¿Estamos constatando los hechos? Los orígenes de las estadísticas de alerta rápida

Las estadísticas pueden cobrar vida propia, y a menudo se reempaquetan y reformulan tantas veces que resulta casi imposible rastrear su fuente original, así como los matices y advertencias asociados. El reciente comunicado de prensa sobre la iniciativa Alerta Temprana para Todos, en la que la acción anticipatoria es un componente clave, incluía tres afirmaciones para las que estaba ansioso por encontrar el material de origen.

"Los Sistemas de Alerta Temprana proporcionan un retorno de la inversión más de diez veces superior"

Varios comunicados de prensa de Alerta Temprana para Todos afirman que la fuente de esta afirmación es el informe de 2019 del Instituto de Recursos Mundiales Adapt Now del Instituto Mundial de Recursos. Sin embargo, se trata de un informe de síntesis y no de la fuente original de la estadística. Las fuentes citadas para esta estadística eran documentos de referencia o técnicos para el informe principal que, lamentablemente, ya no se pueden encontrar; como también se trataba de estudios de síntesis, la fuente original debe estar en otra parte. ¡Esto iba a requerir un trabajo de detective!

Una afirmación similar se mencionaba en un informe de 2015 de la Organización Meteorológica Mundial (OMM), atribuyéndola a una declaración de apertura sobre los beneficios sociales y económicos de los servicios meteorológicos y climáticos realizada por M. Jarraud, antiguo secretario general de la OMM, en una conferencia celebrada en Madrid (España) en 2007. En realidad, la declaración más amplia relaciona este coste-beneficio con el beneficio económico más amplio de los servicios hidrometeorológicos nacionales, y en una parte anterior de la declaración se sugiere que, a efectos de gestión del riesgo de catástrofes, la relación coste-beneficio es de aproximadamente 1 entre 7.

En el informe de la OMM de 2015, se afirma que la declaración coincide en líneas generales con los resultados de varios estudios, con una relación coste-beneficio que oscila entre 1 de cada 2 y 1 de cada 36. Sin embargo, esto se refiere a todos los servicios meteorológicos. Sin embargo, esto es así en todos los sectores sensibles a las condiciones meteorológicas, incluidos la agricultura, la energía y el transporte, y en todos los países. No se cita ninguna prueba específica sobre el valor de los sistemas de alerta temprana en concreto, o para el sector de la gestión del riesgo de catástrofes.

Un estudio del Banco Mundial de 2012 sobre el valor de desarrollar servicios hidrometeorológicos para alertas tempranas en países en desarrollo estima el valor de mejorar los sistemas de alerta temprana hasta alcanzar los estándares europeos en el mundo en desarrollo. Esta estimación se basa en el supuesto de que estas mejoras conducirían a una reducción de la tasa de mortalidad por fenómenos meteorológicos, del nivel actual en los países en desarrollo a la tasa en Europa. Este planteamiento arroja un ahorro estimado de 23.000 vidas al año, con un coste-beneficio para la gestión del riesgo de catástrofes de entre 1 de cada 1 y 1 de cada 5,5. Esto también supone que los perfiles de peligrosidad y vulnerabilidad entre los países en desarrollo y los desarrollados son similares. También hay que tener cuidado a la hora de asumir que estos beneficios pueden lograrse sin una inversión más amplia en la gestión del riesgo de catástrofes; por ejemplo, los beneficios de la alerta temprana de ciclones en Bangladesh requirieron una inversión paralela en refugios públicos para ciclones.

"Con sólo 24 horas de antelación a un suceso peligroso inminente se pueden reducir los daños resultantes en un 30%"

Me rasqué la cabeza con esta afirmación durante algún tiempo, ya que no pude encontrar ni una sola mención a estos valores en ningún sitio. Pero entonces encontré una recopilación de estadísticas similares en el mismo estudio del Banco Mundial de 2012, junto a la cual había una cifra procedente de una nota técnica sobre una evaluación de los beneficios de la alerta de inundaciones para el río Susquehanna, escrita por Harold Day en 1970; las cifras del 30% a las 24 horas parecen haber sido leídas de aquí. Obviamente, esta estadística debe utilizarse con precaución, ya que se basa únicamente en estimaciones de reducción de daños por inundaciones en una cuenca fluvial de EE.UU., y de hace 50 años.

