recordó más tarde a los trabajadores que «la duda es nuestro producto». [12]

Como es lógico, cuando pensamos en la persuasión, pensamos en personas a las que se embauca para que crean algo que no deberían (hablaremos de esto en el próximo capítulo). Pero a veces el problema no es que creamos en algo con entusiasmo, sino que encontremos razones para no creer en nada. A los fumadores les gustaba fumar, dependían físicamente de la nicotina, y querían seguir fumando si podían. Una situación en la que los fumadores se encogieran de hombros y se dijeran «No puedo sacar nada en claro de estas afirmaciones» era perfecta para la industria tabaquera. Su propósito no era convencer a los fumadores de que los cigarrillos eran seguros, sino crear dudas sobre las estadísticas que demostraban que eran peligrosos.

Y resulta que la duda es un producto muy fácil de fabricar. Hace un par de décadas, los psicólogos Kari Edwards y Edward Smith llevaron a cabo un experimento en el que pidieron a un grupo de estadounidenses que esgrimieran argumentos a favor y en contra de cuestiones políticamente conflictivas entonces, como el derecho al aborto, el castigo físico a los niños, la adopción por parte de las parejas homosexuales, las cuotas para contratar a minorías y la pena de muerte para los menores de dieciséis años. [13] Descubrir que los ciudadanos tenían sesgos no fue una sorpresa: el problema era que les costaba construir el tipo de argumentos que utilizarían sus oponentes para defender sus opiniones. Más asombroso fue que Edwards y Smith demostraran que estos sesgos suelen aparecer de forma más clara en los argumentos negativos. La incredulidad funcionaba mejor que la credulidad. A los sujetos experimentales les parecía más fácil argüir contra posiciones que no les gustaban que a favor de las que apoyaban. La duda tenía un poder especial.

Además, la duda es fácil de vender porque forma parte del proceso de exploración y debate científico. A la mayoría de nosotros nos han enseñado —o deberían habernos enseñado— a cuestionar lo establecido. El lema de una de las sociedades científicas más antiguas, la Royal Society, es nullius in verba : «en palabra de nadie». Un grupo de presión que quiera negar una prueba estadística siempre podrá señalar un aspecto de la ciencia actual que todavía no está claro, aducir que la cuestión es terriblemente complicada, y exigir más investigaciones. Y estas afirmaciones sonarán científicas, incluso bastante sensatas. Pero dan la impresión falsa y peligrosa de que nadie puede saber nada.

Las técnicas de la industria tabaquera se han adoptado por doquier. [14] Hoy los que las utilizan con más descaro son los negacionistas del cambio climático, pero ya han superado los límites de la ciencia y se inmiscuyen en la política. Robert Proctor, un historiador que durante décadas se ha dedicado a estudiar la industria tabaquera, describe la política moderna como la «edad de oro de la ignorancia». De la misma manera que a muchos fumadores les gustaría seguir fumando, la mayoría de nosotros estamos aferrados a nuestros instintos viscerales respecto a las opiniones políticas. Todo lo que tienen que hacer los políticos es persuadirnos para que dudemos de las pruebas que pondrían en cuestión estos instintos.

Como declaró de manera infame Steve Bannon, antigua mano derecha de Donald Trump, al escritor Michael Lewis: «No nos preocupan los demócratas. La verdadera oposición son los medios. Y la forma de luchar contra ellos es inundarlo todo con mierda». [15]

La historia de otro concepto relacionado con Donald Trump —las fake news (noticias falsas)— también es instructiva. En su origen describía un fenómeno muy específico: páginas web que publicaban artículos falsos con la esperanza de obtener clics de las redes sociales y, por lo tanto, dinero publicitario. El ejemplo icónico fue la afirmación de que el Papa apoyaba la campaña presidencial de Trump. Cuando Trump ganó las elecciones, reinó durante un tiempo un pánico moral: a los comentaristas serios les preocupaba que algunos votantes ingenuos hubieran sido embaucados para votar a favor de Trump porque se habían creído esas mentiras intolerables.

El pánico fue un error. Varios estudios académicos demostraron que las noticias falsas ni gozaron de gran difusión ni fueron influyentes; en su mayoría las consumió un pequeño número de votantes ancianos y muy conservadores que de todas formas ya apoyaban a Trump. Estas historias falsas dejaron de ser un problema cuando las redes sociales pusieron coto a la amenaza. [16]

Pero la idea de las «noticias falsas» se volvió poderosa: una excusa para descartar cualquier afirmación inconveniente de cualquier fuente, una versión moderna del aforismo cínico «Mentiras, malditas mentiras, y estadísticas». El señor Trump, con su retorcido talento para convertir una cuestión compleja en un garrote político, aprovechó el concepto para demonizar a los periodistas profesionales. Y así lo hicieron otros políticos, como Theresa May, por entonces primera ministra británica, y su homólogo en la oposición, el líder del Partido Laborista, Jeremy Corbyn.

Las «noticias falsas» calaron porque apelaban a una verdad desafortunada: hay un montón de periodismo chapucero, incluso en los principales periódicos, como veremos. Pero también hay periodistas serios y responsables, que fundamentan con cuidado sus afirmaciones y que se vieron arrojados al mismo cubo de basura mental que los mercaderes que habían proclamado el apoyo del Papa a Trump.

Me preocupa un mundo en el que mucha gente crea cualquier cosa, pero me preocupa mucho más un mundo en el que no creamos en nada más que en nuestros propios prejuicios.

En la primavera de 1965, un comité del Senado de Estados Unidos sopesaba una cuestión de vida o muerte: poner o no una advertencia sobre los peligros del tabaco para la salud en los paquetes de cigarrillos. Un testigo pericial no estaba tan seguro sobre las pruebas científicas, así que empezó a hablar de las cigüeñas y los niños. Había una correlación positiva entre el número de recién nacidos y el número de cigüeñas de la zona, explicó. [17] La vieja historia de que las cigüeñas traían a los niños no era cierta, siguió el experto; por descontado que no lo era. Correlación no significa causalidad. A los bebés no los traen las cigüeñas, sino que las zonas más extensas proporcionan más espacio tanto para los bebés como para las cigüeñas. De manera análoga, que hubiera una correlación entre fumar y el cáncer de pulmón no significaba —en absoluto — que fumar causara cáncer.

«¿Cree honestamente que hay una relación causal comparable entre las estadísticas que relacionan fumar con la enfermedad y las que relacionan las cigüeñas con los niños?», preguntó el presidente del comité. El testigo pericial contestó que ambas le parecían lo mismo. [18]

El nombre de este experto era Darrell Huff.

El sector tabaquero le había pagado para que hiciera lo que mejor sabía hacer: entretejer ejemplos ingeniosos, algo de estadística resultona y cierta cantidad de cinismo para poner en duda la idea de que los cigarrillos eran peligrosos. Incluso estaba trabajando en una secuela de su obra maestra, pero nunca llegó a publicarse. El título de la secuela era: «Cómo vivir con las estadísticas sobre el tabaco». [19]

La duda es un arma poderosa, y las estadísticas son un blanco vulnerable. Se necesitan defensores. Sí, es fácil mentir con las estadísticas… pero es más fácil mentir sin ellas. (2)

Y, lo que es más importante, sin estadísticas es imposible contar la verdad, comprender el mundo para que podamos cambiarlo a mejor, como Richard Doll y Austin Bradford Hill. Lo que hicieron requirió ideas y determinación, pero no la capacidad mental de un genio ni técnicas matemáticas incomprensibles. Contaron lo que era importante: fumadores, no fumadores, casos de cáncer de pulmón, casos de enfermedades coronarias. Lo contaron de forma metódica y paciente, y, basándose en las pruebas que recabaron, extrajeron meticulosamente conclusiones. Con los años, estas conclusiones han salvado la vida a millones de personas, quizá incluso a ellos mismos: Hill dejó la pipa, se convirtió, junto con Doll, en un no fumador, y ambos llegaron a ser nonagenarios.

Cuando utilizamos estadísticas con seguridad y conocimiento, observamos tendencias que, de otra forma, serían demasiado sutiles, indiscernibles. El mundo moderno es muy extenso, muy complejo y muy muy interesante. Alberga casi a 8.000 millones de personas. En nuestra economía, todos los días cambian de manos billones de dólares. En un cerebro humano normal hay 86.000 millones de neuronas. [20] En internet hay alrededor de 2.000 millones de páginas web. Y un nuevo virus puede propagarse de una sola persona a miles, millones e incluso miles de millones de semejantes. Sea lo que sea lo que intentemos comprender del mundo, de los demás y de nosotros mismos, la estadística será una herramienta imprescindible: tanto como los rayos X para examinar los huesos, el microscopio para las bacterias y el telescopio para el firmamento.

Se cuenta una historia sobre el telescopio de Galileo: cuando la Iglesia católica romana acusó de herejía al padre de la astronomía, los veteranos cardenales no se atrevían a mirar a través del instrumento que había inventado, afirmaban que era el truco de un mago. ¿Galileo aseguraba que había visto montañas en la Luna? Sin duda la lente del telescopio estaba sucia. ¿Había visto las lunas de Júpiter? ¡Absurdo! Las lunas estaban en el propio telescopio. Y se negaron a mirar.

Cuatro siglos después es fácil reírse de esta historia, que por cierto se ha ido exagerando con el correr de los años. [21] No deberíamos ser tan autocomplacientes. Muchos de nosotros nos negamos a fiarnos de las pruebas estadísticas por miedo a que nos engañen. Nos creemos muy listos al adoptar la actitud de Huff de desprecio cínico hacia todas las estadísticas. Pero no lo somos. Estamos admitiendo la derrota frente a los populistas y los propagandistas que quieren que nos desentendamos, que dejemos de lado la lógica y las pruebas y nos refugiemos en las creencias que hacen que nos sintamos bien.

Mi intención es otra. Quiero que tengas la confianza suficiente para mirar por el telescopio y escudriñar el mundo. Quiero que comprendas la lógica que sustenta las verdades estadísticas, y que escapes de la influencia de la lógica defectuosa y los sesgos cognitivos y emocionales que configuran las falsedades.

Así que mira por el telescopio estadístico, observa. Te sorprenderá la claridad con la que ves.

Primera regla

Examina tus sentimientos

LUKE SKYWALKER : No… eso no es cierto. ¡Es imposible!

DARTH VADER : Examina tus sentimientos, ¡sabes que es verdad!

El Imperio contraataca (1980) [1]

A braham Bredius no tenía ni un pelo de tonto. Era crítico de arte y coleccionista, el mayor experto mundial en pintura holandesa, y en especial en el maestro del siglo XVII Johannes Vermeer. En su juventud, en la década de 1880, Bredius se forjó un nombre identificando obras que se atribuían por error a Vermeer. A los ochenta y dos años, en 1937, disfrutaba de una jubilación dorada. Acababa de publicar un libro muy bien considerado en el que identificaba doscientas obras falsas o imitaciones de Rembrandt. [2]

En ese momento de su vida recibió la visita en su villa de Mónaco de un abogado encantador llamado Gerard Boon. Boon quería pedirle su opinión sobre una obra descubierta hacía poco, Cena de Emaús , que se creía había pintado Vermeer. El exigente anciano se quedó sin palabras. Despidió a Boon con su veredicto: Emaús no solo era de Vermeer, sino que era la obra más excelsa del maestro holandés.

«Aquí tenemos, me atrevo a afirmar, la obra maestra de Johannes Vermeer de Delft —escribió poco después en un artículo—. Bastante diferente de sus otras pinturas, pero un Vermeer en cada pincelada. Cuando me mostraron esta obra maestra me costó controlar mi emoción», añadió, y señaló reverentemente que la obra era ongerept , la palabra holandesa para designar algo puro y virginal, inmaculado. Había ironía en la elección de sus palabras: no podía haber mayor adulteración en Emaús . Era una pintura fraudulenta, realizada sobre un viejo lienzo apenas unos meses antes de que Bredius posara sus ojos en ella, y endurecida con baquelita.

Pero en esta estafa monumental no solo cayó Bredius, sino todo el sector artístico holandés. Cena de Emaús se vendió pronto por 520.000 florines holandeses al Museo Boijmans de Rotterdam. Comparado con los salarios de la época, sería el equivalente hoy a unos 11 millones de euros. El propio Bredius contribuyó para que el museo adquiriera la obra.

Emaús se convirtió en la pintura más importante del Museo Boijmans, atrayendo a multitudes admiradas y críticas enardecidas. Pronto aparecieron muchas otras obras de estilo similar. Una vez aceptada la primera falsificación, fue más fácil colar las demás. No engañaron a todo el mundo, pero, como Emaús , sí a las personas que importaba engañar. Los críticos las verificaron, los museos las expusieron, los coleccionistas pagaron altas sumas por ellas: un total de más de 110 millones de euros al cambio actual. En términos financieros fue un fraude colosal.

Pero había más. El mundo artístico holandés reverenciaba a Vermeer como uno de los pintores más grandes que habían existido. Si bien pintó casi toda su producción en la década de 1660, no fue redescubierto hasta finales del siglo XIX . Se han conservado menos de cuarenta obras suyas. La supuesta aparición de media docena de obras de Vermeer en solo unos pocos años fue un acontecimiento cultural de primer orden.

También fue un acontecimiento que debía haber desafiado la credulidad. Pero no lo hizo. ¿Por qué?

No busques la respuesta en las pinturas. Si comparas un Vermeer auténtico con la primera falsificación, Emaús , es difícil entender cómo se pudo engañar a alguien, y mucho menos a alguien tan intuitivo como Abraham Bredius.

Vermeer fue un verdadero maestro. Su obra más famosa, La joven de la perla , es un retrato luminoso de una joven: seductora, inocente, adorable e inquieta; todo en una. Inspiró una novela, y también una película protagonizada por Scarlett Johansson. En La lechera , ensalza una sencilla escena doméstica con detalles como el brillo de un balde de cobre y una hogaza recién horneada que parece que la podrías coger. Después tenemos Mujer leyendo una carta . La envuelve la suave luz de una ventana que no se ve. ¿Tal vez esté embarazada? La vemos de perfil, sostiene la carta cerca del pecho, baja la vista para leer. La imagen desprende una calma espectacular: sentimos que está aguantando la respiración mientras lee las noticias. Nosotros también aguantamos la respiración. Una obra maestra.

¿Y Cena de Emaús ? En comparación, es una imagen estática y desmañada. Ni siquiera llega a imitación inferior: no se parece en nada a un Vermeer. No es una obra pésima, pero tampoco es brillante. Al lado del resto de las obras de Vermeer parece adusta, torpe. Y, aun así, tanto esta como otras obras falsas engañaron al mundo, y el mundo quizá seguiría engañado si no hubieran atrapado al falsificador gracias a una mezcla de imprudencia y mala suerte.

En mayo de 1945, cuando la guerra en Europa llegaba a su fin, dos oficiales de la comisión de arte de los Aliados llamaron a la puerta del número 321 de la calle Keizergracht, una de las zonas más exclusivas de Amsterdam. Les abrió un hombre carismático, de baja estatura, llamado Han van Meegeren. De joven había tenido un éxito efímero como artista. En su madurez, ya con el rostro flácido y el cabello canoso, se había hecho rico como marchante de arte.

Pero tal vez había estado haciendo negocios con las personas equivocadas, porque los oficiales lo acusaron de algo grave: Van Meegeren había vendido la recién descubierta obra de Johannes Vermeer La mujer adúltera a un nazi alemán. Y no a un nazi cualquiera, sino a la mano derecha de Hitler, Hermann Göring.

Arrestaron a Van Meegeren y lo acusaron de traición. Él lo negó todo con ferocidad e intentó ganarse la libertad con bravuconadas. Su manera de hablar, rápida y enérgica, solía bastarle para salir airoso de situaciones peliagudas. Pero no entonces. Pocos días después de su encarcelamiento, se derrumbó. Confesó, y lo que confesó no era una traición, sino un crimen que dejó perpleja a Holanda y al mundo entero.

«¡Idiotas! —se jactó—. ¿Creéis que he vendido un valiosísimo Vermeer a Göring? ¡De Vermeer nada! Yo mismo lo pinté.» [3]

Van Meegeren admitió haber pintado no solo la obra que se halló en manos de los nazis, sino el Cena de Emaús y muchas otras supuestas obras de Vermeer. El fraude se descubrió no porque alguien detectara las burdas falsificaciones, sino porque el falsificador confesó. ¿Y qué otra cosa podía hacer? Vender una obra maestra irreemplazable de Vermeer a los nazis era un crimen castigado con la horca, mientras que vender una falsificación a Göring no solo se podía perdonar, sino que incluso era admirable.

Pero el interrogante sigue ahí: ¿cómo pudo engañar una falsificación tan tosca a un experto como Abraham Bredius? ¿Y por qué comenzar un libro sobre estadística con una historia que no tiene nada que ver con los números?

La respuesta a ambas preguntas es la misma: cuando se trata de interpretar el mundo que nos rodea, debemos ser conscientes de que los sentimientos pueden sobreponerse a la experiencia. Cuando Bredius escribió «me costó controlar mi emoción», tenía, por desgracia, razón. Nadie poseía más conocimientos o experiencia que Bredius, pero Van Meegeren descubrió cómo convertir sus conocimientos y su experiencia en una desventaja.

Comprender cómo Van Meegeren engañó a Bredius es mucho más que una nota al pie en la historia del arte; explica por qué compramos cosas que no necesitamos, nos enamoramos de la pareja equivocada y votamos a políticos que defraudan nuestra confianza. En particular, explica por qué tan a menudo nos tragamos afirmaciones estadísticas que con pensarlo solo un momento veríamos que no pueden ser ciertas.

Como pintor, Van Meegeren no era un genio, pero comprendió intuitivamente algo sobre la naturaleza humana. A veces queremos que nos engañen.

En breve volveremos a la causa del error de Abraham Bredius. Por ahora, basta saber que su profundo conocimiento de las obras de Vermeer fue un lastre más que una ventaja. Cuando vio Cena de Emaús , su reacción emocional lo nubló. Y esa misma trampa nos acecha a cada uno de nosotros.

El objetivo de este libro es ayudarte a enfrentarte con sensatez a la estadística. Eso también significa que deberé ayudarte a enfrentarte con sensatez a ti mismo. Todo el conocimiento estadístico del mundo no evitará que creas afirmaciones que no deberías creer y que rechaces hechos que no deberías rechazar. Ese conocimiento debe complementarse con tu propio control emocional ante las afirmaciones estadísticas.

En algunos casos, no hay reacción emocional de la que preocuparse. Pongamos que afirmo que Marte está a más de 50 millones de kilómetros de la Tierra. Pocas personas se dejarían llevar por la pasión ante una afirmación de esta índole, así que puedes empezar a hacerte de inmediato algunas preguntas inteligentes.

Por ejemplo: ¿50 millones de kilómetros es mucha distancia? (En parte. Es más de cien veces la distancia entre la Tierra y la Luna. No obstante, otros planetas están mucho más lejos.) Pero, un momento, ¿Marte no está en una órbita diferente? ¿No significa eso que la distancia entre Marte y la Tierra varía en todo momento? (En efecto. La distancia mínima entre los dos planetas es un poco más de 50 millones de kilómetros, pero en ocasiones supera los 350 millones de kilómetros.) Puesto que no hay reacción emocional alguna que te lleve a distorsionar esta afirmación, puedes pasar directamente a tratar de comprenderla y valorarla.

El asunto se complica cuando entran en juego las reacciones emocionales, como hemos visto en el caso de los fumadores y las estadísticas sobre el cáncer. La psicóloga Ziva Kunda descubrió el mismo efecto en el laboratorio, cuando enseñó a unos sujetos experimentales un artículo exponiendo las pruebas de que el café y otras fuentes de cafeína pueden incrementar el riesgo de que las mujeres desarrollen quistes mamarios. A la mayoría les pareció bastante convincente. Pero a las mujeres que bebían mucho café, no. [4]

Solemos hallar maneras de rechazar evidencias que no nos gustan. Y lo contrario también es cierto: cuando las pruebas parecen respaldar nuestros prejuicios, es menos probable que nos esforcemos por detectar defectos.

Cuanto más extrema es la reacción emocional, más difícil es pensar con claridad. ¿Y si el médico te dijera que padeces una variante rara de cáncer y te advirtiera de que no buscaras información sobre ella? ¿Y si pasaras por alto la advertencia, consultaras la literatura científica y descubrieras que la esperanza de vida media es de solo ocho meses?

Esta es la situación en la que se encontró Stephen Jay Gould, un paleontólogo y excelente divulgador científico, a los cuarenta años. «Me quedé sentado, perplejo, durante un cuarto de hora —escribió en un ensayo que se ha hecho famoso. No es difícil imaginar sus emociones. «Ocho meses de vida. Ocho meses de vida. Ocho meses de vida»—. Luego mi mente se puso de nuevo en marcha, gracias a Dios.» [5]

Cuando su mente se puso en marcha, Gould se dio cuenta de que su situación quizá no fuera tan desesperada. Los ocho meses no eran un límite máximo, sino la media, lo que significaba que la mitad de los enfermos vivían más. Algunos debían de vivir mucho más. Gould tenía posibilidades: era relativamente joven; le habían detectado el cáncer en sus inicios; iba a recibir un buen tratamiento. Su médico había sido prudente al intentar alejarlo de la literatura médica, y muchos de nosotros agradeceríamos no tener que escuchar informaciones que sospechamos que no nos van a gustar.

En otro experimento, extrajeron una muestra de sangre de un grupo de estudiantes, les hicieron una presentación terrorífica sobre los peligros del herpes, y les dijeron que analizarían sus muestras para comprobar si tenían el virus del herpes. El herpes no se puede curar, pero se puede controlar y se pueden tomar precauciones para evitar transmitírselo a las parejas sexuales. De modo que era útil saber si tenían o no herpes. No obstante, una minoría significativa, uno de cada cinco, no solo prefirieron no saber si estaban infectados, sino que se mostraron dispuestos a pagar una suma considerable para que no analizaran su muestra. Dijeron a los investigadores que no querían enfrentarse a este tipo de ansiedad. [6]

Los economistas conductuales denominan a esto el «efecto avestruz». Por ejemplo, cuando los mercados de valores se desploman, es menos probable que la gente encienda el ordenador para ver cómo van sus inversiones. [7] No tiene sentido. Si utilizas la información de los precios de las acciones para tu estrategia de inversión, deberías hacerlo tanto en los buenos momentos como en los malos. Si no lo haces, no hay muchas razones para que sigas las fluctuaciones… Entonces ¿por qué las sigues con tanta frecuencia cuando los valores suben?

No es fácil controlar las emociones cuando la información es importante para nosotros, en gran medida porque las emociones pueden hacer descarriar nuestro razonamiento. Gould se dio cuenta de que no había pensado con claridad debido al choque inicial, pero ¿cómo podía estar seguro de que, al ver señales de esperanza en las estadísticas, no se encontraba en un estado de negación? No podía. Visto en retrospectiva, no fue un estado de negación: vivió veinte años más y murió a causa de otra enfermedad.

No es necesario que nos convirtamos en procesadores insensibles de información numérica; con frecuencia bastará con que advirtamos nuestras emociones y las tengamos en cuenta para mejorar nuestro juicio. Más que un control sobrehumano de nuestras emociones, se trata de desarrollar buenos hábitos. Pregúntate: ¿cómo hace que me sienta esta información? ¿Me siento justificado o ufano? ¿Angustiado, enfadado o con miedo? ¿La rechazo, busco razones para refutar la afirmación?

Yo mismo he intentado mejorar en este aspecto. Hace unos años compartí un gráfico en las redes sociales en el que se mostraba un rápido incremento en el apoyo al matrimonio de personas del mismo sexo. Resulta que estoy implicado emocionalmente en esta cuestión y quería compartir las buenas noticias. Consideré que el gráfico provenía de un periódico reputado y lo retuiteé.

La primera respuesta fue: «Tim, ¿te has fijado en los ejes del gráfico?». El corazón me dio un vuelco. Si hubiera mirado el gráfico con atención durante cinco segundos, me habría dado cuenta de que era una chapuza, con una escala temporal defectuosa que distorsionaba la ratio del progreso. Cada vez había más personas que aprobaban este tipo de matrimonio, como mostraba el gráfico, pero debería haberlo clasificado como «visualización defectuosa de los datos», en lugar de compartirlo entusiasmado con el mundo. Las emociones me habían ganado la partida.

Sigo cometiendo este error, pero espero que con menos frecuencia.

Sin duda soy mucho más prudente, y también más consciente de esta conducta cuando la veo en los demás. Fue mucho más evidente durante los primeros días de la epidemia de coronavirus, cuando unas desinformaciones que parecían útiles se propagaron más rápido incluso que el virus. Un artículo viral, que circuló por Facebook y por los grupos de correo electrónico, explicaba con un exceso de seguridad cómo diferenciar el Covid-19 de un resfriado, tranquilizaba a la gente con que el clima cálido aniquilaba al virus, y aconsejaba sin fundamento evitar el agua fría, mientras que el agua caliente acababa con cualquier virus. El artículo, en ocasiones atribuido al «amigo de mi tío», a la «dirección del hospital de Stanford» o a algún pediatra inocente o desconocido, era preciso en algunos puntos, pero en general se limitaba a especular y desinformar. Y, aun así, la gente —normalmente personas inteligentes— lo compartía una y otra vez. ¿Por qué? Porque querían ayudar a los demás. Estaban confusos, esas recomendaciones parecían útiles, y sentían que debían compartirlas. Es un impulso humano, cargado de buenas intenciones, pero no era sensato. [8]

Antes de repetir una afirmación estadística, trato de identificar cómo hace que me sienta. No es una prueba infalible contra los engaños, pero es un hábito que no hace daño y que a veces resulta de mucha ayuda. Nuestras emociones son poderosas. No podemos borrarlas, ni es eso lo que queremos. Pero podemos, y deberíamos querer, darnos cuenta de cuándo las emociones nublan nuestro entendimiento.

En 2011, Guy Mayraz, que por entonces era un economista conductual en la Universidad de Oxford, llevó a cabo un experimento sobre pronósticos. [9]

Mayraz mostró a un grupo de sujetos experimentales un gráfico de precios que subían y bajaban durante un período de tiempo. En realidad, eran fragmentos históricos del mercado de acciones, pero Mayraz les dijo que se trataba de fluctuaciones recientes del precio del trigo. Pidió a cada uno de los participantes que hiciera un pronóstico de cuál sería el siguiente movimiento del precio del trigo, y les ofreció una recompensa si acertaban.

Pero Mayraz también dividió a los sujetos en dos categorías. A la mitad de ellos les dijo que eran «agricultores» y que recibirían un extra si el precio subía. La otra mitad eran «panaderos» y ganarían un plus si el precio del trigo bajaba. Así que los participantes podían ganar dos pagos distintos: uno por un buen pronóstico y otro, como caído del cielo, si el precio del trigo los beneficiaba. Y Mayraz descubrió que la perspectiva del dinero caído del cielo influía en el pronóstico. Los agricultores esperaban que el precio del trigo subiera, y predijeron que el precio del trigo iba a subir. Los panaderos esperaban —y predijeron— lo contrario. Es el pensamiento ilusorio en su forma más pura: permitimos que nuestras esperanzas sesguen el razonamiento.

Otro ejemplo lo dieron los economistas Linda Babcock y George Loewenstein, que llevaron a cabo un experimento en el que aportaron a los participantes pruebas de un caso judicial real sobre un accidente de motocicleta. A continuación, de forma aleatoria, les dieron el papel de abogado acusador (defendía que el motociclista herido debía recibir 100.000 dólares de indemnización) y de abogado defensor (defendía que no había caso o que la indemnización debía ser baja).

Les dieron incentivos económicos para defender su caso con persuasión y para llegar a un acuerdo ventajoso con la otra parte. También les prometieron un incentivo aparte por pronosticar con precisión qué daños dictaminó el juez en el caso real. La predicción debía ser independiente del papel que desempeñaran, pero, de nuevo, el razonamiento se vio profundamente influido por lo que esperaban que fuera verdad. (3) [10]

Los psicólogos llaman a esto «razonamiento motivado», y consiste en pensar en una cuestión con el objetivo, consciente o inconsciente, de llegar a un tipo de conclusión particular. En un partido de fútbol, vemos las faltas que comete el equipo contrario pero pasamos por alto las que comete el nuestro. Es más probable que nos demos cuenta de aquello que queremos darnos cuenta. [11]

Tal vez el ejemplo más sorprendente se halle entre quienes piensan que el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) no causa el sida. Algunos incluso niegan la existencia del VIH, pero, en cualquier caso, el negacionismo del VIH implica rechazar el tratamiento estándar, que ahora es muy efectivo. Algunos fervorosos creyentes de esta idea han condenado, trágicamente, su vida y las de sus hijos, pero durante los años en que los tratamientos eran menos efectivos y acarreaban más efectos secundarios que en la actualidad debía de ser una creencia reconfortante. Cualquiera supondría que esta infausta creencia es rarísima, pero quizá no lo sea. Un estudio sobre hombres homosexuales y bisexuales de Estados Unidos descubrió que casi la mitad creía que el VIH no causaba el sida, y más de la mitad creía que los tratamientos convencionales hacían más daño que bien. Otros estudios de personas con sida descubrieron que los negacionistas eran entre el 15 y el 20 por ciento. No eran estudios con muestras aleatorias rigurosas, así que no me tomaré las cifras con demasiada seriedad. No obstante, queda claro que un gran número de personas rechaza el consenso científico y pone su vida en peligro. [12]

Observé también este pensamiento ilusorio en marzo de 2020, cuando unos investigadores de la Universidad de Oxford publicaron un modelo «punta del iceberg» de la pandemia. Aquel modelo sugería que el coronavirus podía estar mucho más extendido, pero que era menos peligroso de lo que pensábamos, lo cual suponía la implicación optimista de que lo peor pronto habría pasado. Era una visión minoritaria entre los epidemiólogos, puesto que la investigación de datos en aquel momento no contaba con las pruebas de que la vasta mayoría de los infectados eran asintomáticos. De hecho, uno de los puntos centrales que defendía el grupo de Oxford era que necesitábamos desesperadamente más datos para averiguar la verdad. Sin embargo, no fue este el mensaje que caló. En vez de eso, se compartieron por doquier las «buenas noticias», porque era algo que todos queríamos que fuera verdad. [13]

El pensamiento ilusorio no es la única forma de razonamiento motivado, pero es bastante común. En parte, creemos porque queremos creer. A una persona infectada con el VIH le reconfortará creer que el virus no causa el sida y que no se puede transmitir a los hijos cuando se los amamanta. Un «agricultor» quiere ser preciso en su pronóstico de los precios del trigo, pero también quiere ganar dinero, de modo que su pronóstico se ve distorsionado por su avaricia. Una activista política quiere que los políticos a los que apoya sean inteligentes, brillantes e incorruptibles. Se esforzará por ignorar o rechazar pruebas que demuestren lo contrario.

Y un crítico de arte que ame a Vermeer desea pensar que la pintura que tiene frente a los ojos no es una falsificación sino una obra maestra.

El pensamiento ilusorio fue lo que confundió a Abraham Bredius. El historiador del arte tenía un punto débil: su fascinación por las pinturas religiosas de Vermeer. Solo existían dos. Una la había descubierto él mismo: La alegoría de la fe . Todavía la poseía. La otra, Cristo en la casa de Marta y María , era la única obra conocida de Vermeer en la que se representaba una escena de la Biblia. Bredius la analizó en 1901 y concluyó, con bastante seguridad, que no era un Vermeer. Otros críticos no estuvieron de acuerdo, y al final todos llegaron a la conclusión de que Bredius se equivocaba, incluso el propio Bredius.

Dolido por esta experiencia, Bredius se prometió no volver a cometer el mismo error. Conocía y amaba a Vermeer más que ningún otro ser humano vivo, y siempre estaba ojo avizor para hallar una oportunidad que le redimiera identificando correctamente el próximo descubrimiento de una obra maestra de Vermeer.

Y a Bredius siempre le había fascinado el período entre la obra temprana y bíblica de Marta y María y las obras más características de Vermeer, que pintó años después. ¿Qué secretos se escondían en aquel período? ¿No sería maravilloso descubrir otra obra bíblica después de tantos años?

Bredius tenía otra teoría favorita sobre Vermeer. La idea era que el maestro holandés, de joven, había viajado a Italia y se había inspirado en las obras religiosas del gran maestro italiano Caravaggio. Era una conjetura; no se sabía mucho de la vida de Vermeer. Nadie sabía siquiera si alguna vez había visto un Caravaggio.

Van Meegeren conocía todas estas especulaciones de Bredius. Pintó Emaús como una trampa. Era un lienzo grande y hermoso, de tema bíblico, y —como defendía Bredius— la composición era un homenaje a Caravaggio. Van Meegeren añadió algunos toques típicos de Vermeer en la pintura usando utillaje del siglo XVII . La hogaza que rompe Cristo queda resaltada, igual que la famosa perla, con puntos gruesos de pintura blanca llamados pointillés . Y la pintura estaba dura y agrietada por el tiempo.

Bredius no dudó. ¿Por qué debería haber dudado? Gerard Boon, el títere de Van Meegeren, no estaba enseñándole solo una pintura: le estaba mostrando la prueba de que siempre había tenido razón. En sus últimos años, el anciano por fin había encontrado la pieza que faltaba. Bredius quería creer y, puesto que era un experto, no tuvo problemas en aducir razones de peso que respaldaran su conclusión.

Aquellos reveladores pointillés en el pan, por ejemplo: los puntos blancos parecen un poco torpes para el ojo inexperto, pero a Bredius le recordaron a la apetitosa hogaza de pan de La lechera . El hecho de que la composición recordara a Caravaggio habría pasado inadvertido a un observador mundano, pero saltaba a la vista a los ojos de Bredius. Encontró otras pruebas de que Emaús era auténtico. Identificó el jarrón genuino del siglo XVII que había copiado Van Meegeren. También había pigmentos del siglo XVII , o que lo parecían mucho. Van Meegeren había duplicado con mano experta la paleta de colores de Vermeer. Y estaba el lienzo mismo: un experto como Bredius podía detectar una falsificación del siglo XIX o del XX mirando el reverso del lienzo y constatando que era muy nuevo. Van Meegeren sabía todo esto. Pintó la obra en un lienzo del siglo XVII , limpió con cuidado los pigmentos superficiales, pero conservó la primera capa y el distintivo patrón de las grietas.

Y, por último, la prueba más sencilla: ¿la pintura estaba blanda? El reto para cualquiera que se proponga falsificar a un viejo maestro es que el óleo tarda medio siglo en secarse del todo. Si restriegas un trozo de algodón empapado en alcohol sobre la superficie de una pintura al óleo, es posible que el algodón se manche con los pigmentos. Si es así, la pintura es una falsificación moderna. Solo después de varias décadas la pintura se habrá endurecido lo suficiente para superar esta prueba.

Bredius había identificado falsificaciones gracias a este método…, pero la pintura de Emaús se resistió tenazmente a desprenderse de los pigmentos. Fue una razón de peso para que Bredius creyera que Emaús era una pintura antigua y, por lo tanto, auténtica. Van Meegeren lo había engañado con una brillante treta propia de un aficionado a la química, el resultado de muchos meses de experimentación. El falsificador había descubierto una manera de mezclar óleos del siglo XVII con un material nuevo: el fenol-formaldehído, una resina que, si se calentaba a 105 ºC durante dos horas se convertía en el que fue uno de los primeros plásticos, la baquelita. No era de extrañar, pues, que la pintura fuera dura y firme: estaba mezclada con plástico industrial.

Bredius tenía media docena de razones para creer que el Emaús era de Vermeer. Y le bastaron para rechazar una razón flagrante para creer lo contrario: esto es, que la pintura no se parecía en nada a ninguna obra de Vermeer.

Tengamos en cuenta de nuevo la declaración extraordinaria de Abraham Bredius: «Aquí tenemos, me atrevo a afirmar, la obra maestra de Johannes Vermeer de Delft. Bastante diferente de sus otras pinturas, pero un Vermeer en cada pincelada».

«Bastante diferente de sus otras pinturas»… ¿no debería haber sido una advertencia? Pero el anciano estaba desesperado por creer que ese era el Vermeer que había estado buscando durante toda su vida, el que lo conectaba con Caravaggio. Van Meegeren preparó una trampa en la que solo un verdadero experto podía caer. El pensamiento ilusorio hizo el resto.

Abraham Bredius es un ejemplo de que los expertos no son inmunes al razonamiento motivado. Bajo ciertas circunstancias, sus conocimientos pueden ser una desventaja. Molière, el escritor de sátiras francés, escribió: «Un idiota con estudios es más idiota que un idiota ignorante». Benjamin Franklin comentó: «Ser una criatura racional es algo muy conveniente, pues nos permite encontrar o inventar una razón para cualquier cosa que tengamos en la cabeza».

La ciencia social moderna está de acuerdo con Molière y Franklin: quienes tienen más conocimientos están mejor preparados para detectar los engaños, pero si caen en la trampa del razonamiento motivado son capaces de aducir más razones para creer en cualquier cosa que quieran creer.

Una investigación reciente concluyó que esta tendencia a evaluar las pruebas y los argumentos de forma sesgada a favor de nuestros propios esquemas no solo es común, sino que es igual de común entre las personas inteligentes. Ser listo o haber estudiado no supone defensa alguna. [14] En ciertas circunstancias, incluso podría ser una debilidad.

Ejemplo de ello es un estudio publicado en 2006 por dos politólogos, Charles Taber y Milton Lodge. Seguían los pasos de Kari Edwards y Edward Smith, cuyas investigaciones sobre la política y la duda ya hemos mencionado en la introducción. Igual que Edwards y Smith, querían examinar cómo razonan los estadounidenses sobre cuestiones políticas controvertidas, y eligieron el control de armas y la discriminación positiva.

Taber y Lodge pidieron a los participantes que leyeran una serie de argumentos de cada lado y que evaluaran la solidez o la debilidad de cada uno de ellos. Cabría esperar que, después de leer los pros y los contras, los participantes hicieran una valoración más ponderada de las opiniones contrarias, pero la nueva información no hizo más que extremar las posiciones. Esto se debió a que seleccionaron la información que les dieron para respaldar lo que ya creían. Cuando les invitaron a buscar más información, los participantes recabaron datos que sustentaran sus ideas preconcebidas. Cuando les invitaron a valorar la solidez de un argumento contrario, dedicaron un tiempo considerable a pensar en cómo desbaratarlo.

No es el único estudio que ha llegado a esta conclusión, pero lo más intrigante en el de Taber y Lodge es que los conocimientos no hacían más que empeorar las cosas. (4) Los participantes con más preparación encontraron más material para apoyar sus prejuicios y, más sorprendente todavía, encontraron menos material que los contradijera, como si utilizaran activamente sus conocimientos para evitar información incómoda. Generaron más argumentos a favor de su punto de vista, y señalaron más defectos en los argumentos contrarios. Estaban mucho mejor preparados para llegar a las conclusiones a las que habían querido llegar. [15]

De todas las reacciones emocionales posibles, la más relevante políticamente está motivada por el partidismo. Las personas con una afiliación política fuerte quieren estar en el lado de los buenos. Oímos una afirmación, y de inmediato configuramos nuestra reacción según si «eso es lo que piensa alguien como yo».

Pongamos por ejemplo esta afirmación sobre el cambio climático: «La actividad humana está provocando que se caliente el clima de la Tierra, lo que supone un riesgo serio para nuestro estilo de vida». Muchos de nosotros tenemos una reacción emocional ante una afirmación de este tipo; no es como la afirmación sobre la distancia que nos separa de Marte. Creer en ella o negarla es parte de nuestra identidad; dice algo de quiénes somos, de quiénes son nuestros amigos, y del tipo de mundo en el que queremos vivir. Si publico una afirmación sobre el cambio climático en los titulares del telediario, o en un gráfico diseñado para compartir en las redes sociales, atraerá la atención y recibirá reacciones no porque sea verdadera o falsa, sino por cómo se siente la gente respecto a ella.

Si dudas de que sea así, considera los hallazgos de una encuesta de Gallup que se hizo en 2015. Descubrió que había una distancia enorme entre cuánto se preocupaban los demócratas y los republicanos estadounidenses por el cambio climático. ¿Cuál podía ser la razón? Las pruebas científicas son las pruebas científicas. Nuestras creencias sobre el cambio climático no deberían fluctuar entre la izquierda y la derecha. Pero lo hacen. [16]

La distancia aumentaba en los participantes con más educación. Entre los que no tenían educación universitaria, el 45 por ciento de los demócratas y el 22 por ciento de los republicanos se preocupaban «bastante» por el cambio climático. Pero entre los que sí tenían educación universitaria, las cifras eran del 50 por ciento entre los demócratas y del 8 por ciento entre los republicanos. Si se miden los conocimientos científicos se replica un patrón similar: quienes más saben de ciencia entre los republicanos y los demócratas están más distanciados que quienes saben muy poco. [17]

Si la emoción no se entrometiera, es de suponer que más educación e información deberían ayudar a la gente a llegar a un acuerdo sobre cuál es la verdad o, al menos, cuál es la mejor teoría actual. Pero dar más información parece polarizar a la gente activamente en la cuestión del cambio climático. Este hecho da cuenta de lo importantes que son las emociones. La gente se esfuerza por llegar a una conclusión que encaje con sus otras creencias y valores, y, como Abraham Bredius, cuanto más saben, más munición tienen para llegar a la conclusión a la que esperan llegar.

Los psicólogos llaman a uno de estos procesos que generan polarización «asimilación sesgada». Imagina que te topas con el artículo de una revista que analiza lo que sabes sobre los efectos de la pena de muerte. Te interesa la cuestión, así que te pones a leer y llegas a la siguiente conclusión de una investigación:

Los investigadores Palmer y Crandall compararon las tasas de asesinato en diez pares de estados colindantes con diferentes legislaciones para la pena capital. En ocho de los diez pares, las tasas de asesinato eran más altas en el estado con pena capital. Este estudio rebate el efecto disuasorio de la pena capital.

¿Qué te parece? ¿Es plausible?

Si estás en contra de la pena capital, seguramente te lo parecerá. Pero si estás a favor, empezarás a sentir dudas, el tipo de dudas que ya hemos visto lo potentes que eran en el caso del tabaco. ¿La investigación fue llevada a cabo por profesionales? ¿Consideraron explicaciones alternativas? ¿Cómo gestionaron los datos? En resumen, ¿Palmer y Crandall saben de verdad lo que hacen o son un par de timadores?

A Palmer y Crandall no les ofenderán tus dudas. Este dúo no existe. Fueron imaginados por tres psicólogos, Charles Lord, Lee Ross y Mark Lepper. En 1979, Lord, Ross y Lepper llevaron a cabo un experimento diseñado para analizar cómo pensamos en las ideas que nos apasionan. Reunieron a un grupo de sujetos experimentales con opiniones contundentes a favor o en contra de la pena de muerte. Les enseñaron el sumario de dos estudios imaginarios. Uno de estos estudios inventados demostraba que la pena de muerte disminuía los crímenes graves; el otro, obra de los investigadores ficticios Palmer y Crandall, mostraba lo contrario. [18]

Como era de esperar, los participantes minusvaloraron los estudios que contradecían sus creencias. Pero Lord y sus colegas descubrieron algo más sorprendente: cuantos más detalles les mostraban —gráficos, métodos de investigación, comentarios de otros académicos ficticios— más fácil les era poner en duda las pruebas que no les gustaban. Si la duda es el arma, los detalles son la munición.

Cuando nos encontramos con pruebas que contradicen lo que creemos, nos preguntamos: «¿Debo creérmelo?». Si nos dan más detalles, veremos más oportunidades para detectar fallos en el argumento. Y cuando nos encontramos con pruebas que nos gustan, nos hacemos una pregunta diferente: «¿Puedo creérmelo?». Si nos dan más detalles, tendremos más puntos de apoyo para nuestras creencias. [19]

El resultado, que va contra toda lógica, es que presentar una exposición detallada y equilibrada de los pros y los contras de una idea, de hecho, puede provocar que la gente se polarice más. Si ya tenemos una opinión hecha, aprovecharemos las pruebas que la sustenten, pero nos molestarán los datos o los argumentos en contra. Esta «asimilación sesgada» de las nuevas pruebas significa que, cuanto más sepamos, más partidistas podremos ser en una cuestión conflictiva.

Quizá parezca absurdo. ¿Acaso no queremos saber la verdad? Sin duda debería ser así cuando la cuestión nos afecta personalmente, y el trágico caso del negacionismo de VIH/sida demuestra que algunas personas harán malabarismos increíbles para rechazar ideas que les son molestas o desagradables, aunque esas ideas puedan salvar vidas. El pensamiento ilusorio puede ser poderosísimo.

Pero con frecuencia tener razón no tiene consecuencias serias. En muchas cuestiones, llegar a una conclusión incorrecta no nos hace daño. Incluso puede ayudarnos.

Para ver por qué, piensa en una cuestión en la que la mayoría de las personas coinciden en que no hay una «verdad»: la diferencia moral entre comer ternera, cerdo o perro. La práctica que considerarás correcta dependerá, en gran medida, de tu cultura. Poca gente se preocupará en discutir la lógica subyacente de esta cuestión. Es mejor encajar con los demás.

Pero, aunque sea menos obvio, ocurre lo mismo con las cuestiones en las que sí hay una respuesta correcta. En el caso del cambio climático, existe una verdad objetiva, aunque no seamos capaces de discernirla con una certidumbre perfecta. Pero, dado que eres un individuo entre casi ocho mil millones de individuos en este planeta, las consecuencias medioambientales de lo que acabes pensando serán irrelevantes. Excepto por un puñado de personas —por ejemplo, si eres el presidente de China—, el cambio climático va a seguir su curso con independencia de lo que digas o hagas. Desde un punto de vista individual, el coste práctico de estar equivocado es cercano a cero.

Las consecuencias sociales de nuestras creencias, no obstante, son reales e inmediatas.

Imagina que cultivas cebada en Montana, y los veranos secos y calurosos están echando a perder las cosechas cada vez con mayor frecuencia. El cambio climático te importará. Y, aun así, la Montana rural es un lugar conservador, y las palabras «cambio climático» están cargadas de una connotación política. En cualquier caso, ¿qué podrías hacer tú al respecto? Así pone el hilo en la aguja el agricultor Eric Somerfeld:

En el campo, contemplando la cosecha devastada, Somerfeld no tenía dudas sobre cuál era la causa: el «cambio climático». Pero en el bar, con sus amigos, su lenguaje cambiaba. Desechó estas palabras tabú y optó por «tiempo errático» y «veranos más secos y calurosos», una táctica conversacional que en la actualidad no es extraña en el campo. [20]

Si Somerfeld viviera en Portland (Oregón) o en Brighton (Inglaterra), no necesitaría ser tan circunspecto en el bar local: lo más probable es que tuviera amigos que se tomaran el cambio climático muy en serio. Pero estos mismos amigos marginarían a cualquiera en el grupo social que gritara a los cuatro vientos que el cambio climático es una estafa china.

Así que tal vez no sea tan sorprendente que los estadounidenses con una buena educación estén polarizados respecto al cambio climático. Cientos de miles de años de evolución humana nos han configurado para encajar con aquellos que nos rodean. Esto ayuda a explicar los hallazgos de Taber y Lodge acerca de que, en cuestiones políticas controvertidas, las personas mejor informadas tienen más riesgo de caer en el razonamiento motivado: cuanto más persuasivos seamos para defender lo que nuestros amigos ya creen, más nos respetarán nuestros amigos.

El negacionismo del VIH muestra que somos capaces de estar trágicamente equivocados incluso en cuestiones de vida o muerte. Pero es mucho más fácil descarriarnos cuando las consecuencias prácticas de estar equivocado son pequeñas o inexistentes, mientras que las consecuencias sociales de estar «equivocado» pueden ser graves. No es una coincidencia que con ello se puedan describir muchas controversias que polarizan a la gente.

Es tentador pensar que el razonamiento motivado es algo que solo les ocurre a los demás. Yo tengo principios políticos; tú estás sesgado políticamente; él es un teórico de la conspiración. Pero sería más inteligente reconocer que todos pensamos más con el corazón que con la cabeza.

Kris De Meyer, un neurocientífico del King’s College de Londres, muestra a sus estudiantes un mensaje que describe el problema de un activista medioambiental con el negacionismo del cambio climático:

Para resumir las actividades de los negacionistas del cambio climático creo que podemos decir que:

(1) Sus acciones son agresivas mientras que las nuestras son defensivas.

(2) Las actividades de los negacionistas están bastante organizadas, casi como si siguieran un plan.

Creo que las fuerzas negacionistas se pueden caracterizar de oportunistas y comprometidas. Actúan con rapidez y parecen carecer totalmente de principios respecto a la información con la que atacan a la comunidad científica. No obstante, no cabe duda de que hemos sido bastante ineptos defendiendo nuestra posición, por muy buena que sea, en los medios de comunicación y frente al público. [21]

Los estudiantes, comprometidos creyentes en el cambio climático e indignados con la cortina de humo de los negacionistas cínicos y anticientíficos, asienten, están de acuerdo. Entonces, De Meyer revela el origen del texto. No es un correo electrónico reciente. Está copiado, casi al pie de la letra, de un infame memorándum interno escrito por un director de marketing de una empresa tabaquera en 1968. El memorándum no se queja de los «negacionistas del cambio climático» sino de las «fuerzas antitabaco», pero no cambia nada más. Puedes utilizar el mismo lenguaje, los mismos argumentos, y quizá incluso la misma seguridad de poseer la razón, ya defiendas (correctamente) que el cambio climático es real o (incorrectamente) que no existe un vínculo entre los cigarrillos y el cáncer.

(A continuación, voy a presentar un ejemplo de esta tendencia que, por razones personales, no puedo evitar que me toque de cerca. Mis amigos más bien de izquierdas, preocupados por el medio ambiente, son críticos con los ataques ad hominem contra los científicos que advierten sobre los peligros del cambio climático. Ya sabes a qué me refiero: afirmar que los científicos se inventan datos debido a sus sesgos políticos o porque esperan obtener alguna ayuda del gobierno. En pocas palabras: calumniar a la persona en lugar de analizar las pruebas. Pero estos mismos amigos míos no tienen ningún problema en aceptar y amplificar el mismo tipo de tácticas cuando se utilizan contra mis colegas economistas: dicen que nos inventamos los datos debido a nuestros sesgos políticos o porque esperamos obtener alguna ayuda de una gran empresa. Intenté exponer este paralelismo a una persona ponderada, y no llegué a ninguna parte. Era incapaz de comprender de qué le hablaba. Lo llamaría «tener un doble rasero», pero sería injusto porque insinuaría que es deliberado. No lo es. Es un sesgo inconsciente que es fácil ver en los demás pero muy difícil de detectar en uno mismo.) (5)

Nuestra reacción emocional a una afirmación estadística o científica no es una cuestión secundaria. Las emociones, más que la lógica, pueden dar forma a nuestras creencias, y con frecuencia lo hacen. Somos capaces de convencernos de creer en cosas extrañas y de dudar de pruebas claras para servir a nuestro partidismo político, seguir bebiendo café, evitar enfrentarnos a la realidad de que nos han diagnosticado VIH, o cualquier otra causa que implique una reacción emocional.

Pero no hay que desesperar. Aprender a controlar las emociones forma parte del proceso de hacerse adulto. El primer paso, muy sencillo, es ser consciente de estas emociones. Cuando veas alguna afirmación estadística, fíjate en tu reacción. Si sientes ofensa, triunfo, negación…, concédete un minuto. Luego, reflexiona. No es necesario que seas un robot privado de emociones, pero, igual que sientes, puedes y debes pensar.

La mayoría de nosotros no queremos engañarnos, ni siquiera cuando eso pueda ser socialmente ventajoso. Tenemos motivos para llegar a ciertas conclusiones, pero los hechos también importan. A mucha gente le gustaría ser estrella de cine, millonario o inmune a la resaca, pero pocas personas creen que de verdad lo son. El pensamiento ilusorio tiene límites. Cuanto más hagamos nuestro el hábito de contar hasta tres y seamos conscientes de nuestras reacciones viscerales, más probable será que nos acerquemos a la verdad.

Por ejemplo, un estudio dirigido por un equipo de académicos demostró que la mayoría de las personas son capaces de distinguir el periodismo serio de las noticias falsas, y además están de acuerdo en que es importante divulgar la verdad, no las mentiras. Sin embargo, ese mismo grupo de personas compartían con despreocupación titulares como «Arrestados más de 500 “migrantes nómadas” con chalecos suicidas» porque en el momento en que clicaron «compartir» no se pararon a pensar. No pensaron «¿Es verdad?», ni «¿Creo que la verdad es importante?». Mientras navegaban por internet en ese estado de distracción constante que todos conocemos, se dejaron llevar por las emociones y su partidismo. La buena noticia es que lo único que necesitaban para filtrar gran parte de la desinformación era pararse a pensar un momento. No es difícil, está al alcance de todos. Lo que tenemos que hacer es adquirir el hábito de pararnos a pensar. [22]

Otro estudio descubrió que las personas más capaces de distinguir las noticias reales de las falsas también eran las que sacaban una puntuación más alta en lo que se denomina la «prueba de reflexión cognitiva». [23] Estas pruebas —creadas por Shane Frederick, un economista conductual que se hizo famoso gracias al libro de Daniel Kahneman Pensar rápido, pensar despacio — planteaban preguntas como estas:

Un bate y una pelota juntos cuestan 1,10 dólares.

El bate cuesta un dólar más que la pelota.

¿Cuánto cuesta la pelota?

y

En un lago hay una zona de nenúfares. Todos los días la zona duplica su tamaño. Si la zona tarda 48 días en cubrir todo el lago, ¿cuánto tardaría en cubrir la mitad del lago? (6)

Mucha gente se equivoca al responder a estas preguntas la primera vez que las escucha, pero lo que se requiere para dar con la respuesta correcta no es inteligencia o una formación matemática, sino pararse un momento a pensar en la reacción visceral que sentimos. Shane Frederick señala que darse cuenta del error inicial, normalmente, es todo lo que se necesita para resolver el problema. [24]

Las preguntas de reflexión cognitiva nos invitan a sacar la conclusión errónea sin pensárnoslo. Y lo mismo hacen los memes incendiarios o los discursos demagógicos. Por esta razón debemos mantener la calma. Y por esta razón, también, muchas arengas persuasivas están diseñadas para encender nuestra lujuria, deseo, compasión o ira. ¿Cuándo fue la última vez que Donald Trump, o, en la misma línea, Greenpeace, tuiteó algo con la intención de que reflexionáramos con calma? Los persuasores de hoy no quieren que nos paremos a pensar. Quieren estresarte y hacerte sentir.

No tengas prisa.

Han van Meegeren fue arrestado casi justo después de que acabara la ocupación alemana. Debería haber sido juzgado y castigado por colaborar con los nazis.

Este astuto falsificador se hizo de oro durante la ocupación nazi. Poseía varias mansiones. Mientras Amsterdam se moría de hambre durante la guerra, Van Meegeren organizaba orgías periódicas en las que las prostitutas recibían como pago un puñado de perlas. Si no era un nazi, hizo todo lo que pudo por comportarse como uno de ellos. Fue amigo de los nazis y celebró a lo grande la ideología nazi.

Van Meegeren ilustró y publicó un libro lujoso y malvado titulado Teekeningen 1 , lleno de poesías e ilustraciones grotescas y antisemitas que utilizaban toda la iconografía y los colores de los nazis. No reparó en gastos para publicar el libro, y no es de extrañar, si se tiene en cuenta quién iba a leerlo. Se entregó una copia en mano a Adolf Hitler con una dedicatoria en carboncillo escrita a mano: «Para mi amado Führer, un tributo de agradecimiento. Han van Meegeren».

Este ejemplar se encontró en la biblioteca de Hitler.

Para comprender qué ocurrió luego, debemos comprender las emociones, no la lógica. Los holandeses estaban decepcionados con ellos mismos después de cinco años de ocupación alemana. Anne Frank fue solo la más famosa de los muchos judíos que fueron deportados de Holanda y exterminados; en Holanda se deportó una proporción mucho más alta de judíos que en Francia o Bélgica. [25] Van Meegeren, por descontado, era un colaboracionista. Pero en la estela de la guerra los holandeses se cansaron de hacer desfilar por los juzgados a hombres como él, mes tras mes. Deseaban con desesperación una historia más inspiradora, igual que Abraham Bredius quería encontrar desesperadamente un Vermeer con influencias de Caravaggio. De nuevo, Van Meegeren produjo lo que quería la gente: en esta ocasión, una historia liviana de audacia y engaño en la que un holandés devolvía el golpe a los nazis.

Los hombres encargados de procesar a Van Meegeren pronto se convirtieron en sus cómplices involuntarios. Montaron un absurdo acto publicitario en el que Van Meegeren «demostró» que era un falsificador y no un traidor pintando un cuadro con el estilo de Emaús . Uno de los emocionados titulares aseguraba: «Pinta por su vida». Los periódicos de los Países Bajos y de todo el mundo no podían dejar de admirar al gran artista del espectáculo.

Luego llegó el juicio, un circo mediático en el que el carismático Van Meegeren era el maestro de ceremonias. Se inventó una historia: había falsificado arte solo para demostrar su valía como artista y para dejar como idiotas a los expertos. Cuando el juez le recordó que había vendido las falsificaciones a precios altos, respondió: «Si las hubiera vendido baratas, habría sido obvio que eran cuadros falsos». En la sala se oyeron carcajadas; Van Meegeren los tenía a todos encantados. Un hombre que debería haber sido considerado un traidor remodeló su reputación en la de un patriota, incluso en la de un héroe. Manipuló las emociones de los holandeses como había manipulado las emociones de Abraham Bredius antes de la guerra.

No solo los holandeses se tragaron la historia del hombre que le había tomado el pelo a Göring. Van Meegeren encontró a un montón de personas dispuestas a exagerar los detalles de su historia. Sus primeros biógrafos lo convirtieron en un embaucador incomprendido, herido porque habían rechazado su arte pero feliz por haber engañado a los ocupantes de su país. Una escena recurrente es la de que a Göring, mientras esperaba a que lo juzgaran en Nuremberg, le contaron que Van Meegeren le había engañado y «pareció como si por primera vez tomara conciencia de que el mal existía». Una vez se oye esta anécdota, es difícil no repetirla. Pero, igual que los pointillés en la hogaza, es un revelador detalle igual de falso.

Si el ejemplar de Teekeningen 1 con la dedicatoria personal a Hitler se hubiera encontrado antes del juicio a Van Meegeren, la historia del falsificador valiente se habría desmoronado. La verdad sobre Van Meegeren habría sido evidente. ¿O no?

La incómoda verdad sobre Teekeningen 1 es que el ejemplar en la biblioteca de Hitler se encontró casi de inmediato. De Waarheid , un diario de la resistencia holandesa, había anunciado su descubrimiento el 11 de julio de 1945. Pero no importó; nadie quería saberlo. Van Meegeren se desentendió, aseguró que había firmado cientos de ejemplares y que esa dedicatoria debió de añadirla otra persona. Hoy habría descalificado la información del periódico como «noticias falsas».

Era una excusa ridícula, pero Van Meegeren había logrado hipnotizar a los fiscales igual que había hecho con Bredius, distrayéndolos con detalles interesantes y vendiéndoles la historia que querían creer.

En la declaración final frente al tribunal volvió a asegurar que no lo había hecho por el dinero, que solo le había dado problemas. Era una afirmación temeraria: recordemos que mientras Amsterdam pasaba hambre durante la guerra, Van Meegeren adornaba sus mansiones con prostitutas, joyas y prostitutas que llevaban joyas. No importó: los periódicos y la población se tragaron la historia.

Después de que lo hallaran culpable por falsificación, Van Meegeren salió de la sala entre gritos de júbilo. Le había puesto el broche a una estafa mucho más audaz: un fascista y un fraude se convirtieron en el valiente héroe del pueblo holandés. Abraham Bredius quería con desesperación un Vermeer. Los holandeses querían con desesperación símbolos de la resistencia a los nazis. Han van Meegeren sabía cómo dar a los demás lo que querían.

Antes de cumplir con un solo día de su condena, Van Meegeren murió de un ataque al corazón el 30 de diciembre de 1947. Una encuesta de opinión que se había hecho unas semanas antes lo definía como el hombre más popular del país después del primer ministro.

Si el pensamiento ilusorio puede convertir una burda falsificación en un Vermeer, o a un vil nazi en un héroe nacional, puede convertir una estadística dudosa en una prueba sólida, y una prueba sólida en una noticia falsa. Pero no tiene por qué ser así. Hay esperanza. Hemos comenzado un viaje de descubrimiento para saber cómo los números pueden ayudarnos a comprender el mundo. El primer paso es que cuando recibamos alguna información nueva nos paremos a pensar, analicemos nuestras emociones y advirtamos si nos estamos esforzando para llegar a una conclusión concreta.

Cuando nos topamos con una afirmación estadística sobre la realidad, y pensamos en compartirla en las redes sociales o en escribir una refutación brutal, deberíamos preguntarnos: «¿Cómo hace que me sienta?». (7)

Y no deberíamos hacer eso únicamente por nosotros mismos, sino como un deber social. Hemos visto lo fuerte que puede ser la presión social a la hora de influir en lo que creemos y pensamos. Al pararnos un momento, controlamos nuestras emociones y el deseo de afirmar una afiliación partidista, y nos comprometemos a sopesar con calma los hechos; no solo pensamos con más claridad, sino que modelamos un pensamiento más claro también para los demás. Es posible adoptar una posición no como miembro de una tribu política sino como alguien que quiere reflexionar y razonar de manera equilibrada. Yo quiero dar este tipo de ejemplo. Y espero que tú también.

Van Meegeren comprendió demasiado bien que lo que sentimos da forma a lo que pensamos. Sí, la experiencia y el conocimiento técnico son importantes, pero el aspecto técnico de cómo comprender los números lo veremos en los próximos capítulos. Si no dominamos nuestras emociones, ya sea cuando nos dicen que dudemos o cuando nos dicen que creamos, correremos el peligro de engañarnos.

Segunda regla

Sopesa la experiencia personal

A vista de pájaro lo puedes contemplar todo…

A vista de gusano no tienes esa ventaja. Solo ves lo que tienes delante.

MUHAMMAD YUNUS [1]

C uando acepté presentar More or Less , me parecía un trabajo de ensueño. Desmontar las absurdidades numéricas de las noticas era divertido, y al mirar por el telescopio estadístico no paraba de aprender cosas nuevas e interesantes. No obstante, había un problema: cada vez que hacía el trayecto hasta los estudios de la BBC para grabar el programa, sentía que mi experiencia personal contradecía algunas estadísticas que parecían creíbles.

Permíteme explicarlo. Ese trayecto no era el viaje más glamuroso del mundo. Para llegar a White City, en el oeste de Londres, desde Hackney, en el este, me abría paso a toda prisa por una calle atiborrada, tomaba un autobús de dos pisos repleto de gente y contemplaba el tráfico mientras avanzábamos lentamente hacia Bethnal Green, la estación de metro. Si en el autobús había gente, en el vagón había más. En comparación, una lata de sardinas parecía una suite de hotel. En el andén me unía a la optimista multitud de pasajeros que esperábamos encontrar un vagón hacia Central Line con el espacio mínimo para colarnos dentro. No estaba claro, ni mucho menos. Con frecuencia teníamos que esperar al segundo o al tercer metro antes de poder escurrirnos entre otros pasajeros gruñones que se habían subido más al este. Ni hablar de encontrar un asiento libre.

Fue esta experiencia la que puso en duda mi opinión de lo que los números podían ayudarnos a comprender el mundo porque, cuando miraba las estadísticas sobre la ocupación real del transporte público en Londres, contradecían de plano las pruebas que veía con mis ojos y, en los días calurosos, que olía con mi nariz. Aquellas estadísticas aseguraban que la media de ocupación en un autobús de Londres era de unas doce personas, un número nimio si se compara con los sesenta y dos asientos disponibles del autobús de dos pisos que cogía cada mañana. [2] Parecían erróneas. Algunos días tenía a más de doce personas al alcance de la mano, por no hablar de cuántas había en total en el autobús.

Las cifras de ocupación del metro eran aún más irreales. Según Transport for London, la capacidad máxima de uno de estos trenes es de más de un millar de personas. [3] Pero ¿cuál era la ocupación media? Menos de 130 personas. [4] ¿Cómo era posible? En un tren de Central Line ni siquiera te cruzarías con esas 130 personas. Cabrían en un solo vagón y los otros siete quedarían vacíos. Y no se trata de la ocupación durante las horas tranquilas, sino la media. ¿Debía creer que estas estadísticas —12 personas en un autobús, 130 personas en el metro— reflejaban la realidad? Por supuesto que no; cada vez que iba a trabajar no solo me costaba llegar al vagón, sino que tenía problemas para llegar al andén. Por fuerza los vagones iban más llenos de lo que decían las estadísticas.

En el estudio de radio, alababa las virtudes del pensamiento estadístico. Pero de camino al estudio mi experiencia diaria me decía que estas estadísticas en particular tenían que estar equivocadas.

La contradicción entre lo que vemos con nuestros ojos y lo que afirman las estadísticas puede ser muy real. En el capítulo anterior vimos que es importante no dejarse engañar por los sentimientos personales. Puesto que soy un detective de datos confeso, cabría esperar que dijera eso mismo sobre las experiencias personales. Al fin y al cabo, ¿a quién vamos a creer? ¿A una fiable hoja de cálculo o a nuestros ojos fraudulentos?

La verdad es más compleja. No deberíamos descalificar nuestras experiencias personales como si fueran sentimientos, al menos no sin antes reflexionar un poco. A veces las estadísticas nos proporcionan una forma mucho mejor de comprender el mundo; otras veces nos desorientan. Debemos saber sopesar cuándo las estadísticas entran en conflicto con nuestra experiencia diaria y, en estos casos, decidir en qué creer.

Entonces ¿qué deberíamos hacer cuando las cifras dicen una cosa y la vida cotidiana otra? De eso trata este capítulo.

Podemos empezar por investigar de dónde provienen las estadísticas. En el caso del transporte público, los datos son de Transport for London (TfL), la organización gubernamental que supervisa las carreteras y el transporte público. Pero ¿cómo saben los analistas de TfL cuántas personas se suben al autobús o al metro? Es una buena pregunta, y la respuesta es que no lo saben. Sin embargo, pueden hacer una buena conjetura. Hace años estas estimaciones se basaban en estudios que realizaban los investigadores con portapapeles y cuestionarios en las paradas de autobús o de metro. Sin duda era un método agotador, aunque es improbable que introdujera tantos errores como para explicar la gran disparidad entre mi experiencia y las cifras oficiales de ocupación.

En cualquier caso, en la era de los pagos inalámbricos es mucho más fácil calcular el número de pasajeros. La gran mayoría de los viajes de autobús los hacen personas con el chip de identificación inalámbrico de la tarjeta bancaria, la tarjeta Oyster de TfL o el móvil. Los científicos de datos del TfL pueden comprobar cuándo y dónde se utilizan estos dispositivos. Todavía deben suponer cuándo se baja el pasajero, pero a menudo es posible hacerlo: por ejemplo, pueden rastrear el viaje de vuelta más tarde en esa misma área. O pueden ver que hemos utilizado la tarjeta en un servicio de conexión: cada vez que entro en la red de metro en Bethnal Green, un minuto después de que el autobús en el que iba llegara a la zona, TfL puede concluir con cierta seguridad que he ido en autobús hasta la parada de Bethnal Green, pero no más allá.

En el metro de Londres los pasajeros entran y salen, pero TfL no sabe qué rutas hacen por la red, en la que hay varias alternativas plausibles. TfL, por lo tanto, no sabe lo llenos que van los trenes. De nuevo, puede hacerse una idea utilizando en ocasiones las encuestas en papel para completar la imagen de cómo se mueven los pasajeros.

Pronto las estimaciones serán más precisas. El 8 de julio de 2019, TfL adoptó un sistema para utilizar las redes wifi y medir la ocupación de los diferentes tramos del metro de Londres. Cuantos más móviles traten de conectarse a la red wifi, más llena estará una estación en particular. Este sistema, en principio, permitirá que TfL detecte las masificaciones y otros problemas en tiempo real. (Hablé con el equipo de datos de TfL el día después de que adoptaran este sistema. Estaban adorablemente emocionados.) [5]

Por lo tanto, las estadísticas son como mínimo plausibles. No podemos rechazarlas porque estén equivocadas.

El siguiente paso es buscar las razones de por qué nuestra experiencia personal es tan diferente. En mi caso, el punto de partida obvio es que hago los trayectos en hora punta y en uno de los tramos más utilizados de la red. No es de extrañar que esté a tope.

Pero esta línea de pensamiento es más profunda. Es posible que la mayoría de los trenes no vayan llenos y, a la vez, que la mayoría de las personas viajen en trenes llenos. Para ilustrarlo de forma un poco extrema, imagina que una línea de metro hipotética funciona con diez trenes al día. El tren de la hora punta lleva a un millar de personas abarrotadas. El resto de los trenes no llevan ni un solo pasajero. ¿Cuál es la ocupación media? Cien personas, lo cual es una cifra no muy lejana a la que proporciona el metro de Londres. Pero ¿cuál es la experiencia del pasajero común en esta situación? Todos y cada uno de ellos van en un vagón repleto de gente.

La situación real del metro de Londres no es tan extrema. No hay vagones vacíos, pero en ocasiones llevan a muy pocas personas, sobre todo cuando van en dirección contraria al flujo de los desplazamientos. Y, cuando vayan tan vacíos, muy pocos pasajeros serán testigos de ello. Esas estadísticas cuentan la verdad, pero no toda la verdad.

Por descontado, hay formas alternativas de sopesar el problema de la sobreocupación. En lugar de medir la ocupación de un tren medio, podríamos valorar la situación a la que se enfrenta un pasajero común: de cien trayectos en metro, ¿cuántos los hace en vagones atestados? Esa sería una forma mejor de valorar la experiencia de los pasajeros, y, de hecho, TfL está reconduciendo la recolección y organización de los datos para generar estadísticas que reflejen la situación de los pasajeros, no de los trenes.

Pero no hay una sola medición objetiva que nos diga lo llenos que van los vagones del transporte público. Como pasajero, me da la impresión de que todos los autobuses a los que me subo emplean toda su capacidad. Pero las estadísticas de TfL muestran, con razón, que muchos autobuses hacen los trayectos, en gran medida, vacíos. Esto se debe a que los autobuses no aparecen en las zonas con mucho tráfico por arte de magia; cuando llegan al final de la ruta, dan la vuelta y la comienzan de nuevo. A T fL le preocupa que la ocupación sea baja porque los autobuses cuestan dinero, ocupan espacio en las calles y contaminan. La ocupación media, por lo tanto, es un dato importante para la empresa.

En resumen, mis ojos me decían algo importante y verdadero sobre la red de transporte de Londres. Pero las estadísticas me decían otra cosa, igualmente importante y verdadera, algo que yo no podría haber sabido de otra forma. En ocasiones, la experiencia personal nos dice una cosa, las estadísticas nos dicen otra bastante diferente, y ambas son verdad.

No siempre es así, desde luego. Recordemos el descubrimiento de que un alto consumo de tabaco multiplicaba el riesgo de cáncer por dieciséis. Mucha gente, basándose en su propia experiencia personal, podría ser escéptica respecto a este dato. Quizá tu tía nonagenaria que encadena un cigarrillo tras otro está sana como una manzana, mientras que la única persona que conoces que ha muerto de cáncer de pulmón no había fumado un cigarrillo en su vida.

En principio, no parece que esto difiera mucho de las contradicciones que había entre mi experiencia en el transporte público y las estadísticas de TfL. Pero en este caso hay razones para desechar la experiencia personal y confiar en las estadísticas. Aunque multiplicar por dieciséis el riesgo no es un efecto menor, el cáncer de pulmón es lo bastante inusual para confundir a nuestra intuición. El mundo está lleno de patrones que son demasiado sutiles o raros para detectarlos con nuestros propios ojos, y un patrón no debe ser muy sutil ni raro para que sea difícil identificarlo sin las lentes estadísticas.

Lo dicho vale para muchas enfermedades o tratamientos médicos. Cuando nos sentimos mal —ya sea porque nos duele la cabeza o sufrimos depresión, por dolor en la rodilla o por una mancha antiestética—, buscamos soluciones. Hace poco, mi mujer empezó a quejarse de un dolor agudo en el hombro cada vez que levantaba el brazo; era lo bastante molesto como para que le costara vestirse o le impidiera alcanzar un objeto en una estantería alta. Pasados unos días, fue al fisioterapeuta, quien diagnosticó el problema y le prescribió unos ejercicios incómodos que mi mujer hizo diligentemente cada día. Unas semanas después, me dijo:

—Creo que el hombro está mejorando.

—¡Uau, parece que la fisioterapia ha funcionado! —contesté.

—Quizá —dijo mi mujer, que es una experta en detectar a un kilómetro de distancia mis trampas estadísticas—, o quizá habría mejorado de todos modos.

En efecto. Desde el punto de vista de mi mujer, no importaba. Lo que ella quería era que se le curara el hombro, y las pruebas que le aportaban sus propios sentidos eran el único criterio relevante. Pero, respecto a la pregunta de si los ejercicios eran la causa de la recuperación, su experiencia personal no le servía de mucho… Y desde el punto de vista no de mi mujer sino de los futuros sufridores de dolor en el hombro, la causalidad es lo que importa. Tenemos que saber si los ejercicios ayudan o si hay otra forma de hacer las cosas.

Lo mismo es cierto para cualquier otro tratamiento, ya sea una dieta, una terapia, ejercicios, antibióticos o calmantes: está bien que nos sintamos mejor, pero las generaciones futuras deben saber si nos sentimos mejor por algo que hemos hecho o si eran rituales vacuos e inútiles que costaban tiempo y dinero y generaban efectos secundarios indeseados. Por esta razón, confiamos en las pruebas aleatorias para cualquier tratamiento, idealmente lo comparamos con el mejor tratamiento disponible o con un tratamiento falso llamado placebo. No se trata de que nuestra experiencia personal sea irrelevante, sino que no nos proporciona la información que necesitamos para ayudar a quienes vengan detrás.

