Revista Andes, Antropología e Historia
Vol.
33, Nº 1, Julio – Diciembre 2022
Esta obra está bajo
licencia de Creative Commons Atribución - No Comercial CC BY-NC
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ISSN Nº 1668-8090
“CONTAR MUERTES EN PANDEMIA.
APUNTES PARA UNA COMPARACIÓN DE LAS EXPERIENCIAS DE ARGENTINA E INGLATERRA
FRENTE AL COVID-19”
“COUNTING DEATHS DURING A PANDEMIC. OBSERVATIONS FOR A COMPARISON
BETWEEN ARGENTINA’S AND ENGLAND’S COVID-19
EXPERIENCE”
Cecilia T. Lanata-Briones
University
of Warwick (Inglaterra)
Centro
Interdisciplinario para el Estudio de Políticas Públicas (CIEPP)
Argentina.
cecilia.lanata-briones@warwick.ac.uk
Claudia Daniel
Consejo
Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Instituto
Nacional Económico y Social
Centro
de Investigaciones Sociales
Argentina.
cdaniel@ides.org.ar
Natalia Romero Marchesini
Facultad
de Humanidades y Ciencias de la Educación
Universidad
Nacional de La Plata
Argentina.
nromeromarchesini@gmail.com
Resumen
En
contextos de pandemia, las estadísticas se vuelven objeto de interés general y
adquieren un protagonismo inusual en la discusión pública y en la vida
cotidiana. Enfocándonos en la relación recíproca entre el número de muertes y
la pandemia tal como es vivida o experimentada, en este artículo[1]
reconstruimos desde la perspectiva de la sociología de la cuantificación
algunas dimensiones que, en la amplia circulación de cifras de fallecimientos
por Covid-19, contribuyeron a configurar la experiencia social de la pandemia
durante el 2020 en Argentina e Inglaterra, dos países en condiciones
económicas, culturales y políticas muy diferentes, pero subsumidos globalmente
a métricas homogéneas. El objetivo es describir y comparar algunos de los
aspectos significativos del circuito de producción de los números de la
pandemia, así como los efectos de su intervención en la gestión política de la
emergencia sociosanitaria en ambos países. Consideramos que la circulación
excepcionalmente intensa de esos números en escenarios de desconcierto e
incertidumbre, hace de ellos recursos significativos en la construcción de un
imaginario social en torno a la crisis que atraviesa la sociedad.
Palabras clave: Estadísticas, Covid-19, Pandemia,
Argentina, Inglaterra
Abstract
During a pandemic, statistics become an object of
general interest and take on an unusual leading role both in public discussion
and in everyday life. Focusing on the reciprocal relationship between the number
of deaths and the pandemic as it is lived or experienced, this paper
reconstructs, from the perspective of the sociology of quantification, some
dimensions that, in the wide circulation of death numbers from Covid-19,
contributed to shaping the social experience of the pandemic during 2020 in
Argentina and England. These two countries had very different economic,
cultural, and political conditions, but
collected globally homogeneous metrics. The objective
of the paper is to describe and compare some aspects of the production process
of pandemic statistics, as well as the effects of their intervention in the
political management of the social and health emergency in both countries. We consider that the
exceptionally intense circulation of these numbers in scenarios of bewilderment
and uncertainty makes them significant means in the construction of a social
imaginary around the crisis that society is experiencing.
Keywords: Statistics, Covid-19, Pandemics,
Argentina, England
Introducción
Si
la muerte de los individuos es algo habitualmente registrado por el estado en
sus esfuerzos por hacer legible la sociedad y administrarla[2],
esta actividad se torna más sensible en contextos de pandemia, se vuelve objeto
de interés general y sus resultados toman un rol protagónico inusual en la
discusión pública y en la vida cotidiana. Procesos silenciosos y subterráneos
de registro de las muertes diarias en el territorio, operaciones de
clasificación de sus causas, circuitos por los que viajan esas inscripciones
hasta concentrarse en un único número agregado a nivel central y publicarse en
un anuario escasamente consultado ‒a excepción de los y
las especialistas‒, se vuelven de
repente problemáticos. La cadena adormecida de elaboración de esas cifras
despierta de un sacudón ante el ritmo que le impone la emergencia sanitaria,
que acelera los tiempos de producción a la vez que acorta el plazo de
divulgación de resultados. Los números adoptan una regularidad diaria de
publicación y circulación, dinámica impensable fuera de un escenario de
pandemia. Junto a la atmósfera de incertidumbre que trae la situación
excepcional, la población se ve sumergida en otra “pandemia”, tan extendida
entre los países del mundo como avasalladora de los individuos: la de datos
estadísticos[3].
La
experiencia de la pandemia de SARS-COVID-19 va siendo configurada por
diferentes dinámicas (biológicas, del comportamiento del virus, pero también
sociales, políticas y culturales), diversas intensidades y temporalidades, así
como por una variedad de prácticas y discursos, entre los cuales destacamos
aquí a los estadísticos para enfocarnos en su interpretación. Observando la
relación recíproca entre números y pandemia vivida, hay dos registros que
resultan particularmente interesantes desde la perspectiva de la sociología de
la cuantificación que guía nuestro análisis. Por un lado, el modo en que la
evolución de la pandemia se ve acompañada por una narrativa estadística para
expresarla, describirla, dimensionarla, establecer sus ritmos, e incluso imprimirle
cierta temporalidad[4].
