Si una imagen puede valer más que mil palabras, creo que es correcto aseverar que una cifra puede llegar a valer más que un millón de palabras. Pero como al mundo no le interesan las palabras, sino los números, diríamos que una cifra puede valer más que un millón de dólares. Veamos por qué.
Actualmente nos vemos bombardeados de cifras y datos estadísticos: reducción de X por ciento, crecimiento de Y por ciento, eficiencia, PIB, superávit, déficit, excedente, inflación, ejecución presupuestaria… son términos que se han convertido en palabras de uso común en el léxico del ciudadano de a pie. Esta es una situación bastante paradójica, pues, curiosamente la sociedad (por lo general) presenta una cierta aversión a las matemáticas, sin embargo, parece gozar de una cierta tolerancia y confianza hacia resultados de estadísticas y encuestas.
Sin embargo, ¿se puede decir que todas las cifras presentadas son ciertas? ¿Qué significan estos números para aquellos no iniciados en las ciencias económicas? Para responder a estas dos cuestiones probablemente sea necesario recordar una de las características primordiales de la información: la fiabilidad (o confiabilidad). En términos generales, esta fiabilidad se origina principalmente en a) la fuente de los datos y b) las actividades realizadas para el procesamiento de la información.
Esto nosotros lo sabemos de manera intuitiva y lo utilizamos día a día, mientras intentamos comprobar la veracidad o no de cierta información que nos comunican nuestras personas más allegadas. Lamentablemente pocas veces logramos verificar datos de fuentes externas. Este hecho limita nuestra capacidad de cuestionamiento, y por consiguiente, nuestro alcance de la verdad.
En este sentido, nosotros, como parte de la nueva “Sociedad de la información”, debemos entrenar nuestra capacidad de análisis para poder segregar la información veraz de aquella que responde a ciertos intereses en particular. Es nuestro deber contribuir con el proceso democrático a través de la crítica constructiva, y ello requiere también de nuestra predisposición hacia la búsqueda de información fiable. Esto evitaría que instituciones de investigación (reales o no) logren envolvernos en un torbellino de números sin respaldo ni relación lógica entre las variables. A tal extremo hemos llegado que algunos podrían asegurar que si en julio existen más resfríos y por otro lado existe una mayor venta de abrigos, puede deducirse que la venta de abrigos produce resfriados… (el ejemplo anterior, por cierto, no es real, sino meramente ilustrativo).
Al respecto, quizás debamos responder qué es más importante: ¿un dato, la forma de obtenerlo o su significado real tomando en cuenta todas las variables? En definitiva deben considerarse todas variables, las fuentes y el procesamiento de datos. Sin embargo, al final, lo que más importa es la interpretación de la información estadística, así como la relevancia que damos a estas cifras y el nivel de confianza que depositamos en ellos. ¿Alguien está dispuesto a apostar un millón de dólares a que el análisis presentado por instituciones de investigación es totalmente fiable?