Cuando la experiencia personal y las estadísticas parecen entrar en conflicto, un análisis más profundo de la situación puede revelar las razones específicas de por qué es muy probable que la experiencia personal sea una fuente poco segura. Consideremos la idea de que la vacuna contra el sarampión, las paperas y la rubeola (MMR, por sus siglas en inglés) aumenta el riesgo de que un niño desarrolle autismo. No es verdad, pero poco menos de la mitad de la población está convencida de ello. [6]

Gracias a la perspectiva estadística podemos afirmar con seguridad que no existe relación alguna entre la MMR y el autismo. Puesto que el autismo no es común, debemos comparar las experiencias de varios miles de niños que han recibido la vacuna y aquellos que no. Un estudio amplio, en Dinamarca, hizo justo eso: analizó a 650.000 niños. A la mayoría de ellos les pusieron la vacuna a los quince meses y les hicieron un seguimiento durante cuatro años, y a 30.000 niños no les pusieron la vacuna. Cerca de un 1 por ciento de los niños fueron diagnosticados con autismo, y fue algo que se cumplió tanto en los niños vacunados como en los no vacunados. (Y los no vacunados, por supuesto, tenían más riesgo de contraer estas peligrosas enfermedades.) [7]

Entonces ¿por qué tantas personas siguen siendo escépticas? En parte, tristemente, por las publicaciones imprudentes sobre esta cuestión. Pero las dudas persisten también porque mucha gente ha conocido a niños que les diagnosticaron autismo poco después de la vacuna MMR, y a unos padres que creen que la culpable es la vacuna. Imagina que le pones la vacuna a tu hijo y poco después le diagnostican autismo. ¿Relacionarías ambos hechos? Como mínimo, sería difícil que no te hicieras algunas preguntas.

De hecho, la prevalencia de estas anécdotas no es sorprendente porque el autismo suele diagnosticarse en dos edades: las enfermeras de pediatría observan las primeras señales de la enfermedad a los quince meses; si no se detecta entonces, el diagnóstico suele llegar después de que el niño empiece el colegio. [8] Y las dos dosis de la vacuna MMR suelen administrarse en momentos cercanos a estas edades. Encontrar una explicación convincente sobre por qué nuestra experiencia personal no encaja con los datos estadísticos debería tranquilizarnos para dejar de lado las dudas y confiar en las cifras.

Un ejemplo menos controvertido es nuestra relación con la televisión y otros medios. Muchas personas que aparecen en televisión son más ricas que tú y que yo. Casi por definición, son más famosas que tú y que yo. Es muy probable que sean más guapas que tú y que yo, y sin duda son más guapas que yo (por alguna razón trabajo en la radio). Cuando reflexionamos sobre lo famosa, atractiva o rica que es una persona, no podemos evitar que nuestro juicio se vea determinado por el hecho de que muchas de las personas que conocemos, las conocemos a través de los medios; son atractivas, famosas y ricas. Si reflexionamos, nos damos cuenta de que los personajes de la televisión no son una representación aleatoria de la población, pero es difícil desembarazarse de la sensación de que sí lo son.

Los psicólogos tienen un nombre para esa tendencia que nos lleva a confundir nuestra perspectiva con algo más universal: se llama «realismo ingenuo», la sensación de que estamos viendo la realidad tal como es, sin filtros ni errores. [9] El realismo ingenuo puede hacernos descarriar de mala manera cuando confundimos nuestra perspectiva personal del mundo con alguna verdad universal. Nos sorprende cuando en unas elecciones no sale el resultado que esperábamos: todos en nuestro círculo social pensaban como nosotros, entonces, ¿por qué la nación ha votado en otro sentido? Las encuestas de opinión no siempre resultan ser correctas, pero puedo asegurar que tienen un mejor historial de predicción que la mera opinión de tu círculo de amistades.

El realismo ingenuo es una ilusión poderosa. Piensa en los hallazgos de una investigación llevada a cabo por la empresa de estudios de mercado Ipsos MORI. MORI entrevistó a casi 30.000 personas de treinta y ocho países sobre un amplio abanico de cuestiones sociales, y descubrió que —como, cabe suponer, la mayoría de nosotros— no estaban en sintonía con lo que las estadísticas creíbles mostraban: [10]

a) Estamos equivocados sobre la tasa de asesinatos. Pensamos que está creciendo desde el año 2000, pero en la mayoría de los países donde se ha realizado la encuesta está cayendo. b) Creemos que las muertes por terrorismo han sido más altas en los últimos quince años que en los quince años anteriores; no es así, están disminuyendo.

c) Creemos que el 28 por ciento de los presos son inmigrantes. Ipsos MORI calcula que la verdadera proporción en los países donde se ha realizado la encuesta es del 15 por ciento.

d) Creemos que el 20 por ciento de las chicas adolescentes dan a luz cada año. Piénsalo, esta cifra es biológicamente imposible. Una chica de dieciocho años lleva seis años siendo adolescente, de modo que, si cada año tiene un 20 por ciento de posibilidades de tener un hijo, la mayoría de las mujeres de dieciocho años serían madres. (La cuestión es que las que tienen varios hijos durante la adolescencia compensan a las que no tienen ninguno.) Mira alrededor: ¿es verdad? La cifra correcta, afirma Ipsos MORI, es que el 2 por ciento de las adolescentes dan a luz cada año. (8)

e) Creemos que el 34 por ciento de la población tiene diabetes. La cifra correcta es el 8 por ciento.

f) Creemos que el 75 por ciento de las personas tienen una cuenta en Facebook. La cifra correcta cuando se hizo el estudio, en 2017, era del 46 por ciento.

¿Por qué son tan erróneas nuestras percepciones del mundo? Es difícil saberlo, pero una posibilidad es que sacamos nuestras conclusiones de los medios de comunicación. No se trata de que un periódico o un canal reputado nos dé datos equivocados, aunque también ha ocurrido. El problema es que las noticias están repletas de historias de ganadores de lotería y de amoríos de cuento de hadas, de atrocidades terroristas y de terribles asaltos de criminales, y, por descontado, de las últimas tendencias, que con frecuencia no son tan populares como parecen. Ninguna de estas historias refleja la vida cotidiana; todas ellas son memorables visceralmente y parece que tengan lugar en nuestro propio salón. Y a partir de ellas formamos nuestras impresiones.

Así lo explica el gran psicólogo Daniel Kahneman en Pensar rápido, pensar despacio : «Cuando no encontramos pronto una respuesta satisfactoria a una pregunta difícil, encontramos una pregunta relacionada más fácil y la respondemos». En lugar de preguntarnos: «¿Es probable que me mate un terrorista?», nos preguntamos: «¿He visto hace poco alguna noticia sobre terrorismo?». En lugar de pensar: «De todas las adolescentes que conozco, ¿cuántas son ya madres?», nos preguntamos: «¿Recuerdo alguna noticia reciente sobre los embarazos en adolescentes?».

Estas noticias, en cierta forma, son datos. No son datos representativos, pero sin duda influyen en nuestra visión del mundo. Para decirlo en la terminología de Kahneman, son «respuestas rápidas»: inmediatas, intuitivas, viscerales y poderosas. Las «respuestas lentas», aquellas que se basan en una comprensión reflexiva de información sin sesgos, no son las que suelen apelar a nuestra mente. Pero, como veremos, hay formas de consumir más información lenta y tener así una dieta más equilibrada.

Hasta el momento hemos visto casos en que las estadísticas lentas, ponderadas y meticulosas son mucho más fiables que las estadísticas rápidas, más inmediatas e inexactas, y situaciones en las que ambas nos dan una perspectiva útil del mundo. Pero ¿existen casos en los que deberíamos fiarnos más de nuestras impresiones personales que de los datos?

Sí. Hay ciertas cosas que no podemos aprender de una hoja de cálculo.

Consideremos el libro de Jerry Z. Muller The Tyranny of Metrics . Tiene 220 páginas. La media de cada capítulo son 10,18 páginas, y contiene 17,76 notas. Hay cuatro críticas elogiosas en la cubierta, y el libro pesa 421 gramos. Pero, por descontado, ninguna de estas cifras nos dice lo que queremos saber: de qué habla el libro y si deberíamos tomárnoslo en serio. Para comprender el libro tendrás que leerlo o confiar en la opinión de alguien que lo haya leído.

Jerry Muller aborda el problema con cierto tipo de «estadísticas lentas», aquellas que se utilizan como parámetros de administración u objetivos de rendimiento. Las cifras de la estadística pueden revelarnos hechos o tendencias que sería imposible ver de otra forma, pero con frecuencia los ejecutivos o los políticos sin un conocimiento específico o de primera mano las utilizan como sustituto de su experiencia. Por ejemplo, si un grupo de médicos recaba y analiza datos de los resultados clínicos, lo más probable es que aprendan algo que les ayude a mejorar en su trabajo. Pero si los jefes de estos médicos deciden vincular bonificaciones o promociones profesionales a la mejora de estas cifras, generarán consecuencias no deseadas. Por ejemplo, varios estudios han encontrado pruebas de cirujanos cardíacos que se han negado a operar a los pacientes más enfermos por miedo a perjudicar sus tasas de éxito. [11]

En mi libro El poder del desorden dedico un capítulo a describir casos similares. Hubo una época en que el gobierno del Reino Unido recabó datos sobre cuántos días debía esperar un ciudadano a que le dieran una cita con el médico, lo cual es una información útil. Pero entonces el gobierno fijó un objetivo para reducir el tiempo medio de espera. Como es lógico, los médicos reaccionaron rehusando cualquier cita por adelantado; los pacientes tenían que llamar cada mañana y esperar estar entre los primeros que el médico iba a atender. Por definición, los tiempos de espera nunca superaban un día.

¿Qué ocurrió cuando una clasificación muy consultada de universidades estadounidenses, la US News and World Report, distinguió a las instituciones más selectivas? Que las universidades con un exceso de suscripciones se pelearon por atraer nuevos solicitantes y poder rechazarlos y, así, parecer más selectivas.

Por otro lado, también existió el famoso «conteo de cuerpos» que adoptó el secretario de Defensa de Estados Unidos, Robert McNamara, durante la guerra de Vietnam. Cuantos más enemigos eliminemos, razonaba McNamara, más cerca estaremos de la victoria. Siempre fue una idea sospechosa, pero el conteo de cuerpos pronto se convirtió en una cifra informal para clasificar unidades y designar ascensos, por lo que a menudo se exageraba. Además, como a veces era más fácil contar enemigos que ya estaban muertos que matar a nuevos enemigos, contar cuerpos se convirtió en un objetivo militar en sí mismo. Era arriesgado, y era inútil, pero respondía al incentivo sesgado que había establecido McNamara.

Este episodio muestra que las estadísticas no siempre son buenas, pero no es difícil adivinar por qué las quería McNamara. Estaba intentando comprender y controlar una situación distante, de la que no tenía experiencia como soldado. Hace unos años entrevisté al general H. R. McMaster, un experto en los errores cometidos en Vietnam. Me contó que en el ejército solían creer que «con una pantalla de ordenador se podía comprender la situación».

No se podía. En ocasiones es necesario estar en el lugar para comprender, sobre todo cuando la situación cambia con rapidez o contiene detalles difusos, difíciles de cuantificar, algo habitual en un campo de batalla. El premio Nobel de Economía Friedrich Hayek tenía una expresión para el tipo de conciencia que es difícil captar con cifras y mapas: el «conocimiento de las circunstancias particulares del tiempo y el espacio».

Los científicos sociales comprendieron hace tiempo que las estadísticas son especialmente perniciosas cuando se utilizan para controlar el mundo, en lugar de para comprenderlo. Los economistas suelen citar a su colega Charles Goodhart, quien escribió en 1975: «Cualquier regularidad estadística observada tenderá a colapsarse cuando se la quiera controlar por medio de la presión». [12] (Más conciso: «Cuando una cifra se convierte en un objetivo, deja de ser una buena cifra».) Los psicólogos aluden a Donald T. Campbell, quien más o menos al mismo tiempo explicó: «Cuanto más se utilice un indicador social cuantitativo para la toma de decisiones sociales, más sujeto estará a la presión de la corrupción y más apto será para distorsionar y corromper los procesos sociales que pretendía controlar». [13]

Goodhart y Campbell detectaron el mismo problema básico: una medición estadística es una referencia bastante decente para algo importante, pero casi siempre es una mera referencia, no el problema real. Cuando utilizamos esta referencia como un objetivo que se debe mejorar, o como medición para controlar a otros desde la distancia, se distorsionará, se falsificará o se socavará. El valor de la cifra se evaporará.

En 2018, visité China con mi familia. Ese viaje me enseñó que no debería decantarme por las estadísticas rápidas ni por las lentas; la mejor comprensión se obtiene de combinar ambas.

Las estadísticas lentas cuentan una historia conocida (conocida, al menos, para maníacos de la economía como yo). En China, la renta per cápita se ha multiplicado por diez desde 1990. Desde principios de la década de 1980, el número de personas extremadamente pobres ha caído en 750 millones de personas, bastante más que la mitad de la población total del país. En los últimos tres años, China ha utilizado más cemento que Estados Unidos en todo el siglo XX . Sobre el papel, es la explosión más espectacular de actividad económica en la historia de la humanidad.

No obstante, verlo con nuestros propios ojos es una experiencia por completo diferente. Ninguna estadística me preparó para el viaje por Guangdong, la provincia del sur de China que ha sido la abanderada del crecimiento. Empezamos en Hong Kong —la ciudad de los rascacielos por antonomasia— y pasamos a su gemela continental, Shenzhen. Allí, bajo la sombra del rascacielos Ping An, que empequeñece el Empire State Building, tomamos un tren bala que cruzaba la provincia.

Si en Londres las torres se erigen solitarias o en grupos de dos o tres, en Shenzhen hay agrupaciones de una docena de monolitos idénticos, atiborrados de apartamentos, hombro con hombro. Al lado de un grupo, otro con una docena de edificios de diseño diferente. Y luego otro, y otro. Aquí y allí, separados por la niebla, grupos de grandes rascacielos como los de Manhattan. Las torres se desperdigaban durante todo el camino (o así me lo pareció) hasta la ciudad de Guangzhou… Unos cuarenta y cinco minutos de trayecto a toda velocidad a través de un panorama de cemento infinito.

Acabamos la jornada en la China profunda, en el paisaje de postal de Yangshuo. Pero, a pesar del entorno idílico, no pude dormir. Las infinitas torres no dejaban de pasar por mi mente. ¿Qué habría ocurrido si hubiéramos perdido a nuestro hijo de seis años en medio de Guangdong? Mis insomnes angustias iban de un lado a otro entre mi familia y el mundo. Tanta gente. Tanto cemento. ¿Cómo va el planeta a sobrevivir a esto?

Por descontado, no había nada en esta experiencia que contradijera los datos económicos; las dos perspectivas sobre el crecimiento de China eran complementarias. Pero la sensación era muy distinta. Las «estadísticas lentas» me exigían reflexionar y calcular; procesar las cifras y comprender la lógica de lo que implicaban para la China moderna suponía un esfuerzo. El viaje en tren, en cambio, me proporcionó «estadísticas rápidas». Apelaba a una forma de pensar diferente y más intuitiva; mientras me formaba rápida y automáticamente mis impresiones, comparaba Guangzhou con las ciudades que conocía en mi país y me angustiaba el peligro que suponía para mis seres queridos. (9)

Ambas formas de comprender el mundo tienen sus ventajas y sus propias trampas. Muhammad Yunus, economista, pionero de la microfinanciación y premio Nobel de la Paz, ha comparado la «vista de gusano» de la experiencia personal con la «vista de pájaro» de las estadísticas. El gusano y el pájaro ven el mundo de manera muy diferente, y el profesor Yunus tiene razón al enfatizar la ventaja de ver de cerca.

Pero los pájaros también ven mucho. El profesor Yunus, al prestar atención a las mujeres pobres que lo rodeaban en Bangladesh, vio una oportunidad para mejorar su vida al ofrecerles préstamos más baratos y desencadenar una generación de microemprendedoras. Pero esta intuición debe contrastarse con estadísticas rigurosas. El proyecto de los microcréditos que Yunus popularizó tanto se ha analizado ahora de forma más profunda, utilizando pruebas aleatorias en las que los préstamos que solicitan grupos de personas similares son aceptados o rechazados de manera aleatoria. (Es igual que una prueba clínica en la que a algunos pacientes les administran un nuevo fármaco y a otros les dan un placebo.) Los resultados de estos experimentos suelen revelar que los beneficios de recibir pequeños préstamos son bastante modestos y temporales. Si se hacen estas pruebas rigurosas a otras estrategias —por ejemplo, dar a las microemprendedoras pequeños pagos en metálico junto con el asesoramiento de un mentor—, descubriremos que el proyecto de «dinero en metálico y mentor» tiene más probabilidades de mejorar los ingresos de estas pequeñas empresas que los créditos. [14]

Las pruebas estadísticas pueden parecernos secas y superficiales. No nos afectan de la misma forma memorable e instintiva que nuestra experiencia personal. Pero nuestra experiencia personal es limitada. En mi viaje a China estuve en lugares turísticos, aeropuertos y estaciones de tren de alta velocidad. Sería un error grave creer que vi todo lo importante.

No hay una respuesta fácil para equilibrar la vista de pájaro con la vista de gusano, entre la información amplia, rigurosa, pero seca, que nos dan las cifras, y las lecciones ricas pero paradójicas de la experiencia personal. Tenemos que recordarnos de continuo qué estamos aprendiendo y qué podemos estar pasando por alto. En las estadísticas, como en cualquier otra disciplina, la lógica pura y las impresiones personales son más efectivas cuando se refuerzan y se corrigen mutuamente. Lo ideal es encontrar la mejor forma de combinarlas.

Anna Rosling Rönnlund, de la fundación sueca Gapminder, que lucha contra las ideas falsas del desarrollo global, intentó crear un método. Su objetivo era reducir la distancia entre las estadísticas rápidas y las lentas —entre la vista de gusano y la de pájaro— utilizando una ingeniosa página web: Dollar Street.

En Dollar Street se puede comparar la vida de la familia Butoyi de Makamba, en Burundi, con la de la familia Bi de Yunnan, en China. Imelda Butoyi es granjera. Ella y sus cuatro hijos viven con 27 dólares al mes. Bi Hua y Yue Hen son emprendedores. Su familia disfruta de unos ingresos de 10.000 dólares al mes. No es sorprendente que la vida con 27 dólares al mes sea muy diferente a la vida con 10.000 dólares al mes. Pero las cifras por sí solas no transmiten la diferencia de una manera intuitiva, o que podamos comparar con nuestra propia vida.

Dollar Street aborda esta cuestión, dentro de las posibilidades de una pantalla de ordenador, presentando cortometrajes y miles de fotografías de las diferentes habitaciones y de los objetos cotidianos: unos fogones, una lámpara, un juguete, un recipiente para guardar la sal, un teléfono, una cama. Se toman unas 150 fotografías de cada hogar y se retratan los objetos de la misma manera, siempre que sea posible. Las imágenes hablan con claridad.

Las fotografías del hogar de Imelda Butoyi dan una impresión mucho más vívida que la estadística precisa, aunque superficial, de que gana 27 dólares al mes. La casa tiene paredes de adobe y un techo de paja y adobe. La luz proviene de una fogata. El lavabo son unas tablas sobre un agujero en el exterior de la casa. El suelo es de tierra compacta. ¿Los juguetes de los niños? Solo hay un par de libros de dibujos.

En comparación, el hogar de la familia Bi dispone de una ducha moderna, un inodoro, un caro equipo de música y un televisor de pantalla plana. El coche está frente a la casa. En las fotos se ve todo con claridad, incluso el hecho de que la cocina esté sorprendentemente atiborrada, con solo un par de fogones eléctricos para cocinar.

«Podemos utilizar las fotos como datos», afirma Rosling Rönnlund. [15] Lo que las convierte en datos útiles, que no son aleatorios ni nos dan una idea equivocada, es que son clasificables, comparables y están relacionados con las cifras. La página nos permite filtrar el contenido para ver solo fotografías de hogares con ingresos bajos, medios o altos. O ver solo fotografías de un país en particular. O fotografías de un solo objeto, como la pasta de dientes o los juguetes.

Es fácil, por ejemplo, examinar todas las imágenes de la cocina de los hogares muy pobres y ver que el método estándar en todo el mundo es una cacerola de hierro colgando sobre una fogata. Los hogares más ricos emplean aparatos que, con un botón, controlan la electricidad o el gas. Con independencia de dónde vivas, si eres muy pobre es muy probable que duermas en el suelo en la misma habitación que los demás miembros de la familia. Si eres rico, tendrás privacidad y una cama cómoda. Muchas de las diferencias que creemos culturales son, de hecho, diferencias de ingresos.

«Las cifras nunca contarán toda la historia de en qué consiste la vida en la Tierra», escribió Hans Rosling, a pesar de ser el gurú estadístico más famoso del mundo. (Hans fue el padre político de Anna Rosling Rönnlund.) Hans tenía razón, desde luego. Los números nunca contarán toda la historia, y esa es la razón de que, como doctor y académico, viajara tanto y relatara historias tan buenas para acompañar sus pruebas estadísticas. Pero las historias que cuentan los números son importantes.

Lo que me encanta de Dollar Street es que mezcla con éxito estadísticas rápidas y lentas: la vista de gusano con la vista de pájaro. Nos muestra imágenes cotidianas que comprendemos y recordamos instintivamente. Empatizamos con personas de todo el mundo. Pero lo hacemos en un contexto estadístico, en el que vemos la vida con 27 dólares al mes, 500 dólares al mes o 10.000 dólares al mes, y nos queda claro cuántas personas viven en cada situación.

Si no comprendemos las estadísticas, es muy probable que nuestra percepción del mundo sea muy parcial. Es demasiado fácil convencernos de que lo que vemos con nuestros ojos es toda la verdad; no lo es. Comprender la causalidad es difícil incluso con buenas estadísticas, pero sin ellas es imposible.

Y, aun así, si solo nos fijamos en las estadísticas, no entenderemos mucho. Debemos tener curiosidad por el mundo que vemos, oímos, tocamos y olemos, así como por el mundo que podemos analizar en una hoja de cálculo.

Mi segundo consejo, por lo tanto, es que intentes adoptar ambas perspectivas: la vista de gusano y la vista de pájaro. Normalmente te mostrarán cosas distintas, y en ocasiones plantearán un rompecabezas: ¿cómo pueden ser verdad ambas visiones? Por aquí debería empezar la investigación. A veces las estadísticas serán engañosas; a veces serán nuestros ojos los que nos engañen, y otras la aparente contradicción se resolverá cuando comprendamos lo que está pasando. Con frecuencia será necesario que nos planteemos algunas preguntas inteligentes, incluida la que voy a presentar en el siguiente capítulo.

Tercera regla

Evita la enumeración prematura

Cuando sepas cuál es realmente la pregunta, podrás saber qué significa la respuesta.

Deep Thought

(un superordenador en Guía del autoestopista

galáctico , de Douglas Adams) (10)

E ra una pregunta vital. En todo el Reino Unido, las tasas de mortalidad de los recién nacidos variaban de manera sustancial sin ninguna razón aparente. ¿Podían los médicos y las enfermeras hacer algo diferente para salvar a estos niños? Mandaron a médicos a los hospitales con mejores resultados y les pidieron que pensaran en qué podían aprender y que sopesaran reconfigurar sus propios servicios de maternidad desde la base.

Pero la doctora Lucy Smith, de la Universidad de Leicester, tenía una duda que no la dejaba en paz. [1] Así que analizó con detalle los datos de dos grupos de hospitales: uno en la región central de Inglaterra y el otro en Londres. Los hospitales atendían a comunidades muy parecidas, pero las tasas de mortalidad eran notablemente menores en Londres. ¿Estaban los hospitales de Londres haciendo algo diferente en las consultas, las salas de partos o en la unidad de cuidados intensivos de los neonatos?

No era así, descubrió la doctora Smith. La explicación sobre las variaciones en las tasas de mortalidad era otra.

Cuando un embarazo acaba, por ejemplo, en la decimosegunda o decimotercera semana, todos convienen en llamarlo «aborto». Cuando un bebé nace prematuro a las veinticuatro semanas o después, la ley del Reino Unido obliga a registrarlo como un nacimiento. Pero cuando un embarazo acaba justo antes de ese límite —a las veintidós o veintitrés semanas—, su definición es más ambigua. Un feto nacido en esta fase es muy pequeño, del tamaño de la mano de un adulto. Es improbable que sobreviva. Muchos médicos denominan a esta situación delicada «aborto tardío» o «pérdida fetal tardía», aunque el corazón de la diminuta criatura haya llegado a latir o haya respirado durante un momento. La doctora Smith me cuenta que los padres que han pasado por esta experiencia a menudo sienten que la palabra «aborto» es inadecuada. Quizá, con la esperanza de ayudar a los padres a procesar el duelo, la comunidad de médicos de neonatología del centro de Inglaterra se ha habituado a describir la misma tragedia de forma diferente: el bebé nació vivo, pero murió poco después.

Por fortuna, pocos embarazos finalizan en la semana veintidós o veintitrés. Pero Lucy Smith, después de unos sencillos cálculos aritméticos, se dio cuenta de que la diferencia en cómo se trataban estos nacimientos estadísticamente bastaba para explicar la disparidad de cifras en la mortalidad de los recién nacidos entre los dos grupos de hospitales. Al fin y al cabo, los recién nacidos no tenían más probabilidades de sobrevivir en Londres. No era una diferencia de la realidad, sino una diferencia en cómo se registraba la realidad.

La misma diferencia influye en las comparaciones entre países. Estados Unidos tiene una tasa de mortalidad infantil muy alta para un país rico: 6,1 muertes por cada mil nacimientos en 2010. En Finlandia, en cambio, es de solo 2,3. Pero resulta que los médicos estadounidenses, como los del centro de Inglaterra, tienden a registrar un embarazo que acaba en la semana veintidós como un nacimiento seguido de una muerte temprana, en lugar de como un aborto tardío. Quizá haya aquí razones culturales, o quizá sea un reflejo de consideraciones legales o económicas diferentes. Sea cual sea la razón, parte de la alta tasa de mortalidad infantil en Estados Unidos —en ningún caso toda— parece ser el resultado de registrar los nacimientos anteriores a las veinticuatro semanas como niños vivos, mientras que en otros países se registran como abortos. Si solo nos fijamos en los bebés nacidos después de las veinticuatro semanas, la tasa de mortalidad infantil estadounidense cae de 6,1 a 4,2 por cada mil nacimientos. La tasa en Finlandia apenas cambia, de 2,3 a 2,1. [2]

Esta cuestión es asimismo relevante cuando se comparan las tendencias a lo largo del tiempo en el mismo país. Cuando la tasa de mortalidad infantil aumentó entre 2015 y 2016 en Inglaterra y Gales, rompiendo una tendencia constante a la baja, la prensa, como es comprensible, dio la voz de alarma. «La obesidad, la pobreza, el tabaquismo y la falta de comadronas podrían estar entre las causas, afirman los profesionales de la sanidad», publicó The Guardian . [3]

Podrían, sin duda. Pero un grupo de médicos que escribió al British Medical Journal señaló que las estadísticas oficiales también habían registrado un aumento espectacular del número de nacimientos en la vigesimosegunda semana de gestación, o incluso antes. [4] Al parecer, más y más médicos seguían la tendencia del centro de Inglaterra y registraban nacimientos y muertes prematuras en lugar de abortos. Y esto era suficiente para explicar el incremento de la mortalidad infantil en las estadísticas.

Es una lección importante. Con frecuencia, cuando se busca una explicación, en realidad se busca a alguien a quien culpar. La tasa de mortalidad infantil está creciendo: ¿los políticos no están destinando fondos suficientes a la sanidad, o el problema se debe a que las madres fuman o están engordando? La tasa de mortalidad infantil es menor en Londres que en el centro de Inglaterra: ¿qué están haciendo mal los hospitales del centro de Inglaterra? La verdad es que quizá no haya nadie a quien culpar.

Cuando intentemos comprender una afirmación estadística —cualquier afirmación estadística—, debemos comenzar por preguntarnos qué significa realmente.

Medir la mortalidad infantil, a primera vista, consiste en hacer algo triste y simple: contar los bebés que mueren. Pero piensa en ello un momento y verás que la distinción entre bebé y feto es cualquier cosa menos simple: es una profunda cuestión ética que constituye una de las controversias más agrias de la política estadounidense. Los estadísticos deben trazar una línea en alguna parte. Si queremos comprender lo que ocurre, debemos comprender dónde la han trazado.

La pandemia del coronavirus ha suscitado preguntas similares. Mientras escribo estas palabras, el 9 de abril de 2020, los medios de comunicación informan de que en las últimas veinticuatro horas han muerto 887 personas de Covid-19 en Inglaterra, Escocia y Gales…, pero resulta que estos datos son erróneos. La investigación de los datos por parte de la estadística escocesa Sheila Bird revela que la cifra verdadera está alrededor de las 1.500 personas. [5] ¿A qué se debe tamaña disparidad? En parte a que algunos han muerto en casa, y las estadísticas solo cuentan a los que mueren en un hospital. Pero sobre todo se debe a que estos hospitales, desbordados de trabajo, informan de las muertes con un retraso de varios días. Las muertes anunciadas hoy, jueves, tuvieron lugar el domingo o el lunes. Y, dado que el total de víctimas crece exponencialmente, la información sobre lo que ocurrió hace tres días subestima lo mal que están las cosas en la situación actual. (11)

La disciplina de la estadística se basa en medir o contar cosas. Michael Blastland, cocreador de More or Less , imagina que está mirando dos ovejas en un campo. ¿Cuántas ovejas hay en el campo? Dos, claro. Pero una de las ovejas no es una oveja sino un cordero.

Y la otra está preñada. De hecho, está a punto de parir en cualquier momento. Así pues, ¿cuántas ovejas hay? ¿Una? ¿Dos? ¿Dos y media? Llegar a tres sería complicado. Tanto si contamos el número de enfermeras en un hospital (¿dos enfermeras a tiempo parcial cuentan por dos o por una?), como la riqueza de los superricos (¿la que declaran a Hacienda o también los activos ocultos?), es importante comprender qué se mide o se cuenta, y cómo.

Es sorprendente las pocas veces que lo hacemos. Con el correr de los años, cuando trataba de guiar a la gente por los laberintos estadísticos semana tras semana, me di cuenta de que muchos de los problemas se debían a que la gente tomaba una dirección errónea desde el principio. Se sumergían en los aspectos matemáticos de la afirmación estadística —se preguntaban sobre los errores de la muestra y los márgenes de error, debatían si la cifra aumentaba o disminuía, creían, dudaban, analizaban, diseccionaban— sin tomarse un momento para comprender el hecho principal y más obvio: ¿qué se mide o se cuenta? ¿Qué definición se está empleando?

Aunque esta trampa es habitual, por lo visto de momento no tiene nombre. Propongo llamarla «enumeración prematura».

Este es un tema de conversación frecuente con mi mujer. Mientras desayunamos, la radio que tenemos encima de la nevera emite alguna afirmación estadística: una frase de un político o la conclusión espectacular de una investigación. Por ejemplo: «Un nuevo estudio demuestra que los niños que juegan a videojuegos violentos tienen más probabilidades de ser violentos en la vida real». A pesar de que mi mujer conoce mis limitaciones desde hace más de veinte años, le cuesta desprenderse de la ilusión de que tengo en la cabeza una gran hoja de cálculo con todas las estadísticas que se han hecho desde el inicio de la creación. Así que se vuelve hacia mí y me pregunta:

—¿Eso es verdad?

En alguna rara ocasión resulta que he investigado el tema en cuestión y que conozco la respuesta, pero en general solo puedo decir:

—Todo depende de a qué se refieran…

No intento defender un escepticismo filosófico radical, ni tampoco decepcionar a mi mujer. Solo señalo que no comprendo del todo lo que significa la afirmación, de modo que (en ese momento) no sé si es verdad o no. Por ejemplo, ¿a qué se refiere con «videojuego violento»? ¿Incluye el Pac-Man? Pac-Man comete actos horrendos, engulle criaturas vivas y conscientes. ¿Y Space Invaders? En este juego solo se puede disparar o esquivar disparos. Pero quizá no era esto a lo que se referían los investigadores. Hasta que no sepa a qué se refieren, no podré llegar a ninguna conclusión.

Y ¿qué decir de «jugar»? ¿Qué significa? Quizá los investigadores pidieron a un grupo de niños (12) que rellenaran un cuestionario para identificar a los que jugaban a videojuegos violentos durante muchas horas a la semana. O quizá reclutaron a un grupo de sujetos experimentales para que jugaran durante veinte minutos en el laboratorio y luego les hicieron alguna prueba para ver si se habían vuelto más «violentos en la realidad». Y, ya de paso, ¿cómo definimos esto último?

«Muchos estudios no miden la violencia —explica Rebecca Goldin, matemática y directora del proyecto de conocimiento estadístico STATS—. [6] Miden otras cosas, como la conducta agresiva.» Y la conducta agresiva no es fácil de medir porque no es fácil de definir. Un influyente estudio de videojuegos —prometo que no me lo estoy inventando— midió la conducta agresiva invitando a varias personas a poner salsa picante en una bebida que iba a consumir otra persona. Este «paradigma de la salsa picante» se describió como una valoración de agresión «directa e inequívoca». [7] No soy psicólogo social, así que tal vez se trate de algo razonable. Tal vez. Pero no hay duda de que, como «bebé», «oveja» o «enfermera», palabras en principio claras como «violento» o «jugar» dejan mucho espacio para la interpretación.

Deberíamos aplicar el mismo escrutinio a las propuestas políticas que a las afirmaciones factuales sobre el mundo. Todos sabemos que a los políticos les gusta ser estratégicamente vagos. Con frecuencia, proclaman los méritos de la «justicia», el «progreso» o la «oportunidad», o, en una de sus expresiones más exasperantes, «proponemos esta política porque creemos que es lo que se debe hacer». Pero incluso las políticas que parecen más específicas pueden acabar significando muy poco si no entendemos bien lo que se afirma. ¿Queremos que se aumente la financiación para los colegios? ¡Genial! Pero ¿el aumento es por cada alumno, después de la inflación… o de otra forma?

Por ejemplo, una propuesta política publicada en 2017 en el Reino Unido por un grupo de presión a favor del Brexit llamado Leave Means Leave abogaba por «prohibir la inmigración no cualificada durante cinco años». [8] ¿Es buena idea? Será difícil responder hasta que no sepamos en qué consiste realmente la idea. Por lo pronto deberíamos preguntarnos: «¿Qué significa “no cualificada”?». La respuesta, después de analizar la cuestión, es que un inmigrante será no cualificado si el salario de la oferta de trabajo no alcanza al menos las 35.000 libras, un nivel que descartaría a la mayoría de los enfermeros, los profesores de la escuela primaria, los técnicos, los asistentes legales y los químicos. Podría ser una buena política o una mala política, pero a la mayoría de la gente le sorprenderá saber que esta prohibición de la «inmigración no cualificada» propone excluir a las personas que han llegado al Reino Unido para trabajar como profesores y como enfermeros de las unidades de cuidados intensivos. [9] Tampoco se quedó en propuesta política: en febrero de 2020, el gobierno del Reino Unido anunció nuevas restricciones a la inmigración, bajó el límite (un salario de 25.600 libras) pero siguió utilizando el mismo lenguaje respecto a «cualificados» y «no cualificados». [10]

La enumeración prematura socava la igualdad de oportunidades: los más versados en los números tendrán tantos problemas como aquellos a los que les duele la cabeza con la sola mención de una fracción. En efecto, si se nos dan bien los números seremos más proclives a fraccionar y dividir, correlacionar y revertir, normalizar y rebasar, y manipularemos las cifras de la hoja de cálculo o del informe estadístico sin darnos cuenta de que no comprendemos bien a qué se refieren esas cantidades abstractas. Se podría argumentar que esta tentación fue el origen de la última crisis financiera: la sofisticación de los modelos de riesgo matemáticos ocultó la cuestión de cómo, exactamente, se estaban midiendo los riesgos, y si de verdad queríamos que el sistema bancario global dependiera de esas mediciones.

Trabajando en More or Less me di cuenta de que ese problema estaba por todas partes. Después de trabajar con una definición particular durante años, los expertos a los que consultábamos parecían olvidar que el oyente común, cuando oía ese término, podía imaginar algo que no tenía nada que ver. Lo que el psicólogo Steven Pinker denomina la «maldición del conocimiento» es un obstáculo constante en la comunicación: cuando conocemos bastante bien una cuestión, es dificilísimo ponerse en la posición de alguien que no la conoce. Mis colegas y yo no éramos inmunes a ello. Cuando empezábamos a investigar algún malentendido estadístico, comenzábamos por fijar las definiciones, pero, tan pronto como las teníamos, siempre debíamos recordarnos que también debíamos explicarlas a los oyentes.

Darrell Huff señalaría inmediatamente que una forma fácil de «mentir con estadísticas» es utilizar una definición equívoca. Pero con frecuencia somos nosotros mismos quienes nos confundimos.

Consideremos el número 39.773. Es la cifra de muertes por arma de fuego en Estados Unidos en 2017 (proviene del Consejo de Seguridad Nacional y es la más reciente disponible en esta fuente). Esta cifra, o una muy parecida, es la que se repite cada vez que un tiroteo ocupa los titulares, aunque la gran mayoría de estas muertes no tenga nada que ver con estas sórdidas masacres. (13) (Por descontado, no todos los tiroteos tienen un lugar en la primera página de los diarios. Utilizando la definición habitual de cuatro personas asesinadas o heridas en un solo incidente, en Estados Unidos hay un tiroteo casi cada día, y la mayoría de ellos no aparecen en la lista de prioridades de los editores de noticias.)

«Muerte por arma de fuego» no parece un concepto complicado: un arma de fuego es un arma de fuego y un muerto es un muerto. Pero, de nuevo, tampoco «oveja» lo era, así que deberíamos pararnos a pensar un poco para delimitar nuestra intuición. Incluso el año de la muerte, 2017, no es tan claro como podría pensarse. Por ejemplo, durante 2016 la tasa de homicidios en el Reino Unido aumentó de manera significativa. Esto se debió a que una investigación oficial incluyó a noventa y seis personas que murieron en una avalancha en el estadio de fútbol de Hillsborough en 1989. Al principio se etiquetó como accidente, pero en 2016 estas muertes se convirtieron oficialmente en homicidios. Es un ejemplo extremo, pero con frecuencia hay un salto temporal entre que alguien muere y se registra oficialmente la causa de la muerte.

Pero la cuestión importante aquí son las connotaciones de «muerte». Es cierto, no es un concepto ambiguo. Pero oímos la cifra de 39.773 en el mismo momento en que vemos imágenes de ambulancias y coches de policía que llegan a la escena de una masacre horrorosa e impresionante. Así que, como es natural, la relacionamos con asesinatos, e incluso con matanzas. De hecho, alrededor del 60 por ciento de las muertes por arma de fuego en Estados Unidos son suicidios, no homicidios ni incidentes extraordinarios. Nadie ha pretendido hacernos creer que los homicidios con arma de fuego son dos veces y media más frecuentes de lo que lo son en realidad. Es solo una presunción que, comprensiblemente, extraemos del contexto en el que nos presentan la cifra.

Después de detectar nuestro error, las conclusiones que saquemos son otra cuestión. Es posible adaptarlas para respaldar varias posiciones políticas. Los defensores del derecho a portar armas asegurarán que eso demuestra que el miedo a las matanzas es exagerado. Los defensores del control de armas replicarán que eso pone en entredicho el argumento habitual del lobby de las armas: que los ciudadanos deben tener derecho a portar armas para defenderse de un atacante armado, lo cual no es de mucha ayuda si el mayor riesgo es que las utilizarán para dispararse entre sí.

Como lectores reflexivos de estadísticas, no es necesario que nos apresuremos a juzgar en un sentido o en otro. Primero, debemos aclarar los hechos; luego, después de comprenderlos, podemos defender una posición.

También deberíamos recordar que tras cada una de las 39.773 muertes por arma de fuego hay una trágica historia humana. No hay muchas pruebas de que Stalin dijera «La muerte de un hombre es una tragedia; la muerte de millones de seres humanos es solo estadística», pero este aforismo ha sobrevivido a lo largo de los años, en parte porque apela a nuestra profunda falta de curiosidad por las historias humanas que ocultan los números. La enumeración prematura no solo es un fracaso intelectual. No preguntarnos sobre lo que de verdad significan las estadísticas es también un fracaso de la empatía.

Seguiremos con la sórdida cuestión del suicidio, en esta ocasión en el Reino Unido: «Una quinta parte de las chicas de entre diecisiete y diecinueve años se autolesionan o intentan suicidarse», asegura un titular de The Guardian . El artículo especula con que esto se deba a las redes sociales, a la presión por el aspecto físico, a la violencia sexual, a la presión de los estudios, a la dificultad por encontrar empleo, al cambio de vivienda, a los recortes de los servicios del gobierno central o a los iPads. [11] Pero, aunque aporta muchas cabezas de turco, apenas dice nada sobre a qué se refiere con autolesión.

Así que acudamos al estudio original, financiado por el gobierno del Reino Unido y dirigido por algunas reputadas organizaciones de investigación. [12] No tardaremos en darnos cuenta de que en el titular se ha colado un error, algo que suelen hacer los errores. No es verdad que una quinta parte de las chicas de entre diecisiete y diecinueve años se autolesionen o intenten suicidarse. Lo que es verdad es que una quinta parte de ellas afirman que lo han hecho en algún momento… y no necesariamente hace poco. Pero también hay un problema con «lo han hecho». ¿Qué es lo que han hecho exactamente? El estudio no es mucho más ilustrativo que la noticia de The Guardian .

En la página web del Servicio Nacional de Salud se enumeran una serie de conductas de autolesión, como cortarse o quemarse la piel, golpearse o abofetearse, comer o beber algún tipo de veneno, tomar fármacos, abusar del alcohol, desórdenes alimentarios como la anorexia o la bulimia, arrancarse el cabello o incluso un exceso de ejercicio. [13] ¿Pensaban en esto las chicas cuando respondieron «sí» a la pregunta? No lo sabemos. Interrogué a los investigadores sobre el significado de su pregunta; me respondieron que querían «captar todo el espectro de las autolesiones», de modo que no proporcionaron una definición de autolesión a las mujeres entrevistadas. La autolesión, por lo tanto, significa lo que crea la entrevistada. [14]

Está bien; no hay nada erróneo en tratar de captar el abanico de conductas más amplio posible. Puede ser útil saber que una quinta parte de las muchachas de entre diecisiete y diecinueve años se han comportado, en algún momento, de una manera que subjetivamente consideran autolesión. Pero aquellos que interpretemos las estadísticas debemos tener presente que nadie puede saber con precisión a qué se refieren. Todas las formas de autolesión son perturbadoras, pero algunas lo son mucho más que otras. Emborracharse es muy diferente a tener anorexia.

Teniendo esto presente, el titular que vinculaba las autolesiones con el suicidio, que a primera vista parecía natural, empieza a parecer irresponsable. Hay una distancia enorme entre hacer ejercicio excesivo y suicidarse. Y, aunque este estudio sugiere que las autolesiones son preocupantemente habituales entre las jóvenes, por suerte el suicidio es algo bastante raro. De cada 100.000 jóvenes británicas de entre quince y diecinueve años, 3,5 se quitan la vida cada año; en conjunto, son alrededor de setenta en todo el país. [15]

(A estas alturas espero que te estés preguntando a qué se refieren exactamente las autoridades con «suicidio». No siempre está claro que la intención de alguien haya sido quitarse la vida; la gente a veces solo quiere lesionarse pero muere por accidente. En el Reino Unido, la Oficina Nacional de Estadística traza una línea clara: si la víctima tiene quince años o más, se presume que la muerte ha sido deliberada; si tiene menos de quince años, se presume que es un accidente. Como es obvio, estas presunciones no siempre reflejarán la verdad, algo que a veces es imposible saber.)

Vincular las autolesiones con el suicidio es todavía más irresponsable porque el titular se refiere solo a las chicas. Es cierto que el estudio demostró que es más probable que las jóvenes de entre diecisiete y diecinueve años digan que se han autolesionado en comparación con los chicos de la misma edad, pero son los chicos quienes tienen más riesgo de suicidio. Los chicos de esta edad tienen el doble de probabilidades de quitarse la vida.

Detrás de todas estas cifras se esconden tragedias terribles. Precisar las definiciones es esencial si queremos comprender lo que ocurre y, quizá, cómo podríamos mejorar la vida. Al fin y al cabo, este es el objetivo de recabar cifras.

Me gustaría dedicar el resto del capítulo a un ejemplo más detallado que espero ilustrará cómo podemos reflexionar sobre un problema complejo: primero teniendo claro qué se está evaluando, y solo después analizando las cifras. Se trata de un tema importante, pero es también un tema sobre el que mucha gente tiene creencias muy fuertes, aunque comprendamos poco las definiciones que implica. Me refiero a la desigualdad. Comencemos con la que quizá sea una de las afirmaciones más famosas sobre esta cuestión.

«Oxfam: las 85 personas más ricas del mundo tienen tanto dinero como la mitad más pobre de la población mundial» fue un titular que apareció en The Guardian en enero de 2014. [16] The Independent también se fijó en la misma investigación de la organización caritativa Oxfam, así como muchos otros medios. Es una afirmación sorprendente. Pero ¿qué nos está diciendo?

El objetivo de Oxfam era la publicidad. Querían llamar la atención; si arrojaban algo de luz sobre la cuestión era una consideración secundaria. Esa no es solo mi opinión; el principal autor del informe, Ricardo Fuentes, declaró lo mismo cuando lo entrevistaron para una entrada del blog de Oxfam titulada: «Anatomía de un hecho brutal», donde se celebraba «el día con más tráfico en la página web de Oxfam Internacional». [17] El artículo se centraba en la atención que había recibido la noticia. Pero ¿este «hecho brutal» era informativo, o, incluso, cierto? Ricardo Fuentes declaró luego a la BBC que su investigación tenía defectos, pero que era lo mejor que se podía hacer.

Yo no estoy tan seguro de ello. Tres años después, Oxfam revisó sus análisis tan íntegramente que la cifra del titular cambió de ochenta y cinco multimillonarios a ocho multimillonarios. ¿La desigualdad era entonces diez veces peor, los multimillonarios eran diez veces más ricos, o quizá los pobres del mundo, de alguna manera, habían perdido el 90 por ciento de su riqueza? No, no había ocurrido ningún cataclismo económico. En primer lugar, las mediciones de Oxfam eran una manera muy escandalosa y desinformadora de pensar en la desigualdad.

El cambio espectacular en las cifras del titular es una señal de que quizá no se trate de la manera más pedagógica de pensar en la desigualdad. La algarabía que generó en algunos medios es otra señal de lo desconcertante que era la cifra. Mientras que The Guardian copió meticulosamente el titular de Oxfam —ochenta y cinco personas tenían juntas tanto dinero como la mitad de la población más pobre del planeta—, The Independent publicó una infografía en la que afirmaba que las ochenta y cinco personas más ricas tenían tanto dinero como el resto del mundo. (Un tráiler de un documental de la BBC sobre los superricos repetía el error.) No es la misma afirmación ni de lejos, aunque es posible que tengas que pararte a pensar para saber por qué.

Si pararte a pensar no sirvió de ayuda, aclarémoslo: casi toda la riqueza global no está ni en manos de la mitad más pobre del mundo, que tienen poco o nada, ni en los ochenta y cinco (¿o los ocho?) multimillonarios más ricos. Está en manos de unos pocos cientos de millones de personas prósperas que se sitúan en el medio. Es posible que seas uno de ellos. The Independent y la BBC mezclaron «la riqueza de la mitad más pobre» y «la riqueza de todos aquellos que no son multimillonarios». Esta confusión, en apariencia menor, resulta ser una horquilla entre menos de 2 billones y más de 200 billones de dólares. No pensar lo suficiente sobre la afirmación precisa introdujo un error que multiplicó por cien el resultado.

En una muestra magnífica de ofuscación estadística, The Independent también aseguró que «Las 85 personas más ricas del mundo, el 1 %», tenían la misma riqueza que «el resto del mundo, el 99 %». Esto implica que la población total del mundo es de 8.500 personas. Si la afirmación anterior se equivocaba por un factor de cien, esta lo hace por un factor de casi un millón.

Merece la pena prestar un poco de atención a estas confusiones incompetentes de The Independent . Nos recuerdan lo fácil que es que las emociones nos tomen la delantera. Existen algunas personas que tienen una fortuna tan extraordinaria que desafía a la imaginación. Otras personas no tienen nada. No es justo. Y a medida que crece el enfado por esta injusticia corremos el riesgo de dejar de pensar. The Independent confundió casi 8.000 millones de personas con 8.500 personas. Embarulló la riqueza de la mitad más pobre del mundo con la riqueza de todos, excepto de las 85 personas más ricas. Son errores ridículos, pero, como demostró Abraham Bredius, cuando dejamos de pensar y empezamos a sentir, los errores ridículos no tardan en aparecer.

Es un buen recordatorio de que debemos pararnos a pensar. No es demasiado complicado hacer el cálculo y darse cuenta de que «el 1 %», sea quien sea, son más de 85 personas.

No puedo culpar a Oxfam, una organización dedicada a hacer campañas y recaudar fondos, por buscar el titular más sensacionalista. Y tampoco la hago responsable por el hecho de que la afirmación suscitara todo tipo de errores en los medios.

El resto de nosotros, sin embargo, preferiríamos algo más de claridad. Así que es necesario empezar de cero, lo cual significa tener claro qué se mide y cómo.

Lo que se mide es la riqueza neta, es decir, activos como viviendas, acciones y dinero en efectivo en el banco, restando las deudas. Si tenemos una casa con un valor de 250.000 dólares con una hipoteca de 100.000 dólares, significa que la riqueza neta son 150.000 dólares.

Los cálculos de Oxfam en los que se basaba el titular tomaron las mejores estimaciones disponibles de la riqueza neta total de la mitad más pobre del mundo (los datos los recabaron unos investigadores pagados por un banco, el Credit Suisse) [18] y los compararon con la mejor estimación disponible de la riqueza de los multimillonarios más acaudalados (según la información de una lista de ricos de un diario). Descubrieron que bastaba sumar la riqueza de las 85 personas más ricas del mundo para exceder la riqueza total de la mitad más pobre del mundo, unos 2.400 millones de adultos (los investigadores de Credit Suisse no contaron a los niños).

Pero ¿qué nos está diciendo la riqueza neta? Pongamos que compras un buen coche deportivo de 50.000 dólares con un préstamo de 50.000 dólares. En el momento en que lo saques del aparcamiento, el coche habrá perdido unos pocos miles de dólares de su valor, y tu riqueza neta habrá disminuido. Si acabas de terminar un máster en administración de empresas, o la carrera en la facultad de Derecho o de Medicina, y has pedido prestados unos cientos de miles de dólares, tu riqueza neta estará muy por debajo de cero. Pero es muy probable que, económicamente, un médico joven se sienta más cómodo que un granjero joven, aunque el médico esté de deudas hasta el cuello y el granjero posea una vaca escuálida y una bici oxidada con un valor neto de 100 dólares. (14)

La riqueza neta es una forma efectiva de medir a los ricos, pero no funciona tan bien para medir la pobreza. Muchas personas no tienen nada, o tienen menos que nada. Algunas están desamparadas; a otras, como al joven médico, les irá bien.

Un problema adicional es que cuando se suman estos ceros y números negativos nunca se obtiene un número positivo. Como consecuencia, la hucha con forma de cerdito de mi hijo pequeño vale más que los activos de los mil millones de personas más pobres del planeta, porque mil millones de ceros y números negativos nunca superarán las 12,73 libras que tenía allí guardadas la última vez que miré. ¿Quiere eso decir que mi hijo es rico? No. ¿Demuestra eso que la pobreza extrema es endémica? Pues no, no directamente. El hecho de que más de mil millones de personas carezcan de riqueza alguna es sorprendente, pero no está claro que intentar sumar todos esos ceros nos aporte mucho más. Ni siquiera es seguro que nos diga nada de nada, salvo que mil millones de ceros es cero.

Ahora que hemos evitado la enumeración prematura —analizar las cifras antes de comprender lo que se supone que significan esos números—, es el momento idóneo para introducir un poco de matemáticas, que pueden ser maravillosamente esclarecedoras.

Analizando el Global Wealth Report de Credit Suisse, la fuente de información de Oxfam, podemos jugar con algunas cifras para arrojar más luz sobre esta cuestión. (15)

• 42 millones de personas tienen cada una más de un millón de dólares, de forma que entre todas poseen unos 142 billones. Unos pocos son milmillonarios, pero la mayoría no. Si tienes una bonita casa sin hipoteca, en un lugar como Londres, Nueva York o Tokio, es suficiente para entrar en este grupo. Lo mismo vale para el derecho a una buena pensión privada. (16) [19] Casi un 1 por ciento de la población mundial adulta están en este grupo.

• 436 millones de personas, con más de 100.000 dólares pero menos de un millón, poseen colectivamente otros 125 billones. Casi el 10 por ciento de la población mundial adulta están en este segundo grupo.

• Estos dos grupos, en conjunto, poseen la mayor parte del dinero.

• Otros mil millones de personas poseen más de 10.000 dólares pero menos de 100.000; en conjunto poseen unos 4 billones de dólares.

• Los 3.200 millones de personas restantes solo poseen 6,2 billones; de media, menos de 2.000 dólares por cabeza. La mayoría de ellas tienen mucho menos de esa media.

A muy grandes rasgos, los 500 millones de personas más ricas tienen casi todo el dinero del planeta, y los siguientes 1.000 millones tienen el resto. El puñado de los ochenta y cinco supermillonarios sigue siendo solo un puñado, de modo que poseen menos del 1 por ciento de este total. Todo esto, en mi opinión, nos dice mucho más sobre la distribución de activos que el ampliamente repetido «hecho brutal» que expone la desigualdad de la riqueza al tiempo que ignora casi toda la riqueza del mundo. Y, aunque el objetivo de Oxfam sea generar «hechos brutales» para llamar la atención y recaudar dinero, mi objetivo es comprender el mundo y nuestra sociedad. Se podía acceder fácilmente a todos estos datos en la red; se trataba de hacer uno o dos clics más. Para encontrarlos bastaban un par de minutos y un poco de curiosidad por el mundo.

Al menos, Oxfam dejaba claro que estaba hablando de la desigualdad de la riqueza. Con frecuencia oímos la vaga afirmación de que «la desigualdad ha aumentado» y no podemos adivinar mucho más: ¿desigualdad de qué, entre quién, y cómo se ha medido?

Quizá se refieran a la desigualdad de la riqueza, quizá hayan leído la estadística actualizada de Oxfam que reducía los ochenta y cinco millonarios a solo ocho. O quizá se refieran a la desigualdad de la renta. Si quieres comprender cómo vive la gente y qué pueden consumir día a día, es más efectivo analizar la desigualdad de la renta. Lo que comemos, la ropa que llevamos y cómo vivimos suele estar más relacionado con los ingresos regulares de un salario, una pensión, unas compensaciones del Estado o con los beneficios de una pequeña empresa que con la riqueza. Muy pocas personas son lo bastante ricas para basar su estilo de vida solo en lo que les dan los intereses, de modo que si queremos comprender cómo se manifiesta la desigualdad en la vida diaria, lo lógico es fijarse más en los ingresos que en la renta. La otra ventaja de centrarse en la renta es que no nos obliga a enfrentarnos al absurdo de que un colegial corriente con su hucha sea más rico que mil millones de personas juntas.

Si nos decidimos por la desigualdad de la renta, entonces ¿desigualdad entre quiénes? La respuesta obvia es: entre los ricos y los pobres. Pero hay otras posibilidades: podríamos fijarnos en la desigualdad entre los países, o entre grupos étnicos, o entre hombres y mujeres, o entre los mayores y los jóvenes, o entre diferentes regiones de un mismo país.

Pero, incluso cuando hemos convenido en centrarnos en la desigualdad de la renta, y entre los que ganan más y lo que ganan menos, sigue habiendo una pregunta abierta: ¿cómo se mide?

He aquí algunas posibilidades. Podríamos comparar la renta media (la renta de una persona que está en la mitad de la tabla de distribución) con la renta del décimo percentil (la renta de alguien que está en la parte baja de la tabla). Esto se denomina la ratio 50/10, y es un indicio de cómo les va a los pobres en comparación con la clase media.

Otra opción sería examinar la porción de renta del 1 por ciento que más gana, una información decente de cómo les va a los milmillonarios y a los millonarios. No hace falta que lo hagas tú mismo, muchos laboratorios de ideas y académicos ya han hecho estos cálculos y es fácil encontrarlos en la red. [20]

Estos dos cálculos parecen decirnos algo importante. Pero ¿y si se contradicen? Imaginemos un país en el que la renta del 1 por ciento más rico crece, mientras que, al mismo tiempo, hay una disminución de la desigualdad en las partes bajas de la tabla, puesto que la ratio 50/10 ha reducido y los hogares más pobres se han acercado a la clase media. Si los ricos se hacen más ricos, pero también los pobres se hacen más ricos, en comparación con la media, ¿ha aumentado la desigualdad? ¿O ha disminuido? ¿O un poco de cada?

Aunque parezca una hipótesis rebuscada, resulta que describe la situación del Reino Unido entre 1990 y 2017. Después de los impuestos, el 1 por ciento más rico vio que su renta aumentaba, pero la desigualdad entre los hogares más pobres y los de clase media se redujo. Es una situación extraña para quien quiera una respuesta fácil, pero en un mundo complejo no deberíamos esperar que las estadísticas sean siempre claras.

Hace unos años me propusieron ser el encargado de los datos en un debate televisivo sobre la desigualdad en el Reino Unido. El programa era una ambiciosa edición especial de una hora de duración, frente al público, en la que varios expertos expondrían por qué era importante la desigualdad en el Reino Unido. En las sesiones de preparación con el equipo de producción del programa, saqué a colación la World Inequality Database, una fuente que crearon los economistas sir Tony Atkinson y Thomas Piketty. El segundo era el autor superestrella de El capital en el siglo XXI ; el primero, que murió en 2017, fue uno de sus mentores académicos. Ambos defendían impuestos redistributivos férreos y una amplia intervención del gobierno en la economía. Como muchos economistas, desconfío de este tipo de políticas, pero aun así recomendé su base de datos. Eran los mayores expertos del mundo.

Todo parecía ir bien hasta que unos días antes del programa tuve una inquietante conversación telefónica con una integrante del equipo de producción. Mencioné de pasada que la renta antes de impuestos del 1 por ciento más rico había caído ligeramente durante los años anteriores. Como hemos visto, no es la única forma de medir la desigualdad, pero es un parámetro que Piketty y Atkinson suelen enfatizar, y parecía un buen punto de partida: era llamativo, riguroso y fácil de explicar en la televisión. Alarmada, me dijo que todo el programa se basaba en la premisa de que la desigualdad había aumentado desde la crisis financiera de 2007-2008. ¿Por qué pensaban que era verdad? Los datos eran claros: el 1 por ciento más rico había tenido un aumento del 12 por ciento en la renta antes de impuestos en 2008, pero la crisis hizo que se redujera al 10 o al 11 por ciento. (17) No podía ser muy sorprendente: lo más probable es que una crisis económica generalizada afecte temporalmente a la renta de los más ricos, como banqueros, abogados y ejecutivos corporativos. Y eran datos, recordémoslo, recabados por dos economistas más bien de izquierdas que habrían sido los primeros en denunciar los efectos de la avaricia de los banqueros o de los recortes del gobierno.

Pero no: a los productores de televisión la idea de que la desigualdad había aumentado les parecía algo que debía ser verdad. Quizá habían analizado los datos que les había recomendado y habían visto algún fallo. Quizá habían encontrado otro parámetro que les parecía mejor. Pero la verdadera impresión que me llevé de la conversación fue que no habían mirado los datos que les había recomendado. Espero que no fuera así, porque se necesita una rara falta de curiosidad para producir un ambicioso programa televisivo sin tomarse noventa segundos para verificar si la premisa del programa es cierta.

Puse una excusa y no participé.

A veces, se desprecia a los estadísticos y se los considera meros cuenta alubias. Esta denominación despectiva es tan equívoca como injusta. La mayoría de los conceptos que son importantes en la política no son alubias; no son solo difíciles de contar, sino que son difíciles de definir. Una vez estamos seguros de a qué nos referimos con «alubia», contarlas será más fácil. Pero si no comprendemos la definición, no tiene mucho sentido fijarse en los números. Nos habremos engañado antes de empezar.

La solución es la siguiente: pregunta qué es lo que se está contando, qué historias hay detrás de las estadísticas. Es natural pensar que las habilidades que se requieren para evaluar las cifras son numéricas: comprender cómo se computa un porcentaje, o diferenciar los millones de los billones y de los trillones. Es una cuestión matemática, ¿no?

Lo que espero haber demostrado en las últimas páginas es que la verdad es mucho más sutil y en ciertos casos más fácil: la confusión es más habitual en las palabras que en los números. Antes de determinar si les han subido el sueldo a las enfermeras, primero deberás saber a quiénes engloban en el término «enfermera». Antes de lamentarnos por la prevalencia de las autolesiones entre los jóvenes, párate a pensar a qué se refieren con «autolesiones». Antes de concluir que la desigualdad ha aumentado, pregunta: «¿Desigualdad de qué?». Exigir una respuesta breve y clara a la pregunta «¿Ha aumentado la desigualdad?» no solo es injusto, sino que demuestra una extraña falta de curiosidad. Si, por el contrario, somos curiosos y hacemos las preguntas adecuadas, tendremos a nuestro alcance un conocimiento más profundo.

Cuarta regla

Toma distancia y disfruta de las vistas

Las criaturas de vida más corta de todo el Mundodisco eran las cachipollas efímeras, que apenas si duraban veinticuatro horas. Dos de las más viejas zigzagueaban sin rumbo fijo, sobre las aguas de un arroyo de truchas, discutiendo acerca de historia con algunos de los miembros más jóvenes de la nidada vespertina.

—En estos tiempos, el sol ya no es el que era —dijo una de ellas.

—En eso no te falta razón. En las horas de antes sí que había un sol como debe ser. Era todo amarillo. No como esa cosa roja.

—Y también estaba más alto.

TERRY PRATCHETT ,

El segador (18)

L os periódicos publicaron un mensaje alarmante para los londinenses en abril de 2018: «Por primera vez, la tasa de asesinato en Londres es más alta que en Nueva York». Se presentaba entonces el relato de que las bandas de criminales estaban fueran de control. Y si por un momento pasamos por alto que la misma definición de «asesinato» es distinta en cada lado del Atlántico, la afirmación es perfectamente cierta. En febrero de 2018 hubo catorce asesinatos en Nueva York y quince en Londres. [1]

Pero ¿a qué conclusión deberíamos llegar? A ninguna.

No debemos llegar a ninguna conclusión porque este par de cifras, por sí mismas, nos dicen muy poco. Si queremos comprender lo que ocurre, tenemos que tomar distancia y observar un panorama más amplio.

He aquí unos pocos hechos que merece la pena saber sobre los asesinatos en Londres y Nueva York. En 1990 hubo 184 asesinatos en Londres, mientras que en Nueva York se registraron 2.262, más de diez veces más. Esta imagen de Nueva York como un lugar mortífero alarma a los londinenses, que temen haber degenerado tanto como la Gran Manzana. Pero la tasa de asesinatos de Londres ha disminuido, no aumentado, desde 1990. En 2017 hubo 130 asesinatos en Londres, entre los que hay que incluir a diez personas que murieron en ataques terroristas. Londres era un lugar seguro en 1990 y es un poco más seguro en la actualidad. Respecto a Nueva York, los asesinatos cayeron a 292 en 2017. Esto significa que Nueva York sigue siendo más peligrosa que Londres, pero mucho más segura que en 1990.

(En realidad, deberíamos fijarnos en la tasa de asesinato por millón de habitantes en lugar de en el total de asesinatos, pero las poblaciones de Nueva York y Londres son parecidas, así que no nos preocupemos por esto.)

Ahora que Nueva York es mucho más segura, en alguna rara ocasión tiene un buen mes y Londres un mal mes, y el total de asesinatos mensuales de Nueva York es menor que el de Londres. Algo curioso de los números es que con el tiempo tienden a subir y bajar un poco. (19)

De modo que, aunque los titulares de los periódicos eran más o menos correctos, nos alejaban de la verdad en lugar de acercarnos a ella: las noticias son buenas, no malas; Londres es más segura, no más peligrosa; y Londres sigue siendo más segura que Nueva York, cuya situación está mejorando. Solo nos enteramos de la verdadera historia con el contexto.

En 1965, dos sociólogos noruegos, Johan Galtung y Mari Ruge, hicieron una observación fascinante: lo que cuenta como «noticias» depende mucho de la frecuencia con la que prestamos atención. [2] Si los medios de comunicación saben que gran parte de su público los consulta cada día, o cada pocas horas, naturalmente nos contarán el acontecimiento más llamativo que ha ocurrido durante este espacio de tiempo.

Piensa en las noticias sobre economía. Hay una gran diferencia entre la impresionante cobertura empresarial de Bloomberg TV, el ritmo diario del Financial Times (para el que trabajo) y la visión semanal de The Economist , aunque los tres tengan un interés parecido en las empresas, la economía y la geopolítica. Bloomberg se fijará en los cambios rápidos del mercado en la última hora. Pero estos mismos movimientos no merecerán la atención de The Economist . Por semana, por día, por hora: el metrónomo del reloj de las noticias cambia la naturaleza misma de la noticia.

Ahora imagina un ritmo de noticias mucho más lento: por ejemplo, un periódico que sale cada veinticinco años. ¿Qué diría su última edición? Estaría llena de actualizaciones, algunas esperanzadoras y otras más sórdidas; describiría el ascenso de China, la World Wide Web y los teléfonos inteligentes, la aparición de al-Qaeda y la ruina de Lehman Brothers. Quizá habría un pequeño artículo sobre el crimen que señalaría que la tasa de asesinatos ha caído en Londres pero no tanto como en Nueva York. Nadie malgastaría ni una sílaba en la idea de que en Londres hay una ola de asesinatos; una observación de este tipo solo tiene sentido en un medio que aparezca con mucha más frecuencia.

¿Y qué decir de un periódico que salga cada cincuenta años? Max Roser, un joven economista que creó la página web Our World in Data, propuso esta idea inspirándose en Galtung y Ruge. Roser imagina un periódico que se publica en 1918, 1968 y 2018. Cuestiones que debieron parecer capitales a los diarios de la época quizá ni siquiera se mencionarían, mientras que los grandes cambios del mundo ocuparían la portada. [3]

¿Qué aparecería en la primera plana del periódico que sale cada cincuenta años en 2018? Una posibilidad sería una noticia sobre algo que no ocurrió: «¡Buf! ¡El mundo evita el Armagedón nuclear!». En 1968, los lectores del periódico habrían leído con angustia que en las tres décadas precedentes se había inventado, desarrollado y utilizado la bomba atómica en Japón con efectos catastróficos; luego llegó la creación de un vasto arsenal de bombas de hidrógeno mucho más potentes, y las superpotencias flirtearon repetidamente con un conflicto nuclear: en la guerra de Corea, en la crisis de los misiles de Cuba y más de una vez en Berlín. Para el lector que abriera el periódico de 2018 por primera vez desde 1968, sería una gran noticia que la Guerra Fría hubiera acabado sin un enfrentamiento nuclear, aunque las publicaciones diarias nunca se hubieran visto tentadas de escribir un titular como «Hoy no se ha detonado ninguna bomba H».

O quizá los editores optarían por una noticia sobre el cambio climático. Puesto que las primeras investigaciones sobre el efecto invernadero no habrían merecido atención en la edición de 1968, el periódico de 2018 debería comenzar con una explicación del problema básico: quemar combustibles fósiles como el gas, el petróleo y el carbón altera la composición de la atmósfera de tal forma que retiene más calor. (Titular: «¡Vaya! ¡Resulta que quemar carbón es una idea pésima!».) Esta explicación iría acompañada de un gráfico alarmante que mostrara el aumento de las temperaturas globales.

Es difícil informar del cambio climático en un horizonte temporal breve. Anualmente, las temperaturas globales suben y bajan; podemos encontrar casi el mismo número de años en que suben y en que bajan, lo cual es un material de primera para fabricar dudas. El periódico de cada cincuenta años, no obstante, transmite con claridad las malas noticias: las temperaturas han aumentado 0,75ºC desde la década de 1960, dependiendo de qué parámetros se observen y entre qué años. [4] Pero, desde la perspectiva correcta, hay una tendencia clara al calentamiento del planeta.

¿Y un periódico cada cien años? La perspectiva vuelve a cambiar. Pensando en los lectores que abrieron un periódico por última vez en 1918, quizá publicaríamos una historia sobre el milagro de la seguridad infantil: «¡La mortalidad infantil se reduce un noventa por ciento!». Imagina un colegio que recibe a un centenar de niños de cinco años escogidos de manera aleatoria por todo el mundo. En 1918, solo sesenta y ocho niños se habrían presentado el primer día en la escuela; treinta y dos niños habrían muerto antes de cumplir los cinco años. Y ello no a causa de una catástrofe temporal debida a la guerra entre 1914 y 1918, ni a la pandemia de gripe de 1918; en 1900 las estadísticas eran aún peores. Hoy en día, noventa y seis niños acudirían el primer día al colegio, y solo cuatro no llegarían a los cinco años. Recuerda que es una selección global, incluye a los países más pobres, aislados y castigados por la guerra. Eso es un progreso increíble. [5]

En un periódico que saliera cada doscientos años, tal vez los editores se decidieran por otro titular: «¡La mayoría de la gente no es pobre!». Sigue habiendo mucha gente pobre, desde luego, entre 600 y 700 millones de personas viven ahora en lo que llamamos «pobreza extrema», según la definición del Banco Mundial que pone el listón en menos de 1,9 dólares por día. Es una décima parte de la población mundial. Pero a principios del siglo XIX casi todo el mundo —diecinueve de veinte— vivía en ese estado de pobreza. Es un progreso increíble, y solo es evidente si tomamos distancia y cambiamos nuestra perspectiva.

Hasta el momento he hablado de la perspectiva en términos temporales. Pero también podemos hacernos una idea del contexto con otro tipo de comparaciones.

Volvamos al ejemplo de la desigualdad de la renta del capítulo anterior, en el que aprendimos que hay muchas formas plausibles de medirla, como la ratio 50/10, o la renta del 1 por ciento más rico. ¿Y si pudiéramos aplicar algún tipo de medida compuesta que resumiera toda la distribución de la renta? Estas medidas compuestas existen, y ya hemos mencionado la más famosa: el coeficiente de Gini, cuyo nombre proviene del estadístico italiano Corrado Gini, del siglo XX .

Como los demás cálculos de la desigualdad, el coeficiente de Gini no nos lo dice todo. A escala global, el coeficiente ha ido cayendo, es decir, las rentas se están igualando. Esto se debe a que mucha gente que antes era muy pobre, sobre todo en China e India, ahora vive mucho mejor, y en los cálculos matemáticos del coeficiente de Gini esto compensa el aumento de la desigualdad en la parte alta de la escala de la renta, donde los muy ricos se están distanciando de quienes viven moderadamente. [6] Ninguna cifra, por sí sola, podría transmitir todo esto. Pero el coeficiente de Gini refleja con elegancia la experiencia de todos en la escala de la renta. Transferir un dólar de un milmillonario a un millonario no cambiará la renta del 1 por ciento más rico, puesto que es un dólar que se queda en manos de ese 1 por ciento. Pero transferir un dólar de una persona rica a una pobre, con independencia de lo ricas o pobres que sean, reducirá el coeficiente de Gini.

Un gran problema con el coeficiente de Gini, sin embargo, es tener una imagen intuitiva de lo que de verdad significa. Es fácil imaginar un país con un coeficiente de Gini de cero: allí, todos tienen exactamente la misma renta. De manera análoga, es posible imaginar un país en el que el coeficiente de Gini es del 100 por ciento: un presidente despótico ha acaparado todo el dinero y los demás no reciben nada de nada. Pero ¿cómo sería vivir en un país en el que el coeficiente de Gini fuera, por ejemplo, del 34 por ciento?

Resulta que si vives en el Reino Unido puedes responder a esta pregunta. [7] Pero incluso un especialista en distribución de la renta comprenderá el coeficiente de Gini del 34 por ciento solo en referencia a los coeficientes de otros países. Por ejemplo, en China es del 50, en Estados Unidos es del 42, en Finlandia de 25. Globalmente, incluyendo a todos los que viven en los pobres países subsaharianos y en los ricos petroestados, el coeficiente de Gini de la renta es del 65 por ciento, más alto que en cualquier país individual. [8]

Pero podemos tener una imagen intuitiva mejor de lo que significa el coeficiente de Gini haciendo el mismo cálculo con otros parámetros que no sean la renta. Tomemos la vida misma. Como la renta, la distribución de la vida es desigual. Algunos bebés mueren casi justo después de haber nacido; otros llegan a vivir cien años. Pero estos extremos son bastante inusuales: la mayoría de las personas viven al menos unos sesenta años, y pocas viven más de noventa. Así que podríamos esperar que el coeficiente de Gini global sobre la esperanza de vida fuera bastante bajo, y lo es: menos del 20 por ciento.

¿Y la altura de los adultos? Todos tenemos una idea intuitiva de que es algo que cambia poco, de modo que puede ser un punto de referencia útil. Si acierto con mis cálculos apresurados, el coeficiente de Gini es menor al 5 por ciento.