En momentos de crisis en los que, según Federico Neiburg[5], se
da una alteración radical de la experiencia temporal, las estadísticas circulan
ampliamente para ofrecer una fotografía de los acontecimientos presentes,
mientras los cálculos de los modelos epidemiológicos delinean posibles
escenarios futuros. Por otro lado, el modo en que las estadísticas operan como
tecnologías de gobierno “a distancia” de la vida social y el comportamiento
individual[6]
en contextos tan singulares como el de una pandemia, en tanto permiten orientar
o guiar, organizar o coordinar, hasta incluso moldear conductas y prácticas
cotidianas, así como influir en la subjetividad.
En
el marco de estas reflexiones, nos preguntamos en qué medida la circulación tan
amplia y asidua de estadísticas de muertes por Covid-19 contribuyó a configurar
la experiencia social de la pandemia durante su primera etapa de desarrollo,
desde su reconocimiento oficial como tal por parte de la Organización Mundial
de la Salud (OMS) el 11 de marzo de 2020 hasta finales de dicho año. Con esta
delimitación temporal, buscamos abarcar con nuestra descripción una etapa
marcada inicialmente por la propia irrupción de una crisis inédita, la
preeminencia de una gran incertidumbre, la desorientación y los primeros
ensayos de los gobiernos nacionales que iban desde la minimización de la
situación hasta los confinamientos y controles más estrictos, hasta el momento
de asimilación de lo extraordinario, la integración de protocolos a la vida cotidiana
y la estabilización de cierta “normalidad pandémica”, previo al cambio que
impuso la emergencia de las vacunas en la evolución de la pandemia. ¿Qué
aspectos tienen en común y de diferente las experiencias en Inglaterra y
Argentina en este sentido? Dado que la escala global de la pandemia tiende a
subsumirla en métricas homogéneas, ¿hasta qué punto se asemejan o se distancian
esas experiencias? Al formularnos interrogantes de este tipo, buscamos que el
contraste entre los casos de estudio nos permita romper con una tendencia
imperante dentro de la socio-historia de las estadísticas por la cual lo
nacional atraviesa y a la vez circunscribe toda forma de reflexión. Proyectando
una estrategia de investigación comparativa, nos abocamos a hacer un registro sistemático
de fuentes similares: prensa digital, normativa vinculada a la gestión nacional
de la emergencia generada por la expansión del Covid-19 y las conferencias de
prensa emitidas por los máximos mandatarios de Argentina e Inglaterra. A partir
de estas fuentes, avanzamos en la construcción de un ejercicio comparativo en
torno a una problemática común. Confiamos en la utilidad del abordaje comparado
para desnaturalizar cuestiones fuertemente arraigadas o dadas por sentado en
uno y otro escenario. En ese sentido, este trabajo tiene como objetivo
describir algunos de los aspectos significativos del circuito de producción de
los números de la pandemia, así como los efectos de su intervención en la
gestión política de la emergencia sociosanitaria en ambos países.
A los fines de este artículo, resulta
relevante recuperar una perspectiva histórica capaz de explicitar el fuerte
lazo entre lenguaje estadístico y pandemia, constatable al iniciarse la
pandemia de SARS-COVID-19. Es importante reconocer que existe una larga
tradición en cuanto a la notificación y recuento de contagios y decesos durante
las epidemias. Si bien se atribuye a los fundadores de la aritmética política,
John Graunt y William Petty, los primeros estudios estadísticos de la
mortalidad en la Inglaterra del siglo XVII, por la creación de las tablas de
mortalidad y los primeros cálculos basados en ellas, durante la primera mitad
del siglo siguiente las investigaciones empíricas que recurrían a datos
numéricos se expandieron de la mano de agentes oficiales y de investigadores
“amateurs”[7].
Desde la década de 1830, existieron oficinas locales encargadas de llevar el
registro de la morbilidad y mortalidad de la población, casi calle por calle en
ocasión de una epidemia. A partir de 1837, la General Register Office se convirtió en la responsable de
supervisar el sistema secular de registro de nacimientos, matrimonios y
defunciones en Inglaterra y Gales dados los mandatos establecidos por las Leyes
de Matrimonio y Registro de 1836. El sistema de registro civil reemplazó el
registro de bautismos, matrimonios y muertes anteriormente realizado por la
Iglesia de Inglaterra. La General
Register Office generó y centralizó lo que hoy llamaríamos una “base de datos”[8]
de las copias de los certificados de estadísticas vitales emitidos por las
oficinas locales, a partir de la cual produjeron informes semanales,
trimestrales, anuales y decenales sobre las tendencias demográficas y
sanitarias. Aunque la mayor variedad de material se proporcionó a nivel
nacional, se publicaron también datos importantes de los diferentes distritos.
