Es habitual que para dar fuerza, o sustentar argumentos, recurramos a estadísticas que nos respalden. Estadísticas que habitualmente se expresan en indicadores, los que procuran dar señales, hacia dónde se va, dónde se está parado. Estadísticas que desafortunadamente, en no pocos casos, tienden a ser manipuladas, buscando llevar agua al molino de unos, en desmedro de otros. Lo vemos a diario con el manejo de rankings en todos los planos, procurando efectuar comparaciones de indicadores, los cuales rara vez logran dar cuenta de la realidad en su integridad. Por lo mismo, tiende a manipularse con fines non sanctos. La relación causa-efecto no es simple.
En el ámbito educacional los rankings suelen estar a la orden del día, comparándose lo que no es comparable, peras con manzanas. Cómo podemos comparar los resultados de establecimientos educacionales donde se matriculan quienes están en familias de altos ingresos con aquellos donde están los más pobres. Más encima unos lo hacen en establecimientos dotados de todos los recursos, con aranceles mensuales que superan los cientos de miles de pesos, y otros que operan con subvenciones inferiores a los $ 100,000 mensuales. Los rankings, para que tengan sentido, y aspiran a recoger, capturar la realidad, no deben limitarse a valores absolutos, sino que deben hacer referencia a valores relativos, que permitan su contextualización.
Un ejemplo de lo señalado se dio en los recientes juegos panamericanos que posibilitaron el lucimiento de Perú en su calidad de anfitrión del evento por su capacidad organizativa y sus instalaciones deportivas. Al finalizar estos juegos se reactivó el manejo de rankings donde cada país participante saca sus respectivas cuentas. Normalmente esta comparación se limita al total de medallas de oro, o en el total de medallas obtenidas por cada país. Como es de esperar, unos salen mejor parados que otros. Para contextualizar, en la tabla que sigue, junto con las medallas ganadas por país, se incorporó el PIB/per cápita en dólares y su tamaño en millones de habitantes.
POS. |
PAÍS |
ORO |
PLATA |
BRONCE |
TOTAL |
PIB/cápita |
pobl |
1° |
Estados Unidos |
120 |
88 |
85 |
293 |
62,600 |
330,0 |
2° |
Brasil |
55 |
45 |
71 |
171 |
16,100 |
210,0 |
3° |
México |
37 |
36 |
63 |
136 |
20,000 |
126,0 |
4° |
Canadá |
35 |
64 |
53 |
152 |
47,900 |
37,0 |
5° |
Cuba |
33 |
27 |
38 |
98 |
7,600 |
11,0 |
6° |
Argentina |
32 |
35 |
34 |
101 |
20,500 |
45,0 |
7° |
Colombia |
28 |
23 |
33 |
84 |
15,000 |
48,0 |
8° |
Chile |
13 |
19 |
18 |
50 |
23,500 |
19,0 |
9° |
Perú |
11 |
7 |
21 |
39 |
14,400 |
32,0 |
10° |
República Dominicana |
10 |
13 |
17 |
40 |
17,800 |
10,0 |
Fuente: Elaboración propia a partir de información proveniente desde
https://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.PCAP.PP.CD?end=2018&start=2018&view=bar
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Anexo:Pa%C3%ADses_y_territorios_dependientes_por_poblaci%C3%B3n
A modo de ejemplo, en la tabla se observa que si bien Estados Unidos tiene casi cuatro veces más medallas de oro que Argentina, no hay que olvidar que tiene una población de más de 6 veces la de Argentina. A ello se agrega un producto interno bruto per cápita tres veces mayor. Si hiciésemos una tabla basada en el total de medallas por millón de habitantes, las posiciones de los países sería otra. Lo mismo ocurriría si asociáramos el total de medallas ganadas por cada país con su respectivo PIB per cápita.
Otro ejemplo lo tenemos al comparar a Cuba con Chile. Cómo explicar que Cuba logre ganar más del doble de medallas de oro que Chile en circunstancias que su población es de poco más de la mitad de la población chilena y cuyo PIB per cápita sea un tercio del chileno? Como para agarrarse la cabeza si se tiene en cuenta que en Chile impera lo que no pocos consideren un exitoso modelo neoliberal, en tanto que en Cuba están bajo un fracasado modelo comunista.
Tras las cifras hay políticas, en este caso, políticas deportivas, educacionales o de salud, poblaciones más o mejor dotadas físicamente, apoyos estatales, privados y/o familiares, que difieren de un país y otro, y que hacen y/o explican las diferencias. Conocerlas, identificarlas, nos ayudaría mucho a progresar en el sentido más profundo del término.