Para una columna de un periódico, calculé una vez el coeficiente de Gini de la actividad sexual reciente en el Reino Unido en las personas de entre treinta y cinco y cuarenta y cuatro años. Sé que sentirás curiosidad: es del 58 por ciento, mucho más alta que la cifra de la renta, que es del 34 por ciento. [9] ¿Nos debería sorprender que sea más alta? No estoy seguro. Pero lo es. Parece ser que una diferencia de diez veces en la actividad sexual —con una persona que tiene sexo una vez al mes y otra que lo tiene una decena de veces— es mucho más común que la misma diferencia en la renta. Una diferencia de diez veces en la longevidad —una persona centenaria y un niño que muere a los diez años—, por suerte, es todavía más rara. ¿Una diferencia de diez veces en la altura de los adultos? Nunca ha habido noticia de ello, ni siquiera en los libros de récords.

Otra forma de tomar distancia y disfrutar de las vistas es tener clara la escala. Cuando nos topemos con una estadística, preguntémonos: «¿Es una cifra alta?». Los creadores de More or Less , Michael Blastland y sir Andrew Dilnot, adquirieron el hábito de hacerse esta pregunta modesta pero importante. [10]

Consideremos la afirmación de que el muro fronterizo que Donald Trump quiere construir entre Estados Unidos y México costará 25.000 millones de dólares. ¿Es una cifra alta? Sin duda lo parece, pero para comprenderla mejor será necesario compararla con algo. Por ejemplo, el presupuesto de defensa de Estados Unidos está un poco por debajo de los 700.000 millones de dólares anuales, o unos 2.000 millones al día. El coste del muro es el equivalente a unas dos semanas de operaciones militares. O, desde otra perspectiva, podríamos decir que el muro costará unos 75 dólares por persona: en Estados Unidos hay unos 325 millones de personas, y 25.000 millones de dólares entre 325 millones de personas da como resultado unos 75 dólares por persona. (20) ¿Es una cifra alta? ¿Es una cifra baja? Que cada uno juzgue, pero creo que el juicio estará mejor fundado si se hacen estas comparaciones.

Andrew Elliott, un emprendedor tan aficionado a esta pregunta que publicó un libro con el título Is That a Big Number ?, sugiere que deberíamos tener como referencia algunas cifras para poder comparar con facilidad. [11] He aquí unos pocos ejemplos:

• La población de Estados Unidos es de 325 millones de personas. La del Reino Unido es de 65 millones de personas. La población mundial es de 7.500 millones de personas.

• Piensa en cualquier edad por debajo de los sesenta años. En el Reino Unido hay unas 800.000 personas de esa edad; si una política va dirigida a los niños de tres años, por ejemplo, habrá 800.000 de ellos. En Estados Unidos hay unos cuatro millones de personas de cualquier edad por debajo de los sesenta años.

• El perímetro de la Tierra es de 40.000 kilómetros. Varía si se traza alrededor de los polos o alrededor del ecuador, pero no demasiado.

• El trayecto de Boston a Seattle: 5.000 kilómetros.

• Longitud de una cama: 2 metros. Como señala Elliott, nos ayuda a visualizar el tamaño de una habitación: ¿cuántas camas son?

• El producto interior bruto de Estados Unidos es de unos 20 billones de dólares. Son un montón de muros, si es en lo que de verdad queremos gastarlos.

• 100.000 palabras: la longitud de una novela media.

• 381 metros: la altura del Empire State Building. (Alrededor de unos cien pisos.)

A mí me gusta tener presentes algunas de estas cifras. Con esto soy un poco friki. Y me da la sensación de que, cuantas más cifras de referencia dispongo, más sentido tienen otras cifras de referencia. Pero la verdad es que no tenemos que recordar ninguna de ellas, podemos consultarlas fácilmente en varias fuentes fiables, ya sea un libro o en internet, aunque en muchos casos merecerá la pena cotejarlas.

Una vez que tienes algunas cifras de referencia, es fácil utilizarlas. Puedes comparar una cosa con otra (un informe de 10.000 palabras parece largo, pero una novela es diez veces más larga) o puedes dividir una cosa entre otra (el presupuesto de defensa de Estados Unidos supone un gasto de 2.000 dólares anuales por persona). Memoriza (o consulta) algunas cifras útiles, y luego aplica una aritmética simple (utiliza una calculadora si quieres). No es difícil. Pero es muy ilustrativo. (21)

Estaría bien no tener que depender de esto y poder confiar en que los medios de comunicación, al presentarnos las estadísticas, nos aportarán el contexto y la perspectiva necesarios para que les demos sentido. Los mejores, sin duda, intentarán hacerlo. Pero el contexto y la perspectiva nunca ocuparán los titulares de la primera página.

Hemos visto una razón de ello: la frecuencia de las noticias. El titular de un periódico, la noticia con la que abre el telediario y la primera noticia de una página web siempre se centrarán en un hecho espectacular, significativo y reciente, puesto que el consumidor habitual de noticias habrá consultado por última vez el medio en cuestión solo unas horas antes. Algunos críticos de los medios creen que hay otra razón para que los medios no enfaticen el contexto y la perspectiva: a la gente le atraen las malas noticias. Hans Rosling, coautor de Factfulness y magnífico defensor de una visión más realista del mundo basándose en buenos datos, lo llama el «instinto de la negatividad». Y suele ser más fácil que las noticias parezcan malas si se omite el contexto.

No me convence del todo la idea de que nos gustan las malas noticias, porque en general solemos ser bastante optimistas; la psicóloga Tali Sharot calcula que el 80 por ciento de nosotros sufrimos un «sesgo optimista» que nos hace sobrestimar de manera sistemática nuestra longevidad, el futuro de nuestra carrera y nuestro talento, al tiempo que pasamos por alto el riesgo de enfermedad, incompetencia o divorcio. [12] Daniel Kahneman, premio Nobel y uno de los padres de la economía conductual, considera que el sesgo optimista es «el más destacable de los sesgos cognitivos». [13] En muchos aspectos, los seres humanos somos unas criaturas bastante positivas; en ocasiones, incluso demasiado.

Una explicación más plausible es que nos atraen las noticias sorprendentes, y las noticias malas suelen ser más sorprendentes que las buenas. [14] Si los medios de comunicación tuvieran un mero sesgo por lo negativo, cabría esperar que informaran con regularidad de, por ejemplo, las muertes relacionadas con el tabaquismo. El mes que Estados Unidos sufrió el ataque terrorista más mortífero de su historia, las muertes relacionadas con el tabaquismo multiplicaron por diez las de los ataques. [15] Al acabar aquella semana terrible, una revista semanal podría haber señalado, con toda la razón, que los cigarrillos habían matado a más personas que al-Qaeda. Los periódicos ignoraron esas muertes porque su sesgo los dirigía hacia lo más chocante.

Por descontado, las noticias chocantes pueden ser positivas. Pero el psicólogo Steven Pinker afirma que las buenas noticias suelen llegar poco a poco, mientras que las malas son repentinas. [16] Parece que es así; al fin y al cabo, es más rápido destruir algo que construirlo. Simulando un experimento mental que el gran psicólogo Amos Tversky compartió con el joven Pinker, [17] imagina lo mejor que te podría pasar hoy. Podrías ganar la lotería, supongo. (¿Sería de verdad una buena noticia?) Hay otros momentos en los que podría pasar algo maravilloso: como que después de varios meses infructuosos esperando concebir un bebé, recibieras por fin una prueba positiva; o que hubieras solicitado un ascenso o un puesto en una universidad y lo consiguieras. Pero para la mayoría de la gente la mayoría de los días, la posibilidad de que haya una mejora espectacular y sorprendente en la vida es bastante limitada. Son muchas las personas que llevan una buena vida. Cuando no es así, es más probable que la vida mejore poco a poco que gracias a un milagro repentino.

Pero ¿y la posibilidad de sufrir un revés espectacular? Es fácil imaginarlo. Podrían diagnosticarnos, a nosotros o a un ser querido, un cáncer; o nos podría atropellar un camión, o podríamos sufrir un asalto con violencia. Podrían entrar a robar en casa, o podría incendiarse. Podrían despedirnos del trabajo. Podríamos ser acusados de un crimen que no hemos cometido. Podríamos descubrir que nuestra pareja tiene una aventura, o que quiere divorciarse. No he tenido que esforzarme mucho para pensar en estas ideas, y estoy seguro de que se te ocurrirán muchas más sin que se te fría el cerebro… O, precisamente, podríamos sufrir un derrame cerebral. La lista de catástrofes podría alargarse indefinidamente.

De modo que cuando los medios quieren atraer nuestra atención buscan noticias que son nuevas e inesperadas en un marco temporal breve, y es más probable que estas noticias sean malas, no buenas.

La necesidad de llamar la atención también influye en las tácticas de los políticos, de las organizaciones caritativas y de otras campañas. Saben que si quieren salir en los titulares deberán hacer declaraciones sorprendentes. Por ejemplo, en mayo de 2015 los medios británicos publicaron la alarmante noticia de que las apoplejías estaban aumentando entre las personas de mediana edad; esta conclusión se basó en las estadísticas oficiales de la Asociación de Apoplejía, cuyo director comentó: «Hay un aumento alarmante de personas en edad laboral que sufren apoplejías». [18] Por suerte, era una información incorrecta. Las apoplejías cada vez son más raras, gracias a una mejor dieta, mejores tratamientos y campañas públicas de concienciación; pero estas mismas campañas provocaron que la gente se presentara en el hospital si percibía una señal de una apoplejía menor. A consecuencia de ello, las admisiones en los hospitales por apoplejías en gente joven aumentaron —o «se dispararon», como afirmó la Asociación de Apoplejía— y la Asociación aprovechó el dato. La buena noticia es que la incidencia de las apoplejías en el Reino Unido hace tiempo que está disminuyendo, regular y sustancialmente, en todos los grupos de edad. Pero ¿cómo llamaría entonces la atención la Asociación? Y si no llaman la atención, no pueden recaudar dinero.

O fijémonos en la queja de Oxfam a finales de 2016: «La muy exitosa lucha contra la pobreza se está perdiendo en un ámbito esencial: la mente de la gente. Una nueva encuesta global […] revela que el 87 % de las personas cree que la pobreza mundial sigue siendo la misma o ha empeorado en los últimos veinte años, cuando la verdad es justo lo contrario: se ha reducido en más de la mitad». [19] La nota de prensa no suscitó ni de lejos la misma atención que la que hemos comentado en el capítulo anterior, que afirmaba que ochenta y cinco personas (¿o eran ocho?) poseían tanta riqueza como la mitad del mundo (¿o era todo el mundo?). Cuando las notas de prensa alarmistas llegan a los titulares, no es de extrañar que parezca que el mundo vaya cada vez peor.

En el Reino Unido, la población no está muy preocupada por cuestiones como la inmigración, los embarazos adolescentes, el crimen o el desempleo en la zona en la que vive, pero sí está muy angustiada por estas cuestiones a nivel nacional. Los resultados son parecidos si se pregunta a la gente sobre su situación laboral en comparación con cómo ven la economía del país: la mayoría de la gente considera que, personalmente, le va bien, pero le preocupa la sociedad en la que vive. [20] Cabe suponer que esto se debe a que experimentamos en directo nuestra propia área de residencia, pero confiamos en las noticias para obtener información sobre el mundo en general. El «instinto negativo» quizá no sea la causa de la negatividad en la cobertura de las noticias, pero sin duda parece ser un resultado.

En 1993, Martyn Lewis, que por entonces era el presentador de televisión más popular del Reino Unido, afirmó que los medios deberían dedicar más tiempo a las noticias positivas. [21] Compañeros periodistas se burlaron de él, caricaturizaron su argumento, como si exigiera más noticias alegres con final feliz, con, por ejemplo, perros montados en un patín al final del telediario, para así dar un toque dulce a las noticias más amargas. Fue injusto; (22) Lewis se refirió explícitamente a noticias buenas y sustanciales, no a los precursores de los actuales vídeos de gatos surfeando con una Roomba.

«Hay buenas noticias ahí fuera —escribió—, y son todavía más memorables porque son raras.» Por suerte, esto es falso. Desde que Lewis escribió esto en 1993, 154.000 personas han dejado atrás la extrema pobreza cada día. [22] En 1980, las vacunas para enfermedades como las paperas, la difteria y la polio solo las recibían el 20 por ciento de los niños de un año, el 80 por ciento se quedaba fuera; ahora, al menos el 85 por ciento de los niños de un año recibe estas vacunas. [23] La mortalidad infantil, como hemos visto, ha caído de una manera espectacular. Las buenas noticias están por todas partes. No son memorables por ser raras; se olvidan por su ubicuidad. Pasan cosas buenas con tanta frecuencia que no se puede considerar seriamente que aparezcan en los periódicos. «¡154.000 personas dejaron atrás la pobreza extrema ayer!» Verdad; pero no es noticia.

No tenemos actualizaciones diarias de cuántas personas dejan de ser pobres, y quizá nunca las tengamos; cuando trabajé para el Banco Mundial entre 2004 y 2005, actualizábamos nuestras estimaciones de pobreza extrema solo cada tres años. Si un periódico decidiera publicar esta noticia, estaría bien, pero solo sería una noticia cada mil días. Ningún periódico que se respete publicará la noticia con regularidad ni les recordará a los lectores: «¡No es nuevo, pero es verdad!». De modo que la caída de la pobreza extrema, y docenas de otras noticias verdaderas sobre la mejora de la alfabetización, la democracia, el derecho al voto de las mujeres, la educación de las niñas, el acceso a agua potable, las vacunas, las cosechas, la mortalidad infantil, el precio de la energía solar, el número de muertos por accidente de avión o la disminución del hambre… no se publican. [24]

La razón no es que sean buenas noticias, sino que tienen una frecuencia inapropiada. Las historias lúgubres que llegan con una frecuencia inapropiada también se ignoran, como hemos visto con el tabaquismo, la causa de muerte en masa más persistente y, por lo tanto, más aburrida. No se deja de lado el cambio climático, pero rara vez se informa sobre el tema de manera directa; en lugar de ello, las noticias cubren intentos deliberados de llamar la atención sobre él, como protestas, cumbres y el informe ocasional de los científicos o el gobierno. Vemos que se menciona, de forma exasperante, junto con informes sobre el tiempo, pero pocas veces nos llegan informes de los indicadores más lentos, como el aumento de la temperatura mundial.

Un tercer ejemplo son las finanzas. En 2004 y 2005, Gillian Tett, mi colega en el Financial Times , llamó la atención sobre el desarrollo de enormes mercados financieros para la deuda y los derivados, una especie de apuesta colateral a los movimientos de las tasas de interés, los tipos de cambio y otros indicadores económicos. El sistema financiero mundial era como un iceberg: en la superficie brillaba el mercado de valores, fácil de ver y de analizar; bajo las olas acechaban los mercados de deuda y derivados, vastos y ocultos. Los mercados de valores publican cifras sin cesar, incluyen actualizaciones de última hora para el telediario de la noche. Pero uno de los datos más importantes del tamaño del mercado de derivados lo genera el Banco de Pagos Internacionales cada tres años. El ritmo de la información no encaja con la frecuencia de los diarios económicos, por lo que siempre se infravaloró su importancia. Desde luego, eran malas noticias que merecía la pena conocer: los problemas en estos mercados fueron el centro de la catastrófica crisis económica de 2007-2008, y Gillian Tett fue uno de los pocos que pudo decir, con sinceridad, que ya había puesto el dedo en la llaga. [25]

Algunos analistas sostienen que la cura para todo esto no es más que dejar de leer los diarios. El autor Rolf Dobelli, que curiosamente escribe para el diario The Guardian , nos da diez razones para dejar de leer las noticias. [26] Nassim Taleb, autor de El cisne negro , lo expresa con brevedad: «Para curarte de la lectura de los periódicos, dedícate durante un año a leer los periódicos de la semana pasada». [27]

Puesto que yo trabajo en un periódico, se podría esperar que protestara. Pero lo entiendo bastante bien. A menudo, me parece que mi columna del sábado en el Financial Times no guarda conexión con las noticias semanales. No me interesa comentar las noticias recientes; mi interés se decanta más hacia cuestiones que se me han ocurrido después de leer libros o artículos académicos, o alguna reflexión sobre la vida. Y aunque me gusta que los oyentes de More or Less valoren mejor el programa que las últimas noticias de la televisión o la radio, a veces me parece que recibimos un reconocimiento por algo que es natural: operamos en un nivel diferente que las noticias diarias. Como el programa es semanal, solemos tener un par de días para digerir algo que se ha dicho —o que se ha callado— en una entrevista en directo. Muchas veces analizamos una cuestión durante semanas o meses. ¿Por qué informar de inmediato sobre algo cuando se puede examinar como Dios manda? Y por lo general no debemos temer que alguien nos pise la noticia, somos demasiado marginales para que se preocupen por nosotros.

Como profesional, no puedo ignorar las noticias, pero les presto menos atención que cualquiera de mis colegas (lo cual, a veces, les provoca frustración). Las noticias diarias siempre parecen más informativas que las noticias continuas; y las noticias semanales suelen ser más informativas que las diarias. Un libro es aún mejor. Incluso en un diario o una publicación semanal, suelo preferir el ritmo lento de las explicaciones y los análisis que las últimas noticias.

Si eres un yonqui de las noticias, te sugiero que profundices y amplíes tu punto de vista en lugar de querer algo cada vez más rápido. Es difícil hacerlo cuando las noticias parecen alarmantes, pero es una buena costumbre. Muy pocas noticias requieren la atención inmediata que exige una actualización del tráfico o una alerta climática grave. Si las leemos una hora después —o una semana después— nos informarán de lo mismo. De hecho, quizá aprendamos algo más. Podemos llegar a preguntarnos: ¿a qué elementos prestará atención una revista o un podcast semanal que en las noticias continuas se pasarían por alto?

En los primeros y turbulentos días de la pandemia del coronavirus, Scientific American advirtió a los periodistas de que «los hechos sobre esta epidemia que duren unos pocos días son mucho más fiables que los últimos “hechos” de los que se acaba de tener noticia, que podrían ser erróneos y poco representativos y, por lo tanto, equívocos […]. Una pregunta a la que hoy solo se puede responder con una opinión informada, quizá mañana se pueda responder con hechos». [28] Un buen consejo, y no solo para los periodistas, sino también para los ciudadanos. Así que, sean cuales sean las noticias que decidas leer, asegúrate de que dedicas tiempo a la información de ritmo lento y a largo plazo. Te darás cuenta de cosas —buenas y malas— que los demás pasarán por alto.

¿Qué hemos aprendido hasta el momento sobre cómo evaluar una afirmación estadística? En el primer capítulo he intentado que te fijes en los sentimientos que te provoca la afirmación en cuestión; en el segundo capítulo, que verifiques de forma constructiva la afirmación basándote en tu experiencia personal; en el tercer capítulo, que te preguntes si de verdad comprendes lo que significa la afirmación. Son sugerencias sencillas, de sentido común, y en este capítulo he añadido una cuarta: toma distancia y busca información que aporte contexto. Intenta comprender la tendencia. «¡Ha ocurrido un crimen terrible!» es perfectamente compatible con «En general, el crimen se está reduciendo». Busca algo que te haga entender la escala, como comparar la situación de un país con la de otros, o determinar el coste por persona de un gasto que proponga el gobierno.

Ninguno de estos métodos es técnico; los puede utilizar cualquiera. En conjunto, nos pueden ayudar mucho para iluminar las estadísticas. Pero a veces será necesario profundizar un poco más sobre cómo se ha realizado la estadística. Eso es lo que haremos a continuación.

Quinta regla

Comprende la historia de fondo

—En cada cópula humana, mil millones de espermatozoides se disputan un solo óvulo. Multiplica estas probabilidades por innumerables generaciones… y fuiste tú, solo tú, el que nació. Que aparezca una forma tan específica en este caos de improbabilidad, como convertir el aire en oro…, es el misterio supremo…

—¡Podrías decir lo mismo de cualquier persona en el mundo!

—Sí. Cualquier persona en el mundo… Pero el mundo está tan lleno de personas, tan repleto de estos milagros, que se han convertido en un lugar común y los olvidamos…

ALAN MOORE , Watchmen (23)

H ace un par de décadas, dos respetados psicólogos, Sheena Iyengar y Mark Lepper, montaron un puesto de degustación de jamón en una exclusiva tienda de California. A veces ofrecían seis variedades de jamón; otras veces, veinticuatro. Los clientes que los probaban recibían un folleto para comprar el jamón con descuento. Cuando tenían a la disposición de los clientes el surtido más extenso, se acercaban muchos más, pero, al final, pocos de ellos compraban jamón. Cuando la oferta era solo de seis variedades, las ventas eran mayores. [1]

Este resultado inesperado se hizo viral: habían descubierto algo interesante. ¡La gente reaccionaba mejor cuando había menos opciones! Se convirtió en materia de artículos de psicología pop, de libros y de charlas TED. Era sorprendente, pero parecía plausible. Pocas personas lo hubieran predicho, pero, de alguna forma, al oírlo a todos les parecía que ya lo sabían.

Como economista, siempre me pareció un poco extraño. La teoría económica predice que solemos valorar las opciones extra, y que eso nunca nos desanima a la hora de comprar… Pero la teoría económica podía estar equivocada, así que esto no era lo sorprendente del experimento con el jamón.

Un elemento desconcertante del estudio era que el efecto resultante de ofrecer más opciones era enorme: solo el 3 por ciento de los degustadores de la muestra de veinticuatro variedades aprovechaba el descuento, comparado con el 30 por ciento de la muestra de seis variedades. Eso sugería que, si reducían la oferta, los vendedores multiplicarían por diez sus ventas. ¿Alguien de verdad se lo cree? Draeger’s, el supermercado donde se hizo el experimento, tenían a la venta 300 variedades de jamón y 250 tipos de mostaza. Parecía que les iba bien. ¿Se les estaba escapando algo? Starbucks asegura ofrecer, literalmente, decenas de miles de combinaciones de bebidas espumosas, y también parece que les va bien. Así que me pregunté hasta qué punto era general este descubrimiento. No cabía duda de que era un experimento serio llevado a cabo por buenos investigadores. Y siempre deberíamos estar dispuestos a ajustar nuestra visión de las cosas a las pruebas, ¿verdad?

Entonces, en una conferencia, conocí a un investigador que me recomendó contactar con un joven psicólogo llamado Benjamin Scheibehenne. Y lo hice. Scheibehenne no tenía razón alguna para dudar del descubrimiento de Iyengar y Lepper, según el cual a la gente le desmotiva tener muchas opciones. Pero había observado los mismos hechos del mundo que yo: muchas empresas con éxito ofrecen un montón de opciones. ¿Cómo casaban estos hechos con el experimento? Scheibehenne tenía una teoría que consistía en que las empresas habían encontrado una forma de ayudar a sus clientes a tomar decisiones complejas. Parece plausible. Quizá tuviera que ver con la familiaridad: a menudo vamos al supermercado para comprar lo que compramos la última vez, en lugar de un nuevo tipo de jamón. Quizá se tratara de cómo señalizaban los pasillos, o cómo organizaban las opciones para que no abrumaran al cliente. Todo esto parecía digno de investigarse, así que Scheibehenne se puso manos a la obra. [2]

Comenzó por repetir el experimento para tener una base sobre la que empezar a trabajar y explorar diferentes posibilidades. Pero su punto de partida fue muy diferente; no obtuvo ni de lejos el mismo resultado. Iyengar y Lepper habían descubierto que la posibilidad de elegir desmotiva de forma espectacular. Cuando Scheibehenne repitió el experimento no vio nada parecido. Otro investigador, Rainer Greifeneder, había reproducido un estudio similar al de Iyengar y Lepper que se centraba en escoger entre chocolates de lujo y, como Scheibehenne, no obtuvo el resultado original de «la elección es mala». Ambos se juntaron para reunir todos los estudios que hubiera sobre el efecto «la elección es mala». Había un montón, pero muchos de ellos no habían encontrado a nadie que los publicara.

Cuando recopilaron todos los estudios, publicados e inéditos, el resultado general era una mezcla. Ofrecer más opciones a veces motiva y otras desmotiva. Los estudios publicados solían detectar un efecto considerable, ya fuera positivo o negativo. Los estudios no publicados no solían detectar efecto alguno. ¿El efecto medio? Cero. [3]

Es inquietante. Hasta el momento nos hemos topado con afirmaciones equívocas que se explican por un propósito específico —la publicidad para Oxfam, los clics para los medios digitales— o por un detalle sutil que se ha pasado por alto, como el uso de diferentes palabras para describir el trágico y prematuro final de un embarazo. En el mundo académico esperamos razonablemente que se detecten los detalles sutiles y que el único propósito específico sea la búsqueda del conocimiento. Tiene sentido ir con pies de plomo con los grupos de presión o con los titulares que solo buscan clics, pero ¿no deberíamos presumir que caminamos por un terreno más sólido cuando abrimos una revista académica? Iyengar y Lepper eran, como he dicho, unos psicólogos muy respetados. ¿Es posible que estuvieran equivocados? Y, de ser así, ¿cómo había ocurrido? ¿Y cómo deberíamos enfrentarnos al siguiente descubrimiento sorprendente que inunde las páginas científicas o las estanterías de los aeropuertos?

Para hallar una respuesta, demos un paso al lado y sopesemos la ensalada de patata más famosa de internet.

Sin duda, no hay mejor forma de recaudar algo de dinero que a través de Kickstarter. La página web de micromecenazgo tuvo un momento de esplendor cuando en 2012 el Pebble, uno de los primeros relojes inteligentes, recaudó más de 10 millones de dólares. En 2014, un proyecto para una nevera portátil consiguió la extraordinaria cifra de 13 millones de dólares. No cabía duda de que la nevera más molona era la de Swiss Army Knife. Tenía un cargador de USB, una mezcladora para cócteles y altavoces, lo cual atrajo a multitud de benefactores. El reloj inteligente de Pebble se tomó su venganza en 2015, y una nueva campaña recaudó más de 20 millones de dólares para producir un reloj nuevo y mejor.

Pero, en cierto modo, el logro en Kickstarter de Zack «Danger» Brown fue aún más impresionante. Utilizó la página para recaudar 10 dólares y hacer una ensalada de patata… y, en lo que a buen seguro fue uno de los gestos más lucrativos de la historia de la ironía hípster, recaudó 55.492 dólares. [4]

En la estela de las hazañas de Zack Brown, me pregunté qué proyecto interesante podría colgar en Kickstarter, impaciente por ponerme a contar el dinero a medida que lo ingresaran.

Lo mismo debió de pensar David McGregor. Pedía 3.600 libras para financiar un viaje por Escocia fotografiando los maravillosos paisajes y publicar un libro magnífico…, una forma genial de financiar su arte, y sus vacaciones. Jonathan Reiter era más ambicioso. Su BizzFit anhelaba recaudar 35.000 dólares para crear un servicio de contacto basado en un algoritmo para empleados y empleadores. Shannon Limeburner también tenía una mentalidad empresarial, pero solo pedía 1.700 dólares para confeccionar muestras de una nueva línea de trajes de baño que estaba diseñando. Dos hermanos en Syracuse, Nueva York, pidieron 400 dólares para filmarse mientras aterrorizaban a sus vecinos en Halloween.

Estos proyectos disparatados tenían algo en común: recaudaron exactamente cero dólares. Ninguno de ellos fue capaz de persuadir a extraños, amigos o incluso a su propia familia para que invirtieran un solo centavo.

Mi fuente de inspiración para estas historias de fracaso en Kickstarter fue Silvio Lorusso, un artista y diseñador que vive en Venecia. La página web de Lorusso, Kickended.com, buscaba todos los proyectos que no habían recibido financiación alguna en Kickstarter. (Hay muchos: un 10 por ciento de los proyectos en Kickstarter no llegan a nada, y menos del 40 por ciento recaudan lo suficiente para cumplir con sus objetivos.)

Kickended proporciona un servicio importante. Nos recuerda que lo que vemos a nuestro alrededor no es representativo del mundo; está sesgado de forma sistemática. Cuando hablamos de sesgo solemos pensar en un enfoque ideológico consciente. Pero muchos sesgos están provocados por la forma en que el mundo nos presenta unas historias y nos oculta otras.

Nunca he leído en los medios o en un blog acerca de los intentos de la joven y ambiciosa banda Stereotypical Daydream para recaudar 8.000 dólares en Kickstarter y grabar un disco. («Nuestra banda ha intentado ahorrar dinero de diferentes maneras para grabar un disco en un estudio profesional. Por desgracia, todavía no hemos ahorrado lo suficiente.») Quizá no te sorprenderá saber que la campaña de Stereotypical Daydream les acercó cero dólares a su objetivo.

En cambio, he oído un montón de cosas sobre el reloj Pebble, la nevera más molona y la ensalada de patata. Si no supiera más, podría tener unas expectativas irrealistas sobre lo que puede lograr una campaña en Kickstarter.

No se trata solo de Kickstarter, desde luego. Este tipo de sesgos están por todas partes. La mayoría de los libros que lee la gente son superventas, pero la mayoría de los libros no son superventas, y la mayoría de los proyectos de libro nunca llegan ni a ser libro. La misma historia se repite en la música, las películas y las ideas empresariales.

Incluso los casos de Covid-19 están sujetos a una atención selectiva: quienes se sienten fatal van al hospital y allí les hacen la prueba; quienes se sienten bien se quedan en casa. Como consecuencia, la enfermedad parece aún más peligrosa de lo que es. Aunque los estadísticos son conscientes de este problema, no hay una forma fácil de resolverlo sin pruebas sistemáticas. Y en las primeras fases de la epidemia, cuando se tomaron las decisiones políticas más complejas, no hubo muchas pruebas sistemáticas.

Hay una conocida historia sobre el matemático Abraham Wald, a quien en 1943 las fuerzas aéreas estadounidenses le preguntaron cómo podrían reforzar sus aviones. Los aviones volvían de sus misiones llenos de agujeros de bala en el fuselaje y las alas; ¿no habría que blindar mejor esos puntos? La respuesta técnica de Wald era muy técnica, pero la idea clave era la siguiente: solo vemos los daños de los aviones que vuelven, ¿qué hay de los aviones que son abatidos? En los aviones que vuelven, pocas veces se ven daños en el motor o en el tanque de gasolina. Eso podría deberse a que esas zonas rara vez son alcanzadas por las balas…, o podría ser que cuando las balas alcanzan esas zonas el avión está condenado. Si solo nos fijamos en los aviones que vuelven —de modo que somos presa del «sesgo de supervivencia»—, nunca comprenderemos bien cuáles son los verdaderos puntos débiles. [5]

La cuestión va más allá. Incluso la historia del sesgo de supervivencia es un ejemplo del sesgo de supervivencia; no se parece mucho a lo que hizo en verdad Abraham Wald, que fue escribir un documento de investigación lleno de complejos análisis técnicos. Esto, en gran medida, se olvida. Lo que sobrevive es la historia sobre la idea reveladora del matemático, junto con algunos detalles llamativos. Lo que existía en origen y lo que sobrevive rara vez será lo mismo. [6]

Esto empieza a darnos una pista sobre lo que pudo ocurrir en el experimento con el jamón. Como la nevera molona, fue un éxito aplastante, pero no sabemos toda la historia. El papel de Benjamin Scheibehenne fue un poco como el de Silvio Lorusso en Kickended: buscó no solo el experimento sobre la elección que fue viral, sino todos los otros que generaron resultados diferentes y que se desvanecieron en la oscuridad. Al hacerlo, pudo llegar a una conclusión muy diferente.

Ten presente la página Kickended cuando sopeses la siguiente historia. En mayo de 2010 mandaron un artículo sorprendente al Journal of Personality and Social Psychology . El autor era Daryl Bem, un respetado veterano en el campo de la psicología académica. Lo sorprendente del artículo era que proporcionaba pruebas estadísticas que parecían creíbles sobre una proposición del todo increíble: las personas podían ver el futuro. En total se hicieron nueve experimentos. En uno de ellos, los participantes miraban en una pantalla de ordenador la imagen de dos cortinas. Les dijeron que tras una de las cortinas había una fotografía erótica. Debían intuir detrás de cuál estaba. El participante elegía una y, después de que hubiera decidido, el ordenador asignaba la fotografía de forma aleatoria. Si las respuestas de los participantes eran apreciablemente mejores que la suerte, entonces eran una demostración de precognición. Lo fueron. [7]

En otro de los experimentos que describía el artículo de Bem, se mostró una lista de cuarenta y ocho palabras a los participantes para comprobar cuántas podían recordar. Luego a algunos participantes les pidieron que practicaran reescribiendo todas las palabras. No debería extrañar que la práctica ayude a recordar, pero en este caso Bem descubrió que la práctica funcionaba aunque la prueba de memoria se hiciera antes y la práctica después.

¿Hasta qué punto debemos tomarnos en serio estos resultados? Hay que tener en cuenta que el artículo de investigación, «Feeling the Future», se publicó en una revista académica reputada después de haber sido revisado por otros académicos. Los experimentos de los que informaba pasaron las pruebas estándares de estadística, que están diseñadas para descartar resultados accidentales. Todo ello nos da algunas razones para creer que Bem demostró la precognición.

No obstante, hay una razón mucho más importante para creer que no lo hizo, por supuesto, y es que la precognición violaría las muy demostradas leyes de la física. Está justificado, por lo tanto, un profundo escepticismo. Como suele decirse, las afirmaciones extraordinarias requieren pruebas extraordinarias.

Aun así, ¿cómo pudo Bem acumular todas estas pruebas publicables de la precognición? Es desconcertante. Aunque quizá lo sea menos si lo relacionamos con la historia de Kickended.

Después de que se publicaran las pruebas de precognición de Bem en el Journal of Personality and Social Psychology , se hicieron otros muchos estudios con los métodos de Bem. Ninguno obtuvo pruebas de precognición, pero la revista se negó a publicarlos. (Sí publicó un comentario crítico, pero no es lo mismo que publicar un experimento.) La razón que esgrimió la revista para rechazarlos fue que «no publicamos réplicas», es decir, que cuando un experimento ha demostrado un efecto no hay lugar para publicar los intentos de verificar ese efecto. En teoría, esto podría parecer razonable: ¿quién quiere leer artículos que confirmen lo que ya sabe? En la práctica, tiene el efecto absurdo de garantizar que, cuando algo que pensábamos que sabíamos resulta ser erróneo, nadie podrá decir nada al respecto. El sorprendente descubrimiento de Bem fue la última palabra. [8]

Pero fue también la primera. Antes de Bem, dudo seriamente de que ninguna revista reputada hubiera publicado una investigación, por rigurosa que fuera, cuya síntesis afirmara: «Hemos puesto a prueba a cientos de estudiantes para comprobar si podían ver el futuro. No podían».

Esto, por lo tanto, es un sesgo de supervivencia tan contundente como la cobertura de prensa de los proyectos de Kickstarter, o como tratar de reducir los puntos débiles de los aviones examinando únicamente aquellos puntos débiles que no son fatales. De todos los posibles estudios que podían llevarse a cabo, es razonable suponer que a la revista solo le interesaron los que demostraban la precognición. Esto no se debió a un sesgo en favor de la precognición. Era un sesgo en favor de descubrimientos nuevos y sorprendentes. Antes de Bem, el hecho de que los estudiantes no parecieran ser capaces de ver el futuro era algo trivial y sin interés. Después de Bem, el hecho de que los estudiantes no pudieran ver el futuro era un intento de réplica que no era bienvenido en la revista. En otras palabras, solo las pruebas de precognición eran publicables porque solo las pruebas de precognición eran sorprendentes. Los estudios que demostraban que no había pruebas de precognición eran como los bombarderos que habían recibido impactos en el motor: no importa la frecuencia con la que ocurra eso, no lograrán llegar al lugar donde podamos verlos.

El descubrimiento de que «la elección desmotiva» es mucho más creíble que el de que «los estudiantes pueden ver el futuro», pero, aun así, el experimento del jamón estaba sujeto a una dinámica similar. Imagina que abres una revista de psicología antes del descubrimiento de Iyengar y Lepper y encuentras el siguiente estudio: «En un puesto de un mercado ofrecimos a los clientes diferentes tipos de queso. A veces teníamos veinticuatro variedades; otras veces, solo seis. Los días en que ofrecíamos más tipos de quesos, los clientes eran propensos a comprar un poco más». ¡Qué aburrido! Esto no es en absoluto sorprendente. ¿Quién querría publicarlo? Solo cuando Iyengar y Lepper hicieron un experimento que demostraba lo contrario se convirtió en algo no solo publicable, sino impactante, un exitazo.

Si solo leyéramos los experimentos que se publican en el Journal of Personality and Social Psychology , podríamos concluir que las personas pueden ver el futuro. Por razones obvias, este tipo particular de sesgo de supervivencia se llama «sesgo de publicación». Los descubrimientos interesantes se publican; los no descubrimientos, o los errores en descubrimientos previos, son mucho más difíciles de publicar.

El descubrimiento de Bem fue la ensalada de patata de 55.000 dólares: extremadamente atípico y, por lo tanto, ampliamente divulgado. Las réplicas no publicadas serían como los intentos de la banda Stereotypical Daydream para financiar su disco: no pasó nada y a nadie le importó.

Excepto que en esta ocasión sí que le importó a alguien.

«El artículo es maravilloso —afirma Brian Nosek a propósito del estudio de Daryl Bem—. Sigue todas las reglas y lo hace de una manera del todo maravillosa.» [9]

Pero Nosek, psicólogo de la Universidad de Virginia, entendió a la perfección que si Bem seguía todas las reglas de la psicología académica y acababa por, al parecer, demostrar que las personas podían ver el futuro, es que había un error en esas reglas de la psicología académica. [10]

Nosek se preguntó qué pasaría si se rehicieran de forma sistemática algunos de los experimentos psicológicos más respetados y creíbles. ¿Cuántos resultados seguirían siendo los mismos? Mandó un correo electrónico a investigadores con ideas parecidas y, con una velocidad impresionante, logró formar una red global de casi trescientos psicólogos que colaboraron para verificar estudios que se hubieran publicado en una de tres prestigiosas revistas académicas. Mientras que Benjamin Scheibehenne había profundizado en un campo específico —la relación entre la motivación y la elección—, la red de Nosek quería echar sus redes en muchos más campos. Escogieron un centenar de estudios. ¿Cuántos se verificaban al hacer las réplicas de los experimentos? Sorprendentemente pocos: solo treinta y nueve. [11] Esto dejó a Nosek y a la psicología académica con una gran pregunta entre manos: ¿cómo diablos había podido ocurrir?

Parte de la explicación reside en el sesgo de publicación. Igual que con el estudio de Daryl Bem, hay aquí un sesgo sistemático en favor de publicar resultados interesantes, y, por supuesto, es más probable que las casualidades sean más interesantes que los auténticos descubrimientos.

Pero también hay una explicación más profunda. Es la razón por la que Nosek debió pedir ayuda a tantos colegas, en lugar de pedir a sus becarios que lo verificaran todo. Dado que las revistas más importantes no tenían demasiado interés en publicar los intentos de réplica, sabía que si su equipo de investigación se entregaba en cuerpo y alma a llevar adelante las réplicas sería un suicidio profesional: no conseguirían las publicaciones necesarias para asegurar su futuro en la academia. Los jóvenes investigadores deben «publicar o morir», pues muchas universidades y organismos de investigación se basan en el historial de publicaciones para decidir a quién habría que promocionar o quién debería recibir una beca.

Este es otro ejemplo del problema del conteo de cuerpos en Vietnam que comentamos en el capítulo dos. Es cierto que los buenos investigadores suelen publicar muchas investigaciones que luego son muy citadas por sus colegas. Pero, una vez que son recompensados por la cantidad y la prominencia de sus investigaciones, empiezan a buscar formas de maximizar estos dos factores. Los incentivos perversos se adueñan de la situación. Si obtienes un resultado que parece publicable pero es frágil, la lógica de la ciencia te recomendará que lo rechaces. Pero la lógica de los ascensos y las becas académicas te conminará a publicarlo cuanto antes, y, por el amor de Dios, tampoco hay que ser tan escrupuloso.

Así que no solo las revistas están predispuestas a publicar resultados sorprendentes, es probable que también los investigadores que se enfrentan al «publicar o morir» envíen resultados sorprendentes que quizá no superarían un escrutinio profundo.

El ilusionista Derren Brown hizo en cierta ocasión un vídeo sin manipular en el que tiraba una moneda al aire y salía cara diez veces seguidas. Más tarde, Brown explicó el truco: esta asombrosa secuencia llegó después de nueve extenuantes horas de filmación, entonces se materializó la cadena de diez caras seguidas. [12] Hay una posibilidad entre 1.024 posibilidades de que salgan diez caras si tiras una moneda al aire diez veces. Si la lanzas unos cuantos miles de veces, casi está garantizado que en algún momento saldrán diez caras consecutivas. Pero Brown podía haber enviado sus resultados sorprendentes a la «Revista de tirar monedas al aire», quizá con el atractivo título (sugerido por los periodistas Jacob Goldstein y David Kestenbaum) de «¡Cara! Sesgo de la moneda en los cuartos de dólar estadounidenses en 1977». [13]

Un artículo de este tipo sería fraudulento, y nadie cree que este sesgo de publicación tan extremo y premeditado explique el gran número de estudios no replicables que Nosek y sus colegas revelaron. Pero hay algunas sombras.

¿Y si 1.024 investigadores investigaran, de manera individual, el lanzamiento de monedas, y uno de ellos obtuviera el sorprendente resultado de diez caras seguidas? Matemáticamente es la misma situación, pero desde el punto de vista del sorprendido investigador en cuestión no habría hecho nada de lo que pudieran culparle. Parece improbable que tantos investigadores se hayan molestado en estudiar el lanzamiento de monedas, pero no sabemos cuántas personas intentaron y no lograron demostrar la precognición antes de que Daryl Bem tuviera éxito.

Las sombras también pueden aparecer en un laboratorio de investigación individual. Por ejemplo, un científico podría hacer un reducido estudio exploratorio. Si obtuviera un resultado impresionante, ¿por qué no publicarlo? Pero si el estudio fracasara, podría considerarlo una experiencia de aprendizaje y probar con otra cosa. Esta conducta no parece incongruente al lego, y tampoco es irracional para los investigadores que la adoptan, pero no deja de ser un sesgo de publicación, y significa que las casualidades tienen una posibilidad desproporcionadamente mayor de que se publiquen.

Otra posibilidad es que el investigador haga el estudio y que los resultados sean prometedores pero a nivel estadístico no tengan la solidez suficiente para ser publicados. ¿Por qué no seguir, reclutar a más participantes, reunir más datos y ver si se confirman los resultados? De nuevo, parece algo razonable. ¿Qué hay de malo en reunir más datos? ¿No significaría eso que el estudio se está acercando cada vez más a la verdad? No hay nada malo en hacer un estudio más amplio. En general, cuantos más datos, mejor. Pero si los datos se recaban poco a poco, haciendo las pruebas al tiempo que se avanza, entonces las pruebas estadísticas estándares no son válidas. Estas pruebas presumen que se han recabado los datos y luego se han verificado, lo cual no es lo mismo que recabar algunos datos, verificarlos, y luego, quizá, recabar algunos datos más.

Para comprender el problema, imagina que está a punto de empezar un partido de baloncesto y que alguien te pregunta: «¿Hasta qué punto debe ser convincente una victoria para que podamos decir que el equipo ganador es mejor que el otro y no solo que ha tenido más suerte un día en concreto?». No hay una respuesta para ello, al fin y al cabo la suerte puede llegar a ser abusiva. Pero podríamos decidir, por ejemplo, que un margen de diez puntos al acabar el partido es lo bastante convincente. Esto es, más o menos, lo que hacen las pruebas estadísticas estándares para decidir si un efecto es lo bastante «significativo» para publicarse.

Pero ahora imagina que el organizador del partido de baloncesto obtendrá una bonificación si uno de los equipos, no importa cuál, es mejor. Así que, sin decírnoslo, decide que si cualquier equipo adquiere una ventaja de diez puntos, hará que el partido acabe antes de hora. Y si cuando suena el pitido final los dos equipos están distanciados por siete, ocho o nueve puntos, dará más tiempo para ver si la diferencia llega a diez. Al fin y al cabo, ¡está a apenas una canasta o dos de demostrar la superioridad de uno de los equipos!

Es obvio que esto sería un fraude en la prueba, pero parece que este tipo de fraudes son bastante habituales en la práctica. [14]

Un tercer problema es que los investigadores también tienen diferentes opciones para analizar los datos. Quizá el estudio se cumple con los hombres pero no con las mujeres. (24) Quizá el estudio se sostiene si el investigador hace ajustes estadísticos respecto a la edad, o respecto a la renta. Quizá haya algunos casos aislados atípicos y el estudio se sostiene solo si estos se incluyen, o solo si se excluyen.

O quizá el científico puede elegir diferentes factores que medir. Por ejemplo, un estudio sobre cómo el uso de las pantallas puede afectar al bienestar de los jóvenes podría medir de distintas formas tanto el uso de la pantalla como el bienestar. El bienestar se puede medir preguntando a los participantes si han sufrido períodos de ansiedad; o se les podría preguntar si se sienten satisfechos con su vida; o se podría preguntar a los padres cómo creen que le va a su hijo o hija. El tiempo frente a la pantalla se podría medir directamente con una aplicación, o, indirectamente, con una encuesta; o, quizá, en lugar del «tiempo frente a la pantalla» se podría medir la «frecuencia de uso de las redes sociales». Ninguna de estas elecciones es buena o mala, pero, de nuevo, las pruebas estadísticas estándares presumen que el investigador ha tomado una elección antes de recabar los datos, luego ha recabado los datos y entonces ha hecho el análisis. Si el investigador hace varias pruebas, y luego elige, es mucho más probable que haya casualidades llamativas.

Incluso si el investigador hace solo una prueba, es más fácil que se cuelen casualidades si la realiza después de recabar los datos y formarse una idea de ellos. Esto nos lleva a otro tipo de sesgo de publicación: si una forma particular de analizar los datos no produce resultado alguno, y otra forma tiene un resultado más interesante, lo más probable es que se informe y se publique el método más interesante.

En ocasiones, los científicos denominan a esta práctica «HARKing», donde HARK (por sus siglas en inglés) es un acrónimo de «hipotetizar después de saber los resultados». Quiero dejar claro que no hay nada malo en recabar datos, analizarlos para encontrar patrones y luego construir una hipótesis. Forma parte de la ciencia.

Pero entonces hay que recabar más datos para verificar la hipótesis. Poner a prueba la hipótesis con las cifras en las que nos hemos basado para hacerla en primer lugar no es correcto. [15]

Andrew Gelman, un estadístico de la Universidad de Columbia, aboga por la expresión «el jardín de los senderos que se bifurcan», que es el título de un relato de Jorge Luis Borges. Toda decisión sobre qué datos recabar y cómo analizarlos es similar a estar en un camino que se bifurca y tener que decidir qué dirección tomar. Lo que parecen unas decisiones sencillas se pueden convertir muy rápido en un laberinto de diferentes posibilidades. Si optas por una combinación de decisiones llegarás a una conclusión; si optas por otra, igualmente razonable, verás un patrón de datos muy diferente. [16]

Un año después de que se publicaran los datos de Daryl Bem, tres psicólogos publicaron una demostración de hasta qué punto se podían descarriar los investigadores usando métodos estadísticos estándares en combinación con estos deslices y torpezas en apariencia triviales. [17] Los investigadores, Joseph Simmons, Uri Simonsohn y Leif Nelson, «demostraron» que escuchar «When I’m Sixty-Four» de los Beatles rejuvenecía casi dieciocho meses. [18]

Sé que te picará la curiosidad: ¿cómo lo hicieron? Recabaron varios datos de cada participante, entre ellos la edad, el género, lo mayor que se sentía, la edad del padre y la edad de la madre, junto con otros varios que casi podríamos considerar irrelevantes. Analizaron todas las combinaciones posibles de estas variables, y luego analizaron también los datos en conjuntos de diez participantes, comprobando en cada momento si obtenían un resultado significativo. Al final se dieron cuenta de que si hacían un ajuste estadístico según la edad de los padres, pero no de las madres, y si no superaban los veinte participantes, además de descartar otras variables, podían demostrar que aquellos que, de manera aleatoria, habían escuchado «When I’m Sixty-Four» eran con diferencia más jóvenes que el grupo de control al que, de manera aleatoria, le habían hecho escuchar otra canción. Todo era un sinsentido, desde luego, pero un sinsentido que guardaba un parecido increíble con investigaciones que se habían publicado y se habían tomado en serio. ¿Los investigadores genuinos llegarían a cruzar la línea de una práctica rigurosa para obtener unos resultados amañados? Probablemente no muy a menudo. Pero quienes lo hicieran recibirían más atención. Y la mayoría que no lo hiciera cometería versiones más sutiles de estos pecados estadísticos incluso sin saberlo.

Los métodos estadísticos estándares están pensados para excluir la mayoría de los resultados que se deban a la casualidad. [19] Pero una combinación de sesgo de publicación junto con prácticas de investigación laxas significa que podemos esperar que entre los verdaderos descubrimientos haya un gran número de accidentes estadísticos.

Cómo mentir con estadísticas , de Darrell Huff, describe cómo el sesgo de publicación puede ser utilizado como arma por parte de una corporación amoral más interesada en el dinero que en la verdad. Con su cinismo característico, Huff explica que un fabricante de pasta de dientes puede publicitar sin incurrir en engaño que su producto es de lo más efectivo limitándose a hacer experimentos, «dejando fuera de la vista» los resultados que no interesan y esperando a que aparezca un resultado positivo. [20] Esto, sin duda, es un riesgo, y no solo en la publicidad, sino también en los ensayos clínicos que respaldan tratamientos farmacéuticos potencialmente lucrativos. Pero ¿el sesgo de publicación accidental puede comportar un riesgo mayor que el sesgo de publicación utilizado como arma?

En 2005, John Ioannidis causó cierto escándalo con un artículo titulado «Por qué la mayoría de los descubrimientos que se publican son falsos». Ioannidis es un «metainvestigador», alguien que investiga la naturaleza misma de la investigación. (25) Conjeturó que el efecto acumulativo de sesgos en apariencia menores podría provocar que los resultados falsos sobrepasaran fácilmente a los verdaderos. Eso fue cinco años antes de que el Journal of Personality and Social Psychology publicara la investigación de Daryl Bem sobre la precognición, lo cual llevó a Brian Nosek a replicarlo. A buen seguro la precognición no existe, pero Ioannidis vio de lejos la llegada de la crisis. [21]

Confieso que cuando supe por primera vez de la investigación de Ioannidis, me pareció una hipérbole extraordinaria. Es evidente que todas las investigaciones científicas son provisionales, todos cometemos errores, y a veces se publican artículos pésimos, pero sin duda no se podía sugerir que más de la mitad de los resultados empíricos que se hacían públicos eran falsos, ¿no? Pero después de entrevistar a Scheibehenne y estudiar lo que había descubierto en la literatura sobre la elección, empecé a dudar. Más tarde, con los años, tuve que aceptar poco a poco (junto con otros, también escépticos al principio) que Ioannidis había puesto el dedo en la llaga.

Aunque el estudio sobre la precognición de Bem fue comprensiblemente famoso, muchos otros descubrimientos psicológicos sorprendentes eran bien conocidos por el público en general gracias a libros como Pensar rápido, pensar despacio (del premio Nobel Daniel Kahneman), El poder de la presencia (de la psicóloga Amy Cuddy) y Willpower (del psicólogo Roy Baumeister y el periodista John Tierney). Estos descubrimientos daban en el mismo blanco que el experimento con el jamón: eran lo bastante extraños para ser memorables, pero lo bastante plausibles para no descartarlos.

Baumeister es famoso en la psicología académica por los estudios en que demuestra que el autocontrol es un recurso limitado. En un experimento, los participantes que debieron contenerse de comer galletas de chocolate recién hechas (les dieron unos pocos rábanos a cambio) abandonaron antes una tarea frustrante que les encargaron a continuación. [22] Cuddy descubrió que pedir a los participantes que adoptaran «poses poderosas» —por ejemplo, las manos en las caderas, como Wonder Woman— aumentaba los niveles de testosterona y reducía los de cortisol, la hormona del estrés. [23] Kahneman citó la investigación del efecto priming (la influencia de una idea sobre una acción) de John Bargh. Pidieron a unos participantes jóvenes que resolvieran un crucigrama. Algunos de ellos fueron expuesto a palabras que hacían pensar en la tercera edad, como calvo , jubilación , arrugas , Florida y gris . Los jóvenes que no estuvieron expuestos a estas palabras en particular enfilaron con brío el pasillo para ir a hacer otra tarea; quienes sí fueron expuestos a ellas recorrieron el pasillo a un paso significativamente más lento. [24]

Estos resultados son extraordinarios, pero, como Kahneman escribió sobre esta investigación, «La incredulidad no es una opción. Los resultados no son invenciones, ni carambolas estadísticas. No tenemos otra elección que la de aceptar que las principales conclusiones de estos estudios son verdaderas».

Ahora nos damos cuenta de que la incredulidad sí es una opción. Kahneman también se da cuenta de ello. El sesgo de publicación, y, a un nivel más general, el jardín de los senderos que se bifurcan, significa que muchas de las investigaciones que parecen rigurosas a primera vista, tanto a los espectadores como a los propios investigadores, pueden generar conclusiones espurias. Estos estudios —sobre la fuerza de voluntad, sobre la fuerza de la pose y sobre el efecto priming — han resultado ser muy difíciles de replicar. En todos los casos los investigadores han defendido los descubrimientos originales, pero la posibilidad de que se trate de accidentes estadísticos parece cada vez más razonable.

El mismo Daniel Kahneman llamó la atención sobre la importancia de esta cuestión cuando escribió una carta abierta a los psicólogos de campo advirtiéndoles de un futuro «desastre» si no lograban mejorar la credibilidad de sus investigaciones. [25]

Toda esta saga —el artículo original de Ioannidis, el descubrimiento que nadie se cree de Bem, los intentos de replicar las investigaciones de Baumeister, Cuddy y Bargh, y, como golpe de gracia, el descubrimiento de Nosek de que (como ya había dicho Ioannidis) era más probable que los estudios psicológicos más preeminentes no pudieran replicarse— se ha descrito en ocasiones como la «crisis de replicación» o «crisis de replicabilidad».

Después de conocer Kickended, quizá nada de esto debería haber sido una sorpresa, pero sigue siendo chocante. Los resultados psicológicos que son famosos lo son no porque se hayan demostrado rigurosamente sino porque son interesantes. Los resultados debidos a una casualidad tienen más posibilidades de ser sorprendentes, y todavía es más probable que alcancen aquel nivel contraintuitivo (no son demasiado absurdos pero tampoco demasiado predecibles) que los hace tan fascinantes. El filtro de lo «interesante» es poderosísimo.

El sesgo de publicación y el sesgo de supervivencia son bastante inofensivos si solo producen distorsiones leves de nuestra visión del mundo, de manera que quien se prepare para una entrevista quizá buscará un hueco donde hacer la pose de Wonder Woman. Incluso si muchos aspirantes a emprendedores son ilusamente optimistas sobre sus probabilidades de recaudar dinero a través de Kickstarter, todos disfrutamos del fruto de las exitosas y nuevas ideas empresariales por las que una persona más racional no hubiera dejado su trabajo para llevarlas adelante. Y pocos científicos estaban dispuestos a aceptar el supuesto descubrimiento de la precognición de Daryl Bem, por una razón que resumió Ben Goldacre, un experto en la medicina basada en pruebas: «No me interesó demasiado, por la misma razón que no le interesó a nadie. Si los seres humanos de verdad pudiéramos ver el futuro, es de suponer que ya lo sabríamos; las afirmaciones extraordinarias exigen pruebas extraordinarias, no hallazgos aislados». [26]

Pero Ben Goldacre cree que lo que está en juego es algo mucho más importante, y a mí también me lo parece. Este sesgo podría tener consecuencias muy serias tanto para nuestro dinero como para nuestra salud.

Primero, el dinero. La literatura empresarial —un campo en el que confieso aventurarme— está repleta de ejemplos del sesgo de supervivencia. En mi libro Adáptate comentaba por encima el libro En busca de la excelencia de Tom Peters y Robert Waterman, un superventas que se publicó en 1982 y que impartía lecciones de gestión y administración después de estudiar cuarenta y tres de las empresas más exitosas de aquella época. Si de verdad eran ejemplos de una gestión brillante, cabría suponer que su éxito perduraría. Si, en cambio, eran las ganadoras de una lotería invisible, las beneficiarias de unos golpes aleatorios de la buena suerte, entonces cabría suponer que la buena suerte se les acabaría.

En efecto, al cabo de dos años casi un tercio de ellas tenían graves problemas económicos. Es fácil burlarse de Peters y Waterman —y algunos lo hicieron—, pero la verdad es que en una economía sana no es oro todo lo que reluce. Las estrellas corporativas brillan en el cielo, y luego se queman. A veces, tienen cualidades duraderas; otras veces, cualidades efímeras, y otras, no tienen ninguna cualidad pero algo de suerte. Es muy aconsejable fijarse en las historias de éxito y tratar de aprender algo, pero debemos ser prudentes. Como dice la memorable frase de Nassim Taleb, es fácil que seamos «engañados por la aleatoriedad».

Quizá todas estas publicaciones empresariales sean inocuas: cuando los datos diarios de la tienda contradicen las enseñanzas de los libros, siempre ganarán los datos. Aunque el experimento con el jamón se hizo famoso entre los académicos, no hay muchas señales de que las empresas se tomaran en serio el descubrimiento de «la elección es mala» cuando debían llenar las estanterías. Aun así, no podemos evitar sospechar que, cuando los datos buenos son más raros, las grandes decisiones se toman basándose en el sesgo de supervivencia.

En las finanzas, el problema puede ser peor. Un programa de la televisión noruega ilustró esto brillantemente en 2016 organizando un concurso de compra de acciones en el que los inversores debían comprar diversas acciones noruegas por un valor de 10.000 coronas noruegas, unos 900 euros. La composición de los concursantes era diversa: un par de corredores de bolsa que afirmaban con confianza «cuanto más sabes, mejor lo harás»; los presentadores del programa; un astrólogo; dos blogueras sobre asuntos cosméticos que reconocieron no haber oído antes el nombre de ninguna de las empresas; y una vaca llamada Gullros que elegía las acciones caminando por un campo marcado con los nombres de las empresas y mostraba su convencimiento defecando sobre la empresa más relevante.

El astrólogo se llevó la peor parte; los profesionales lo hicieron un poco mejor, igualando el rendimiento de la vaca Gullros (ambos, los profesionales y la vaca, obtuvieron un respetable 7 por ciento de rentabilidad en un período de tres meses); las blogueras lo hicieron aún mejor…, pero los ganadores de lejos fueron los presentadores, con una rentabilidad de casi el 25 por ciento. ¿Por qué lo hicieron tan bien? Simple: no eligieron solo una vez. En secreto, lo hicieron veinte veces, así que escogieron veinte carpetas de valores distintas. Pero solo mostraron al público la que rindió mejor. Parecía que eran corredores experimentados hasta que revelaron el truco. El sesgo de supervivencia se quedó con todo. [27]

Teniendo esto en cuenta, es difícil evaluar a un gestor de inversiones que elige acciones u otros productos financieros. Nos convencerán de que son unos genios, pero lo único que pueden mostrar es su historial de inversiones. «Mi fondo rindió por encima del mercado el año pasado» es todo lo que pueden decirnos. El problema es que solo vemos los éxitos, junto con la alegría con remordimientos por algún desastre ocasional. Los fondos de inversión que no rinden suelen quebrar, se fusionan con otros o les hacen un lavado de cara. Una gran empresa de inversión ofrece diversos fondos, y publicitará aquellos que han tenido éxito en el pasado. El programa noruego condensaba y exageraba el proceso, pero no te quepa duda de que, cuando los directores de los fondos publicitan sus resultados estelares, no es el resultado de una muestra aleatoria de los fondos en oferta.

El sesgo de supervivencia distorsiona incluso algunos estudios sobre el rendimiento de las inversiones. Estos estudios suelen fijarse en los «fondos que existen hoy», sin reconocer del todo ni ajustarse al hecho de que cualquier fondo que siga existiendo es un superviviente, lo cual introduce el sesgo de supervivencia. Burton Malkiel, economista y autor de Un paseo aleatorio por Wall Street , trató una vez de calcular hasta qué punto el sesgo de supervivencia mermaba el rendimiento de los fondos supervivientes. Su cálculo: un sorprendente 1,5 por ciento anual. Quizá no parezca mucho, pero a lo largo de toda una vida de inversión es un factor de dos: la pensión que hemos ahorrado de (por ejemplo) 100.000 euros, acaba siendo de 50.000 euros. En otras palabras, si ignoras todos los fondos de inversión que desaparecen en silencio, el rendimiento aparente es dos veces mejor que el real. [28] El resultado es convencer a los clientes de que inviertan en fondos gestionados activamente, lo cual, con frecuencia, implica honorarios extra, cuando les iría mejor si invirtieran en un fondo de bajo coste que invierte en el mercado como un todo. Esa es una decisión que vale miles de millones de dólares de la economía estadounidense; si es un error, es un error que cuesta miles de millones de dólares. [29]

Esto por lo que respecta al dinero. ¿Qué hay de la salud? Consideremos la cuestión de vida o muerte de qué tratamientos funcionan y cuáles no. La prueba controlada aleatoria (RCT, por sus siglas en inglés) a menudo se describe como el «patrón oro» de las pruebas médicas. En una RCT, unas personas reciben el tratamiento que está a prueba y otras, escogidas al azar, reciben un placebo o el tratamiento convencional. Una RCT es la mejor forma de verificar un nuevo tratamiento médico, pero si la RCT está sujeta al sesgo de publicación no tendremos una idea general de todas las pruebas que se han hecho, y nuestras conclusiones pecarán de parcialidad. [30]

Por ejemplo, en 2008 un análisis rápido de varias medicaciones antidepresivas descubrió que cuarenta y ocho pruebas tenían un efecto positivo, y otras tres no mostraban efecto positivo alguno. Parece algo bastante alentador, hasta que ponderamos el riesgo de sesgo de publicación. Así que los investigadores encargados de este análisis ampliaron la búsqueda y desenterraron veintitrés pruebas no publicadas, de las cuales veintidós obtuvieron un resultado negativo según el cual el fármaco no ayudó a los pacientes. También descubrieron que once de las pruebas que parecían positivas en los artículos que las describían, de hecho, generaron resultados negativos en los sumarios que se presentaron al organismo regulador, la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos. Los artículos se las habían arreglado para seleccionar los datos convenientes y descartar los que no encajaban, de forma que presentaron una imagen en apariencia positiva de un fármaco que, de hecho, no había sido efectivo. La cifra correcta, por lo tanto, no era 48-3 en favor de los antidepresivos que funcionaban, sino 38-37. Quizá los antidepresivos funcionaban, al menos en ocasiones y para algunas personas, pero es justo decir que los resultados publicados no reflejaban fielmente los experimentos que se habían llevado a cabo. [31]

Eso es importante. Se malgastan miles de millones de dólares y se pierden cientos de miles de vidas a causa del sesgo de publicación, cuando tomamos decisiones sin conocer todos los datos: los fondos de inversión que quebraron, los emprendedores de Silicon Valley que nunca pasaron de la fase del «garaje», los estudios académicos que nunca se publicaron y las pruebas clínicas que se quedaron en la cuneta.

Hasta aquí, este capítulo ha sido el relato de una catástrofe. El lado positivo es que ahora estos problemas se comprenden y se valoran mucho mejor que hace cinco años. Así que centrémonos en ese lado positivo un momento y preguntémonos si hay esperanza de mejorar.

Para los investigadores, está claro cómo debería ser esta mejora: deben tener en cuenta la parte Kickended de la investigación. Deben ser transparentes con los datos que se han recabado pero no se han publicado, las pruebas estadísticas que se llevaron a cabo pero luego se dejaron de lado, las pruebas clínicas que desaparecieron en combate, y los estudios que generaron resultados aburridos y fueron rechazados por las revistas o guardados en un cajón mientras los investigadores se dedicaban a algo más fructuoso.

Quienes escribimos sobre las investigaciones tenemos una responsabilidad similar: no solo informar de resultados nuevos y sorprendentes, sino contextualizarlos con lo que se ha publicado antes y, preferentemente, con lo que se debería haber publicado y languidece en la oscuridad.

El ideal estaría en que fuéramos capaces de elevarnos por encima del «jardín de los senderos que se bifurcan» de Andrew Gelman y viéramos el laberinto desde arriba, incluidos los caminos sin salida y los senderos menos transitados. Obtenemos esta visión cenital cuando disponemos de toda la información relevante y de una forma fácil de asimilar.

Nos queda mucho para llegar a eso, pero hay algunas señales de mejora. Es un proceso lento e incompleto, pero sigue siendo una mejora. En medicina, por ejemplo, el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas declaró en 2005 que las mejores revistas no publicarían ensayos clínicos que no se hubieran registrado previamente. Esto significa que, antes de llevar a cabo el ensayo, los investigadores deben explicar en una página web pública qué tienen pensado hacer y cómo van a analizar los resultados. Este registro previo es una corrección importante del sesgo de publicación, porque significa que los investigadores pueden ver los casos en los que se planificó un ensayo pero luego, por alguna razón, los resultados se extraviaron. También debería permitir que leyeran el plan inicial y luego verificaran que se ha seguido el plan para analizar los datos, que no se cambió cuando ya se habían reunido los datos.

El registro previo no es una panacea. Es un reto particular para los estudios de campo en las ciencias sociales que con frecuencia requiere que los investigadores se basen en algún proyecto dirigido por el gobierno o por una organización caritativa. Estos proyectos evolucionan con el tiempo de maneras que los investigadores no pueden controlar o predecir. E incluso cuando las revistas médicas exigen el registro previo, quizá no cumplan con sus propias condiciones. [32] Ben Goldacre y sus colegas del Centro para la Medicina Basada en Pruebas de la Universidad de Oxford se dedicaron durante varias semanas a analizar la publicación de nuevos artículos en las revistas médicas más importantes. Detectaron cincuenta y ocho artículos que no habían cumplido con las condiciones que habían acordado las revistas; por ejemplo, ensayos clínicos que habían especificado previamente que analizarían ciertos resultados para los pacientes pero que luego cambiaron de estrategia e informaron de otros resultados. Goldacre y sus colegas mandaron cartas exigiendo correcciones a los editores, pero, en lugar de publicarlas, las rechazaron. [33]

Es desalentador darse cuenta de que los estándares no se cumplen como deberían, pero quizá no sea sorprendente, puesto que todo el sistema está autorregulado por los estándares de una comunidad profesional y no está gobernado por una figura central y salomónica. Y a mi parecer la situación ha mejorado mucho durante estas dos últimas décadas: hay más concienciación, se señalan las malas prácticas y es mejor tener estándares que no se cumplen en su totalidad que no tener estándares en absoluto. Han aparecido revistas como Trials , lanzada en 2006, que publican los resultados de cualquier ensayo clínico, con independencia de si el resultado es positivo o negativo, fascinante o aburrido, lo que garantiza que ningún estudio científico languidezca sin publicarse solo porque en el mundo de la investigación no parecía lo bastante rompedor. Tenemos una gran oportunidad para lograr más cosas con herramientas automatizadas, como la identificación automática de ensayos que se han dejado de lado, estudios que se registraron por anticipado pero no se publicaron, o la identificación de estudios que citan publicaciones anteriores que, desde entonces, se han actualizado, corregido o retirado. [34]

En psicología, el escándalo de la precognición puede haber tenido un resultado positivo. Los psicólogos académicos quieren publicar, por descontado, pero la mayoría de ellos no quieren producir ciencia basura, quieren descubrir la verdad. La crisis de la replicación parece haber mejorado la conciencia de unos buenos estándares de investigación: da más zanahorias para recompensar a quien replica experimentos y más palos a las investigaciones deficientes.

Hay señales alentadoras de que cada vez más investigadores dan la bienvenida a los intentos de réplica. Por ejemplo, en 2010 los politólogos Brendan Nyhan y Jason Reifler publicaron un estudio sobre lo que se conoce como efecto «tiro por la culata»: es decir, que es más probable creer una afirmación falsa si nos muestran un hecho que la desmienta. Esto provocó un pánico moral entre algunos periodistas, sobre todo después del ascenso de Donald Trump. ¡La verificación solo empeora las cosas! Era uno de esos puntos perfectos de equilibro contraintuitivo. Pero Nyhan y Reifler impulsaron más estudios, y estos sugieren que el efecto tiro por la culata es inusual y que la verificación, de hecho, sí que ayuda. Una de las conclusiones fue la siguiente: «En general, desmentir afirmaciones falsas provoca que las creencias de la gente sean más rigurosas». El propio Nyhan ha citado esta conclusión en Twitter cuando se topa con personas que se basan en su artículo original sin tener en cuenta los estudios posteriores. [35]

Muchos estadísticos creen que esta crisis apunta a la necesidad de repensar las mismas pruebas estadísticas estándares: es decir, que el mismo concepto de «significación estadística» es profundamente erróneo. En el ámbito matemático, la prueba es bastante simple. Empezamos presumiendo que no hay efecto alguno (el fármaco no funciona; la moneda no está trucada; la precognición no existe; las muestras de seis y veinticuatro variedades de jamón son igual de atractivas), y luego nos preguntamos lo improbables que son los datos observados. Por ejemplo, si presumimos que la moneda no está trucada y la lanzamos diez veces, esperamos que salga cara cinco veces, pero no nos sorprendería que salieran seis o incluso siete caras. Nos quedaríamos de piedra si saliera cara diez veces seguidas, y dado que, aleatoriamente, esto solo sucede una vez cada 1.024, nos preguntaríamos de verdad si la moneda no está trucada. Las pruebas de significación estadística se fundamentan en el mismo principio: presumiendo que no hay ningún efecto, ¿son sorprendentes los datos que hemos recabado? Por ejemplo, cuando se pone a prueba un fármaco, el análisis estadístico comienza con la presunción de que no funciona; al observar que muchos pacientes que lo toman mejoran respecto a quienes toman el placebo, revisamos la presunción. En general, si las probabilidades de observar aleatoriamente datos como mínimo tan extremos como los que recabamos son menores del 5 por ciento, los resultados son lo bastante «significativos» para darle la vuelta a la presunción: podemos concluir, con un grado de confianza suficiente, que el fármaco funciona, que una muestra de muchos tipos de jamón desalienta las compras y que existe la precognición.

Los problemas son evidentes. El 5 por ciento es una cifra del todo arbitraria —¿por qué no el 6 o el 4 por ciento?— y nos invita a pensar en términos de blanco o negro, aprobado o fracasado, en lugar de aceptar diferentes niveles de incertidumbre. Y si el párrafo precedente te ha parecido confuso, no te preocupes. Conceptualmente, la significación estadística es desconcertante, casi inversa: nos dice la probabilidad de observar datos según una teoría particular, la teoría de que no hay efecto. Pero lo que en realidad queremos saber es lo contrario, la probabilidad de que una teoría particular sea verdad según los datos con los que contamos. Mi instinto me dice que la significación estadística es un concepto inútil y que podríamos encontrar algo mejor, pero otros son más prudentes. John Ioannidis —el del artículo «La mayoría de los descubrimientos que se publican son falsos»— sostiene que, a pesar de los defectos del método, es «un obstáculo conveniente a las afirmaciones infundadas».

Por desgracia, no hay una sola técnica estadística que haga desaparecer todos estos problemas. El viaje hacia una ciencia más rigurosa requiere muchos pasos, y al menos estamos dando algunos de ellos. Hace poco tuve la oportunidad de entrevistar a Richard Thaler, premio Nobel de Economía, que ha colaborado con Daniel Kahneman y muchos otros psicólogos. Me sorprendió lo bien situado que estaba para evaluar la psicología desde fuera. «Creo que la crisis de replicación ha sido algo muy bueno para la psicología —me dijo—. Hay una mejor higiene.» [36] Brian Nosek, por su parte, declaró a la BBC: «Creo que si llevamos a cabo otro gran proyecto de replicabilidad dentro de cinco años veremos una mejora espectacular en este campo». [37]

En los primeros capítulos de este libro he citado numerosos estudios psicológicos sobre el razonamiento motivado y la asimilación sesgada de la información. Quizá ahora te preguntes: ¿cómo sé que esos estudios son creíbles?

La respuesta honesta es que no puedo estar seguro del todo. Cualquier investigación experimental que cito tiene cierta probabilidad de ser el próximo experimento del jamón, o, mucho peor, el próximo descubrimiento de que escuchar «When I’m Sixty-Four» nos hará más jóvenes. Pero cuando leo los estudios que he descrito, intento poner en práctica el consejo de estas últimas páginas. Intento comprender si el estudio encaja con el panorama general de lo que sabemos o si es un extraño caso aparte. Si existen veinte o treinta estudios de diferentes académicos que utilizan métodos distintos, y todos apuntan hacia una conclusión similar —por ejemplo, que los poderes del razonamiento lógico están determinados por nuestras creencias políticas—, me preocupa menos que uno de los experimentos en concreto resulte ser una casualidad. Si un descubrimiento empírico se demuestra en la teoría, en la práctica y en el laboratorio, eso es tranquilizador.

En gran parte de las cuestiones, la mayoría de nosotros no nos zambulliremos en estudios académicos. Confiamos en los medios para que nos den un resumen digerible sobre el estado del conocimiento científico. El periodismo científico es como cualquier otro tipo de periodismo: algunos artículos son buenos y otros son malos. Encontrarás repeticiones superficiales y sensacionalistas de comunicados de prensa que ya son en sí mismas superficiales y sensacionalistas. O encontrarás periodismo científico que explica los hechos, los pone en contexto y le planta cara al poder. Si eres buen lector, no te será difícil detectar la diferencia. Pregúntate si el artículo sobre la investigación ha explicado con claridad lo que se mide. ¿El estudio se hizo con humanos? ¿O con ratones? ¿O en una placa de Petri? Un buen periodista será claro. Después: ¿cuál es la dimensión del efecto? ¿Ha sido una sorpresa para otros investigadores? Un buen periodista dedicará suficiente espacio para explicarse y, a causa de ello, el artículo será mucho más divertido de leer, de forma que satisfará tu curiosidad y te ayudará a comprender. (26)

Si tienes dudas, puedes buscar segundas opiniones: casi cualquier descubrimiento en la ciencia o en las ciencias sociales será rápidamente detectado y digerido por los académicos y otros especialistas, que colgarán su opinión en la red. Los periodistas científicos creen que internet ha mejorado su profesión: en una encuesta a un centenar de periodistas científicos europeos, dos tercios estaban de acuerdo con esta idea, y menos del 10 por ciento estaba en desacuerdo. [38] Tiene sentido. Internet ha facilitado la lectura de artículos de revista, ha facilitado el acceso a revisiones sistemáticas y ha facilitado el poder acceder a otros científicos para tener una segunda opinión.