"La Comisión Global sobre Adaptación descubrió que gastando sólo 800 millones de dólares en estos sistemas en los países en desarrollo se evitarían pérdidas de entre 3.000 y 16.000 millones de dólares al año".

En primer lugar, la Comisión Global sobre Adaptación era un informe de síntesis, por lo que no se trataba de un resultado que ellos mismos hubieran "encontrado". La cifra de 800 millones de dólares estadounidenses parecía bastante precisa, así que aquí fue donde empecé mi trabajo detectivesco, y el informe del Banco Mundial de 2012 me pareció un buen lugar para empezar. En él se menciona una cifra de 800 millones de dólares estadounidenses, pero como la inversión anual necesaria durante 5 años para apoyar a 80 países. Utilizando la relación coste-beneficio más baja de este informe (1 de cada 4), llegamos a esa estimación más baja de las pérdidas evitadas (3.200 millones de dólares estadounidenses). Sin embargo, si esta es la verdadera fuente de la información, debemos tener en cuenta que estas cifras tienen ya más de diez años, además de ser una cifra anual para una necesidad de inversión a largo plazo.

Recomendaciones

El uso de estadísticas convincentes para argumentar no es exclusivo del desarrollo de sistemas de alerta temprana, y la acción anticipatoria no es inmune a las afirmaciones audaces que utilizan estadísticas sin referencias o generalizadas. Sin embargo, hay varios pasos que se pueden dar para apoyar un mejor uso de la información basada en pruebas.

1. 1. Cite la fuente original

A todo el mundo le gusta tener una estadística convincente para argumentar y, por lo general, la gente acepta que estas estadísticas son generalizaciones amplias. Sin embargo, si utilizas una estadística de otro lugar, debes proporcionar la fuente original (no de un informe de síntesis). Esto demuestra a su audiencia que usted es (esperemos) consciente del contexto y las advertencias de esa estimación original. También ayuda al público a juzgar con conocimiento de causa si puede aplicarla a su contexto.

2. No utilices una estadística fuera de contexto

Desgraciadamente, a menudo se utilizan estadísticas de contextos específicos para hacer afirmaciones generalizadas. Sin embargo, si la estadística original se refiere a los daños causados por inundaciones, no puede aplicarse a las olas de calor; del mismo modo, los costes-beneficios calculados en función del beneficio para la economía no pueden utilizarse para justificar reducciones en la pérdida de vidas humanas. El diseño y el éxito de la Acción Anticipatoria son específicos de los contextos locales, y utilizar una estadística fuera de contexto podría llevar a asignar recursos a actividades que no aportan los mayores beneficios a las comunidades.

Por ejemplo, invertir en medidas de reducción de riesgos a largo plazo podría salvar más vidas que asignar recursos a la mejora de las alertas tempranas, o viceversa. Del mismo modo, las inversiones en servicios hidrometeorológicos nacionales podrían mejorar las alertas tempranas de inundaciones repentinas en un país, pero en otro, invertir en sistemas comunitarios de alerta temprana podría ser más eficaz.

3. Si realiza sus propias estimaciones, reconozca sus supuestos

Si está estimando los beneficios de diferentes intervenciones, asegúrese de reconocer las suposiciones que está haciendo. Por ejemplo, el análisis coste-beneficio es muy sensible a cómo se valora una vida humana. Reconocer sus suposiciones facilita que otros decidan si sus pruebas pueden utilizarse para apoyar sus propias inversiones, además de contribuir a una base de pruebas más sólida para la comunidad de la acción anticipatoria.