Big Data

1. La larga lectura
Cómo las estadísticas perdieron su poder - y por qué debemos temer lo que viene a continuación
La capacidad de las estadísticas para representar con precisión el mundo está disminuyendo. En su
estela, una nueva era de grandes datos controlados por empresas privadas está tomando el relevo -y
poner la democracia en peligro
Por William Davies
En teoría, las estadísticas deben ayudar a resolver los argumentos. Deben proporcionar puntos de re-
ferencia estables que todo el mundo - no importa lo que su política - puede ponerse de acuerdo. Sin
embargo, en los últimos años, los niveles divergentes de confianza en las estadísticas se han conver-
tido en uno de los cismas clave que se han abierto en las democracias liberales occidentales. Poco
antes de las elecciones presidenciales de noviembre, un estudio realizado en Estados Unidos descu-
brió que el 68% de los partidarios de Trump desconfiaban de los datos económicos publicados por el
gobierno federal. En el Reino Unido, un proyecto de investigación de la Universidad de Cambridge y
YouGov que examina las teorías conspirativas descubrió que el 55% de la población cree que el go-
bierno "está escondiendo la verdad sobre el número de inmigrantes que viven aquí".
En lugar de difundir la controversia y la polarización, parece que las estadísticas las están alimentan-
do realmente. La antipatía a las estadísticas se ha convertido en una de las características de la dere-
cha populista, con los estadísticos y los economistas principales entre los diversos "expertos" que
fueron rechazados ostensiblemente por los votantes en 2016. No sólo las estadísticas consideradas
por muchos como poco confiables, Insultante o arrogante acerca de ellos. La reducción de los proble-
mas sociales y económicos a los agregados y promedios numéricos parece violar el sentido de de-
cencia política de algunas personas.
En ninguna parte esto se manifiesta más claramente que con la inmigración. El thinktank British Futu-
re ha estudiado la mejor manera de ganar argumentos a favor de la inmigración y el multiculturalismo.
Uno de sus hallazgos principales es que la gente a menudo responde cálidamente a la evidencia cua-
litativa, como las historias de los migrantes individuales y fotografías de diversas comunidades. Pero
las estadísticas, especialmente en relación con los alegados beneficios de la migración a la economía
de Gran Bretaña, provocan la reacción opuesta. La gente asume que los números son manipulados y
no les gusta el elitismo de recurrir a la evidencia cuantitativa. Presentado con estimaciones oficiales
de cuántos inmigrantes están en el país ilegalmente, una respuesta común es burlarse. Lejos de au-
mentar el apoyo a la inmigración, British Future encontró, señalando su efecto positivo sobre el PIB

2. puede hacer que las personas más hostiles a ella. El propio PIB ha llegado a parecer un caballo de
Troya para una agenda liberal elitista. Al percibir esto, los políticos han abandonado en gran medida
el tema de la inmigración en términos económicos.
Todo esto representa un serio desafío para la democracia liberal. En pocas palabras, el gobierno bri-
tánico - sus funcionarios, expertos, asesores y muchos de sus políticos - cree que la inmigración es
buena para la economía. El gobierno británico creía que Brexit era la elección equivocada. El proble-
ma es que el gobierno está ahora involucrado en la autocensura, por temor a provocar a la gente
más.
Este es un dilema no deseado. O bien el Estado continúa haciendo afirmaciones que cree que son
válidas y es acusado por los escépticos de la propaganda, o bien, políticos y funcionarios se limitan a
decir lo que se siente plausible e intuitivamente cierto, pero en última instancia puede ser inexacto.
De cualquier manera, la política se atasca en acusaciones de mentiras y encubrimientos.
La autoridad declinante de la estadística - y los expertos que los analizan - está en el centro de la cri-
sis que se ha conocido como política "post-verdad". Y en este incierto mundo nuevo, las actitudes ha-
cia la experiencia cuantitativa se han dividido cada vez más. Desde una perspectiva, fundamentar la
política en las estadísticas es elitista, antidemocrática y ajena a las inversiones emocionales de la
gente en su comunidad y nación. Es sólo una forma más de que personas privilegiadas en Londres,
Washington DC o Bruselas traten de imponer su cosmovisión a todos los demás. Desde la perspecti-
va opuesta, las estadísticas son muy opuestas a las elitistas. Permiten a periodistas, ciudadanos y
políticos discutir la sociedad en su conjunto, no sobre la base de anécdotas, sentimientos o prejuicios,
sino de formas que pueden ser validadas. La alternativa a la experiencia cuantitativa es menos proba-
ble que sea la democracia que un desencadenamiento de los editores de tabloides y demagogos para
proporcionar su propia "verdad" de lo que está sucediendo en la sociedad.
