Es domingo por la noche y entro a Instagram. La primera publicación que veo es un reel advirtiendo de que las estadísticas sobre las apps de citas son mentira. Al oír (y leer) la palabra “estadística” se me activa el radar: qué habrán hecho ahora, pienso. Tras escuchar unos segundos más, todo queda aclarado: el vídeo menciona justamente el engendro que me había venido a la cabeza con esa primera frase. Se trata de una entrada de blog que se intenta hacer pasar por estudio científico, sobre el cual ya me pidieron opinión hace unos años (y que destripé sin piedad alguna), que asegura que el 80% de las mujeres persiguen al 20% de los hombres que andan por las apps de citas, y viceversa. Hablo con el autor del reel, que también ha puesto al pseudoestudio de vuelta y media, y me cuenta que el engendro en cuestión se está volviendo a mover en redes por culpa de una serie de Netflix recientemente estrenada.
Da igual que ese dato surja de entrevistas a tan solo 27 mujeres a través de Tinder, las cuales estaban siendo engañadas (es decir, datos autorreportados en un contexto que podría favorecer la mentira). Da igual que esas mujeres se eligieran de forma no probabilística (es decir, sin saber qué probabilidad tenía cada mujer de la plataforma de participar, y por tanto sin posibilidad de corregir sesgos), basándose en las mujeres que le enseñaba la app a los perpetradores de esta astracanada. A puro algoritmo. Da igual que la única validación que se intente realizar sea una comparativa entre una métrica tan dudosa como la respuesta que dio cada mujer a la pregunta “a qué porcentaje de gente le das like” y un dato de dudosa procedencia mencionado una vez en el NY Times sin fuente alguna. Da igual que los gráficos presentados no tengan ni pies ni cabeza. Da igual. Porque lo único que importa es que por fin tenemos un dato. Una cifra que se pueda utilizar como arma arrojadiza en la batalla cultural.
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Decía Padme Amidala en Star Wars, cuando el antagonista consigue acaparar todo el poder de la galaxia, que así muere la democracia, con un estruendoso aplauso. Con permiso, me la apropio: así muere la estadística, con un estruendoso porcentaje descontextualizado. Porque no nos confundamos: el gran perdedor de este tipo de historias no es quien comete estos crímenes metodológicos, al cual se indultará en nombre de la incompetencia, ni tampoco quien los consume de forma acrítica porque nadie nace aprendido. La gran perdedora es la estadística como ciencia y su credibilidad. ¿Cuántas veces hemos despachado un dato que no nos gustaba con aquello de “si mi vecino tiene dos coches y yo ninguno, la estadística dice (sic) que tenemos un coche cada uno”?
En una época en la que se venden tantos bootcamps y másteres privados en Big Data, Data Analytics, Data Science y demás títulos que involucran el término “Data”, resulta paradójico (y para quienes lo vivimos desde dentro, cansino) que la estadística siga en una especie de crisis reputacional permanente. Las encuestas del CIS, qué mal todo. Diagramas de barras sin proporcionalidad alguna que nos intentan manipular. Los dos coches de mi vecino. El amigo que se pide un pollo en el restaurante y tú ninguno. Los pies en el congelador y la cabeza en el horno.
Casualmente, siempre hay algo que se pasa por alto en este tipo de lecturas: que es precisamente la estadística la que está señalando el fallo, la mentira, la manipulación. Que sin ella nunca nos habríamos dado cuenta de que nos la están intentando colar. Que la estadística es la que propone medidas alternativas a la media aritmética para que no tengas que decir que tú tienes un coche porque tu vecino tiene dos. Que también es la ciencia que estudia los errores de muestreo y ajenos al muestreo que hacen que una encuesta salte por los aires, y gracias a ello podemos detectar qué falla en las encuestas del CIS (y en todas las demás). Que la solución no pasa por darle la espalda a la estadística, sino precisamente en hacerle un poco más de casito.
Por eso hoy estamos aquí. Para intentar predicar con el ejemplo y, ya de paso, para que se vea que no es tan horrible ni tan fea como la pintan. De hecho, ese es nuestro principal obstáculo: acordarse de ella provoca sudores fríos en la mayoría de las personas debido a experiencias traumáticas pasadas, pero en la práctica es mucho más que tipificar una Normal o que pulsar un botón de SPSS. Es entender el mundo que nos rodea, extraer toda la información que nos ofrece y visualizarla de forma sumamente enriquecedora. Ojalá algún día consiga convenceros de ello.
