Los cinco trucos que usan los políticos para manipular los datos de empleo a su favor

Hay 3.333.915 parados. 82.583 menos que en julio. Un descenso medio de unos 118.000 afiliados a la Seguridad Social. Todas estas cifras son datos de empleo correspondientes al último mes de agosto y ofrecidos por fuentes oficiales. No obstante, algunos de ellos, como la bajada simultánea de paro y afiliación, pueden llegar a parecer contradictorios y algunos políticos, no sabemos si de forma deliberada o no, los modifican y seleccionan para elaborar sus propios argumentos. 

[Caída histórica del paro: 82.583 personas menos registradas en agosto, el sexto mes consecutivo a la baja]

Todos los datos son manipulables a beneficio del consumidor. Con independencia del tema al que se refieran, las cifras están abiertas a ser modificadas y deformadas hasta que un dato aparenta ofrecer una información opuesta a la que se refería en origen. “Existe la frase aquella de ‘tú tortura los datos, que al final van a decirte lo que tú quieras’”, dice a Newtral.es Alexandre López Borrull, profesor de Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

Esto también ocurre en el caso de los informes sobre el mercado laboral, en torno a los que gira el discurso político especialmente durante los días de su publicación. Te explicamos cinco formas a través de las que este tipo de contenido puede llevar a conclusiones falsas o engañosas para que seas capaz de reconocerlas e interpretarlas de manera correcta.

1. Destacar la cifra más favorable

Una de las maneras más sencillas de poner cualquier tipo de cifras a favor del propio discurso es seleccionando la que más se adapte a él. Simple y llanamente. Basta con escoger el valor que favorece en mayor medida a lo que se trata de defender y dejar de lado el resto. En inglés incluso existe un término coloquial para esto: “cherry-picking”.

En un mes como agosto —en el que ha descendido el número de parados, pero también el de afiliados, según la Seguridad Social—, el político se decidirá por uno u otro dato de empleo de acuerdo con el discurso que quiera potenciar. De hecho, tras la publicación de los datos de empleo del mes de agosto, se pudieron ver tuits que subrayaban la salida de algo más de 82.000 personas del paro, aludiendo a los datos del SEPE, frente a otras cuentas que optaban por la reducción de 118.000 cotizantes en la Seguridad Social. Por su parte, el Ministerio de Inclusión, Seguridad y Migraciones hablaba de un aumento de 76.541 afiliados de media en el mismo mes.

Ninguno de estos datos es falso, pero hacen referencia a conceptos diferentes. Por ejemplo, la cifra de 118.000 habla de la diferencia entre la media de afiliados totales de julio y agosto sin desestacionalizar. Mientras, el valor de 76.541 es también la diferencia en la media de afiliados de esos meses, pero desestacionalizada, es decir, eliminando factores relativos a la época del año en la que se registran los datos, lo que permite comparar la información y mostrar una evolución a lo largo de tiempo sin el sesgo temporal.

Sin embargo, en todas las publicaciones se omite parte de la información, incluso aunque se pueda hacer de forma no deliberada. Alexandre López Borrull, profesor de Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), cree que lo más habitual es que el individuo elija “lo que le representa mejor”, esto es, lo más acorde con lo que defiende, y, por ello, subraya a Newtral.es que lo más importante es la “intencionalidad” del político a la hora de escoger el dato.

Sin embargo, Mariano Urraco, doctor en Sociología y profesor de la UDIMA, por su parte, considera que “en absoluto se hace de manera inconsciente”, ya que “el partido como entidad sí que tiene gente que maneja los datos” y procesar dicha información “es parte de la comunicación política”. “El político está muy ideologizado y busca el dato que confirma lo que piensa”, sentencia el profesor de la UDIMA, que opina que hoy en día se va “de la ideología al dato y no del dato a la ideología”.

2. Comparar datos de empleo no comparables

La elección mencionada de cotizantes frente a parados también puede implicar una confusión de los términos, ya que se está comparando un dato con otro que no es diametralmente opuesto. Es decir, no estar incluido en las listas del paro no equivale a tener trabajo, o a contar como afiliado en la Seguridad Social, y se puede salir de las listas del paro por diferentes motivos, como comenzar unos estudios. 

