Podría decirse que pocas cosas hacen que los economistas del desarrollo afilen tanto los colmillos como el uso, por parte de las ONG de desarrollo, de anécdotas lacrimógenas, conmovedoras y capaces de movilizar tarjetas de crédito para respaldar afirmaciones sobre el impacto. Recientemente, en una conversación informal sobre sitios web de ONG durante una conferencia, Paul Niehaus sugirió, medio en broma, que una buena forma de emplear el tiempo de un asistente de investigación de posgrado podría ser recopilar las 25 páginas web de «impacto» más flagrantes, basadas exclusivamente en narrativas de casos atípicos de organizaciones sin fines de lucro (bienintencionadas). Si no sirviera para otra cosa, sería una excelente herramienta para enseñar a estudiantes universitarios los efectos causales, a la vez que halagaría el ego de los economistas del desarrollo al recordarnos que, al menos, tenemos UNA razón para ser valiosos para el resto de la sociedad.
Pero ¿por qué se usa tan a menudo la narrativa en lugar de buenos datos para formular afirmaciones sobre el impacto? Hay al menos dos razones. La primera es bien conocida: falta de comprensión de los efectos causales o, en algunos casos, falta de disposición a someter un programa a una evaluación rigurosa. La segunda es más interesante: una buena narrativa vence con claridad incluso a los mejores datos. Los economistas y científicos de toda índole deben asimilar un hecho desagradable para muchos: en la batalla por los corazones y las mentes de las personas, la narrativa superará sistemáticamente a los datos en su capacidad para influir en el pensamiento humano y motivar la acción. Y si no comprendemos este hecho, incluso las mejores evaluaciones de impacto —que generan los mejores contrafactuales, con las estimaciones estadísticamente más eficientes y los errores estándar elaborados con mayor esmero— probablemente inspirarán menos cambios reales en las políticas y el comportamiento… que la muy buena historia de otra persona.
La razón es que al cerebro humano le cuesta conectar emocionalmente con los datos, incluso con un análisis experto de estos. Y suele ser la emoción la que genera la motivación necesaria para provocar una respuesta activa. Es una noticia desafortunada para los economistas del desarrollo, pero el psicólogo Paul Slovic lo ha demostrado en una serie de artículos (2007, 2008, 2010) a los que atribuye el término «insensibilización psíquica» para describir la forma en que las personas ignoran conductualmente la sobrecarga de datos. En estos estudios, él y sus coautores demuestran que las personas sienten simpatía por una víctima identificable de la pobreza o la guerra con quien pueden identificarse más fácilmente, pero no sienten simpatía por las víctimas estadísticas. Como resultado, incluso el análisis de datos más convincente a menudo no logra generar cambios.
Esto lo descubrieron en un experimento con participantes a quienes se les ofreció la oportunidad de aportar 5 dólares a Save the Children. La mitad recibió un mensaje con información objetiva tomada del sitio web de Save the Children, que describía las condiciones de pobreza de millones de personas afectadas en el África subsahariana (la víctima estadística). El otro mensaje contaba la historia de una niña empobrecida de Mali y mostraba su foto (una víctima identificable). Los resultados mostraron que los participantes aportaron 2,83 dólares cuando se les presentó a la víctima identificable y 1,17 dólares cuando se les presentó a la víctima estadística. Los investigadores incorporaron un tratamiento cruzado, en el que presentaron a la mitad de los participantes de cada uno de los dos tratamientos anteriores el siguiente texto:
«Nos gustaría contarles sobre una investigación realizada por científicos sociales. Esta investigación demuestra que, por lo general, las personas reaccionan con más intensidad ante individuos concretos que tienen problemas que ante estadísticas sobre personas con problemas. Por ejemplo, cuando la “bebé Jessica” cayó en un pozo en Texas en 1989, la gente donó más de 700.000 dólares para las labores de rescate. Las estadísticas —por ejemplo, los miles de niños que casi con toda seguridad morirán en accidentes automovilísticos este año— rara vez provocan reacciones tan intensas».
Como se observa en la figura, el resultado fue que los participantes redujeron drásticamente sus aportaciones a la víctima identificable, pero, lamentablemente, dieron muy poco más a la víctima estadística.
La narrativa y, en un sentido más amplio, la personalización de la verdad parecen influir en el comportamiento con más fuerza que incluso datos muy convincentes. Pensemos en la resistencia de muchas personas a impulsar cambios frente a montañas de datos que respaldan la existencia del impacto humano en el cambio climático mundial. En cambio, los anuncios de servicio público del «indio que llora» cambiaron radicalmente el comportamiento de los estadounidenses respecto a la basura y la contaminación en espacios públicos. Francamente, el cambio climático necesita un indio que llore, porque la narrativa representa una fuerza tremendamente poderosa para la acción colectiva, para bien o para mal.
La narrativa ha demostrado tener un poder considerable para crear movimientos vigorosos en el desarrollo microeconómico. El número de clientes atendidos por las microfinanzas pasó de 13 millones a más de 200 millones entre 1997 y 2012, no porque los investigadores hubieran demostrado cuidadosamente sus impactos positivos, sino en gran medida gracias al amplio atractivo de una narrativa convincente sobre el espíritu emprendedor de las personas pobres, respaldada por miles de anécdotas inspiradoras. Todos abrazaron esta narrativa: la izquierda, la derecha y el centro. Recientemente, los datos de impacto de los ECA han contribuido a debilitar el entusiasmo por las microfinanzas, pero, podría decirse, no más que las narrativas sobre el sobreendeudamiento y las amenazas abusivas de los cobradores de deudas de las microfinancieras.
