Comprobación y atribución

En el análisis de la realidad existen dos dimensiones complementarias. Una es la de comprobación. Se trata de hacer un análisis riguroso de lo que pasa. Si este análisis es falso o poco riguroso, fallará el diagnóstico. Como consecuencia, toda la intervención que se haga sobre la realidad será inútil o contraproducente. Lo que pasa es que el análisis resulta muy difícil. Porque la realidad es compleja y multifacética. Es muy complicado llegar a la comprensión rigurosa de lo que sucede. Los instrumentos para aprehender la realidad no son tan precisos que no admitan el error. Por otra parte, unos instrumentos no permiten recoger la misma información que otros.

La segunda dimensión es la de atribución o explicación. Una vez que disponemos de la descripción rigurosa de la realidad que queremos analizar hay que preguntarse por las causas. ¿A qué atribuimos que la realidad sea como es? ¿Cómo se explican las cosas? ¿Cuáles son las causas verdaderas del fenómeno estudiado?

En las dos dimensiones cabe el error y la trampa. En la primera dimensión puede existir imprecisión en el análisis o engaño en la presentación de los datos. En la segunda dimensión pueden establecerse nexos causales interesados, sea par exculparse, sea para atribuir a otros el fracaso.

Voy a poner cinco ejemplos. Uno del ámbito político, otro del ámbito escolar, el tercero del mundo de la empresa, el cuarto de la sanidad y el quinto del deporte.

El primer ejemplo lo voy a sacar, como acabo de decir, de la política. Supongamos que queremos conocer la situación del paro. La comprobación exige la recogida de información rigurosa. A través de diversos modos de explorar la realidad llegamos a unos datos objetivos. El paro ha subido o ha bajado en un número de personas que se puede cifrar con relativa exactitud. Si se hace bien, la derecha y la izquierda podrían llegar a la misma cifra, aunque sé que hay muchas variables que influyen en el cómputo. En el diagnóstico de la realidad puede haber muchos elementos que condicionan el resultado. Quiero decir con esto que no se llega a los mismos resultados recorriendo caminos diferentes para el análisis. La atribución trata de explicar por qué son esos los datos y no otros. Y aquí viene una peligrosa tentación. Atribuir los resultados a causas que interesan.

Estoy harto de oír que con el presiente Zapatero el paro aumentó de manera exponencial. Y es cierto. Otra cosa es atribuir la causa a la gestión del gobierno socialista sin tener en cuenta una crisis económica mundial que hizo aumentar el paro en todos los países de la tierra. Es decir que, aceptando los datos objetivos, puedo utilizarlos contra el adversario político de forma interesada. De la misma manera que el gobierno socialista puede explicar toda la subida achacándola a la crisis sin tener en cuenta las limitaciones o los errores de la gestión. Más recientemente hemos tenido otro fenómeno similar. Sobre el problema del paro podemos convenir que se han creado un número determinado de puestos de trabajo (precarios o no), pero en la fase de atribución podemos explicar la subida o la bajada por el efecto de la promulgación la Ley Laboral del Partido Popular o por la bonanza económica que hizo posible el crecimiento del empleo.

Esta doble dimensión se puede aplicar a cualquier parcela de la realidad política: la subida de los precios, el aumento de la delincuencia, las muertes ocurridas por violencia de género o por efectos de la pandemia…

Voy a extraer el segundo ejemplo, como decía, del ámbito escolar. Y, concretamente, de la evaluación de los aprendizajes. Una cosa es comprobar si realmente los alumnos y alumnas han aprendido aquello que debían aprender y otra explicar por qué lo han o no. No es tan sencillo como parece. Hay investigaciones que muestran que para que haya rigor en la corrección de ejercicios de ciencias harían falta, al menos, doce correctores. Se me dirá que si se trata de un problema matemático, no puede ser tan complejo: o está bien o está mal. Pues no. Y si damos a corregir el ejercicio a varios evaluadores veremos las diferencias. El planteamiento está bien y mal el resultado, puede haber resuelto el problema por un método que desaconsejó el evaluador, puede haber faltas de ortografía, puede no entenderse la letra, puede haberse copiado de forma fraudulenta… Y factores condicionantes diversos: siempre lo hace mal y hoy lo ha hecho bien, el ejercicio anterior era muy bueno, ha perdido por goleada el equipo del evaluador y esa amarga actitud condiciona la corrección… Para que haya rigor en la corrección de un ejercicios de letras hacen falta más de cien correctores. Eso en cuanto a la comprobación.