¿Hay alguna manera de salir de esta polarización? ¿Debemos simplemente elegir entre una política
de hechos y una de emociones, o hay otra manera de ver esta situación? Una forma es ver las esta-
dísticas a través de la lente de su historia. Necesitamos tratar de verlos por lo que son: ni verdades
incuestionables ni conspiraciones de élite, sino más bien como herramientas diseñadas para simplifi-
car el trabajo del gobierno, para bien o para mal. Visto históricamente, podemos ver qué papel funda-
mental han desempeñado las estadísticas en nuestra comprensión de los estados nacionales y su
progreso. Esto plantea la inquietante cuestión de cómo, si es que lo es, continuaremos teniendo ideas
comunes sobre la sociedad y el progreso colectivo, si las estadísticas caen al borde del camino.

3. En la segunda mitad del siglo XVII, a raíz de prolongados y sangrientos conflictos, los gobernantes
europeos adoptaron una perspectiva totalmente nueva sobre la tarea del gobierno, centrada en las
tendencias demográficas, un enfoque posible gracias al nacimiento de las estadísticas modernas.
Desde la antigüedad, los censos se habían utilizado para rastrear el tamaño de la población, pero es-
tos eran costosos y laboriosos para llevar a cabo y se centró en los ciudadanos que se consideraban
políticamente importantes (propiedad de los hombres), en lugar de la sociedad en su conjunto. Las
estadísticas ofrecían algo muy diferente, transformando la naturaleza de la política en el proceso.
Las estadísticas fueron diseñadas para dar una comprensión de una población en su totalidad, en lu-
gar de simplemente señalar estratégicamente valiosas fuentes de poder y riqueza. En los primeros
tiempos, esto no siempre implicaba producir números. En Alemania, por ejemplo (de donde se obtie-
ne el término Statistik), el reto era mapear costumbres, instituciones y leyes dispares a través de un
imperio de cientos de micro-estados. Lo que caracterizaba este conocimiento como estadístico era su
naturaleza holística: se proponía producir un cuadro de la nación en su conjunto. Las estadísticas ha-
rían para las poblaciones lo que la cartografía hizo para el territorio.
Igualmente significativa fue la inspiración de las ciencias naturales. Gracias a las medidas estandari-
zadas ya las técnicas matemáticas, el conocimiento estadístico podría ser presentado como objetivo,
de la misma manera que la astronomía. Pioneros demógrafos ingleses como William Petty y John
Graunt adaptaron las técnicas matemáticas para estimar los cambios de población, para los cuales
fueron contratados por Oliver Cromwell y Charles II.
La aparición a finales del siglo XVII de los consejeros gubernamentales que reivindican la autoridad
científica, más que la perspicacia política o militar, representa los orígenes de la cultura "experta",
ahora tan vilipendiada por los populistas. Estos individuos no eran ni eruditos ni oficiales del gobierno,
pero se movían en algún lugar entre los dos. Eran aficionados entusiastas que ofrecían una nueva
forma de pensar sobre las poblaciones que privilegiaban los agregados y los hechos objetivos. Gra-
cias a su destreza matemática, creían que podían calcular lo que de otro modo requeriría un vasto
censo para descubrir.
Inicialmente sólo había un cliente para este tipo de experiencia, y la clave está en la palabra "estadís-
ticas". Solamente los estados-nación centralizados tenían la capacidad de recolectar datos entre
grandes poblaciones de manera estandarizada y sólo los estados tenían necesidad de tales datos en
primer lugar. Durante la segunda mitad del siglo XVIII, los estados europeos comenzaron a recopilar
más estadísticas del tipo que nos parecería familiar hoy. Haciendo un ojo sobre las poblaciones na-
cionales, los estados se centraron en una serie de cantidades: nacimientos, muertes, bautismos, ma-
trimonios, cosechas, importaciones, exportaciones, fluctuaciones de precios. Las cosas que previa-

4. mente se habrían registrado localmente y de manera diversa a nivel parroquial se agregaron a nivel
nacional.