Según Edward Higgs[9],
el análisis de los datos de causas de muerte proporcionados en los certificados
de defunción fue clave para los avances tanto de la ciencia médica como del
movimiento victoriano de salud pública. El registro de la incidencia de muerte
según sus causas permitió a los médicos estudiar los patrones geográficos y
temporales de las enfermedades, mientras que la información sobre las
variaciones en el número de muertes por mil habitantes en unidades
administrativas definidas destacó la necesidad de una reforma sanitaria. En
Londres, por ejemplo, durante la epidemia de cólera de 1854, la representación
en el mapa de la ciudad de las cifras de muertes debidas a la enfermedad le permitió
al británico John Snow establecer la asociación entre el cólera y la calidad
del agua[10].
Asimismo,
como destaca Irina Podgorny[11],
los desafíos que implican el conteo de las muertes y la clasificación de sus
causas muestran una larga historia, desde que la inscripción de los muertos se
convirtió en una responsabilidad civil y no eclesiástica en la segunda mitad
del siglo XVIII. Al margen de, y en paralelo a, los esfuerzos nacionales, la
necesidad de una nomenclatura nosológica internacional “que dejase pocas dudas
que una misma cosa era designada por la misma o por palabras estrictamente
sinónimas” se debatía en los congresos internacionales de estadística desde
1853. El desarrollo de una clasificación internacional de las causas de muerte
fue una tarea encomendada al comité presidido por el francés Jacques Bertillon
en 1891 durante una reunión del Instituto Internacional de Estadística (IIE),
que reemplazó a dichos congresos internacionales. En ocasión de la conferencia
de 1893, el IIE adoptó la clasificación de causas de muerte de Bertillon y
recomendó su uso a nivel global[12].
En
Argentina, el impulso a la integración de rutinas estadísticas por el estado
estuvo de alguna manera asociado a las epidemias más devastadoras de la era
moderna, como la de fiebre amarilla en 1870-1871, aunque no fuera éste el único
factor. Durante las últimas décadas del siglo XIX, ciertos referentes de la
comunidad profesional médica cumplieron roles destacados en el proceso de
institucionalización de las prácticas estadísticas en el país motivados por sus
preocupaciones relativas a la salud pública[13].
Ellos buscaron asentar en datos cuantitativos las bases de una política
científica para enfrentar esos problemas. Por entonces, algunos de los
directores de los primeros censos modernos de población se interesaron por
contabilizar a los enfermos (el de la provincia de Córdoba de 1890 o el censo
nacional de 1895) y no solo el Departamento Nacional de Higiene, sino también
la oficina de estadística de la ciudad de Buenos Aires, llevaban un registro
regular de las enfermedades infecciosas que afectaban a la población como
sarampión, viruela, escarlatina, difteria, fiebre tifoidea o tuberculosis. Los
planos de distribución topográfica de las defunciones se empezaron a usar a
comienzos del siglo XX, cuando las autoridades públicas solicitaron diseñar
“mapas sanitarios” del territorio procurando identificar focos de epidemias. Es
decir, el actual Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud (en adelante SNVS)
argentino es heredero de una larga tradición de recolección de estadísticas
vitales que se remonta al siglo XIX.
Ahora
bien, ¿qué singularidad adquiere ese antiguo lazo entre estadísticas y
epidemias en el escenario reciente de expansión global del SARS-COVID-19? Por
un lado, consideramos que en el siglo XXI la infraestructura tecnológica hace
una diferencia, en cuanto a las facilidades que brinda para recoger y
sistematizar esos datos de manera de monitorear en tiempo “real” la evolución
de la pandemia en cada país y a nivel global. Por otro lado, se destaca su
rápida divulgación y la variedad de los dispositivos de presentación y
popularización de esos números. Es la circulación continua de esas cifras la
que multiplica o expande su capacidad de generar efectos en la experiencia
colectiva de la pandemia, en la percepción subjetiva del riesgo al que cada
individuo está expuesto, en el modo de vivenciar la incertidumbre propia de
estas situaciones que irrumpen y trastocan por completo la vida ordinaria.
En
el escenario de la pandemia de Covid-19 se hicieron presentes modelos
epidemiológicos, curvas y cifras estadísticas de contagios y de muertes, más o
menos sofisticados. Dos aspectos nos resultan curiosos e interesantes de
plantear aquí. En primer lugar, esa circulación estuvo acompañada también de un
incremento de la desconfianza en esos números. Sin caer en el extremo de las
posturas negacionistas, la sospecha en relación a la precisión, transparencia,
actualidad o imparcialidad de los números de la pandemia vino a sumarse a una
tendencia previa, bastante generalizada, de descrédito de las estadísticas
oficiales que, según señalan los especialistas, afecta tanto a la Argentina
como a Inglaterra[14].
En segundo lugar, con el correr del tiempo y en torno a una pandemia que ya se
extiende por más de dos años, se dio un efecto de normalización del número de
muertes que contribuyó con el proceso de naturalización de los fallecimientos
provocados por su avance. Vale interrogarse sobre cuáles fueron los recursos
que más incidieron en la construcción de un imaginario acerca de lo que estaba
ocurriendo. Suele señalarse la propiedad de los números de sobresaltar,
perturbar o asustar a los/as ciudadanos/as, al hacerlos/as sentir que podrían
llegar a ser una de esas muertes registradas e incidir significativamente en la
percepción subjetiva del riesgo[15].
