Los datos duros aparecen como el insumo perfecto para el debate 2.0. Entregan el último porcentaje para ser twitteado, el último gráfico para demostrar, convencer y refutar argumentos contrarios.
Vivimos en un mundo inundado por infinitas encuestas, estudios y datos acerca de las personas. De distintos colores, instituciones y formatos, todos vienen con la promesa de la última cifra: la fotografía perfecta del momento.
En buena medida, la ubicuidad del dato se explica por el hecho de que crecientemente las instituciones han descubierto que el verdadero valor de las encuestas no radica necesariamente en la capacidad de representar, sino en su potencial para gestionar y promover una visión de la realidad propia y de paso instalar las descripciones pertinentes a su proyecto. En política, por ejemplo, la competencia ya no es por las interpretaciones sino por los instrumentos, y el que no tiene los suyos propios, está obligado a navegar en el turbulento mar de los datos ajenos.
Los datos duros, aparecen así como el insumo perfecto para el debate 2.0. Entregan el último porcentaje para ser twitteado, el último gráfico de torta para demostrar y convencer cual es la tendencia adecuada y refutar, de paso, argumentos contrarios. Permiten decir mucho en muy poco. A esta abundancia de «datos» se sigue una democratización en las interpretaciones. Un mismo dato, en manos distintas, genera por seguro versiones distintas, que viene a oponerse a las versiones que emanan de otros datos. Hoy día somos miles los analistas de turno navegando y haciendo sentido de estos porcentajes. Como planteaba Mike Savage, las encuestas hace tiempo dejaron de ser monopolio de las ciencias sociales.
En buena medida esto se vincula a la temperatura de la batalla electoral: basta con observar el imparable murmullo de interpretaciones y lecturas de encuestas resaltando el mejor atributo del candidato o estudiando la tendencia general. En su versión más sofisticada, los análisis electorales son hoy más acerca de las estrategias de muestreo y diseño que sobre el candidato; como si fuera posible llegar a ciencia cierta, al «dato» irrefutable, o, para el enemigo, demostrar definitivamente la inexistencia del «dato». En esta nueva cultura del dato, manejar y comprender conceptos como error muestral, nivel de significación o correlación se ha transformado en «skills» clave para todo buen comentarista y periodista político.
[cita]En los medios, un buen dato duro es el pasaporte seguro a la edición dominical: «la gente quiere datos duros«, me explicó un periodista mientras hablábamos de clases medias e identidad. Yo agregaría: la noticia hoy día, la fotografía, la imagen, nuestro propio espejo, es el dato duro. [/cita]
Con todo, seria pecar de localismo atribuir esta ubicuidad de las encuestas y los datos al clima electoral. La hegemonía del «datos duro» está presente en muchos otros espacios, en los cuales se ha transformado en la forma por antonomasia de representar la realidad. Las empresas se desviven para producir y administrar la torta que muestra la tendencia adecuada o reconocer los patrones de consumo y las variables que cortan adecuadamente. Encontrar el «dato» muchas veces garantiza el comienzo o el fin de una campaña o estrategia comunicacional. En los medios, un buen dato duro es el pasaporte seguro a la edición dominical: «la gente quiere datos duros», me explicó un periodista mientras hablábamos de clases medias e identidad. Yo agregaría: la noticia hoy día, la fotografía, la imagen, nuestro propio espejo, es el dato duro.
Hay algo de espejismo en todo esto. Se pasa por alto muchas veces el hecho no menor de que los datos a los cuales se hace referencia son también construcciones. Es preocupante que esta pregunta acerca del dato, algo muy común en academia, no se haya masificado de igual manera que el uso de encuestas. En su versión más común, la encuestología muchas veces se limita a la muestra pasando por alto las posibilidades y limitaciones que se esconden en la producción de datos y mediciones sociales. Esta pregunta no es menor, y de hecho está detrás de buena parte de la sociología contemporánea (ver por ejemplo: Boltansky, Law, Rose).
Es necesario, pues, volver a la pregunta por la construcción del dato duro. Propongo tres puertas de entrada. Primero los datos no son lo que miden, son generalmente indicadores para medir otra cosa. De hecho, generalmente la relación entre pregunta y lo que estas apuntan a medir no es transparente. Esta separación entre la realidad y el dato es un tema crucial. Nadie puede asegurar que todos los entrevistados entienden todos los atributos de un candidato de la misma manera, sin embargo muchas veces se considera como si hubiera sido así. Como lo saben muchos, el arte de preguntar y saber hacer preguntas explica muchas veces un resultado u el otro (ver por ejemplo el debate entre la encuesta UDP y la encuesta Adimark PUC acerca del rol del Estado)
En segundo lugar, la producción de datos implica una apuesta por hacer los temas cuantificables y comparables. Este proceso no es menor, involucra estrategias de clasificación y estandarización que cumplen un rol central en la definición de los datos. ¿Qué estrategia de clasificación está imperando? ¿Cuáles son los regímenes de valor que hay detrás de ella? ¿Qué cosas están quedando afuera de estas clasificaciones? Preguntas como estas son centrales por cuanto muestran la compleja relación entre lo social y su representación.
Finalmente, es necesario también pensar en las relaciones que se establecen entre los datos duros y la realidad que aspiran a representar. Muchos sociólogos se han inclinado a entender esa relación como mutuamente constitutiva: las encuestas y estadísticas no solo describen sino que son centrales en producir a los actores que describen. Ejemplos sobran, las categorías ocupacionales son muchas veces fruto de las estadísticas de ocupación; las tipologías de votantes son muchas veces consecuencia de las técnicas de medición, lo mismo pasa con los atributos o elementos que aparecen o dejan de aparecer en un estudio. Por esto mismo es necesario pensar en las implicancias que tiene definir y medir las cosas de una cierta manera. Bajo la dictadura del dato, aquello que no es medido no existe y la forma en que a uno lo clasifican tiene implicancias acerca de lo que uno es.
El sociólogo Mike Savage recientemente argumentaba una crisis de las ciencias sociales empíricas, en parte como consecuencia de esta masificación y banalización del «dato». Creo que la cultura del «dato duro» no debiera necesariamente ser motivo de queja o aplauso, sino un llamado a la comunidad académica no solo a difundir sus técnicas de investigación, sino también a difundir interpretaciones y estándares reflexivos para evaluar los datos con que nos evaluamos, clasificamos y tomamos decisiones.