Se desarrollaron nuevas técnicas para representar estos indicadores, que explotaron tanto las dimen-
siones verticales como horizontales de la página, exponiendo datos en matrices y tablas, tal como lo
hicieron los comerciantes con el desarrollo de técnicas estandarizadas de contabilidad a finales del si-
glo XV. La organización de números en filas y columnas ofrecía una nueva forma poderosa de mos-
trar los atributos de una sociedad determinada. Los problemas grandes y complejos ahora podrían
ser examinados simplemente explorando los datos presentados geométricamente a través de una
sola página.
Estas innovaciones tenían un potencial extraordinario para los gobiernos. Simplificando poblaciones
diversas hasta indicadores específicos, y mostrándolos en tablas adecuadas, los gobiernos podrían
eludir la necesidad de adquirir un conocimiento local e histórico más amplio y detallado. Por supuesto,
desde una perspectiva diferente, esta ceguera a la variabilidad cultural local es precisamente lo que
hace que las estadísticas sean vulgares y potencialmente ofensivas. Independientemente de si una
nación dada tenía alguna identidad cultural común, los estadísticos asumirían alguna uniformidad es-
tándar o, algunos podrían argumentar, imponer esa uniformidad sobre ella.
No todos los aspectos de una determinada población pueden ser capturados por las estadísticas.
Siempre hay una opción implícita en lo que se incluye y lo que está excluido, y esta elección puede
convertirse en un tema político por derecho propio. El hecho de que el PIB sólo capture el valor del
trabajo remunerado, excluyendo así el trabajo tradicionalmente realizado por las mujeres en el ámbito
doméstico, lo ha convertido en un blanco de la crítica feminista desde los años sesenta. En Francia,
ha sido ilegal recopilar datos censales sobre la etnicidad desde 1978, basándose en que esos datos
podrían utilizarse con fines políticos racistas. (Esto tiene el efecto secundario de hacer que el racismo
sistémico en el mercado laboral sea mucho más difícil de cuantificar).
A pesar de estas críticas, la aspiración de representar una sociedad en su totalidad, y de hacerlo de
manera objetiva, ha significado que se han agregado varios ideales progresistas a las estadísticas. La
imagen de la estadística como ciencia desapasionada de la sociedad es sólo una parte de la historia.
La otra parte es acerca de cómo los poderosos ideales políticos se invirtieron en estas técnicas: idea-
les de "política basada en la evidencia", racionalidad, progreso y nación fundados en hechos, más
que en historias románticas.

5. Desde el punto culminante de la Ilustración a fines del siglo XVIII, los liberales y los republicanos han
invertido grandes esperanzas en que los marcos nacionales de medición podrían producir una política
más racional organizada en torno a mejoras demostrables en la vida social y económica. El gran teó-
rico del nacionalismo, Benedict Anderson, describió a las naciones como "comunidades imaginadas",
pero las estadísticas ofrecen la promesa de anclar esta imaginación en algo tangible. Igualmente, se
comprometen a revelar qué camino histórico tiene la nación: ¿qué tipo de progreso está ocurriendo?
¿Con qué rapidez? Para los liberales de la Ilustración, que veían a las naciones moviéndose en una
sola dirección histórica, esta pregunta era crucial.
El potencial de las estadísticas para revelar el estado de la nación fue incautado en la Francia posre-
volucionaria. El Estado jacobino se propuso imponer un nuevo marco de medición nacional y de reco-
lección de datos nacionales. La primera oficina oficial de estadística del mundo se inauguró en París
en 1800. La uniformidad de la recopilación de datos, supervisada por un cuadro centralizado de ex-
pertos altamente educados, formaba parte del ideal de una república gobernada centralmente, que
buscaba establecer un sistema unificado e igualitario sociedad.
Desde la Ilustración, las estadísticas desempeñaron un papel cada vez más importante en la esfera
pública, informando el debate en los medios de comunicación, proporcionando a los movimientos so-
ciales evidencia que pudieran utilizar. Con el tiempo, la producción y el análisis de esos datos se vol-
vieron menos dominados por el Estado. Los científicos sociales académicos comenzaron a analizar
datos para sus propios fines, a menudo completamente ajenos a los objetivos de las políticas guber-
namentales. A finales del siglo XIX, reformadores como Charles Booth en Londres y WEB Du Bois en
Filadelfia estaban llevando a cabo sus propias encuestas para entender la pobreza urbana.