Sin embargo, para otros analistas, en algunas sociedades la información
numérica no se llegó a establecer como un observable masivo que permitiera
identificar el peligro de la muerte[16].
Desde este punto de vista, los números cada vez más elevados de muertes, o la
mayor letalidad calculada ante la aparición de sucesivas olas de contagios y de
nuevas variantes con cepas más contagiosas y agresivas, constituían alertas que
no llegaron a convertirse en una perturbación significativa. Antes bien, las
conductas eran movilizadas en términos emocionales. La hipótesis de Daniel
Feierstein[17],
por ejemplo, es que las imágenes de hospitales colapsados fueron mucho más
efectivas en la movilización de miedos logrando que las personas se quedaran en
sus casas y siguieran las medidas de cuidados, que cualquier determinación
basada en una representación estadística. En este sentido, no cabría dar por
sentado ni la performatividad de las estadísticas en tanto instrumento de
representación de la realidad, ni su eficacia en términos de herramientas de
gobierno, sino interrogarnos en qué contexto y bajo qué condiciones las
estadísticas operan de esa manera.
De
acuerdo al panorama esbozado, estructuramos el artículo en dos grandes
apartados. En primer lugar, analizamos la centralidad adquirida por los
rankings en la gobernanza global de la pandemia de COVID-19 que circularon
asiduamente en Argentina e Inglaterra. Enfatizamos en la necesidad de
problematizar aspectos aún vedados en las comparaciones “mecánicas” o
“automáticas” entre países. Luego, bajamos de la escala global a la nacional y
abordamos las condiciones de posibilidad de elaboración de las estadísticas
sanitarias del COVID-19 en cada caso explorado. En el apartado siguiente,
destacamos el rol político de las estadísticas mediante la descripción y el
análisis de cómo éstas fueron utilizadas para tomar decisiones en materia de
política sanitaria en ambos países.
Rankings y gobernanza global de la
pandemia. Las muertes por coronavirus en el centro de la competencia entre
países
Desde el inicio de la pandemia, el recuento de personas
fallecidas se convirtió en parámetro para una comparación sistemática entre
países, contribuyendo a conformar un espacio estadístico de gerenciamiento
tecnocrático de la pandemia[18].
La amplia circulación de rankings buscó identificar los países que registraban
mayores números de personas fallecidas (en términos absolutos y relativos, de
manera diaria y acumulada) y, a través de esa comparación, evaluar a las
naciones en términos de la administración de la crisis sanitaria provocada por
la pandemia que habían hecho sus gobernantes. ¿Quién lidera el ranking mundial
de muertes por habitantes? ¿Cuál es el país con más personas infectadas de la
región? ¿En qué posición se ubica nuestro país? son interrogantes que se
reiteraron en los titulares de diarios de mayor circulación y en los noticieros
de televisión (ver Figura 1). Pensados como un tipo de respuesta a la
incertidumbre, los rankings perpetúan la ansiedad en lugar de eliminarla[19].
La gran capacidad de circulación de los rankings tiene que ver con su nivel de
abstracción: resulta muy fácil sacarlos de un contexto y llevarlos a otro,
porque suele asumirse que el significado del número es universal y estable
(aparentemente, no habría necesidad de un conocimiento particular del contexto
para interpretarlo).
Figura
1: Comparaciones
internacionales del número de muertes en la prensa británica
Fuente: Triggle, N. “Covid: How the UK reached 50,000 virus
deaths”. BBC News. (11/11/2020). En línea: https://www.bbc.com/news/health-54908177
Más
allá de la amplia difusión mediática de los rankings[20] [21],
esta práctica fue promovida y alentada por los propios gobernantes, sirviendo
de manera polivalente de propaganda o de crítica política. La exaltación de
indicadores y métricas internacionales de evaluación del desempeño de los
gobiernos implicaba en el fondo la validación política de ese dispositivo. En
los gráficos presentados en los primeros meses de la pandemia durante las
conferencias de prensa del primer ministro británico Boris Johnson y del
presidente argentino Alberto Fernández,
los rankings internacionales de muertes por miles de habitantes eran un
dispositivo fundamental en el mensaje a transmitir (Figuras 2 y 3).
Figura
2: Representación
gráfica presentada por Boris Johnson en la conferencia de prensa del 21 de
abril de 2020.
Fuente: Slides Covid-19. Boris Johnson’s press conference
(21/04/2020). En
línea: https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/880546/COVID-19_Press_Conference_Slides_-_21_04_2020.pdf
Figura
3: Representación
gráfica presentada por Alberto Fernández en la conferencia de prensa del 25 de junio de 2020.
