Tenemos cifras para casi todo. Queremos medirlo todo. Sabemos cuánto crece la economía, cuántos turistas llegan, cuántas viviendas se construyen, cuántos expedientes se resuelven o cuántos alumnos superan una prueba. Lo curioso es que, teniendo tantos datos, seguimos sin saber explicar algunas de las cosas más importantes que nos están ocurriendo.
Tener un dato no significa entender una realidad
Nos hemos convertido en una sociedad obsesionada con los números.
Medimos casi todo.
Cuántas personas llegan.
Cuántas se van.
Cuántos empleos se crean.
Cuántas viviendas se construyen.
Cuánto dinero se ejecuta.
Cuántos alumnos aprueban.
Cuántos turistas recibimos.
Cuántas empresas se crean.
Cuántos expedientes se tramitan.
Y, cuando conseguimos una cifra, parece que hemos conseguido también una respuesta.
Pero no necesariamente.
Porque un dato puede decirnos qué está ocurriendo sin explicarnos por qué está ocurriendo.
Y esa diferencia, que parece tan sencilla, se nos olvida constantemente.
Nos encantan los indicadores
Los indicadores tienen una enorme ventaja: permiten resumir una realidad compleja en un número.
Y eso resulta muy cómodo.
Podemos decir que el empleo ha crecido un determinado porcentaje.
Que la población de un territorio ha disminuido.
Que el turismo ha aumentado.
Que se han ejecutado tantos millones de euros.
Que se han concedido tantas ayudas.
Que se han construido tantas viviendas.
Todo parece mucho más manejable cuando podemos expresarlo con una cifra.
El problema aparece cuando confundimos el indicador con la realidad que pretende representar.
Porque el número no es la realidad.
Es una aproximación a ella.
Y, en ocasiones, una aproximación bastante imperfecta.
Medimos lo que es fácil de contar
Quizá uno de nuestros problemas sea que tendemos a medir aquello que resulta sencillo medir.
Es fácil contar turistas.
Es mucho más difícil saber cuánto valor dejan realmente en un territorio.
Es fácil contar viviendas construidas.
Es mucho más difícil saber cuántas familias pueden acceder a ellas.
Es fácil contabilizar expedientes resueltos.
Es mucho más complicado determinar si la persona que inició el procedimiento considera que la administración ha funcionado correctamente.
Es fácil contar alumnos.
Es mucho más difícil saber cuánto han aprendido.
Es fácil contar horas de formación.
Es mucho más difícil saber si esa formación ha cambiado realmente las capacidades de quien la recibe.
Y aquí aparece una pregunta incómoda:
¿Estamos midiendo lo que importa o simplemente lo que podemos medir?
El número puede convertirse en una coartada
Existe otro riesgo todavía mayor.
Que el indicador deje de servir para conocer una realidad y pase a utilizarse para justificar una actuación.
Si se han ejecutado 100 millones de euros, parece que la política ha sido un éxito. Pero ejecutar dinero no es necesariamente lo mismo que conseguir resultados aunque queramos medirlo todo.
Pero quizá deberíamos preguntar qué se consiguió con esos 100 millones.
Si se han atendido 50.000 solicitudes, podemos sentirnos satisfechos.
Pero ¿cuántas de esas personas resolvieron realmente su problema?
Si han llegado cinco millones de turistas, podemos hablar de récord.
Pero ¿qué impacto han tenido sobre el territorio?
¿Han generado empleo estable?
¿Han aumentado los ingresos de las empresas locales?
¿Han mejorado la actividad económica?
¿O simplemente hemos conseguido tener más visitantes?
El problema no está en el indicador.
Está en convertirlo en el resultado final.
Precisamente por eso la evaluación de políticas públicas resulta tan importante: no basta con saber cuánto se ha gastado o cuántas actuaciones se han realizado; hay que comprobar qué resultados e impacto han producido, si queremos medirlo todo.
PISA también nos enseña algo sobre los datos
El reciente debate sobre PISA es un buen ejemplo de esta cuestión.
Los resultados de PISA 2025 muestran que el rendimiento de los estudiantes españoles en matemáticas y lectura descendió respecto a 2022 y que los resultados quedaron por debajo de los de 2015 en las tres materias evaluadas. La propia OCDE en los resultados de PISA 2025 advierte, además, de que los datos deben interpretarse teniendo en cuenta el contexto y las diferencias entre estudiantes.
El dato es importante.
Pero el dato no es el diagnóstico completo.
Una puntuación no nos dice por sí sola qué causa el empeoramiento.
No nos dice que exista una única explicación.
No nos permite convertir automáticamente una correlación en una causa.
Y, sobre todo, no nos autoriza a escoger aquella explicación que mejor encaje con lo que ya pensábamos antes de conocer los resultados.
Ahí está precisamente el peligro.
Utilizar los datos para confirmar una opinión en lugar de utilizar la información para revisar nuestra opinión.
Un ranking tampoco es una explicación
Nos encantan los rankings.
Primeros en esto.
Últimos en aquello.
España sube tres posiciones.
Otra comunidad baja cinco.
Una ciudad aparece entre las mejores.
Otra desaparece de la lista.
Y enseguida construimos una historia alrededor del número.
Pero un ranking ordena.
No necesariamente explica.
Estar por encima de otro territorio no significa que todo funcione mejor.
Estar por debajo tampoco significa que todo funcione peor.
Depende de qué se mide, cómo se mide, cuándo se mide, con quién se compara y qué factores quedan fuera del indicador.
Un ranking puede ser una magnífica herramienta para empezar a investigar.
Pero es una pésima herramienta para dejar de investigar.