Para reconocer cómo las estadísticas se han enredado en las nociones de progreso nacional, consi-
dere el caso del PIB. El PIB es una estimación de la suma total del gasto de los consumidores, el gas-
to público, las inversiones y la balanza comercial (exportaciones menos importaciones) de una na-
ción, que se representa en un solo número. Esto es muy difícil de acertar, y los esfuerzos por calcular
esta cifra comenzaron, como tantas técnicas matemáticas, como una cuestión de interés marginal y
algo nerdista durante los años treinta. Sólo se elevó a una cuestión de urgencia política nacional en la
segunda guerra mundial, cuando los gobiernos debían saber si la población nacional estaba produ-
ciendo lo suficiente como para mantener el esfuerzo de guerra. En las décadas que siguieron, este
único indicador, aunque nunca sin sus críticos, adquirió un estado político santificado, como el último
barómetro de la competencia de un gobierno. Si el PIB está subiendo o bajando ahora es práctica-
mente un indicador de si la sociedad está avanzando o retrocediendo.

6. O tomar el ejemplo de la encuesta de opinión, una instancia temprana de la innovación estadística
que ocurre en el sector privado. Durante la década de 1920, los estadísticos desarrollaron métodos
para identificar una muestra representativa de encuestados, a fin de recoger las actitudes del público
en general. Este avance, que fue capturado por los investigadores de mercado, pronto llevó al naci-
miento de la encuesta de opinión. Esta nueva industria se convirtió inmediatamente en el objeto de la
fascinación pública y política, ya que los medios de comunicación informaron sobre lo que esta nueva
ciencia nos dijo acerca de lo que "mujeres" o "estadounidenses" o "trabajadores manuales" pensaban
en el mundo.
Hoy en día, los defectos de la encuesta son interminablemente separados. Pero esto se debe en par-
te a las tremendas esperanzas que se han invertido en las encuestas desde sus orígenes. Es sólo en
la medida en que creemos en la democracia de masas que estamos tan fascinados o preocupados
por lo que el público piensa. Pero en su mayor parte es gracias a las estadísticas, y no a las institucio-
nes democráticas como tales, que podemos saber lo que el público piensa sobre temas específicos.
Subestimamos cuánto de nuestro sentido de "interés público" está enraizado en el cálculo de exper-
tos, a diferencia de las instituciones democráticas.
Como indicadores de salud, prosperidad, igualdad, opinión y calidad de vida han venido a decirnos
quiénes somos colectivamente y si las cosas están mejorando o peor, los políticos se han apoyado
fuertemente en las estadísticas para reforzar su autoridad. A menudo, se inclinan demasiado, estiran-
do pruebas demasiado lejos, interpretando los datos demasiado libremente, para servir a su causa.
Pero ese es un riesgo inevitable de la prevalencia de números en la vida pública, y no necesariamen-
te necesariamente desencadena el tipo de rechazos incondicionales de la experiencia que hemos
presenciado recientemente.
En muchos sentidos, el ataque populista contemporáneo contra "expertos" nace del mismo resenti-
miento que el ataque contra los representantes electos. Al hablar de la sociedad en su conjunto, al
tratar de gobernar la economía en su conjunto, se cree que tanto los políticos como los tecnócratas
han "perdido el contacto" con lo que se siente ser un solo ciudadano en particular. Tanto los estadísti-
cos como los políticos han caído en la trampa de "ver como un estado", para usar una frase del pen-
sador político anarquista James C Scott. Hablar científicamente de la nación -por ejemplo, en térmi-
nos de macroeconomía- es un insulto para aquellos que prefieren confiar en la memoria y la narrativa
para su sentido de nación, y están hartos de que se les diga que su "comunidad imaginada" no existe.
Por otro lado, las estadísticas (junto con los representantes electos) desempeñaron un trabajo ade-
cuado de apoyo a un discurso público creíble durante décadas, si no siglos. ¿Qué cambió?