Fuente: Diapositivas Covid-19. Conferencia de prensa
de Argentina (25/06/2020). En línea:https://www.youtube.com/watch?v=4wVtd0yaSRM&ab_channel=CasaRosada-Rep%C3%BAblicaArgentina
Sin duda, los rankings representan una
simplificación basada en números descontextualizados. Si, por un lado, los
rankings unifican, por el otro, distinguen. Al colocar a los países
participantes en una escala común, establecen un orden, pero a la vez evalúan
las distancias entre ellos (con magnitudes), es decir, instauran una jerarquía
entre las unidades que miden. En definitiva, los rankings son un mecanismo
clave para simplificar y descontextualizar; para clasificar, comparar y evaluar
acciones. Es decir, teniendo como objetivo describir una realidad, inciden en
los modos que tenemos de evaluarla. En general, en la cima de los rankings se
encumbran modelos a seguir; creando una jerarquía moral representada por las
“mejores prácticas” que los demás deberían emular para alcanzar esos
resultados. Desde el ángulo opuesto, compelen a los gobiernos a no descender a
las peores posiciones, induciendo a ajustarse a los modelos de la cumbre. La
particularidad de que los rankings de muertes que aquí nos ocupan constituyen
un caso inverso no invalida su lógica intrínseca ni sus efectos. De esa manera,
los rankings promueven
modelos globales que privilegian soluciones uniformes con escasa relación a las
realidades locales,[22] muy
distantes en los casos de Argentina e Inglaterra. Por tanto,
dispositivos como los rankings no son sólo herramientas para analizar el
desempeño, constituyen también herramientas para guiarlo[23]. En
este sentido, las Figuras 2 y 3 fueron presentadas, en parte, para transmitir
el mensaje de que la cuarentena estricta mantenía las muertes en Inglaterra y
en Argentina relativamente más bajas que en otros países, de forma tal de
persuadir a los habitantes acerca de la importancia del esfuerzo de “quedarse
en casa”.
La
“cultura de los indicadores” y del benchmarking
(o comparaciones) viene desarrollándose desde hace varias décadas a nivel
global. Ambos instrumentos implican la utilización de números para medir el desempeño de países e
instituciones, evaluar estrategias de desarrollo y orientar políticas públicas.
Es decir, tienen una incidencia notable en asuntos económicos y políticos, en
tanto conducen e impulsan la gobernanza tanto global como nacional[24].
Para Cris Shore y Susan Wright[25], la
reducción de procesos complejos en simples indicadores numéricos y rankings, a
los fines de la administración y el control, fue importada por los gobiernos en
las últimas décadas desde el mundo corporativo y aplicada a la gestión pública.
A pesar de este uso casi indiscriminado de los rankings y el benchmarking, poco se ha iluminado sobre los efectos contradictorios que
conlleva.
Resulta
claro que la pandemia reforzó la popularización de los rankings. Pero, ¿estaban
los distintos países contando lo mismo? A simple vista, la práctica de recuento
de personas fallecidas parece una tarea sencilla; en apariencia, no habría
demasiadas complejidades en ello. Sin embargo, el registro de las muertes de la
pandemia supone una convención de equivalencias[26] que
implica, entre otros aspectos, acordar criterios para establecer qué se
clasifica y cómo se clasifica. ¿Qué es una muerte por Covid-19? ¿Cuándo se
considera de tal modo y cuándo no? Las clasificaciones, andamiajes
fundamentales de las infraestructuras de la información, son construcciones
sociales capaces de organizar y dar sentido a la realidad. Parte de las
operaciones estadísticas implican procesos de simplificación: cuando se habla
de “personas fallecidas”, por ejemplo, se reducen innumerables detalles que
permiten descripciones accesibles y comparaciones rápidas.
Las
advertencias de los/as expertos/as que coincidían en lo infundado de las
comparaciones entre países, fundamentalmente, porque se trataba de diferentes
clasificaciones, no se hicieron esperar. En Argentina, se considera a la muerte
como resultante de una enfermedad clínicamente compatible con Covid-19 en una
persona en la que se sospecha la enfermedad o que está confirmada,
independientemente de su estado de salud previo. Por lo que la clasificación
está estrechamente ligada a las definiciones de “caso sospechoso” y “caso
confirmado” de Covid-19. Para agregar mayor complejidad, son conocidas las
dificultades para detectar casos generadas muchas veces por limitaciones
presupuestarias que tienen efectos en los conteos. Básicamente, los reportes
dependen en gran medida de la capacidad de llevar a cabo estrategias de rastreo y testeos.
Además, esos “casos” se definen por criterios epidemiológicos que han ido
cambiando y complejizándose en el transcurso de la pandemia, y que no siempre
son compatibles con los usados en otras latitudes. Tal es el caso de
Inglaterra, donde los registros públicos como fallecidos diarios de la pandemia
inscriben las muertes de aquellas personas con un resultado positivo en la
prueba de Covid-19 y que fallecieron en los 28 días siguientes a la primera
prueba positiva, independientemente de que el Covid-19 fuera la causa de la
muerte. En ese país, además, otras instituciones oficiales registran y divulgan
las defunciones semanales a partir del diagnóstico que el personal médico
señala en el certificado de defunción basándose en síntomas de relevancia, pero
no necesariamente mediante la realización de pruebas previas de Covid-19. Pese
a estas claras diferencias entre los países, los límites de las comparaciones
inducidas por los rankings tienden a hacerse invisibles. Mediante su uso
generalizado, las comparaciones a partir de los rankings se normalizan, al
punto que rara vez terminan siendo cuestionadas.