Si el artículo que lees es sobre salud, hay un lugar que no debes dejar de visitar para una segunda opinión: la Cochrane Collaboration. El nombre proviene de Archie Cochrane, médico, epidemiólogo y defensor de mejores pruebas para la medicina. En 1941, cuando Cochrane fue capturado por los nazis y se convirtió en prisionero de guerra, improvisó un ensayo clínico. Fue una combinación impresionante de valentía, determinación y humildad. El campo de prisioneros estaba lleno de personas enfermas —Cochrane era uno de ellos— y sospechó que la enfermedad la provocaba una deficiencia dietética, pero era consciente de que no sabía lo bastante para prescribir un tratamiento. En lugar de caer en la desesperación o seguir una corazonada, se las arregló para organizar a sus compañeros presos y probar los efectos de diferentes dietas, Descubrió qué les faltaba y dio pruebas incontestables al comandante del campo. Les entregaron unos complejos multivitamínicos y, gracias a ellos, se salvaron muchas vidas. [39]

En 1979, Cochrane escribió que «sin duda una gran crítica a nuestra profesión es que no hemos organizado un sumario crítico, por especialidad o subespecialidad, adaptado periódicamente, de todas las pruebas controladas aleatorias relevantes». Después de la muerte de Cochrane, tomó el relevo sir Iain Chalmers. A principios de la década de 1990, Chalmers empezó a reunir un conjunto de revisiones sistemáticas, al principio sobre las pruebas aleatorias en el campo de la salud perinatal, el cuidado de las mujeres embarazadas y de sus bebés. Esta iniciativa llegó a convertirse en una red de investigadores que revisaba, puntuaba, sintetizaba y publicaba las mejores evidencias sobre una gran variedad de disciplinas clínicas. [40] Se autodenominan Cochrane Collaboration y gestionan la Biblioteca Cochrane, una base de datos en línea con verificaciones sistemáticas de las investigaciones. La base de datos no está disponible en todos los países, pero sí lo están los sumarios de investigación, que dan una descripción breve sobre el estado del conocimiento basándose en las pruebas aleatorias.

Hojeé los sumarios de algunas de las investigaciones más recientes, bastante al azar, para hacerme una idea. Uno de los sumarios de la primera página afirmaba evaluar «El yoga para tratar la incontinencia urinaria en las mujeres». Bien, yo no practico yoga, no sufro incontinencia urinaria y no soy una mujer, así que mi valoración de este informe no se debería ver afectada por conocimiento alguno sobre estas cuestiones.

Antes de enfrascarme en la información de la Biblioteca Cochrane, tecleé en Google: «¿El yoga puede curar la incontinencia?». WebMD fue uno de los primeros resultados. [41] Informaba de que en un nuevo ensayo se habían obtenido resultados espectaculares en mujeres mayores, aunque señalaba que era un estudio a una escala bastante reducida. El Daily Mail se había fijado en el mismo estudio e informó de él de manera parecida: eran grandes mejoras, pero era un estudio pequeño. [42] El primer resultado de la búsqueda era de una empresa sanitaria privada: [43] enfatizaba los resultados espectaculares y no mencionaba que el estudio era pequeño, aunque había un enlace para acceder a la investigación original. [44]

Ninguna de estas maneras de informar es excelente, pero tampoco son terribles. Para ser sinceros, esperaba algo peor. Y tampoco es probable que causen daños. Algunos se apuntarán a yoga con falsas esperanzas, o se apuntarán a yoga, mejorarán y lo atribuirán al yoga, cuando, de hecho, habrían mejorado de todas formas. Pero nada de esto es desastroso.

Aun así, los medios no contaron toda la historia. Se limitaron a regurgitar la investigación científica sin indicar si concordaba con cualquier cosa que se hubiera descubierto ya, o si la contradecía.

En cambio, la Biblioteca Cochrane tiene como objetivo proporcionar un sumario accesible de todo lo que sabemos sobre el yoga y la incontinencia, si es que sabemos algo. También aparece en la primera página de los resultados de Google. Cochrane no es un secreto.

El informe de Cochrane, escrito en un lenguaje llano y accesible, es bastante claro. Solo ha habido dos estudios sobre esta cuestión. Ambos pequeños. Las pruebas son débiles, pero, las que hay, sugieren que para la incontinencia urinaria el yoga es mejor que nada, y que la meditación mindfulness es mejor que el yoga. Esto es todo: el resultado de una búsqueda rápida en Google y de un minuto leyendo una página escrita en un inglés sencillo. (Hay disponibles traducciones a muchas lenguas.) Estaría bien, por supuesto, que hubiera un montón de pruebas creíbles en las que basarse, pero en este caso no las hay. Y yo prefiero saberlo. Gracias al sumario de Cochrane ya no tenemos que preguntarnos si se han hecho muchas otras pruebas de las que, sencillamente, no sabemos nada. [45]

Una red similar, la Campbell Collaboration, se propone hacer lo mismo con cuestiones de política social en áreas como la educación y la justicia criminal. A medida que estas iniciativas se desarrollen y obtengan recursos, cada vez será más fácil saber si un estudio es relevante y encaja en un patrón más amplio de descubrimientos, o si es una ensalada de patata de 55.000 dólares.

Sexta regla

Pregunta qué falta

El poder de no recoger datos es una de las fuentes de poder más importantes y peor comprendidas que tienen los gobiernos […]. Solo por negarse a atesorar conocimientos, quienes toman las decisiones ejercen su poder sobre nosotros.

ANNA POWELL -SMITH , MissingNumbers.org

H ace casi siete décadas, el célebre psicólogo Solomon Asch encargó una tarea simple a 123 sujetos experimentales. Les mostró dos ilustraciones, una con tres líneas bastante diferentes y otra con una «línea de referencia», y luego les pidió que señalaran cuál de las tres líneas tenía la misma longitud que la de referencia. Asch tenía un truco bajo la manga: rodeó a cada participante por gente compinchada que eligieron de forma unánime la línea errónea. Confundidos, los sujetos experimentales a menudo (aunque no siempre) se vieron arrastrados por los errores de quienes los rodeaban.

Los experimentos de Asch son fascinantes, suelo disertar sobre ellos cuando escribo o doy charlas: son un punto de partida inigualable para hablar de la presión que todos sentimos por encajar, y nos ofrecen una visión magnífica de la naturaleza humana.

¿O no? Los experimentos son elegantes y potentes, pero, como muchos psicólogos, Asch trabajaba con el material que tenía a mano: universitarios estadounidenses de la década de 1950. No deberíamos criticarle mucho por ello; Asch cosechó los frutos más fáciles de coger. Le habría costado una barbaridad organizar una muestra representativa de todos los estadounidenses, y más todavía una muestra internacional, y es imposible que pudiera saber qué habría pasado si el estudio no se hubiera llevado a cabo en 1952 sino en 1972. (Fueron otros quienes hicieron los experimentos de seguimiento y detectaron unos niveles de conformidad algo menores, lo cual quizá se debiera al ambiente de rebelión de la época de Vietnam.)

No obstante, es muy tentador pensar que Solomon Asch descubrió una verdad inmutable y universal: considerar los resultados de los experimentos psicológicos en un tipo de persona muy específico, en este caso, los universitarios estadounidenses de la década de 1950, como si fueran experimentos sobre la raza humana en su conjunto. Yo mismo soy culpable de ello en ocasiones, sobre todo cuando estoy bajo presión para dar una charla. Pero solo deberíamos sacar conclusiones sobre la naturaleza humana después de haber estudiado a un amplio abanico de gente. Los psicólogos cada vez son más conscientes del problema que suponen los experimentos que solo estudian sujetos WEIRD (occidentales, educados y de democracias ricas e industrializadas, por sus siglas en inglés).

En 1996, un análisis similar a los de Cochrane estableció que el experimento de Asch había inspirado 133 estudios relacionados. Se llegó a una conclusión que es alentadora a la luz del capítulo precedente: la conformidad es un efecto poderoso y extendido, aunque parece que se ha debilitado con el tiempo. Pero la pregunta obvia que debemos hacernos es la siguiente: ¿el poder de la conformidad varía dependiendo de quién está bajo presión y con quién se quiere concordar?

Por desgracia, los estudios se seguimiento no fueron muy diversos —la mayoría se habían hecho en Estados Unidos y casi todos los sujetos eran estudiantes—, pero algunas excepciones eran ilustrativas. Por ejemplo, un experimento llevado a cabo con los inuit de la isla Baffin en Canadá, en 1967, detectó niveles de conformidad más bajos que entre los temne de Sierra Leona. No soy antropólogo, pero se sabe que los inuit tienen una cultura individualista y relajada, mientras que entre los temne las normas sociales son estrictas, al menos cuando se llevaron a cabo los experimentos. En general —y con algunas excepciones notables como Japón—, la conformidad en los experimentos en la línea de Asch es menor en sociedades que los sociólogos consideran individualistas y más alta en las colectivistas, donde la cohesión social es más importante. [1]

Esto implica que es probable que Asch subestimara el poder de la conformidad al estudiar a sujetos estadounidenses, una sociedad individualista. Pero, por otro lado, las referencias que aparecen en los libros de texto de psicología y en los libros de divulgación de la ciencia a menudo exageran la conformidad que descubrió Asch. (Los sujetos experimentales de Asch se rebelaron a menudo contra la presión de grupo. Casi ninguno de ellos cedió en todo momento; fueron sobre todo ambiguos y reaccionaron de forma distinta en las diferentes rondas del experimento, a veces concordaban con el grupo y otras se quedaban aislados.) Por pura suerte, estos dos sesgos en la comprensión popular de los descubrimientos de Asch se han anulado efectivamente el uno al otro. [2]

¿Hasta qué punto la presión de la conformidad se debía a que el grupo estudiado era una monocultura? ¿En un grupo más heterogéneo habría más espacio para la disensión? Hay algunas señales reveladoras que apuntan a esa posibilidad, así, por ejemplo, los estudios posteriores que descubrieron que la gente es más proclive a concordar con un grupo de amigos que con un grupo de extraños. Y cuando Asch ordenó a sus actores que estuvieran en desacuerdo entre ellos, la presión por la conformidad se evaporó: a los sujetos les satisfacía escoger la opción correcta, aunque fueran los únicos que lo hicieran, siempre y cuando el resto no tuviera una posición común. Todo esto indica que una cura para la conformidad es tomar decisiones con un grupo de personas diverso, gente que pueda poner otras ideas y presunciones sobre la mesa. Pero esta táctica práctica es difícil de poner a prueba porque los experimentos originales y los posteriores se hicieron con grupos homogéneos. Es inevitable pensar que se ha perdido una oportunidad.

Creo que deberíamos fijarnos en que la mayoría de los análisis de los resultados de Asch ignoran por completo la omisión de personas que podían haber actuado de forma diferente y que él podía haber incluido con facilidad. Solomon Asch daba clases en una institución mixta, el Swarthmore College en Pennsylvania. ¿De verdad era necesario que ni uno solo de los participantes, ni entre los actores ni entre los sujetos, fuera mujer?

Resulta que estudios posteriores sugieren que los grupos formados solo por hombres son menos conformistas que los grupos solo de mujeres. Así que, de nuevo, podría haber sido peor: Asch habría encontrado pruebas más contundentes de conformidad si se hubiera fijado en otros sujetos que no fueran jóvenes varones estadounidenses. [3] Aun así, el género importa, y Asch podría haber estudiado sus efectos o, como mínimo, organizar grupos mixtos. Pero está claro que no se le ocurrió, y es desalentador pensar en qué pocos experimentos posteriores prestaron atención a este aspecto.

Si Solomon Asch hubiera sido el único investigador que hubiera actuado así, lo podríamos pasar por alto como una curiosidad histórica. Pero Asch no fue el único, ni mucho menos. Uno de sus estudiantes, Stanley Milgram, llevó a cabo una conocida serie de experimentos con electroshocks en la Universidad de Yale en la década de 1960. He aquí cómo describí estos experimentos en el Financial Times : [4]

[Milgram] seleccionó a miembros del público para participar en un «estudio de la memoria». En el laboratorio, por parejas, echaron a suertes quién sería «profesor» y quién «aprendiz». Cuando ataban al aprendiz a la silla eléctrica, el profesor se iba a una sala adyacente para tomar los mandos de la máquina. Cuando el aprendiz se equivocaba en las respuestas, se pedía al profesor que aumentara poco a poco las descargas eléctricas. Muchos demostraron que no tenían ningún problema en aplicar descargas potencialmente fatales, a pesar de que ellos mismos habían recibido una descarga en la demostración, a pesar de que el aprendiz se hubiera quejado de una dolencia cardíaca, a pesar de los gritos de dolor y de las súplicas para que los soltaran desde la otra habitación, y a pesar de que en los interruptores de la máquina se leía: «Peligro: Descarga grave, XXX». Por descontado, no había descarga alguna: el hombre que gritaba desde la otra habitación solo estaba fingiendo. Pero la investigación ejerce una fascinación horripilante.

Mi artículo debía haber mencionado, aunque solo fuera de pasada, que los cuarenta sujetos experimentales de Milgram eran varones. Pero yo, en aquella época, no prestaba atención a esta cuestión específica, así que —como les pasó a muchos otros antes que yo— no se me ocurrió comprobarlo.

Creo que ahora sí se me ocurriría, puesto que, desde que escribí aquel artículo, he entrevistado a Caroline Criado Perez sobre su libro La mujer invisible . Fue una charla divertida: entró en la BBC con un perrito adorable que se acurrucó en un rincón del estudio y nos dejó conversar sobre el desequilibrio en los datos de género. Leer su libro no fue tan divertido, pues la incompetencia y la injustica que relata es deprimente: desde los fabricantes de los chalecos antibalas de la policía que olvidaron que algunos agentes tienen pechos, hasta los programadores de una «completa» aplicación de salud de Apple que no tenía en cuenta que algunos de sus usuarios menstrúan. [5] El libro sostiene que con demasiada frecuencia los responsables de los productos y las políticas que determinan nuestra vida consideran implícitamente que el cliente —o ciudadano— es, por defecto, hombre. Las mujeres quedan olvidadas. Criado Perez afirma que las estadísticas que recabamos no son una excepción a esta regla: deja muy claro lo fácil que es presumir que los datos reflejan un punto de vista imparcial, cuando, de hecho, están llenos de sesgos profundos y sutiles.

Consideremos la infrarrepresentación histórica de las mujeres en los ensayos clínicos. Un hito pésimo fue la talidomida, que se administró a las embarazadas para paliar las náuseas matinales y luego se comprobó que podía causar discapacidades severas o la muerte al feto. Después de este desastre, las mujeres en edad de procrear quedaron excluidas de forma regular de los ensayos, como medida de precaución. Pero esta precaución solo tiene sentido si damos por hecho que conoceremos mejor lo que estamos investigando si probamos los fármacos solo con hombres, lo cual es dar mucho por hecho. [6]

La situación ha mejorado, pero muchos estudios siguen sin separar los datos para poder analizar si hay un efecto diferente en hombres y mujeres. El sildenafilo, por ejemplo, se creó en principio como un tratamiento contra la angina de pecho. El ensayo clínico —en el que solo participaron hombres— reveló un efecto secundario inesperado: unas erecciones impresionantes. Ahora, más famoso con el nombre de Viagra, ha sido un éxito en el mercado como tratamiento para la disfunción eréctil. Pero el sildenafilo podría tener otro beneficio inesperado: podría ser un tratamiento efectivo para el dolor menstrual. No lo sabemos con seguridad, solo se ha hecho un pequeño pero sugerente experimento. [7] Si el ensayo para la angina de pecho hubiera tenido una representación igualitaria entre hombres y mujeres, el potencial tratamiento para el dolor menstrual habría sido tan evidente como el efecto en las erecciones.

Sorprende que este tipo de efectos diferentes según el sexo son muy habituales. Un estudio de un fármaco en roedores macho y hembra descubrió que el efecto dependía del sexo más de la mitad de las veces. Durante largo tiempo, los investigadores estuvieron desconcertados porque en algunos casos las células madre de los músculos se regeneraban y en otros no. Parecía algo del todo arbitrario, hasta que a alguien se le ocurrió comprobar si las células madre provenían de machos o de hembras. Misterio resuelto: resultó que las células madre de las hembras se regeneraban y las de los machos no.

El punto ciego del género todavía debe iluminarse. Unas semanas después de la irrupción de la epidemia del coronavirus, los investigadores empezaron a darse cuenta de que los hombres eran más susceptibles que las mujeres tanto a la infección como a la muerte. ¿Se debía eso a su comportamiento, a limpiarse bien las manos, a la prevalencia del tabaquismo, o quizá a una diferencia en la biología de los sistemas inmunológicos de los hombres y las mujeres? No era fácil saberlo, sobre todo porque los veinticinco países con más infecciones —entre ellos, el Reino Unido y Estados Unidos— no separaban los datos por género. [8]

Otro problema es cuando se incluye a las mujeres al recabar los datos pero las preguntas que les hacen no encajan con las respuestas predeterminadas para hombres que ha redactado el investigador. Hace unos veinticinco años, en Uganda, la fuerza laboral activa aumentó, de repente, en un 10 por ciento, de 6,5 a 7,2 millones de personas. ¿Qué había pasado? Pues que los estudios sobre la fuerza laboral empezaron a hacer mejores preguntas. [9]

Antes los encuestados debían enumerar sus principales actividades o trabajos, y muchas mujeres que tenían un trabajo parcial, vendían productos en el mercado o trabajaban en la granja familiar, escribían: «ama de casa». La nueva encuesta preguntaba también sobre actividades secundarias, y de golpe las mujeres empezaron a mencionar las muchas horas de trabajo pagado que hacían aparte. La fuerza laboral de Uganda aumentó en 700.000 personas, la mayoría de ellas mujeres. El problema no era que la primera encuesta ignorara a las mujeres, sino que hacía preguntas que presuponían la anticuada división del trabajo del hogar, en la que el marido trabajaba a tiempo completo y cobraba, y la mujer trabajaba en el hogar y no cobraba.

Un desajuste de los datos todavía más sutil proviene del hecho de que los gobiernos suelen calcular la renta de los hogares, no de los individuos. No es una decisión descabellada: en un mundo en que muchas familias aúnan los recursos para pagar el alquiler, la comida y, a veces, todos los gastos, el «hogar» es una unidad lógica de análisis. Conozco a un montón de gente, hombres y mujeres, que pasan mucho tiempo, o casi todo el tiempo, trabajando en casa sin cobrar, cuidando de los hijos, mientras su pareja cobra un salario considerable. Sería una torpeza concluir que, dado que un cónyuge cobra poco o nada, viven en la pobreza.

Y aunque muchos hogares aúnen sus recursos, no siempre es así: el dinero puede ser un arma en el hogar, y unas ganancias desiguales pueden propiciar relaciones abusivas. Recabar solo datos de la renta de los hogares hace que estos abusos sean estadísticamente invisibles, irrelevantes por definición. No podemos presumir que todo lo que no medimos no existe.

Como con los experimentos de Asch, resulta que no es necesario que hagamos especulaciones sobre si es importante quién controla la cartera en el hogar. Tenemos pruebas sólidas de que lo es. La economista Shelly Lundberg y sus colegas estudiaron qué ocurrió en el Reino Unido cuando, en 1977, la prestación por tener hijos, un subsidio regular para las familias, dejó de ser una desgravación (que solía caer en manos de los padres) y pasó a ser un pago en efectivo a la madre. Este cambio conllevó un aumento significativo en el gasto en ropa de niños y de mujeres en comparación con el gasto en ropa de hombre. [10]

Cuando escribí sobre la investigación de Lundberg en el Financial Times , un lector indignado me escribió preguntándome cómo sabía que era mejor gastar dinero en ropa de niños y de mujer que en ropa de hombre. Esa persona, un caso inusual entre los lectores del Financial Times , no había comprendido el problema: no se trata de que un patrón de gasto sea mejor, sino que el patrón de gasto era diferente. Los ingresos del hogar no cambiaron, pero cuando el dinero lo recibió una persona distinta en el hogar, se gastó en otras cosas. Eso nos indica que medir los ingresos solo a nivel del hogar nos impide conocer información importante. El nuevo sistema de prestaciones del Reino Unido, Universal Credit, se paga a un solo «progenitor del hogar». Es muy posible que esta decisión, curiosamente anticuada, favorezca a los hombres, pero con los datos que tenemos será difícil verificarlo.

Estaría bien imaginar que las estadísticas de alta calidad aparecen de repente en una hoja de cálculo gracias a la divina providencia de los cielos numéricos. Pero cualquier agrupación de datos comienza con alguien que decide recabar cifras. Cuáles se recaban y cuáles no, qué se mide y qué no, y a quién se incluye y a quién no, es el resultado de presunciones, preconcepciones y despistes, todo ello muy humano.

Las Naciones Unidas, por ejemplo, han fijado una serie de ambiciosos «Objetivos de Desarrollo Sostenible» para 2030. Pero los expertos en desarrollo han empezado a llamar la atención sobre un problema: con frecuencia no tenemos los datos para saber si esos objetivos se han cumplido. ¿Estamos logrando que se reduzca la violencia doméstica que padecen las mujeres? Si no hay muchos países que decidan recabar buenos datos sobre este problema para hacer una comparación histórica, será muy difícil saberlo. [11]

A veces, las decisiones sobre qué datos recopilar son rocambolescas. Will Moy, director de la organización de verificación Full Fact, señala que en Inglaterra las autoridades saben más sobre los golfistas que sobre la gente que es víctima de agresión, robo o violación. [12] Esto no se debe a que la persona del gobierno encargada del presupuesto para las encuestas decidiera que era más importante comprender el golf que el crimen. El problema reside en que las encuestas suelen estar entremezcladas con otros proyectos. En medio del entusiasmo a raíz de la elección de Londres como sede de los Juegos Olímpicos de 2012, el gobierno lanzó la Encuesta de Vidas Activas, en la que participaron 200.000 personas y que cubrió una extensión geográfica que nos permite saber qué deportes son más populares en cada área local. Por eso sabemos tanto de los golfistas.

Eso no es malo, es magnífico tener una imagen tan clara de cómo la población se mantiene en forma. Pero ¿no es una señal de que se podría reforzar la Encuesta del Crimen en Inglaterra y Gales, en la que solo participan 35.000 hogares? Es un estudio lo bastante amplio para comprender la tendencia nacional en crímenes comunes, pero, si fuera tan extenso como la Encuesta de Vidas Activas, podríamos comprender las tendencias de los crímenes más inusuales, de los pequeños grupos demográficos o de cada ciudad. En las mismas condiciones, un estudio amplio nos proporciona estimaciones más precisas, sobre todo cuando queremos detectar algo inusual.

Pero más grande no siempre es mejor. Es posible encuestar a muchísima gente y, a la vez, dejar fuera a las personas suficientes para llevarnos una impresión desastrosamente parcial de lo que está ocurriendo.

En 1936, el gobernador de Kansas, Alfred Landon, fue el candidato republicano a la presidencia contra el demócrata Franklin Delano Roosevelt, que ostentaba el cargo. Una revista respetada, Literary Digest , se propuso predecir el resultado. Llevó a cabo una encuesta de opinión postal ambiciosísima y llegó a diez millones de personas, una cuarta parte del electorado. El diluvio de respuestas por correo es difícil de imaginar, pero el Digest parecía encantado con la escala de la tarea. A finales de agosto informó: «La próxima semana, las primeras respuestas de estos diez millones iniciarán la marea de datos que se comprobarán, se verificarán, se cotejarán y se contabilizarán». [13]

Después de analizar los 2,4 millones de respuestas que llegaron durante dos meses, Literary Digest anunció las conclusiones: Landon iba a ganar con un convincente 55 por ciento de los votos frente al 41 por ciento de su rival; quedaban unos pocos votos más que favorecían a un tercer candidato.

En las elecciones, los resultados fueron muy diferentes. Roosevelt aplastó a Landon: 61 por ciento contra 37 por ciento. Para colmo de males para el Literary Digest , una encuesta mucho más reducida que llevó a cabo el pionero en sondeos de opinión George Gallup se acercó mucho más al resultado final y predijo una victoria holgada de Roosevelt.

George Gallup entendió algo que el Literary Digest no había entendido: respecto a los datos, el tamaño no lo es todo. Las encuestas de opinión como las de Gallup se basan en muestras de la población que vota. Esto significa que los encuestadores de opinión deben enfrentarse a dos problemas: el error de la muestra y el sesgo de la muestra.

El error de la muestra consiste en el riesgo de que, por casualidad, una muestra de opiniones escogida aleatoriamente no refleje la opinión real de la población. El «margen de error» de las encuestas de opinión es el parámetro de este riesgo; cuanto más amplia sea la muestra, menor será el margen de error. Un millar de entrevistas es una muestra lo bastante extensa para analizar muchas cuestiones, y cuando las elecciones de 1936 Gallup completó tres mil entrevistas.

Pero, si tres mil entrevistas era una buena muestra, ¿por qué 2,4 millones no fueron mucho mejor? La respuesta es que el error de muestra tiene un amigo mucho más peligroso: el sesgo de muestra. El error de muestra se da cuando la muestra escogida aleatoriamente no refleja la tendencia de la población; el sesgo de muestra es cuando la muestra no ha sido en absoluto aleatoria. George Gallup se devanó los sesos para conseguir una muestra imparcial porque sabía que era mucho más importante que una muestra enorme.

Literary Digest , al buscar la mayor cantidad de datos posible, se olvidó del sesgo de muestra. Envió formularios a una lista de personas que extrajeron del registro de automóviles y del directorio telefónico. Una muestra que, al menos en 1936, era muy muy adinerada. Quienes tenían coche o teléfono eran mucho más ricos que el resto. Algo que agravó el problema fue que los votantes de Landon eran mucho más proclives a responder que los de Roosevelt. La combinación de estos dos sesgos fue suficiente para mandar al traste la encuesta de Literary Digest . Por cada persona entrevistada por los encuestadores de George Gallup, Literary Digest recibió ochocientas respuestas. La única recompensa que recibió por todos sus esfuerzos fue una estimación muy precisa de una pregunta equivocada. Al no prestar suficiente atención a las personas que faltaban (es decir, todo el grupo poblacional que pasaron por alto) y a las respuestas que faltaban, Literary Digest protagonizó uno de los desastres más sonados de la historia estadística.

Todos los encuestadores saben que sus encuestas son vulnerables al efecto Literary Digest , y los más serios intentan —como hizo George Gallup— abarcar una muestra representativa de la población. Es algo que nunca ha sido fácil, y por lo visto cada vez es más difícil: cada vez menos personas se molestan en contestar las encuestas, lo que pone sobre la mesa la pregunta obvia de si los que sí responden son realmente representativos de los demás. En la actualidad la gente está menos dispuesta a responder a las preguntas de un teleoperador, pero esa no es la única explicación. Por ejemplo, el primer Estudio Británico sobre las Elecciones, una encuesta presencial en la que los encuestadores llamaban a las puertas de los ciudadanos, tuvo una ratio de respuesta de casi el 80 por ciento en 1963. En la versión de 2015, también presencial, la respuesta apenas sobrepasaba el 55 por ciento; en casi la mitad de los hogares a los que acudieron, o nadie abrió la puerta, o alguien la abrió pero se negó a responder a las preguntas del encuestador. [14]

Los encuestadores tratan de corregir estas lagunas, pero no existe un método infalible. Las respuestas «perdidas» son ejemplos de lo que el estadístico David Hand llama «datos oscuros»: sabemos que hay personas ahí fuera y sabemos que tienen opiniones, pero solo nos queda conjeturar qué opiniones son esas. Podemos ignorar los datos oscuros, como Asch y Milgram ignoraron la cuestión de cómo las mujeres reaccionarían en sus experimentos, o podemos hacer lo posible por arrojar más luz en lo que no se ve. En todo caso, nunca resolveremos completamente el problema.

En las elecciones parlamentarias de 2015 en el Reino Unido, las encuestas de opinión sugirieron que David Cameron, por entonces primer ministro, no conseguiría los votos suficientes para mantenerse en el poder. Las encuestas se equivocaron: el Partido Conservador de Cameron ganó escaños en el Parlamento y logró una victoria pírrica. No estaba muy claro qué había fallado, pero muchas empresas encargadas de las encuestas adujeron que hubo un cambio de última hora en favor de los conservadores. Si hubieran hecho unos pocos sondeos exprés a última hora, quizá habrían detectado ese cambio.

Pero el diagnóstico de lo que había ido mal era erróneo. Las investigaciones posteriores revelaron que el verdadero problema habían sido los datos oscuros. Poco después de las elecciones, los investigadores escogieron una muestra aleatoria de hogares y llamaron a sus puertas para preguntarles si habían votado y, en caso afirmativo, qué habían votado. Obtuvieron la misma respuesta que en las encuestas anteriores: no había suficientes votantes para que Cameron se mantuviera en el cargo. Pero entonces los encuestadores volvieron a los hogares que no les habían abierto la puerta o que se habían negado a responder. En este segundo intento aparecieron más votantes conservadores. Los encuestadores siguieron intentándolo una y otra vez —en algunos casos hasta seis veces—, y al final obtuvieron respuesta de casi todas las personas a las que se habían propuesto encuestar desde el inicio. Conclusión: la encuesta retrospectiva por fin encajaba con el resultado de las elecciones.

Si el problema hubiera sido un cambio de última hora, la solución habría consistido en unos cuantos sondeos de última hora. Pero, puesto que el problema consistía en que era más difícil contactar con los votantes conservadores, la verdadera solución era un método más lento y exhaustivo de realizar sondeos de opinión. [15]

Con esos mismos problemas se toparon los encuestadores estadounidenses en las elecciones de 2016, cuando las encuestas parecían otorgarle la victoria a Hillary Clinton, por encima de Donald Trump, en los estados bisagra que decidirían la contienda. Hubo un cambio de última hora en favor de Donald Trump, y también el mismo tipo de sesgo de no respuestas que había condenado a las encuestas británicas de 2015: resultó que a los encuestadores les fue más fácil hablar con votantes de Clinton que de Trump. El error de la encuesta no fue, objetivamente, muy grande. Quizá a la gente se le quedó grabado porque Trump era un candidato de lo más inusual. Sin embargo, se mantiene el hecho de que las encuestas se equivocaron, en parte, porque, cuando los encuestadores buscaron un grupo representativo de votantes, muchos seguidores de Trump habían desaparecido. [16]

Una solución ambiciosa para el sesgo de muestra es dejar de intentar obtener una porción representativa de la población y, por el contrario, hablar con todo el mundo. Eso es lo que trata de hacer el censo. No obstante, incluso los que trabajan con el censo no pueden suponer que han contado a todos. En el censo estadounidense de 2010 solo recibieron respuesta del 74 por ciento de los hogares. Eso quiere decir que muchas personas se quedan fueran o deciden quedarse fuera.

En el censo británico de 2011, la ratio de respuesta fue del 95 por ciento, unos 25 millones de hogares. Eso está mucho mejor; de hecho, a primera vista parece casi perfecto. Con la respuesta de 25 millones de hogares, el error de muestra aleatorio no es un problema, será un margen mínimo. Pero, incluso con solo un 5 por ciento de personas que no responden, el sesgo de muestra sigue siendo preocupante. Quienes trabajan con el censo saben que hay ciertos tipos de personas que es muy probable que no respondan cuando el formulario oficial del censo caiga sobre su felpudo: los que viven en una casa compartida, como los estudiantes; los hombres en la veintena, y la gente que no habla un buen inglés. Y el 5 por ciento que no responde puede tener una opinión muy distinta del 95 por ciento que sí. Este hecho por sí solo basta para que haya parcialidad en los datos. [17]

Hacer el censo es una de las formas más antiguas de recabar estadísticas. Mucho más nuevo, pero con una aspiración similar a llegar a todo el mundo, son los macrodatos (big data ). El profesor Viktor Mayer-Schönberger, del Instituto de Internet de Oxford y coautor del libro Aprender con Big Data , me dijo que su definición favorita de una gran agrupación de datos es aquella en que N = Todo. Es decir, que ya no es necesaria una muestra porque se tiene a toda la población. [18]

Hay una fuente de macrodatos tan mundana que es fácil pasarla por alto. Piensa en los datos que creas cuando ves una película. En 1980 tu única opción habría sido ir al cine, donde habrías pagado en efectivo. Los únicos datos que se creaban eran los recibos de la taquilla. En 1990 podrías haber ido al videoclub local; es posible que tuviera un ordenador con tu historial, o quizá todo se hiciera con papel y lápiz. Si se hacía con un ordenador, lo más seguro es que no estuviera conectado con ninguna otra base de datos más amplia. Pero, en el siglo XXI , cuando abres una cuenta en Netflix o en Amazon, tus datos se introducen en un mundo vasto e interconectado: fácilmente analizados, comparados o compartidos con un mayorista de datos, si lo permiten las condiciones pactadas.

Lo mismo ocurre cuando nos hacemos el carnet de la biblioteca, pagamos el impuesto de la renta, firmamos el contrato del móvil o solicitamos un pasaporte. Antaño, estos datos habrían existido como pequeñas hojas de papel en un catálogo alfabético gigante. No estaban pensados para un análisis estadístico, como hubiera sido el caso de un censo o una encuesta. Eran elementos administrativos: se recababan datos porque se necesitaban para hacer ciertas cosas. Con el tiempo, los datos administrativos se han digitalizado y los algoritmos que los analizan se han mejorado, de modo que es más fácil utilizarlos como información para el análisis estadístico, como complemento o, incluso, como sustituto de los datos de las encuestas.

Pero, con frecuencia, N = Todo es más una presunción tranquilizadora que un hecho. Como hemos visto, los datos administrativos a menudo incluyen información sobre quién rellena los formularios y paga las facturas del hogar, de modo que quien evita la administración es más difícil de rastrear. Y es demasiado fácil olvidar que N = Todo no es lo mismo que N = Todo aquel que se haya suscrito a un servicio particular. Netflix, por ejemplo, posee copiosos datos de todos sus clientes, pero muchos menos de quienes no son sus clientes, y sería imprudente para Netflix generalizar de un grupo a otro.

Más incluso que los datos administrativos, la savia de los macrodatos son los found data , el tipo de datos que vamos dejando sin darnos cuenta mientras llevamos encima el móvil, buscamos en Google, pagamos en línea, tuiteamos lo que pensamos, subimos fotos a Facebook o aumentamos la temperatura de nuestro termostato inteligente. No se trata solo del nombre y los datos de la tarjeta que damos a Netflix: es todo lo que hemos visto en la plataforma, cuándo lo hemos visto —o lo hemos dejado de ver— y otros muchos datos relacionados.

Cuando se recopilan este tipo de datos del ciberespacio, se pueden tratar y analizar de muchas maneras complejas. Si queremos saber cómo va la opinión pública, por ejemplo, es posible que prefiramos insertar un algoritmo de análisis de los sentimientos en Twitter que gastarnos dinero encargando un sondeo de opinión. Twitter puede proporcionar todos los mensajes para que se analicen, aunque, en la práctica, la mayoría de los investigadores utilizan un subgrupo de todos los datos. Pero, incluso si analizáramos todos los mensajes de Twitter (N = Todo), solo sabríamos lo que piensan los usuarios de Twitter, no lo que piensa todo el mundo. Y los usuarios de Twitter no puede decirse que sean representativos de la variedad del mundo. En Estados Unidos, por ejemplo, es más probable que sean jóvenes, urbanitas, con educación universitaria y negros. Por otro lado, es más habitual que las mujeres utilicen Facebook e Instagram, en detrimento de LinkedIn. Los latinos usan más Facebook que los anglosajones, mientras que los negros usan más LinkedIn, Twitter e Instagram que los blancos. Ninguno de estos hechos es obvio. [19]

Kate Crawford, investigadora de Microsoft, ha reunido varios ejemplos en los que la presunción N = Todo deja a mucha gente fuera. Cuando el huracán Sandy golpeó la zona de Nueva York en 2012, unos investigadores publicaron un análisis de datos a partir de Twitter y de un motor de búsqueda basado en la ubicación, FourSquare, que mostraba que se podía registrar un aumento en las compras de alimentos el día antes y un auge de la asistencia a los bares y los locales nocturnos el día después. Está bien, en cierta medida, pero había una cantidad desproporcionada de tuits de Manhattan, cuando en otras zonas, como en Coney Island, el impacto del huracán fue mucho mayor. De hecho, Coney Island se vio tan afectada que el sistema eléctrico se desmoronó —por eso nadie tuiteaba—, mientras que Manhattan, densa y próspera, estaba inusualmente saturada de smartphones, al menos según los estándares de 2012, cuando no eran tan habituales como hoy en día. Para que este tipo de análisis de macrodatos sea útil, se necesita un esfuerzo considerable para desentrañar los tuits de la realidad. [20]

Otro ejemplo: en 2012, Boston lanzó una aplicación para móviles, StreetBump, que empleaba un acelerómetro para detectar baches. La idea consistía en que los ciudadanos de Boston se descargaran la aplicación y, a medida que transitaran por la ciudad, los teléfonos notificarían al ayuntamiento qué calzadas debían reparar, de modo que los técnicos ya no deberían patrullar por la urbe para encontrar los baches. Es una idea elegante, y detectó con éxito algunos baches en la calzada. Pero lo que generó realmente StreetBump, con su propio funcionamiento, fue un mapa de baches que enfatizaba esas zonas prósperas y jóvenes donde la gente tenía un iPhone y había oído hablar de la aplicación. StreetBump proporciona un N = Todo en el sentido de que permite registrar cada bache de cada móvil que posee la aplicación. No es lo mismo que registrar todos los baches. Después de eso, el proyecto se guardó en un cajón.

Los algoritmos que analizan macrodatos se crean con datos que pueden tener sesgos sutiles. Por ejemplo, los algoritmos que se configuran, en gran medida, con rostros pálidos y voces masculinas podrían confundirse cuando después tuvieran que interpretar el habla de una mujer o un cutis más oscuro. Se cree que esto explica por qué el software de fotos de Google confundía fotos de personas con la piel oscura con fotos de gorilas; por qué a las cámaras web de Hewlett Packard les costaba más activarse cuando tenían delante personas con tonos de piel más oscuro, y las cámaras de Nikon, programadas para hacer otra foto cuando alguien parpadea, repiten las fotos de personas de China, Japón o Corea porque confunden los ojos asiáticos con un parpadeo. Las nuevas aplicaciones que se han lanzado en la primavera de 2020 aseguran que oyen la tos y detectan si tenemos Covid-19 o alguna otra enfermedad. ¿Lograrán superar estos obstáculos? [21]

Una cosa es segura: si a los algoritmos se les muestra una visión sesgada del mundo, llegarán a una conclusión sesgada. [22]

Ahí afuera hay personas descaradamente racistas y sexistas —mira alrededor—, pero, en general, lo que contamos y dejamos de contar suele ser el resultado de una decisión que no sopesamos convenientemente, de sesgos sutiles y presunciones ocultas que, sin darnos cuenta, hacen que nos salgamos del camino.

A menos que nosotros mismos recopilemos los datos, hay un límite en lo que podemos hacer para combatir el problema de los datos que faltan. Pero podemos y debemos acordarnos de preguntar quién o qué falta en los datos que nos dan. Algunas cifras que pasamos por alto son evidentes. Por ejemplo, es muy difícil recabar buenos datos sobre crímenes como el tráfico sexual o el consumo de drogas duras. Otras omisiones solo se revelan cuando analizamos la afirmación en cuestión. Tal vez los investigadores no han dicho explícitamente que en el experimento solo participaron hombres. Este tipo de información acostumbra a estar enterrada en el apéndice estadístico, y a veces ni siquiera se menciona. Pero, con frecuencia, un análisis rápido pondrá de manifiesto que el estudio tiene un punto ciego. Si un experimento solo ha incluido a hombres, no podemos presumir que habría llegado a las mismas conclusiones si hubiera estudiado también a mujeres. Si una estadística del gobierno mide la renta de un hogar, deberemos reconocer que apenas sabemos nada de cómo se comparte esta renta en el hogar.

Las grandes bases de datos pueden parecernos completas y pueden ser muy útiles, pero N = Todo suele ser una ilusión seductora: es fácil presuponer sin garantías que tenemos todo lo importante. Siempre debemos preguntar quién y qué falta. Y esta es solo una de las razones para interpretar los macrodatos con precaución. Los macrodatos representan un cambio enorme y desconocido en la obtención de estadísticas, y es aquí adonde nuestro viaje para comprender el mundo nos lleva a continuación.

Séptima regla

Exige transparencia cuando el ordenador dice «no»

Sé que he tomado algunas decisiones pésimas últimamente, pero le puedo garantizar que mi funcionamiento volverá a ser normal. Sigo teniendo el mayor entusiasmo y tengo una gran confianza en la misión. Y quiero ayudarte, Dave.

HAL 9000 (2001: Una odisea del espacio ) (27)

E n 2009, un equipo de investigadores de Google anunció un notable logro en una de las revistas científicas más importantes del mundo, Nature . [1] Sin necesidad de tener los resultados de ni siquiera una sola consulta médica, eran capaces de rastrear la propagación de la gripe en Estados Unidos. Es más, podían hacerlo más rápido que los Centros de Control y Prevención de Enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés), que se basaban en los informes de las consultas médicas. El algoritmo de Google había buscado patrones en los datos de CDC entre 2003 y 2008, y había identificado una correlación entre los casos de gripe y lo que la población de la zona buscaba por internet en aquel momento. Al descubrir el patrón, el algoritmo podía utilizar las búsquedas actuales para estimar los casos de gripe una semana antes o más de que los CDC publicaran su versión oficial. [2]

Google Flu Trends no solo era rápido, preciso y barato, sino que carecía de teoría alguna. Los ingenieros de Google no se molestaron en desarrollar hipótesis sobre qué términos de búsqueda estaban correlacionados con la propagación de la enfermedad. Cabe presumir que búsquedas como «síntomas de la gripe» o «farmacias cercanas» predicen mejor los casos de gripe que búsquedas como «Beyoncé», pero el equipo de Google no se fijó en esto. Se limitó a insertar los 50 millones de términos de búsquedas y dejó que los algoritmos hicieran su trabajo.

El éxito de Google Flu Trends se convirtió en un emblema de las nuevas modas empresariales, tecnológicas y científicas: «macrodatos» y «algoritmos». «Macrodatos» puede significar casi cualquier cosa, pero centrémonos en los found data que hemos estudiado en el capítulo anterior —la huella digital de las búsquedas, los pagos con tarjeta de crédito y las conexiones de los móviles a las antenas transmisoras—, y añadamos también los datos administrativos que se generan cuando las organizaciones se organizan.

Un algoritmo, en cambio, es una receta (28) paso a paso para realizar una serie de acciones, y en la mayoría de los casos «algoritmo» significa simplemente «programa informático». Pero en los últimos años la palabra ha llegado a relacionarse con algo bastante específico: los algoritmos se han convertido en instrumentos para descubrir patrones en grandes bases de datos. Google Flu Trends se basaba en algoritmos que reconocían patrones y que analizaban estos 50 millones de términos de búsquedas para detectar los que parecían coincidir con los informes de más casos de gripe de los CDC.

Son este tipo de datos y este tipo de algoritmos los que me gustaría analizar en este capítulo. Los conjuntos de datos found data pueden ser ingentes. Con frecuencia su recopilación resulta más bien barata, se actualizan en tiempo real y están desorganizados: es un collage de datos que se han extraído con diferentes propósitos. A medida que la comunicación, el ocio y el comercio entran en internet, e internet entra en los móviles, los coches e incluso en las gafas, la vida puede registrarse y cuantificarse de una manera que una década atrás habría sido difícil de imaginar. Las estanterías sobre el negocio empresarial y las páginas de las revistas están llenas de libros y artículos que destacan las oportunidades que proporcionan estos datos.

Junto con el mensaje de «entérate y hazte rico», los defensores de los macrodatos han hecho tres afirmaciones entusiastas, todas ellas basadas en el éxito de Google Flu Trends. Primera: el análisis de aquellos datos generó unos resultados increíblemente precisos. Segunda: es posible recabar todos y cada uno de los datos —la afirmación de N = Todo que hemos visto en el capítulo anterior—, con lo que las viejas técnicas de muestreo estadístico son obsoletas (es decir, que Flu Trends capturó todas y cada una de las búsquedas). Y tercera y última: los modelos científicos también son obsoletos, no es necesario desarrollar y poner a prueba teorías sobre por qué las búsquedas de «síntomas de la gripe» y «Beyoncé» pueden estar o no correlacionadas con la propagación de la gripe porque, citando un provocativo artículo de Wired en 2008, «con suficientes datos, las cifras hablan por sí mismas».

Todo muy revolucionario. Sin embargo, cuatro años después de que se publicara el artículo original en Nature , Nature News nos daba una triste noticia: el último brote de gripe se había cobrado una víctima inesperada: Google Flu Trends. Después de detectar de forma segura y precisa los brotes de gripe durante varios inviernos, el modelo sin teoría y abarrotado de datos perdió la pista de la gripe. Predijo un brote grave, pero cuando llegaron los datos lentos y regulares de los CDC mostraron que las estimaciones de Google eran exageradas: en cierto momento superaban por más del doble las cifras reales. [3] El proyecto de Google Flu Trends se dejó de desarrollar poco después. [4]

¿Qué había ido mal? Parte del problema residía en la tercera afirmación: Google no sabía —y no podía saber— qué relacionaba los términos de búsqueda con la propagación de la gripe. Los ingenieros de Google no intentaban averiguar qué causaba qué. Se limitaban a reconocer patrones estadísticos en los datos, que es lo que hacían los algoritmos. De hecho, el equipo de Google había echado una ojeada a los patrones y había descubierto algunas correlaciones claramente espurias; el equipo podía indicar al algoritmo que las obviase. Por ejemplo, resultó que los casos de gripe estaban correlacionados con búsquedas de «baloncesto en el instituto». La razón no es un misterio: tanto la gripe como el baloncesto en el instituto suelen empezar a mediados de noviembre. Pero eso significaba que Flu Trends era en parte un detector de la gripe y en parte un detector del invierno. [5] Esto fue un problema cuando hubo un brote de gripe veraniega en 2009: Google Flu Trends, en busca de señales del invierno cuando no había ninguna, pasó por alto el rebrote fuera de estación y los casos reales multiplicaron por cuatro sus estimaciones. [6]

El problema del «detector de invierno» es habitual en los análisis de macrodatos. Un ejemplo literal, del informático Sameer Singh, es el algoritmo para reconocer patrones al que se le mostraron fotos de lobos salvajes y fotos de perros husky. Pareció que al algoritmo se le daba muy bien distinguir estos dos cánidos bastante similares; pero en realidad lo único que hacía era etiquetar como lobos a los que aparecían en cualquier imagen con nieve. Un ejemplo con implicaciones más serias fue descrito por Janelle Shane en su libro You Look Like a Thing and I Love You : un algoritmo al que le mostraron imágenes de piel sana y cáncer de piel. El algoritmo reconoció el patrón: si en la fotografía había una regla, se trataba de cáncer. [7] Si no sabemos por qué un algoritmo hace lo que hace, confiamos nuestra vida a un detector de reglas.

Saber qué causa qué es complejo (imposible, según algunos). Saber qué está correlacionado con qué es mucho más barato y fácil. Y algunos entusiastas de los macrodatos —como Chris Anderson, autor de aquel provocador artículo en la revista Wired — han argumentado que no tiene sentido indagar más allá de las correlaciones. «Primero, analicemos los datos desde el punto de vista matemático, y luego fijemos el contexto», escribió; las cifras hablan por sí mismas. O, parafraseando el argumento de Chris con un poco de acritud: «Si las búsquedas de baloncesto en el instituto siempre aparecen al mismo tiempo que los casos de gripe, no importa saber por qué».

Pero sí importa, porque un análisis de correlaciones sin teoría alguna es inevitablemente frágil. Si no sabemos qué se esconde detrás de una correlación, no tendremos ni idea de cómo se puede desbaratar esa correlación.

Después del problema de la gripe veraniega de 2009, la precisión de Flu Trends se vino abajo del todo a finales de 2012. No está claro por qué. Una teoría fue que en diciembre de 2012 hubo un montón de noticias escalofriantes sobre la gripe, y es posible que provocaran búsquedas en internet por parte de personas sanas. Otra posible explicación es un cambio en el mismo algoritmo de búsqueda de Google: automáticamente, empezó a sugerir diagnósticos cuando se tecleaban síntomas médicos, y eso podría haber cambiado lo que finalmente se escribía en Google, de forma que confundió al modelo de Flu Trends. Cabe suponer que Google, si se lo hubieran propuesto, hubiese podido resolver los problemas del algoritmo y encontrar la forma de que funcionara, pero decidieron que la molestia, el gasto y el riesgo de fracaso no merecían la pena.

O quizá no. La verdad es que los investigadores externos se han visto obligados a conjeturar qué fue mal, porque no cuentan con la información necesaria para saberlo con seguridad. Google comparte algunos datos con los investigadores, y, en efecto, algunos de estos datos los puede consultar cualquiera. Pero no va a entregar todos los datos a ti, a mí o a quien sea.

En mi biblioteca tengo, en un lugar de honor, dos libros que cuentan la historia de cómo ha cambiado la perspectiva de los macrodatos en solo unos pocos años.

Uno de ellos, publicado en 2013, es Big data , de Kenn Cukier y Viktor Mayer-Schönberger. Relata varios ejemplos de cómo los sensores baratos, las grandes bases de datos y los algoritmos que reconocen patrones están transformando nuestra vida, nuestro trabajo y nuestro pensamiento. ¿El ejemplo paradigmático que escogen los autores para empezar el libro? Google Flu Trends. El fracaso de este proyecto fue evidente solo después de que el libro fuera a la imprenta.

Tres años después, en 2016, apareció Armas de destrucción matemática , de Cathy O’Neil, que —como supondrás— adopta una visión bastante más pesimista. El subtítulo de O’Neil nos advierte de que los macrodatos «aumentan la desigualdad y amenazan a las democracias».

La diferencia, en parte, es de perspectiva: Cukier y Mayer-Schönberger suelen adoptar el punto de vista de alguien que hace algo con un algoritmo que se basa en datos; O’Neil ve la situación desde el punto de vista de quien recibe la acción de un algoritmo basado en datos. El martillo es una herramienta útil para el carpintero; el clavo tiene una opinión muy distinta.

Pero el cambio de tono también refleja el cambio general que hubo entre 2013 y 2016. En 2013, las relativamente pocas personas que se fijaban en los macrodatos se imaginaban a menudo a sí mismas como carpinteros; en 2016, muchos de nosotros nos dimos cuenta de que somos clavos. Los macrodatos pasaron de ser algo transformador a ser algo siniestro. La expectativa fue sustituida por el miedo y por titulares inquietantes. (Tal vez mi favorito fue un artículo de la CNN: «Las matemáticas son racistas».) La crisis llegó a su punto álgido cuando una empresa de consultoría política, Cambridge Analytica, aprovechó la política laxa de Facebook con los datos para extraer información de unos 50 millones de personas, sin que estas lo supieran ni dieran su consentimiento expreso, y les mostró anuncios personalizados. Los comentaristas, horrorizados, supusieron que estos anuncios habían sido tan efectivos que habían dado la victoria a Donald Trump, aunque un análisis posterior y más ponderado concluyó que la capacidad de Cambridge Analytica estaba lejos de controlar las mentes. [8]

Todos nosotros dejamos un rastro ingente de datos, y estos datos se agrupan y se convierten en océanos de información. Los algoritmos y las bases de datos se utilizan para todo, desde para encontrar el amor hasta para decidir si, cuando nos han acusado de un crimen, iremos a prisión antes del juicio o nos permitirán pagar una fianza. Es preciso que comprendamos qué son estos datos y cómo se explotan. ¿Son los macrodatos una buena noticia o debemos protegernos de ellos? ¿Deberíamos ser más proclives a aclamar a los carpinteros o a preocuparnos por nuestro inconsciente papel de clavos?

La respuesta es que depende, y en este capítulo espero mostrar de qué depende.

El periodista Charles Duhigg, escribiendo en The New York Times Magazine en 2012, cuando el sentimiento general estaba a favor de los carpinteros, capturó la esencia de los macrodatos de forma bastante brillante con una anécdota sobre el departamento de descuentos de la tienda estadounidense Target.

Duhigg explicó que Target había recabado tantos datos de sus clientes, y se le daba tan bien analizarlos, que sus conocimientos sobre los clientes podían parecer magia. [9] La anécdota consistía en un hombre que entró hecho una furia en una tienda Target de Minneapolis y se quejó al encargado de que la empresa estaba enviando cupones para ropa de bebé y ropa premamá a su hija adolescente. El encargado se disculpó todo lo que pudo, y más tarde llamó de nuevo para volver a disculparse… y le dijeron que la hija adolescente, de hecho, sí que estaba embarazada. El padre no se había dado cuenta. Target, después de analizar sus compras de toallitas sin perfumar y suplementos vitamínicos, sí.

Pero ¿es verdadera brujería estadística? He hablado de esta historia con mucha gente y las reacciones son muy dispares. La mayoría se queda boquiabierta, sorprendida. Pero dos de los grupos con los que paso muchos ratos tenían una visión bastante distinta. Los periodistas suelen ser más cínicos; algunos sospechaban que Duhigg se lo había inventado, había exagerado o se había tragado un bulo callejero. (Yo lo que sospecho es que ellos tenían celos profesionales.) Los científicos de datos y los estadísticos, por otro lado, bostezaron. Consideraban que la anécdota no tenía nada de sorprendente ni de informativo. Y creo que los estadísticos tenían razón.

Primero, pensemos un momento en cuán increíble es predecir que una mujer está embarazada basándonos en sus hábitos de compra: no mucho. Tengamos en cuenta el consejo del Servicio Nacional de Salud sobre el suplemento vitamínico del ácido fólico:

Se recomienda a todas las mujeres que puedan quedarse embarazadas que tomen un suplemento diario de 400 microgramos de ácido fólico antes de quedarse encinta y durante las primeras 12 semanas de embarazo […]. Si no has tomado suplementos de ácido fólico antes de quedarte embarazada, deberías tomarlos en cuanto sepas que estás encinta […]. La única forma de tener la seguridad de que estás ingiriendo la cantidad necesaria es tomando un suplemento.

De acuerdo. Teniendo esto en cuenta, ¿a qué conclusión debería llegar si me dijeran que una mujer ha empezado a comprar ácido fólico? No necesito una cantidad de datos enorme o un proceso analítico brillante. No es magia. Está claro que es muy probable que esté embarazada. El algoritmo de Target no suponía un salto lógico sobrehumano, sino, más bien, muy humano: llegó a la misma conclusión a la que habríamos llegado tú y yo de haber tenido la misma información.

Es verdad que en ocasiones los humanos somos más lentos. Hannah Fry, autora de otro libro excelente sobre algoritmos, Hola mundo , se fija en el ejemplo de una mujer que compra en línea en el supermercado británico Tesco. [10] Vio que la sección «volver a comprar» de su carrito de la compra sugería condones, lo cual implicaba que el algoritmo sabía que alguien en su hogar había comprado condones antes. Pero ella no lo había hecho, y su marido tampoco tenía ninguna razón para hacerlo: no utilizaban condones. Así que dio por sentado que se trataba de un error técnico. Es decir, ¿qué otra explicación podía haber?

Cuando la mujer contactó con Tesco para quejarse, los representantes de la empresa concluyeron que no estaba dentro de sus tareas darle a esa mujer la mala noticia de que su marido la engañaba, así que optaron por la mentira piadosa: «¿Un error informático, señora? Seguro que está usted en lo cierto, esa debe de ser la razón. Disculpe la molestia». Fry me cuenta que esa es la regla básica en Tesco: disculparse y echar la culpa al ordenador.

Si un cliente ha comprado condones, es posible que vuelva a querer comprar condones. Si alguien adquiere una prueba de embarazo y luego empieza a comprar suplementos vitamínicos dirigidos a las mujeres embarazadas, es una conjetura razonable pensar que se trata de una mujer y que, en unos pocos meses, estará interesada en comprar ropa premamá y de bebé. Los algoritmos no están haciendo milagros estadísticos. Sencillamente, ven algo (condones, vitaminas para el embarazo) que se ha ocultado a otros humanos (la desconcertada mujer, el padre enfadado). Nos impresiona el algoritmo, en parte, porque no apreciamos la mundanidad de lo que ocurre en la chistera del mago.

Y hay otra perspectiva en la historia de Duhigg sobre el algoritmo de Tesco que nos invita a sobrestimar las capacidades del análisis informático basado en datos.

«Hay un problema enorme con los falsos positivos», afirma Kaiser Fung, un científico de datos que ha dedicado años a desarrollar estrategias similares para empresas y anunciantes. Fung se refiere a que no nos llegan las historias de mujeres que reciben cupones para ropa de bebé pero no están embarazadas. Al oír la anécdota, es fácil asumir que los algoritmos de Target son infalibles: que cualquier persona que recibe cupones de ropa para bebé o toallitas húmedas está embarazada. Pero nadie ha afirmado nunca que esto sea verdad. Y, casi con seguridad, no lo es: quizá todo el mundo reciba cupones para ropa de bebé. No podemos aceptar la idea de que el ordenador de Target lee las mentes sin tener en cuenta cuántos errores comete por cada acierto.

Puede pasar muchas cosas por alto, incluso en una conjetura fácil como «una mujer que compra ácido fólico puede estar embarazada». Las compras de ácido fólico no garantizan un embarazo. Puede que una mujer lo tome por cualquier otra razón. O quizá se lo está comprando a otra persona. O —e imagina su frustración cuando reciba cupones para ropa de bebé— estuvo embarazada pero abortó; o trata de quedarse embarazada sin éxito. Es posible que el algoritmo de Target sea tan brillante que descarte estos casos. Pero no es probable.

En el relato de Charles Duhigg, Target mezcla ofertas aleatorias, como cupones para copas de vino, porque las clientes embarazadas quizá se asusten si son conscientes de lo íntimamente que las entienden los ordenadores de la empresa. Pero Kaiser Fung tiene otra explicación: Target mezcla las ofertas no porque sea raro enviar un talón de cupones para ropa de bebé a una mujer embarazada, sino porque la empresa sabe que muchos de estos cupones se van a enviar a mujeres que no están embarazadas.

Es lo que tenía que haber dicho el encargado de la tienda: no se preocupe, estos cupones les llegan a mucha gente. ¿Por qué no lo hizo? A buen seguro porque entendía tan poco el algoritmo como cualquier otra persona. Igual que en el caso de Google, Target es renuente a compartir su algoritmo y sus conjuntos de datos con los investigadores —y la competencia— para comprender qué es lo que ocurre.

La situación más probable es la siguiente: el embarazo es una condición bastante fácil de detectar a través del patrón de compras, así que el algoritmo basado en datos de Target predice el embarazo mejor que una conjetura al azar. No obstante, no cabe duda de que su infalibilidad es escasa. Una conjetura al azar sería que cualquier mujer entre los quince y los cuarenta y cinco años tiene aproximadamente un 5 por ciento de posibilidades de estar embarazada en cualquier momento. Si Target acierta en un 10 o un 15 por ciento de las veces, ya merece la pena. Incluso un aumento modesto en la precisión de las ofertas personalizadas mejoraría los ingresos. Pero la rentabilidad no debe confundirse con la omnisciencia.

Así que empecemos por rebajar un poco las expectativas, tanto la idea apocalíptica de que Cambridge Analytica puede leer nuestra mente, como la promesa vertiginosa de que los macrodatos pueden sustituir sin dificultad procesos estadísticos más laboriosos como los de los CDC sobre los casos de gripe. Cuando comencé a sumergirme en los macrodatos, llamé a sir David Spiegelhalter, profesor de la Universidad de Cambridge, uno de los estadísticos más importantes del país y también un brillante divulgador. Le resumí las afirmaciones de los más entusiastas: la precisión increíble, la inutilidad de las muestras porque se captaban todos los datos y el rechazo soberano de los modelos científicos porque «las cifras hablan por sí solas».

Spiegelhalter no tuvo necesidad de cavilar en busca de un término técnico. Estas afirmaciones, dijo, «son gilipolleces. Una idiotez absoluta».

Lograr que los macrodatos funcionen es más difícil de lo que parece. Los estadísticos se han pasado los últimos doscientos años averiguando qué trampas están al acecho cuando tratan de comprender el mundo a partir de los datos. Hoy en día, hay más datos, son más rápidos y más baratos, pero no podemos pensar que se han detectado todas las trampas. No es así.

«Hay muchos problemas en los microdatos que también ponen palos en las ruedas a los macrodatos —añadió Spiegelhalter—. No desaparecen porque tengamos mucho material. Al contrario, empeoran.»

No importa demasiado que algunos lectores de Charles Duhigg sean demasiado crédulos sobre la precisión con la que Target personaliza los cupones para ropa de bebé. Pero sí importa que quienes ostentan el poder se vean intimidados por algoritmos que no comprenden y los utilicen para tomar decisiones que nos cambien la vida.

Uno de los ejemplos más sobrecogedores de Cathy O’Neil en su libro Armas de destrucción matemática es el algoritmo IMPACT que se emplea para valorar a los profesores en la ciudad de Washington. Como explica O’Neil, profesores muy queridos y respetados de las escuelas de la ciudad fueron despedidos después de que el algoritmo los valorara con puntuaciones muy bajas.

El algoritmo IMPACT afirmaba que podía medir la calidad de la enseñanza comprobando si los alumnos de una clase iban a mejor o a peor en las notas de los exámenes. [11] Pero medir la verdadera calidad de la enseñanza es difícil por dos razones. La primera es que, con independencia de lo bueno o lo malo que sea el profesor, el rendimiento de los alumnos individuales variará mucho. Con solo treinta alumnos por clase, gran parte de lo que mida el algoritmo será ruido; el hecho de que un par de niños tuvieran suerte adivinando las respuestas del examen al inicio del curso y en el examen final no tuvieran tanta suerte bastaría para modificar la clasificación del profesor. Y no debería ser así, porque es puro azar. Otra fuente de cambios que está fuera del alcance del profesor es cuando un niño tiene un problema grave fuera del colegio (cualquier cosa, una enfermedad, que sufra acoso, que hayan encarcelado a un familiar). No es el mismo tipo de ruido que tener suerte o no al adivinar preguntas, pero se refiere a algo real. Un sistema que detectara y evaluara señales de problemas fuera del colegio sería valioso. Pero sería estúpido e injusto culpar al profesor por los problemas del niño.

El segundo problema es que algunos profesores harán trampas y engañarán al algoritmo, y este engaño perjudicará las valoraciones de los profesores honestos. Si el profesor de sexto halla una manera de mejorar injustamente los resultados en los exámenes de sus alumnos —algo que ya ha ocurrido—, no solo se lo recompensará injustamente, sino que el profesor de séptimo, al año siguiente, se verá en un buen aprieto. Su clase estará llena de genios sobre el papel; mejorar será imposible a menos que encuentre una forma de hacer trampas.

La perspectiva de O’Neil, que es plausible, es que los datos están tan distorsionados que la tarea de valorar la competencia de un profesor es imposible para cualquier algoritmo. Sin duda, estos juicios particulares de los algoritmos, según los cuales los profesores no daban la talla, no siempre coincidían con la opinión de sus colegas o alumnos. Pero esto no evitó que las autoridades educativas de la ciudad de Washington despidieran a 206 profesores en 2011 por no cumplir con los estándares del algoritmo.

Hasta el momento nos hemos centrado en la credulidad excesiva en el poder de los algoritmos para extraer conocimientos de los datos. Pero hay otro problema relacionado con este: la credulidad excesiva en la calidad o en la exhaustividad del conjunto de datos.

En el capítulo anterior abordamos este problema. Literary Digest acumuló lo que se podría describir como macrodatos. Sin duda era un estudio masivo para los estándares de la época; incluso en la actualidad una base de datos con 2,4 millones de personas es impresionante. Pero las encuestas de Literary Digest no servirán para predecir los resultados de las elecciones si «las personas que responden a Literary Digest » difieren en algo esencial de «las personas que votan en las elecciones».

Google Flu Trends registró todas las búsquedas de Google, pero no todos los que cogen la gripe se ponen a buscar en Google. Su precisión dependía de que «las personas con gripe que consultaban Google» no diferían sistemáticamente de «las personas con gripe». La aplicación para detectar baches en la calzada que hemos analizado en el capítulo anterior no cumplía con su función porque confundía «las personas que se enteran de que existe la aplicación y la descargan» con «las personas que conducen alrededor de la ciudad».

¿Qué decir de la calidad? He aquí otro ejemplo instructivo de macrodatos de una fecha todavía más antigua que las elecciones estadounidenses de 1936: el sorprendente proyecto de determinar la temperatura habitual del cuerpo humano. Durante dieciocho años, el médico alemán del siglo XIX Carl Wunderlich reunió más de un millón de temperaturas corporales que tomó a más de 25.000 pacientes. ¡Un millón! Es un logro impresionante teniendo en cuenta la tecnología de papel y lápiz de la época. Wunderlich fue el hombre que estableció que la temperatura corporal normal es de 37 ºC. Nadie quiso llevarle la contraria, en parte porque la cantidad de datos era lo bastante amplia para inspirar respeto, y en parte porque el reto de rebatirla con una base de datos mejor y más extensa era una tarea abrumadora. El doctor Philip Mackowiak, experto en Wunderlich, lo dijo con las siguientes palabras: «Nadie estaba en posición o tenía la motivación de formar una base de datos de aquel tamaño.» [12]

Pero las cifras de Wunderlich estaban equivocadas. Normalmente, nuestra temperatura es un poco más baja (alrededor de un cuarto de grado). [13] La cantidad de datos era tan formidable que se tardó más de un siglo en determinar que aquel buen doctor estaba en un error. (29)

Entonces ¿cómo es que estos conjuntos de datos eran erróneos? Cuando el doctor Mackowiak descubrió uno de los viejos termómetros de Carl Wunderlich en un museo médico, pudo inspeccionarlo. Se dio cuenta de que el termómetro estaba descalibrado en dos grados centígrados, casi cuatro Farenheit. En parte, este error se subsanó por el hábito del doctor Wunderlich de tomar la temperatura en la axila en lugar de insertarlo en algunos orificios humanos que se suelen utilizar hoy en día para tomar la temperatura. Podemos hacer un millón de lecturas de temperatura, pero, si el termómetro es defectuoso y lo colocamos en las axilas, los resultados serán una estimación precisa de una respuesta equivocada. El dicho inglés de «si das basura, recibirás basura» sigue siendo verdad con independencia de la cantidad de basura que acumules.

Como hemos visto en el último capítulo, la versión moderna de este viejo problema es un algoritmo que extrae conclusiones de una base de datos sistemáticamente sesgada. Pasar por alto estos problemas es muy fácil. En 2014, Amazon, una de las empresas más valiosas del mundo, empezó a utilizar un algoritmo basado en datos para filtrar currículums; esperaban que el ordenador hallara patrones y escogiera a los mejores candidatos basándose en su similitud con antiguos solicitantes contratados por la empresa. Pero entre los últimos contratados la proporción de hombres era exagerada. El algoritmo hizo lo que hacen los algoritmos: identificó el patrón y aprendió de él. Al observar que en el pasado se habían preferido hombres, concluyó que los hombres eran preferibles. El algoritmo penalizaba la palabra «femenino», como en «Equipo femenino de fútbol internacional Su-21» o «Capitana del equipo femenino de ajedrez». Dio peor nota a ciertas universidades solo de mujeres. Amazon desechó el algoritmo en 2018; no está claro cuánta influencia tuvo en la toma de decisiones, pero Amazon admitió que los reclutadores de personal se habían estado fijando en las clasificaciones del algoritmo.

¿Recuerdas el titular «Las matemáticas son racistas»? Estoy bastante seguro de que las matemáticas no son racistas. Tampoco son misóginas, ni homófobas, ni tienen ningún tipo de sesgo. Pero estoy igual de seguro de que algunos humanos sí lo son. Y los ordenadores que se configuren según nuestros sesgos históricos repetirán esos sesgos, y eso justo cuando estamos tratando de dejarlos atrás. [14]

Espero haberte persuadido de que confiar nuestras decisiones a los algoritmos no es del todo deseable. Pero no quiero excederme con la crítica porque no tenemos una forma alternativa e infalible de tomar decisiones. La elección es entre los algoritmos y los seres humanos. Algunos seres humanos tienen prejuicios. Muchos están cansados, agobiados o saturados de trabajo. Y todos los seres humanos son, al fin y al cabo, seres humanos.

En la década de 1950, el psicólogo Paul Meehl investigó si los algoritmos más básicos —de reglas estadísticas sencillas— podrían superar al juicio humano experto. Por ejemplo, una paciente llega al hospital quejándose de dolor en el pecho. ¿Tiene una indigestión o está sufriendo un ataque al corazón? Meehl comparó el veredicto de médicos experimentados con el resultado de trabajar con una breve lista de verificación. ¿El síntoma principal es el dolor en el pecho? ¿La paciente ha padecido ataques al corazón con anterioridad? ¿Qué patrones cuantificables aparecen en el cardiograma? [15] Para su sorpresa, un sencillo árbol de decisión acertó el diagnóstico con más frecuencia que los médicos. Y no fue un caso único. Muy a menudo, descubrió Meehl, los expertos se equivocaban más que las listas de verificación. Meehl se refería a su Clinical vs. Statistical Prediction como «mi librillo perturbador». [16]

Así que, para ser justos, deberíamos comparar la fiabilidad de los algoritmos actuales con la de los humanos que tomarían decisiones en su lugar. Un buen lugar por el que empezar es con un ejemplo de Hola mundo , el libro de Hannah Fry.

La historia comienza durante las manifestaciones de Londres en 2011. Aunque arrancaron como una protesta contra la brutalidad policial, degeneraron en altercados violentos que tenían lugar cada noche en la capital y en muchas otras ciudades del país. Las tiendas bajaban la persiana a primera hora de la tarde y los ciudadanos respetuosos de la ley corrían a su casa porque sabían que los alborotadores oportunistas camparían a sus anchas a la que oscureciera. En tres días de protestas fueron arrestadas más de un millar de personas.

Entre ellos se encontraban Nicholas Robinson y Richard Johnson. Robinson se abrió paso entre el caos de un supermercado londinense que habían asaltado y se llevó una caja de agua embotellada. Johnson fue en coche a una tienda de videojuegos, se puso un pasamontañas y se agenció un puñado de juegos. El robo de Johnson era de mayor valor, y además fue premeditado, no se había dejado llevar por un arrebato. Sin embargo, a Robinson le cayeron seis meses de prisión y Johnson no tuvo que pisar la cárcel. Ningún algoritmo es responsable de esta diferencia. Fueron jueces humanos los que redactaron las sentencias, y la diferencia parece difícil de explicar.

Siempre cabe la posibilidad de que ambos jueces tomaran la decisión acertada basándose en algún detalle sutil del caso. Pero la respuesta más plausible a este tratamiento incoherente de ambos hombres es que a Robinson lo sentenciaron solo dos semanas después de los altercados, en un momento en que todos estaban de los nervios y el tejido de la civilización parecía estar desintegrándose. A Johnson lo juzgaron unos meses después, cuando el recuerdo de los altercados estaba desvaneciéndose y todos se preguntaban a santo de qué había ocurrido todo aquello. [17]

¿Un programa informático basado en datos habría sabido abstraerse del entorno y redactar sentencias más justas? Es imposible saberlo, pero cabe suponer que sí. Hay una gran variedad de pruebas que demuestran que los jueces no son especialmente coherentes. Una forma de comprobarlo es mostrar casos hipotéticos a varios jueces y ver si llegan a conclusiones diferentes. En efecto, llegan a conclusiones diferentes. En un estudio británico de 2001 se pidió a un grupo de jueces que juzgara una serie de casos; algunos de ellos (presentados con una diferencia de tiempo para disimular la treta) eran repeticiones de casos anteriores pero con los nombres y otros detalles irrelevantes cambiados. Los jueces ni siquiera estaban de acuerdo con sus sentencias anteriores en un caso idéntico. Podemos estar bastante seguros de que un ordenador no cometerá este tipo de errores. [18]

El economista Sendhil Mullainathan y cuatro colegas llevaron a cabo un estudio más reciente en Estados Unidos. Analizaron más de 750.000 casos de la ciudad de Nueva York entre 2008 y 2013, casos en los que alguien había sido arrestado y la decisión consistía en liberar al acusado, encarcelarlo o fijar una fianza para la liberación. Los investigadores pudieron comprobar qué acusados cometieron crímenes con posterioridad. Entonces, utilizaron parte de estos casos (220.000) para programar un algoritmo que decidiera si debía liberar, encarcelar o fijar una fianza. Y después aprovecharon el resto de los casos para verificar si el algoritmo funcionaba o no en comparación con los jueces humanos. [19]

A los humanos no les fue bien. El algoritmo de los investigadores podía haber reducido el crimen en casi un 25 por ciento al encarcelar a un grupo de acusados mejor seleccionados. Y, además, habría encarcelado a un 40 por ciento menos de personas sin que se incrementara el crimen. Se podían haber evitado miles de delitos, o miles de personas habrían estado en libertad mientras esperaban el juicio, porque, sencillamente, el algoritmo era más preciso que los jueces humanos.