Y ahora viene la cuestión más ardua: la atribución. ¿Por qué los alumnos y las alumnas no han alcanzado los objetivos del aprendizaje? El riesgo está en explicar el fracaso diciendo que son vagos y torpes, que están desmotivados, que llegan sin base de niveles anteriores, que no tienen técnicas de estudio, que el grupo es muy malo o que la familia no le ayuda lo suficiente…

Tomo el tercer ejemplo del mundo de la empresa. Vamos a suponer que se trata de una empresa que vende artículos de cuero en el mercado internacional. La comprobación nos dice que el fracaso es incuestionable. No se ha vendido casi nada de lo producido y ofertado. Y ahora viene la segunda parte: ¿cuál es la causa del fracaso? Es decir, ¿por qué no se han vendido los artículos de cuero? Las explicaciones pueden ser rigurosas o arbitrarias.

Pondré un cuarto ejemplo tomado del ámbito sanitario. Vamos a suponer que de un quirófano salen más cadáveres que lo que registra la media de los quirófanos de un Hospital, o de una ciudad o de un país. Tenemos un dato que procede de la comprobación. Es importante que sea riguroso, es decir que tenga el soporte de un análisis preciso aunque, si es estadístico, solo será estocástico, es decir, probabilístico. Y ahora viene el segundo componente, el que vengo denominando de atribución: ¿cuál es la causa? Podemos atribuir la causa a la incompetencia de los profesionales, a los malos equipamientos, a la pésima organización o coordinación de los profesionales sanitarios. Pero también se puede pensar que los pacientes no resisten las excelentes intervenciones de los médicos.

Y por fin el deporte. Es incontestable que el equipo ha perdido por una diferencia escandalosa: 0-4. Ahora bien, ¿por qué? ¿Fue la causa un mal planteamiento den entrenador, los jugadores no se esforzaron, el árbitro cometió errores decisivos, el campo estaba impracticable…?

En los casos que he expuesto y en cualquier otro, tiene que haber rigor en los dos componentes del análisis para que la intervención que busca la mejora sea eficaz. Si en cualquiera de los dos hay inexactitud, trampa o manipulación, la intervención será inútil o perjudicial.

Digo esto porque el análisis de los fenómenos no debe limitarse exclusivamente a la acumulación de conocimiento sino al diseño de estrategias que busquen la mejora. En los dos componentes del análisis se mezclan los criterios científicos con los intereses particulares o partidistas.

Los nexos causales pueden manejarse de forma interesada, como decía. Hay dos variantes básicas que dirigen la manipulación de los datos. Una de ellas es la exculpación. Se trata de hacer hablar a los datos para que nos den la razón. Los datos, sometidos a tortura, acaban confesando lo que quiere quien los maneja. La otra es la agresión. En esta segunda posibilidad se trata de convertir los datos en piedras para lanzarlas al adversario.

En los cinco ejemplos tendríamos estas conclusiones: los socialistas son malos gestores del empleo, los alumnos y las alumnas son los responsables del fracaso de su aprendizaje, las vacas estropean las pieles restregándose contra las alambres de púas, los pacientes no responden a los tratamientos, los jugadores son unos mercenarios… Conclusiones que hacen imposible la mejora de las políticas de empleo, de la calidad de la enseñanza, de la producción de artículos de cuero, de la práctica de la medicina y de la mejora del juego. Y todos tan contentos lavándonos las manos y diciendo que la culpa es de los demás.

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