Producción de estadísticas en Argentina
e Inglaterra en tiempos de crisis sanitaria
El
número diario de fallecidos por la pandemia es el producto de tramas
institucionales, redes técnicas y sociales con variedad de participantes y en
las que sus decisiones y acciones se encuentran encadenadas. La elaboración de
estadísticas del Covid-19 difiere en Argentina e Inglaterra, tanto en relación
a los agentes que las producen como en la diversidad de métricas producidas.
En
Argentina, la elaboración de las cifras oficiales que se utilizan para dar
cuenta de la situación de la pandemia de Covid-19 se apoya en el Sistema
Integrado de Información Sanitaria Argentino (SISA) que cuenta con un módulo
específico, el SNVS, para la carga, revisión, monitoreo, análisis y difusión de
información sobre los problemas de salud ocasionados por el coronavirus. La
carga manual de operadores/as locales, provinciales y nacionales (médicos/as
que asisten pacientes en la gestión pública o privada, profesionales de
laboratorios y epidemiólogos/as que realizan tareas de investigación en
establecimientos de salud vinculadas a casos de Covid-19) constituye el insumo
con el que cuenta la Dirección de Epidemiología e Información Estadística para
la confección de reportes diarios y salas de situación, que se publican en la
página oficial del Ministerio de Salud de la Nación y los diarios de difusión
masiva replican sin mayores modificaciones. El Instituto Nacional de
Estadísticas y Censos no participa ni es responsable de este proceso de
producción de datos. Algunas de las cifras producidas incluyen: casos
confirmados de Covid-19 diarios, números diarios y acumulados de personas
fallecidas, número de testeos diarios, número de personas internadas en
unidades de terapia intensiva, número de personas recuperadas, tiempo de
duplicación de casos, tasa de incidencia y tasa de letalidad. Los números de
casos positivos y de fallecimientos se reportan según provincia, grupo etario y
sexo.
Por
su parte, en Inglaterra, el circuito de producción de la información posee dos
componentes. Por un lado, se registra información de frecuencia diaria
producida por Public Health England (PHE), la agencia ejecutiva del
Departamento de Salud y Asistencia Social del Servicio Nacional de Salud
(National Health Service, NHS), que sistematiza la información producida en
hospitales (a través de un Sistema de Notificación de Pacientes de Covid-19),
laboratorios (a través de un Sistema de Vigilancia de Segunda Generación), y
reportes de testeos. PHE genera información sobre la cantidad de casos positivos,
testeos, muertes, personas ingresadas en el hospital con Covid-19, personas en
el hospital con ventilación mecánica, total de casos positivos y total de
personas fallecidas, entre otras consideraciones. Muchas de estas estadísticas
se reportan por grupo etario y por distrito, pero no por sexo. Por otro lado, a
partir de las pruebas piloto de abril de 2020, el sistema nacional de
estadística comenzó a generar información de frecuencia semanal. La Oficina de
Estadísticas Nacionales (Office for National Statistics, ONS) conjuntamente con
algunas universidades, laboratorios y otras organizaciones del Departamento de
Salud elaboran una encuesta semanal, el Infection Survey. Esta encuesta estima
estadísticas sobre la base del testeo semanal de casos de Covid-19 a una
muestra representativa de la población. En base a los resultados de dichos
testeos y utilizando modelos estadísticos, se estiman los casos de Covid-19,
las tasas de positividad y el porcentaje de la población con anticuerpos. El
reporte semanal del Infection Survey también está acompañado por los datos del
registro civil de las muertes semanales, mencionado anteriormente[27].
Las diferencias en las estadísticas producidas en Argentina e Inglaterra son
evidencia de que, dadas sus diversas capacidades, los sistemas nacionales de
estadísticas respondieron de manera diferente a los desafíos impuestos por la
pandemia en cada uno de estos países.
Las
condiciones previas en las que se venía sustentando el sistema de registro de
las enfermedades y de las muertes de la población influyeron en la capacidad de
los sistemas de vigilancia epidemiológica de brindar respuestas, información
certera y oportuna para la gestión de la crisis sanitaria en cada país. El
sistema de salud argentino presenta un esquema complejo comparado incluso con
otros países latinoamericanos[28];
está compuesto por tres subsectores independientes (el público, el privado y el
de la seguridad social), que si bien conviven, se encuentran débilmente
coordinados o articulados entre sí, situación que agudiza problemas de equidad,
accesibilidad y eficiencia global[29].
La estructura mixta y fragmentada del sistema de salud argentino (fragmentación
que los especialistas observan tanto desde el punto de vista organizacional y
territorial como financiero) impuso desafíos al circuito de elaboración de
información, obligado a saldar la distancia institucional y geográfica entre
los lugares de registro y el centro de consolidación de la información, e
imponer normas comunes de registro ante una variedad de efectores que
acarreaban históricos problemas de gobernanza o conducción desde la autoridad
central. Por otro lado, en Inglaterra, el sistema de salud es relativamente
menos complejo, lo cual contribuye a minimizar la tensión en la generación de
la información estadística. El NHS garantiza que todos/as los/as residentes de
Inglaterra tengan acceso gratuito a la salud. Solo un 10,5% del total de la
población posee un seguro privado que complementa (pero no necesariamente
suplanta) los servicios básicos ofrecidos por el NHS[30]. Si
bien el sistema de salud se encuentra sub-dividido administrativa y
regionalmente, el financiamiento y las decisiones de política se realizan de
manera centralizada.
