Es cierto que en la última década y fundamentalmente en los últimos años se ha producido un incremento de la necesidad global de tener la información estadística de todos los países del mundo, y con más presión sobre los que conforman grupos como la UE, , o incluso entre bloques transcontinentales. La información de las variables estadísticas es fundamental.

Toda esta información es tratada por grandes empresas e instituciones como BigData o World Bank Group, las cuales aunque tienen una diferente metodología de procesamiento de dichos datos, terminan llegando a resultados similares con diferencias ínfimas. Hasta aquí bien, pero, ¿qué ocurre cuando estos datos que son correctos se usan en indicadores cuya formulación no se adecúa a la realidad actual?

Pues lo principal y más evidente es que vamos a interpretar incorrectamente esa realidad económico-social. Sin embargo, el error más grave es que esa interpretación será la que creará, por ejemplo, un marco incorrecto de ayudas humanitarias para países en vías de desarrollo.

Ahora que tenemos clara la intención de este artículo, es necesario destacar que todos los indicadores creados para fines estadísticos evolucionan, como el IDH (Índice de desarrollo humano) y como éste, muchos otros indicadores tienen problemas para la medición de la realidad económico-social debido a la subjetividad de los indicadores de eficiencia. Por ejemplo:

Un indicador de eficiencia sobre la I+D que recoja información sobre cómo ésta produce un impacto real, lo creamos a partir de una ponderación de acceso real a telefonía móvil, internet y ADSL, pero en los países que tengan su I+D no enfocada a estas tres características que nosotros seleccionamos, su valor de inversión en I+D según este tratamiento será 0, y eso es falso; de aquí la subjetividad de los indicadores puesto que si cambiamos las variables que vamos a tener en cuenta sobre la I+D e hiciésemos un estudio sobre el acceso real a otros factores que no fueran telefonía móvil, internet y ADSL podría acarrear que la nulidad de la efectividad real de la India en I+D se cambiará por un valor “x” > 0, y esto es algo fundamental que debe empezar a producirse.

Por ello, incidimos en que la forma de medir cualquier información estadística tiene que estar bien detallada, porque a la hora de realizar cualquier tipo de análisis discriminante o clúster entre dichos países, por ejemplo, agruparía por similitud de inversión en la I+D a países que realmente no deberían de recibir las mismas políticas de reforma económica, etc.

También es cierto que podemos seguir trabajando con indicadores que contengan fallos, pero siendo conscientes de qué fallos acarrea (sesgados e inconsistentes) y con qué tendremos que lidiar a la hora de interpretar los resultados. Sin embargo, la mejor solución sería la creación de indicadores de eficiencia que se adecúen a una realidad cierta.

Por ello, es cierto que se están creando año a año indicadores como el Índice de Desarrollo Socio-económico (IDSE), que es relativamente actual e incluye factores sociales característicos del S.XXI relacionados con la sostenibilidad ambiental y, sobre todo, con las nuevas tecnologías, como por ejemplo el número de usuarios de redes sociales. es mucho más actual y trata de hacer menos sesgados los modelos y análisis estadísticos, lo que nos permitirá fácilmente evitar errores, o mejor aún, no tener que interpretar resultados sabiendo la existencia de errores en los modelos.

Como conclusión, queda dicho que los indicadores son necesarios para los procesos de mejora, pues lo que no medimos no lo podemos controlar y lo que no controlamos no lo podemos gestionar. Sin embargo, la medición debe realizarse desde la visión global de la economía en un contexto actual, y que el proceso de selección de datos para crear indicadores no sesgue en gran medida los indicadores de desarrollo.