Retos para comunicar eficazmente la información estadística

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Transcripción:

Retos para comunicar eficazmente la información estadística Viernes 22 de octubre de 2010 Aguascalientes, Aguascalientes Ricardo Medina Macías, Director de Comunicación BANCO DE MÉXICO 1

Los números no mienten? Hay tres clases de mentiras: las mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas Mark Twain's Own Autobiography: The Chapters from the North American Review Con estadísticas serias podemos demostrar tanto que el uso de teléfonos celulares provoca cáncer en el cerebro, como que el uso de teléfonos celulares disminuye la incidencia de cáncer en el cerebro. Ejemplo citado por John Allen Paulos, matemático de Temple University, en A matematician reads the newspaper (1996) 2

El misterioso caso del cáncer en el cerebro y los teléfonos celulares Una celebridad entrevistada en un programa de una de las cuatro grandes cadenas de TV abierta en Estados Unidos dice que su esposa murió de cáncer en el cerebro, causado asegura- por el uso intensivo del teléfono celular. Habrá, en efecto, una mayor incidencia de tumores malignos en el cerebro entre la población que usa teléfonos celulares? Qué dice la estadística? Parecería mostrar exactamente lo contrario, según un divertido ejemplo citado por John Allen Paulos. Hay 10 millones de usuarios de teléfonos celulares en el país; por otra parte, entre la población en general hay una tasa anual de incidencia de cáncer en el cerebro de 6 personas por cada 100 mil habitantes. 3

El misterioso caso del cáncer en el cerebro y los teléfonos celulares Multipliquemos entonces 10,000,000 por 6/100,000, lo que nos indicaría que en una muestra al azar de 10,000,000 personas debemos encontrar durante un año aproximadamente 600 casos de tumores cerebrales malignos. Tomamos ahora a los 10,000,000 usuarios actuales de teléfonos celulares y encontramos, oh sorpresa!, que en ese universo no llegan a 600 los casos de tumores cerebrales registrados este año. Podemos decir, entonces, que el uso de teléfonos celulares previene la aparición de cáncer en el cerebro? Es absurdo!, pero es igual de absurdo establecer, a partir de una anécdota o de una colección de anécdotas, una relación causal (causa-efecto) entre uso de celulares y cáncer en el cerebro. 4

Otro caso misterioso: Las estadísticas de lavado de dinero en México Algo que escribí en Junio pasado: Podrá parecer inocuo que un día una de las fuentes generalmente bien informadas lance sin empacho la primera cifra que se le ocurre: <<El 80 por ciento de las transacciones que se hacen en el país podrían hacerse con dinero sucio>> y que a la semana siguiente otra fuente motejada como experta se sume a la feria de cifras ocurrentes: <<Podríamos estar hablando de unos 29 mil millones de dólares al año según un análisis de oficinas de inteligencia de los Estados Unidos al que tuvimos acceso>>. Pero no es inocuo. La cifra, que sólo es un pálpito cuantificado, quedará plasmada y será, a partir de ese momento, referencia irrecusable. Dogma de fe. De acuerdo con la cifra se tomarán grandes decisiones. 5

Otro caso misterioso: Las estadísticas de lavado de dinero en México La cifra de 29 mil millones de dólares al año la soltaron en México dos funcionario del gobierno de los Estados Unidos (de Aduanas y Migración, uno, del combate a los narcóticos el otro) y los medios la tomaron como un hecho incontrovertible, porque cómo dos grandes agencias gubernamentales estadounidenses, que forman parte del Homeland Security, con un presupuesto anual de miles de millones de dólares, no van a saber cuánto dinero sucio se lava en México? Pues no, no lo saben a ciencia cierta. 6

De dónde salieron los 29 mil millones de dólares al año? Se trata de un mensaje conjunto firmado por dos altos funcionarios del gobierno de Estados Unidos, uno de Inmigración y Aduanas, y el otro de la Oficina de combate a los narcóticos (Office of Counternarcotics Enforcement), que dice textualmente: It is also well know that an extraordinary amount of cash estimates range from $19 to $29 billion- travels annualy from the United States to Mexico to fuel operations of the increasingly violent and brazen criminal enterprises involved in drug trafficking. El mensaje es la introducción a un documento de 12 cuartillas que en ningún momento vuelve a mencionar dicha estimación (que, por cierto, tiene un rango, un intervalo de confianza, tan extenso que difícilmente se aceptaría digamos como un dato confiable en un trabajo serio de investigación en ciencias sociales) y nada se nos dice acerca de cuál es la fuente de la estimación, un sondeo?, una extrapolación?, de quién?, con qué fundamentos?, ni mucho menos cuál fue la metodología con la cual se obtuvo. 7