7. La crisis de las estadísticas no es tan repentina como parece. Durante casi 450 años, el gran logro de
los estadísticos ha sido reducir la complejidad y la fluidez de las poblaciones nacionales en hechos y
cifras manejables y comprensibles. Sin embargo, en las últimas décadas, el mundo ha cambiado dra-
máticamente, gracias a la política cultural que surgió en los años sesenta y la remodelación de la eco-
nomía global que comenzó poco después. No está claro que los estadísticos siempre han seguido el
ritmo de estos cambios. Las formas tradicionales de clasificación y definición estadística están subya-
centes a las identidades, actitudes y vías económicas más fluidas. Los esfuerzos para representar los
cambios demográficos, sociales y económicos en términos de indicadores simples y bien reconocidos
están perdiendo legitimidad.
Consideremos la cambiante geografía política y económica de los estados nacionales durante los últi-
mos 40 años. Las estadísticas que dominan el debate político son en gran parte de carácter nacional:
los niveles de pobreza, el desempleo, el PIB, la migración neta. Pero la geografía del capitalismo ha
estado tomando direcciones algo diferentes. La globalización no ha hecho que la geografía fuera irre-
levante. En muchos casos, ha hecho que la localización de la actividad económica sea mucho más
importante, exacerbando la desigualdad entre lugares exitosos (como Londres o San Francisco) y
ubicaciones menos exitosas (como el noreste de Inglaterra o el cinturón de óxido estadounidense).
Las principales unidades geográficas involucradas ya no son estados nacionales. Más bien, son las
ciudades, las regiones o los barrios urbanos individuales los que están subiendo y bajando.
El ideal ilustrado de la nación como una sola comunidad, unida por un marco común de medición, es
más difícil de sostener. Si usted vive en una de las ciudades de los valles galeses que alguna vez de-
pendían de la fabricación de acero o de la minería para empleos, los políticos hablando de cómo "la
economía" está "haciendo bien" es probable que produzcan resentimiento adicional. Desde ese punto
de vista, el término "PIB" no captura nada significativo ni creíble.
Cuando se utiliza la macroeconomía para hacer un argumento político, esto implica que las pérdidas
en una parte del país se compensan con ganancias en otro lugar. Los principales indicadores nacio-
nales, como el PIB y la inflación, ocultan todo tipo de ganancias y pérdidas localizadas que son me-
nos discutidas por los políticos nacionales. La inmigración puede ser buena para la economía en ge-
neral, pero esto no significa que no haya costos locales en absoluto. Así que cuando los políticos
usan indicadores nacionales para hacer su caso, implícitamente asumen algún espíritu de patriótico
sacrificio mutuo por parte de los votantes: puede que seas el perdedor en esta ocasión, pero la próxi-
ma vez podrías ser el beneficiario. Pero ¿y si las mesas nunca se vuelven? ¿Qué pasa si la misma
ciudad o región gana una y otra vez, mientras que otros siempre pierden? ¿Qué principio de dar y re-
cibir está justificado?

8. En Europa, la unión monetaria ha exacerbado este problema. Los indicadores que importan al Banco
Central Europeo (BCE), por ejemplo, son los que representan a medio billón de personas. El BCE
está preocupado por la inflación o la tasa de desempleo en la eurozona como si se tratara de un solo
territorio homogéneo, al mismo tiempo que el destino económico de los ciudadanos europeos se frag-
menta en diferentes direcciones, dependiendo de la región, ciudad o vecindario El conocimiento ofi-
cial se vuelve cada vez más abstraído de la experiencia vivida, hasta que el conocimiento simplemen-
te deja de ser relevante o creíble.
El privilegio de la nación como escala natural de análisis es uno de los sesgos intrínsecos de la esta-
dística que han consumido años de cambio económico. Otro sesgo inbuilt que está subiendo la ten-
sión cada vez mayor es clasificación. Parte del trabajo de los estadísticos es clasificar a las personas
colocándolas en una serie de cajas que el estadístico ha creado: empleadas o desempleadas, casa-
das o no, pro-Europa o anti-Europa. Siempre y cuando las personas puedan ser colocadas en catego-
rías de esta manera, se hace posible discernir hasta qué punto una clasificación dada se extiende a
través de la población.