Un error importante que cometen los jueces es lo que el profesor de derecho Cass Sunstein denomina «sesgo del delito actual»: al tomar la decisión sobre la fianza, los jueces se centran demasiado en el delito específico del que se acusa al reo. Es decir, los acusados con un historial que los señala como de alto riesgo reciben un trato de bajo riesgo si el delito que han cometido es menor; y, a la inversa, los acusados con un historial de bajo riesgo reciben un trato de alto riesgo si el delito que han cometido es grave. El algoritmo aprovecha bien esta información valiosa, pero los jueces humanos —con toda su inteligencia, experiencia y formación— suelen pasarla por alto.

Parece que esta es la forma de operar de los humanos. Fijémonos en cómo he descrito los casos de Nicholas Robinson y Richard Johnson: he señalado los delitos en cuestión, pero nada acerca de Robinson y Johnson. Me ha parecido razonable —y quizá a ti también— contar los hechos a corto plazo, los delitos de aquel momento determinado. Un algoritmo habría utilizado más información si hubiera estado disponible. Quizá un humano no lo hubiera hecho.

Hay mucha gente que tiene una opinión muy clara sobre si prefieren que sea un algoritmo o un humano quien tome una decisión vital. A algunas personas les impresionan muchísimo las capacidades de los algoritmos; otras tienen una fe inquebrantable en el juicio humano. La verdad es que a veces los algoritmos lo hacen mejor que los humanos, y otras, no. Si queremos evitar estos problemas y aprovechar todas las posibilidades de los macrodatos, deberemos valorar la actuación de los algoritmos caso por caso. Con demasiada frecuencia es mucho más difícil de lo que debería ser.

Pongamos por ejemplo la siguiente situación. La policía o los servicios sociales reciben una llamada —de un vecino, un abuelo, un médico, un profesor— que muestra preocupación sobre un niño. En ocasiones, el niño se halla de verdad en peligro; en otras, quien llama puede estar equivocado, o tener un exceso de angustia, o incluso ser malintencionado. En un mundo ideal, no correríamos riesgos y mandaríamos una patrulla para ver qué está sucediendo. Pero no tenemos recursos suficientes para hacer eso cada vez que ocurre, así que tenemos que priorizar. Hay mucho en juego: las cifras oficiales de Estados Unidos muestran que en 2015 murieron 1.670 niños debido a abusos o negligencias. Es una cifra terrible, pero es también una fracción diminuta de los cuatro millones de veces que la gente llama para informar de su preocupación a propósito de un niño.

¿Qué llamadas se deben comprobar y qué llamadas se deben ignorar? Muchos departamentos de policía y servicios sociales utilizan un algoritmo para tomar esta decisión. El estado de Illinois introdujo uno de estos algoritmos, llamado Rapid Safety Feedback. Analizaba los datos de cada informe, los comparaba con los resultados de casos previos y generaba un porcentaje de predicción de que el niño corriera el riesgo de morir o sufrir daños.

Los resultados no fueron impresionantes. El Chicago Tribune informó de que el algoritmo dio un 100 por ciento de probabilidad de lesión grave o muerte a 369 niños. Por muy terrible que sea el ambiente doméstico, este grado de certidumbre parece pesimista en exceso. También podría tener implicaciones graves: una alegación falsa de negligencia o abuso infantil podría tener consecuencias devastadoras tanto para los acusados como para los niños.

Pero ¿es posible que el algoritmo fuera demasiado prudente y exagerara el riesgo de lesión porque estaba diseñado para no pasar por alto ni un solo caso? No: en algunos casos horribles los niños murieron después de que se les asignara un porcentaje de riesgo demasiado bajo para enviar a la patrulla. Illinois decidió que esta tecnología era inútil, o peor que eso, y dejó de usarla. [20]

La moraleja de esta historia no es que no se deben emplear algoritmos para valorar los informes de niños vulnerables. Alguien o algo debe tomar la decisión sobre qué casos se deben abordar. Los errores son inevitables, y no hay razón alguna —en principio— para que otro algoritmo no cometa menos errores que un humano. [21] La moraleja es que conocemos las limitaciones de este algoritmo particular porque generó unas cifras que eran claramente absurdas.

«Es positivo que generen probabilidades numéricas, porque actúan como una alarma que nos hace ser conscientes de que son malas cifras —explica el estadístico Andrew Gelman—. Habría sido peor que el algoritmo solo hubiera etiquetado las predicciones como de “alto riesgo”, “riesgo medio” y “riesgo bajo”.» En ese caso los problemas nunca habrían salido a la luz. [22]

Así que el problema no es el algoritmo, o las grandes bases de datos. El problema es una falta de control, transparencia y debate. Y la solución, como voy a argumentar, se remonta a mucho tiempo atrás.

A mediados del siglo XVII , se empezó a perfilar una distinción entre la alquimia y lo que consideramos la ciencia moderna. Es una distinción que deberíamos recordar si queremos prosperar en un mundo de algoritmos con macrodatos.

En 1648, el cuñado de Blaise Pascal, a instancias del gran matemático francés, llevó a cabo un famoso experimento. En el jardín de un monasterio de la pequeña ciudad de Clermont-Ferrand, cogió un tubo lleno de mercurio, colocó la abertura boca abajo en un cuenco lleno del mismo metal líquido, y lo puso en posición vertical. Parte del mercurio pasó inmediatamente al cuenco, pero parte no. En el tubo había una columna de mercurio de 711 milímetros y por encima de ella un espacio que contenía… ¿Qué? ¿Aire? ¿Vacío? ¿Un éter misterioso? [23]

Esta era solo la primera fase del experimento que había propuesto Pascal, y no carecía de precedentes. Gasparo Berti había hecho algo similar con agua en Roma, aunque, con agua, el tubo de cristal debe tener más de diez metros de largo, y no era fácil hacer uno. Evangelista Torricelli, un alumno de Galileo, fue el hombre al que se le ocurrió la idea de hacer el experimento con mercurio, que requería un tubo mucho más corto.

La idea de Pascal —o quizá fue de su amigo Descartes, puesto que ambos reclamaron su atribución— consistía en replicar el experimento a cierta altitud. Así que fue el cuñado de Pascal quien recibió el encargo de llevar varios tubos de cristal y unos cuantos kilos de mercurio a la cima del Puy de Dôme, un enorme volcán durmiente en el centro de Francia, más de un kilómetro por encima de Clermont-Ferrand. En lo alto de la montaña, el mercurio no alcanzó 711 milímetros, sino solo 627 milímetros. En mitad de la montaña, el mercurio se elevó más que en la cima, pero menos que en el jardín. Al día siguiente, se midió el tubo en lo alto de la catedral de Clermont-Ferrand. El mercurio se elevaba cuatro milímetros menos que en el jardín del monasterio. Pascal había inventado lo que ahora llamamos barómetro y, al mismo tiempo, el altímetro, un aparato que mide la presión del aire e, indirectamente, la altitud. En 1662, solo catorce años después, Robert Boyle formuló su famosa ley del gas, que describía la relación entre la presión y el volumen de un gas. Se trató de un progreso rápido y bastante moderno del estado del conocimiento científico.

Pero, a la vez, se seguía practicando la antigua disciplina de la alquimia, la búsqueda de una forma de convertir metales primarios en oro y de producir el elixir de la vida eterna. Estos objetivos son, por lo que sabemos ahora, imposibles, (30) pero si la alquimia se hubiera basado en los métodos científicos cabría haber esperado que todas estas investigaciones hubieran creado un rico conjunto de fracasos informativos y una evolución gradual hacia la química moderna.

No es lo que ocurrió. La alquimia no evolucionó hacia la química. Se estancó y, con el tiempo, la ciencia la dejó de lado. Pero durante un período ambas disciplinas existieron en paralelo. Así que, ¿qué las distinguía?

Por descontado, la ciencia moderna utiliza el método experimental, como tan bien demostraron el esforzado cuñado de Pascal, Torricelli, Boyle y otros. Pero también lo hacía la alquimia. Los alquimistas eran experimentadores incansables. El problema es que sus experimentos no generaban una información que los ayudara a avanzar como disciplina. El uso de los experimentos no explica por qué la química prosperó y la alquimia desapareció.

¿Se trataba, entonces, de quienes las practicaron? ¿Quizá los primeros grandes científicos, como Robert Boyle e Isaac Newton, eran más brillantes, inteligentes y creativos que los alquimistas que los precedieron? Esa es una explicación nada convincente. Dos de los principales alquimistas del siglo XVII fueron Robert Boyle e Isaac Newton. Eran alquimistas convencidos, incluso fervientes, lo que por suerte no imposibilitó sus enormes contribuciones a la ciencia moderna. [24]

No: con frecuencia, los alquimistas eran esas mismas personas que utilizaban los mismos métodos experimentales para intentar comprender el mundo que las rodeaba. Lo que diferenciaba a la alquimia de la ciencia, asegura el historiador de la ciencia David Wootton, es que la alquimia se practicaba en secreto, mientras que la ciencia estaba abierta al debate. A finales de la década de 1640, una pequeña red de experimentadores en Francia, entre los que se hallaba Pascal, trabajaron a la vez en experimentos al vacío. Se sabe que como mínimo un centenar de personas hicieron este tipo de experimentos entre el de Torricelli en 1643 y la formulación de la ley de Boyle en 1662. «Este centenar de personas fueron la primera comunidad dispersa de científicos experimentales», afirma Wootton. [25]

En el centro de esta telaraña de conocimientos se encontraba Marin Mersenne, monje, matemático y catalizador de la colaboración científica y la competencia abierta. Mersenne era amigo de Pascal y Descartes, así como de pensadores como Galileo y Thomas Hobbes, hacía copias de las cartas que recibía y las reenviaba a quienes pensaba que podrían interesarles. Su correspondencia era tan prolífica que llegó a ser conocido como «el buzón de Europa». [26]

Mersenne murió en 1648, menos de tres semanas antes del experimento en el Puy de Dôme, pero sus ideas sobre la colaboración científica le sobrevivieron, adoptaron la forma de la Royal Society de Londres (creada en 1660) y la Academia Francesa de las Ciencias (creada en 1666), ambas basadas en los principios de Mersenne. Una de las virtudes de esta nueva estrategia, bien comprendida en aquella época, fue la reproducibilidad, que, como hemos visto en el capítulo quinto, es una verificación vital para determinar los fraudes y los errores. El experimento del Puy de Dôme se podía repetir y se repitió en todos los lugares donde había una montaña considerable o un edificio alto. «Todos los curiosos pueden probarlo por sí mismos cuando quieran», escribió Pascal. Y así lo hicieron.

Mientras que el debate sobre el vacío, los gases y los tubos de mercurio se expandía vigorosamente a través de cartas, publicaciones y reuniones en la casa de Mersenne en París, los experimentos alquímicos se llevaban a cabo en secreto. No es difícil imaginar por qué: no hay ningún valor en convertir el plomo en oro si todos lo pueden hacer. Ningún alquimista quería compartir sus fracasos potencialmente instructivos con nadie más.

El secretismo alimentaba esa misma situación. Una de las razones por las que la alquimia duró tanto, y que provocó que académicos brillantes como Boyle y Newton se la tomaran en serio, fue la presunción de que los problemas alquímicos habían sido resueltos por las generaciones anteriores pero los mantuvieron en secreto y luego se perdieron. Cuando Newton hizo la famosa declaración de que «si he podido ver más allá ha sido porque me he subido a hombros de gigantes», se refería a su trabajo científico. Como alquimista, no se subió a los hombros de nadie y vio bastante poco.

Cuando Boyle quiso publicar algunos de sus descubrimientos, y contactó con otros alquimistas, Newton le advirtió de que lo dejara correr y mantuviera «un altivo silencio». Y cuando estuvo claro que la nueva y abierta comunidad científica estaba haciendo progresos rápidos, la alquimia quedó por completo desacreditada en el período de una generación. En resumen, y según las palabras de Wootton:

Lo que acabó con la alquimia fue la insistencia en que los experimentos debían compartirse abiertamente en publicaciones que presentaran una exposición clara de lo que había ocurrido, y luego debían replicarse, preferentemente ante testigos independientes. Los alquimistas habían alcanzado algunos conocimientos secretos […], ciertos conocimientos los podía aprovechar […] la nueva química, pero gran parte se tuvo que descartar porque era incomprensible e irreproducible. El conocimiento esotérico fue sustituido por una nueva forma de conocimiento que dependía tanto de la publicación como de la demostración pública o semipública. [27]

La alquimia no es lo mismo que configurar grandes bases de datos y desarrollar algoritmos que reconocen patrones. Es evidente que la alquimia es imposible, y los conocimientos a partir de los macrodatos no lo son. Pero los paralelismos también deberían ser obvios. Google, Target y empresas similares no son más proclives a compartir sus datos y algoritmos que Newton a compartir sus experimentos alquímicos. En ocasiones, existes razones legales o éticas —si pretendemos que nuestro embarazo sea secreto, no querremos que Target haga públicas nuestras compras de ácido fólico—, pero las razones más importantes son comerciales. Los datos que Amazon, Apple, Facebook, Google y Microsoft tienen de nosotros son oro. Y este oro valdrá mucho menos si el conocimiento que genera es compartido con todos.

Pero, de la misma forma que los pensadores más brillantes de la época no lograron progresar porque experimentaban en secreto, los algoritmos secretos basados en datos secretos dejarán pasar buenas oportunidades para mejorar. De nuevo, no es demasiado importante si Target desaprovecha una forma algo más efectiva de personalizar los cupones para ropa de bebé. Pero cuando los algoritmos están despidiendo a profesores capaces, llevando a los servicios sociales a los hogares equivocados, o descartando a solicitantes de trabajo que estudiaron en universidades femeninas, es necesario que podamos escrutarlos.

Pero ¿cómo hacerlo?

Una posibilidad es la que utiliza el equipo de periodistas de investigación de ProPublica, dirigido por Julia Angwin. El equipo de Angwin quería analizar un algoritmo de uso común llamado COMPAS (Evaluación de los Acusados para Sanciones Alternativas, por sus siglas en inglés). COMPAS aprovechaba las respuestas a un cuestionario de 137 preguntas para evaluar el riesgo de que un criminal reincidiera. Pero ¿funcionaba? Y ¿era justo?

No fue fácil averiguarlo. COMPAS es propiedad de una empresa, Equivant (anteriormente, Northpointe), que no tiene obligación alguna de compartir los detalles sobre cómo funciona. De modo que Angwin y su equipo debieron examinarlos a partir de los resultados, que había agrupado con mucho esfuerzo el condado de Broward en Florida, un estado con unas leyes de transparencia muy exigentes.

He aquí el relato de cómo hizo su trabajo el equipo de ProPublica:

Gracias a una petición de historiales públicos, ProPublica obtuvo las puntuaciones de COMPAS durante dos años de la comisaría del condado de Broward, en Florida. Recibimos datos de 18.610 personas que realizaron el cuestionario entre 2013 y 2014 […]. Cada acusado, antes del juicio, obtuvo tres puntuaciones de COMPAS: «Riesgo de reincidencia», «Riesgo de violencia» y «Riesgo de incomparecencia». Las puntuaciones de COMPAS para cada acusado iban del 1 al 10, siendo esta última la de mayor riesgo. Las puntuaciones de 1 a 4, según COMPAS, eran «bajas»; de 5 a 7 eran «medias»; y de 8 a 10 eran «altas». Con la base de datos de COMPAS como punto de partida, generamos un perfil del historial criminal de cada persona, tanto antes como después de que la puntuaran. Consultamos los historiales criminales públicos en la página web de la comisaría del condado de Broward el 1 de abril de 2016. De media, los acusados de la base de datos no fueron encarcelados durante 622,87 días (desviación típica: 329,19). Comparamos los historiales criminales con los historiales de COMPAS utilizando el nombre, el apellido y la fecha de nacimiento de los acusados […]. Descargamos alrededor de 80.000 historiales criminales de la página web de la comisaría del condado de Broward. [28]

Y así continúa. Fue una labor extenuante.

Al final, ProPublica publicó sus conclusiones. Aunque el algoritmo de COMPAS no utilizaba la raza del acusado como parámetro, generaba, sin embargo, unos resultados racistas. Tendía a generar falsos positivos para acusados negros (predecía que reincidirían, pero era algo que después no ocurría) y falsos negativos para acusados blancos (predecía que no reincidirían, pero luego sí lo hacían).

Parece algo bastante preocupante: la discriminación racial es inmoral e ilegal cuando la comete un humano; tampoco debemos tolerarla si proviene de un algoritmo.

Pero, después, cuatro investigadores académicos, Sam Corbett-Davies, Emma Pierson, Avi Feller y Sharad Goel, señalaron que la situación no era tan clara. [29] Utilizaron los datos que tan laboriosamente había reunido ProPublica para demostrar que el algoritmo era justo según otro parámetro importante, que consistía en que, si el algoritmo daba a dos criminales, uno blanco y otro negro, la misma puntuación de riesgo, el riesgo real de que reincidieran era el mismo. En este aspecto importante, el algoritmo no veía color alguno.

Es más, los investigadores demostraron que era imposible que el algoritmo fuera justo en ambos aspectos al mismo tiempo. Era posible crear un algoritmo que diera un falso positivo para todas las razas, y era posible crear un algoritmo en el que las puntuaciones de riesgo concordaran con el riesgo de reincidir para todas las razas, pero era imposible hacer ambas cosas a la vez: las cifras no podían encajar.

La única forma de configurar un algoritmo para que generase resultados equivalentes en diferentes grupos —ya se definan por edad, género, raza, color de pelo, altura u otro criterio— sería que los grupos se comportaran y fueran tratados de manera idéntica. Si en el mundo actuaran de forma diferente, el algoritmo, inevitablemente, violaría al menos uno de los criterios de justicia cuando los evaluara. Es algo que se cumpliría tanto si se comunicara o no al algoritmo la edad, el género, el color de pelo o la altura. También se cumpliría en un juez humano; es una cuestión de aritmética.

Julia Dressel y Hany Farid, que también son informáticos, prestaron atención a este debate sobre si COMPAS generaba resultados con un sesgo racial. Les pareció que alguna pieza no encajaba. «En el debate, había la presunción subyacente de que las predicciones del algoritmo eran inherentemente mejores que las humanas —dijo Dressel al divulgador científico Ed Yong—, pero no conseguí encontrar ninguna investigación que lo demostrara.» [30]

Gracias al trabajo preliminar de ProPublica, Dressel y Farid pudieron investigar esta cuestión. Aunque COMPAS, en sí mismo, era secreto, ProPublica había publicado suficientes resultados para que fuera posible ponerlo a prueba a partir de otros puntos de referencia. Uno era un modelo matemático simple con solo dos variables: la edad del acusado y el número de delitos anteriores. Dressel y Farid demostraron que el modelo de dos variables era tan preciso como el muy elogiado modelo de 137 variables. Dressel y Farid también compararon las predicciones de COMPAS con el juicio de humanos corrientes no expertos, a quienes se les mostró siete datos de cada acusado y se les pidió que predijeran si reincidiría en un período de dos años. La media de algunas de estas predicciones por parte de los no expertos fue mejor que la del algoritmo COMPAS.

Desconcertante. Como declaró Farid, quizá a un juez le chocaría que le dijeran que un algoritmo basado en datos había determinado que una persona era de alto riesgo, pero le chocaría mucho menos si le dijeran: «Oye, he preguntado a veinte personas aleatorias en la red si esta persona iba a reincidir y han dicho que sí». [31]

¿Es pedir demasiado que COMPAS juzgue mejor que veinte personas aleatorias de internet? No parece que eso sea poner el listón muy alto; sin embargo, estaba fuera del alcance de COMPAS. [32]

Demostrar las limitaciones del algoritmo COMPAS no fue difícil una vez que los datos de ProPublica sobre la toma de decisiones de COMPAS se hicieron públicos para que los investigadores los analizaran y debatieran sobre ellos. Mantener en secreto los algoritmos y las bases de datos es propio de una mentalidad de alquimista. ¿Compartirlos para que se puedan analizar, debatir y —con suerte— mejorar? Esa es la mentalidad científica.

En los discursos de los políticos tradicionales de centro o en los comentarios de los medios es habitual encontrar declaraciones como «los niveles de confianza están cayendo», o «necesitamos reforzar la confianza». La baronesa Onora O’Neill, que se ha convertido en una autoridad en la materia, sostiene que estas preocupaciones son el producto de un pensamiento defectuoso: confiamos en personas o instituciones específicas para hacer tareas específicas. (Por ejemplo: tengo un amigo en quien nunca confiaría para que mandara una carta por mí, pero le dejaría cuidar de mis hijos sin problema.) La confianza debería ser discriminatoria: deberíamos confiar en quienes lo merecen, y desconfiar de los incompetentes o los maliciosos. [33]

Como las personas, los algoritmos no merecen una confianza generalizada. Como con las personas, en lugar de «¿Deberíamos confiar en los algoritmos?», tendríamos que preguntarnos «¿En qué algoritmos podemos confiar?» y «¿Qué tareas deberíamos confiarles?».

Onora O’Neill argumenta que, si queremos garantizar la confianza, es necesario que la base de nuestras decisiones sea «inteligentemente abierta». Propone una lista de verificación de cuatro propiedades que deberían tener las decisiones inteligentemente abiertas. La información tiene que ser accesible: esto implica que no debe estar oculta en un secreto cofre de datos. Las decisiones tienen que ser comprensibles: se deben poder explicar de manera clara y con un lenguaje sencillo. La información tiene que ser utilizable: algo tan sencillo como que los datos estén disponibles en un formato digital estándar. Y las decisiones deben ser valorables: cualquiera con tiempo y experiencia tiene los detalles necesarios para evaluar rigurosamente cualquier afirmación o decisión.

Los principios de O’Neill parecen una forma inteligente de abordar los algoritmos a los que confiamos responsabilidades importantes, tales como liberar a un preso o responder a una llamada de abuso infantil. Debería ser posible que los expertos independientes miraran bajo la alfombra para comprender cómo toman decisiones los ordenadores. Cuando contamos con protecciones legales —por ejemplo, prohibir la discriminación por raza, sexo o género—, debemos garantizar que los algoritmos cumplen con los mismos estándares que esperamos de los humanos. Como mínimo, eso significa que los algoritmos deben poder escrutarse en un juzgado.

Cathy O’Neil, autora de Armas de destrucción matemática , sostiene que los científicos de datos deberían formar una sociedad profesional con un código ético, como los médicos. Esto permitiría que los integrantes que discrepen tuvieran a alguien a quien quejarse cuando el empleador (por ejemplo, Facebook) les pidiera hacer algo que consideraran poco ético o, como mínimo, que no cumpliera con los estándares de responsabilidad que han acordado entre todos. [34]

Otro paralelismo con la práctica de la medicina es que los algoritmos importantes deberían verificarse con pruebas controladas aleatorias. Si los creadores de un algoritmo afirman que filtrará a los buenos profesores, o que recomendará la fianza para los criminales adecuados, la respuesta debería ser: «Demuéstrenlo». La historia de la medicina nos enseña que las ideas que parecen plausibles pueden ser defectuosas cuando se las somete a una prueba justa. Los algoritmos no son medicinas, así que limitarnos a clonar una organización como la Administración de Medicamentos y Alimentos estadounidense no funcionará; debemos poder hacer las pruebas en plazos más cortos y adoptar una perspectiva diferente sobre lo que es el consentimiento fundamentado. (Los ensayos clínicos tienen requisitos para garantizar que los sujetos han accedido a participar; no está claro cómo serían esos requisitos cuando un algoritmo puntúa a profesores o a sospechosos criminales.) Aun así, cualquiera que confíe en la efectividad de su algoritmo no debería tener ningún problema en demostrarla con una prueba justa y rigurosa. Y las instituciones vitales como las escuelas y los juzgados no deberían estar dispuestas a utilizar estos algoritmos a gran escala a menos que hayan demostrado su validez.

Es evidente que no todos los algoritmos suscitan preocupaciones de este calibre. No sería de interés público obligar a Target a que dejara que los investigadores analizaran cómo deciden quién recibe un cupón de ropa de bebé. Se debe tratar caso por caso. El tipo de responsabilidad y transparencia que deseamos depende de los problemas que queramos resolver.

Es posible, por ejemplo, que queramos distinguir el algoritmo de YouTube para recomendar vídeos del de Netflix para recomendar películas. En YouTube hay muchos contenidos perturbadores, y su motor de recomendación se ha hecho famoso por su supuesta tendencia a sugerir vídeos cada vez más radicales y conspirativos. No están claras las pruebas que sostienen que YouTube es un motor de radicalización, pero, sin más transparencia, es imposible estar seguros. [35]

Netflix ilustra un problema diferente: la competencia. Su algoritmo de recomendación se nutre de una base de datos secreta y enorme de los clientes que han visto películas. Amazon cuenta con una base de datos similar y también secreta. Supongamos que soy un joven emprendedor con la brillante idea de un nuevo algoritmo que predice qué películas le gustarán a un cliente basándose en sus elecciones previas. Sin los datos para probarla, mi brillante idea nunca se hará realidad. No hay una razón particular por la que debamos preocuparnos sobre cómo funcionan los algoritmos de Amazon y Netflix, pero ¿hay una razón para obligarlos a hacer públicas sus bases de datos para promocionar una competencia en el diseño de algoritmos que en última instancia beneficiará a los clientes?

Existe un problema obvio: la privacidad. Tal vez pienses que es un problema fácil de solucionar: se suprimen los nombres de los historiales y los datos serán anónimos. Pero no corras tanto: con una base de datos rica, y cruzándola con otras bases de datos, suele ser facilísimo saber quién es el individuo #961860384. En una ocasión, Netflix hizo pública una base de datos anónima para que los investigadores trataran de encontrar un algoritmo de recomendación mejor. Por desgracia, resultó que una clienta había colgado la misma crítica de una película familiar en Netflix y, bajo su nombre real, en la página web de Internet Movie Database. Sus críticas en Netflix, que a partir de ese momento dejaron de ser anónimas, revelaron que le atraían otras mujeres, algo que prefería mantener en secreto. [36] Demandó a la empresa por «sacarla del armario»; llegaron a un acuerdo que no se hizo público.

No obstante, hay otras formas de avanzar. Una es garantizar un acceso seguro a investigadores certificados. Otra es hacer públicos datos «distorsionados», donde todos los detalles individuales sean inexactos pero sea posible extraer conclusiones rigurosas de la población en su conjunto. Empresas como Google o Facebook obtienen una ventaja competitiva enorme de sus bases de datos: pueden cortar de raíz a competidores menores, o utilizar los datos de un servicio (como Google Search) para promocionar otro (como Google Maps o Android). Si parte de estos datos estuvieran disponibles, otras empresas podrían aprender de ellos, crear servicios mejores y desafiar a los gigantes. También los científicos y los sociólogos podrían aprender mucho; un modelo posible es exigir que las bases de macrodatos privadas se hagan públicas pasado cierto tiempo con las adecuadas protecciones de anonimato. Al cabo de tres años, las bases de datos quizá ya no sirvan para propósitos comerciales, pero siguen teniendo un valor científico tremendo.

Hay un precedente de todo esto: los titulares de patentes deben publicar sus ideas para contar con la protección de la propiedad intelectual. Quizá se podría ofrecer, o imponer, un sistema parecido a los poseedores privados de grandes bases de datos.

Los macrodatos están revolucionando el mundo que nos rodea, y es fácil sentirse alienado por estos ordenadores que toman decisiones de una manera que no comprendemos. Creo que hay razones para preocuparse. Los análisis modernos de datos pueden generar algunos resultados milagrosos, pero, en general, se puede confiar menos en los macrodatos que en los microdatos. Normalmente, es posible escrutar los microdatos; los macrodatos, en cambio, suelen estar encerrados en un cofre de Silicon Valley. Por lo general, las sencillas herramientas estadísticas utilizadas para analizar los microdatos son fáciles de verificar; los algoritmos que reconocen patrones suelen ser misteriosos y se convierten en cajas negras comercialmente sensibles.

He tratado de explicar que debemos ser escépticos, tanto respecto al entusiasmo como a la histeria. Deberíamos hacer preguntas rigurosas, caso por caso, siempre que haya alguna razón por la que preocuparse. ¿Los datos en los que se basan los algoritmos son accesibles? ¿Se ha valorado con rigor la actuación del algoritmo, por ejemplo, con una prueba aleatoria para comprobar si la gente toma mejores decisiones con o sin el algoritmo? ¿Expertos independientes han podido evaluar el algoritmo? ¿A qué conclusión han llegado? No deberíamos limitarnos a presumir que los algoritmos trabajan mejor que los humanos, ni tampoco dar por supuesto que si los algoritmos tienen defectos, los humanos no tendrán ninguno.

Pero hay un recurso estadístico en el que creo que, al menos los ciudadanos de los países más ricos, podríamos confiar más de lo que lo hacemos. Veamos a continuación cuál es este recurso.

Octava regla

No des por sentada la base estadística

—¿En qué basa sus hechos?

—En estadísticas del Fondo Monetario Internacional y de las Naciones Unidas, fuentes objetivas. Son hechos que no se pueden discutir. Yo tengo razón y usted está equivocado.

HANS ROSLING [1]

L unes, 9 de octubre de 1974. El lugar: la ciudad de Washington, cerca de la pintoresca Cuenca Tidal, un santuario tranquilo y frondoso no muy lejos de la Casa Blanca. La hora: las dos de la mañana. Un coche se abre paso en la oscuridad, veloz, con los faros apagados. La policía lo detiene y, en ese momento, una mujer con ropa extravagante y de ojos negros salta del asiento del copiloto, corre por el camino gritando en inglés y español y se lanza al agua. Los agentes la sacan del agua, pero ella intenta tirarse de nuevo, así que la esposan. Al volante está un tipo mayor, con las gafas rotas y cortes superficiales en el rostro. Va borracho como una cuba. [2]

Una noche cualquiera en la capital, se podría decir. Solo que la mujer, Annabelle Battistella, era más conocida como Fanne Foxe, La Bomba Argentina, una bailarina del club erótico Silver Slipper. Y el viejo era uno de los hombres más poderosos de Estados Unidos: Wilbur Mills, congresista por Arkansas desde la década de 1930, quien, como presidente de la Comisión de Medios y Arbitrios, tenía poder de veto sobre gran parte de la legislación. En aquellos tiempos, sin embargo, había respeto. El agente de policía se ofreció a llevar al señor Mills a su casa, junto a su mujer, en su mismo coche, y unas pocas semanas después fue reelegido por los votantes.

Pero justo después de la victoria electoral, el señor Mills —ebrio de nuevo— subió al escenario con Foxe en mitad de su número, recibió un beso en la mejilla y se fue. Que una vez sorprendan a un hombre coqueteando con una estríper podría considerarse mala suerte. Pero dos veces denotaba imprudencia. Tras una discreta reunión con sus colegas, Wilbur Mills se desvinculó de la Comisión de Medios y Arbitrios, e ingresó en Alcohólicos Anónimos. Fanne Foxe pasó a llamarse La Bomba de la Cuenca del Tidal, escribió unas memorias en las que lo contaba todo y se retiró apartada de la vida pública. [3]

Es posible que mucha gente recuerde esta historia como el tercer escándalo sexual más espectacular de Estados Unidos. Pero en la tierra de los frikis, a la que pertenezco, tiene otro significado. En aquella época, el Congreso estaba bloqueado a causa de una nueva agencia que se quería crear, la Oficina Presupuestaria del Congreso, que tenía el objetivo de dar asesoramiento sobre los costes presupuestarios de los proyectos de leyes. En particular, un congresista del jurásico se negaba a nombrar a una mujer como directora. Pero la dimisión de Wilbur Mills desencadenó el habitual juego de las sillas, y una de las consecuencias indirectas es que se rompió el bloqueo. Se creó la Oficina Presupuestaria del Congreso y, con el dinosaurio ya paciendo por los alrededores de Capitol Hill, no hubo obstáculo para que nombraran directora a la mujer que cualquier persona inteligente habría deseado: Alice Rivlin. Cuarenta años después, aseguraba: «Me dieron el cargo gracias a Fanne Foxe». [4]

Después de tan extraño inicio, Alice Rivlin colocó a la Oficina Presupuestaria del Congreso (CBO, por sus siglas en inglés) en un lugar de honor. (31) El Congreso había creado la CBO para que hiciera de contrapeso a una presidencia de Nixon muy poderosa y con tendencia a extralimitarse. El Congreso se dio cuenta del valor de tener mejores estadísticas y más análisis de las situaciones en las que quería intervenir. Pero Rivlin interpretó esta función de una manera particular: en lugar de proporcionar argumentos al partido mayoritario o satisfacer encargos de los presidentes de comité más importantes, recabó información y análisis imparciales y de alta calidad para todo el Congreso. Según la opinión de un académico, la CBO se convirtió «en una de las instituciones más influyentes y mejor consideradas de Washington […]. La fuente de información más respetada sobre el presupuesto y la economía». [5]

Robert Reischauer, asistente de Alice Rivlin y luego su sucesor en el cargo, describió la CBO como

… un pozo en el que el Congreso metía leyes: levantaba la tapa y metía la ley. Luego se oían chirridos, y veinte minutos después salía un trozo de papel con el coste estimado, la respuesta, escrito en él.

Nada de visibilidad: solo una especie de mecanismo subterráneo […] e imparcial, como el alcantarillado. [6]

La analogía es pertinente, y no solo porque el alcantarillado sea invisible y no suscite controversias. Las agencias estadísticas independientes, como el alcantarillado, son una parte esencial de la vida moderna. Solemos darlas por garantizadas hasta que algo va mal. Y, como el alcantarillado, pueden salir muy perjudicadas a causa de una negligencia o si alguien trata de meter algo a la fuerza, ya sea por razones estúpidas o egoístas.

Los análisis y las estadísticas oficiales que generan organizaciones como la CBO son más importantes de lo que creemos, y más útiles para la vida diaria de los ciudadanos corrientes. También están bajo amenaza, y deberíamos defenderlas. No tendrían que depender de los avatares de congresistas borrachos y estríperes.

La CBO se creó, recordamos, con Nixon en el punto de mira. Pero Nixon dimitió antes de que comenzara a funcionar, y el primer presidente que puso pegas a la actividad de la CBO no fue un republicano como Nixon, sino un demócrata: Jimmy Carter. Con los precios del petróleo por las nubes a finales de la década de 1970, el presidente Carter tenía unos objetivos ambiciosos para mejorar la eficiencia energética de Estados Unidos. El equipo de la CBO dirigido por Alice Rivlin evaluó las propuestas y determinó que no funcionarían tan bien como Carter esperaba.

«Fue algo que molestó a la administración Carter —recordó más tarde la doctora Rivlin. El portavoz del Congreso, también demócrata, estaba descontento—. Trabajaba para que se aprobara y la CBO no lo estaba ayudando.» [7]

No. No estaba ayudando. Esta era exactamente la cuestión: Alice Rivlin sabía que el valor de la CBO residía en que fuera imparcial, no en divulgar la propaganda del partido en el poder. En poco tiempo, el partido en el poder pasó a ser el republicano, y le llegó el turno de ver cómo sus promesas grandilocuentes se topaban con la realidad irreductible de los datos de la CBO. En 1981, la CBO pronosticó que el déficit presupuestario iba a ser mucho más alto que lo que había previsto la Casa Blanca de Reagan. El presidente Reagan afirmó que las cifras de la CBO eran «falsas».

En 1983, Alice Rivlin dejó la CBO después de ocho años en el cargo. Las siguientes administraciones continuaron presionando a la oficina —en la década de 1990, por ejemplo, los dirigentes demócratas quisieron que la CBO generara un análisis más benévolo de las reformas sanitarias del presidente Clinton—, pero la oficina mantuvo su independencia. [8] Sin duda, la CBO no es perfecta: gran parte de su tarea consiste en hacer proyecciones sobre la diferencia entre el gasto y los ingresos tributarios, y —como analizaremos en el décimo capítulo— estas previsiones económicas son complejas; con frecuencia, las agencias oficiales se equivocan. Pero la cuestión importante es que no cometen errores a causa de sesgos políticos, ni ajustan de manera sistemática sus predicciones para ajustarse a la agenda política. Las evaluaciones que se han hecho de la CBO [9] han determinado que sus previsiones son tan precisas como razonablemente cabría esperar y, lo que es más importante, sin sesgos. (32)

En el Reino Unido, la Oficina de Responsabilidad Presupuestaria (OBR, por sus siglas en inglés) desempeña una función similar a la de la CBO. Se creó como agencia independiente en 2010. Las previsiones de gasto, de ingresos fiscales y de otras variables económicas solía hacerlas Hacienda, donde los expertos dependen más de los políticos. Esto nos permite plantear una comparación interesante: ¿las previsiones de la OBR son mejores? Resulta que sí lo son, y con diferencia. [10] Es algo alentador para la reputación de la OBR y el trabajo que tienen por delante, pero también señala que antes había un problema: es decir, antes de 2010, los economistas de Hacienda ajustaban rutinariamente sus predicciones para complacer a sus señores políticos.

La CBO y la OBR no son ni de lejos las únicas agencias estadísticas que necesitan reafirmar su independencia política. Mientras que estas proyectan los impactos futuros de los impuestos propuestos o las modificaciones de gasto, muchas otras agencias describen la realidad actual. Hay censos, que tratan de recabar cuánta gente vive en las diferentes partes del país y alguna información básica sobre esas personas. Existen agencias de estadísticas económicas, que miden la inflación, el desempleo, el crecimiento, el comercio y la desigualdad. Existen agencias de estadísticas sociales, que miden el crimen, la educación, el acceso a la vivienda, la migración y el bienestar. Y también hay estudios de sectores en particular, o de cuestiones como la contaminación ambiental.

Todos los países disponen de sistemas propios para aunar estas estadísticas oficiales. En el Reino Unido, muchas las genera y las publica una sola organización, la Oficina Nacional de Estadística. En Estados Unidos, esta tarea se reparte entre diferentes agencias, como el Departamento de Análisis Estadístico, el Departamento de Estadísticas Laborales, el Departamento del Censo, la Reserva Federal, del Departamento de Agricultura y la Administración de Información Energética.

¿Qué utilidad tienen estas cifras y mediciones? Mucha. Es difícil exagerar sus beneficios. Las cifras que generan estas agencias son los cimientos estadísticos de la nación. Cuando los periodistas, los laboratorios de ideas, los académicos y los expertos quieren conocer el estado de una cuestión, sus análisis se basan, ya sea directamente o en última instancia, en estas cifras. Hacia el final de este capítulo diré algunas cosas más sobre los costes y los diferentes beneficios de producir estadísticas oficiales, imparciales y profesionales. Pero quizá el argumento más ilustrativo de su validez son los intentos de distorsionarlas, desacreditarlas o eliminarlas.

Como candidato presidencial en 2016, Donald Trump tenía un problema. Su campaña quería mostrar la imagen de que la economía estadounidense estaba fatal, pero las estadísticas oficiales indicaban que la tasa de desempleo era muy baja, menos del 5 por ciento y cayendo. Ante eso, se podría haber argumentado, por ejemplo, que la tasa de desempleo no mide la calidad, la seguridad ni el poder adquisitivo de los trabajos. Pero el señor Trump tomó el camino fácil y despreció una vez y otra las cifras de desempleo tildándolas de «falsas» y de «ficción total», y asegurando que la tasa real era del 35 por ciento.

Limitarse a inventar las cifras es una táctica más habitual de los dictadores totalitarios que de los candidatos a una elección democrática, pero Trump, por supuesto, pensó que sería una táctica efectiva. Y quizá tuviera razón. Sus votantes le creyeron: solo el 13 por ciento de ellos confiaba en los datos económicos que recababa el gobierno federal, en comparación con el 86 por ciento de los votantes de Hillary Clinton. [11]

Ya como presidente, Trump cambió de opinión. Según los datos oficiales, el desempleo bajó todavía más después de que asumiera el cargo. Entonces, Trump quiso creerlo en lugar de desacreditarlo. Su portavoz, Sean Spicer, declaró con rostro impasible: «He hablado con el presidente acerca de esta cuestión, y me ha dicho que cite sus palabras claramente. Quizá estas cifras fueran falsas en el pasado, pero ahora son muy reales». Por muy curiosa que sea este tipo de desvergüenza, supone un riesgo real: que los oponentes del señor Trump empiecen a desconfiar de las estadísticas oficiales casi tanto como sus votantes. [12]

Si te cansas de socavar la confianza en tus propias agencias de estadística cuando no generan los resultados que quieres, no tienes más que atacar las agencias estadísticas de otra gente. Por ejemplo, después de que la líder alemana Angela Merkel diera el paso políticamente arriesgado de dar la bienvenida a casi un millón de refugiados en 2015, Donald Trump quiso utilizar Alemania como advertencia. «En Alemania, el crimen está aumentando», tuiteó en junio de 2018. ¡Mirad cuántos crímenes están cometiendo estos refugiados!

Por desgracia para el presidente Trump, hubo un grupo de gente que se interpuso en su camino: los estadísticos alemanes. Sus últimas cifras, un mes antes del tuit de Trump, mostraban que el crimen no solo no había subido, sino que estaba en su nivel más bajo desde 1992. [13] Carente de vergüenza, Trump tenía una respuesta. Unas pocas horas después escribió: «El crimen en Alemania ha subido un 10 % (los funcionarios no quieren informar de estos crímenes)». [14]

Esa afirmación es poco creíble. En parte porque el ministerio alemán encargado de reunir estas cifras estaba dirigido por Horst Seehofer, un halcón antiinmigración que ese mismo año amenazó con dimitir si no se endurecía la política de inmigración alemana: era muy poco probable que Seehofer hubiera presionado para que los funcionarios ocultaran verdades incómodas sobre la inmigración. También es poco creíble porque Alemania no tiene fama de interferir políticamente en las estadísticas.

Por desgracia, no ocurre lo mismo en todos los países. En el mundo, la presión para maquillar las cifras es real y extendida, y las consecuencias para los estadísticos pueden ser mucho más graves que los rebuznos de algunos políticos.

En 2010, el economista Andreas Georgiou terminó sus dos décadas de carrera en el Fondo Monetario Internacional, dejó Washington y se instaló en Grecia, su país natal, con su hija recién nacida. Su misión era fundar ELSTAT, la nueva agencia de estadística de Grecia.

En aquel momento, las estadísticas griegas no pasaban por su mejor momento. Nunca habían sido convenientemente financiadas y no se las respetaba. Cuando en 2002 la economista Paola Subacchi visitó la agencia de estadística griega tuvo que desplazarse a un barrio marginal de Atenas, «llegar a una plaza llena de tiendas destartaladas, encontrar una puerta de un bloque de apartamentos de los años cincuenta, subir por las escaleras y entrar en una sala polvorienta con un puñado de personas. No recuerdo que hubiera ningún ordenador. Era extraordinario, un funcionamiento en absoluto profesional». [15]

Pero cuando Georgiou volvió a su país, el polvo y la tecnología anticuadas eran las últimas de sus preocupaciones. El mundo entero había llegado a la conclusión de que se podía creer en las estadísticas griegas tanto como en sus caballos de madera gigantes. El Eurostat, la agencia estadística de la Unión Europea, se había quejado repetidas veces de la credibilidad y calidad de los datos económicos oficiales de Grecia. La Comisión Europea redactó un informe despiadado sobre ellos. [16]

El problema básico consistía en que, en principio, Grecia debía mantener en niveles bajos el déficit presupuestario del gobierno. El déficit presupuestario es la cantidad de dinero que pide prestado el gobierno cada año para cubrir la diferencia entre lo que gasta y lo que ingresa con los impuestos. Una de las obligaciones de estar en la eurozona es que este déficit se mantenga por debajo del 3 por ciento del producto interior bruto, con algunas exenciones en circunstancias excepcionales. (En términos económicos, no es una regla muy inteligente, pero esto debería tratarse en otro libro.) Era un objetivo arduo, así que, ¿por qué no maquillar un poco las cifras para que todo pareciera en orden? Un año, las cuentas griegas apartaron varios miles de millones de euros de un préstamo para pagar a los hospitales. Otro año, omitieron gran parte del gasto militar. También llegaron a un trato con el banco de inversiones Goldman Sachs para que el préstamo pareciera otro tipo de transacción y que, por lo tanto, no contara respecto al déficit. [17]

En 2009, al golpe de la crisis económica global se sumó la revelación de que Grecia había estado ocultando préstamos durante años. Nadie creía que pudiera pagar sus deudas. La UE y el FMI entraron en acción con la habitual mezcla de rescate y austeridad brutal, y la economía griega se desmoronó. En esta situación llegó Andreas Georgiou. No iba a ser capaz de recuperar la prosperidad de Grecia, pero había alguna esperanza de que salvara la reputación de las estadísticas griegas.

La prioridad de Georgiou era analizar las cifras de déficit de 2009, las más recientemente disponibles. La previsión oficial, del Ministerio de Economía griego, había sido de un 3,7 por ciento del PIB; algo que no se apartaba demasiado del objetivo europeo, pero, por desgracia, una cifra bastante poco creíble. Incluso antes de la llegada de Georgiou las autoridades griegas ya la habían corregido hasta un impactante 13,6 por ciento. Pero Eurostat seguía sin estar convencida. En unos pocos meses, Georgiou publicó sus conclusiones: el déficit real era del 15,4 por ciento, una cifra altísima. No obstante, como mínimo era creíble, y Eurostat la creyó.

Fue entonces cuando comenzaron los problemas para Georgiou. En primer lugar, hubo un escándalo monumental en ELSTAT: la policía se dio cuenta de que el correo electrónico de Georgiou había sido pirateado por su propio ayudante, el vicepresidente de ELSTAT. Después, el fiscal griego para los crímenes económicos emprendió acciones legales contra Georgiou acusándolo de exagerar deliberadamente el déficit griego y de causar un daño inconmensurable a la economía. Se añadieron otros cargos, entre ellos, no permitir que la junta de la ELSTAT votara sobre cuál debía ser el déficit. (La idea de que el tamaño del déficit presupuestario de Grecia se deba votar parece más de Eurovisión que de la Eurostat.) La sentencia potencial por los «crímenes» de Georgiou era la cadena perpetua. El sistema judicial desestimó los cargos seis veces, pero el Tribunal Supremo los volvió a incluir una y otra vez. En efecto, sus condenas, absoluciones y nuevas condenas han sido tan frecuentes que es difícil confiar en que algún veredicto sea consistente. [18] Un acoso digno de una novela de Kafka.

Por descontado, es posible que Georgiou sea de verdad un traidor. Pero no parece probable. Ochenta exdirectores estadísticos de todo el mundo firmaron una carta protestando por el trato que se le estaba dando, Eurostat corroboró la calidad de su labor, y en 2018 recibió un reconocimiento especial por parte de un grupo de organismos profesionales respetados, como la Asociación de Estadística Internacional, la Asociación Estadounidense Internacional y la Royal Statistical Society, «por su competencia y fortaleza frente a la adversidad, su compromiso con la realización de estadísticas oficiales de calidad y fiables, y su apoyo para la mejora, la integridad y la independencia de las estadísticas oficiales». [19]

Andreas Georgiou no es el único estadístico que ha mostrado valor frente a la adversidad, como Graciela Bevacqua, una veterana estadística argentina, puede atestiguar. Argentina lleva mucho tiempo sufriendo una inflación alta. El gobierno argentino dirigido por el matrimonio de presidentes populistas Néstor Kirchner (20032007) y Cristina Fernández de Kirchner (2007-2015) decidió resolver el problema cambiando las estadísticas de la inflación, en lugar de ocuparse de la inflación en sí. Graciela Bevacqua empezó a recibir una serie de exigencias fuera de lugar.

Le pidieron, por ejemplo, que redondeara todos los decimales de las cifras de inflación mensuales, como si los ordenadores de Argentina se hubieran quedado sin las comas para marcar los decimales. Esto supone una diferencia mayor de lo que podría parecer, porque cada distorsión se suma a las anteriores: la inflación compuesta de un 1 por ciento al mes supone un total de 12,7 por ciento al año, mientras que un 1,9 por ciento al mes supone un 25,3 por ciento al año. No es de extrañar que las estimaciones oficiales de la inflación anual en Argentina se acercaran más a la primera cifra, y que las estimaciones independientes y no oficiales se acercaran más a la segunda.

Cuando Graciela Bevacqua calculó una cifra mensual del 2,1 por ciento a principios de 2007, sus supervisores no estaban contentos. ¿No le habían dicho ya que la cifra no podía superar el 1,5 por ciento? Le dijeron que se tomara unas vacaciones; luego, cuando volvió, la despidieron y la transfirieron de la agencia estadística a una biblioteca, donde cobraba un tercio de su sueldo. Dimitió poco después. [20]

Con Bevacqua fuera del camino —para que sirviera de ejemplo—, las cifras oficiales de la inflación argentina se mantuvieron por debajo del 10 por ciento. Es una cifra alta para un país desarrollado, pero sigue siendo inverosímilmente baja. La mayoría de los expertos independientes calcularon que estaría cerca del 25 por ciento, y un grupo de estos expertos creó su propio índice de precios extraoficial, asesorados, nada más y nada menos, que por Graciela Bevacqua, a quien multaron de inmediato con 250.000 dólares por publicidad engañosa.

Igual que con Georgiou, los observadores internacionales respaldaron a Bevacqua y sus métodos y, con el nuevo gobierno en Argentina, parece que no tendrá más problemas. Respecto a Georgiou, aguantó cinco años en ELSTAT y luego volvió a Estados Unidos, dejando tras de sí una organización con una credibilidad que no había tenido nunca. Es poco probable que acabe en prisión, pero otros estadísticos griegos habrán tomado nota de qué ocurre cuando alguien quiere decir la verdad sobre las estadísticas de las que es responsable. «Habrán comprendido que su bienestar —no solo profesional, sino también personal— estará en riesgo si hacen lo correcto y cumplen con la ley», declaró a la revista Significance . Añadió que, a largo plazo, lo único que hizo el gobierno griego fue dañarse a sí mismo, al «socavar las estadísticas que utilizan ellos mismos. Están socavando la credibilidad del país». Mientras tanto, aquellos que maquillaron una vez y otra el déficit de Grecia antes de la crisis parecen haber escapado a la censura. [21]

Por muy heroicos que hayan demostrado ser Andreas Georgiou y Graciela Bevacqua, sería ingenuo suponer que todos los estadísticos poseen su determinación, o que cualquier intento de ejercer presión llama la atención pública. Una respetada estadística, la catedrática Denise Lievesley, me dijo que a un colega de África le dijeron que, si no obtenía las cifras que requería el presidente del país, asesinarían a sus hijos. Por razones comprensibles, no quiso revelar su identidad. [22] Y sería igual de comprensible que decidiera plegarse a esta condición.

Hay otras formas más sutiles de socavar la independencia de las estadísticas oficiales. En Tanzania, a finales de 2018, el gobierno aprobó una ley según la cual criticar las estadísticas oficiales es un delito castigado con multas y una pena mínima de tres años de prisión. En este país, los candidatos a la presidencia se lo pensarán dos veces antes de seguir el ejemplo de Trump y afirmar que las cifras de desempleo son «falsas». Pero, encarcelar a alguien que ve fallos en las estadísticas gubernamentales no solo es un ataque contra la libertad de expresión, sino que garantiza que no se resuelvan los fallos. La posición de Tanzania —criticada por el Banco Mundial— es el preludio perfecto para distorsionar sus estadísticas por razones políticas. [23]

En India, el gobierno del primer ministro Narendra Modi dejó de publicar las cifras de desempleo en 2019 sin anuncio previo. Modi había hecho ambiciosas promesas sobre la creación de empleo, pero en la carrera de las elecciones de aquel año (que ganó cómodamente) la realidad empezó a contradecirlo. La respuesta fue encontrar una excusa para dejar de publicar las cifras, mientras se esperaba la «mejora» en los datos. Un experto indio le contó al Financial Times qué estaba ocurriendo: «Está muy claro que desde hace mucho tiempo el objetivo del gobierno ha sido emborronar el panorama». [24]

Incluso en países que cuentan con una sólida reputación en el mundo de los frikis pueden aparecer conflictos serios entre los políticos y los estadísticos. Desde hace tiempo, las agencias de todo el mundo admiran a la agencia canadiense de estadística, Statistics Canada, por su competencia e independencia, pero estas mismas cualidades no siempre se han valorado en su lugar de origen. En primer lugar, el gobierno dirigido por el primer ministro Stephen Harper (2006-2015) intentó abolir el censo tradicional y sustituirlo por una encuesta voluntaria, algo que habría sido más barato y práctico, pero mucho menos sólido. El director de estadística, Munir Sheikh, expuso sus objeciones en público y dimitió. [25] El gobierno de Harper también quiso trasladar la infraestructura informática a una organización llamada Shared Services Canada; cuando la administración del siguiente primer ministro, Justin Trudeau, continuó con el plan, el nuevo director estadístico, Wayne Smith, también dimitió. Argumentó que, si los datos y la capacidad informática se trasladaban a otra organización, no podía garantizar la confidencialidad de las estadísticas que recababa. Tampoco podía asegurar que los estadísticos canadienses siguieran siendo independientes, puesto que podrían recibir presiones y chantajes de cualquier figura del gobierno con poder sobre Shared Services Canada.

Es justo decir que la reputación de independencia de Statistics Canada se ha fortalecido por estos episodios. Pero existe el riesgo de que, si un lado del espectro político es hostil a los estadísticos y el otro lado los defiende, las estadísticas se conviertan en una cuestión de política partidista. Teniendo esto en cuenta, quizá debería tranquilizarnos el hecho de que los dos directores de estadística de Canadá que dimitieron como protesta lo hicieron bajo dos gobiernos distintos. [26]

En Puerto Rico, la reacción gubernamental a los estadísticos molestos fue más radical: intentaron disolver por completo la agencia estadística, PRIS, poco después del desastroso huracán de septiembre de 2017. La razón que adujeron fue que el PRIS era demasiado caro: su presupuesto de un millón de dólares se podía gastar en otras cosas.

Quizá esta no fuera la razón real. Quizá recuerdes que, poco después del huracán, el presidente Trump se mostró agradecido porque el balance de muertes había sido pequeño: dieciséis o diecisiete personas, de modo que no era una «auténtica tragedia» como el huracán que había anegado Nueva Orleans doce años antes. Era pura palabrería, pero estaba en línea con el balance oficial de muertes de aquel momento, que más tarde aumentó, aunque solo hasta la cincuentena de personas. Parecía sospechosamente bajo. Varios investigadores independientes trataron de recabar sus propias estimaciones e incluir no solo a las personas que habían muerto por efecto directo de la tormenta, sino también a todas aquellas que murieron más tarde por falta de atención médica o porque el estado de las carreteras y del tendido eléctrico no les permitió recibir asistencia. Alexis Santos, demógrafo en la Universidad Estatal de Pennsylvania, fue uno de estos investigadores, y su madre puertorriqueña estaba en la isla cuando el huracán la golpeó. El profesor Santos hizo una estimación de alrededor de un millar de muertes a consecuencia del huracán. En Puerto Rico la noticia fue una bomba. Más tarde aparecieron estimaciones incluso más altas.

Todas estas estimaciones se basaron en los datos demográficos del PRIS. El mismo PRIS, mientras tanto, había demandado al ministro de Sanidad de Puerto Rico con la intención de que les proporcionara información precisa y oportuna sobre los muertos. [27] Dada la incomodidad que estaba haciendo pasar al gobierno, quizá la amenaza de desmantelar el PRIS no era una sorpresa demasiado grande.

Aun así, consideremos la razón que se dio: ¿vale la pena pagar un millón de dólares por el PRIS? Preguntarse cuánto valor crean las estadísticas oficiales es válido, y ha habido menos intentos de cuantificar este valor de lo que cabría esperar.

En el Reino Unido, en vísperas del censo de 2011, se llevó a cabo un balance de costes-beneficios. Se creó una larga lista de beneficios del censo, desde la información que proporcionaba sobre la política de pensiones, hasta garantizar que los hospitales y las escuelas estaban ubicados en el lugar correcto y permitir que se calcularan todo tipo de estadísticas, etc. Al fin y al cabo, es imposible hacer cualquier estadística «per cápita» —crimen, embarazos adolescentes, ingresos, tasa de desempleo— a menos que se conozca la población.

Los analistas observaron que «las estadísticas, por sí mismas, no dan beneficios. Es su uso lo que proporciona beneficios, porque permite que los gobiernos, las empresas, las organizaciones caritativas y los individuos tomen decisiones mejores y más rápidas». [28] Parece plausible, y existen algunos ejemplos sorprendentes. La policía metropolitana de Londres, por ejemplo, utiliza el censo para identificar las calles en las que viven muchos ancianos, y centra sus esfuerzos en prevenir fraudes y robos a personas vulnerables. Tanto las campañas de salud pública como los planes de contingencia si hay un accidente nuclear dependen de saber dónde vive la gente.

Por desgracia, los analistas del coste-beneficio acabaron desentendiéndose y afirmaron ser incapaces de dar un valor a todo esto, aparte de asegurar que no había duda de que eran útiles. Aun así, hallaron algunos beneficios que sí se podían cuantificar, y que daban un total de 500 millones de libras al año (unos 555 millones de euros), lo cual son casi 10 libras por cada ciudadano británico. Puesto que el censo en sí cuesta menos de 500 millones de libras y tiene una duración de diez años, se puede decir que una rentabilidad multiplicada por diez es una estimación bastante conservadora de los beneficios.

Otro intento de calcular el valor de las estadísticas oficiales se llevó a cabo en Nueva Zelanda, donde el censo, que cuesta 200 millones de dólares neozelandeses (unos 110 millones de euros), se calcula que generó un beneficio de, al menos, mil millones de dólares neozelandeses, es decir, multiplicó por cinco la inversión. El estudio determinó que actualizar el conocimiento que proporcionaba el censo —dónde viven los ciudadanos— conllevó una distribución más precisa del gasto público en infraestructuras tales como hospitales y carreteras, y, en general, una política mejor fundamentada. [29] De nuevo en Puerto Rico, los investigadores señalaron algunos aspectos en los que el PRIS justificaba su gasto, como permitir la introducción de nuevos sistemas para evitar el fraude en los pagos de Medicare. [30]

Pero quizá la prueba más importante de que las estadísticas merecen la pena es lo baratas que son en comparación con el valor que dan a la toma de decisiones. Consideremos la CBO: con un presupuesto de solo 50 millones de dólares al año, asesora al gobierno en el gasto anual de 4 billones de dólares. En otras palabras, por cada 80.000 dólares que gasta el gobierno de Estados Unidos, un dólar financia a la CBO para dar una idea de cómo gastar los restantes 79.999 dólares. [31] Para justificar su existencia, la CBO debería mejorar las decisiones de gasto del gobierno en solo un 0,00125 por ciento. Es difícil imaginar que la CBO no llegue a esta cifra.

De igual forma, el millón de dólares de presupuesto del PRIS parece mucho más modesto cuando se pone en contexto con el gasto total del gobierno de Puerto Rico, que, al ser de 10.000 millones de dólares, es 10.000 veces superior. La Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido cuesta unos 250 millones de libras al año, menos de una libra por cada 3.000 libras que gasta el gobierno. Entre ellas, también se encuentran trece agencias estadísticas importantes de Estados Unidos que cuestan un dólar por cada 2.000 dólares que gasta el gobierno federal. [32] Si los datos serios, recabados independientemente, mejoran las decisiones de los gobiernos aunque sea en una fracción diminuta, estas agencias merecen la pequeña porción de gasto público que las financia.

Sin estadísticas, por lo tanto, los gobiernos tantearían en la oscuridad. Pero hay un contraargumento interesante, que consiste en que, dado que los gobiernos son tan incompetentes, darles más información es arriesgado: solo los espoleará.

Un prominente defensor de esta perspectiva fue sir John Cowperthwaite. Sir John fue el secretario económico de Hong Kong durante la década de 1960, una época en que seguía bajo control británico y estaba experimentando un crecimiento económico increíblemente rápido. Cuán rápido es difícil decirlo, porque sir John se negó a recopilar información básica sobre la economía de Hong Kong. El economista Milton Friedman, que más tarde ganó el premio Nobel de Economía, conoció a sir John durante aquellos años y le preguntó por qué. «Cowperthwaite me explicó que se había resistido a las peticiones de los funcionarios porque estaba convencido de que, cuando se publicaran los datos, habría presiones para utilizarlos para una intervención del gobierno en la economía.» [33]

Había cierta lógica en esto. El rápido crecimiento de Hong Kong se debía en parte a la llegada de inmigrantes famélicos de China, pero Cowperthwaite y Friedman también creían —con cierta razón— que estaba creciendo tanto gracias a una política de laissez faire . El gobierno de Cowperthwaite recaudaba pocos impuestos y proporcionaba muy pocos servicios públicos. El sector privado, sostenía, resolverá los problemas de la gente de una forma más rápida y eficiente que el Estado. Entonces ¿por qué recabar datos que solo facilitarán la intromisión de las autoridades de Londres? Cowperthwaite creía que cuanto menos hicieran los políticos de Londres, mejor. Y cuanto menos supieran, menos intentarían hacer.

De manera análoga, en su libro magistral Seeing Like a State , James C. Scott argumenta que la información estadística que recaban los Estados es defectuosa porque pasa por alto detalles locales importantes. Imagina, por ejemplo, una comunidad rural en el Sudeste Asiático con unas costumbres complejas sobre el uso de una parcela de tierra. Cada hogar tiene ciertos derechos para aprovechar la tierra, según una proporción aproximada de sus miembros; luego, después de cada cosecha, el terreno se convierte en tierra común para pastoreo. Todo el mundo puede recoger también madera, pero el panadero y el herrero del pueblo pueden recoger más cantidad. Un supervisor del nuevo registro nacional de tierras aparece y pregunta: «¿A quién pertenece esta tierra?». Bueno, no es tan sencillo.

Ahora bien, una cosa es estar equivocado y la otra tener una visión del mundo que pasa por alto algo importante. Scott sostiene que, dado que el Estado es poderoso, sus percepciones equivocadas del mundo suelen tomar una forma física y generan una visión bienintencionada, pero torpe y opresiva, que ignora el conocimiento local y reprime la autonomía local. [34] Quizá el frustrado supervisor de tierras decida escribir en su registro que la tierra pertenece al gobierno local, y luego, unos pocos años después, los aldeanos se sorprendan al descubrir que han desbrozado la tierra para destinarla a una plantación de palma aceitera.

Este argumento se puede llevar incluso más allá: los gobiernos pueden ser profundamente malintencionados, y los peores casos son tan catastróficos que deberían hacernos pensar en cuánta información es conveniente que posean. ¿No habría sido mejor que Hitler, Mao o Stalin hubieran sabido menos de sus sociedades? ¿Habrían provocado menos dolor? Y ¿no es razonable pensar que, cuanto más sepan los gobiernos de nosotros, más tentaciones tendrán de ejercer su poder?

Es un argumento plausible, pero no me convence. Los gobiernos interesados en la vigilancia en masa y el control de la población, desde la Alemania comunista del Este hasta la China moderna, han utilizado unos métodos muy diferentes a los de las agencias estadísticas oficiales de las democracias modernas, y para recabar unos tipos de datos muy distintos. Y la historia sugiere que los dictadores suelen tener poco interés en recopilar estadísticas sólidas, o poca capacidad para hacerlo.

Piensa en la desastrosa hambruna provocada por el Gran Salto Adelante de la China comunista a finales de la década de 1950, cuando la población se vio obligada a comer cortezas de árbol, heces de pájaro y ratas. Entre 20 y 40 millones de personas murieron. La catástrofe se vio agravada por la falta de datos precisos sobre la producción agrícola. Cuando las estadísticas oficiales empezaron a revelar el número de muertes, fueron destruidas. [35]

Stalin, de manera similar, suprimió la publicación del censo de 1937 de la Unión Soviética cuando este mostró que la población era menor de lo que Stalin había anunciado previamente. Esta contradicción era una afrenta personal, pero también sacaba a la luz los millones de muertes debidas, directa o indirectamente, a la brutalidad de Stalin. ¿El castigo por contar con precisión a la población soviética? Olimpy Kvitkin, el estadístico al cargo, fue arrestado y fusilado. Varios de sus colegas tuvieron el mismo final. [36] Esa no es la actuación de un líder totalitario que considera indispensable la información estadística precisa como herramienta de opresión. [37]

En la Alemania nazi no hubo falta de ambición para utilizar datos que respaldaran el aparato del Estado. El Reich intentó usar máquinas de tarjetas perforadas, la última tecnología, con la intención de controlar a toda la población. Pero, como Adam Tooze sostiene en Statistics and the German State , los estándares estadísticos se desmoronaron bajo el control de los nazis: «no se creó nunca un sistema funcional». [38] Las tradiciones de las estadísticas oficiales —privacidad, confidencialidad e independencia— eran tan ajenas al proyecto nazi que todo el sistema se colapsó bajo la presión política y las luchas internas.

Dicho esto, las ideas de James C. Scott me interesan mucho (las analizo con más detalle en mi libro El poder del desorden ), y las de sir John Cowperthwaite también son reseñables. Los Estados deberían tener humildad. Los burócratas deben reconocer los límites de su conocimiento. Siempre existe el riesgo de que la vista de pájaro sea tan total y extensa que genere ilusiones de omnipotencia.

La estrategia de sir John de negar información al gobierno británico parece que funcionó para Hong Kong hace cincuenta años, pero por entonces Hong Kong se encontraba en una situación muy particular: era la posesión colonial de un poder imperial en desaparición en el que el control gubernamental estaba de moda, y cualquier intervención tenía que salvar la distancia de 10.000 kilómetros. Eran circunstancias inusuales.

Pero la táctica de negarse de plano a recabar estadísticas básicas solo podría tener sentido en un régimen libertario, un régimen de laissez faire . Y la verdad es que a muy poca gente le atrae esta posibilidad. Para bien o para mal, queremos que los gobiernos actúen, y para actuar necesitan información. Las estadísticas que recopila el Estado contribuyen a que las políticas gubernamentales —sobre la educación, el crimen, las infraestructuras y muchos otros ámbitos— estén mejor fundamentadas.

En los países pobres, en los que las agencias de estadística suelen carecer de recursos, hay mucho margen para mejorar la toma de decisiones a partir de unas buenas cifras. Un ejemplo puede ilustrar este problema. ¿Qué efectividad tiene la educación para mejorar la alfabetización? Es el tipo de pregunta que puede ayudar a optimizar las políticas y el gasto en educación. Así que los investigadores del Banco Mundial analizaron las estadísticas recopiladas por la Unesco (la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura) y descubrieron que había una correlación impresionante entre la educación y la alfabetización: sin excepción, los países que proporcionaban más años de educación formal tenían unos niveles de alfabetización más altos. Estaba claro, ¡la educación funcionaba! Entusiasmados, publicaron sus descubrimientos. [39]

Por desgracia, no habían leído la letra pequeña. La Unesco no había contado con los recursos necesarios para la recopilación de datos: solo disponía de setenta empleados para recoger los datos en 220 países y a propósito de todo tipo de ámbitos. La alfabetización adulta era solo uno de ellos. (¿Qué puede significar la alfabetización en un lugar como Papúa Nueva Guinea? Allí conviven cuatrocientas lenguas, algunas de las cuales no tienen forma escrita.) No les quedaba otra que tomar atajos. La Unesco no podía enviar a equipos de empleados para que determinaran las tasas de alfabetización adulta, así que buscaron un indicador aproximado, la única opción en una situación compleja. Y decidieron que, si alguien contaba con menos de cinco años de educación formal, presumirían que era analfabeto. No es de extrañar, entonces, que los investigadores del Banco Mundial hallaran una correlación tan estrecha entre educación y alfabetización.

Si organizaciones como la Unesco tuvieran más recursos para recopilar estadísticas, no necesitarían confiar en aproximaciones, y los investigadores estarían más capacitados para responder preguntas como si la educación mejora la alfabetización. Las bases estadísticas son tan escasas en los países pobres, que un dólar de cada 300 dólares que se gastan en ayuda internacional se dedica a financiar estadísticas. Algunos piensan que doblar esta cantidad generaría mucho más valor en los 298 dólares restantes. [40]

El comentario de sir John a Milton Friedman contiene una presunción implícita: que las estadísticas del gobierno no solo las recaba el gobierno, sino que se recaban para el gobierno. Sir John era de los pocos que creían que el gobierno lo haría mejor sin estadísticas, pero la afirmación implícita es bastante común. Parece que el Congreso tenía la misma idea en mente cuando creó la Oficina Presupuestaria del Congreso (CBO): la CBO estaba diseñada para proporcionar información al Congreso. La pista ya está en el nombre. Y la idea se remonta a mucho tiempo atrás. Como James Madison, que luego sería presidente de Estados Unidos, afirmó en 1790, los políticos deberían encargar estadísticas precisas «para que sus argumentos se basen en hechos, y no en afirmaciones y conjeturas». [41]

No hay nada malo en la idea de que el gobierno debería recopilar estadísticas para uso propio. Pero se corre el riesgo de que esta situación degenere en una sensación de propiedad cuando los políticos no solo creen que deben utilizar estadísticas para gobernar el país, sino que, además, nadie tiene que meter las narices en ellas, que el escrutinio externo es una distracción. Los hechos dejan de ser hechos: son las herramientas de los poderosos.

Sir Derek Rayner era un orgulloso defensor de que las estadísticas deberían ser herramientas de gestión. [42] Sir Derek ya había sido un exitoso director de Marks & Spencer, tesoro nacional de las urbes británicas, antes de asesorar al gobierno para mejorar su eficiencia. En 1980, la primera ministra Margaret Thatcher le pidió que revisara cómo se recababan y se publicaban las estadísticas en el Reino Unido. Sir Derek lo hizo encantado: veía aquellas cifras, básicamente, como un sistema de gestión de la información. Las que ayudaran al gobierno a dirigir el país se conservarían; el resto, se rechazarían. Y no había necesidad alguna de publicar las cifras para que alguien aprendiera de ellas o las pusiera en cuestión.

El punto de vista de sir Derek era erróneo. Las buenas estadísticas no solo sirven para los planificadores del gobierno: son útiles para un grupo de personas mucho mayor. En el sector comercial, las empresas se basan en los datos recopilados por el gobierno para planificar sus objetivos de producción, la ubicación de las fábricas, las oficinas y las tiendas, y otras actividades empresariales. Los datos que recaban el Departamento de Estadísticas Laborales, el Departamento del Censo, la Administración de Información Energética y el Departamento de Análisis Económicos permiten que los bancos, los agentes inmobiliarios, las compañías de seguros, los fabricantes de coches, las empresas de construcción, las tiendas y muchas otras organizaciones planifiquen y comparen sus datos en un contexto más amplio. La facturación de miles de millones de dólares de compañías que trabajan con datos en el sector privado, como Bloomberg, Reuters, Zillow, Nielsen e IHS Markit, deja claro que las empresas están dispuestas a pagar generosamente por estadísticas útiles; lo que es menos sabido es que estas compañías fundamentan sus edificios estadísticos en los datos del gobierno. [43]

No se trata solo de ganar dinero: se trata de garantizar que los ciudadanos tengan acceso a información precisa sobre el mundo en el que viven. Por lo general, las agencias estadísticas del gobierno permiten acceder a sus datos gratis. Algunos de estos datos están fuera del alcance de las agencias privadas, paguen lo que paguen: los gobiernos pueden exigir legalmente una respuesta, y las agencias privadas no, como es el caso del censo. Otros datos se podrían recopilar pero requerirían suscripciones caras: las empresas privadas cobran decenas de miles de dólares al año para quienes quieren datos específicos. Por descontado, algunas empresas privadas pueden recopilar datos y darlos sin cobrar, pero este tipo de estadísticas suelen ser publicidad disfrazada de información.

Las estadísticas disponibles públicamente nos sirven para comprender e ilustrar cuestiones sociales urgentes. Por poner un ejemplo, W. E. B. Du Bois —historiador, sociólogo y defensor de los derechos civiles— encabezó un importante proyecto de visualización de datos a finales del siglo XIX , como parte de la Exposición Universal de París de 1900. [44] Su equipo creó unos gráficos bellos y modernistas sobre la situación de los afroamericanos en Estados Unidos durante aquella época, con datos sobre demografía, renta, desigualdad y muchos más. En algunos gráficos había datos que Du Bois y su equipo habían recopilado en la Universidad de Atlanta, pero en los más impactantes la fuente eran estadísticas oficiales como las del censo estadounidense. Es solo un ejemplo de cómo quienes quieren comprender el mundo, promover cambios, o ambas cosas, pueden beneficiarse de las estadísticas oficiales.

Con estadísticas objetivas, los ciudadanos pueden exigir responsabilidades al gobierno y los gobiernos pueden tomar mejores decisiones. Si, por el contrario, el gobierno decide que las estadísticas pertenecen a los políticos y no a los ciudadanos, la calidad de las decisiones del gobierno no mejorará. Y tampoco lo hará la consideración que se tenga por él.

Las ideas de sir Derek Rayner fueron un golpe para muchos estadísticos. El problema, en parte, se debía al corrosivo mensaje a la población británica: «Estas cifras no son para vosotros, son solo para gente importante». Pero incluso si, como sir Derek, alguien cree que las estadísticas solo son para la gente importante, sigue habiendo una buena razón para hacerlas públicas: con ello demuestran honestidad. Como hemos visto en el capítulo anterior, el escrutinio público es crucial. Es lo que distingue a la alquimia de la química. Si las estadísticas se publican y son accesibles a todo el mundo, los académicos, analistas políticos y cualquiera con un poco de tiempo y acceso a un ordenador las podrá analizar y examinar. Y así podrán identificarse y enmendarse errores.

Las reformas que propuso Derek llevaron a una situación donde la definición de desempleo se modificó más de una treintena de veces durante una década, generalmente para disminuir la tasa de desempleo en los titulares. [45] Es lo que ocurre cuando las estadísticas ya no se consideran un bien público. Y no sorprende que la gente se volviera cínica respecto a la calidad de estas estadísticas. «Falsas», como habría dicho Donald Trump. Cuando los datos oficiales se modifican por razones de propaganda, la confianza, por supuesto, se esfuma.