Además, ni siquiera todos los demandantes de empleo figuran como parados, ya que se exigen unos requisitos determinados para ser registrado como tal, como haber trabajado antes y no estar cursando estudios de enseñanza oficial.

“Cuando comparas datos tienes que tener muy clara la metodología”, añade por su parte López Borrull. Esto implica que existen diversas técnicas para obtener la información, así como varias fuentes de procedencia, algo que también ocurre en relación con las cifras de paro registrado y de paro estimado por la Encuesta de Población Activa (EPA) dentro de los datos de empleo, o con la comparación entre el contenido de la propia EPA y el proporcionado por los ministerios, recabado habitualmente de forma diferente o basado en distintos conceptos.

3. Modificar la escala de los gráficos

Las visualizaciones también son una forma de cambiar el significado de la información. A través de ellas, dice López Borrull, es posible hacer que los datos propios “parezcan mejores y los de los otros, peores”.

Para presentar los datos, como apunta este profesor, por ejemplo, al hablar de porcentajes, suele ser habitual empezar el gráfico “a partir de 0”. Cuando se escoge otro número de base para comenzar la visualización, esto modifica la percepción de su receptor. “Si se empieza en 40 en lugar de en 0, parece que de 50 a 60 se ha duplicado”, ejemplifica.

Por esa razón, en el gráfico superior, que trata la evolución en el número de parados en 2021 de acuerdo con el SEPE, se observa una diferencia importante entre las líneas cuando la escala es de 0 al máximo (en verde) frente a cuando empieza en 3.000.000. Así, la inclinación de la línea y, por tanto, el descenso de este valor parece ser mucho menor en la visualización que se inicia en 0 que en la que comienza en una cifra superior, pese a que los datos sean los mismos.

4. Usar datos de empleo obsoletos

Otro ejemplo destacado por López Borrull es la comparación de gobiernos, que, a su juicio, “no tiene mucho sentido”. El paso del tiempo puede influir sobre la recopilación de las cifras e, incluso, sobre la propia sociedad, y dar un giro de 180 grados al significado de los datos.

“Los fenómenos cambian: no es lo mismo comparar lo que es un trabajador hoy y lo que era hace 50 años”, indica Urraco. Eso hace que, como ocurría al enfrentar términos procedentes de distintas fuentes, haya elementos que “no son comparables” cuando pasan los años. 

Un método de manipulación relacionado con el uso de valores obsoletos es también la comparación de cifras estacionales, es decir, relacionadas con la época del año en la que se registran. Esto es muy típico en los datos de empleo, que podrían desestacionalizarse para analizar su evolución en el tiempo sin este sesgo periódico.

Por ejemplo, en España el mercado laboral es muy estacional y está muy ligado al turismo y el sector servicios, lo que supone que en los meses de verano o en el que caiga la Semana Santa suelen aumentar las contrataciones. Comparar uno de estos meses con otro arrojaría una fotografía distorsionada del mercado. 

5. Hablar de valores absolutos en lugar de relativos (o viceversa)

Aun así, incluso cuando las cifras son actuales, se pueden descontextualizar usando valores absolutos. Si comparamos los datos de empleo en bruto de Madrid y Cataluña con los de otras autonomías de menor tamaño, las primeras regiones van a superar con creces a las segundas porque tienen un mayor número de habitantes. 

Aquí es donde aparecen los valores relativos, como los porcentajes respecto al total de la población, que permiten confrontar ambas realidades de una manera más apropiada. Una de las variables que más se utilizan en estos casos para evitar esta distorsión es la tasa de paro (cociente entre el número de parados y el de activos), que da trimestralmente la EPA.

A juicio de López Borrull, al fin y al cabo, los datos en bruto son “fríos”. Por eso, destaca, lo sustancial a la hora de comunicar es proporcionar un contexto y dar un marco concreto a la información, así como permitir un acceso a la fuente original más transparente y abierto.