En qué se convirtieron los 29 mil millones de dólares anuales? Sin embargo hay cuatro hechos notorios en esta historia: 1. Ninguno de los medios de comunicación que consignó la cifra osó ponerla en duda; 2. Todos los medios optaron por citar, como dato poco menos que incontrovertible, la cifra mayor del rango de la estimación, los 29 mil millones de dólares anuales, en lugar de todo el rango mencionado; 3. De las noticias, la cifra pasó a los espacios de opinión y análisis de los propios medios, donde también se usó como dato incontrovertible atribuido en el mejor de los casos a agencias de inteligencia de Estados Unidos, y 4. En consecuencia, se volvió un dato básico para discutir, diseñar y decidir políticas públicas. Los errores derivados de usar cifras defectuosas NO son inocuos. 8

Algunas conclusiones preliminares 1. Los números NO mienten, somos nosotros quienes mentimos al usarlos irresponsable o desaprensivamente. 2. No hay que confundir una estimación con una estadística o con un levantamiento de datos realizado con criterios rigurosos. 3. Por su propia naturaleza hay asuntos que son muy difícilmente cuantificables (lavado de dinero, abortos clandestinos, víctimas de la violencia intrafamiliar, contrabando, indocumentados que cruzan la frontera, adúlteros, porcentaje de homosexuales vergonzantes, delitos no denunciados por miedo o por otras causas ), y 4. Siempre que veamos una estimación con rangos tan amplios más nos vale tomarla con una dosis generosa de escepticismo, ya sea hacia arriba o hacia abajo. 9

Por qué Bono tenía que dejar de aplaudir? Se dice también que los números son fríos. Sin embargo hay muchas formas de calentarlos, darles dramatismo, minimizarlos o engrandecerlos, de la misma forma que la plasticidad del lenguaje nos permite imprimirle dramatismo a una historia o restarle importancia, con el uso de adjetivos, de adverbios, con la sintaxis, con la edición, con la modulación de la voz, con un gesto. Esto es: también una estadística impecable puede volverse mentirosa, según cómo la presentemos. Algo así es lo que pasó con una estadística dramatizada por el cantante Bono durante un concierto. 10

Cómo adjetivar gráficamente una estadística con el uso de una escala? Paso 1 30 25 20 15 10 5 0 11

Cómo adjetivar gráficamente una estadística con el uso de una escala? Paso 2 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 12

Estadísticas que cuentan historias 13

Los fabulosos años 80 INFLACIÓN ACUMULADA EN CADA DÉCADA MÉXICO SEP 70 A SEP 80 SEP 80 A SEP 90 SEP 90 A SEP 00 SEP 00 A SEP 10 379.97% 14,860.66% 424.47% 56.21% PROMEDIO DE INFLACIÓN MENSUAL POR DÉCADAS EN LOS AÑOS 70: 1.32% EN LOS AÑOS 80: 4.26% EN LOS AÑOS 90: 1.39% EN ESTA DÉCADA: 0.37% Esto significa que en un solo mes de los años 80 los precios al consumidor aumentaban prácticamente lo mismo o más que lo que hoy los analistas del sector privado calculan que aumentarán en todo un año. 14

Estadísticas que permiten anticipar 15

Tareas pendientes Para instituciones como el INEGI el gran desafío es mantener el rigor estadístico y matemático junto con una gran vocación por comunicar, vocación que requiere ver la calle y el paisaje desde el porche de la casa del no especialista. Para los comunicadores, intermediarios entre el público y los emisores de información, los desafíos son mayores: preparación técnica y científica, amor por la precisión y no sólo por la emoción, huir de los adjetivos, no alimentar prejuicios, no calentar las frías cifras, ellas solitas se entibian. 16