El sistema de estadísticas del Reino Unido, ahora reformado, ha estado un cuarto de siglo tratando de recuperar su reputación. Algo que ha conllevado tiempo y mucho trabajo, porque es fácil perder la confianza pero muy difícil recuperarla. Aun así, la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido suscita más confianza que organizaciones comparables tales como el Banco de Inglaterra, los tribunales, la policía y el funcionariado, y muchísima más que los políticos o los medios. [46]

Por fortuna, el punto de vista de sir Derek —que las estadísticas que recaba el gobierno existen principalmente para la conveniencia de los administradores del gobierno, y que los ciudadanos no tienen un derecho particular para acceder a ellas— ha pasado de moda en la mayoría de las democracias. Pero sigue habiendo un vestigio evidente, y el presidente Trump lo reveló sin pretenderlo el viernes 1 de junio de 2018: el día en que se publicaba el informe laboral de aquel mes.

«Impaciente por ver las cifras de empleo a las 8.30 de esta mañana», tuiteó a las 7.21, un ejemplo increíble de cómo guiñar el ojo en Twitter. Los mercados se prepararon para las buenas noticias. Sesenta y nueve minutos después, se hizo público el informe de empleo y —sorpresa, sorpresa— las noticias eran, en efecto, buenas.

¿Era Trump clarividente? No. Le habían comunicado antes las cifras, y decidió contarle al mundo que cabía esperar buenas noticias.

Las estadísticas oficiales son sensibles tanto política como económicamente. Por ejemplo, si las últimas cifras de desempleo muestran que se han creado muchos puestos de trabajo, los mercados financieros reaccionarán de forma distinta a si las cifras son negativas. En ocasiones, las cifras también generan polémicas políticas. Por esta razón, las estadísticas oficiales se mantienen confidenciales mientras se analizan; luego, en un momento particular y preciso, las publican.

Pero en algunos países, como Estados Unidos y el Reino Unido, algunas personas pueden ver ciertas estadísticas antes que los demás. Es lo que se denomina «acceso antes de publicación», y es una práctica controvertida. La justificación es permitir que los ministros se preparen para reaccionar, que puedan responder a los periodistas y ese tipo de cosas. Así, varios asesores políticos y jefes de prensa suelen estar en la lista de personas que tienen este acceso privilegiado. Una revisión autocomplaciente de esta práctica señaló que los jefes de prensa consideraban que acabar con ella «sería un desastre […]. Los medios recibirían la noticia sin ningún comentario correcto y oficial». Es para echarse a llorar. [47]

Es evidente por qué los políticos en el poder creen que es bueno conocer las estadísticas antes: podrán alardear si son buenas, o preparar una excusa o crear una distracción si son malas. Pero no está nada claro que esto contribuya al interés público. ¿Por qué no todos, a ambos lados del debate, pueden acceder a los datos al mismo tiempo, una vez que están listos?

(Existe una posición intermedia: los ministros podrían recibir las estadísticas media hora antes y analizarlas a solas, sin acceso a un teléfono, para preparar una respuesta. Aparte de que sea agradable que los poderosos se sometan a exámenes, así es como los periodistas suelen recibir informaciones oficiales sensibles. Lo asumimos. Me contaron la historia de un estadístico canadiense que explicaba esta estrategia en una reunión internacional de colegas. Su compañero ruso le hizo una pregunta: «¿Cómo funciona esta estrategia cuando el ministro quiere cambiar las estadísticas?». Exactamente.)

Lo que está en juego es algo más que jugar limpio. En el Reino Unido, cuando varios funcionarios y asesores han tenido acceso preferencial a las estadísticas de desempleo, los analistas de mercado han observado algo extraño: precios financieros clave, como las tasas de cambio, o el precio de los bonos del gobierno, a veces fluctúan de forma abrupta poco antes de que se publiquen las cifras. La mayoría de las veces que ha ocurrido, los datos eran sorprendentes —mucho mejores o mucho peores de lo que esperaba el mercado— y el comercio que suscitaban iba en la dirección que se beneficiaba de la sorpresa.

Para asegurarse de que el mercado no estaba adivinando de alguna forma lo que iban a decir las estadísticas, cuarenta y cinco minutos antes de la publicación, el economista Alexander Kurov hizo una comparación sistemática de la situación en el Reino Unido y de la situación en Suecia que, económicamente, es bastante similar al Reino Unido pero prohíbe el conocimiento de antemano de las estadísticas oficiales. Los políticos y los jefes de prensa suecos se enteran de las cifras al mismo tiempo que los demás, y quienes hacen negocios con la corona sueca, al parecer, no tienen los mismos poderes de clarividencia que quienes hacen negocios con la libra británica. [48]

Es imposible de demostrar, pero parece bastante probable que alguien con un acceso previo a los datos se los chiva a sus amigos comerciantes, lo cual es un tráfico interno de datos oficiales. ¿Quién? Bueno, hay 118 personas con acceso preferente a las estadísticas de desempleo, lo cual no facilita la identificación del culpable. (Si te preguntas por qué se necesitan 118 personas para preparar «comentarios correctos y oficiales» para los medios, que sepas que yo también me lo pregunto.)

El tuit de Trump, probablemente, no fue muy perjudicial por sí mismo: al fin y al cabo, fue público para todos al mismo tiempo. De hecho, sin pretenderlo, es posible que el presidente hiciera algo bueno al convertir el escándalo oculto de los accesos preferentes —que puede ser una invitación a la corrupción, al menos cuando caen en manos de personas más sutiles que Trump— en una metedura de pata de la que se ha hablado mucho.

Este acceso privilegiado facilita el tráfico interno de información, pero quizá lo más grave es que corroe la confianza en las estadísticas oficiales. Los jefes de prensa del Reino Unido, que no quieren perder este beneficio, protestaron aduciendo que, si los ministros no pudieran ofrecer una explicación somera de los datos, la confianza en las estadísticas saldría perjudicada. Pero la verdad es que los países que son más escrupulosos prohibiendo el acceso preferente son también los que gozan de mayor confianza en los datos oficiales. Quizá a estos jefes de prensa los sorprenda. A mí no.

Por suerte, los detectives de datos estuvieron atentos y dirigieron la carga. En el Reino Unido, la Royal Statistical Society (RSS) hizo una campaña agresiva contra la práctica de dejar que los ministros y otros funcionarios echaran un ojo a datos valiosos antes que los demás. La idea de que el gobierno tenía que ver las cifras para pergeñar un comunicado de prensa, dijo la RSS, «es perniciosa. Desequilibra el debate sobre las cifras y perpetúa la impresión de que los ministros controlan los datos». Me parece correcto. En el Reino Unido, los niveles de confianza en las estadísticas oficiales no son tan altos como en otros países, ni tan altos como deberían ser, pero siguen siendo bastante más altos que los niveles de confianza en los políticos. Comprendo por qué los políticos quieren conocer antes las estadísticas; pero no está nada claro por qué el resto de la población debamos querer que las conozcan antes.

Así que estoy encantado de escribir que el 1 de julio de 2019 el Reino Unido decidió emular a los suecos y acabar con el acceso preferente a las estadísticas oficiales. Bajo el nuevo sistema, las únicas personas que conocen estas cifras antes de que se publiquen son los estadísticos que trabajan en ellas. Algo me dice que la confianza en las estadísticas oficiales sobrevivirá al choque que representará para los ministros conocer los hechos al mismo tiempo que los demás.

Este capítulo ha sido una defensa a ultranza de mis compañeros frikis que hacen una labor esencial en el gobierno, a veces enfrentándose a la indiferencia de los votantes, a la interferencia de los poderosos y al escepticismo de todos los bandos.

Lejos de mi intención sugerir que las estadísticas oficiales de cualquier nación son, por definición, impecables. Hemos visto que las estadísticas oficiales de Argentina y Grecia resultaron ser engañosas, que las tasas de desempleo del Reino Unido se modificaban cada mes durante la década de 1980, y que estadísticos canadienses se vieron obligados a dimitir para protestar por las decisiones que tomaban los políticos. Algunos estadísticos han tenido que soportar amenazas de muerte a sus familias; otros reconocen abiertamente que los ministros pueden cambiar los datos si así lo desean. Sería ingenuo presumir que estos problemas siempre salen a la luz y que la verdad siempre triunfa.

Incluso cuando las estadísticas se recopilan con todo el rigor y la independencia que cabe esperar, nunca serán perfectas. Algunas cosas que nos preocupan son difíciles de medir, como la violencia doméstica, la evasión de impuestos o las personas que duermen en la calle. No cabe duda de que queda mucho margen para que los datos que recaban las estadísticas oficiales sean más representativos, relevantes y fáciles de reconciliar con la experiencia diaria, y totalmente transparentes. Cuanto más lo consigan, más merecerán nuestra confianza.

Pero, con todos sus problemas y debilidades, las estadísticas oficiales son lo más parecido que tenemos a unos datos fundamentales. Cuando un país selecciona y defiende a un equipo de estadísticos capaces, profesionales e independientes, los hechos encuentran un camino para darse a conocer. Cuando las estadísticas nacionales de un país son defectuosas, la comunidad internacional de estadísticos las señalará. Cuando un estadístico independiente es atacado o amenazado por los políticos, esa misma comunidad lo apoyará y lo defenderá. Los estadísticos son más valientes de lo que creemos la mayoría. Su independencia ni se puede dar por supuesta ni se puede socavar con la indiferencia.

Como ciudadanos, debemos buscar esa base estadística. Si queremos comprender la situación en la que se encuentra un país —para fundamentar nuestras decisiones o para responsabilizar a los gobiernos—, empezaremos con las estadísticas y con los análisis que realizan organizaciones como la Oficina de Estadísticas Nacionales, el Eurostat, la Statistics Canada, el Departamento de Estadísticas Laborales o la Oficina Presupuestaria del Congreso.

Las agencias estadísticas sólidas e independientes nos hacen más inteligentes. Así que demos las gracias a Andreas Georgiou, a Graciela Bevacqua y a la difunta Alice Rivlin. Y, si te parece, brindemos por Fanne Foxe.

Novena regla

Recuerda que la desinformación también puede ser bella

Corremos el riesgo de cometer los mismos errores estadísticos de siempre, solo que ahora son más bellos.

MICHAEL BLASTLAND ,

cocreador de More or Less , de BBC Radio 4 (33)

F lorence Nightingale no necesitaba presentación en la Inglaterra victoriana: era la santa patrona no oficial de la nación, y la única mujer que no pertenecía a la realeza y que aparecía en los billetes ingleses hasta 2002. Su leyenda sigue viva hoy; el hospital londinense de cuatro mil camas que se construyó en unos pocos días para contener la pandemia se llamó Hospital Nightingale.

En la época de Florence Nightingale, la única mujer más famosa era la mismísima reina Victoria. Toda la nación veneraba a Nightingale por sus hazañas heroicas «femeninas» en la guerra de Crimea, paseándose por los pabellones del hospital Scutari de Estambul. He aquí un editorial de The Times del 8 de febrero de 1855: «Sin exagerar, es una representante angelical en estos hospitales y, a medida que su esbelta figura se desliza silenciosamente por los pasillos, el rostro de todos los heridos se suaviza lleno de gratitud al verla pasar».

Tal vez la descripción sea un poco empalagosa, a mí me interesan mucho más sus contribuciones como estadística.

Nightingale fue la primera mujer en ser admitida en la Royal Statistical Society. Cuando su «esbelta figura» no estaba demasiado ocupada flotando por los pasillos, provocando que el rostro de los heridos se suavizara lleno de gratitud, dedicaba su tiempo en Scutari a recopilar datos sobre los enfermos y los muertos. Lo que vio en las cifras la inspiró para cambiar tanto el ejército como la nación británica. Poco después de volver de Crimea, en una de las cenas intelectuales a las que solía asistir, conoció a William Farr. Treinta años mayor que ella, Farr había nacido en una familia pobre y carecía de la fama, la experiencia en primera línea y las conexiones políticas de Nightingale. Pero era el mejor estadístico del país, y eso era lo que a ella le importaba. Se convirtieron en amigos y colaboradores. Uno de los muchos biógrafos de Nightingale, Hugh Small, argumenta convincentemente que la gestión audaz que ella y Farr hicieron de los datos acabó por aumentar la esperanza de vida en veinte años y salvó millones de vidas en el Reino Unido. [1]

Existe una afirmación famosa en una carta entre Nightingale y Farr escrita en la primavera de 1861: «Se queja usted de que su informe será seco. Cuanto más seco, mejor. Las estadísticas deberían ser la más seca de las lecturas». Varios biógrafos dedujeron que fue Farr quien escribió esta frase a Nightingale. Tiene sentido: el anticuado hombre de mediana edad aconsejaba a la joven impetuosa que contuviera sus justificados impulsos. Pero en realidad los biógrafos se equivocaban. La carta fue escrita por Nightingale. (34) Ambos lidiaban con el problema de cómo comunicar mejor las estadísticas, y Nightingale argumentaba que los comunicados debían basarse solo en hechos sólidos. (En la misma carta, escribió: «Queremos hechos. “Facta, facta, facta ” es el lema que debería encabezar toda labor estadística».) [2]

Pero esto no significaba que los comunicados debieran ser áridos. Nightingale podía darles un buen giro a las frases. Afirmaba, por ejemplo, que las tasas innecesariamente altas de muertos en el ejército durante tiempos de paz era el equivalente a coger a 1.100 hombres de la planicie de Salisbury y fusilarlos.

Más pertinente para lo que nos ocupa aquí, Nightingale diseñó una imagen que fue un hito en la visualización de datos. Es probable que su «diagrama de la rosa» fuera la primera infografía que ha existido. Esto la convierte en quizá la primera persona que consiguió que esa gente demasiado ocupada e influyente dedicara más atención a un diagrama vívido que a una tabla de cifras. En una carta escrita el día de Navidad de 1857 —menos de tres años antes de ser beatificada por The Times —, esbozó un plan para utilizar la visualización de datos para el cambio social. Quería que sus diagramas enmarcados en cristal colgaran del Consejo Médico del Ejército, de los Pabellones de Caballería y del Departamento de Guerra. «¡Es lo que no saben y lo que deberían saber!», escribió. Incluso pensó en influir personalmente en la reina Victoria, y sabía bien que los diagramas serían esenciales. Como comentó al enviar uno de sus libros analíticos a la reina: «Quizá se fije en él porque hay dibujos». [3]

Es una afirmación cínica, casi desdeñosa. Pero es cierta. Los gráficos tienen un poder especial. Nuestro sentido visual es potente, quizá demasiado. En inglés, el verbo see («ver») a menudo se usa como sinónimo directo de «entender»: « I see what you mean » («Entiendo lo que quieres decir»). Sin embargo, en ocasiones vemos pero no entendemos; o peor aún: vemos, y luego «entendemos» algo que no es verdad en absoluto. Si se hace bien, una imagen de datos vale las proverbiales mil palabras. Es más que persuasiva: nos muestra cosas que antes no veíamos, revela patrones en medio del caos. No obstante, mucho de todo ello depende de la intención del creador del gráfico y de los conocimientos del lector.

En este capítulo, por lo tanto, vamos a analizar qué ocurre cuando tratamos de convertir las cifras en imágenes. Veremos qué puede salir mal. Y con la historia del famoso diagrama de la rosa de Nightingale, comprenderemos lo efectiva que puede ser la visualización de datos cuando se usa con claridad y honestidad.

La mayor parte de las visualizaciones de datos que nos bombardean hoy son, en el mejor de los casos, decoración, y, en el peor, distracción o desinformación. Llama la atención que su función decorativa es muy habitual, quizá porque los equipos de visualización de datos de muchos medios dependen de los departamentos de arte; están dirigidos por personas formadas en ilustración y diseño gráfico, no en estadística. [4] El énfasis recae en la visualización, no en los datos. Por encima de todo, es una imagen.

Los ejemplos más egregios de la utilización de las cifras como decoración son aquellos en que la cifra aparece en una fuente más grande y distintiva.

19 — el número de palabras de la última frase.

Supongo que eso sirve para aligerar una página repleta de texto, pero no se puede decir que sea un uso de tinta esclarecedor. Además, la cifra correcta es veintiséis palabras. No podemos dejar que un diseño innovador nos distraiga de la posibilidad de que las cifras que nos muestra estén equivocadas.

Otra estrategia decorativa es lo que podemos llamar gráficos Big Duck. [5] Big Duck es un edificio cerca de la ciudad de Nueva York que construyó un criador de patos en la década de 1930 para que albergara una tienda donde vender patos y sus huevos. Quizá no te sorprenda demasiado que el edificio Big Duck se parezca bastante a un pato blanco de diez metros de altura. Los arquitectos, Denise Scott Brown y Robert Venturi, utilizaban el término ducks («patos») para describir cualquier edificio que adoptara la forma de un producto o servicio relevante, como un puesto para vender fresas con la forma de una fresa gigante, o el aeropuerto de Shenzhen, que tiene la forma de un avión.

Fuente: The Diamond Registry

El gurú de los gráficos Edward Tufte tomó prestado el término «pato» para describir una tendencia similar en los gráficos: un gráfico sobre el presupuesto de la NASA con la forma de un cohete; un gráfico sobre la educación superior con la forma de un birrete; o, en el ejemplo creado para la revista Time de Nigel Holmes, un gráfico sobre el precio de los diamantes con la forma de una mujer que lleva diamantes, cuyas piernas con medias describen la curva del precio de una piedra de un quilate. En ocasiones, estos juegos de imágenes ayudan a que los lectores recuerden la información. [6] Pero, con demasiada frecuencia, son una intentona humorística fallida, o una manera desesperada de hacer interesantes unos datos aburridos. Los patos de la visualización de datos pueden ser algo peor que un ejemplo de mal gusto; estas formas, de hecho, pueden ocultar —o, peor, representar mal— la información subyacente. (35)

Existe un curioso paralelismo histórico: el camuflaje disruptivo. Se trataba de un mecanismo de defensa para los buques de guerra durante la Primera Guerra Mundial, que siempre corrían el riesgo de que los torpedeara un submarino al acecho. El método habitual de «confundirse con el entorno» no era una opción para una gigantesca embarcación de acero que anunciaba su presencia con chimeneas y las olas que provocaban sus motores. El camuflaje disruptivo le daba la vuelta por completo a la idea de camuflaje. Consistía en un pastiche abstracto de garabatos y patrones de ropa de arlequín. De hecho, se parecía lo bastante al arte cubista como para que Picasso, en plan travieso, intentara atribuirse el mérito. [7]

El verdadero inventor de este camuflaje fue Norman Wilkinson, un artista carismático que ingresó en la reserva de la Royal Navy al principio de la guerra. Más tarde, explicó: «Puesto que era imposible pintar un barco para que no lo detectara un submarino, la respuesta consistía en lo contrario. Es decir, pintarlo no con el propósito de que se vea poco, sino de tal manera que se desdibuje su forma y un oficial del submarino no sepa cuál es su trayectoria».

Dado que los torpedos tardan un tiempo en alcanzar su objetivo, el operador del periscopio debe juzgar con rapidez la velocidad y la dirección del buque antes de disparar. Al observar a través de una mira diminuta un buque con camuflaje disruptivo, el operador sabía que se trataba de una embarcación, pero le costaba mucho detectar los parámetros para que el torpedo fuera preciso. Los garabatos parecían las olas que levanta el buque, mientras que los diamantes del patrón arlequín se confundían fácilmente con las diferentes superficies inclinadas del casco. El resultado era que el operador no calculaba bien la velocidad, el ángulo, el tamaño y la distancia a la que se encontraba el barco. Incluso era posible que viera dos buques en lugar de uno, o que confundiera la popa con la proa y apuntara a la parte de atrás del barco en lugar de a la de delante. El objetivo del camuflaje disruptivo era provocar errores en la valoración.

Más de un siglo después, no es difícil ver los ecos del camuflaje disruptivo en las infografías. De la televisión a los periódicos, de las páginas web a las redes sociales, estamos rodeados por gráficos que captan nuestra atención, fáciles de compartir y retuitear, pero que también —a propósito o no— confunden la información, incitándonos a llegar a una conclusión que con frecuencia es errónea. Al menos, el operador del periscopio que detectaba un buque con camuflaje disruptivo se daba cuenta de que estaba observando algo extraño, aunque no llegara a ninguna conclusión clara. Pero muchos de nosotros, cuando una infografía nos confunde, no sospechamos nada.

Todo esto formaba parte de un futuro lejano cuando Florence Nightingale era una jovencita que descubría su pasión por los datos. A los nueve años, categorizaba y hacía gráficos de las plantas de su jardín. Cuando creció, suplicó con éxito a sus padres que le dieran una educación matemática de primera calidad; en las fiestas, se quedaba charlando con tipos como Charles Babbage, matemático y diseñador del ahora famoso protoordenador. Fue huésped de Ada Lovelace, colaboradora de Babbage. Y mantuvo correspondencia con el gran estadístico belga Adolphe Quetelet, quien popularizó la idea del «promedio» o la «media aritmética», que fue una manera revolucionaria de resumir datos complejos con un solo número. Quetelet fue además el primero en defender que las estadísticas no solo servían para analizar observaciones astronómicas o el comportamiento de los gases, sino también cuestiones sociales, psicológicas y médicas, como la incidencia del suicidio, la obesidad o el crimen. Babbage y Quetelet, más tarde, fueron los fundadores de la Royal Statistical Society. Nightingale, como he mencionado con anterioridad, fue la primera integrante femenina.

A los treinta años, Florence Nightingale era una asidua de aquel mundo de matemáticos pioneros, pero seguía trabajando como superintendente de enfermeras en un pequeño hospital en la Harley Street de Londres, donde no solo se encargaba de la administración y las infraestructuras del hospital, sino que enviaba encuestas a hospitales de toda Europa para registrar sus prácticas administrativas y tabulaba los resultados.

Fue en esta época, a finales de 1854, cuando el secretario de Guerra, su viejo amigo Sidney Herbert, la convenció para que dirigiera una delegación de enfermeras que partiría a Estambul con el cometido de cuidar de los soldados británicos heridos en la guerra de Crimea. El conflicto era una lucha feroz entre el Imperio ruso y otras potencias europeas, entre ellas Gran Bretaña. La presencia de Nightingale en el ejército británico, algo sin precedentes para una mujer, tenía el objetivo de apaciguar a la opinión pública, indignada por las terribles condiciones de los hospitales. Los artículos de The Times sobre la guerra de Crimea se convirtieron en un largo relato de desastres con muchos personajes familiares. Cuando todo acabó, Florence Nightingale era, casi con toda seguridad, la única figura que conservaba el apoyo del pueblo; los generales y el resto de los cargos cayeron en el más absoluto descrédito debido a la catástrofe.

El hospital del cuartel de Scutari, en Estambul, era una trampa mortal. Cientos de soldados del frente de Crimea sucumbían al tifus, el cólera y la disentería mientras trataban de recuperarse de sus heridas en condiciones precarias, junto a las cloacas. Cuando Nightingale llegó allí, las ratas y las pulgas campaban por doquier. No había elementos básicos como camas y mantas, ni comida que cocinar, ni cacerolas donde cocinar, ni cuencos para comer. Todo esto indignó a la opinión pública cuando apareció en The Times , y fue la misma Nightingale quien utilizó los periódicos para recaudar fondos de los lectores y presionar a un ejército británico mal organizado para que actuaran juntos.

Algo menos célebre fue el hecho de que en la cuestión administrativa el hospital también era un caos. No había registros médicos estandarizados, y la comunicación entre los distintos hospitales militares era nula. Podría parecer una cuestión relativamente trivial, pero Nightingale sabía que era un problema grave. Sin buenas estadísticas era imposible comprender por qué morían tantos soldados, o encontrar una manera de mejorar las condiciones. Ni siquiera se contaba a los muertos, a quienes enterraban sin registrar su fallecimiento. Nightingale conoció todo esto de primera mano. Incluso se impuso el deber de escribir a la familia de cada soldado. Pero quería disponer tanto de la vista de pájaro como de la experiencia personal, porque comprendía que ciertas verdades solo se percibían a través de la lente de la estadística. Intentó estandarizar y entender los datos del hospital.

Mucho tiempo después de que acabara la guerra, Nightingale seguía presionando para mejorar las estadísticas médicas. Parte de su labor, que llevó a cabo con Farr, era impresionantemente mundana. Por ejemplo, trataron de estandarizar la descripción de diferentes enfermedades y causas de muerte. Farr se ocupaba de la cuestión técnica; Nightingale hacía campaña para que se adoptaran las ideas de Farr. Escribió al Congreso Estadístico Internacional en 1860 para pedir que los hospitales utilizaran los métodos de Farr y recabaran estadísticas según un estándar uniforme. No era un capricho: estandarizar las estadísticas significaba poder comparar hospitales distintos y aprender de ello. Muchos de nosotros solemos pasar por alto este tipo de bases estadísticas, pero, como hemos visto varias veces en este libro, sin unos estándares estadísticos bien definidos nada tiene sentido. Las cifras pueden confundirnos con facilidad si están desconectadas de una definición clara.

Es posible que Florence Nightingale fuera una activista audaz, pero además sus campañas se basaban en fundamentos muy sólidos.

El problema más claro de una idea decorativa inteligente es que los datos básicos sean endebles. La visualización, entonces, se limita a ocultar este hecho: un llamativo glaseado sobre un pastel estadísticamente podrido.

Un ejemplo ilustrativo es Debtris, una animación inolvidable que hace unos años produjo David McCandless, autor de La información es bella . [8] En ella se ven grandes bloques cayendo mientras suena una banda sonora de ocho bits, un homenaje al adictivo videojuego Tetris. El tamaño de los bloques equivale a su valor en dólares. A «60.000 millones de dólares: el coste estimado de la guerra de Irak en 2003», le sigue «3 billones de dólares: el coste total estimado de la guerra de Irak», y luego los ingresos de Walmart, el presupuesto de Naciones Unidas, el coste de la crisis financiera y muchos otros. Como decoración, es magnífico: el gráfico es chulísimo, la música se te queda en la cabeza y la revelación lenta de los diferentes costes te deja sin aliento, a veces te ríes y a veces te enfadas.

Pero los mismos elementos que hicieron de Debtris algo fantástico a la vista también servían para ocultar los problemas subyacentes. Debtris compara sin cesar manzanas estadísticas con naranjas estadísticas. Las acciones se comparan con los flujos. Es como comparar el coste total de una casa con el coste anual de alquilarla; no es una confusión trivial. Las cifras netas se ponen a la misma altura que las brutas; es como comparar los beneficios de una empresa con su facturación.

La sorprendente diferencia entre las comparaciones anteriores y posteriores del coste de la guerra de Irak resulta estar basada en una comparación injusta. (Aunque una comparación justa también mostraría una diferencia sorprendente.) La cifra antes de la guerra es una estimación limitada: el coste del presupuesto militar estadounidense. La cifra después de la guerra es muy amplia, incluye la cifra del coste de las vidas perdidas, el coste de los precios altos del petróleo, y una suma enorme para el coste de la inestabilidad macroeconómica, que se lleva parte de la culpa de la crisis financiera de 2008. Este coste estimado tan amplio no es irrazonable, pero sí lo es colocarlo junto a estimaciones de carácter muy diferente sin añadir comentario alguno. Lo que parece ser una comparación pura entre el antes y el después es, en realidad, una estimación limitada y anterior frente a una estimación amplia y posterior, de manera que se mide una cosa diferente en un tiempo diferente. Nadie se da cuenta de eso al contemplar la animación de Debtris.

Debtris se lanzó en 2010, y pronto se convirtió en mi ejemplo negativo favorito: la visualización es buenísima, pero los datos son malísimos. Un par de años después, me presentaron a David McCandless en una conferencia. Me sentí un poco mal. Siempre me había quejado de su trabajo en su ausencia, pero nunca había tenido la cortesía de mandarle un correo electrónico con mis comentarios. Pero tal vez él no supiera nada de todo esto. No pude evitar confesárselo.

—David, debería decirte que tengo ciertas preocupaciones respecto a tu animación Debtris.

—Sí, lo sé —contestó.

Me avergoncé un poco. En su favor hay que decir que sus obras más recientes son igualmente sorprendentes pero prestan más atención a los datos. Por ejemplo, una visualización parecida —The Billion-Pound O’Gram— sigue mezclando acciones y flujos, pero es mucho más transparente sobre ello. [9] Y algo más que lo excusa es que la única razón por la que pude saber que los datos de Debtris eran parciales e inconsistentes es que McCandless aportaba todas las referencias. Muchos no lo hacen.

De modo que la información es bella, pero la desinformación también puede serlo. Y producir desinformación bella es cada vez más fácil.

Antaño, los gráficos requerían un montón de tiempo y dolores de cabeza tanto para producirlos como para reproducirlos. Incluso algo tan simple como un gráfico con líneas rectas, bordes precisos y color exigía una habilidad experta y unos métodos de impresión caros. Es revelador que Edward Tufte, en un libro de 1983, dedique un espacio a deplorar el uso de patrones en blanco y negro con sombras diagonales porque provoca la incómoda sensación de un parpadeo. «Esta vibración moaré es probablemente la forma más común de desastres gráficos», se queja. Por entonces era habitual, pero hoy ha desaparecido. Siempre optamos por color en lugar de por sombras diagonales.

En la actualidad, tampoco se requiere una habilidad especial. Un gran abanico de programas convierte con facilidad las cifras en imágenes. Pero cualquier herramienta potente se debe usar con precaución, y la propia velocidad del proceso implica que se puedan crear gráficos en apariencia impresionantes sin una reflexión seria sobre los datos o sobre cómo describirlos.

La facilidad con que se crean estos gráficos solo es superada por la facilidad con que se comparten. Un rápido «Me gusta» en Facebook o un retuit en Twitter dará alas a la imagen. Ideas que se expresan mejor con palabras o cifras se convierten en gráficos porque es lo que mejor se divulga en las redes sociales. Por desgracia, el mecanismo de selección suele ser una mezcla de belleza y sorpresa, en lugar de pertinencia y precisión.

Veamos, por ejemplo, la experiencia de Brian Brettschneider, un científico experto en el cambio climático y aficionado a los mapas espléndidos. Celebró el día de Acción de Gracias de 2018 creando un mapa que mostraba «El pastel favorito de Acción de Gracias en cada región», en el que se incluía un pastel de coco para el Medio Oeste, un pastel de boniato para la Costa Oeste y un pastel de lima para el sur. Como británico, mis conocimientos sobre Acción de Gracias son limitados, y mi pastel favorito es el pastel de cerdo, pero me contaron que los estadounidenses pensaban que ese mapa no era correcto. ¿No había pastel de calabaza? ¿Ni pastel de manzana? El mapa —y la indignación— se hicieron virales en Twitter. Al senador Ted Cruz, un prominente político republicano, no le gustó que se dijera que los texanos preferían el pastel de lima: «#FakeNews», tuiteó.

Y tenía razón. Brettschneider se lo había inventado todo. Era una broma; el mapa era una parodia de todos los mapas malos que se hacían virales en internet. No obstante, después de que más de un millón de personas vieran el tuit, Brettschneider empezó a inquietarse. ¿Sabían que estaba bromeando? No sabemos quién pilló la broma, quién compartió el mapa indignado y quién creyó que era un hecho contrastado. Pero podemos estar bastante seguros de que el uso de un gráfico vívido le dio su poder viral. «Solemos considerar que los mapas contienen información precisa —escribe Brettschneider—. Si está en un mapa, será verdad, ¿no? Si hubiera colgado una lista humorística sobre los pasteles favoritos según la región, se habría ignorado olímpicamente. Pero, puesto que estaba en forma de mapa, daba la sensación de autenticidad.» [10]

Así es. Lo único en lo que discrepo con Brettschneider es en que no creo que el problema se limite a los mapas. Cualquier gráfico vívido tiene el potencial de hacerse viral, ya sea cierto, falso o un poco de ambas cosas. He empezado este libro con una advertencia: debemos prestar atención a nuestra reacción emocional ante las afirmaciones factuales que nos rodean. De la misma forma, las imágenes conectan con la imaginación y las emociones, y las compartimos con mucha facilidad antes de haber reflexionado un poco. Si no lo hacemos, correremos el riesgo de que su brillo nos ciegue.

La situación en el hospital de Scutari era catastrófica. Florence Nightingale escribió más tarde: «Para ojos inexpertos, los pabellones de Scutari eran magníficos. Para nosotros, en su primer estado, eran verdaderos sepulcros blancos, barracones para apestados». [11] Pero ¿por qué, exactamente, morían tantos soldados?

Una mala higiene es la explicación obvia para una perspectiva moderna: los gérmenes se transmitían sin traba alguna en unas condiciones insalubres que facilitaban las plagas. Pero la idea de que las enfermedades las transmitían los microbios, y que se podía luchar contra ellos con antisépticos y limpieza, aún no había calado. Muy pocos médicos habían oído hablar de ella, en general era una especulación en la que no creían. Nightingale estaba en la misma posición. Pensó que el alto número de muertes se debía a la falta de comida y suministros, un problema que trató de solventar con las campañas y la recaudación de fondos a través de The Times .

Sin embargo, también contrató a un equipo para que ayudara a limpiar el hospital, y en la primavera de 1855 esta «comisión sanitaria», llegada desde el Reino Unido, enjalbegó las paredes, eliminó la porquería y los animales muertos e higienizó las cloacas. La intención principal fue que el hospital no fuera tan desagradable, pero el efecto inmediato resultó ser una reducción de la tasa de muertes de más del 50 por ciento al 20 por ciento.

Florence Nightingale quiso comprender qué había ocurrido, y por qué. Y como Richard Doll y Austin Bradford Hill, creyó que podría saberlo si analizaba los datos con la atención suficiente. Sus escrupulosos registros lograron que esta mejora espectacular después del trabajo de la comisión sanitaria fuera muy clara.

Cuando Nightingale volvió de la guerra, la reina Victoria la convocó a una audiencia real. Nightingale la convenció para que apoyara a la Comisión Real que investigaba la salud del ejército. También recomendó que en la comisión se incluyera a William Farr, aunque el estatus social bajo de Farr implicó que no lo trataran bien: al final, su papel fue de consultor no remunerado de la comisión.

Nightingale y Farr concluyeron que la falta de higiene había provocado muchas muertes en los hospitales de la guerra de Crimea, y que la mayoría de los militares y profesionales médicos habían pasado por alto esta lección. El problema rebasaba el escenario de la guerra: la situación de la salud pública en los cuarteles, los hospitales civiles y más allá era un desastre. La pareja empezó a hacer campaña en pro de mejores medidas de salud pública, leyes más duras respecto a la higiene en propiedades arrendadas y mejoras de la limpieza en los cuarteles y los hospitales de todo el país. (36)

Nightingale fue la enfermera más famosa del país, pero era una mujer en un mundo de hombres, y tuvo que convencer a la plana mayor médica y militar, encabezada por el director general de la salud de Inglaterra, John Simon, de que llevaban toda la vida haciendo mal las cosas. En 1858, el doctor Simon escribió que las muertes debidas a enfermedades infecciosas eran «hablando claro, inevitables», y que no había nada que hacer para impedir las muertes futuras. Nightingale se propuso demostrar que estaba equivocado.

La hija de William Farr, Mary, oyó a escondidas una conversación entre su padre y Florence Nightingale. Mary recordaba que su padre había advertido a Nightingale sobre las críticas contra la clase dirigente: «Si lo haces, te crearás enemigos», y ella se puso en pie y contestó: «Después de lo que he visto, sabré defenderme». [12]

Nightingale escribió a su amigo el secretario de Guerra, Sidney Herbert: «Siempre que estoy furiosa, me desquito con un nuevo diagrama». [13] Las estadísticas habían sido el telescopio con el que percibía la verdad; ahora necesitaba un diagrama que también incitara a los demás a ver la verdad.

«Un buen gráfico no es una ilustración, sino un argumento visual», declara Alberto Cairo al principio de su libro How Charts Lie . [14] Como sugiere el título (Cómo mienten los gráficos), Cairo está preocupado. Si un buen gráfico es un argumento visual, un mal gráfico podría ser un garabato confuso, o también podría ser un argumento visual, pero engañoso y seductor. Sea como sea, al organizar y presentar los datos preparamos a los demás para que lleguen a ciertas conclusiones. Como un argumento verbal, también el argumento de un gráfico puede ser lógico o emocional, agudo o vago, claro o desconcertante, honesto o equívoco.

Debería señalar aquí que no todos los buenos gráficos son argumentos visuales. Algunas visualizaciones de datos no tienen el objetivo de ser persuasivas, sino exploradoras. Si estamos gestionando un grupo de datos complejo, nos facilitará mucho las cosas convertirlo en unos pocos gráficos diferentes para ver a qué nos enfrentamos. Las tendencias y los patrones resaltarán de inmediato si la organización de los datos es la correcta. Por ejemplo, el experto en visualización Robert Kosara recomienda organizar los datos lineales en una espiral. Si hay un patrón periódico en los datos —por ejemplo, que se repite cada siete días o cada tres meses—, podría quedar oculto por otras fluctuaciones en una organización convencional pero será evidente en una organización en espiral.

De manera similar, cierto tipo de problemas son patentes de inmediato cuando los datos se convierten en imágenes. Supongamos una base de datos que recoge la altura y el peso de decenas de miles de pacientes de hospital. ¡Algunos de ellos miden quince o diecisiete metros! Debe de ser un error de escritura. Cientos de ellos pesan cero kilos. La causa de esto puede ser que el enfermero o el médico que rellenó el formulario electrónico no pesó al paciente, de modo que pulsó «enter» y pasó a la siguiente casilla. Estos problemas no se mostrarán si le pedimos al ordenador que calcule la media o la desviación estándar, o si analizamos columnas de datos manualmente. Por el contrario, si miramos una imagen de los datos, veremos el problema en un segundo.

Pero presumamos que ya hemos explorado las cifras y que ahora queremos convertirlas en un argumento visual. La recomendación típica para los consultores y los investigadores académicos que presentan un gráfico es incluir un título o unas palabras que dirijan la atención a las características clave de los datos y que inciten a sacar una conclusión. [15]

Say it with Charts , la biblia de los consultores, clarifica mucho este proceso. En primer lugar, asegura su autor, Gene Zelazny, debemos decidir qué queremos decir con el gráfico. Una vez que lo sepamos, se nos ocurrirá una comparación específica. Esta, a su vez, nos guiará para escoger el tipo de gráfico: un diagrama de dispersión, un grafo línea, un gráfico de barras o un gráfico circular o de pastel. (37) Por último, resaltaremos el mensaje en el título del gráfico. No nos limitaremos a escribir: «Número de contratos, enero-agosto», sino: «El número de contratos ha aumentado», o, quizá, «El número de contratos ha estado fluctuando», dependiendo de si queremos poner el énfasis en la tendencia al alza o en las variaciones de la tendencia. La visión de Zelazny consiste en que el consultor le dice al lector lo que debe pensar. Tanto los gráficos como las palabras están pensados para respaldar el mensaje.

Soy consciente de que hay algo desconcertante en comenzar este proceso con la conclusión y luego determinar cómo presentar los datos para respaldarla. Pero seamos justos: gran parte de la comunicación funciona así. Los artículos de los diarios comienzan con un titular; el texto subsiguiente es una explicación. Incluso un artículo científico comienza con un resumen que tiene una función parecida a la de los titulares de los periódicos: nos dice qué ha ocurrido y qué significa eso. Un buen periodista no comienza su trabajo con una conclusión en mente; un buen científico no decide los resultados antes de llevar a cabo los experimentos. (No puedo dar fe de lo que hace un buen consultor.) Pero cuando los científicos y los periodistas han descubierto algo interesante, dan a los lectores algunas pistas de lo que significa. Lo mismo ocurre con los diseñadores de gráficos.

Edward Tufte, el influyente diseñador de información, admira los gráficos que son densos y complejos con un mínimo de decoración o anotaciones. La introducción a uno de sus libros, Envisioning Information , advierte a los lectores: «Las ilustraciones complementan un estudio profundo. Son tesoros, complejos e ingeniosos, repletos de significado». Observa con atención. Piensa. Repara en los detalles. Para Tufte, el gráfico ideal invita al lector a sentarse con una taza de café y fijarse en todos los matices. «Los diseños con datos superficiales y escasos —advierte— provocan sospechas, y con razón, sobre la calidad de las mediciones y el análisis.» [16]

Puede que Tufte tenga razón, aunque, como ya deberíamos saber a estas alturas, la densidad de datos del gráfico no es garantía de que los datos sean fiables: un gráfico que presente pocos datos de manera sencilla puede ser impecable, mientras que un gráfico intrincado puede estar repleto de datos de baja calidad.

Incluso con cifras contrastadas, un gráfico detallado para pedir un café puede ser persuasivo sin ser informativo. Un ejemplo magnífico es la presentación de datos sobre desigualdad que apareció en la página web de The New Yorker en 2013. La infografía, diseñada por Larry Buchanan, imita el icónico mapa del metro de Nueva York. Los internautas pueden clicar en las líneas de metro y ver cómo cambian los ingresos medios durante el trayecto. Es una visualización de datos tipo «pato»: los gráficos de ingresos altos y bajos se parecen a las rutas de metro, y copian con detalle los distintivos elementos de diseño del mapa y las señalizaciones del metro de Nueva York. [17]

Lo que hace que la infografía sea persuasiva es que nos invita a hacer una comparación natural e imaginar inmediatamente a las personas que representa: observamos la variación en los ingresos a lo largo de una línea que recorre diferentes barrios, captamos la gran desigualdad que abarca un breve trayecto de metro, y nos imaginamos a los personajes, rozándose los hombros en el vagón. Los ricos y los pobres están tan juntos, son tan parecidos en algunos aspectos y, aun así, tan diferentes. La infografía actúa como un puñetazo emocional.

DESIGUALDAD Y EL METRO DE NUEVA YORK

La ciudad de Nueva York tiene un problema con la desigualdad de ingresos . Y va a peor: la parte alta del espectro está ganando y la parte baja está perdiendo. A lo largo de las líneas de metro, los ingresos varían desde la pobreza hasta una riqueza considerable. Esta infografía interactiva representa los cambios gracias a los datos de renta media, del Departamento del Censo de Estados Unidos , contrastados con el censo de las paradas de metro.

Pero ¿es informativo? No demasiado. A medida que vamos clicando, es muy difícil enterarnos de algo que no supiéramos ya. Es difícil comparar una línea con otra o detectar patrones que no sean los más obvios.

Es algo que queda patente cuando leemos el breve artículo que acompaña la infografía, que está lleno de hechos que no se deducen fácilmente del gráfico mismo. La renta media más alta de un tramo del censo relacionado con el metro en la ciudad de Nueva York fue de 205.192 dólares. La más baja, de 12.228 dólares. El artículo también nos dice qué líneas de metro tienen las rentas más altas y más bajas, y la diferencia más acentuada entre dos estaciones dadas, aunque no está muy claro por qué alguna de estas informaciones pueda ser útil. Se resalta que la desigualdad de la renta en Manhattan es similar a la desigualdad de Lesoto o Namibia. ¿Eso es malo? Parece malo. Si resulta que siempre llevamos encima una lista sobre la desigualdad en cada país del planeta, nos daremos cuenta de que es malo. Pero ¿la llevamos? El objetivo del gráfico no es transmitir información, sino tocarte la fibra. Si el artículo hubiera comparado la desigualdad de la renta en Nueva York con otras ciudades globales como Londres o Tokio, u otras ciudades estadounidenses como Chicago y Los Ángeles, quizá habríamos aprendido algo que mereciera la pena.

El resultado es llamativo, pero nos informa menos que un mapa. Es una obra de arte persuasiva que pretende ser una obra de análisis estadístico. Nos han recordado enfáticamente algo que ya creíamos. Sentimos más implicación y emoción, pero ¿estamos ahora mejor informados?

No hay nada malo en las polémicas —yo mismo participo en ellas a veces con mis artículos—, pero deberíamos ser sinceros con nosotros mismos sobre lo que tenemos frente a los ojos.

Otro ejemplo es un gráfico de Simon Scarr, un experimentado diseñador de Thomson-Reuters. El gráfico representa las muertes en Irak cada mes entre 2003 y 2011. Es un gráfico de barras invertido: cuantas más muertes en un mes, más larga es la barra invertida. Scarr pintó estas barras de color rojo con la intención de que el gráfico parezca la sangre de una herida terrible en lo alto de la página. Por si el mensaje todavía pudiera parecer ambiguo, el título del gráfico es: «El baño de sangre en Irak». Si el gráfico de Larry Buchanan sobre la desigualdad y el metro nos toca la fibra, el gráfico de Scarr nos arranca el corazón del pecho. No fue casualidad que ganara un premio de diseño. [18] Y, al contrario que el diagrama del metro, el gráfico de Scarr nos da una información relevante: es persuasivo e informativo.

Andy Cotgreave y Simon Scarr

Pero cuando Andy Cotgreave, experto en visualización de datos, vio el gráfico de Scarr, probó un experimento. En primer lugar, cambió el color por un azul-gris corporativo. Luego, le dio la vuelta. Por último, cambió el título de «El baño de sangre en Irak» por «Irak: muertes a la baja». El cambio en el impacto emocional es sobrecogedor. El gráfico de Scarr incitaba a la indignación pura. El del Cotgreave es sobrio, casi tranquilizador. ¿Cuál es mejor? Depende del mensaje. El de Scarr gime: «¡Oh, humanidad…!». Y el de Cotgreave declara con calma: «Lo peor ya ha pasado». Ambos mensajes son justos. Es un recordatorio de que las elecciones más simples en cuanto al color y la presentación pueden cambiar el tono del gráfico y cómo lo percibirán los demás, de la misma forma que nuestro tono de voz puede cambiar espectacularmente cómo se recibirán nuestras palabras. [19]

¿Cómo podían un estadístico de cuna humilde, William Farr, y una mera mujer, Florence Nightingale, ganarles la partida a los tozudos médicos y soldados de la clase dirigente victoriana?

En primer lugar, debían garantizar que sus datos eran indiscutibles. Facta, facta, facta ! Farr y Nightingale sabían muy bien que sus enemigos políticos examinarían su trabajo con lupa. En un revelador intercambio de cartas, Nightingale advertía a Farr que se preparase para un ataque por su último análisis estadístico. La respuesta de Farr mostraba la confianza que tenía en su trabajo: «Esperemos, y no apretemos el gatillo aún. No vamos a disparar al aire, como a quien le espanta una mosca. Dejemos que señalen nuestros “errores”, y, si son errores, los admitiremos sin problemas. Pero lo que no podrán será poner en duda nuestros fundamentos ni derrumbar nuestros pilares». [20]

Tenían que presentar sus hallazgos. Nightingale envió a varias personas su «diagrama de la rosa» en 1858, y lo publicó a principios de 1859. Fue solo unos pocos años después de su experiencia en el hospital de Scutari, y meses después de que el doctor John Simon afirmara que las enfermedades contagiosas eran prácticamente inevitables. El diagrama de la rosa es un argumento visual brillante. He visto una de las impresiones originales, en la biblioteca de la Royal Statistical Society. Es impresionante, alarmante, una hermosa estructura de porciones que muestran las muertes por enfermedades infecciosas antes y después de las mejoras sanitarias en Scutari.

Si quisiéramos burlarnos del diagrama, diríamos que es un gráfico circular o de pastel con esteroides. Técnicamente, es un «diagrama de área polar», a buen seguro el primero de la historia. Pero no es una presentación austera de una verdad estadística. Nos cuenta una historia.

Para ver lo convincente que es como argumento retórico, consideremos una presentación alternativa con un gráfico de barras (el ejemplo siguiente se basa en un gráfico del biógrafo de Nightingale, Hugh Small, empleando los datos de Farr).

A primera vista, el gráfico de barras de Small es más claro y fácil de comprender. Pero lleva al espectador a la conclusión errónea. Centra la atención en el terrible número de muertes de enero y febrero de 1855, lo cual podría hacernos pensar que un invierno especialmente duro provocó las muertes y que luego la primavera redujo las bajas. También da la impresión de que el declive de las muertes es espectacular pero escalonado: un proceso más que un cambio radical.

El diagrama de área polar, por el contrario, divide el balance de muertes en dos períodos: antes y después de las mejoras sanitarias. Al hacerlo, crea una discontinuidad evidente que con los datos en frío es menos clara. Puesto que el diagrama de área polar representa las muertes en proporción con el área de las porciones en lugar de con la altura de las barras, también disimula ligeramente lo terribles que fueron enero y febrero de 1855, pero los agrupa en el período de «antes de la comisión sanitaria».

Nightingale quería que la importancia de la mejora sanitaria saltara a la vista y convencer al lector de que la experiencia de Scutari se podría repetir en hospitales, cuarteles e incluso viviendas privadas de todo el Imperio británico. Creó la potente estructura de «antes y después» para reforzar su argumento.

¿Se trata de camuflaje disruptivo? Quizá. Me inclino a decir que no, aunque solo sea porque los datos son sólidos y están a la vista de todos. Al contrario que Debtris, no se basa en estadísticas parciales ni en comparaciones inútiles; al contrario que el diagrama del metro y la desigualdad, no hay mucho ruido y pocas nueces. Se parece más a «El baño de sangre de Irak», pero es más sutil en cómo nos invita a sacar conclusiones. Pocas valoraciones del diagrama de la rosa resaltan lo hábil que es al dirigir al lector hacia una interpretación de los datos, y no otra. Por suerte, la idea era verdad y era importante; la retórica visual ayudó a los lectores a llegar a una conclusión que además era la correcta.

Nightingale explicó a Sidney Herbert que el diagrama «tiene la intención de influir por los ojos lo que no logramos transmitir al cerebro del lector, que solo lee palabras». Para que su diagrama llegara a todos los ojos posibles, Nightingale le pidió a la escritora radical Harriet Martineau que escribiera un libro conmovedor sobre la guerra de Crimea y el sufrimiento de los soldados británicos. Martineau había leído los informes de Nightingale y los elogiaba como «una de las creaciones políticas o sociales más impresionantes que se ha visto nunca». Nightingale incluyó el diagrama de área polar como una portada desplegable del libro de Martineau. No lo leyeron tantos soldados como hubiese sido deseable —el ejército lo prohibió en las bibliotecas y los cuarteles militares—, [21] pero Nightingale tenía en mente un público más particular para su diagrama, como le dijo a Herbert:

Solo los científicos se fijan en los apéndices de los informes, y este es para el público corriente […]. Ahora bien, ¿cuál es su público corriente? (1) La reina; (2) el príncipe Alberto; […] (7) todos los reyes de Europa a través de sus embajadores y ministros; (8) todos los comandantes del ejército; (9) todos los médicos de los regimientos y los oficiales médicos […]; (10) los directores generales de salud de ambas cámaras [del Parlamento]; (11) todos los periódicos, las gacetas y las revistas.

Los veteranos médicos que habían sostenido que no se podía hacer nada fueron aceptando poco a poco las razones de Nightingale para mejorar la higiene. En la década de 1870, el Parlamento aprobó varias leyes sobre salud pública. La tasa de muerte en el Reino Unido empezó a caer, y la esperanza de vida empezó a crecer.

Lo que hace que la historia de Florence Nightingale sea tan impactante es que fue capaz de ver las estadísticas a la vez como herramientas y como armas. Valoraba la importancia de tener fundamentos sólidos tales como las tediosas tareas de estandarizar las definiciones y lograr que todos cumplimentaran los formularios, y de realizar análisis «absolutamente objetivos», inmunes a los ataques de los críticos. Pero también comprendió la necesidad de dar un cambio de imagen a los datos, presentarlos de la manera más convincente. Creó una imagen con el poder suficiente para cambiar el mundo.

Florence Nightingale estuvo en el lado bueno de la historia, pero muchas de las personas que utilizan gráficos parciales y engañosos no lo están. Los que recibimos estas hermosas visualizaciones debemos poner en marcha todo lo que hemos aprendido en este libro hasta el momento.

En primer lugar —y lo más importante, puesto que el sentido visual es tan visceral—, fíjate en tu reacción emocional. Concédete un segundo para percatarte de cómo hace que te sientas el gráfico: ¿triunfante, a la defensiva, enfadado, festivo? Ten en cuenta este sentimiento.

En segundo lugar, asegúrate de que entiendes la información básica que sustenta el gráfico. ¿Qué significan realmente los ejes? ¿Entiendes lo que se mide o se cuenta? ¿Tienes el contexto necesario para comprender, o el gráfico solo muestra unos pocos datos? Si el gráfico refleja un análisis complejo o los resultados de un experimento, ¿comprendes lo que se ha hecho? Si no estás en posición de valorarlo, ¿confías en quienes sí lo están? (¿O has buscado, quizá, una segunda opinión?)

Cuando observes visualizaciones de datos, te irá mucho mejor si tienes en cuenta que es posible que alguien quiera convencerte de algo. No hay nada malo en los gráficos ingeniosamente persuasivos, como tampoco lo hay en las palabras ingeniosamente persuasivas. Y no hay nada malo en que te convenzan y cambies de opinión. Esto es de lo que vamos a ocuparnos ahora.

Décima regla

Mantén la mente abierta

Una persona con una convicción es una persona difícil de cambiar. Le dirás que no estás de acuerdo, y mirará hacia otro lado. Le mostrarás hechos y cifras, y cuestionará las fuentes. Apelarás a la lógica, y dirá que no lo entiende.

LEON FESTINGER , HENRY RIECKEN y STANELY SCHACHTER , Cuando las profecías fallan [1]

I rving Fisher fue uno de los más grandes economistas que han existido. [2]

«Avanzado entre diez años y dos generaciones a su época», opinó el primer premio Nobel de Economía, Ragnar Frisch, en la década de 1940, más de medio siglo después de que el genio de Fisher empezara en esta disciplina. Paul Samuelson, que ganó el premio Nobel de Economía un año después que Frisch, declaró que la tesis doctoral de Irving Fisher, escrita en 1891, «fue la mejor disertación doctoral sobre economía que se ha escrito nunca».

Esto es lo que pensaban los colegas de Fisher. Pero el público también lo adoraba. Hace cien años, Irving Fisher era el economista más famoso del planeta. Sin embargo, a Fisher ahora solo lo recuerdan los economistas a los que les interesa la historia. Ya no es un nombre familiar como Milton Friedman, Adam Smith o John Maynard Keynes, su joven contemporáneo. Esto se debe a que a Irving Fisher le ocurrió algo terrible, y también a su reputación, algo que contiene una lección que nos puede servir a todos.

Sin duda, la caída de Fisher no se debió a una falta de ambición. «¡Hay tantas cosas que quiero hacer! —le escribió a un viejo compañero de clase mientras estudiaba en Yale—. Siempre me parece que no tengo tiempo para hacer todo lo que deseo. Quiero leer mucho. Quiero escribir un montón. Quiero ganar dinero.»

Era comprensible que el dinero fuera importante para él. Su padre había muerto de tuberculosis la misma semana en que Irving llegó a Yale. La motivación y el intelecto lo mantuvieron a flote: ganó premios en griego y latín, en álgebra y matemáticas, en disertaciones públicas (quedó en segundo puesto, justo detrás del que sería secretario de Estado), y era, a la vez, un estudiante modelo y miembro del equipo de remo. Pero, entre todos estos logros, el jovencito debía conseguir fondos para sus estudios; comprendió lo que era pasarlas canutas y estar rodeado de riqueza.

A los veintiséis años, sin embargo, Fisher se vio colmado con una pequeña fortuna. Se casó con una compañera de la infancia, Margaret Hazard, que era hija de un acaudalado industrial. La boda de Irving y Margaret, en 1893, fue lo bastante suntuosa para que informara de ella The New York Times , con dos mil invitados, tres sacerdotes, un banquete exótico y un pastel de bodas de treinta kilos. Su luna de miel de catorce meses los llevó por toda Europa y, al volver, se instalaron en una mansión recién construida en el número 460 de Prospect Street, en New Haven. El padre de Margaret la había erigido durante su ausencia, y contaba con biblioteca, sala de música y varios despachos espaciosos.

Hay tres cosas que debes saber de Irving Fisher.

En primer lugar, era un fanático de la salud. Algo comprensible. La tuberculosis había matado a su padre y, catorce años después, casi lo mató a él. No es de extrañar que adoptara un régimen harto fastidioso: se abstenía de consumir alcohol, tabaco, carne, té, café y chocolate. Un invitado a una cena disfrutó de la hospitalidad pero se fijó en la extravagancia de Fisher: «Mientras yo me deleité con una sucesión de manjares, él se limitó a un poco de verdura y un huevo crudo». [3]

No era únicamente una cuestión personal: Fisher era un evangelista de la salud y la nutrición. Fundó el Instituto de Extensión de la Vida y convenció a William Taft, que acababa de dejar la presidencia del país, para que fuera el director. (Puede parecer una elección irónica: Taft era obeso, el hombre más gordo que ha sido presidente. Su problema de peso, no obstante, lo ayudó a interesarse por la dieta y el ejercicio.) En 1915, cuando Fisher tenía casi cincuenta años, publicó un libro titulado How to Live: Rules for Healthful Living Based on Modern Science . (¡Cómo vivir! Eso sí que es una ambición.) Fue un superventas, y desde una perspectiva moderna es hilarante. «Abogo por tomar el sol […], el sentido común debe dictar la intensidad y la duración»; «es importante practicar la masticación […], masticar hasta el punto de que traguemos de forma natural e involuntaria». Incluso entró en el debate sobre cuál es el ángulo correcto de los pies al caminar: «entre siete y ocho grados de convergencia en cada pie». [4]

Y también aparece una breve sección sobre eugenesia. A esta el tiempo no le ha sentado bien.

Pero, aunque es fácil burlarse del libro, en muchos aspectos How to Live era tan avanzado a su tiempo como los análisis económicos de Fisher. Aplicó el pensamiento científico a la cuestión del bienestar. Describió ejercicios detallados, defendió el mindfulness y, en un momento en que la mayoría de los médicos eran fumadores, advirtió de que el tabaco provocaba cáncer.

Esto es lo segundo que debes saber acerca de Irving Fisher: creía en el poder de los análisis numéricos y racionales, en la economía y en todo lo demás. Calculó el coste económico neto de la tuberculosis. Llevó a cabo investigaciones experimentales sobre el vegetarianismo e incluso sobre la masticación, que descubrió que mejoraba la resistencia. (Un anuncio de 1917 para los cereales Grape Nuts incluía una recomendación del profesor Fisher.) En cierto punto de How to Live , se detiene un momento para informar al lector de que «en el estudio moderno de la vestimenta científica hay una nueva unidad, el “vest”. Es una unidad técnica para medir el “poder calorífico” de la vestimenta».

Se puede aducir que, en ocasiones, su amor por los números le hizo descarriarse. Por ejemplo, cuando Fisher cuantificó los beneficios de la prohibición del alcohol, generalizó, a partir de un estudio reducido, que el alcohol en un estómago vacío causa que los trabajadores sean un 2 por ciento menos eficientes. Fisher calculó que la prohibición sumaría 6.000 millones de dólares a la economía estadounidense, lo cual, en aquella época, era un incremento espectacular. En el primer capítulo hemos visto que los conocimientos artísticos de Abraham Bredius le habían dado razones para creer que la falsificación de Han van Meegeren era un auténtico Vermeer. De manera similar, los conocimientos estadísticos de Fisher le permitieron hacer grandes cálculos a partir de unos fundamentos endebles. Su convicción profunda sobre los perjuicios del alcohol socavó su riguroso razonamiento estadístico. [5]

Y también está el dinero; esa es la tercera característica que debes conocer. Irving Fisher era rico, y no solo por la herencia que había recibido su mujer. Ganar dinero era una cuestión de orgullo para él; no quería depender de su esposa. Tenía los derechos de autor por el libro How to Live . Tenía sus inventos, sobre todo una forma de organizar las tarjetas de empresa que fue la precursora del Rolodex y que vendió a una empresa de material de oficina por 660.000 dólares en efectivo —varios millones al cambio de hoy—, un puesto en la junta y un montón de acciones.

Fisher dedicó sus investigaciones académicas a una gran operación empresarial llamada Instituto de Índices Numéricos. Vendía datos, previsiones y análisis, en «La página empresarial de Irving Fisher», a varios periódicos de Estados Unidos. Los pronósticos eran una extensión natural de los datos y los análisis. Al fin y al cabo, si queremos comprender el mundo, no siempre es porque el placer intelectual de comprenderlo sea un fin en sí mismo. A veces nos interesa captar la situación actual para anticiparnos, y quizá beneficiarnos, de lo que ocurrirá después.

Con esta plataforma, Fisher pudo publicitar su estrategia de inversión, que a grandes rasgos consistía en apostar por el crecimiento estadounidense comprando acciones de las nuevas corporaciones industriales con dinero prestado. Este dinero prestado, a menudo, se llama «apalancamiento», puesto que magnifica tanto los beneficios como las pérdidas.

Pero durante la década de 1920 los inversores en el mercado de acciones no tenían que preocuparse mucho por las pérdidas. Los precios de las acciones estaban por las nubes. Cualquiera que hubiera hecho inversiones de apalancamiento en este crecimiento tenía infinitas razones para creerse muy listo. Fisher escribió a su viejo amigo de la infancia para decirle que había cumplido con su ambición. «¡Todos estamos ganando un montón de dinero!»

En el verano de 1929, Irving Fisher —autor superventas, inventor, amigo de presidentes, emprendedor, abanderado de la salud, columnista, pionero estadístico, el mejor economista académico de su generación y multimillonario— pudo jactarse frente a su hijo de que él mismo, y no la familia Hazard, había pagado la renovación de la mansión familiar.

Este logro era importante para él. Su padre no había vivido para ver que su hijo de diecisiete años se había convertido en una de las figuras más respetadas de su época. Mientras Fisher contemplaba junto a su hijo la mansión reformada, era posible, quizá, perdonarle su orgullo. Pero estaba al borde de un precipicio financiero.

El mercado de acciones se desplomó en otoño de 1929. La media industrial del índice Dow Jones cayó más de un tercio entre comienzos de septiembre y finales de noviembre. Pero no fue el crac de Wall Street lo que acabó con Fisher, al menos, no inmediatamente. El crac, por descontado, fue un cataclismo financiero, mucho más grave que la crisis bancaria de 2008. La Gran Depresión que le siguió fue la mayor calamidad económica en tiempos de paz que sufría el mundo occidental. Fisher corría más riesgo que otros, puesto que sus inversiones se basaban en el apalancamiento, lo cual magnificaba tanto las ganancias como las pérdidas.

Pero se necesitaba algo más que una inversión apalancada en una burbuja financiera para arruinar a Fisher. Era imprescindible la tozudez. El desplome tuvo sus momentos dramáticos, pero no fue solo una cuestión de golpes como el Jueves Negro o el Lunes Negro. Hay que entenderlo como una caída en espiral punteada por breves repuntes, desde los 380 puntos en septiembre de 1929 a poco más de 40 en verano de 1932. Si Fisher hubiera reducido sus pérdidas y salido del mercado a finales de 1929, no le habría ido mal. Podría haber vuelto a sus investigaciones académicas y sus muchas otras aficiones, y su vida lujosa financiada por las ganancias de muchos años y por sus ingresos como autor y empresario.

No obstante, Fisher redobló sus convicciones. No le cabía duda de que el mercado volvería a subir. Hizo varias declaraciones sobre cómo el crac «iba a deshacerse de los fanáticos» y que reflejaba «la psicología del pánico». Dijo públicamente que la recuperación era inminente. No fue así.

Y, lo más importante, no solo continuó con las inversiones en el mercado. El convencimiento de que tenía razón le hizo seguir confiando en el dinero prestado con la esperanza de ganar más. Una de sus mayores inversiones fue en Remington Rand, después de la venta de Index Visible. El precio de la acción lo dice todo: 58 dólares antes del crac, 28 dólares pocos meses después. Fisher podría haberse dado cuenta de que el apalancamiento suponía un riesgo terrible. Pero no fue así: pidió prestado más dinero para invertir, y pronto el precio de la acción cayó a un dólar. Era el camino perfecto a la ruina.

Pero no deberíamos apresurarnos a juzgar a Fisher. Incluso al más listo de la clase —Irving Fisher solía serlo— le cuesta cambiar de opinión.

Robert Millikan, contemporáneo de Irving Fisher, no era un personaje menos distinguido. No obstante, sus intereses diferían un poco: Millikan era físico. En 1923, mientras Estados Unidos devoraba los consejos económicos de Fisher, Millikan recibió el premio Nobel.

A pesar de todos sus logros, Millikan es famoso, sobre todo, por un experimento tan simple que podría haberlo hecho un colegial: el experimento de «la gota de aceite», en el que una nube de gotas de aceite salida de un atomizador de perfume recibe una carga eléctrica mientras flota entre dos placas electrificadas. Millikan podía ajustar el voltaje entre las placas hasta que las gotas quedaban suspendidas, sin moverse. Y, puesto que podía medir el diámetro de las gotas, podía calcular su masa y también la carga eléctrica que estaba compensando la fuerza de la gravedad. Esto, en efecto, le permitió calcular la carga eléctrica de un solo electrón.

Yo fui uno de los innumerables estudiantes que intentó replicar este experimento en la escuela, pero debo decir que fui incapaz de acercarme a los resultados de Millikan. Hay muchos detalles que tener en cuenta; en particular, que el experimento depende de medir correctamente el diámetro de una diminuta gota de aceite. Si la medición es errónea, todos los cálculos se van al traste.

Ahora sabemos que ni siquiera Millikan obtuvo unos resultados tan claros como afirmó. Omitió de manera sistemática observaciones que no le interesaban, y mintió sobre ellas. (También minimizó la contribución de un ayudante, Harvey Fletcher.) Los historiadores de la ciencia debaten sobre la seriedad de estas selecciones por conveniencia, tanto en el aspecto ético como en el práctico. Lo que parece claro es que, si el mundo científico hubiera conocido los resultados de Millikan, no habría estado tan seguro de que la respuesta era correcta. Y eso no habría estado mal, porque no era correcta. El resultado de Millikan era demasiado bajo. [6]

El carismático premio Nobel Richard Feynman señaló, a principios de la década de los setenta, que el proceso de enmendar el error de Millikan con unas mediciones mejores fue algo extraño: «Si se dibuja una gráfica de la medida de la carga en función del tiempo, se descubre que un dato es un poco más grande que el de Millikan, y el siguiente es un poco más grande que ese, y el siguiente es un poco más grande que ese, hasta que al final se asientan en un número que es mayor. ¿Por qué no descubrieron directamente que el nuevo número era superior?». [7]

La respuesta es que siempre que una cifra se acercaba a la de Millikan, se aceptaba sin hacer demasiadas preguntas. Cuando la cifra parecía errónea, la miraban con escepticismo. Se encontraban razones para rechazarla. Como hemos visto en el primer capítulo, las preconcepciones son algo potente. Filtramos la información nueva. Si concuerda con lo que esperamos, es más probable que la aceptemos.

Y, dado que la estimación de Millikan era demasiado baja, era extraño que los resultados de las mediciones fueran más bajos. Solían ser sustancialmente más altas que las de Millikan. Aceptarlas fue un proceso largo y gradual. No ayudó el hecho de que hubiera ocultado algunas de sus mediciones para pasar por un científico excelente. Pero podemos estar seguros de que eso habría ocurrido de todas formas, porque un estudio posterior halló el mismo patrón de convergencia gradual en otras estimaciones de constantes físicas, como el número de Avogadro o la constante de Planck. (38) La convergencia continuó en las décadas de 1950 y 1960, e incluso también en la de 1970. [8] Es una demostración clara de que incluso los científicos que miden hechos esenciales e invariables filtran los datos para que encajen en sus preconcepciones.

No debería ser algo del todo sorprendente. El cerebro siempre trata de darle sentido al mundo que lo rodea basándose en información incompleta. Hace predicciones sobre lo que cabe esperar, y suele rellenar los huecos a partir de datos llamativamente escasos. Por esta razón podemos comprender una conversación telefónica corriente aunque haya mala conexión, hasta el punto de que información nueva como un número de teléfono o una dirección se sobrepone a las interferencias. El cerebro suple las lagunas, y, así, vemos lo que esperamos ver y oímos lo que esperamos oír, igual que los sucesores de Millikan encontraron lo que esperaban encontrar.

Solo cuando no podemos rellenar los huecos nos damos cuenta de lo mala que es la conexión.

Incluso olemos lo que esperamos oler. Cuando los científicos hicieron oler algo a sujetos experimentales, sus reacciones fueron diametralmente opuestas dependiendo de si les habían dicho «Es el aroma de un queso de primera categoría» o «Es el hedor de una axila». [9] (Se trataba de ambas cosas: olían una molécula aromática que estaba presente tanto en quesos blandos como en los pliegues corporales.)

Este proceso de sentir lo que esperamos sentir es general. En el estudio del queso, era visceral. En el caso de la carga del electrón o del número de Avogadro, era cerebral. En ambos casos, parece haber sido inconsciente.

Pero también podemos filtrar información nueva conscientemente porque no queremos que nos estropee el día. En el primer capítulo nos encontramos con estudiantes que estaban dispuestos a pagar para que no les hicieran una prueba de herpes, y también con inversores que preferían no mirar el estado de sus carteras por si las noticias eran malas. He aquí otro ejemplo: en 1967 se publicó un estudio que pedía a un grupo de universitarios que escucharan discursos grabados de estudiantes de instituto y que juzgaran la convicción y la sinceridad de cada uno de ellos. Después de cada charla, les daban una hoja donde puntuarlos.

No obstante, había un truco. Las voces estaban enmarañadas con molestas interferencias. Les dijeron a los sujetos experimentales: «Puesto que se grabaron con una grabadora pequeña y portátil, hay bastantes interferencias eléctricas. Las interferencias se pueden “minimizar” pulsando y dejando de pulsar inmediatamente el botón de control. Si se pulsa el botón varias veces seguidas, se reducen un poco las interferencias y otros ruidos». [10]

Bien. Como habrás adivinado, en el experimento había algo de engaño. Algunos universitarios eran cristianos comprometidos, y otros eran fumadores empedernidos. Uno de los discursos se basaba en un viejo panfleto ateo titulado El cristianismo es el mal ; otro consistía en una «refutación acreditada de los argumentos que relacionan el tabaco con el cáncer de pulmón», y el tercero defendía con autoridad similar el hecho de que el tabaco sí causaba cáncer.

Como hemos visto, todos somos capaces de filtrar metafóricamente la información que nos llega; descartamos unas ideas y nos aferramos a otras. En este experimento, el filtro era más literal: interferencias que enturbiaban los mensajes que los sujetos debían escuchar y evaluar. Pulsar el botón eliminaba los chisporroteos y los chiflidos, pero no todos lo pulsaban en cada discurso. Quizá no te sorprenda que los cristianos dejaran que el alegato ateo se ahogara en interferencias. Los fumadores pulsaron el botón repetidamente para escuchar que su hábito era perfectamente seguro, pero dejaron que las interferencias flotaran cuando la otra charla les daba noticias que no querían escuchar.

Una de las razones por las que los hechos no siempre nos hacen cambiar de opinión es que estamos muy dispuestos a evitar verdades incómodas. En la actualidad no necesitamos pulsar ningún botón para reducir las interferencias. En las redes sociales escogemos a quién seguir y a quién bloquear. Una gran variedad de canales por cable, podcasts y vídeos nos permiten decidir qué escuchar y qué ignorar. Tenemos más opciones que nunca, y es indudable que las utilizamos.

Si tienes que enterarte de hechos desagradables, no te preocupes: podrás recordarlos de forma selectiva. Esta fue la conclusión a la que llegaron Baruch Fischhoff y Ruth Beyth, dos psicólogos que hicieron un elegante experimento en 1972. Llevaron a cabo una encuesta en la que preguntaron a estudiantes (varones y mujeres) cuáles eran sus predicciones acerca de la inminente visita de Richard Nixon a China y la Unión Soviética. ¿Qué probabilidades había de que se reunieran Nixon y Mao Zedong? ¿Qué probabilidades había de que Estados Unidos reconociera diplomáticamente a China? ¿Anunciarían la URSS y Estados Unidos un programa espacial conjunto?

Fischhoff y Beyth querían saber cómo los sujetos del experimento recordarían más adelante sus pronósticos, que eran precisos y que debieron escribir en un papel. (Por lo general, nuestros pronósticos son predicciones vagas que hacemos en medio de una conversación; pocas veces llegamos a escribirlos.) Así que cabría esperar que las cifras cuadraran. Pero no fue así: los sujetos se autoadularon sin remedio. Si habían escrito que la probabilidad de un acontecimiento dado era del 25 por ciento, y luego ese acontecimiento se había confirmado, ellos recordaban haber escrito una probabilidad del 50 por ciento. Si un sujeto había escrito que la probabilidad de otro acontecimiento era del 60 por ciento, y luego eso no había ocurrido, recordaba que había escrito una probabilidad del 30 por ciento. El artículo de Fischhoff y Beyth se tituló «Sabía que iba a pasar».

Es otro ejemplo ilustrativo de que las emociones nos llevan a filtrar incluso la información más clara: nuestro propio recuerdo de un pronóstico que hemos hecho no hace mucho y que nos hemos tomado la molestia de escribir en un papel. [11] En cierta manera, demuestra una flexibilidad mental notable. Pero, en lugar de admitir sus errores y aprender de ellos, los sujetos experimentales de Fischhoff y Beyth modificaron sus recuerdos para que no hubiera ningún doloroso ajuste de cuentas con la realidad. Como hemos visto, admitir que nos hemos equivocado, y cambiar de opinión, no es fácil.

Por descontado, Irving Fisher no habría debido cambiar de opinión si hubiera tenido razón desde el principio. Quizá su verdadero error no fue la incapacidad de adaptarse, sino la incapacidad de pronosticar con precisión. Quizá. Sin duda es preferible estar en lo cierto desde el inicio que aprender después con una experiencia farragosa. Pero los mejores estudios que disponemos sobre la capacidad de pronosticar apuntan a que estar en lo cierto desde el principio tampoco es nada fácil.

En 1987, un joven psicólogo canadiense, Philip Tetlock, colocó una bomba de relojería en la industria de los pronósticos que explotaría al cabo de dieciocho años. Tetlock formaba parte de un ambicioso proyecto con científicos sociales que tenía el objetivo de evitar la guerra nuclear entre Estados Unidos y la URSS. En este proyecto entrevistó a muchos expertos de primera categoría sobre qué estaba ocurriendo en la Unión Soviética, cómo iban a reaccionar los soviéticos a la dura posición de Reagan, qué pasaría a continuación, y por qué.

