Hebert Spencer, uno de los padres de la sociología moderna, criticaba la presencia de sesgos en las investigaciones sociales. En una época -siglo XIX- donde lo inmaterial no tenía cabida en la producción del conocimiento y que la ciencia social debía demostrar su capacidad de ser ciencia, Spencer endureció la crítica contra aspectos como el sentido patriótico, la religión, la moral, las preferencias políticas y la situación económica, como contaminantes de las ciencias sociales.
A partir de aquellas tesis, los estudios científicos de las ciencias sociales procuran eliminar sesgos, pretendiendo la mayor “objetividad” posible al sustentar investigaciones, principalmente las de carácter cuantitativo.
¿Esto es correcto o se trata de un gran error?
Las ciencias sociales estudian fenómenos humanos, imposibles de analizar en un laboratorio como se puede hacer con un elemento de la tabla periódica. La observación es prácticamente la única herramienta de la que gozan los científicos sociales, y supuestamente para reducir o eliminar el sesgo han de separarse del fenómeno y observarlo a distancia, o usar encuestas cuya elaboración y validación debió tomarles semanas, nuevamente, para evitar sesgos en las preguntas y respuestas, todo para que la encuesta solo aporte una fotografía limitada del inmenso fenómeno social.
Por un lado, la investigación cualitativa cayó en desuso debido a las dificultades técnicas que implica la observación de fenómenos sociales sin verse involucrado, e incluso por el temor a procesar información multiformato en lugar de una cómoda escala de Likert con 5 respuestas predefinidas (verdades a medias); y por el otro, la investigación cuantitativa se sobrevaloró al punto de tolerar hasta las mentiras producto de respuestas forzadas con tal de obtener una estadística sólida.
Las encuestas, muy populares en periodos electorales, tienen más utilidad para eso que pretendieron evitar: crear sesgos.
Las preguntas en la mayoría de las encuestas electorales y políticas son ridículamente sesgadas, con toda la intención de crear percepción, motivar una respuesta y jugar con las cifras que se volverán públicas. No dudo que se elaboren mejores estudios de percepción con encuestas mucho más serias, pero esas no son las que se hacen del conocimiento del público.
Podemos afirmar que eliminar sesgos es una tarea infructífera.
¿Es viable realizar estudios sociales sin eliminar sesgos? ¿Cómo es posible?
Sí, las plataformas digitales de redes sociales son expertas en estudios cualitativos de fenómenos humanos y lo hacen aceptando, es más, valorando, el sesgo en lugar de eliminarlo.
Eliminar los sesgos que criticaba Spencer es casi como pretender eliminar parte de las características que nos hacen humanos, algo imposible. Sencillamente no hay forma de disociar esas características de ningún ser humano: siempre vamos a tener un aspecto de fe y espiritualidad, siempre estaremos dentro de un entorno económico, no podemos dejar de tener nacionalidad ni cultura, y siempre seremos seres políticos, que vivimos en sociedad.
No parece buena idea estudiar sujetos como si fuesen objetos, ni concluir objetivamente sobre aspectos de subjetividad. En otras palabras, eliminar el sesgo es deshumanizante, pragmático y contrario a la verdad.
Los creadores de las redes sociales entienden muy bien este hecho y desde su óptica de negocio aprovechan el sesgo para obtener información más precisa de cada uno de sus usuarios. Los algoritmos cruzan herramientas cuantitativas como el principio de Pareto/Juran con la información sesgada que cada usuario revela mediante sus reacciones ante todo lo que ven publicado.
Como resultado, presentan cada vez con mayor precisión, imágenes, textos, canales, frases, videos y en general contenidos que se ajustan con mucha exactitud a los intereses del usuario en particular, haciéndole un microcosmos informativo de contenidos a la medida.
La clave es el análisis de las reacciones del usuario, tales como los comentarios, el tiempo de observación de cada tipo de contenido, los clics en las publicaciones, las búsquedas, los “likes” o reacciones semejantes, los perfiles y páginas seguidas.
Todo ello es una masa de sesgos, tan bien procesados que las redes sociales digitales venden la data para crear publicidad dirigida a los segmentos que el interesado decida, mezclando gustos, intereses, geolocalización y otras variables a veces más precisas que las de un censo.
¿Cómo usar los sesgos para una investigación social?
En primer lugar, aprovechando las ventajas de las redes sociales digitales que permiten publicar casi cualquier cosa -exceptuando temas criminales y aquellos contenidos que cada red prohíbe de acuerdo a sus reglas-, que se traducen en provocaciones con la intención de crear reacciones, que luego deben ser analizadas por separado e interpretadas para obtener conclusiones. Ese trabajo puede ser manual o con ayuda de software.
Si los contenidos que publicados generan críticas, entender el porqué de esas críticas permitirá elevar la calidad del contenido y dirigirlo mejor al público objetivo. Si no generan ninguna reacción casi siempre se debe a la falta de público y aquí es mejor usar las redes con sus reglas que en contra de sus reglas, es decir, pagar ocasionalmente publicidad para incrementar el alcance y los seguidores.
No olvidar que estas plataformas son empresas con fines de lucro y si queremos usarlas hay que aceptar sus controles, pero también tener presente que las redes no suplen las relaciones humanas reales, solo les crean un medio más para efectuarse.
Por último, considerar cada publicación como una encuesta de respuestas abiertas, sin la carga del muestreo, el cálculo de error, significancia ni temor al sesgo, porque al contrario, aquí se busca ver el sesgo y entenderlo.
La otra forma es mediante estudios de posicionamiento, en los que, a diferencia de las encuestas típicas, las preguntas no tienen respuestas predefinidas ni listas de nombres, ni escalas. Volviendo a la analogía de la fotografía, aquí la imagen sería panorámica o con movimiento, por tanto más precisa acerca del fenómeno a estudiar.
Las preguntas abiertas en estas encuestas apelan al “top of mind”, o sea, lo primero que se venga a la mente y luego al “reason why”, o bien, el porqué de cada respuesta. Gracias a herramientas de la IA es posible grabar las respuestas, transcribirlas y ahorrar valioso tiempo que se necesita para identificar palabras clave y agruparlas en campos semánticos que arrojan una aproximación más precisa de la verdad.
Estos estudios requieren muestreo y combinan análisis cualitativo y cuantitativo, haciéndolas más complejas que las encuestas clásicas, pero cuyos resultados son más valiosos para una investigación social.
En conclusión, si se pudieron edificar grandes empresas con un entendimiento distinto y realista del ser humano, es posible hacer grandes proyectos sociales que edifiquen el Bien Común humanizando el conocimiento, la comunicación, la ciencia y la tecnología.