Por
otra parte, en contexto de pandemia, la compleja cadena de elaboración de datos
estadísticos sobre el avance del virus padecía la exigencia de generar una
representación ajustada y continuamente actualizada de la realidad. Sin
embargo, en numerosas oportunidades, las cifras “reflejaban” escenarios
anteriores de diseminación del coronavirus que se actualizaban repentinamente
cuando las capacidades técnicas, cognitivas y políticas lo posibilitaron. Dada
la frecuencia de publicación (diaria y semanal) de los dos grupos de
estadísticas producidos en Inglaterra, en diversos momentos los datos mostraron
tendencias que no necesariamente se correspondían. En esas instancias tanto los
medios de comunicación como los gobernantes realizaron aclaraciones sobre las
características distintivas de ambos grupos al hablar de los datos. Una diferencia
fundamental es que Infection Survey estima casos sintomáticos y no sintomáticos
de Covid-19, mientras que los testeos diarios en su mayoría son de personas que
presentan síntomas[31].
Además, una discrepancia muy usual en Inglaterra se presentaba en el reporte de
los casos: los días lunes el número de muertes era relativamente bajo
consecuencia de la carga atrasada del fin de semana que, una vez actualizada,
generaba un salto a números altísimos en los registros de los días siguientes[32].
Vinculado
a ello, es importante tener en cuenta que detrás de cada número se produce el
encuentro de miles de cargadores/as en sistemas que pasaron a gestionar
millones de datos en un período breve de tiempo a raíz de la pandemia,
generando una sobrecarga que muchas veces tuvo como efecto la “caída” de esos
sistemas, cuando se veían sobrepasados, y dejaban de responder. En Argentina,
por ejemplo, pese a que el Covid-19 pasó a formar parte de las enfermedades de
notificación obligatoria bajo la modalidad de “periodicidad inmediata”, que
establecía un margen de apenas 12 horas para dar el aviso (resolución
ministerial 680/2020), existieron demoras en la carga de datos. La percepción
de inconsistencias en los registros devino central ante la demanda pública de
transparencia de los mismos. En
Inglaterra, es ilustrativo un problema técnico identificado el 2 de octubre de
2020, que provocó un retraso en la notificación de 15.841 casos positivos entre
el 25 de septiembre de 2020 y el 2 de octubre de 2020. Estos casos se notificaron
en los dos días posteriores, creando un pico artificial en el número de casos y
un retraso en la comunicación a los “contactos estrechos”. La explicación de lo
ocurrido fue que la información sobre los casos se había truncado en una hoja
de cálculos. Cuando la carga alcanzaba el límite de filas propio de la
plantilla simplemente se dejaban de lado otros casos[33]. En
Argentina, las sospechas por retrasos en la carga de los datos también se
hicieron presentes. Se llegó a denunciar públicamente que la curva de muertes
que mostraba el país era “anacrónica”, empujando el reconocimiento oficial de
que informes de una semana arrastraban casos de semanas o hasta meses
anteriores. La corrección del registro por parte de las autoridades de la
provincia de Buenos Aires y la incorporación de más de 3.500 fallecimientos
explica, en parte, el gran salto que dio la curva de muertes por Covid-19 en
septiembre de 2020[34].
Matices y contrastes en el uso de
indicadores estadísticos del Covid-19 para la gestión política de la emergencia
En paralelo a su
elaboración y difusión, las estadísticas sanitarias del Covid-19 adoptaron
también un uso considerado legítimo por parte de las autoridades políticas. Por
un lado, las estadísticas son utilizadas como recurso de justificación de las
decisiones adoptadas para enfrentar la emergencia. Por otro lado, se
constituyen en herramientas que ordenan, coordinan y vuelven operativas las
medidas de política pública. En esta sección reflexionamos acerca de sus
diversos usos, teniendo en cuenta, en el primer sentido, las conferencias de
prensa donde Alberto Fernández y Boris Johnson comunicaban sus decisiones y, en
segundo lugar, el modo que cada uno de ellos hizo intervenir a los indicadores
estadísticos en la gestión política de la pandemia.
Desde mediados de marzo
de 2020, en Argentina la gestión de la emergencia sanitaria se apoyó en una
serie de decretos de necesidad y urgencia (en adelante DNU) dictados por el
Poder Ejecutivo Nacional (en adelante PEN) como formas de intervención excepcionales.
El 19 de marzo de 2020, el presidente decretó el aislamiento social, preventivo
y obligatorio (en adelante, ASPO) que establecía la permanencia de las personas
en sus lugares de residencia con la posibilidad de administrar salidas,
efectuando desplazamientos mínimos e indispensables para satisfacer necesidades
básicas[35]. En posteriores extensiones o
ampliaciones de las medidas restrictivas, la cantidad de casos de Covid-19 y de
muertes registrados por la pandemia, indicadores como el tiempo de duplicación
de casos, tasas de incidencia y letalidad ‒y más tarde, hacia el
mes de julio de 2020, el porcentaje de camas ocupadas en el sistema de salud‒, aparecieron
reiteradamente en los considerandos de los decretos y formaron parte de las
justificaciones jurídicas de las medidas adoptadas.