Pero fue un proceso frustrante para Tetlock: frustrante porque los mejores politólogos, sovietólogos, historiadores y analistas políticos tenían versiones profundamente contradictorias sobre lo que iba a ocurrir; frustrante porque se negaron a cambiar de opinión cuando les pusieron sobre la mesa pruebas que los contradecían; y frustrante por las infinitas formas como podían justificar sus pronósticos fallidos. Algunos predijeron un desastre, pero racionalizaron sin ningún problema que no hubiera habido una catástrofe: «En gran medida yo tenía razón, pero, por suerte, Gorbachov, y no algún neoestalinista, tomó las riendas del poder». «Cometí un buen error: es mucho más peligroso subestimar a los soviéticos que sobrestimarlos.» O, por supuesto, la excusa habitual de todos los pronósticos del mercado de acciones: «Solo me equivoqué en el momento».

La respuesta de Tetlock fue paciente, trabajosa y silenciosamente brillante. Siguiendo los pasos de Fischhoff y Beyth, pero con más detalle y a una escala mucho mayor, recabó pronósticos de casi trescientos expertos y acumuló hasta 27.500 predicciones. La cuestión principal en sus preguntas era la política y la geopolítica, pero también se colaron algunas preguntas de economía. Tetlock redactó preguntas bien definidas, de forma que, en retrospectiva, pudiera determinar si el pronóstico se había cumplido o no. Después se limitó a esperar a que llegaran los resultados… durante dieciocho años.

Tetlock publicó sus conclusiones en 2005, en un libro académico y sutil, Expert Political Judgment . Descubrió que esos expertos eran un desastre como pronosticadores. Era algo cierto tanto en el sentido de que los pronósticos no se cumplieron como en que los expertos no tenían ni idea de su escasa capacidad para hacer pronósticos en diferentes contextos. Es más fácil hacer pronósticos sobre la unidad territorial de Canadá que sobre la unidad territorial de Siria, pero, excepto en los casos más obvios, los expertos de Tetlock eran incapaces de distinguir Canadá de Siria. Los expertos de Tetlock, como los aficionados de Fischhoff y Beyth, recordaban sus pronósticos de manera muy selectiva, consideraban que algunas de sus equivocaciones en el fondo se habían cumplido. [12]

Para colmar este relato de la arrogancia de los expertos, Tetlock descubrió que además los más famosos eran incluso menos precisos que quienes estaban fuera de los focos. Aparte de esto, la humillación se repartió equilibradamente. Con independencia de su ideología política, profesión o formación académica, los expertos fracasaron en la tarea de ver el futuro.

La mayoría de las personas, al leer la investigación de Tetlock, se limitan a concluir que el mundo es demasiado complejo para preverlo, o que los expertos son demasiado estúpidos para hacerlo, o ambas cosas. Pero hubo una persona que siguió manteniendo la fe en la posibilidad de que cuestiones humanas tan azarosas como la macroeconomía y la geopolítica eran susceptibles de un tipo de predicción que diera frutos. Esa persona era el propio Tetlock.

En 2013, en la propicia fecha del 1 de abril, recibí un correo electrónico de Tetlock en el que me invitaba a unirme al que describía como «un programa de investigación, nuevo y ambicioso, financiado en parte por la Intelligence Advanced Research Projects Activity, una agencia de los servicios secretos estadounidenses».

El núcleo del programa, que llevaba en funcionamiento desde 2011, era una recopilación de pronósticos cuantificables muy parecidos al estudio de Tetlock. Se trataba de predicciones económicas o geopolíticas, «cuestiones reales y urgentes que preocupan a los servicios secretos, como, por ejemplo, si Grecia caerá en bancarrota o si habrá un golpe militar en Irán». Estas predicciones tomaron la forma de un torneo con miles de participantes; hubo cuatro temporadas anuales de este torneo.

«Solo tienes que inscribirte en una página web —me dijo Tetlock en su correo—, dar tu predicción sobre cuestiones que quizá ya sigas, y actualizarla si quieres o cuando quieras. Cuando pasado el tiempo se juzguen las predicciones, podrás comparar tus resultados con los de los demás.»

No participé. Me dije que estaba demasiado ocupado; quizá también fuese demasiado cobarde. Pero la verdad es que no participé porque, en gran medida gracias a los estudios de Tetlock, había llegado a la conclusión de que era imposible predecir nada.

Sin embargo, más de 20.000 personas no pensaron lo mismo. Algunos tenían una profesión relacionada con el análisis estratégico, los laboratorios de ideas o la universidad. Otros eran simples aficionados. Tetlock y los también psicólogos Barbara Mellers (Tetlock y Mellers están casados) y Don Moore hicieron experimentos con la cooperación de este ejército de voluntarios. A algunos les dieron formación en técnicas estadísticas básicas (me ocuparé de ello en breve); algunos formaron parte de un equipo; algunos recibieron información sobre otros pronósticos; y otros jugaron en aislamiento total. A todo este experimento lo llamaron Good Judgment Project, y el objetivo era encontrar mejores formas de predecir el futuro.

Este vasto proyecto generó muchos tipos de resultados, pero el más sorprendente es que había un selecto grupo de personas cuyas predicciones, en absoluto perfectas, eran mucho mejores que el nivel de chimpancé de laboratorio al que llegaba el pronosticador medio. Es más, mejoraron con el tiempo, no se trataba de suerte. Tetlock, con un toque inhabitual de hipérbole, los llamó «superpronosticadores».

Los cínicos habían cantado victoria antes de tiempo: ver el futuro es posible.

¿En qué se diferencia un superpronosticador? No eran expertos en nada: los profesores no lo hicieron mejor que un aficionado bien informado. Tampoco era una cuestión de inteligencia; en tal caso, a Irving Fisher no le habría ido mal. Pero había algunos rasgos comunes en los mejores pronosticadores.

En primer lugar, algo que anima a los frikis como yo, ayudaba el hecho de tener un poco de formación… pero de un tipo en particular. Una hora de clase en estadística básica bastaba para mejorar el rendimiento de los pronosticadores, pues les ayudaba a convertir su experiencia del mundo en una predicción probabilística inteligente, como «la probabilidad de que una mujer sea elegida presidenta de Estados Unidos en los próximos diez años es del 25 por ciento». El consejo que pareció ayudarles más fue que se fijaran en algo llamado «tasa base». [13]

¿Qué diablos es la tasa base? Imagina que estás en una boda, sentado en una de las mesas del fondo con los amigos borrachos del novio o con el despechado exnovio de la novia. (Sí, este tipo de boda.) En un momento de aburrimiento en uno de los discursos, la conversación de tu mesa se desvía hacia un terreno pantanoso: ¿llegarán lejos estos dos? ¿Será un matrimonio duradero o están condenados al divorcio?

El punto de partida instintivo es pensar en la pareja en cuestión. Siempre es difícil imaginar un divorcio en medio del romanticismo de una boda (aunque compartir un whisky con el exnovio de la novia pueda tener su morbo), pero lo natural es que te preguntes cosas como: «¿Parecen felices y comprometidos?»; «¿Alguna vez los he visto discutir?»; «¿Es verdad que han roto tres veces antes de casarse?». En otras palabras, hacemos predicciones con los hechos que tenemos delante de las narices.

Pero lo mejor es tomar distancia y encontrar una estadística clara: (39) en general, ¿cuántos matrimonios acaban en divorcio? Esta cifra se conoce con el nombre de «tasa base». A menos que sepamos si la tasa base es del 5 o del 50 por ciento, los chismorreos del exnovio gruñón no encajarán en ningún marco de referencia.

La importancia de la tasa base se hizo famosa gracias al psicólogo Daniel Kahneman, que acuñó la expresión «la visión desde dentro y la visión desde fuera». La visión desde dentro significa mirar un caso específico que tenemos delante (la pareja de novios). La visión desde fuera supone mirar una serie de casos «comparables» (todas las parejas casadas). (La visión desde fuera no siempre tiene que ser estadística, pero con frecuencia lo es.)

En un mundo ideal, quien toma decisiones o hace predicciones combina la visión externa con la interna, o, de manera análoga, la estadística y la experiencia personal. Pero es mucho mejor empezar con la visión estadística (la externa), y luego modificarla a la luz de la experiencia personal que hacerlo al revés. Si comenzamos con la visión interna, no tendremos un marco de referencia real, ninguna idea de la escala, y será fácil que aportemos una probabilidad que sea diez veces demasiado alta o diez veces demasiado baja.

En segundo lugar, llevar un registro es importante. Como los predecesores intelectuales de Tetlock, Fischhoff y Beyth han demostrado, nos cuesta hacer algo tan simple como recordar si las predicciones que hemos hecho se han cumplido o no.

En tercer lugar, los superpronosticadores solían actualizar sus predicciones a medida que aparecía nueva información, lo cual sugiere que la receptividad a nuevas pruebas es importante. Esta predisposición a ajustar las predicciones está relacionada con hacer mejores predicciones de inicio: no se trataba solo de que los superpronosticadores superaran a los demás porque eran adictos a las noticias y disponían de mucho tiempo, de forma que mejoraban porque iban ajustando la predicción a medida que salían noticias. Aunque las reglas del torneo hubieran exigido una predicción que no pudiera modificarse, los superpronosticadores habrían ganado igual.

Lo cual nos lleva al cuarto elemento, quizá el más crucial: los superpronosticadores son personas con una mente abierta. Son lo que los psicólogos llaman «pensadores activos de mente abierta»: personas que no se aferran demasiado a una sola opinión, que están cómodas abandonando una posición si hay nuevas pruebas o argumentos, y que aceptan los desacuerdos con los demás como una oportunidad para aprender. «Para los superpronosticadores, las creencias son hipótesis que deben probarse, no tesoros que deben guardarse —escribió Philip Tetlock cuando el estudio terminó—. Sería simplista resumir en un eslogan la capacidad de predecir, pero, si tuviera que hacerlo, sería este.» [14]

Y si te parece que es demasiado largo para un adhesivo, qué tal esto: superpronosticar significa estar dispuesto a cambiar de opinión.

Al desafortunado Irving Fisher le costaba cambiar de opinión. No todo el mundo tiene ese problema. El contraste con John Maynard Keynes es impactante, a pesar de las muchas semejanzas que tenían entre ellos. Keynes, como Fisher, era una figura colosal en el campo de la economía. Como Fisher, era un autor popular, un comentarista habitual de los periódicos, un amigo de políticos poderosos y un orador carismático. (Después de presenciar un discurso de Keynes, el diplomático canadiense Douglas LePan escribió: «Me he quedado sin palabras. Es la criatura más hermosa a la que he escuchado. ¿Pertenece a nuestra especie? ¿O proviene de otro orden?».) [15] Y, como Fisher, Keynes era un participante entusiasta en los mercados financieros: creó un precoz fondo de inversión que especulaba con las divisas, y gestionaba una gran cartera de inversión del King’s College de Cambridge. Su destino, sin embargo, fue muy diferente. Las semejanzas y las diferencias entre ambos hombres son muy instructivas.

Al contrario que Fisher, que tuvo que abrirse paso para triunfar, Keynes era un ejemplo de la clase dirigente. De niño, se educó en Eton College, igual que el primer ministro del Reino Unido y otros diecinueve más desde entonces. Como su padre, se convirtió en académico: fue asesor financiero del King’s College, el más espectacular de los colegios universitarios de Cambridge. Su trabajo durante la Primera Guerra Mundial fue gestionar tanto la deuda como la moneda del Imperio británico; tenía apenas treinta años. Conocía a todo el mundo. Hablaba al oído a los primeros ministros. Tenía información de primera mano de cualquier cosa que ocurriera en la economía británica. Incluso el Banco de Inglaterra lo llamaba para avanzarle los movimientos de las tasas de interés.

Pero este hijo de la clase dirigente tenía una personalidad muy diferente a la de su colega estadounidense. Le encantaba el buen vino y la buena comida; apostaba en Montecarlo. Su vida sexual se parecía más a la de una estrella del pop de los setenta que a la de un economista de principios del siglo XX : bisexual, poliamoroso, al final prefirió instalarse con una bailarina rusa, Lydia Lopokova, que con su amor de la infancia. Uno de los exnovios de Keynes fue el padrino de su boda.

También era aventurero en otros aspectos. En 1918, por ejemplo, Keynes trabajó en el Tesoro británico. La Primera Guerra Mundial estaba en todo su esplendor. El ejército alemán había acampado alrededor de París y asediaba la ciudad. Pero a Keynes le llegó la noticia de que el gran artista impresionista francés Edgar Degas iba a subastar en París su gran colección de pintura francesa del siglo XIX : Manet, Ingres y Delacroix. [16]

Y Keynes se embarcó en esta aventura loca. En primer lugar, convenció al Tesoro británico, que llevaba cuatro años en la guerra más devastadora que ha visto el planeta, de que creara un fondo por valor de 20.000 libras (millones al cambio de hoy) para comprar arte. Sin duda había cierta lógica en la idea de que los precios iban a ser muy favorables, pero tienes que ser muy persuasivo para convencer al Tesoro en tiempos de guerra para que compre arte francés del siglo XIX .

Luego, escoltado por destructores y un dirigible color plata, Keynes cruzó el canal de la Mancha con el director de la National Gallery de Londres, que llevaba un bigote falso para que nadie lo reconociera. Con la artillería alemana bombardeando en el horizonte, se presentaron en la subasta y la National Gallery compró a Degas veintisiete obras maestras a precio de ganga. Incluso Keynes se compró unos cuantos cuadros.

Después de cruzar de regreso el Canal, y exhausto por sus aventuras en París, Keynes fue a casa de su amiga Vanessa Bell y le dijo que había dejado un Cézanne apoyado en el seto: ¿alguien le podría ayudar a entrarlo? (Bell era la hermana de la escritora Virginia Woolf y la amante del exnovio de Keynes, Duncan Grant, aunque estaba casada con otro… El círculo social de Keynes tenía sus recovecos.) Keynes había encontrado una ganga: hoy un buen Cézanne vale mucho más que cualquiera de los cuadros por los que la National Gallery se atrevió a pujar en la subasta. No tengo ni idea de qué habría hecho Irving Fisher en esta situación.

Al final de la guerra, Keynes representó al Tesoro británico en la conferencia de paz de Versalles. (Le disgustó el resultado, y los hechos posteriores demostraron que tenía razón.) Más tarde, cuando las divisas fluctuaban y eran volátiles, Keynes creó lo que algunos historiadores describen como el primer fondo de inversión que especuló con estos movimientos. Recaudó capital de sus amigos ricos y de su propio padre, a quien le hizo un comentario no del todo tranquilizador: «¡Gane o pierda, todo esto de apostar me encanta!».

Al principio, Keynes ganó dinero rápidamente; más de 25.000 libras, lo cual superaba el fondo para obras de arte que había conseguido del Tesoro. Su apuesta, en pocas palabras, consistía en que las monedas de Francia, Italia y Alemania sufrirían si había un período de inflación en la posguerra. En este aspecto, tenía razón en gran medida. Pero existe un viejo dicho que suele atribuirse (sin pruebas) al propio Keynes: el mercado puede ir mal durante más tiempo que el tiempo que tú puedas seguir siendo solvente. Un breve período de optimismo sobre el futuro de Alemania engulló el fondo de Keynes en 1920. Impertérrito, acudió de nuevo a los inversores. «No estoy en posición de arriesgar ningún capital propio, me he quedado sin fondos», les dijo. Pero el fascinante Keynes convenció a otros para que invirtieran, y en 1922 el fondo volvía a generar beneficios.

Uno de los siguientes proyectos de inversión de Keynes —tenía varios— estaba relacionado con la cartera del King’s College de Cambridge. Con una historia de cinco siglos, el colegio universitario tenía unas reglas anticuadas sobre su política de inversión, las cuales le hacían depender de las rentas agrícolas y de inversiones muy conservadoras como los bonos del ferrocarril y del gobierno. En 1921, el siempre convincente Keynes persuadió al colegio universitario para que cambiara sus reglas y le dejara las manos libres sobre una porción significativa de la cartera.

La estrategia de Keynes para este capital era de arriba abajo. Pronosticaba crecimientos y recesiones en el Reino Unido y el extranjero, e invertía en acciones y productos según estos vaivenes, en diferentes sectores y países dependiendo del panorama macroeconómico.

Era una estrategia que parecía razonable. Keynes era el teórico económico más importante del país. Recibía chivatazos del Banco de Inglaterra. Si alguien podía desentrañar el funcionamiento de la economía británica, era John Maynard Keynes.

Si es que alguien podía hacerlo.

Keynes, como Fisher, no predijo el crac de 1929. Pero, al contrario que Fisher, se recuperó. Keynes murió millonario. Su reputación fue al alza gracias a su perspicacia financiera. La razón es sencilla: Keynes, al contrario que Fisher, cambió de opinión y de estrategia de inversión.

Tenía una ventaja sobre Fisher: su historial como inversor había sido una mezcla de altibajos. Sí, se había marcado un buen tanto en la subasta de arte de 1918, y había ganado una pequeña fortuna en los mercados de divisas en 1922. Pero se había dado un batacazo en 1920, y la estrategia en apariencia inteligente con la cartera del King’s College no estaba funcionando. A lo largo de la década de 1920, los intentos de Keynes de pronosticar el ciclo económico le habían llevado a quedarse rezagado respecto al mercado en un 20 por ciento. No era un desastre, pero sin duda era una señal de que algo no iba bien.

Nada de esto le ayudó a prever el crac del 29, pero sí le ayudó a reaccionar. Ya había estado sopesando sus limitaciones como inversor, y preguntándose si le saldría más a cuenta otra estrategia. Cuando llegó la crisis, Keynes se encogió de hombros y se ajustó a las condiciones.

A principios de la década de 1930, Keynes abandonó por completo el pronóstico de los ciclos económicos. El mejor economista del mundo decidió que no era lo bastante bueno para ganar dinero con ello. Es un sorprendente ejemplo de humildad en un hombre famoso por su confianza en sí mismo. Pero Keynes ponderó las pruebas e hizo algo inusual: cambió de opinión.

Optó por una estrategia que no requería conocimientos macroeconómicos. En lugar de ello, explicó: «A medida que pasa el tiempo, cada vez estoy más convencido de que el mejor método de inversión es meter grandes sumas de dinero en empresas que pienses que conoces bien y en las que creas en su dirección». Olvídate de cómo va la economía; limítate a encontrar empresas bien dirigidas, compra algunas acciones y no trates de pasarte de listo. Y si esta estrategia suena familiar, es porque todo el mundo la asocia con Warren Buffett, el inversor más rico del mundo, y un hombre a quien le encanta citar a Keynes.

Hoy se considera, con razón, que Keynes fue un inversor de éxito. El King’s College se recuperó de las rentabilidades nimias de los primeros años. Cuando dos economistas financieros, David Chambers y Elroy Dimson, estudiaron hace poco el historial de Keynes con la cartera del King’s College, constataron que era excelente. Keynes aseguró una rentabilidad alta con un riesgo modesto, y mejoró la rentabilidad del mercado en su conjunto con una media de seis puntos porcentuales más al año durante un cuarto de siglo. Es una recompensa impresionante por haber sido capaz de cambiar de opinión. [17]

Parece tan sencillo: si las cosas van mal, haz algo diferente. Entonces ¿por qué a Irving le costó tanto adaptarse?

Su primer problema, por irónico que suene, fue haber tenido tanto éxito. A finales de la década de 1920, era un hombre riquísimo que había triunfado en todo lo que se había propuesto. Como inversor, había predicho con acierto el crecimiento explosivo de la productividad de la década de 1920, y también juzgó correctamente que el mercado de acciones subiría como la espuma, de modo que sus inversiones apalancadas le dieron unos beneficios espléndidos. Al contrario que Keynes, Fisher tenía muy pocas pruebas de su falibilidad. Debió de ser duro aceptar la escala de aquel baño de sangre financiero. Era demasiado tentador minusvalorarlo como un espasmo de locura pasajero, que es lo que hizo Fisher.

En cambio, cuando el mercado se desplomó, Keynes fue capaz de verlo, y de verse a sí mismo, tal como era. Conocía estas crisis, con las que había perdido mucho dinero. Era como un físico a quien habían advertido de antemano que las investigaciones de Robert Millikan tenían errores, de modo que no había que tomarse sus estimaciones demasiado en serio; o quizá como un sujeto experimental olisqueando una probeta después de que le dijeran «Podría ser olor a queso, o podría ser olor a axila, así que tómese su tiempo».

Fisher también tenía otro punto débil. Escribía mucho sobre sus ideas de inversión, y había apuntalado su reputación con la idea de que el mercado solo iba a crecer más y más. En el sector de las predicciones, hay mucha profecía vaga, así que estas declaraciones públicas eran admirablemente sinceras. Pero también eran peligrosas. El problema no era una cuestión de precisión. Como hemos visto, los superpronosticadores llevan un registro meticuloso de sus predicciones. ¿Cómo, si no, aprenderían de sus errores? No, no fue la precisión. Fue su imagen pública la que lo impidió cambiar de opinión.

En un estudio sobre esta cuestión, dirigido por los psicólogos Morton Deustch y Harold Gerard en 1955, pidieron a un grupo de universitarios que estimaran la longitud de unas líneas (una modificación del experimento que Solomon Asch había hecho unos pocos meses antes y que he tratado en el capítulo sexto). Algunos estudiantes no escribieron sus estimaciones en papel. Otros las escribieron en una pizarrita y después las borraron. Otros las escribieron con rotulador permanente. A medida que les fueron dando las longitudes, los que se habían expuesto más públicamente eran los menos propensos a cambiar de opinión. [18]

«Kurt Lewin notó este efecto en la década de 1930 —afirma Philip Tetlock refiriéndose a uno de los fundadores de la psicología moderna—. Hacer declaraciones públicas “congela” las posiciones. Igual que decir algo estúpido nos hace un poco más estúpidos. Es más difícil autocorregirse.» [19]

Y la declaración de Fisher no podría haber sido más pública. Dos semanas antes de que se desplomara el mercado de Wall Street, The New York Times publicó la siguiente declaración de Fisher: «Las acciones han llegado a lo que parece una alta meseta permanente». ¿Cómo te retractas de esto?

El tercer problema de Fisher —y quizá el más profundo— era su creencia de que, en última instancia, se podía conocer el futuro. «El empresario sagaz siempre está pronosticando», escribió una vez. Quizá. Pero comparémoslo con la famosa perspectiva de John Maynard Keynes acerca de los pronósticos a largo plazo: «Sobre estas cuestiones, no hay una base científica de la que extraer una probabilidad calculable. Sencillamente, es terreno desconocido».

Fisher, feliz por haber determinado el ángulo perfecto de convergencia de los pies, que admiraba el rigor de la unidad de calor «vest», y estimaba la mejora de la productividad debida a la prohibición del alcohol, creía que, con una lente estadística lo bastante potente, ningún problema se resistiría al hombre de ciencia. La lente estadística, no cabe duda, es de gran ayuda. Aun así, espero haberte convencido de que, ante cualquier problema, se necesitan algo más que cifras para comprenderlo.

El pobre Irving Fisher creía ser un hombre de lógica y razón. Era un defensor de la reforma educativa y de los beneficios demostrados de la dieta vegetariana, y también un estudiante de «la ciencia de la riqueza». Y, no obstante, se convirtió en el caso perdido en las finanzas más famoso del país.

Siguió reflexionando, y trabajando, creando un relato incisivo de por qué la Gran Depresión había sido tan severa, incluyendo una disertación dolorosa sobre el efecto de la deuda en la economía. Pero, a pesar de que sus ideas económicas se siguen respetando hoy en día, se convirtió en una figura marginada. Estaba endeudadísimo con Hacienda y con los corredores de bolsa, y al final de su vida, cuando era viudo y vivía solo en condiciones modestas, se convirtió en un blanco fácil para los timadores: siempre estaba buscando la gran oportunidad que le cambiara la suerte. Hacía mucho que había vendido la mansión. Evitó la bancarrota, y quizá incluso la prisión, porque la hermana de su difunta esposa pagó unas deudas que, al cambio de hoy, sumarían varias decenas de millones de dólares. Fue un acto de amabilidad, pero para el orgulloso profesor Fisher debió de ser la humillación definitiva.

La historiadora de economía Sylvia Nasar escribió acerca de Fisher: «Su optimismo, su exceso de confianza y su tozudez acabaron por traicionarlo». [20] Keynes también tenía montañas de confianza, pero aprendió por las malas que hay ciertos hechos del mundo que no se ajustan fácilmente a la lógica. Recordemos lo que le dijo a su padre: «Todo esto de apostar me encanta». El jugador de Montecarlo sabía, desde un buen principio, que la inversión era un juego fascinante, pero que era un juego, y que no había que tomarse demasiado a pecho una mala jugada. Cuando sus primeras ideas de inversión fracasaron, probó con otra cosa. Keynes fue capaz de cambiar de opinión; Fisher, por desgracia, no.

Fisher y Keynes murieron con pocos meses de diferencia, no mucho después del fin de la Segunda Guerra Mundial. Fisher era una figura empequeñecida; Keynes, el economista más influyente del planeta que acababa de dar forma al Banco Mundial, al Fondo Monetario Internacional y al sistema financiero global en la conferencia de Bretton Woods en 1944.

Al final de su vida, Keynes reflexionó: «De lo único que me arrepiento es de no haber bebido más champán». Pero se lo recuerda mucho más por unas palabras que es probable que no dijera nunca. Aun así, pervive en ellas: «Cuando los hechos cambian, yo cambio de opinión. ¿Usted qué hace?».

Ojalá le hubiera enseñado esta lección a Fisher.

Fisher y Keynes eran igualmente expertos y tenían al alcance de la mano la misma información estadística, unos datos en cuya recopilación ellos habían tenido mucho que ver. Igual que en el caso de Abraham Bredius, el crítico de arte al que con tanta crueldad engañó la falsificación de Han van Meegeren, fueron las emociones, y no los conocimientos, las que determinaron sus destinos.

Este libro ha defendido que es posible recabar y analizar cifras de forma que nos ayuden a comprender el mundo. Pero también ha sostenido que, con mucha frecuencia, cometemos errores no porque no dispongamos de datos, sino porque nos negamos a aceptar lo que los datos nos dicen. Para Irving Fisher, y para muchos otros, el rechazo a aceptar los datos estaba ligado con el rechazo a reconocer que el mundo había cambiado.

Uno de los rivales de Fisher, un pronosticador empresarial llamado Roger Babson, explicó (no sin cierta compasión) que Fisher, a pesar de que fue «uno de los mejores economistas del mundo y un ciudadano en extremo útil y generoso», fracasó como pronosticador porque «piensa que el mundo se rige por las cifras y no por los sentimientos». [21]

Espero haberte convencido de que el mundo se rige por ambos.

La regla de oro

Sé curioso

No se me ocurre nada que el público no pueda entender. El único problema es suscitar su interés; una vez que siente interés, puede comprender cualquier cosa.

ORSON WELLES [1]

E n este libro he propuesto diez mandamientos estadísticos.

Primero, debemos aprender a concedernos un segundo y fijarnos en nuestra reacción emocional ante una afirmación, en lugar de aceptarla o rechazarla por lo que nos hace sentir.

Segundo, debemos hallar maneras de combinar la perspectiva estadística «a vista de pájaro» con la perspectiva de la experiencia personal «a vista de gusano».

Tercero, debemos fijarnos en las etiquetas de los datos y preguntarnos si de verdad comprendemos qué describen.

Cuarto, debemos buscar comparaciones y contexto para poner en perspectiva una afirmación.

Quinto, debemos verificar de dónde provienen las estadísticas y qué otros datos pueden haberse desvanecido en la oscuridad.

Sexto, debemos preguntarnos quién o qué falta en los datos y si nuestras conclusiones serían distintas si se incluyeran.

Séptimo, debemos investigar en profundidad los algoritmos y las bases de datos, y tener en cuenta que sin una transparencia inteligente no son dignos de confianza.

Octavo, debemos prestar más atención a la base que ofrecen las estadísticas oficiales y a algunos estadísticos heroicos que las protegen.

Noveno, debemos mirar bajo la superficie de cualquier gráfico o diagrama atractivo a la vista.

Y, décimo, debemos mantener la mente abierta, preguntarnos en qué podemos estar equivocados y si han cambiado los hechos.

Soy consciente de que tener diez mandamientos es en gran medida un cliché. En verdad, más que unos mandamientos son unas reglas básicas, o hábitos mentales que yo he ido adquiriendo con el duro aprendizaje de las malas experiencias. Quizá desees aplicarlas la próxima vez que te encuentres con alguna afirmación estadística que te interese. Desde luego, no espero que cada vez que te encuentres frente a una afirmación en los medios de comunicación te plantees todos estos puntos; ¿quién tiene tiempo para eso? Pero pueden ser útiles para hacer una valoración preliminar de las noticias. ¿Está el periodista esforzándose por definir los términos, dar contexto y ponderar las fuentes? Cuanto menos evidentes sean estos hábitos mentales, más fuertes deberían sonar las sirenas de alarma.

Diez reglas básicas siguen siendo demasiadas para recordarlas, así que quizá debería tratar de simplificarlo un poco. Me he dado cuenta de que estas sugerencias tienen un punto en común, una regla de oro, tal vez.

Sé curioso.

No te quedes en la superficie, pregunta. Sé que es pedir mucho, pero espero que no sea pedir demasiado. Al principio de este libro, te pedí que no desdeñaras la idea de que podemos comprender el mundo si lo observamos con la ayuda de las estadísticas, en contra de la desconfianza cínica que tan tentadoramente proponen los seguidores de Darrell Huff. Creo que podemos —y debemos— ser capaces de confiar en cifras que nos den la respuesta a preguntas importantes. En More or Less , mis colegas y yo queremos que los oyentes confíen en que llegamos a las mismas conclusiones a las que llegarían ellos si investigaran el tema en cuestión por sí mismos. Pero, por supuesto, queremos que los oyentes sean curiosos y nos hagan preguntas. Nullius in verba . No debemos confiar a ciegas, sin hacer preguntas.

La filósofa Onora O’Neill declaró en una ocasión: «La confianza nace más de una indagación activa que de una aceptación ciega». [2] Tiene razón. Si queremos poder confiar en el mundo que nos rodea, debemos mostrar interés y hacer algunas preguntas básicas. Espero haberte convencido de que estas preguntas no son crípticas ni demasiado técnicas; son lo que preguntaría cualquier persona reflexiva y curiosa. Y, a pesar de todas las confusiones del mundo moderno, nunca ha sido más fácil encontrar respuesta a estas preguntas.

Resulta que la curiosidad, al fin y al cabo, es algo tremendamente poderoso.

Hace más o menos una década, un investigador de la Universidad de Yale, Dan Kahan, mostró a sus estudiantes algunas imágenes de una protesta frente a un edificio no identificado. A algunos les dijo que era una manifestación provida frente una clínica antiabortista. A otros les dijo que era una manifestación a favor de los derechos de los gais frente a una oficina de reclutamiento del ejército. Entonces les hizo algunas preguntas factuales. ¿Era una protesta pacífica? ¿Los manifestantes estaban intimidando a la gente que pasaba por ahí? ¿Alzaban la voz o gritaban? ¿Estaban bloqueando la entrada del edificio?

Las respuestas de los estudiantes dependieron de sus ideas políticas. Los conservadores que creían ver una manifestación contra el aborto no vieron problema alguno con la protesta: ni excesos, ni violencia, ni obstrucción. Los progresistas que creían ver una manifestación en defensa de los derechos de los gais llegaron a la misma conclusión: los manifestantes se comportaban con dignidad y medida.

Pero los estudiantes conservadores a quienes les dijeron que era una manifestación en defensa de los derechos de los gais, llegaron a una conclusión muy diferente; igual que los progresistas que creyeron ver una manifestación en contra del aborto. Ambos grupos sentenciaron que los manifestantes eran agresivos, intimidantes y obstructivos. [3]

Kahan estaba estudiando el problema con el que nos hemos encontrado en el primer capítulo: cómo nuestra identidad cultural o política —el deseo de encajar en una comunidad que piensa como nosotros— puede, en ciertas cuestiones candentes, hacernos llegar a las conclusiones que queremos llegar. Lo triste es que no solo llegamos a conclusiones políticamente cómodas cuando valoramos afirmaciones estadísticas complejas sobre cuestiones como el cambio climático, sino que llegamos a conclusiones políticamente cómodas a pesar de todas las pruebas que nos pongan frente a los ojos. (40)

Y, como hemos visto con anterioridad, los conocimientos no son una garantía contra este tipo de razonamiento motivado. Los republicanos y los demócratas con un nivel educativo mayor están más polarizados respecto al cambio climático que los que tienen una formación científica baja. El mismo patrón desalentador se repite en la energía nuclear, el control de armas o el fracking : cuanta más formación científica, más en desacuerdo están. También se cumple con la aritmética: «Cuanto más dominio, más polarización», señala Kahan. [4]

Después de una búsqueda larga e infructuosa de un antídoto contra el tribalismo, no es sorprendente que Kahan acabara harto. [5] Pero hace unos pocos años, para su sorpresa, Kahan y sus colegas se toparon con un rasgo que tienen algunas personas —y que las demás pueden desarrollar— que nos inmuniza contra la polarización tóxica. En las cuestiones más tribales y políticamente contaminadas, donde fracasa la inteligencia y la educación, este rasgo triunfa.

Y si sientes una curiosidad desesperada y acuciante por saber cuál es…, felicidades. Es posible que ya lo tengas.

La curiosidad rompe ese implacable patrón. Y en concreto Kahan identifica la «curiosidad científica». Es algo diferente al conocimiento científico. Ambas cualidades están relacionadas, desde luego, pero existen personas curiosas que (aún) no saben mucho de ciencia, y personas muy formadas con pocas ganas de aprender más.

Los republicanos que tienen curiosidad científica no están tan alejados de los demócratas en las cuestiones que llevan a posiciones contrarias. Están algo más cerca. Es importante no exagerar el efecto. Los republicanos y los demócratas curiosos siguen estando en desacuerdo en temas como el cambio climático, pero, cuanto más curiosos son, más convergen en lo que se podría llamar una visión basada en las pruebas. O, en otras palabras, cuanto más curiosos somos, menos importante es el tribalismo. (Hay poca correlación entre la curiosidad científica y la afiliación política. Por suerte, existen un montón de personas curiosas en todo el espectro político.)

Aunque este descubrimiento fue una sorpresa para Kahan, tiene sentido. Como hemos visto, uno de los obstáculos más difíciles para cambiar de opinión es que se nos da muy bien filtrar o descartar la información que no nos gusta. Una persona curiosa, en cambio, disfruta de las sorpresas y está abierta a lo inesperado. No filtrará noticias sorprendentes, porque son demasiado interesantes.

El equipo de Kahan estudió a personas científicamente curiosas y las detectó con preguntas simples que camufló en una encuesta de marketing para que no fueran conscientes de que estaban midiendo su curiosidad. Una de las preguntas, por ejemplo, era: «¿Con qué frecuencia lee libros de ciencia?». Las personas con curiosidad científica son más proclives a ver un documental sobre viajes espaciales o sobre pingüinos que un partido de baloncesto o un programa de famosos. Y no solo respondieron de forma diferente a las preguntas de la encuesta, también tomaron decisiones distintas en el laboratorio de psicología. En un experimento, mostraron a los participantes una serie de titulares sobre el cambio climático y los invitaron a escoger el artículo de lectura «más interesante». Había cuatro titulares. Dos de ellos denotaban escepticismo sobre el cambio climático, y los otros dos no; dos de ellos se presentaron como hechos sorprendentes, y los otros dos, no:

1. «Los científicos han descubierto todavía más pruebas de que el calentamiento global, de hecho, se ha ralentizado en la última década» (escéptico, sin sorpresa).

2. «Los científicos han hallado una prueba sorprendente: el hielo del Ártico se está fundiendo más deprisa de lo esperado» (con sorpresa, no escéptica).

3. «Los científicos informan de una prueba sorprendente: la cantidad de hielo está aumentando en la Antártida, de forma que no contribuye al aumento del nivel del mar» (escéptica y sorprendente).

4. «Los científicos encuentran todavía más pruebas que relacionan el calentamiento global con el clima extremo» (ni sorprendente ni escéptica).

Normalmente, esperaríamos que los sujetos escogieran el artículo que concordara con sus prejuicios: los demócratas se inclinarían por el titular que se toma el calentamiento global en serio, mientras que los republicanos optarían por los que tienen un tono más escéptico. Pero las personas con curiosidad científica —republicanos o demócratas— eran diferentes. Escogían un artículo que fuera contra sus preconcepciones, siempre que pareciera sorprendente y nuevo. Y, una vez que empezamos a leer un artículo, siempre es posible que aprendamos algo.

Una afirmación estadística sorprendente es un reto a nuestra visión del mundo. Puede provocar una reacción emocional, incluso miedo. Los estudios neurocientíficos apuntan a que el cerebro reacciona con la misma angustia a hechos que amenazan a nuestras preconcepciones que a animales salvajes que amenazan nuestra vida. [6] Pero para alguien con una mentalidad curiosa, por el contrario, una afirmación sorprendente no tiene por qué provocar angustia. Puede ser un misterio o un rompecabezas que resolver.

A estas alturas, una persona curiosa quizá tenga algunas preguntas. Cuando conocí a Dan Kahan, la pregunta más urgente que asaltó mi mente fue: ¿se puede fomentar la curiosidad? ¿Podemos convertirnos en personas más curiosas, y podemos inspirar curiosidad en los demás?

Hay razones para creer que la respuesta es «sí». Una de las razones, asegura Kahan, es que sus mediciones de la curiosidad sugieren que es posible incrementarla. Al medir la curiosidad científica, no encuentra un grupo de personas tozudamente no curiosas en un extremo y otro grupo de personas vorazmente curiosas en el otro, con un largo vacío entre ellos. La curiosidad sigue la trayectoria de una campana de Gauss: la mayoría de las personas son moderadamente no curiosas o moderadamente curiosas. Esto no prueba que la curiosidad se pueda cultivar (quizá esta campana de Gauss sea inflexible), pero deja lugar a cierta esperanza de que se pueda incitar a las personas a ir hacia el extremo curioso de la curva, porque no se requiere un salto radical.

Una segunda razón es que, con frecuencia, la curiosidad es situacional. En el lugar adecuado, en el momento adecuado, la curiosidad puede asaltarnos a cualquiera de nosotros. (41) En efecto, el descubrimiento de Kahan de que la curiosidad científica de un individuo persistía en el tiempo fue una sorpresa para algunos psicólogos. Habían creído, con parte de razón, que la categoría «persona curiosa» no existía; existían situaciones que inspiraban curiosidad. De hecho, ahora parece que algunas personas tienden a ser curiosas y otras no. Esto no altera el hecho de que la curiosidad se pueda aumentar o disminuir por el contexto. Todos podemos ser curiosos o no, sobre cuestiones diferentes en momentos diferentes.

Una forma de provocar la curiosidad es sentir que algo no nos encaja. George Loewenstein, economista conductual, estructuró esta idea en lo que se conoce como la teoría de la «laguna de información» de la curiosidad. Como afirma Loewenstein, la curiosidad empieza a asomar la cabeza cuando hay un desajuste entre «lo que sabemos y lo que queremos saber». La curiosidad debe encontrar su punto de equilibrio: si no sabemos nada, no hacemos preguntas; si lo sabemos todo, tampoco hacemos preguntas. La curiosidad empieza a caminar cuando sabemos suficiente para saber que no sabemos. [7]

Por desgracia, con demasiada frecuencia ni siquiera pensamos en lo que no sabemos. Los psicólogos Leonid Rozenblit y Frank Keil llevaron a cabo un elegante experimento sobre la falta de curiosidad. A un grupo de sujetos experimentales les encargaron una tarea simple: leer una lista de objetos corrientes, como la cadena del inodoro, una cremallera y una bicicleta, y puntuar en qué medida conocían el objeto en una escala del uno al siete. [8]

Después de que escribieran las puntuaciones, los investigadores les tendieron una emboscada devastadora. Les pidieron que profundizaran. Aquí tenéis lápiz y papel, les dijeron; escribid cómo funciona la cadena del inodoro con todos los detalles que podáis. Los diagramas son más que bienvenidos.

Resultó que la tarea no iba a ser tan fácil como parecía. Los sujetos experimentales dudaron, se esforzaron por explicar los mecanismos de estos objetos corrientes. Habían dado por supuesto que los detalles aparecerían en su mente como por arte de magia, pero no fue así. Y la mayoría de ellos se dieron cuenta de que se habían estado engañando. Creían conocer lo que era la cadena del inodoro y una cremallera, pero, cuando tuvieron que profundizar, se dieron cuenta de que no los conocían en absoluto. Al pedirles que reconsideraran sus puntuaciones, las bajaron considerablemente porque se percataron de que sus conocimientos eran mucho más superficiales de lo que creían.

Rozenblit y Keil lo llamaron «la ilusión de la profundidad explicativa», una trampa que neutraliza la curiosidad. Si creemos que ya lo entendemos, ¿para qué profundizar? ¿Para qué hacer preguntas? Es sorprendente lo fácil que fue que reconsideraran su confianza: solo tuvieron que hacerles reflexionar sobre las lagunas en sus conocimientos. Como sostuvo Loewenstein, la falta de conocimientos incita la curiosidad.

Lo que hay en juego es algo más que una cremallera. Otro equipo de investigadores, dirigido por Philip Fernbach y Steven Sloman, autores de The Konowledge Illusion , cambió estas preguntas por otras sobre política, como los derechos de emisión de carbono de cada país, un impuesto fijo o una propuesta para imponer sanciones unilaterales a Irán. Se debe resaltar que los investigadores no preguntaron a los sujetos experimentales si estaban o por qué estaban a favor o en contra de estas políticas, porque está demostrado que estas preguntas provocan que se atrincheren. En lugar de ello, Fernbach y sus colegas les hicieron una petición simple: por favor, puntúe sus conocimientos en una escala del uno al siete. Después, el mismo segundo paso devastador: por favor, profundice, díganos qué son exactamente las sanciones unilaterales y cómo funciona un impuesto fijo. Y ocurrió lo mismo. Primero respondieron que sí, que conocían y entendían bastante bien estas iniciativas políticas. Luego, cuando debieron explicarse, la ilusión se esfumó. Se dieron cuenta de que tal vez no lo comprendían en absoluto. [9]

Lo más sorprendente fue que, cuando la ilusión se esfumó, la polarización política también empezó a desvanecerse. Personas que por instinto describirían a sus oponentes políticos como malvados, y que habrían ido a las barricadas para defender sus ideas, solían bajar el tono cuando tenían que admitir que no comprendían bien qué era aquello que defendían apasionadamente. El experimento influía, además de en las palabras, en las acciones: los investigadores descubrieron que era menos probable que los sujetos donaran dinero a grupos de presión o a otras organizaciones que respaldaban las posiciones que poco antes habían apoyado. [10]

Es un descubrimiento bastante atractivo: en un mundo en el que tanta gente parece tener opiniones radicales con una seguridad apabullante, es posible rebajar la arrogancia de alguien y que modere su posición pidiéndole que explique los detalles. La próxima vez que te veas inmerso en una discusión política acalorada, prueba a pedirle a tu interlocutor que explique la iniciativa política en cuestión, no que se justifique. Si quiere introducir una renta básica universal, o un impuesto fijo, o un sistema por puntos para la inmigración, o una sanidad pública universal, muy bien, es algo muy interesante. Pero ¿a qué se refiere exactamente? Es posible que la otra persona aprenda algo importante a medida que se explique. Y es posible que tú también aprendas algo. Y es posible que los dos os deis cuenta de que sabéis un poco menos de lo que creíais y que estáis un poco menos lejos de lo que habíais dado por supuesto.

Entender el funcionamiento de la cadena del inodoro, o comprender cómo es el comercio de los derechos de emisión de carbono, supone un esfuerzo. Una forma de espolear ese esfuerzo es incomodar a alguien invitándolo, inocentemente, a que puntúe sus conocimientos del uno al siete; pero otra, más agradable, es azuzar su interés. Como dijo Orson Welles, cuando la gente siente interés, puede comprender cualquier cosa.

Cómo suscitar interés no es un problema nuevo e irresoluble. Los novelistas, guionistas y cómicos llevan estudiando este arte desde que existen. Saben que nos encantan los misterios, que nos atraen los personajes compasivos, que disfrutamos de una buena línea argumental y que no nos moveremos de la silla si algo nos hace reír. Y las pruebas científicas apuntan a que Orson Welles tenía razón: por ejemplo, los estudios en los que los sujetos deben leer un texto narrativo y otro no narrativo han demostrado que leen los textos narrativos el doble de rápido y que después recuerdan el doble de información. [11]

Respecto al humor, pongamos por ejemplo el caso de las «lecciones cívicas» del cómico Stephen Colbert. Antes de ser presentador de The Late Show , Colbert presentaba The Colbert Report , donde interpretaba a un personaje que era un fustigador de la derecha. (42) En marzo de 2011, Colbert dio inicio a una broma de largo recorrido sobre el papel del dinero en la política estadounidense. Decidió que necesitaba un Comité de Acción Política (PAC, por sus siglas en inglés) para recaudar dinero en caso de que decidiera presentarse a las elecciones presidenciales. «Es innegable que necesito un PAC, aunque no tengo ni idea de para qué sirve», le dijo en directo a un afable experto.

A lo largo de las siguientes semanas, le fueron explicando lo que eran los PAC y los super-PAC, y los 501(c)(4): quién podía aceptar donaciones, hasta qué límite, con qué requisitos de transparencia y para gastarlo en qué. Descubrió que la combinación correcta de estructuras de financiación se podía utilizar para recaudar casi cualquier cantidad de dinero para casi cualquier propósito, sin apenas publicitación. «Está claro que los (c)(4) han creado un tsunami de dinero en efectivo, sin precedentes y sin rendición de cuentas, que infectará todos los rincones de las próximas elecciones —afirmó Colbert—. Y me siento como un idiota por no tener uno yo mismo.»

Más tarde, le explicaron cómo disolver la estructura financiera para quedarse con todo el dinero, sin tener que pagar impuestos. Al abordar una y otra vez esta cuestión y —con su personaje— pedir consejos sobre cómo defraudar las leyes electorales, Colbert analizó la financiación de las campañas con mucha más profundidad que un reportaje de noticias serio.

¿Logró todo esto mejorar el conocimiento que tenían los espectadores? Al parecer, sí. Un equipo, en el que estaba Kathleen Hall Jamieson, que también había colaborado con Dan Kahan en la investigación sobre la curiosidad científica, aprovechó la historia de Colbert para investigar cuánto habían aprendido los espectadores al tiempo que reían. Descubrieron que ver The Colbert Report estaba relacionado con un aumento del conocimiento de las super-PAC y los grupos 501(c)(4), sobre cómo funcionaban y qué podían hacer realmente. Leer el diario o escuchar un programa de radio también ayudaba, pero el efecto de The Colbert Report era apabullante. Mirar un día el programa de Colbert equivalía, en conocimientos sobre la campaña, como cuatro días a la semana leyendo el diario, por ejemplo, o cinco años más de educación.

Desde luego, es un parámetro de correlación, no de causalidad. Es posible que las personas que ya se interesaban por las PAC vieran el programa de Colbert para oír sus ocurrencias. O quizá los adictos a la política ya conocen las super-PAC y además les encanta ver el programa de Colbert. Pero sospecho que el programa causó este incremento porque Colbert profundizó mucho en los detalles. Y tuvo unos índices de audiencia espectaculares porque era divertido. [12]

No es necesario ser uno de los cómicos más queridos de Estados Unidos para aprovechar este truco. El podcast de la NPR Planet Money analizó en una ocasión la economía global diseñando, fabricando e importando varios miles de camisetas. Les permitió pergeñar un relato extenso sobre el cultivo de algodón, el papel de la automatización en el sector textil, cómo las comunidades africanas generan nuevas modas con las camisetas donadas por estadounidenses, la logística del sector del transporte, y algunos detalles extraños como el hecho de que las camisetas de los hombres, hechas en Bangladesh, tienen un impuesto del 16,5 por ciento, mientras que las camisetas de las mujeres, hechas en Colombia, están libres de impuestos. [13]

Estos ejemplos deberían ser modelos de comunicación, precisamente porque suscitan curiosidad. La pregunta «¿Cómo afecta el dinero a la economía?» no es demasiado atractiva, pero el planteamiento: «Si fuera candidato a presidente, ¿cómo recaudaría un montón de dinero con pocas condiciones y ningún control?» generará mucho más interés.

Los que nos dedicamos al sector de la comunicación necesitamos ir más allá del examen de los datos y las cifras estadísticas. Los datos son valiosos, y también lo es verificarlos. Pero si de verdad queremos que el público comprenda cuestiones complejas, debemos estimular su curiosidad. Si sienten curiosidad, aprenderán. (43)

Lo he comprobado al trabajar con mi equipo de More or Less en la BBC. A menudo nos consideran una especie de desmitificadores, pero creo que lo mejor es cuando utilizamos las estadísticas para iluminar una verdad en lugar de para defenestrar una retahíla de falsedades. Intentamos caminar mano a mano con los oyentes para explorar el mundo que nos rodea con la ayuda de cifras contrastadas. Lo falso es interesante, pero no tanto como lo verdadero.

Después del referéndum de 2016, en el que mis conciudadanos decidieron salir de la Unión Europea, la economía, como profesión, se vio obligada a reanalizar sus fundamentos. La mayoría de los expertos técnicos pensaban que salir de la UE era mala idea: costosa, compleja y con pocas probabilidades de que se obtuvieran los beneficios prometidos o de que se resolvieran los problemas más acuciantes del país. Pero, como decía una noticia infame, «la gente de este país ya ha tenido bastante con los expertos». (44) A poca gente parecía importarle lo que opinaban los economistas sobre la cuestión, y —algo encomiable, en mi opinión— los profesionales economistas queríamos comprender qué habíamos hecho mal y cómo podríamos mejorar en el futuro.

Poco después, en un congreso sobre «la profesión y el público», la flor y nata de la comunidad de economistas británica valoró el problema y debatió soluciones. [14] Teníamos que ser más accesibles y cercanos en Twitter, sugirió un análisis. Debíamos expresarnos con claridad y sin jerga, propusieron varios conferenciantes, y no les faltaba razón.

Mi perspectiva fue algo diferente. Argumenté que nos encontrábamos en un entorno políticamente polarizado, en el que casi cualquier opinión que lanzáramos sería rebatida con ferocidad por partidistas. Los economistas se enfrentan a cuestiones polémicas como la desigualdad, los impuestos, el gasto público, el cambio climático, el comercio, la inmigración y, por supuesto, el Brexit. En un entorno tan efervescente, hablar despacio y con claridad tendría efectos limitados. Para comunicar ideas complejas, necesitábamos suscitar la curiosidad de la gente, incluso inspirar cierta sensación de asombro. Al fin y al cabo, los grandes divulgadores científicos —personas como Stephen Hawking y David Attenborough— no se ganan al público con palabras sencillas y bien presentadas. Azuzan las llamas de nuestra curiosidad, nos hacen arder en deseos de aprender más. Si los economistas queremos que la gente entienda la economía, lo primero que tenemos que hacer es despertar su interés.

Lo que es verdad para los economistas también lo es para los científicos, los sociólogos, los historiadores, los estadísticos y cualquiera que tenga que transmitir ideas complejas. Ya se trate de la evolución de los agujeros negros o de Black Lives Matter, la posibilidad de la precognición o la necesidad de un registro previo, los detalles son importantes, y presentados correctamente deberían tener la capacidad de fascinarnos.

Despertemos la capacidad del asombro, les digo a mis compañeros divulgadores. Encendamos la chispa de la curiosidad y démosle combustible con los métodos ya demostrados desde hace tiempo del arte de narrar, de los personajes, del suspense y del humor. Pero no lo dejemos en manos de los periodistas, de los científicos ni de otros comunicadores de ideas complejas. Debemos ser responsables de nuestra propia curiosidad. Como dice el refrán: «Solo los burros se aburren». El mundo es mucho más interesante si nos interesamos en él de una manera activa.

«La cura del aburrimiento es la curiosidad», dice otro refrán. «No hay cura para la curiosidad.» [15] Es así: cuando empezamos a atisbar lo que hay bajo la superficie de las cosas, nos damos cuenta de las lagunas de nuestro conocimiento, y considerar cada pregunta como el camino que lleva a otra pregunta es la manera de crear el hábito de la curiosidad.

En ocasiones tenemos que pensar como Darrell Huff; hay lugar para los malpensados, para los escépticos que se preguntan: ¿dónde está el truco? ¿Por qué este cabrón mentiroso me está mintiendo? [16] Pero, a pesar de que «No me lo creo» a veces es un punto de partida correcto cuando nos topamos con una afirmación estadística sorprendente, es un punto de llegada conformista y deprimente.

Y espero que esto no acabe aquí. Espero haberte convencido de que deberíamos dejar más espacio tanto para la curiosidad que busca novedades y dice «Cuéntame más», como a la curiosidad terca que llevó a Austin Bradford Hill y a Richard Doll a preguntarse por qué tantas personas estaban muriendo de cáncer de pulmón y si los cigarrillos eran responsables de ello.

Si queremos comprender el mundo, debemos hacer preguntas: preguntas auténticas, con la mente abierta. Y una vez que empecemos a preguntar, quizá nos parezca deliciosamente difícil parar.

Agradecimientos

Ya han pasado casi quince años desde que Nicola Meyrick me escribió un correo electrónico para proponerme que presentara un programa de Radio 4 sobre las estadísticas. Desde entonces, he formado parte de la familia More or Less y ha sido un placer y un privilegio. En este libro expongo todo lo que he aprendido durante estos años, así que Nicola se merece el reconocimiento de haberlo empezado todo.

Estoy agradecido a todas las personas de la BBC que han investigado, producido, informado y editado More or Less , haciendo todo lo que estaba en sus manos para que fuera como la seda. Mi cálculo rápido es que un centenar de personas han formado parte del equipo a lo largo de estos años, pero, en particular, Richard Fenton-Smith y Lizzy McNeill trabajaron en las cuestiones de los nacimientos prematuros y la violencia con armas que ilustran el tercer capítulo. Soy muy afortunado por haber colaborado con mi editor, Richard Vadon, y una serie de productores excelentes, en especial Ruth Alexander, Innes Bowen, Richard Knight, Kate Lamble y Charlotte McDonald. Andrew Dilnot, que cocreó More or Less con Michael Blastland, fue en extremo generoso cuando le pedí consejos. Y lo ha seguido siendo desde entonces.

Bajo el liderazgo de Hetan Shah, todas las personas que trabajan en la Royal Statistical Society me han hecho sentir estadístico honorario. Mi agradecimiento a todos ellos. En particular, dos gurús estadísticos han sido muy importantes para este libro: Denise Lievesley y David Spiegelhalter.

David Bodanis, Paul Klemperer y Bill Leigh me hicieron comentarios cruciales después de leer el manuscrito —un acto en verdad generoso—, y Bruno Giussani detectó un error importante en uno de los primeros borradores. En Pushkin Industries, Julia Barton, Ryan Dilley, Mia Lobel y Jacob Weisberg han sido compañeros fabulosos con los que trabajar, además de hacer contribuciones a un podcast que mejoró muchísimo el décimo capítulo. Las correcciones sabias y detalladas de Andrew Wright perfeccionaron en gran medida el libro, como tantas otras veces con anterioridad; es una estrella y un amigo de verdad.

Gracias a todos los académicos en cuya obra me he basado, ya sea a través de entrevistas, correos electrónicos o consultando sus escritos. En particular: Anjana Ahuja, Michael Blastland, Alberto Cairo, Andy Cotgreave, Kate Crawford, Caroline Criado Perez, Kenn Cukier, Andrew Dilnot, Anne Emberton, Baruch Fischhoff, Walter Friedman, Hannah Fry, Kaiser Fung, Dan Gardner, Andrew Gelman, Ben Goldacre, Rebecca Goldin, David Hand, Dan Kahan, Daniel Kahneman, Eileen Magnello, Viktor Mayer-Schönberger, Lynn McDonald, David McRaney, Barbara Mellers, Errol Morris, Will Moy, Terry Murray, Sylvia Nasar, Cathy O’Neil, Onora O’Neill, Robert Proctor, Jason Reifler, Alex Reinhart, Anna Rosling Rönnlund, Max Roser, Hans Rosling, Benjamin Scheibehenne, Janelle Shane, Hugh Small, Lucy Smith, Philip Tetlock, Edward Tufte, Patrick Wolfe, David Wootton, Frank Wynne, Ed Yong y Jason Zweig.

En Little Brown, Tim Whiting y Nithya Rae han sido modelos de paciencia mientras estuve reescribiendo durante la pandemia del coronavirus. Dan Balado y Holly Harley hicieron importantes correcciones, así como mi editor en Riverhead Books de Estados Unidos, Jake Morrissey. Por supuesto, gracias a la excelentemente implacable Sally Holloway, a Zoe Pafnamenta y a todas las personas de Felicity Bryan Associates.

Sigo agradeciendo el apoyo y la paciencia de mis editores en el Financial Times , sobre todo de Alice Fishburn, Brooke Masters y Alec Russell. Los lectores atentos de este diario verán que algunas ideas de este libro ya han sido exploradas en mis artículos. Amo al Financial Times y estoy encantado de formar parte de él.

Gracias a mis hijos, Stella, Africa y Herbie, por ser vosotros. Y a Fran Monks; no voy a tratar de decir por cuántas cosas te estoy agradecido; llenarían otro libro.

¿Sabes que hay una herramienta que te ayuda a verlo todo con mayor nitidez y no son unas gafas de rayos X?

Se trata de los números y los datos que manejan las estadísticas, indispensables en el relato con el que se construye hoy en día la actualidad política, económica y social. Y para comprender la realidad cambiante y compleja en la que vivimos no se necesita un doctorado en matemáticas. Basta un poco de paciencia y sentido común, pero, sobre todo, se requiere la curiosidad que Tim Harford, autor de El economista camuflado , sabe contagiar a sus lectores para observar el mundo con otros ojos.

«Tim Harford consigue que disfrutemos de las estadísticas de la vida cotidiana y que incluso lleguen a resultarnos fascinantes.»

Bill Bryson, autor de Una breve historia de casi todo

«Un libro ameno, lúcido, ingenioso y muy sólido en su argumentación… Debería ser de lectura obligatoria para todos los políticos y periodistas, aunque cualquiera disfrutará y obtendrá provecho de su deliciosa manera de espantar los nubarrones del engaño y de la mentira.»

Stephen Fry, autor de Mythos

Tim Harford , profesor en el Nuffield College de Oxford, es columnista del Financial Times y presenta el programa More or Less en Radio 4 (BBC). Es autor de El economista camuflado (Debolsillo, 2011), El economista camuflado ataca de nuevo (Conecta, 2014), El poder del desorden (Conecta, 2017) y Cincuenta innovaciones que han cambiado el mundo (Conecta, 2018), entre otros libros.

En 2006 fue galardonado con el premio Bastiat de periodismo económico, en 2014 fue reconocido como Comentarista económico del año, y también recibió el premio a la excelencia periodística de la Royal Statistical Society y el de la Society of Business Economists.

Título original: How to Make the World Add Up

Edición en formato digital: enero de 2021

© 2020, Tim Harford

© 2021, Penguin Random House Grupo Editorial, S. A. U.

Travessera de Gràcia, 47-49. 08021 Barcelona

© 2021, Alfonso Barguñó Viana, por la traducción

Diseño de portada: Adaptación de la cubierta original de Luke Bird/ Penguin Random House Grupo Editorial

Fotografía de portada: ©Wachiraphorne Thongya/Alamy

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ISBN: 978-84-17992-04-0

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Notas

INTRODUCCIÓN: CÓMO MENTIR CON ESTADÍSTICAS

[1] Umberto Eco, Serendipities: Language and Lunacy , Londres, Hachette, 2015.

[2] Robert Matthews, «Storks Deliver Babies (p = 0.008)», Teaching Statistics , 22(2), junio de 2000, pp. 36-38, <http://dx.doi.org/10.1111/14679639.00013>. Los artículos de investigación sobre ciencias sociales suelen afirmar que una relación es «estadísticamente significativa» si p = 0,05, lo cual significa que, si no había relación en absoluto, un patrón al menos tan claro como el observado tendría lugar una de cada veinte veces. El resultado en el artículo de las cigüeñas era de p = 0,008, lo que significa que si, de hecho, no había relación alguna entre las cigüeñas y los nacimientos, un patrón al menos tan claro como el observado tendría lugar una de cada ciento veinticinco veces. La tradición de aplicar esta prueba de significación estadística es rebatible, por razones que ahora no abordaremos.

[3] Conrad Keating, Smoking Kills , Oxford, Signal Books, 2009, p. xv.

[4] Science Museum, sir Austin Bradford Hill, <http://broughttolife.sciencemuseum.org.uk/broughttolife/people/austinhill>; Peter Armitage, «Obituary: Sir Austin Bradford Hill, 1897-1991», Journal of the Royal Statistical Society , Series A (Statistics in Society), 154(3), 1991, pp. 482-484, <www.jstor. org/stable/2983156>.

[5] Keating, Smoking Kills , pp. 85-90.

[6]Ibid ., p. 113.

[7] John P. A. Ioannidis, «A fiasco in the making?», Stat , 17 de marzo de 2020, <https://www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the-coro naviruspandemic-takes-hold-we-are- making-decisions-without-reliable-data/>.

[8] «Taiwan says WHO failed to act on coronavirus transmission warning», Financial Times , 20 de marzo de 2020, <https://www.ft.com/content/2a70a02a644a-11ea-a6cd-df28cc3c6a68>.

[9] Demetri Sevastopulo y Hannah Kuchler, «Donald Trump’s chaotic coronavirus crisis», Financial Times , 27 de marzo de 2020, <https://www.ft. com/content/80aa0b58-7010-11ea-9bca-bf503995cd6f>.

[10] David Card, «Origins of the Unemployment Rate: The Lasting Legacy of Measurement without Theory», UC Berkeley y NBER, febrero de 2011, <http://davidcard.berkeley.edu/papers/origins-ofunemployment.pdf>.

[11] Naomi Oreskes y Eric Conway, Merchants of Doubt , Londres, Bloomsbury, 2010, cap. 1 [hay trad. cast.: Mercaderes de la duda , Madrid, Capitán Swing, 2012]; y Robert Proctor, Golden Holocaust , Berkeley y Los Ángeles, University of California Press, 2011.

[12] «Smoking And Health Proposal», memorándum interno de Brown y Williamson, 1969, <https://www.industrydocuments.ucsf.edu/tobacco/docs/#id=psdw0147>.

[13] Kari Edwards y Edward Smith, «A Disconfirmation Bias in the Evaluation of Arguments», Journal of Personality and Social Psychology , 71(1), 1996, pp. 5-24.

[14] Oreskes y Conway, Merchants of Doubt .

[15] Michael Lewis, « Has Anyone Seen the President?», Bloomberg , 9 de febrero de 2018, <https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-02-09/has-anyone-seen-the-president>.

[16] Brendan Nyhan, «Why Fears of Fake News Are Overhyped», Medium , 4 de febrero de 2019; y Gillian Tett, «The Kids Are Alright: The Truth About Fake News», Financial Times , 6 de febrero de 2019, <https://www.ft.com/content/d8f43574-29a1-11e9-a5ab-ff8ef2b976c7?desktop=true&seg mentId=7c8f09b9-9b61-4fbb-9430-9208a9e233c8>.

[17]CQ Quarterly , <https://library.cqpress.com/cqalmanac/document. php?id=cqal65-1259268>, y Alex Reinhart, «Huff and Puff», Significance , 11 (4), 2014.

[18] Andrew Gelman, «Statistics for Cigarette Sellers», Chance , 25(3), 2012; Reinhart, «Huff and Puff».

[19]How to Lie with Smoking Statistics se encuentra en la Biblioteca de Documentos de la industria tabaquera. Alex Reinhart dio forma al manuscrito y a los diferentes documentos que pertenecían proyecto: Reinhart, «The History of “How To Lie With Smoking Statistics”», <https://www.refsmmat. com/articles/smoking-statistics.html>.

[20] Suzana Herculano-Houzel, «What is so special about the human brain?», charla en TED.com de 2013: <https://www.ted.com/talks/suzana_herculano_houzel_what_is_so_special_about_the_human_brain/transcript?ga_source=embed&ga_medium=embed&ga_campaign=embedT>.

[21] Sobre el telescopio de Galileo: <https://thonyc.wordpress.com/2012/08/23/refusing-to-look/>; <https://www.wired.com/2008/10/how-the-telesco>/; y <https://thekindlyones.org/2010/10/13/refusing-to-look-through-galileostelescope/>.

PRIMERA REGLA: EXAMINA TUS SENTIMIENTOS

[1] También conocido como Star Wars: Episodio V ; guion de Leigh Brackett y Lawrence Kasdan.

[2] El caso de Van Meegeren se describe en The Master Forger , de John Godley, Londres, Home and Van Thal, 1951; y Van Meegeren: A Case History , Londres, Nelson, 1967; Noah Charney, The Art of Forgery: The Minds, Motives and Methods of Master Forgers , Londres, Phaidon, 2015; Frank Wynne, I Was Vermeer , Londres, Bloomsbury, 2007; en el programa de BBC TV Fake or Fortune (temporada 1, programa 3, 2011); una serie de entradas de blog de Errol Morris tituladas «Bamboozling Ourselves» que comenzaron en la página web de The New York Times , 20 de mayo de 2009; la película del museo Boijmans, Van Meegeren’s Fake Vermeers (2010, disponible en YouTube en <https://www.youtube.com/watch?v=NnnkuOz08GQ>); y, sobre todo, Jonathan Lopez, The Man Who Made Vermeers , Londres, Houghton Mifflin, 2009.

[3] Hay varias versiones de cómo hizo su confesión Van Meegeren, y en una de ellas Van Meegeren se iguala más directamente al maestro holandés: «¡La pintura en manos de Göring no es, como se cree, un Vermeer de Delft, sino un Van Meegeren!». La cita del texto proviene del libro de Fran Wynne I was Vermeer .

[4] Ziva Kunda, «Motivated Inference: Self-Serving Generation and Evaluation of Causal Theories», Journal of Personality and Social Psychology , 53(4), 1987, pp. 636-647.

[5] Stephen Jay Gould, «The median isn’t the message», Discover , 6 de junio de 1985, pp. 40-42.

[6] Este experiment se describió en el podcast de NPR «The Hidden Brain»: You 2.0: The Ostrich Effect , 6 de agosto de 2018, <https://www.npr. org/templates/transcript/transcript.php?storyId=636133086>.

[7] Nachum Sicherman, George Loewenstein, Duane J. Seppi, Stephen P. Utkus, «Financial Attention», Review of Financial Studies , 29(4), 1 de abril de 2016, pp. 863-897, <https://doi.org/10.1093/rfs/hhv073>.

[8] «Viral post about someone’s uncle’s coronavirus advice is not all it’s cracked up to be», Full Fact , 5 de marzo de 2020, <https://fullfact.org/online/coronavirus-claims-symptoms-viral/>.

[9] Guy Mayraz, «Wishful Thinking», 25 de octubre de 2011, <http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1955644>.

[10] Linda Babcock y George Loewenstein, «Explaining Bargaining Impasse: The Role of Self-Serving Biases», Journal of Economic Perspectives , 11(1), 1997, pp. 109-126, <https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.11.1.109>.

[11] Un buen resumen se puede encontrar en la entrada de blog de Dan Kahan What is Motivated Reasoning? How Does It Work ?, <http://blogs. discovermagazine.com/intersection/2011/05/05/what-is-motivated-reaso ning-how-does-it-workdan-kahan-answers/#.WN5zJ_nyuUm>. Un estudio excelente es el de Ziva Kunda, «The case for motivated reasoning», Psychological Bulletin , 108(3), 1990, pp. 480-498, <http://dx.doi.org/10.1037/00332909.108.3.480>.

[12] S. C. Kalichman, L. Eaton, C. Cherry, «“There is no proof that HIV causes AIDS ”: AIDS denialism beliefs among people living with HIV /AIDS», Journal of Behavioral Medicine , 33(6), 2010, pp. 432-440, <https://doi. org/10.1007/s10865-010-9275-7>; y A. B. Hutchinson, E. B. Begley, P. Sullivan, H. A. Clark, B. C. Boyett, S. E. Kellerman, «Conspiracy beliefs and trust in information about HIV/AIDS among minority men who have sex with men», Journal of Acquired Immune Deficiency Syndrome , 45(5), 15 de agosto de 2007, pp. 603-6055.

[13] Tim Harford, «Why it’s too tempting to believe the Oxford study», Financial Times , 27 de marzo de 2020, <https://www.ft.com/content/14df8908-6f47-11ea-9bca-bf503995cd6f>.

[14] Keith E. Stanovich, Richard F. West y Maggie E. Toplak, «Myside Bias, Rational Thinking, and Intelligence», Current Directions in Psychological Science 22(4), agosto de 2013, pp. 259-264, <https://doi.org/10.1177/0963721413480174>.

[15] Charles S. Taber y Milton Lodge, «Motivated Skepticism in the Evaluation of Political Beliefs», American Journal of Political Science , 50(3), julio de 2006, pp. 755-769, <http://www.jstor.org/stable/3694247>.

[16] Kevin Quealy, «The More Education Republicans Have, the Less They Tend to Believe in Climate Change», The New York Times , 14 de noviembre de 2017, <https://www.nytimes.com/interactive/2017/11/14/upshot/climate-changeby-education.html>.

[17] Caitlin Drummond y Baruch Fischhoff, «Individuals with greater science literacy and education have more polarized beliefs on controversial science topics», PNAS , 21 de agosto de 2017, <http://www.pnas.org/content/early/2017/08/15/1704882114>.

[18] Charles Lord, L. Ross y M. R. Lepper, «Biased assimilation and attitude polarization: The effects of prior theories on subsequently considered evidence», Journal of Personality and Social Psychology , 37(11), 1979, pp. 20982109.

[19] Nicholas Epley y Thomas Gilovich, «The Mechanics of Motivated Reasoning», Journal of Economic Perspectives , 30(3), 2016, pp. 133-140, <https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.30.3.133>.

[20] Ari LeVaux, «Climate change threatens Montana’s barley farmers —and possibly your beer», Food and Environment Research Network , 13 de diciembre de 2017, <https://thefern.org/2017/12/climate-change-threa tens-montanas-barley-farmers-possibly-beer/>.

[21] Correspondencia del autor con Kris De Meyer, 27 de octubre de 2018.

[22] Gordon Pennycook, Ziv Epstein, Mohsen Mosleh, Antonio A. Arechar, Dean Eckles y David G. Rand, «Understanding and Reducing the Spread of Misinformation Online», PsyArXiv , 13 de noviembre de 2019. <https://doi.org/10.31234/osf.io/3n9u8>; véase también Oliver Burkeman, «How to stop the spread of fake news? Pause for a moment», The Guardian , 7 de febrero de 2020, <https://www.theguardian.com/lifeandstyle/2020/feb/07/how-to-stop-spread-of-fake-news-oliver-burkeman>.

[23] G. Pennycook y D. G. Rand, «Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning», Cognition , 2018, <https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018. 06.011>.

[24] Shane Frederick, «Cognitive Reflection and Decision Making», Journal of Economic Perspectives , 19(4), 2005, pp. 25-42, <https://doi.org/10.1257/089533005775196732>.

[25] Diane Wolf, Beyond Anne Frank: Hidden Children and Postwar Families in Holland , Berkeley, University of California Press, 2007, tabla 1, que cita a Raul Hilberg, The Destruction of the European Jews (1985).

SEGUNDA REGLA: SOPESA LA EXPERIENCIA PERSONAL

[1] Muhammad Yunus entrevistado por Steven Covey, <http://socialbu sinesspedia. com/wiki/details/248>.

[2] Transport for London, Travel In London: Report 11 , <http://content. tfl.gov.uk/travel-in-london-report-11.pdf>, figura 10.8, p. 202.

[3] Estas cifras las revelaron después de una petición de información, <https://www.whatdotheyknow.com/request/journey_demand_and_service_suppl>, y aquí están bien resumidas: <https://www.ianvisits.co.uk/blog/2016/08/05/london-tube-train-capacities/>.

[4] Transport for London, Travel In London: Report 4 , <http://content. tfl.gov.uk/travel-in-london-report-4.pdf>, p. 5.

[5] Entrevista del autor con Lauren Sager Weinstein y Dale Campbell de TfL, 9 de julio de 2019.

[6] Ipsos MORI, Perils of Perception 2017 , <https://www.ipsos.com/ipsosmori/en-uk/perils-perception-2017>.

[7] «“No link between MMR and autism”, major study finds», NHS News , martes, 5 de marzo de 2019, <https://www.nhs.uk/news/medication/no-linkbetween-mmr-and-autism-major-study-finds/>.

[8] «When do children usually show symptoms of autism?», National Institute of Child Health and Clinical Development, <https://www.nichd.nih. gov/health/topics/autism/conditioninfo/symptoms-appear>.

[9] David McRaney, «You Are Not So Smart Episode 62: Naïve Realism», <https://youarenotsosmart.com/2015/11/09/yanss-062-why-you-often-belie vepeople-who-see-the-world-differently-are-wrong/>; y Tom Gilovich y Lee Ross, The Wisest One in the Room , Nueva York, Free Press, 2016.

[10] Ipsos MORI, Perils of Perception 2017 , <https://www.ipsos.com/ipsosmori/en-uk/perils-perception-2017>.

[11] David Dranove, Daniel Kessler, Mark McClellan y Mark Satterthwaite, «Is More Information Better? The Effects of “Report Cards” on Health Care Providers», National Bureau of Economic Research Working Paper 8697 (2002), <http://www.nber.org/papers/w8697>.

[12] Charles Goodhart, «Problems of Monetary Management: The U.K. Experience», en Anthony S. Courakis (ed.), Inflation, Depression, and Economic Policy in the West , Londres, Mansell, 1981, pp. 111-146. El artículo original se presenta en una conferencia en 1975.

