Por Édgar Moreno.

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La comprensión de relaciones causales es fundamental en la toma de decisiones. Antes de decidir si debía promoverse el consumo de vegetales, fue bueno saber que su consumo incide en una vida más saludable. Antes de emitir vales educativos para que los padres paguen por las escuelas de sus hijos, ¿no querríamos saber si en efecto este esquema es menos costoso y más efectivo? O para combatir la violencia, ¿no sería importante saber si impacta más el despliegue militar o una reforma al sistema de justicia penal?

Los científicos sociales o profesionales de las políticas públicas suelen respaldar sus dichos y decisiones en datos duros. Afirman tener diagnósticos adecuados, relaciones causales establecidas y, entonces, planes de acción racionales, justificados, correctos. Sin embargo, lo que pocas veces nos dicen es que sus relaciones causales se basan en métodos que sólo permiten establecer correlaciones; saltan de la conclusión correcta de identificar fenómenos asociados a la tentación de inferir que un fenómeno es causa de otro. No nos dicen que, en última instancia, confiar en sus datos se parece mucho a confiar en una opinión informada, nada más.

En las últimas décadas, la aproximación empírica y el reino de la estadística han estado en el centro de la generación de conocimiento en materia económica, social y política. El dominio del dato se ha impuesto sobre el impresionismo. Pero, ¿cómo reconocer de manera adecuada las lecciones de los números? ¿Realmente entienden los científicos o profesionales de las políticas públicas lo que los datos nos dicen? Desafortunadamente no siempre, tristemente tampoco la mayoría de las veces.

Hay dos grandes tipos de análisis empírico: los experimentos y los estudios observacionales. Esencialmente, en los primeros se asigna aleatoriamente un tratamiento y se comparan sus resultados con los de un grupo de control que no lo recibe; mientras que en los segundos se recaba información para mostrar que un cierto resultado es más probable ante la presencia de una causa determinada. La gran mayoría de los estudios en ciencias sociales, incluidos los de políticas públicas, utilizan el segundo método y sólo nos dicen, con certeza, que la presencia de una variable está asociada a otra. ¿Cuál es el problema?

El problema es que los estudios observacionales sólo identifican la relación entre un resultado y un número limitado de variables, incluso cuando son muchas. Esto significa que se dejan fuera posibles causas del mismo fenómeno. Adicionalmente, en la medida en que un estudio incluye más variables para explicar un fenómeno, estas variables pueden estar también relacionadas entre sí, obscureciendo el efecto que cada una tiene sobre el resultado final. Este no es un problema menor: estudios rigurosos a lo largo de la historia han llegado a conclusiones absurdas por inferir causalidad de una simple correlación.

Hace 100 años, por ejemplo, investigadores sugerían que el helado causaba poliomelitis, simplemente porque el padecimiento era más común en los veranos cuando el consumo de helado también crecía. Más recientemente, estudios han encontrado que las adolescentes que ven novelas suelen tener mayores desórdenes alimenticios y concluyen, erróneamente, que las novelas causan esos desórdenes. La teoría puede ayudar a resolver parte de estos problemas, pero incluso argumentos sólidos son susceptibles de estar equivocados.

Los estudios experimentales, si bien complejos, son instrumentos diseñados para responder a preguntas de causalidad, no sólo de asociación. En el campo de la medicina, afortunadamente, son los más comunes para probar si un medicamento es capaz de reducir o eliminar una enfermedad. Sin embargo, su uso para determinar si una política pública incide o no en la calidad de vida de los individuos es mucho menos frecuente. Si bien hay una creciente corriente experimental en ciencias sociales, aún son mucho mayores las contribuciones de estudios observacionales.

¿Por qué si exigimos que una solución a un problema médico sea probada causalmente, no demandamos lo mismo cuando se ejercen los recursos públicos? ¿Por qué no se establecen disciplinas de análisis que nos permitan entender cómo pueden resolverse de manera efectiva los problemas sociales? Es imprescindible incorporar el uso de experimentos para establecer relaciones causales que informen las políticas públicas. Es impostergable que los gobiernos y la sociedad civil actúen con base en conocimiento sólido y riguroso sobre el impacto real que tienen sus intervenciones. Sólo así cambiaremos el foco del proceso a los resultados. Así avanzaremos en la solución de los problemas sociales.

 

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