Esto puede implicar opciones algo reductivas. Para contar como desempleado, por ejemplo, una per-
sona tiene que informar a una encuesta que están involuntariamente fuera del trabajo, incluso si pue-
de ser más complicado que en la realidad. Muchas personas se mudan dentro y fuera del trabajo todo
el tiempo, por razones que podrían tener tanto que ver con la salud y las necesidades de la familia
como las condiciones del mercado de trabajo. Pero gracias a esta simplificación, es posible identificar
la tasa de desempleo en toda la población en su conjunto.
Aquí hay un problema, sin embargo. ¿Qué pasa si muchas de las preguntas definitorias de nuestra
época no son responsables en términos de la extensión de la gente abarcada, sino la intensidad con
la que las personas se ven afectadas? El desempleo es un ejemplo. El hecho de que Gran Bretaña
haya superado la Gran Recesión de 2008-13 sin que el desempleo haya aumentado sustancialmente
es generalmente considerado como un logro positivo. Pero el enfoque en el "desempleo" enmascaró
el aumento del subempleo, es decir, las personas que no reciben una cantidad suficiente de trabajo o
están empleadas a un nivel inferior al que están calificados. Esto representa actualmente alrededor
del 6% de la mano de obra "empleada". Luego está el auge de la fuerza laboral autónoma, donde la
división entre "empleado" y "involuntariamente desempleado" tiene poco sentido.
Esto no es una crítica de organismos como la Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS), que ahora
produce datos sobre el subempleo. Pero mientras los políticos sigan desviando las críticas señalando
la tasa de desempleo, las experiencias de aquellos que luchan por obtener suficiente trabajo o para
vivir de sus salarios no están representadas en el debate público. No sería tan sorprendente que es-

9. tas mismas personas desconfiaran de los expertos en política y del uso de las estadísticas en el de-
bate político, dado el desajuste entre lo que dicen los políticos sobre el mercado de trabajo y la reali-
dad vivida.
El surgimiento de la política de identidad desde la década de 1960 ha ejercido una presión adicional
sobre tales sistemas de clasificación. Los datos estadísticos sólo son creíbles si las personas aceptan
la gama limitada de categorías demográficas que se ofrecen, que son seleccionadas por el experto y
no por el encuestado. Pero cuando la identidad se convierte en una cuestión política, las personas
exigen definirse en sus propios términos, en lo que respecta al género, la sexualidad, la raza o la cla-
se.
La encuesta de opinión puede estar sufriendo por razones similares. Las encuestas tradicionalmente
han captado las actitudes y preferencias de las personas, sobre la suposición razonable de que la
gente se comportará en consecuencia. Pero en una época de declinación de la participación política,
no basta simplemente con saber en qué cuadro alguien preferiría poner una "X" pulg También se ne-
cesita saber si se sienten lo suficientemente fuerte como para hacerlo para molestar. Y cuando se tra-
ta de capturar tales fluctuaciones en la intensidad emocional, la encuesta es una herramienta torpe.
Las estadísticas han enfrentado críticas regularmente durante su larga historia. Los desafíos que la
política de identidad y la globalización presentan para ellos tampoco son nuevos. ¿Por qué entonces
los acontecimientos del año pasado se sienten tan perjudiciales para el ideal de la experiencia cuanti-
tativa y su papel en el debate político?
En los últimos años, ha surgido una nueva forma de cuantificar y visualizar poblaciones que potencial-
mente empuja a las estadísticas a los márgenes, marcando una época completamente diferente. Las
estadísticas, recogidas y compiladas por expertos técnicos, están dando paso a los datos que se acu-
mulan por defecto, como consecuencia de la digitalización de barrido. Tradicionalmente, los estadísti-
cos han sabido qué preguntas querían hacer con respecto a qué población, y luego se dispusieron a
responder. Por el contrario, los datos se producen automáticamente cada vez que pase una tarjeta de
fidelidad, comentarios en Facebook o buscar algo en Google. A medida que nuestras ciudades, au-
tos, hogares y objetos domésticos se conecten digitalmente, la cantidad de datos que dejamos en
nuestro camino crecerá aún más. En este nuevo mundo, los datos se capturan primero y las pregun-
tas de investigación vienen después.