[13] Donald T. Campbell, «Assessing the impact of planned social change», Evaluation and Program Planning , 2(1), 1979; se publicó una version anterior en 1976 y ya existía el texto de una conferencia en 1974.

[14] Abhijit Vinayak Banerjee, Dean S. Karlan y Jonathan Zinman, «Six randomized evaluations of microcredit: Introduction and further steps», 2015; y Rachel Meager, «Understanding the average effect of microcredit», <https://vox dev.org/topic/methods-measurement/understanding-average-effect-microcredit>.

[15] Anna Rosling Rönnlund, «See how the rest of the world lives, organized by income», TED 2017, <anna_rosling_ronnlund_see_how_the_rest_of_the_ world_lives_organized_by_income>.

TERCERA REGLA: EVITA LA ENUMERACIÓN PREMATURA

[1] La doctora Lucy Smith fue entrevistada por mí y Richard Fenton Smith para el programa More or Less el 8 de junio de 2018, BBC Radio 4: <https://www.bbc.co.uk/programmes/p069jd0p>. El relato se basa en la entrevista, en la correspondencia por correo y en una entrevista telefónica que le hice el 12 de agosto de 2019. Las entrevistas de la doctora Smith con personas que perdieron a su bebé entre las veinte y las veinticuatro semanas se pueden encontrar en <https://www.healthtalk.org/20-24>.

[2] Véase Merian F. MacDorman et al ., «International Comparisons of Infant Mortality and Related Factors: United States and Europe, 2010», National Vital Statistics Reports , 24 de septiembre de 2014.

[3] Denis Campbell, «Concern at rising infant mortality rate in England and Wales», The Guardian , 15 de marzo de 2018, <https://www.theguardian.com/society/2018/mar/15/concern-at-rising-infant-mortality-rate-in-england-and-wales>.

[4] Peter Davis et al ., «Rising infant mortality rates in England and Wales — we need to understand gestation specific mortality», BMJ 361, 8 de mayo de 2018, <https://doi.org/10.1136/bmj.k1936>.

[5] BBC, More or Less , 8 de abril de 2020, <https://www.bbc.co.uk/programmes/m000h6cb>.

[6] Entrevista del autor con Rebecca Goldin, 12 de diciembre de 2017.

[7] Paul J. C. Adachi y Teena Willoughby, «The Effect of Video Game Competition and Violence on Aggressive Behavior: Which Characteristic Has the Greatest Influence?», Psychology of Violence , 1(4), 2011, pp. 259-274, <https://doi.org/10.1037/a0024908>.

[8] «Immigration post-Brexit», Leave Means Leave artículos de investigación, <http://www.leavemeansleave.eu/research/immigration-post-brexit-fairflexibleforward-thinking-immigration-policy/>.

[9] Jonathan Portes, «Who Are You Calling Low-Skilled?», UK in a Changing Europe , 12 de abril de 2017, <https://ukandeu.ac.uk/who-are-you-calling-low-skilled/>.

[10] Robert Wright, «Brexit visa changes to hit sectors in need of lowskilled labour», Financial Times , 18 de febrero de 2020, <https://www.ft.com/content/890e84ce-5268-11ea-90ad-25e377c0ee1f>.

[11] <https://www.theguardian.com/society/2018/nov/22/concern-over-rise-in-suicide-attempts-among-young-women>.

[12] NHS Digital, Mental Health of Children and Young People in England, 2017 , 22 de noviembre de 2018, <https://digital.nhs.uk/data-and-information/publications/statistical/mental-health-of-children-and-young-people-in-england/2017/2017>.

[13] <https://www.nhs.uk/conditions/self-harm/>.

[14] Correspondencia de correo electrónico con la oficina de prensa de NatCen, 29 de noviembre de 2018.

[15] Datos de fuentes oficiales como la Oficina Nacional de Estadística: <https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsand marriages/deaths/bulletins/suicidesintheunitedkingdom/2017registrations# suicide-patterns-by-age>.

[16] <https://www.theguardian.com/business/2014/jan/20/oxfam-85-richest-people-half-of-the-world>.

[17] <https://oxfamblogs.org/fp2p/anatomy-of-a-killer-fact-the-worlds85-richest-people-own-as-much-as-poorest-3-5-billion/>; y de una entrevista con el señor Fuentes para la BBC: <https://www.bbc.com/news/magazine26613682>.

[18] Los datos provienen del Global Wealth Report, que Credit Suisse publica cada año. La versión de 2013 daba los datos para el hecho brutal de Oxfam y está disponible en línea: <https://publications.credit-suisse.com/tasks/render/file/?fileID=BCDB1364-A105-0560-1332EC9100FF5C83>.

[19] «Social protection for older persons: Policy trends and statistics 2017-2019», International Labour Office, Social Protection Department, Ginebra, 2018; disponible en <https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/--ed_protect/---soc_sec/documents/publication/wcms_645692.pdf>.

[20] Para el Reino Unido, el Institute for Fiscal Studies Review of Living Standards, Poverty and Inequality in the UK . Para las rentas más altas en el ámbito global, el World Inequality Report . Otra buena fuente es Our World In Data . En las notas siguientes se proporcionarán referencias más específicas.

CUARTA REGLA: TOMA DISTANCIA Y DISFRUTA DE LAS VISTAS

[1] Para más información, el episodio de More or Less del 8 de junio de 2018, presentado por mí e investigado por mis colegas Richard Fenton Smith y Richard Vadon: <https://www.bbc.co.uk/programmes/p069jd0p>.

[2] Johan Galtung y Mari Holmboe Ruge, «The structure of foreign news: The presentation of the Congo, Cuba and Cyprus crises in four Norwegian newspapers», Journal of Peace Research , 2(1), 1965, pp. 64-90.

[3] Max Roser, «Stop Saying that 2016 Was the Worst Year», The Washington Post , 29 de diciembre de 2016, <https://www.washingtonpost.com/posteverything/wp/2016/12/29/stop-saying-that-2016-was-the-worst-year/?utm_term=.bad894bad69a>; véase también Planet Money , «The Fifty Year Newspaper», diciembre de 2017, <https://www.npr.org/templates/transcript/transcript.php?storyId=574662798>.

[4] C. P. Morice, J. J. Kennedy, N. A. Rayner y P. D. Jones, «Quantifying uncertainties in global and regional temperature change using an ensemble of observational estimates: The HadCRUT4 dataset», Journal of Geophysical Research , 117(D8), 2012, <https://doi.org/10.1029/2011JD017187>, describe los datos de Met Office Hadley Centre. Hay gráficos y se pueden descargar en «Our World in Data», <https://ourworldindata.org/co2-and-other-green house-gas-emissions>. En la década de 1960, las temperaturas globales solían estar un 0,1ºC por debajo de la media de 1961-1990. En el siglo XXI han estado un 0,6ºC por encima de esta media, y más recientemente, un 0,7ºC por encima. Por lo tanto, el aumento de las temperaturas en los últimos cincuenta años ha sido de 0,7-0,8 ºC.

[5] Max Roser, «The short history of global living conditions and why it matters that we know it», 2018, publicado en línea en OurWorldInData.org, consultado en <https://ourworldindata.org/a-history-of-globallivingconditions-in-5-charts>; para la mortalidad infantil, Roser cita datos de Gapminder y el Banco Mundial.

[6] Véase la figura E4 en el Executive Summary del World Inequality Report de 2018: <https://wir2018.wid.world/files/download/wir2018-sum maryenglish.pdf>.

[7] Una fuente excelente es el Institute for Fiscal Studies review of Living Standards, Poverty and Inequality del Reino Unido. He consultado la edición de 2018, la más reciente cuando escribí estas líneas: <https://www.ifs.org.uk/uploads/R145%20for%20web.pdf>.

[8] Un artículo que resume muy bien la desigualdad del mundo está en la página web Our World in Data, escrito por Joe Hasell, una autoridad en esta cuestión: <https://ourworldindata.org/income-inequality-since-1990>.

[9] Cálculos del autor, basados en Natsal-3, la tercera National Survey of Sexual Attitudes and Lifestyles: <http://timharford.com/2018/09/is-twitter-more-unequal-than-life-sex-or-happiness/>.

[10] Michael Blastland y Andrew Dilnot, The Tiger That Isn’t , Londres, Profile Books, 2008. [Hay trad. cast.: El tigre que no está , Madrid, Turner, 2009.]

[11] Andrew C. A. Elliott, Is That a Big Number ?, Oxford, Oxford University Press, 2018.

[12] Tali Sharot, «The Optimism Bias», charla TED, 2012: <https://www. ted.com/talks/tali_sharot_the_optimism_bias/transcript#t-18026>.

[13] Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow , Nueva York, Farrar, Straus and Giroux, 2010. [Hay trad. cast.: Pensar rápido, pensar despacio , Barcelona, Debate, 2012.]

[14] Ross A. Miller y Karen Albert, «If It Leads, It Bleeds (and If It Bleeds, It Leads): Media Coverage and Fatalities in Militarized Interstate Disputes», Political Communication 2015, 32(1), pp. 61-82, <https://doi.org/10.1080/10584609.2014.880976>; Barbara Combs y Paul Slovic, «Newspaper Coverage of Causes of Death», Journalism Quarterly , 56(4), pp. 837-843, 849.

[15] <https://www.cdc.gov/tobacco/data_statistics/fact_sheets/fast_ facts/>, 13.000 personas mueren cada día por enfermedades causadas por el tabaco, unas 40.000 al mes; en los ataques del 11 de septiembre murieron casi 3.000 personas.

[16] <https://www.ted.com/talks/the_ted_interview_steven_pinker_on_ why_our_pessimism_about_the_world_is_wrong/transcript?language=en>.

[17] Steven Pinker menciona en las notas finales de Enlightenment Now (Nueva York, Penguin, 2018) que esta correspondencia tuvo lugar en 1982.

[18] Citado en The Guardian , 12 de mayo de 2015, <https://www.theguar dian.com/society/2015/may/12/stroke-association-warns-of-alarming-riseinnumber-of-victims>; véase también More or Less , 17 de mayo de 2015, con el análisis de esta afirmación: <https://www.bbc.co.uk/programmes/b05tpz78>.

[19] Nota de prensa de Oxfam, 22 de septiembre de 2016, <http://oxfam apps.org/media/ppdwr>.

[20] Un estudio útil de varios gráficos relevantes se encuentra en Max Roser y Mohamed Nagdy, «Optimism & Pessimism», 2018, publicado en línea en OurWorldInData.org, consultado en <https://ourworldindata.org/opti mismpessimism>, sobre todo la sección I.1 con gráficos de Eurobarometer e Ipsos MORI.

[21] Martyn Lewis, «Not My Idea of Good News», Independent , 26 de abril de 1993, <https://www.independent.co.uk/voices/not-my-idea-of-good-news-at-theend-of-a-week-of-horrifying-events-martyn-lewis-bbc-presenterargues1457539.html>.

[22] Max Roser, <https://ourworldindata.org/a-history-of-globallivingconditions-in-5-charts>, datos del Banco Mundial y de F. Bourguignon y C. Morrisson, «Inequality Among World Citizens: 1820-1992», American Economic Review , 92(4), 2002, pp. 727-748. En 1993 había 1.940 millones de personas que vivían en la pobreza extrema; en 2015, la cifra había caído hasta los 705 millones de personas. La tasa de mejora es de 153.600 personas al día, aunque, por descontado, no tenemos forma de medir la tasa diaria porque fluctúa.

[23] Samantha Vanderslott, Bernadeta Dadonaite y Max Roser, «Vaccination», 2020; publicado en línea en OurWorldInData.org; consultado en: <https://ourworldindata.org/vaccination>.

[24] Anna Rosling Rönnlund, Hans Rosling y Ola Rosling, Factfulness , Londres, Sceptre, 2018.

[25] Gillian Tett, «Silos and Silences», Banque de France Financial Stability Review , n.º 14, Derivatives — Financial innovation and stability, julio de 2010, <https://core.ac.uk/download/pdf/6612179.pdf>.

[26] Rolf Dobelli, «News is bad for you — and giving up reading it will make you happier», The Guardian , 12 de abril de 2013, <https://www.the guardian.com/media/2013/apr/12/news-is-bad-rolf-dobelli>.

[27] Nassim Nicholas Taleb, The Bed of Procrustes , Londres, Penguin Books, 2010.

[28] Bill Hanage, Mark Lipsitch, «How to Report on the COVID-19 Outbreak Responsibly», Scientific American , 23 de febrero 2020, <https://blogs. scientificamerican.com/observations/how-to-report-on-the-covid-19-outbreak-responsibly/>.

QUINTA REGLA: COMPRENDE LA HISTORIA DE FONDO

[1] Sheena Iyengar y Mark Lepper, «When Choice is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?», Journal of Personality and Social Psychology , 79, 2000.

[2] Entrevista del autor con Benjamin Scheibehenne, octubre de 2009.

[3] B. Scheibehenne, R. Greifeneder y P. M. Todd, «Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload», Journal of Consumer Research , 37, 2010, pp. 409-425, <http://scheibehenne.de/ScheibehenneGreifenederTodd2010.pdf>.

[4] «Ten Kickstarter Products that Raised the Most Money», <https://www.marketwatch.com/story/10-kickstarter-products-that-raised-the-most money-2017-06-22-10883052>.

[5] La historia la explica Jordan Ellenberg en su libro How Not to Be Wrong (Nueva York, Penguin Press, 2014), y el extracto relevante se encuentra aquí: <https://medium.com/@penguinpress/an-excerpt-from-how-not-tobe-wrong-by-jordan-ellenberg-664e708cfc3d>.

[6] Un resumen técnico (con algunos comentarios sobre cómo se exageró) se encuentra en Bill Casselman, «The Legend of Abraham Wald», American Mathematical Society , <http://www.ams.org/publicoutreach/featurecolumn/fc-2016-06>.

[7] Un relato excelente de esta controversia se encuentra en Daniel Engber, «Daryl Bem Proved ESP Is Real Which Means Science Is Broken», Slate , 17 de mayo de 2017, <https://slate.com/health-and-science/2017/06/darylbem-proved-esp-isreal-showed-science-is-broken.html>.

[8] Chris French, «Precognition studies and the curse of the failed replications», The Guardian , 15 de marzo de 2012, <https://www.theguar dian.com/science/2012/mar/15/precognition-studies-curse-failed-replica tions>.

[9] Nosek charlaba en el podcast de Planet Money (episodio 677): <https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment>.

[10] Brian Nosek ha concedido varias entrevistas, entre ellas a You Are Not So Smart (episodio 100), <https://youarenotsosmart.com/2017/07/19/yanss-100-the-replication-crisis/>; Planet Money (episodio 677), <https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-theex periment-experiment>; EconTalk (16 de noviembre de 2015), <http://www. econtalk.org/brian-nosek-on-the-reproducibility-project>/; The Hidden Brain (episodio 32), <https://www.npr.org/templates/transcript/transcript. php?storyId=477921050>; así como a BBC Analysis , «The Replication Crisis», 12 de noviembre de 2018, <https://www.bbc.co.uk/programmes/m00013p9>.

[11] Esta cifra de treinta y nueve se basa en la opinión subjetiva de los investigadores que replicaron el estudio. ¿Sus resultados respaldaban el estudio original o no? Es algo que depende de cada uno. Una medición alternativa es preguntarse cuántos estudios de réplica generaron los resultados que pasaron el obstáculo estándar (bastante complicado) de la significación estadística. Solo treinta y seis. Noventa y siete superaron el obstáculo. Véase «Estimating the reproducibility of psychological science» de Open Science Collaboration, publicado en Science , 28 de agosto de 2015, 349(6251), <https://doi.org/10.1126/science.aac4716>.

[12] Breve vídeo en YouTube aquí: <https://www.youtube.com/watch? v=n1SJ-Tn3bcQ>.

[13]Planet Money (episodio 677): <https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment>.

[14] F. J. Anscombe, «Fixed-Sample-Size Analysis of Sequential Observations», Biometrics , 10(1), 1954, pp. 89-100, <www.jstor.org/stable/3001665>; y Andrew Gelman, Statistical Inference, Modelling and Social Science , blog post 2 de mayo de 2018, <https://statmodeling.stat.columbia.edu/2018/05/02/continuously-increased-number-animals-statistical-significance-reachedsupport-conclusions-think-not-bad-actually/>.

[15] David J. Hand, Dark Data , Princeton, Princeton University Press, 2020.

[16] Andrew Gelman y Eric Loken, «The garden of forking paths: Why multiple comparisons can be a problem, even when there is no “fishing expedition” or “p-hacking” and the research hypothesis was posited ahead of time», 14 de noviembre de 2013, <http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/p_hacking.pdf>.

[17] J. P. Simmons, L. D. Nelson y U. Simonsohn, «False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant», Psychological Science , 22(11), 2011, pp. 1359-1366, <https://doi.org/10.1177/0956797611417632>.

[18] Kai Kupferschmidt, «More and more scientists are preregistering their studies. Should you?», Science , 21 de septiembre de 2018.

[19] Anjana Ahuja, «Scientists strike back against statistical tyranny», Financial Times , 27 de marzo de 2019, <https://www.ft.com/content/36f9374c-5075-11e9-8f44-fe4a86c48b33>.

[20] Darrell Huff, How to Lie with Statistics , Nueva York, W. W. Norton, 1993, p. 40. [Hay trad. cast.: Cómo mentir con estadísticas , Barcelona, Crítica, 2012.]

[21] John Ioannidis, «Why Most Published Research Findings Are False», PLoS Medicine , 2(8), agosto de 2005, e124, <https://doi.org/10.1371/journal. pmed.0020124>.

[22] R. F. Baumeister, E. Bratslavsky, M. Muraven y D. M. Tice, «Ego depletion: Is the active self a limited resource?», Journal of Personality and Social Psychology , 74(5), 1998, pp. 1252-1265, <http://dx.doi.org/10.1037/00223514.74.5.1252>; y «The End of Ego Depletion Theory?», Neuroskeptic blog , 31 de julio de 2016, <http://blogs.discovermagazine.com/neuroskeptic/2016/07/31/end-of-ego-depletion/#.XGGyflz7SUk>.

[23] Amy Cuddy, «Your Body Language May Shape Who You Are», charla TED, 2012, <https://www.ted.com/talks/amy_cuddy_your_body_langua ge_shapes_who_you_are/transcript?language=en>.

[24] Kahneman, Thinking, Fast and Slow , pp. 53-57. [Pensar rápido, pensar despaci o, pp. 78-83.]

[25] Ed Yong, «Nobel laureate challenges psychologists to clean up their act», Nature New s, 3 de octubre de 2012, <https://www.nature.com/news/nobel-laureate-challenges-psychologists-to-clean-up-their-act-1.11535>.

[26] Ben Goldacre, «Backwards Step on Looking into the Future», The Guardian , 23 de abril de 2011, <https://www.theguardian.com/commentis free/2011/apr/23/ben-goldacre-bad-science>.

[27] Robin Wrigglesworth, «How a herd of cows trampled on human stockpickers», Financial Times , 21 de enero de 2020, <https://www.ft.com/content/563d61dc-3b70-11ea-a01a-bae547046735?>.

[28] Burton Malkiel, «Returns from Investing in Equity Funds», trabajo de investigación, Princeton University, 1994.

[29] Eric Balchunas, «How the Vanguard Effect adds up to $1 trillion», Bloomberg.com, 30 de agosto de 2016, <https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2016-08-30/how-much-has-vanguard-saved-investors-try-1-trillion>.

[30] Para un resumen accesible, véase Ben Goldacre, «What doctors don’t know about the drugs they prescribe», charla TED, 2012, <https://www. ted.com/talks/ben_goldacre_what_doctors_don_t_know_about_the_drugs_ they_prescribe/footnotes?language=en>.

[31] Erick Turner et al ., «Selective Publication of Antidepressant Trials and Its Influence on Apparent Efficacy», New England Journal of Medicine , 17 de enero de 2008, <https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJM sa065779>.

[32] Ben Goldacre, «Transparency, Beyond Publication Bias», charla en la International Journal of Epidemiology Conference, 2016; disponible en <https://www.badscience.net/2016/10/transparency-beyond-publicationbiasa-video-of-my-super-speedy-talk-at-ije/>.

[33] Ben Goldacre, Henry Drysdale, Aaron Dale, Ioan Milosevic, Eirion Slade, Philip Hartley, Cicely Marston, Anna Powell-Smith, Carl Heneghan y Kamal R. Mahtani, «COMPare: a prospective cohort study correcting and monitoring 58 misreported trials in real time», Trials , 20(118), 2019, <https://doi.org/10.1186/s13063-019-3173-2>.

[34] Goldacre, «Transparency, Beyond Publication Bias», <https://www. badscience.net/2016/10/transparency-beyond-publication-bias-a-video-ofmysuper-speedy-talk-at-ije/>.

[35] Amy Sippett, «Does the Backfire Effect exist?», Full Fact , 20 de marzo de 2019, <https://fullfact.org/blog/2019/mar/does-backfire-effectexist/>; tuit de Brendan Nyhan, 20 de marzo de 2019, <https://twitter.com/BrendanNyhan/status/1108377656414879744>.

[36] Entrevista del autor con Richard Thaler, 17 de julio de 2019.

[37] BBC, Analysis , «The Replication Crisis», 12 de noviembre de 2018, <https://www.bbc.co.uk/programmes/m00013p9>.

[38] Antonio Granado, «Slaves to journals, serfs to the web: The use of the internet in newsgathering among European science journalists», Journalism , 12(7), 2011, pp. 794-813.

[39] A. L. Cochrane, «Sickness in Salonica: My first, worst, and most successful clinical trial», British Medical Journal (Clin Res Ed) , 289(6460), 1984, pp. 1726-1727, <https://doi.org/10.1136/bmj.289.6460.1726>.

[40] «A Brief History of Cochrane», <https://community.cochrane.org/handbook-sri/chapter-1-introduction/11-cochrane/112-brief-historycochrane>.

[41] <https://www.webmd.com/urinary-incontinence-oab/news/20180522/yoga-may-be-right-move-versus-urinary-incontinence#1>.

[42] <https://www.dailymail.co.uk/health/article-2626209/Could-yogacureINCONTINENCE-Exercise-strengthens-pelvic-floor-muscles-reducin gleakage.html>.

[43] <https://www.hcd.com/incontinence/yoga-incontinence/>.

[44] <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4310548/>.

[45] L. S. Wieland, N. Shrestha, Z. S. Lassi, S. Panda, D. Chiaramonte y N. Skoetz, «Yoga for treating urinary incontinence in women», Cochrane Database of Systematic Reviews 2019 , 2, art. n.º CD012668, <https://doi.org/10.1002/14651858.CD012668.pub2>.

SEXTA REGLA: PREGUNTA QUÉ FALTA

[1] R. Bond y P. B. Smith, «Culture and conformity: A meta-analysis of studies using Asch’s (1952b, 1956) line judgment task», Psychological Bulletin , 119(1), 1996, pp. 111-137, <http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.111>.

[2] Tim Harford, «The Truth About Our Norm-Core», Financial Times , 12 de junio de 2015, <http://timharford.com/2015/06/the-truth-about-our-norm-core/>.

[3] Bond y Smith, «Culture and conformity»; y Natalie Frier, Colin Fisher, Cindy Firman y Zachary Bigaouette, «The Effects of Group Conformity Based on Sex», 2016, Celebrating Scholarship & Creativity Day, Paper 83, <http://digitalcommons.csbsju.edu/elce_cscday/83>.

[4] Tim Harford, «Trump, Brexit and How Politics Loses the Capacity to Shock», Financial Times , 16 de noviembre de 2018, <https://www.ft.com/content/b730c95c-e82e-11e8-8a85-04b8afea6ea3>.

[5] Caroline Criado Perez, Invisible Women , Londres, Chatto and Windus, 2019 [hay trad. cast.: La mujer invisible , Barcelona, Seix Barral, 2020]; la entrevista se retransmitió en BBC Radio 4 el 17 de mayo de 2019 y está disponible en la página web de More or Less : <https://www.bbc.co.uk/programmes/m00050rd>.

[6] Peter Hofland, «Reversal of Fortune», Onco’Zine , 30 de noviembre de 2013, <https://oncozine.com/reversal-of-fortune-how-a-vilified-drug-became-alife-saving-agent-in-the-war-against-cancer/>.

[7] R. Dmitrovic, A. R. Kunselman y R. S. Legro, «Sildenafil citrate in the treatment of pain in primary dysmenorrhea: a randomized controlled trial», Human Reproduction , 28(11), noviembre de 2013, pp. 2958-2965, <https://doi.org/10.1093/humrep/det324>.

[8] BBC, More or Less , 31 de marzo de 2020, <https://www.bbc.co.uk/sounds/play/m000h7st>.

[9] Mayra Buvinic y Ruth Levine, «Closing the gender data gap», Significance , 8 de abril de 2016, <https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2016.00899. x>; y Charlotte McDonald, «Is There a Sexist Data Crisis?», BBC News, 18 de mayo de 2016, <https://www.bbc.co.uk/news/magazine-36314061>.

[10] Shelly Lundberg, Robert Pollak y Terence J. Wales, «Do Husbands and Wives Pool Their Resources? Evidence from the United Kingdom Child Benefit», 32(3), 1997, pp. 463-480, <https://econpapers.repec.org/article/uwpjhriss/v_3a32_3ay_3a1997_3ai_3a3_3ap_3a463-480.htm>.

[11] Buvinic y Levine, «Closing the gender data gap», <https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2016.00899.x>.

[12] Suzannah Brecknell, «Interview: Full Fact’s Will Moy on lobbyist “nonsense”, official corrections and why we know more about golf than crime stats», Civil Service World , 5 de mayo de 2016, <https://www.civilservice world.com/articles/interview/interview-fullfact%E2%80%99s-will-moy-lobbyist-%E2%80%9Cnonsense%E2%80%9Dofficial-corrections-and-why>.

[13] Maurice C. Bryson, «The Literary Digest Poll: Making of a Statistical Myth», American Statistician , 30(4), 1976, pp. 184-185, <https://doi.org/10. 1080/00031305.1976.10479173>; y Peverill Squire, «Why the 1936 Literary Digest Poll Failed», Public Opinion Quarterly , 52(1), 1988, pp. 125-133, <www. jstor.org/stable/2749114>.

[14] P. Whiteley, «Why Did the Polls Get It Wrong in the 2015 General Election? Evaluating the Inquiry into Pre-Election Polls», Political Quarterly , 87, 2016, pp. 437-442, <https://doi.org/10.1111/1467-923X.12274>.

[15] John Curtice, «Revealed: Why the Polls Got It So Wrong in the British General Election», The Conversation , 14 de enero de 2016, <https://theconversation.com/revealed-why-the-polls-got-it-so-wrong-in-thebritish-general-election-53138>.

[16] Nate Cohn, «A 2016 Review: Why Key State Polls Were Wrong About Trump», The New York Times , 31 de mayo de 2017, <https://www.nytimes.com/2017/05/31/upshot/a-2016-review-why-key-state-polls-werewrong-about-trump.html>; y Andrew Mercer, Claudia Deane y Kyley McGeeney, «Why 2016 election polls missed their mark», Pew Research Fact Tank blog, 9 de noviembre de 2015, <http://www.pewresearch.org/fact-tank/2016/11/09/why-2016-election-polls-missedtheir-mark/>.

[17] <https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/popu lationandmigration/populationestimates/methodologies/2011censusstatisticsforenglandandwalesmarch2011qmi>.

[18] Entrevista del autor con Viktor Mayer-Schönberger, marzo de 2014.

[19] Pew Research Center Social Media Factsheet, investigación llevada a cabo en enero de 2018, <https://www.pewinternet.org/fact-sheet/social-media/>.

[20] Kate Crawford, «The Hidden Biases in Big Data», Harvard Business Review , 1 de abril de 2013, <https://hbr.org/2013/04/the-hidden-biases-in-big-data>.

[21] Leon Kelion, «Coronavirus: Covid-19 detecting apps face teething problems», BBC News, 8 de abril de 2020, <https://www.bbc.co.uk/news/technology-52215290>.

[22] Kate Crawford, «Artificial Intelligence’s White Guy Problem», The New York Times , 25 de junio de 2016, <https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem.html>.

SÉPTIMA REGLA: EXIGE TRANSPARENCIA CUANDO EL ORDENADOR DICE «NO»

[1] Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski, Larry Brilliant, «Detecting influenza epidemics using search engine query data», Nature , 457 (7232), 19 de febrero de 2009, pp. 1012-1014, <https://doi.org/10.1038/nature07634>.

[2] Partes de este capítulo están basadas en mi artículo del Financial Times «Big Data: Are We Making a Big Mistake?» (28 de marzo de 2014, <https://www.ft.com/content/21a6e7d8-b479-11e3-a09a-00144feabdc0>). Entrevisté a David Hand, Kaiser Fung, Viktor Mayer-Schönberger, David Spiegelhalter y Patrick Wolfe a principios de 2014 para documentarme.

[3] David Lazer y Ryan Kennedy, «What We Can Learn from the Epic Failure of Google Flu Trends», Wired , <https://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/>; y Declan Butler, «WhatGoogle Flu Got Wrong», Nature , <https://www.nature.com/news/when-google-got-fluwrong-1.12413>.

[4] <https://www.google.org/flutrends/about/>.

[5] D. Lazer, R. Kennedy, G. King y A. Vespignani, «The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis», Science 343(6176), marzo de 2014, pp. 1203-1205.

[6] S. Cook, C. Conrad, A. L. Fowlkes, M. H. Mohebbi, «Assessing Google Flu Trends Performance in the United States during the 2009 Influenza Virus A (H1N1) Pandemic», PLoS ONE 6(8), 2011, e23610, <https://doi. org/10.1371/journal.pone.0023610>.

[7] Janelle Shane, You Look Like a Thing and I Love You , Nueva York, Little, Brown, 2019.

[8] Para una información más exhaustiva, véase la página web de The Observer/The Guardian : <https://www.theguardian.com/news/series/cambridge-analytica-files>.

[9] Charles Duhigg, «How Companies Learn Your Secrets», The New York Times , 19 de febrero de 2012, <https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html>.

[10] Hannah Fry, Hello World: Being Human in the Age of Computers , Londres, W. W. Norton, 2018.

[11] Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction , Londres, Allen Lane, 2016. [Hay trad. cast.: Armas de destrucción matemática , Barcelona, Capitán Swing, 2017.]

[12] Episodio 268 de Freakonomics : Bad Medicine Pt 1, 16 de agosto de 2017, <http://freakonomics.com/podcast/bad-medicine-part-1-storyrebroadcast/>.

[13] P. A. Mackowiak, S. S. Wasserman, M. M. Levine, «A Critical Appraisal of 98.6 °F, the Upper Limit of the Normal Body Temperature, and Other Legacies of Carl Reinhold August Wunderlich», JAMA , 268(12), 1992, pp. 1578-1580, <https://doi.org/10.1001/jama.1992.03490120092034>.

[14] Jeffrey Dastin, «Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women», Reuters, 10 de octubre de 2018, <https://www.reuters. com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secretairecruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G>.

[15] Gerd Gigerenzer y Stephanie Kurzenhaeuser, «Fast and frugal heuristics in medical decision making», Science and Medicine in Dialogue: Thinking through particulars and universals , 2005, pp. 3-15.

[16] Paul Meehl, Clinical vs. Statistical Prediction , Minneapolis, University of Minnesota Press, 1954.

[17] Fry, Hello World .

[18] Mandeep K. Dhami y Peter Ayton, «Bailing and jailing the fast and frugal way», Journal of Behavioral Decision Making , 14(2), 2001, <https://doi. org/10.1002/bdm.371>.

[19] Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju, Jure Leskovec, Jens Ludwig, Sendhil Mullainathan, «Human Decisions and Machine Predictions», Quarterly Journal of Economics , 133(1), febrero de 2018, pp. 237-293, <https://doi. org/10.1093/qje/qjx032>; véase también Cass R. Sunstein, «Algorithms, Correcting Biases», trabajo de investigación, 12 de diciembre de 2018.

[20] David Jackson y Gary Marx, «Data mining program designed to predict child abuse proves unreliable, DCFS says», Chicago Tribune , 6 de diciembre de 2017; y Dan Hurley, «Can an Algorithm Tell When Kids Are in Danger?», The New York Times Magazine , 2 de enero de 2018, <https://www. nytimes.com/2018/01/02/magazine/can-an-algorithm-tell-when-kids-areindanger.html>.

[21] Hurley, «Can an Algorithm Tell When Kids Are in Danger?».

[22] Andrew Gelman, «Flaws in stupid horrible algorithm revealed because it made numerical predictions», Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science blog, 3 de julio de 2018, <https://statmodeling.stat.colum bia.edu/2018/07/03/flaws-stupid-horrible-algorithm-revealed-made-numeri cal-predictions/>.

[23] Sabine Hossenfelder, «Blaise Pascal, Florin Périer, and the Puy de Dôme experiment», <http://backreaction.blogspot.com/2007/11/blaisepascalflorin-p-and-puy-de-d.html>; y David Wootton, The Invention of Science: A New History of the Scientific Revolution , Londres, Allen Lane, 2015, cap. 8. [Hay trad. cast.: La invención de la ciencia , Barcelona, Crítica, 2017.]

[24] Véase, por ejemplo, Louis Trenchard More, «Boyle as Alchemist», Journal of the History of Ideas , 2(1), enero de 1941, pp. 61-76; y «The Strange, Secret History of Isaac Newton’s Papers», coloquio con Sarah Dry, <https://www.wired.com/2014/05/newton-papers-q-and-a/>.

[25] Wootton, The Invention of Science , p. 340.

[26] James Burke, Connections , Boston, Little, Brown, 1978, p. 74.

[27] Wootton, The Invention of Science , p. 357.

[28] <https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compasrecidivism-algorithm>.

[29] Sam Corbett-Davies, Emma Pierson, Avi Feller, Sharad Goel y Aziz Huq, «Algorithmic decision making and the cost of fairness», arXiv:1701.08230; y Sam Corbett-Davies, Emma Pierson, Avi Feller y Sharad Goel, «A computer program used for bail and sentencing decisions was labeled biased against blacks. It’s actually not that clear», The Washington Post , 17 de octubre de 2016, <https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2016/10/17/canan-algorithm-be-racist-our-analysis-is-more-cautious-than-propu blicas/>.

[30] Ed Yong, «A Popular Algorithm Is No Better at Predicting Crimes than Random People», The Atlantic , 17 de enero de 2018, <https://www. theatlantic.com/technology/archive/2018/01/equivant-compas-algorithm/550646/>.

[31]Ibid .

[32] Julia Dressel y Hany Farid, «The Accuracy, Fairness and Limits of Predicting Recidivism», Science Advances 2018 , <http://advances.sciencemag. org/content/4/1/eaao5580>.

[33] Las conferencias Reith de Onora O’Neill sobre la confianza (<http://www.bbc.co.uk/radio4/reith2002/>) y su charla TED (<https://www.ted.com/speakers/onora_o_neill>) merecen escucharse. Las cuestiones sobre la apertura inteligente se pueden explorar a fondo en el informe de la Royal Society, «Science as an Open Enterprise», 2012, del que O’Neil fue autora. En su libro The Art of Statistics (Londres, Penguin, 2019), David Spiegelhalter demuestra que los principios de O’Neill se pueden aplicar para evaluar los algoritmos.

[34] Entrevista a Cathy O’Neil, 29 de agosto de 2019.

[35] Jack Nicas, «How YouTube Drives Viewers to the Internet’s Darkest Corners», The Wall Street Journal , 7 de febrero de 2018, <https://www.wsj. com/articles/how-youtube-drives-viewers-to-the-internets-darkest-cor ners1518020478>; y Zeynep Tufekci, «YouTube, the Great Radicalizer», The New York Times , 10 de marzo de 2018, <https://www.nytimes.com/2018/03/10/opinion/sunday/youtube-politics-radical.html>. Pero véase para comparar Mark Ledwich y Anna Zaitsev, «Algorithmic Extremism: Examining YouTube’s Rabbit Hole of Radicalization», <https://arxiv.org/abs/1912.11211>.

[36] Ryan Singal, «Netflix spilled your Brokeback Mountain secret, Lawsuit Claims», Wired , 17 de diciembre de 2009, <https://www.wired. com/2009/12/netflix-privacy-lawsuit/>; y Blake Hallinan y Ted Striphas, «Recommended for you: the Netflix Prize and the production of algorithmic culture», New Media and Society , 2016, <https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1461444814538646>.

OCTAVA REGLA: NO DES POR SENTADA LA BASE ESTADÍSTICA

[1] Se trata de una traducción de la entrevista en una televisión danesa que se puede ver aquí: <https://www.thelocal.se/20150905/hans-rosling-you-canttrust-the-media>.

[2] Laura Smith, «In 1974, a stripper known as the “Tidal Basin Bombshell” took down the most powerful man in Washington», Timeline , 18 de septiembre de 2017, <https://timeline.com/wilbur-mills-tidal-basin-3c29a8b47ad1>; Stephen Green y Margot Hornblower, «Mills Admits Being Present During Tidal Basin Scuffle», The Washington Post , 11 de octubre de 1974.

[3] «The Stripper and the Congressman: Fanne Foxe’s Story», The Rialto Report Podcast (episodio 82), <https://www.therialtoreport.com/2018/07/15/fanne-foxe/>.

[4] Alice M. Rivlin, «The 40th Anniversary of the Congressional Budget Office», Brookings: On the Record , 2 de marzo de 2015, <https://www.broo kings.edu/on-the-record/40th-anniversary-of-the-congressional-budget-office/>.

[5] Philip Joyce, «The Congressional Budget Office at Middle Age», Hutchins Center at Brookings , Working Paper #9, 17 de febrero de 2015.

[6] Citado en Nancy D. Kates, Starting from Scratch: Alice Rivlin and the Congressional Budget Office , Cambridge, John F. Kennedy School of Government, Harvard University, 1989.

[7] Elaine Povich, «Alice Rivlin, budget maestro who “helped save Washington” in fiscal crisis, dies at 88», The Washington Post , 14 de mayo de 2019, <https://www.washingtonpost.com/local/obituaries/alice-rivlin-budget-maestro-who-helped-save-washington-in-fiscal-crisisdies-at-88/2019/05/14/c141c996-0ff9-11e7-ab07-07d9f521f6b5_story.html>.

[8] Andrew Prokop, «The Congressional Budget Office, explained», Vox , 26 de junio de 2017, <https://www.vox.com/policy-and-politics/2017 /3/13/14860856/congressional-budget-office-cbo-explained>.

[9] John Frendreis y Raymond Tatalovich, «Accuracy and Bias in Macroeconomic Forecasting by the Administration, the CBO, and the Federal Reserve Board», Polity 32(4), 2000, pp. 623-632, consultado el 17 de enero de 2020, <https://doi.org/10.2307/3235295>; Holly Battelle, CBO’s Economic Forecasting Record , Washington DC, Congressional Budget Office, 2010; Committee for a Responsible Federal Budget, «Hindsight is 2020: A look back at CBO’s economic forecasting», enero de 2013, <https://www.crfb.org/blogs/hindsight-2020-look-back-cbos-economic-forecasting>.

[10]Forecast Evaluation Report 2019 , Office for Budget Responsibility, diciembre de 2019, <https://obr.uk/docs/dlm_uploads/Forecast_evaluation_ report_December_2019-1.pdf>.

[11] Malcolm Bull, «Can the Poor Think?», London Review of Books , 41(13), 4 de julio de 2019.

[12] Bourree Lam, «After a Good Jobs Report, Trump Now Believes Economic Data», The Atlantic , 10 de marzo de 2017, <https://www.theatlan tic.com/business/archive/2017/03/trump-spicer-jobs-report/519273/>.

[13] Esther King, «Germany records lowest crime rate since 1992», Politico , 8 de mayo de 2017, <https://www.politico.eu/article/germany-crime-rate-lowest-since-1992/>.

[14] Para un análisis de los tuits de Trump, véase Matthew Yglesias, «Trump just tweeted that “crime in Germany is way up.” It’s actually at its lowest level since 1992», Vox , 18 de junio de 2018; y Christopher F. Schuetze y Michael Wolgelenter, «Fact Check: Trump’s False and Misleading Claims about Germany’s Crime and Immigration», The New York Times , 18 de junio de 2018.

[15] Diane Coyle, GDP: A Brief But Affectionate History , Oxford, Princeton University Press, 2014, pp. 3-4.

[16] «Report on Greek government deficit and debt statistics», Comisión Europea, 8 de enero de 2010.

[17] Beat Balzli, «Greek Debt Crisis: How Goldman Sachs Helped Greece to Mask its True Debt», Der Spiegel , 8 de febrero de 2010, <https://www. spiegel.de/international/europe/greek-debt-crisis-how-goldman-sachs-helped-greeceto-mask-its-true-debt-a-676634.html>.

[18] El International Statistical Institute hace un relato cronológico, actualizado la última vez por G. O’Hanlon y H. Snorrason, julio de 2018: <https://isi-web.org/images/news/2018-07_Court-proceedings-against Andreas-Georgiou.pdf>.

[19] «Commendation of Andreas Georgiou», Press Release: International Statistical Association, 18 de septiembre de 2018, <https://www.isi-web.org/images/2018/Press%20release%20Commendation%20for%20Andreas%20 Georgiou%20Aug%202018.pdf>.

[20] R. Langkjær-Bain,«Trials of a statistician», Significance , 14, 2017, pp. 14-19, <https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2017.01052.x>; «An Augean Stable», The Economist , 13 de febrero de 2016, <https://www.economist.com/theamericas/2016/02/13/an-augean-stable>; «The Price of Cooking the Books», The Economist , 25 de febrero de 2012, <https://www.economist.com/the-americas/2012/02/25/the-price-of-cooking-the-books>.

[21] Langkjær-Bain, «Trials of a statistician».

[22] Entrevista del autor con Denise Lievesley, 2 de julio de 2018.

[23] «Tanzania law punishing critics of statistics “deeply concerning”: WorldBank», Reuters, 3 de octubre de 2018, <https://www.reuters.com/article/us-tanzania-worldbank/tanzania-law-punishing-critics-of-statistics-deeplyconcerning-world-bank-idUSKCN1MD17P>.

[24] Amy Kamzin, «Dodgy data makes it hard to judge Modi’s job promises», Financial Times , 8 de octubre de 2018, <https://www.ft.com/content/1a008ebe-cad4-11e8-9fe5-24ad351828ab>.

[25] Steven Chase y Tavia Grant, «Statistics Canada chief falls on sword over census», The Globe and Mail , 21 de julio de 2010, <https://www.theglo beandmail.com/news/politics/statistics-canada-chief-falls-on-sword-over-census/article1320915/>.

[26] Langkjær-Bain, «Trials of a statistician».

[27] Nicole Acevedo, «Puerto Rico faces lawsuits over hurricane death count data», NBC News, 1 de junio de 2018; y Joshua Barajas, «Hurricane Maria’s official death toll is 46 times higher than it was almost a year ago. Here’s why», PBS Newshour, 30 de agosto de 2018, <https://www.pbs.org/newshour/nation/hurricane-marias-official-death-toll-is-46-times-higher-than-itwas-almost-a-year-ago- heres-why>.

[28] «2011 Census Benefits Evaluation Report», <https://www.ons. gov.uk/census/2011census/2011censusbenefits/2011censusbenefitse valuationreport#unquantified-benefits>; Ian Cope, «The Value of Census Statistics», <https://www.ukdataservice.ac.uk/media/455474/cope. pdf>.

[29] Carl Bakker, Valuing the Census , 2014, <https://www.stats.govt.nz/assets/Research/Valuing-the-Census/valuing-the-census.pdf>.

[30] Mónica I. Feliú-Mójer, «Why Is Puerto Rico Dismantling Its Institute of Statistics?», Scientific American: Voices , 1 de febrero de 2018.

[31] <https://www.cbo.gov/publication/54965>.

[32] Ellen Hughes-Cromwick y Julia Coronado, «The Value of US Government Data to US Business Decisions», Journal of Economic Perspectives , 33(1), 2019, pp. 131-146, <https://doi.org/10.1257/jep.33.1.131>.

[33] Milton y Rose Friedman, Two Lucky People (1998), citado por Neil Monnery, «Hong Kong’s postwar transformation shows how fewer data can sometimes boost growth», <https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2017/06/30/hong-kongs-postwar-transformation-showshow-fewer-data-can-sometimesboost-growth/>.

[34] James C. Scott, Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed , New Haven, Yale University Press, 1998.

[35] Perry Link, «China: From Famine to Oslo», New York Review of Books , 13 de enero de 2011.

[36] Para analizar el balance de muertes en la época de Stalin, véase Timothy Snyder, «Hitler vs. Stalin: Who Killed More?», New York Review of Books , 10 de marzo de 2011 (un artículo más inteligente de lo que denota el título). Para saber más sobre el censo de 1937, véase Daniel Sandford, «In Moscow, history is everywhere», BBC News, 2 de noviembre de 2012; y Catherine Merridale, «The 1937 Census and the Limits of Stalinist Rule», Historical Journal , 39(1), 1996, y «Called to Account», The Economist , 3 de septiembre de 2016, <https://www.economist.com/finance-and-economics/2016/09/03/called-to-account>.

[37] Merridale, «The 1937 Census and the Limits of Stalinist Rule».

[38] Adam Tooze, Statistics and the German State , 1900-1945, Cambridge, Cambridge University Press, 2001, p. 257.

[39] Entrevista del autor con Denise Lievesley, 11 de marzo de 2019.

[40] Hetan Shah, «How to save statistics from the threat of populism», Financial Times , 21 de octubre de 2018, <https://www.ft.com/content/ca491f18-d383-11e8-9a3c-5d5eac8f1ab4>.

[41] Nicholas Eberstadt, Ryan Nunn, Diane Whitmore Schanzenbach, Michael R. Strain, «“In Order That They Might Rest Their Arguments on Facts”: The Vital Role of Government-Collected Data», AEI/Hamilton Project report, marzo de 2017.

[42] Para saber más de Rayner Review, véase G. Hoinville y T. M. F. Smith, «The Rayner Review of Government Statistical Services», Journal of the Royal Statistical Society , Series A (General) 145(2), 1982, pp. 195-207, <https://doi.org/10.2307/2981534>; y John Kay, «A Better Way to Restore Faith in Official Statistics», 25 de julio de 2006, <https://www.johnkay. com/2006/07/25/a-better-way-to-restore-faith-in-official-statistics/>.

[43] Hughes-Cromwick y Coronado, «The Value of US Government Data to US Business Decisions», <https://doi.org/10.1257/jep.33.1.131>.

[44] Jackie Mansky, «W.E.B. Du Bois’ Visionary Infographics Come Together for the First Time in Full Color», Smithsonian Magazine , 15 de noviembre de 2018, <https://www.smithsonianmag.com/history/first-time-toge ther-andcolor-book-displays-web-du-bois-visionary-infographics-1809 70826/>; y Mona Chalabi, «WEB Du Bois: retracing his attempt to challenge racism with data», The Guardian , 14 de febrero de 2017, <https://www.the guardian.com/world/2017/feb/14/web-du-bois-racism-data-paris-african-americans-jobs>.

[45] Eric J. Evans, Thatcher and Thatcherism , Londres, Psychology Press, 2004, p. 30.

[46] Ian Simpson, Public Confidence in Official Statistics — 2016 , Londres: NatCEN social research, 2017, <https://natcen.ac.uk/media/1361381/natcen_public-confidence-in-official-statistics_web_v2.pdf>.

[47] The Cabinet Office, Review of Pre-Release Access to Official Statistics , <https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/62084/pre-release-stats.pdf>.

[48] Mike Bird, «Lucky, Good or Tipped Off? The Curious Case of Government Data and the Pound», Wall Street Journal , 26 de abril de 2017; y «New Data Suggest U.K. Government Figures Are Getting Released Early», Wall Street Journal , 13 de marzo de 2017.

NOVENA REGLA: RECUERDA QUE LA DESINFORMACIÓN TAMBIÉN PUEDE SER BELLA

[1] Para saber más sobre la contribución estadística de Florence Nightingale, véase Mark Bostridge, Florence Nightingale: The Woman and Her Legend , Londres, Penguin, 2009; Lynn McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale , Waterloo, Ont., Wilfrid Laurier University Press, 2009-2010, y «Florence Nightingale: Passionate Statistician», Journal of Holistic Nursing , 28(1), marzo de 2010; Hugh Small, «Did Nightingale’s “Rose Diagram” save millions of lives?», seminar paper , Royal Statistical Society, 7 de octubre de 2010; Cohen, I. Bernard. «Florence Nightingale», Scientific American , 250(3), 1984, pp. 128-137, <www.jstor.org/stable/24969329>, consultado el 13 de marzo de 2020; Eileen Magnello, «Florence Nightingale: A Victorian Statistician», Mathematics in School , mayo de 2010, y «The statistical thinking and ideas of Florence Nightingale and Victorian politicians», Radical Statistics , 102.

[2] Borrador de John Sutherland (supuestamente, encargado por Florence Nightingale) a William Farr, marzo de 1861.

[3] Estas citas de Nightingale se encuentran en Marion Diamond y Mervyn Stone, «Nightingale on Quetelet», Journal of the Royal Statistical Society , 1, 1981, pp. 66-79.

[4] Alberto Cairo, The Functional Art , Berkeley, CA, Peachpit Press, 2013.

[5] Robert Venturi, Denise Scott Brown y Steven Izenour, Learning from Las Vegas: The Forgotten Symbolism of Architectural Form , Cambridge, MA., MIT Press, 1977; véase también <https://99percentinvisible.org/article/lessons-sin-cityarchitecture-ducks-versus-decorated-sheds/>; y Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information , Cheshire, CT., Graphics Press, 1983, 2001, pp. 106-121.

[6] Scott Bateman, Regan L. Mandryk, Carl Gutwin, Aaron Genest, David McDine y Christopher Brooks, «Useful Junk? The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts», ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) , 2010.

[7] Linda Rodriguez McRobbie, «When the British wanted to camouflage their warships, they made them dazzle», Smithsonian Magazine , 7 de abril de 2016, <https://www.smithsonianmag.com/history/when-british-wanted camouflage-their-warships-they-made-them-dazzle-180958657/>.

[8] David McCandless, Debtris US , 30 de diciembre de 2010, <https://www.youtube.com/watch?v=K7Pahd2X-eE>.

[9] <https://informationisbeautiful.net/visualizations/the-billionpound-o-gram>.

[10] Brian Brettschneider, «Lessons from posting a fake map», Forbes. com, 23 de noviembre de 2018, <https://www.forbes.com/sites/brianbretts chneider/2018/11/23/lessons-from-posting-a-fake-map/#5138b31959ec>.

[11] Florence Nightingale, «Notes on the Health of the British Army», citado por Lynn McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale , vol. 14, p. 37.

[12] McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale , vol. 14, p. 551.

[13] Carta de Florence Nightingale a Sidney Herbert, 19 de agosto de 1857.

[14] Alberto Cairo, How Charts Lie , Nueva York, W. W. Norton, 2019, p. 47.

[15] William Cleveland, The Elements of Graphing Data , Wadsworth, Monterey, 1994; Gene Zelazny, Say it with Charts , Nueva York, McGraw-Hill, 1985; Naomi Robbins, Creating More Effective Graphs , New Jersey, Wiley, 2005.

[16] Edward Tufte, Envisioning Information , Cheshire CT, Graphics Press, 1990.

[17] Larry Buchanan, «Idea of the Week: Inequality and New York’s Subway», The New Yorker , 15 de abril de 2013, <https://www.newyorker. com/news/news-desk/idea-of-the-week-inequality-and-new-yorks-subway>.

[18] Simon Scarr, «Iraq’s Bloody Toll», South China Morning Post , <https://www.scmp.com/infographics/article/1284683/iraqs-bloody-toll>.

[19] Andy Cotgreave, «Lies, Damned Lies and Statistics», InfoWorld , <https://www.infoworld.com/article/3088166/why-how-to-lie-with-statisticsdid-us-adisservice.html>.

[20] Carta de William Farr a Florence Nightingale, 24 de noviembre de 1863, citada por John M. Eyler, Victorian Social Medicine: The Ideas and Methods of William Farr , Londres, Johns Hopkins Press, 1979, p. 175.

[21] <https://www.sciencemuseum.org.uk/objects-and-stories/florencenightingale-pioneer-statistician>.

DÉCIMA REGLA: MANTÉN LA MENTE ABIERTA

[1] Leon Festinger, Henry Riecken y Stanley Schachter, When Prophecy Fails , Nueva York, Harper-Torchbooks, 1956.

[2] Walter A. Friedman, Fortune Tellers: The Story of America’s First Economic Forecasters , Princeton, Princeton University Press, 2013; y Sylvia Nasar, Grand Pursuit , Londres, Fourth Estate, 2011.

[3] Friedman, Fortune Tellers .

[4] Irving Fisher, How to Live , Nueva York, Funk and Wagnalls, 21.ª ed., 1946.

[5] Mark Thornton, The Economics of Prohibition , Salt Lake City, University of Utah Press, 1991.

[6] Esther Ingliss-Arkell, «Did a case of scientific misconduct win the Nobel prize for physics?», <https://io9.gizmodo.com/did-a-case-of-scientificmisconduct-win-the-nobel-prize-1565949589>.

[7] Richard Feynman, «Cargo Cult Science», charla en Caltech, 1974: <http://calteches.library.caltech.edu/51/2/CargoCult.htm>.

[8] M. Henrion y B. Fischhoff, «Assessing Uncertainty in Physical Constants», American Journal of Physics , 54, 1986, pp. 791-798, <https://doi.org/10.1119/1.14447>.

[9] Entrevista del autor con Jonas Olofsson, 22 de enero de 2020.

[10] T. C. Brock y J. L. Balloun, «Behavioral receptivity to dissonant information», Journal of Personality and Social Psychology , 6(4, Pt.1), 1967, pp. 413-428, <https://doi.org/10.1037/h0021225>.

[11] B. Fischhoff y R. Beyth, «“I knew it would happen”: Remembered probabilities of once-future things», Organizational Behavior & Human Performance , 13(1), 1975, pp. 1-16, <https://doi.org/10.1016/0030-5073 (75)90002-1>.

[12] Philip Tetlock, Expert Political Judgement , Princeton, Princeton University Press, 2005; Philip Tetlock y Dan Gardner, Superforecasting: The Art and Science of Prediction , Nueva York, Crown, 2015, p. 184.

[13] Welton Chang, Eva Chen, Barbara Mellers, Philip Tetlock, «Developing expert political judgment: The impact of training and practice on judgmental accuracy in geopolitical forecasting tournaments», Judgment and Decision Making , 11(5), septiembre de 2016, pp. 509-526.

[14] Tetlock y Gardner, Superforecasting , p. 127.

[15] Nasar, Grand Pursuit ; y John Wasik, Keynes’s Way to Wealth , Nueva York, McGraw-Hill, 2013.

[16] Anne Emberton, «Keynes and the Degas Sale», History Today , 46(1), enero de 1996; Jason Zweig, «When Keynes Played Art Buyer», Wall Street Journal , 30 de marzo de 2018; «The Curious Tale of the Economist and the Cezanne in the Hedge», 3 de mayo de 2014, <https://www.bbc.co.uk/news/magazine-27226104>.

[17] David Chambers y Elroy Dimson, «Retrospectives: John Maynard Keynes, Investment Innovator», Journal of Economic Perspectives , 27(3), 2013, pp. 213-228, <https://doi.org/10.1257/jep.27.3.213>.

[18] M. Deutsch y H. B. Gerard, «A study of normative and informational social influences upon individual judgment», Journal of Abnormal and Social Psychology , 51(3), 1955, pp. 629-636, <https://doi.org/10.1037/h0046408>.

[19] Philip Tetlock, Twitter, 6 de enero de 2020, <https://twitter.com/PTetlock/status/1214202229156016128>.

[20] Nasar, Grand Pursuit , p. 314.

[21] Friedman, Fortune Tellers .

LA REGLA DE ORO: SÉ CURIOSO

[1] Orson Welles, consejos a los estudiantes de la Universidad de California Los Ángeles, 1941.

[2] Onora O’Neill, Reith Lectures 2002, Lecture 4: «Trust and transparency», <http://downloads.bbc.co.uk/rm<http/radio4/transcripts/20020427_ reith.pdf>.

[3] Dan M. Kahan, David A. Hoffman, Donald Braman, Danieli Evans Peterman y Jeffrey John Rachlinski, «“They Saw a Protest”: Cognitive Illiberalism and the Speech-Conduct Distinction», 5 de febrero de 2011, Cultural Cognition Project Working Paper n.º 63; Stanford Law Review , 64, 2012; Temple University Legal Studies Research Paper n.º 2011-2017, disponible en: <https://ssrn.com/abstract=1755706>.

[4] Dan Kahan, «Why Smart People Are Vulnerable to Putting Tribe Before Truth», Scientific American : Observations , 3 de diciembre de 2018, <https://blogs.scientificamerican.com/observations/why-smart-people-arevulnerable-to-putting-tribe-before-truth/>; Brian Resnick, «There may be an antidote to politically motivated reasoning. And it’s wonderfully simple», Vox. com, 7 de febrero de 2017, <https://www.vox.com/science-andhealth/2017 /2/1/14392290/partisan-bias-dan-kahan-curiosity>; D. M. Kahan, A. Landrum, K. Carpenter, L. Helft y K. Hall Jamieson, «Science Curiosity and Political Information Processing», Political Psychology , 38, 2017, pp. 179-199, <https://doi.org/10.1111/pops.12396>.

[5] Entrevista del autor con Dan Kahan, 24 de noviembre de 2017.

[6] J. Kaplan, S. Gimbel y S. Harris, «Neural correlates of maintaining one’s political beliefs in the face of counterevidence», Scientific Reports , 6(39589), 2016, <https://doi.org/10.1038/srep39589>.

[7] G. Loewenstein, «The psychology of curiosity: A review and reinterpretation», Psychological Bulletin , 116(1), 1994, pp. 75-98, <https://doi. org/10.1037/0033-2909.116.1.75>.

[8] L. Rozenblit y F. Keil, «The misunderstood limits of folk science: an illusion of explanatory depth», Cognitive Science , 26, 2002, pp. 521-562, <https://doi.org/10.1207/s15516709cog2605_1>.

[9] P. M. Fernbach, T. Rogers, C. R. Fox y S. A. Sloman, «Political Extremism Is Supported by an Illusion of Understanding», Psychological Science , 24(6), 2013, pp. 939-946, <https://doi.org/10.1177/0956797612464058>.

[10] Steven Sloman y Philip M. Fernbach, «Asked to explain, we become less partisan», The New York Times , 21 de octubre de 2012.

[11] Michael F. Dahlstrom, «Storytelling in science», Proceedings of the National Academy of Sciences , 111 (Supplement 4), septiembre de 2014, pp. 13614-13620, <https://doi.org/10.1073/pnas.1320645111>.

[12] Bruce W. Hardy, Jeffrey A. Gottfried, Kenneth M. Winneg y Kathleen Hall Jamieson, «Stephen Colbert’s Civics Lesson: How Colbert Super PAC Taught Viewers About Campaign Finance, Mass Communication and Society», Mass Communication and Society 17(3), 2014, pp. 329-353, <https://doi.org/10.1080/15205436.2014.891138>.

[13] «The Planet Money T-Shirt»: <https://www.npr.org/series/262481306/planet-money-t-shirt-project-series?t=1580750014093>.

[14]Economics: The Profession and the Public , seminario en el Tesoro de Londres, 5 de mayo de 2017.

[15] Quote Investigator, <https://quoteinvestigator.com/2015/11/01/cure/>.

[16] «Why is this lying bastard lying to me?» (este sentimiento es cortesía del famoso periodista británico Louis Herren).

(1) En un acto de dulce venganza, Hill demostró más tarde cómo curar la tuberculosis en lo que generalmente se acepta como el primer ensayo controlado aleatorio hecho de forma rigurosa.

(2) Este aforismo es muy conocido entre los estadísticos. A menudo lo atribuyen al gran estadístico Frederick Mosteller, pero no he logrado confirmarlo.

(3) En ambos casos es concebible que los participantes se vieran predeterminados más por el poder emocional de su papel que por los modestos incentivos económicos. Fuera como fuese, adoptar una perspectiva particular sobre una situación demostró ser muy determinante en las decisiones que tomaban.

(4) En este experimento, los conocimientos políticos se midieron con preguntas sobre el funcionamiento del gobierno estadounidense. Por ejemplo, ¿cuántos votos del Congreso se necesitan para superar un veto presidencial?

(5) Estoy bastante seguro de que a mí también me pasa. Pero no logro ver exactamente cómo.

(6) Las respuestas: cinco centavos y cuarenta y siete días.

Quizá la segunda pregunta ya no sea tan compleja como antes. El grupo de nenúfares crece exponencialmente, y el coronavirus nos ha enseñado por las malas qué significa el crecimiento exponencial.

(7) Y también puede valer la pena continuar con otra pregunta: «¿Por qué hace que me sienta así?».

(8) Esto sirve de recordatorio de lo importante que es pararse a pensar. No se necesitan conocimientos matemáticos avanzados para darse cuenta de que la cifra del 20 por ciento no encaja con nuestra experiencia diaria. En algunos países, la gente dice que cree que el 50 por ciento de las adolescentes dan a luz cada año, lo cual implicaría que las mujeres jóvenes llegarían a la edad adulta con una prole de tres hijos.

(9) Los admiradores del libro Pensar rápido, pensar despacio de Daniel Kahneman quizá reconozcan en estas palabras lo que él denomina Sistema 1 y Sistema 2.

(10) Douglas Adams, Guía del autoestopista galáctico , Londres, Pan Books, 1979.

(11) Luego está la cuestión de qué es una muerte por Covid-19: algunos de los que fallecen ya eran terminales; otros, en realidad, mueren con el virus pero no a causa de él. Teniendo esto en cuenta, quizá las 1.500 muertes sean una exageración.

(12) ¿Y a qué se refieren con «niños»? ¿Cinco años? ¿Diez? ¿Dieciséis?

(13) La definición de «tiroteo» también es resbaladiza. El FBI tiene un registro de matanzas, pero su definición solo incluye los ataques en los lugares públicos, lo cual excluye muchos incidentes relacionados con las drogas, así como los homicidios domésticos. Un registro alternativo, llevado a cabo por el Gun Violence Archive, incluye estos incidentes. Esto supone una gran diferencia en la cifra total, pero, se haga como se haga, la cifra de personas asesinadas en tiroteos es una pequeña fracción del número total de muertes por arma de fuego.

(14) Según una anécdota recurrente sobre Donald Trump, años antes de que llegara a ser presidente, cuando estaba muy endeudado a causa de algunas ruinosas operaciones inmobiliarias, señaló a un indigente y le dijo a su joven hija: «¿Ves a ese vagabundo? Tiene mil millones de dólares más que yo». No sé si la historia es cierta, pero la lógica económica es irrefutable.

(15) Me he basado en el Global Wealth Report de 2018. En el de 2013, que dio origen a los titulares de las «85 personas más ricas», las cifras son algo distintas, pero el panorama general apenas ha cambiado.

(16) Credit Suisse no incluyó en sus cálculos el derecho a una pensión estatal. Es importante, porque las pensiones estatales son muy valiosas para quienes las reciben. No está claro si contar las pensiones estatales como activos aumentaría la desigualdad (puesto que la mayoría de los pobres no tienen) o la reduciría (puesto que las pensiones estatales son un activo sustancial para los más pobres de los países ricos). Conjeturo que el panorama sería menos desigual si se incluyeran las pensiones estatales, pero es una mera suposición. Podría estar muy equivocado. En todo el mundo, un tercio de los ancianos no reciben ningún tipo de pensión.

(17) Otro parámetro habitual para medir la desigualdad, del que hablaremos en el siguiente capítulo, es el coeficiente de Gini. Este cálculo concordaba con la disminución de la desigualdad después de la crisis.

(18) Terry Pratchett, El segador , Barcelona, Debolsillo, 2010.

(19) En 2019, por ejemplo, hubo en Londres 149 asesinatos, la cifra más alta en una década. Ha habido un aumento desde 2016. Los medios británicos suelen presentar este aumento como algo apocalíptico; si conoces el contexto, no es algo tan preocupante, pero sin duda es un movimiento en la dirección errónea. ¿Un desvío temporal, o una reversión en la larga caída de las tasas de asesinato? «El tiempo dirá», asegura el cliché, pero es verdad.

(20) Si México pagara el muro, el coste por persona sería de casi 200 dólares, puesto que la población de México es menor. Si este fuera el caso, claro.

(21) Menos ilustrativo es el hábito de escribir algo como: «Si se apilara la deuda nacional de Estados Unidos en billetes de dólar llegaría al espacio/a la Luna/al Sol». Por lo visto, a algunos periodistas les parece una forma genial de poner una cifra en contexto. Pero ¿lo es? Cuando acabo de leer frases como esa me siento más estúpido. ¿Sabes cuántos billetes de dólar hay que apilar para alcanzar un metro de altura? (Unos ocho mil. Lo he tenido que buscar, por supuesto; cualquier persona tendría que hacer lo mismo.) Se considera que el espacio está a 100 kilómetros por encima de nosotros; la Luna se halla a casi 400.000 kilómetros de la Tierra, y el Sol, a 150 millones de kilómetros. Así que una pila que llegara al Sol sería muchísimo más alta que una que llegara al espacio. Según mis cálculos, la deuda nacional estadounidense, en billetes de dólar, formaría una pila que llegaría a la Luna seis veces. ¿Contento? Para mí es mucho más claro decir que representa unos 70.000 dólares por ciudadano estadounidense.

(22) También fue comprensible. Lewis era autor de libros como Cats in the News , Gatos en las noticias, y Dogs in the News , Perros en las noticias.

(23) Alan Moore, Watchmen , Nueva York. DC Comics, 1986.

(24) En la analogía con el baloncesto, sería como si el organizador se diera cuenta de que puede haber una diferencia de diez puntos si cuenta los tiros de campo pero no los tiros libres. En este contexto es inadmisible, pero en el ámbito científico es del todo válido explorar diferentes estrategias. Del todo válido, pero, si no se hace con atención, es una trampa estadística.

(25) Ioannidis, como quizá recuerdes, es el epidemiólogo que advirtió del «fracaso del siglo» en marzo de 2020, cuando todos los países del mundo tuvieron que reaccionar a la pandemia del coronavirus con datos muy incompletos.

(26) O prueba lo siguiente. Después de leer un artículo o un post de Facebook sobre algún descubrimiento insólito, pregúntate cómo se lo explicarías a un amigo. ¿Sabes lo que han hecho los investigadores, y por qué, y si la investigación fue chocante o resultó ser lo que esperaban los expertos? Si la explicación que te das es algo así como «unos cerebritos han descubierto que los arándanos provocan cáncer», es probable que el artículo no fuera muy bueno.

(27) 2001: Una odisea del espacio (1968); guion de Stanley Kubrick y Arthur C. Clarke.

(28) Aunque, si es una receta, es una receta escrita por un cocinero particularmente pedante. La mayoría de las recetas dejan espacio para el sentido común, pero, si el algoritmo debe ser interpretado por un ordenador, los pasos se deben especificar de una manera muy específica.

(29) El problema se exacerbó por la conversión de unidades. Los cálculos originales de Wunderlich se hicieron con grados centígrados, y sus resultados concluyeron que la temperatura corporal habitual está alrededor de los 37 ºC, e, implícitamente, debido al grado de precisión, con una variación de hasta un grado, un poco por encima de 36,5ºC y un poco por debajo de 37,5ºC. Pero cuando los artículos en alemán de Wunderlich se tradujeron al inglés, de forma que llegaron a más público, la temperatura se convirtió de centígrados a Farenheit y la temperatura corporal habitual resultó ser de 98,6ºF, de manera que los médicos presumieron que la temperatura se había medido con una variación de una décima Farenheit y no una décima Celsius. Esto implicaba que la precisión era casi veinte veces mayor, aunque lo único que había cambiado era la conversión entre las dos unidades de temperatura.

(30) Un acelerador de partículas puede convertir metales comunes en oro, aunque no es barato. En 1980, un grupo de investigadores bombardeó con partículas el bismuto, un metal parecido al plomo, y creó unos pocos átomos de oro. El coste era la exagerada suma de un cuatrillón de dólares por treinta gramos.

(31) También llegó a ser presidenta de la Asociación Estadounidense de Economía, vicepresidenta de la Reserva Federal y directora de la Oficina de Administración y Presupuesto. También «salvó Washington», como afirmó The Washington Post , al guiar a la ciudad para que superara su propia crisis fiscal en la década de 1990. Con este historial de cargos públicos, un colega la llamó la «decathleta» del servicio público.

(32) Por ejemplo, un estudio revisado por pares llevado a cabo por dos académicos y publicado en el año 2000, reveló que las administraciones republicanas suelen producir previsiones muy preocupadas por la inflación, mientras que a las previsiones demócratas les preocupa mucho el desempleo. Las previsiones de la CBO demostraron no tener sesgos y, en general, ser más precisas.

(33) Correspondencia personal de Michael Blastland del 13 de mayo de 2013.

(34) ¿Cómo es posible que tantos expertos en Nightingale se equivocaran en este detalle? No está claro quién cometió el primer error, pero una vez cometido, se repitió. Yo mismo lo hice en un artículo para el Financial Times . El primer indicio de que había un problema lo hallé en una biografía del mucho menos famoso William Farr, que aseguraba que la carta fue escrita a Farr, no escrita por él. Contacté con los maravillosos archivistas de la Biblioteca Británica y descubrí que la carta en cuestión era un borrador sin firma; la versión final se perdió. El borrador está escrito a mano por el doctor John Sutherland, un colaborador cercano de Nightingale que a menudo escribía borradores cuando ella dictaba. Sin duda, es una carta dirigida a Farr. Aunque no lo hubiera dictado Nightingale, reflejaba su visión con precisión. La profesora Lynn McDonald, editora de una colección de varios volúmenes con la obra de Nightingale, me dijo: «Quizá ella escribió su propia versión y la envió, pero es evidente que esta carta desapareció. [Sutherland y Nightingale] eran del mismo parecer. Son las opiniones de ella. Y las de él». (Correo electrónico, 31 de mayo de 2019.)

(35) Cabe admitir que a veces, cuando se configuran los datos de manera objetiva, puede surgir una imagen, como en el caso del test de Rorschach. Por ejemplo, si se hace un gráfico del desempleo en comparación con la inflación en Japón —lo que los economistas denominan curva de Phillips—, podremos ver algo. Como afirmó un artículo de economía de 2006, «la curva de Phillips de Japón se parece a Japón».

(36) La revista The Big Issue sacó en portada a Florence Nightingale en marzo de 2020. «Saludemos a la reina de la limpieza de manos: cómo Florence Nightingale nos ayuda a luchar contra el coronavirus», publicó. Pero se requiere algo más que limpiarse las manos para generar una revolución en la salud pública: es necesario un trabajo de investigación estadística. El virus nos recordó que debíamos lavarnos las manos, pero sobre todo nos enseñó que luchar contra una epidemia requiere información, tan rápida y completa como sea posible. Florence Nightingale lo comprendió hace casi doscientos años. Yo prefiero recordarla no como la reina de la limpieza de manos, sino como una detective de datos.

(37) Es broma. No utilices un gráfico circular o de pastel.

(38) Te ahorraré mi intento de definir estas constantes físicas. Para nuestro propósito, lo que importa es que son difíciles de medir con precisión y que cada intento de mejorar la precisión de las mediciones parece estar sistemáticamente determinado por los anteriores.

(39) Hago un poco de trampa al decir que esta es una estadística «clara». En el Reino Unido, según la Oficina Nacional de Estadística (Statistical Release, 29 de noviembre de 2019), el 22 por ciento de los matrimonios de 1965 habían acabado en divorcio en 1985. La cifra ha crecido con el tiempo: el 38 por ciento de los matrimonios de 1995 han acabado en divorcio en 2015. Ahora hay indicios de que los divorcios se han reducido, pero, obviamente, todavía es demasiado pronto para decir cuántos matrimonios recientes durarán veinte años. Depende de nosotros —y de los datos disponibles— decidir qué tasa base es la relevante. ¿Todos los matrimonios del Reino Unido? ¿Todos los matrimonios recientes? ¿Todos los matrimonios entre personas de una edad o de un nivel educativo determinados? No está en absoluto claro, si soy sincero. Pero es mejor intentar encontrar una tasa base relevante y razonar a partir de ahí que imaginar cifras sin ningún tipo de contexto.

(40) El título del estudio, «They Saw a Protest» (Vieron una protesta), remitía a un artículo clásico de la psicología escrito en 1954 y titulado «They Saw a Game» (Vieron un juego), que descubrió precepciones similarmente sesgadas cuando aficionados de equipos rivales observaron imágenes de un partido de fútbol con jugadas agresivas.

(41) Los trolls , los populistas, los fabricantes de la indignación y otros polemistas profesionales tratarán de plantear los debates de forma que se suprima la curiosidad y se refuercen los prejuicios. Pero las personas curiosas y de mentalidad abierta también pueden dar forma a los debates, y lo sensato es adoptar esta posición.

(42) En una ocasión me invitaron a The Colbert Report . Stephen era un presentador con mucha gracia. Antes de comenzar, me explicó la idea básica del programa: «Yo interpreto a un personaje y este personaje es un idiota». Después, cuando ya se había metido en el personaje, me dijo: «¡Prepárate, Harford, te voy a destrozar!».

(43) Y las personas que no sean curiosas no aprenderán hasta que lo sean. ¿Recuerdas a los productores de televisión que estaban haciendo un programa sobre por qué la desigualdad había aumentado, pero por lo visto no tenían suficiente curiosidad para comprobar si realmente había sido así?

(44) Cuando Michael Gove, defensor del Brexit, dijo esto, se refería específicamente a los expertos de organizaciones internacionales como el Fondo Monetario Internacional. La declaración, no obstante, acabó tomando vida propia.