El PIB tampoco es la vida de las personas
Lo mismo ocurre con los grandes indicadores económicos.
Cuando crece el PIB hablamos de crecimiento.
Cuando cae, hablamos de crisis.
Cuando aumenta el empleo, hablamos de mejora.
Cuando disminuye el paro, hablamos de recuperación.
Y, naturalmente, esos datos importan.
Pero una economía puede crecer y que determinados territorios sigan perdiendo población.
Puede aumentar el empleo y que una parte de los trabajadores siga teniendo dificultades para acceder a una vivienda.
Puede aumentar el número de turistas y que determinados destinos sufran problemas de saturación.
Puede aumentar la inversión y que una parte de la población apenas perciba cambios en su vida cotidiana.
El indicador puede ser correcto. La interpretación puede ser incompleta.
Esto nos devuelve a una cuestión que ya planteábamos en el artículo anterior: antes de buscar respuestas deberíamos aprender a formular mejores preguntas.
Lo verdaderamente importante está muchas veces detrás del número
Quizá deberíamos acostumbrarnos a hacer una segunda pregunta después de cada dato si nuestra obsesión es medirlo todo.
No solamente:
¿Cuánto?
También:
¿Y eso qué significa?
Después:
¿Por qué?
Y después:
¿Para quién?
Y, finalmente:
¿Qué ha cambiado realmente?
Porque ahí es donde empieza el análisis.
Una administración puede presumir de haber resuelto miles de expedientes.
Pero el ciudadano quiere saber si su problema ha quedado resuelto.
Una universidad puede presumir de miles de estudiantes matriculados.
Pero la sociedad debería preguntarse qué formación están recibiendo y qué oportunidades encuentran después.
Un destino turístico puede presumir de visitantes.
Pero debería preguntarse cuánto valor consigue retener.
Una empresa puede presumir de facturación.
Pero también debería saber si está generando beneficios, empleo sostenible y clientes satisfechos.
El resultado no siempre está en la cifra que más fácilmente podemos enseñar.
También tenemos un problema con los datos positivos
Existe además una tendencia a utilizar los datos de manera selectiva para medirlo todo.
Cuando un indicador mejora, lo mostramos.
Cuando empeora, buscamos una explicación.
Cuando una política funciona, hablamos de resultados.
Cuando no funciona, hablamos de dificultades externas.
Y esto ocurre en todos los ámbitos.
Gobiernos.
Empresas.
Instituciones.
Organizaciones.
Incluso personas.
Todos tenemos cierta tendencia a elegir los datos que confirman que lo estamos haciendo bien.
Pero una evaluación verdaderamente útil debería hacer exactamente lo contrario.
Debería buscar también aquello que no funciona.
Porque si solamente utilizamos los datos para demostrar que nuestras decisiones fueron acertadas, dejamos de evaluar.
Empezamos a justificar.
Necesitamos menos cifras decorativas y más preguntas
No estoy defendiendo que midamos menos.
Probablemente necesitemos medir mucho más.
Pero medir mejor.
Y, sobre todo, interpretar mejor.
Porque un buen indicador debería abrir preguntas, no cerrarlas.
Si la población cae, debemos preguntar por qué.
Si el empleo crece, debemos preguntar qué tipo de empleo.
Si aumentan los turistas, debemos preguntar qué impacto generan.
Si aumentan las ayudas, debemos preguntar qué resultados producen.
Si mejoran los resultados educativos, debemos preguntar qué factores han contribuido a ello.
Y si empeoran, exactamente lo mismo.
La cifra debería ser el principio del análisis.
No su final.
Tenemos más datos que nunca para medirlo todo
Nunca habíamos tenido tanta información disponible.
Podemos comparar territorios.
Analizar tendencias.
Cruzar variables.
Estudiar series temporales.
Detectar diferencias.
Evaluar resultados.
Tenemos herramientas que hace apenas unas décadas parecían ciencia ficción.
Y, sin embargo, seguimos cayendo en un error bastante antiguo: confundir información con conocimiento.
Tener más datos no significa automáticamente saber más.
El conocimiento aparece cuando somos capaces de interpretar esos datos, ponerlos en contexto, relacionarlos con otras evidencias y reconocer también aquello que todavía desconocemos.
Y eso requiere algo que ninguna estadística puede sustituir: criterio.
Quizá no necesitemos más datos para medirlo todo
Nos hemos acostumbrado a pedir más información cada vez que aparece un problema.
Más estadísticas.
Más indicadores.
Más informes.
Más encuestas.
Más rankings.
Más observatorios.
Y, en muchos casos, son necesarios.
Pero quizá haya ocasiones en las que no nos falten datos.
Nos falte capacidad para hacer las preguntas adecuadas con los datos que ya tenemos.
Porque podemos conocer perfectamente el número y seguir sin entender el fenómeno.
Podemos saber cuánto ocurre algo y desconocer por qué ocurre.
Podemos saber que una política ha gastado dinero y no saber si ha servido.
Podemos saber que un indicador ha mejorado y no saber para quién.
Y podemos tener una montaña de datos delante para medirlo todo y continuar sin comprender qué está pasando.
Por eso quizá deberíamos recuperar una idea bastante sencilla: medirlo todo no es entenderlo todo.
Y, si queremos tomar mejores decisiones, quizá no necesitemos siempre más cifras.
Necesitamos aprender a mirar mejor las que ya tenemos si lo que perseguimos es medirlo todo, pero con la clara intención de entenderlo y comprenderlo.
Porque al final, el dato puede decirnos dónde estamos. Pero solo las buenas preguntas pueden ayudarnos a entender cómo hemos llegado hasta allí y qué deberíamos hacer después. No necesitamos medirlo todo.