10. A largo plazo, las implicaciones de esto probablemente serán tan profundas como la invención de la
estadística fue a finales del siglo XVII. El surgimiento de "grandes datos" ofrece muchas más oportu-
nidades de análisis cuantitativo que cualquier cantidad de encuestas o modelos estadísticos. Pero no
es sólo la cantidad de datos que es diferente. Representa un tipo de conocimiento completamente di-
ferente, acompañado de un nuevo modo de experiencia.
En primer lugar, no hay una escala fija de análisis (como la nación) ni categorías establecidas (como
"desempleados"). Estos vastos nuevos conjuntos de datos pueden ser extraídos en busca de patro-
nes, tendencias, correlaciones y estados de ánimo emergentes. Se convierte en una forma de ras-
trear las identidades que la gente se otorga a sí mismos (como "#ImwithCorbyn" o "empresario") en
lugar de imponer clasificaciones sobre ellos. Esta es una forma de agregación adecuada a una era
política más fluida, en la que no todo puede ser confiablemente remitido a algún ideal de la Ilustración
del Estado-nación como guardián del interés público.
En segundo lugar, la mayoría de nosotros es totalmente ajeno a lo que todos estos datos dice sobre
nosotros, ya sea individual o colectivamente. No hay equivalente de una Oficina de Estadísticas Na-
cionales para datos grandes recopilados comercialmente. Vivimos en una época en la que nuestros
sentimientos, identidades y afiliaciones pueden ser rastreados y analizados con velocidad y sensibili-
dad sin precedentes, pero no hay nada que ancla esta nueva capacidad en el interés público o en el
debate público. Hay analistas de datos que trabajan para Google y Facebook, pero no son "expertos"
del género que generan estadísticas y que ahora están tan condenados. El anonimato y el secreto de
los nuevos analistas potencialmente los hace mucho más políticamente poderosos que cualquier
científico social.
Una empresa como Facebook tiene la capacidad de llevar la ciencia social cuantitativa a cientos de
millones de personas, a un costo muy bajo. Pero tiene muy poco incentivo para revelar los resultados.
En 2014, cuando los investigadores de Facebook publicaron los resultados de un estudio de "conta-
gio emocional" que habían realizado en sus usuarios - en el cual alteraron los canales de noticias
para ver cómo afectó el contenido que los usuarios compartieron en respuesta - hubo un clamor que
La gente estaba experimentando involuntariamente. Por lo tanto, desde el punto de vista de Face-
book, ¿por qué ir a todas las molestias de la publicación? ¿Por qué no sólo hacer el estudio y mante-
ner la calma?
Lo que es más significativo políticamente sobre este cambio de una lógica de la estadística a una de
datos es cómo cómodamente se sienta con el aumento del populismo. Los líderes populistas pueden
despreciar a los expertos tradicionales, como los economistas y los encuestadores, y confiar en una
forma diferente de análisis numérico. Estos políticos confían en una élite nueva, menos visible, que

11. busca patrones de bancos de datos extensos, pero rara vez hacen pronunciamientos públicos, y mu-
cho menos publican cualquier evidencia. Estos analistas de datos son a menudo físicos o matemáti-
cos, cuyas habilidades no se desarrollan para el estudio de la sociedad en absoluto. Esto, por ejem-
plo, es la cosmovisión propagada por Dominic Cummings, ex consejero de Michael Gove y director de
campaña de Votar Dejar. "La física, las matemáticas y la informática son dominios en los que hay ver-
daderos expertos, a diferencia de las previsiones macroeconómicas", ha argumentado Cummings.
Las figuras cercanas a Donald Trump, como su jefe estratega Steve Bannon y el multimillonario Peter
Thiel del Silicon Valley, están muy familiarizados con las técnicas de análisis de datos de vanguardia,
a través de compañías como Cambridge Analytica, en cuyo directorio se encuentra Bannon. Durante
la campaña electoral presidencial, Cambridge Analytica se basó en varias fuentes de datos para de-
sarrollar perfiles psicológicos de millones de estadounidenses, que luego utilizó para ayudar a Trump
a los votantes con mensajes personalizados.
Esta capacidad para desarrollar y perfeccionar las percepciones psicológicas a través de grandes po-
blaciones es una de las características más innovadoras y controvertidas del nuevo análisis de datos.
