La estadística no puede demostrar si existe discriminación: solo el experimento
Incluso si detectamos una discriminación, no tiene que ser necesariamente negativa: lo malo es la razón por la que estamos discriminando, no la discriminación per se
A menudo recordamos la cara de una idea pero no su reverso. Su fortaleza pero no su debilidad. Su lado claro pero no su lado oscuro.
Por ejemplo, la idea (nunca suficientemente repetida) de que correlación no implica causalidad es conocida por ya por muchas personas, pero apenas se conoce su reverso igualmente importante: la ausencia de correlación no prueba la ausencia de causalidad. Es decir, que la correlación nunca es prueba suficiente, pero que no se encuentre correlación no nos debería hacer abandonar un asunto.
De igual modo, la estadística es una de las herramientas más poderosas que existe a la hora de recopilar conocimiento con muy buena resolución. Sin embargo, la estadística, por muy escrutadora que sea, es incapaz de iluminar algunos puntos ciegos. O lo que es lo mismo: sacar un único hilo del embrollado ovillo de relaciones entre variables no nos protegerá contra los errores.
Y uno de estos errores pasa por asumir que la estadística nos informa de la voluntad de las personas. Que la estadística nos permite hacer juicios de valor. Cuando lo único que hace la estadística es, por ejemplo, informarnos de qué es más frecuente. En ningún momento nos clarifica la razón de que sea más frecuente.
Por consiguiente, usar la estadística para diagnosticar un caso de discriminación es dotar a la estadística de un poder omnisciente del que carece.
Techo de cristal
La consultora laboral estadounidense Marilyn Loden acuñó la frase “techo de cristal” en 1978 para referirse a la limitación velada del ascenso laboral de las personas dentro de las organizaciones, generalmente de las mujeres. Por ejemplo, según el Instituto Alemán de Investigación Económica, en 2010, sólo 2% de los miembros de consejos de dirección de todas las empresas alemanas eran mujeres.
El techo puede existir o no, pero la estadística no puede responder a esa pregunta. Como máximo nos puede ofrecer indicios que debemos someter a un escrutinio más fino para confirmar que existe y, finalmente, queda la parte más difícil: conocer la verdadera causa (sexismo, expectativas sociales, diferencias neurobiológicas, educación, estereotipos de género, etc).
Un caso práctico: antes era común atribuir a la discriminación la menor presencia de mujeres en la universidad. Sin embargo, ahora el 60 % de los titulados universitarios son mujeres, y ellas son una inmensa mayoría en carreras como la de Derecho, Medicina, Humanidades o Ciencias Sociales. Estas son las estadísticas. ¿Prueban si hay discriminación por sexo? Probablemente, la intuición nos sugerirá que en el antaño era así y hogaño, no. En tal caso, la estadística no nos informa de la discriminación, porque si fuera así entonces ahora deberíamos admitir que hay discriminación hacia el hombre.
¿Por qué entonces hay tan pocas mujeres en la carrera de Física? ¿Porque es una carrera de ciencias? Pero Medicina también lo es. ¿Porque es una carrera que aborda objetos más que relaciones entre personas? En tal caso, ¿por qué en la carrera de Filosofía hay tan poca representación femenina? Si la tasa de empleabilidad es alta en Física y baja en Filosofía, ¿en qué se parecen ambas carreras para que arrojen esa discrepancia estadística? ¿El sexismo solo aparece en estas dos carreras? ¿Hay estereotipos de género que disuaden al sexo femenino de dos carreras tan distintas entre sí como Física y Filosofía?
Como observamos, las estadísticas nos señalan algo interesante o llamativo, pero no tenemos forma de saber la causa de ese dato solo con la estadística. Incluso si aceptamos que existe un techo de cristal, ni siquiera sabemos por qué está ahí, y por lo tanto no sabemos cómo quitarlo.
Experimentos
Allí donde no llegan las estadísticas, están los experimentos. Y son los experimentos quienes nos ofrecen pruebas verdaderamente robustas de la existencia de algún tipo de discriminación. Por ejemplo:
Que los vendedores de coches ponen precios más altos a las mujeres que a los hombres.
Que la buena presencia no solo te permite acceder más fácilmente a un trabajo, sino que reduce la probabilidad de que un jurado te considere culpable.
Que la estatura y la delgadez influyen en el salario: una discriminación que tiene dos formas diferentes en función del sexo del trabajado (para ellos, la altura; para ellas, la delgadez).
Según un reciente estudio, el profesorado universitario en áreas mayoritariamente masculinas de los países nórdicos consideró a las candidatas como más competentes y 'contratables' que a candidatos masculinos con idéntico currículum.
Discriminación por edad: tres cuartas partes de los trabajadores en el ámbito de la tecnología ya son menores de 30 años en China debido a esta criba de los responsables de recursos humanos. La idea de que subyace a esta discriminación es que los mayores de esta edad ya suelen estar casados y tienen una familia que cuidar, así que no van a esforzarse tanto como los jóvenes en el trabajo ni se implicarán en sus dinámicas, haciendo todas las horas extra que sea necesario.
Que un político demagogo nos repita machaconamente las estadísticas en diferentes ámbitos de la vida no prueba nada más allá que esas mismas estadísticas. Para averiguar la causa, debemos realizar experimentos que traten de encontrarlas, aislando el resto de variables.
Responder automáticamente que cualquier disparidad se debe a la discriminación es no haber penetrado suficiente en el problema. Y un mal diagnóstico necesariamente conduce a una mala cura. Además de que el propio concepto de “discriminación” tiene muchas interpretaciones.
Todas nuestras decisiones operativas en la vida se basan en la discriminación, en atajos, en heurísticas. Si no fuera así, sencillamente no podríamos apenas movernos, no podríamos vivir.
Por la naturaleza de nuestras interacciones sociales, todos discriminamos de una forma u otra. Otra cosa es que consideremos que esa discriminación es positiva, negativa, inevitable o evitable, lo cual ya holla el terreno político, casi filosófico, y también el deontológico. Es decir, que discriminar no es necesariamente malo. Son las razones que usas para discriminar las que pueden ser discutibles, irracionales o hasta inmorales. Vivir sin discriminar es imposible: solo debemos aprender a discriminar lo más acertadamente posible.
Sin olvidar que los seres humanos son criaturas tribales, y en consecuencia muestran un fuerte sesgo en contra de aquellos que perciben como diferentes a ellos y favoritismo hacia aquellos que perciben como similares. Eliminar toda discriminación sería equivalente a eliminar toda libertad (o peor aún: creer que disponemos del suficiente conocimiento como para realizar ingeniería social que elimine toda discriminación).
Tal vez deberíamos guiarnos por un algoritmo que calculara continuamente los rasgos de discriminación de la persona que tenemos delante, como si pudiéramos llevar un dispositivo de cálculo de energía como en Dragon Ball. O tal vez eso se parecería demasiado a un capítulo de Black Mirror. Es algo que debemos debatir, meditar, reflexionar, volver a debatir... y evitar las consignas de brocha gorda del tipo "no hay que disciminar" o "eres un racista".