La narrativa también es un vehículo poderoso para comunicar conceptos esotéricos. Algunos de los modelos económicos más influyentes —modelos galardonados con el Premio Nobel—, como el uso que hace Akerlof del «mercado de los limones» para explicar las consecuencias de las asimetrías de información y el «modelo del coco» de Diamond, que explica los múltiples equilibrios en la tasa de desempleo, se han presentado en forma de narrativa o parábola. De hecho, el enorme impacto de estos modelos en nuestra manera de pensar sobre la vida económica puede deberse a su capacidad para recurrir a relatos con el fin de transmitir verdades abstractas. Tanto la teoría como los estudios empíricos se benefician de la narrativa.
Los economistas del desarrollo deben adquirir más destreza para entretejer narrativas, relatos y parábolas con su trabajo empírico y en torno a él. Pero ¿cómo podemos incorporar el poder de la narrativa a nuestros artículos de investigación sobre el impacto? Nuestros estudios de impacto tendrán, a su vez, un impacto mayor si aprendemos a incorporar la narrativa en la presentación de nuestra investigación, de modo que la cuestión no sea narrativa frente a datos, sino la distinción entre «narrativas sesgadas», que promueven una visión engañosa del efecto promedio del tratamiento en los tratados (ATT), y «narrativas no sesgadas», que ayudan a quienes consultan nuestra investigación a comprender mejor lo que presentamos como una estimación no sesgada del ATT.
Quiero proponer una herramienta concreta, a la que llamaré «narrativa del impacto mediano», que relata la experiencia de uno o varios participantes con impactos intermedios en un estudio (aunque no es exactamente el promedio, porque por lo general el promedio no existe en la realidad). Así, en lugar de destacar a Juana, un caso atípico que ha creado un pequeño imperio textil con unos pocos microcréditos, concluimos con un párrafo sobre Eduardo, quien, tras dos años de endeudarse con microfinanzas, ha dedicado más horas a hacer crecer su negocio de carpintería y ha utilizado microcréditos para hacer frente a dos perturbaciones económicas moderadas en su hogar: la enfermedad de su esposa y el robo de algunas herramientas. Si se eligiera rigurosamente al participante para la narrativa del impacto mediano, podría seleccionarse al participante tratado cuyos impactos observados se encuentren a la menor distancia euclidiana de los ATT estimados (mediante una ponderación de las variables de impacto por la matriz inversa de varianzas y covarianzas).
Consideremos, por ejemplo, la «narrativa del impacto mediano» del destacado estudio de Haushofer y Shapiro de 2013 sobre GiveDirectly, que encontró una serie de impactos considerables de las transferencias monetarias incondicionales en Kenia. La narrativa del impacto mediano podría contar la experiencia de Joseph, un pastor de cabras con una familia de seis integrantes que recibió 1100 dólares en cinco transferencias electrónicas de efectivo. Tanto Joseph como su esposa solo tienen dos años de escolarización formal y siempre han tenido dificultades para llegar a fin de mes con sus cuatro hijos. Al inicio del estudio, los hijos de Joseph se acostaban con hambre un promedio de tres días a la semana. Dieciocho meses después de recibir las transferencias, su rebaño de cabras había aumentado un 51%, lo que aportó mayor estabilidad económica a su hogar. También informó de una reducción del 30% en las ocasiones en que sus hijos se acostaban con hambre durante el período anterior a la encuesta de seguimiento, y de una reducción del 42% en el número de días que sus hijos pasaban completamente sin comer. Las pruebas de cortisol indicaron que Joseph había experimentado una reducción del estrés de aproximadamente 0,14 desviaciones estándar en relación con la misma diferencia en el grupo de control. Este tipo de narrativa sobre el participante mediano de este estudio en particular afianza en la mente del lector una imagen veraz del impacto.
Ha surgido una falsa dicotomía entre el uso de la narrativa y el análisis de datos; cualquiera de los dos puede ser igualmente engañoso o útil para transmitir la verdad sobre los efectos causales. A medida que los investigadores empiecen a incorporar la narrativa en su trabajo científico, comenzarán a establecer un estándar para el uso adecuado de la narrativa por parte de las organizaciones sin fines de lucro, lo que facilitará exigir que las narrativas presenten una imagen no sesgada y fiel de los impactos promedio.
Bruce Wydick es profesor de Economía en la Universidad de San Francisco y autor de la nueva novela de economía del desarrollo, The Taste of Many Mountains (Thomas Nelson/HarperCollins, 2014), una narración de ficción basada en trabajo de campo relacionado con el reciente estudio de de Janvry, McIntosh y Sadoulet sobre el impacto del café de comercio justo.
Este artículo se publicó originalmente en el blog Development Impact del Banco Mundial. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Bruce Wydick es bloguero invitado del Banco Mundial.
Imagen: Una pareja se da la mano mientras cruza una calle en Nueva York, el 4 de septiembre de 2013. REUTERS.