A medida que las técnicas del "análisis del sentimiento", que detectan el estado de ánimo de un gran
número de personas mediante el seguimiento de indicadores como el uso de palabras en las redes
sociales, se incorporan a las campañas políticas, el atractivo emocional de figuras como Trump se
hará susceptible al escrutinio científico. En un mundo donde los sentimientos políticos del público en
general se están volviendo rastreables, ¿quién necesita encuestadores?
Pocas conclusiones sociales que surgen de este tipo de análisis de datos terminan nunca en el domi-
nio público. Esto significa que hace muy poco para ayudar a anclar la narrativa política en cualquier
realidad compartida. Con la autoridad de la disminución de las estadísticas, y nada entrar en la esfera
pública para reemplazarlo, la gente puede vivir en cualquier comunidad imaginada que se sienten
más alineados y dispuestos a creer pulg Cuando las estadísticas se pueden utilizar para corregir las
reclamaciones defectuosas sobre la economía o la sociedad O población, en una era de análisis de
datos hay pocos mecanismos para evitar que la gente dé lugar a sus reacciones instintivas o prejui-
cios emocionales. Por el contrario, compañías como Cambridge Analytica tratan esos sentimientos
como cosas que deben ser rastreadas.
Pero incluso si hubiera una Oficina de Análisis de Datos, actuando en nombre del público y del go-
bierno como hace el ONS, no está claro que ofrecería el tipo de perspectiva neutral que los liberales
hoy están luchando por defender. El nuevo aparato de crujir números es muy adecuado para detectar
tendencias, detectar el estado de ánimo y detectar las cosas a medida que burbujean. Sirve a los ge-
rentes de campaña y los vendedores muy bien. Es menos adecuado para hacer el tipo de afirmacio-

12. nes inequívocas, objetivas y potencialmente consensuadas sobre la sociedad que los estadísticos y
los economistas son pagados.
En este nuevo clima técnico y político, recaerá en la nueva élite digital para identificar los hechos, las
proyecciones y la verdad en medio de la corriente de datos que resulta. Si los indicadores como el
PIB y el desempleo siguen teniendo influencia política sigue por verse, pero si no lo hacen, no neces-
ariamente anunciará el final de los expertos, menos aún el fin de la verdad. La cuestión que hay que
tomar más en serio, ahora que las cifras se generan constantemente detrás de nuestras espaldas y
más allá de nuestro conocimiento, es donde la crisis de la estadística deja la democracia representati-
va.
Por un lado, vale la pena reconocer la capacidad de las instituciones políticas de larga data para lu-
char. Al igual que las plataformas de "economía compartida", como Uber y Airbnb, han sido reciente-
mente frustradas por decisiones legales (Uber está obligado a reconocer a los conductores como em-
pleados, Airbnb está prohibido por algunas autoridades municipales), la privacidad y los derechos hu-
manos representa un obstáculo potencial para la Extensión del análisis de datos. Lo que es menos
claro es cómo los beneficios de la analítica digital podría ser ofrecido al público, de la misma manera
que muchos conjuntos de datos estadísticos. Organismos como el Open Data Institute, co-fundado
por Tim Berners-Lee, hacen campaña para poner los datos a disposición del público, pero tienen
poca influencia sobre las corporaciones donde tanto de nuestros datos se acumula ahora. Las esta-
dísticas comenzaron la vida como una herramienta a través de la cual el estado podía ver a la socie-
dad, pero poco a poco se convirtió en algo en lo que los académicos, los reformadores cívicos y las
empresas tenían una participación. Pero para muchas empresas de análisis de datos, el secreto que
rodea métodos y fuentes de datos es una ventaja competitiva que No se rinden voluntariamente.
Una sociedad post-estadística es una proposición potencialmente aterradora, no porque carezca de
toda forma de verdad o de experiencia, sino porque los privatizaría drásticamente. Las estadísticas
son uno de los muchos pilares del liberalismo, de hecho de la Ilustración. Los expertos que los produ-
cen y los utilizan se han pintado como arrogantes y ajenos a las dimensiones emocionales y locales
de la política. Sin duda hay formas en que la recopilación de datos podría adaptarse para reflejar me-
jor las experiencias vividas. Pero la batalla que habrá que librar a largo plazo no es entre una política
de hechos dirigida por las élites y una política populista de sentimientos. Es entre los que todavía es-
tán comprometidos con el conocimiento público y el argumento público y aquellos que se benefician
de la continua desintegración de esas cosas.
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