“Hay tres clases de mentiras: las mentiras, las mentiras grandes y las estadísticas” es una expresión atribuida a veces al político y escritor británico Benajmin Disraeli, pero también al escritor Mark Twain. Más allá de la historia de la frase, su vigencia destaca a la luz del Covid-19.
La estadística y sus métodos parten de la premisa de evaluar hipótesis con base en hechos empíricos que pueden ser cuantificables. Así como suena de simple, tal idea ha sido recurrida para ensalzar el conocimiento basado en números y datos por encima de otra clase de conocimiento: los sociales. Un ejemplo de ello fue la entusiasta adopción de métodos científicos por parte de la ciencia política de molde norteamericano y que generó múltiples críticas de pensadores del nivel de Giovanni Sartori, quien ha señalado con singular lucidez las trampas de buscar “causalidades” antes de explicar el por qué de los fenómenos que se miden.
En tiempos de Covid-19, el debate acerca de las tensiones y oportunidades de privilegiar los métodos científicos para comprender los fenómenos sociales supera los límites del ámbito académico y muestra su utilidad práctica para que los gobiernos de todo el mundo elijan las mejores decisiones políticas ante un problema sanitario, pero con profundos impactos sociales y económicos.
El factor pandemia ha venido a reforzar algunos discursos, en medio de vaticinios de que la vida privada y la vida pública no volverán a ser las mismas. Uno de ellos es el papel del conocimiento científico en las decisiones políticas y la dirección de las instituciones. Este renovado “cientificismo” ha sido adoptado con feliz ahínco en el discurso contrario a la 4 T.
Casi desde del arranque de la “Jornada Nacional de Sana Distancia” afloraron las críticas de quienes se oponen de manera sistemática a cualquier medida que suene a 4T. Paradójicamente, de la circunstancia terrible que representa la pandemia no se ha logrado configurar o fortalecer una opción política lo suficiente competitiva hacia el 2021. Contrario a ello, lo que hemos visto han sido esfuerzos desarticulados que no logran ofrecer soluciones contundentes para abatir el problema sanitario, de una manera distinta a la que severamente critican.
Las manifestaciones del Frente Nacional Anti-AMLO (FRENA) que exigen la salida del mandatario por su desacuerdo con su gestión y la reciente carta de parte de algunos gobernadores bajo el ostentoso título de la “Alianza Federalista”, para denunciar supuestas mentiras del Subsecretario Hugo López-Gatell y exigir su renuncia, son muestras de la politización de la pandemia, acentuada por un proceso electoral que ya empezó. Rumbo a las elecciones intermedias de 2021, lo que hubiera sido extraño es que en el cálculo de actores políticos y económicos incómodos con el proyecto de López Obrador no se intentara capitalizar los costos políticos de una pandemia sanitaria con dimensiones económicas y sociales.
Mientras tanto, la sociedad mexicana seguirá escuchando el mar de cifras en torno al coronavirus, entre los números que a diario reporta el gobierno mexicano a través de López Gatell y las otras estadísticas que parecen derrumbar a diario el discurso oficial. Lo cierto es que los números difícilmente son “neutros” cuando se usan en el ámbito de las decisiones políticas.
Ante tal contexto bien valdría acudir a la obra de Darrel Huff, How to Lie with Statistics, que con su más de medio siglo a cuestas sigue siendo útil para no creer que las estadísticas son infalibles o que sus conclusiones siempre son las correctas.
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Maestra en Políticas Públicas por la Universidad de Oxford y Licenciada en Ciencia Políticas y Relaciones Internacionales, por el Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE).
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