Que les xifres produeixen una sensació d’exactitud, de coneixement rigorós, és un fet tan conegut com discutit. Però sense portar-ho al punt més filosòfic de si mesurar és conèixer o no, sí que cal dir que a les xifres que es donen sobretot en relació a qüestions socials sempre caldria aplicar-hi un sentit crític per evitar falses il·lusions. I com que ara estem més sensibles que mai a les falses notícies, convé advertir que també és amb xifres que és particularment fàcil enganyar, sigui o no intencionadament. Per això, sense voluntat d’exhaustivitat en tan poc espai, mostraré cinc equívocs en què sol caure la informació quan recolza en dades, i quines confusions d’anàlisi i percepció poden crear.
En primer lloc, un dels errors més generalitzats és la confusió entre fets i opinions. L’estudi sobre com es fabrica l’opinió pública té una llarga història. La raó és que allò que creiem que “pensem” –Bourdieu diria que, de fet, “som pensats”–, se sol situar en una esfera diferent del que són les nostres decisions fàctiques, que poden arribar a ser ben discordants. Fer passar les opinions com el resultat d’un pensament raonat, informat, crític i conscient, o com l’expressió sincera d’un comportament, és una manera d’ocultar les formes de coacció social que les conformen i els autoenganys en què ens refugiem. És el cas tan habitual d’opinar que s’és d’esquerres a l’enquesta, i de decidir i actuar amb criteris que objectivament serien considerats de dretes.
Una segona manera de confondre la realitat social amb les estadístiques de què disposem és no tenir present que una cosa és allò que es pot registrar i una altra tot allò que s’escapa dels sistemes de control institucionals. La precisió de la xifra que l’IDESCAT dona de quants habitants té Catalunya l’1 de gener de cada any només fa referència als qui estan registrats i no als que estan en situacions irregulars, bé perquè no consten als empadronaments o bé que hi són però viuen fora, i que no són pas pocs casos. Tampoc, per exemple, les xifres sobre l’anomenada taxa de pobresa no poden incloure tota l’economia submergida –al voltant d’un 20% del PIB–, que la faria disminuir de manera molt significativa. Ni és fàcil fer transparents les dades distorsionades pel frau que hi ha en tots els terrenys i especialment els fiscals.
Una cosa semblant, en tercer lloc, passa amb les estadístiques que són resultat de les declaracions voluntàries de determinats fets. Les dades sobre l’evolució dels actes delictius, posem per cas, només poden incloure els que són denunciats, no pas els que realment es produeixen. Això és especialment rellevant quan un increment de denúncies es confon amb un increment dels casos. Al capdavall, si es fan campanyes efectives de sensibilització per denunciar determinats abusos, o es posen mitjans per fer-ho més fàcil, el lògic és que augmentin tals denúncies al marge de si els caos reals també han augmentat o fins i tot si han disminuït.
Més delicat encara és el cas de les estadístiques que en podríem dir finançades o patrocinades. Que una marca de cafè financi una recerca universitària que conclou que prendre cafè és bo per a la salut hauria de fer aixecar la cella al periodista que n’informa. Que una organització que combat la contaminació doni dades de quantes morts s’estalviarien si visquéssim a prop d’un bosc, o que una associació de prevenció del suïcidi ens digui que han augmentat els casos, ens hauria de fer revisar molt críticament les seves fonts. I, molt particularment, caldria vigilar quan les dades porten la bata blanca del científic.
Finalment, i en cinquè lloc, hi ha la gran dificultat de passar dels conceptes –sovint carregats d’ambigüitats i biaixos ideològics–, a un sistema de càlcul que, inevitablement, contindrà arbitrarietats que se solen ignorar en la presentació dels resultats. Què s’entén per “risc de pobresa” i com es mesura? Quantes vegades no es confon el nombre d’“immigrants” amb el d’“estrangers”, sense tenir en compte les nacionalitzacions? Ja ho sabem que reconeguts economistes, com Joan Martínez Alier, discuteixen molt fonamentadament el valor equívoc que es dona al PIB com a mesura de riquesa, a part de discutir com es calcula? I què passa amb qüestions tècniques com els marges d’error de les enquestes que mai no es tenen en compte?
Aquesta no és una crida a la desconfiança en general a les estadístiques, sinó a ser crítics en cada cas concret. I, sobretot, vol ser una invitació a ser rigorosos a l’hora d’emprar les xifres i a l’hora de publicar-les.