Para dar a conocer esas medidas, el presidente Alberto Fernández decidió comunicarlas a
través de conferencias de prensa en las que él se convertía en principal protagonista,
pese a estar muchas veces acompañado de autoridades provinciales o figuras de
primer nivel de su gabinete (ver Figura 4). En esos espacios de comunicación
política, las estadísticas tuvieron un lugar destacado al punto tal que
podríamos decir que, a partir de la conferencia del día 10 de abril de 2020, el presidente inauguró un uso
casi ritual de representaciones gráficas y cifras estadísticas. De un modo
regular, la principal autoridad política del país acudía a los números en la
validación y revalidación de la estrategia elegida para enfrentar la pandemia.
Por un lado, la cuantificación era un recurso para poner en alerta a la
población acerca del peligro que enfrentaba, buscaba afectar la percepción
subjetiva del riesgo al contagio. Por el otro, procurando lograr adhesión social a las medidas
establecidas, las estadísticas constituían recursos para convencer a la
sociedad sobre las “virtudes” de la estrategia elegida (el aislamiento social)
o, en términos más instrumentales, se presentaban como demostraciones de la
eficacia del curso de acción elegido.
Figura 4: Conferencia de prensa del Presidente
Alberto Fernández
Fuente: Conferencia
de prensa de Argentina (14/08/2020). En línea: https://www.youtube.com/watch?v=SH4zRHa34NY&ab_channel=Televisi%C3%B3nP%C3%BAblicaNoticias
Transcurridas algunas
semanas del establecimiento del ASPO, y dadas las características federales del
país, se facultó a gobernadores/as a decidir excepciones a su cumplimiento[36]. Los criterios establecidos
para regular actividades permitidas involucraron datos e indicadores
estadísticos: consideraban el tiempo de duplicación de casos confirmados de
Covid-19, atendían a las capacidades de los centros de salud para dar respuesta
a la potencial demanda sanitaria (esto implicaba, entre otros aspectos, llevar
un recuento de camas de terapia intensiva y respiradores) y tomaban en cuenta
que la unidad territorial no fuera catalogada o clasificada por la autoridad
sanitaria nacional como un espacio de “transmisión comunitaria[37]”
sostenida del virus (esto suponía llevar adelante un registro cuantificado de
contagios, así como el rastreo de sus “contactos estrechos” de manera
diferencial, de acuerdo a la densidad poblacional de cada jurisdicción). De ese
modo, varios de los indicadores estadísticos surgidos para hacer legible la
pandemia, se volvieron al mismo tiempo parámetros ordenadores de la gestión de
la crisis.
Con la pretensión de centralizar el gerenciamiento de la
emergencia sanitaria y de restringir los márgenes de acción de las autoridades
provinciales, las autoridades políticas nacionales definieron parámetros epidemiológicos y
establecieron el “Monitoreo de Indicadores de Riesgo Epidemiológico y
Sanitario por Covid-19” (MIRES COVID-19), popularmente conocido como el
“semáforo epidemiológico”. Se trataba de un mecanismo de coordinación de la
acción a distancia y desde el centro, que a su vez distribuía responsabilidades
entre los distintos niveles o jurisdicciones políticas. El “semáforo epidemiológico”
consistía en un dispositivo que caracterizaba estadísticamente escenarios de transmisión del virus,
tomando en cuenta variables como la razón de casos (definida como el cociente entre el número de casos
confirmados acumulados en los últimos 14 días y el número de casos confirmados
acumulados en los 14 días previos) y la incidencia de casos (definida como el
número de casos confirmados acumulados de los últimos 14 días por 100.000
habitantes). Si estas variables se encontraban por encima de los límites
establecidos el semáforo se ponía en rojo, lo que ameritaba tomar medidas restrictivas
inmediatas dada la magnitud del riesgo. Si una de esas variables ‒fuera la razón de casos
o el cálculo de la incidencia‒ se encontraba por encima de los límites establecidos
el semáforo pasaba a amarillo, y debían considerarse estrategias de abordaje
para mitigar la circulación del virus. Mientras que, si éstas se encontraban
por debajo de los límites establecidos el semáforo viraba a verde, por lo que
no resultaba necesario imponer restricciones de movilidad. A cada nivel de riesgo le cabía una
medida (y sólo esa medida) y, en ese sentido, se prescribían las acciones a
seguir. Cada jurisdicción estaba orientada por estos indicadores que así
derivaron en criterios de acción de las autoridades locales.
Los números que se desplegaron en las distintas escalas del
territorio nacional involucraban herramientas que se ejercían desde la
autoridad política central, creadas
para dar seguimiento a la situación, pronosticar tendencias y ponderar las
metas fijadas en cada ámbito. Se consideraban herramientas numéricas
indispensables para contar con información relevante para la toma de decisiones
y la rendición de cuentas en el ejercicio del gobierno. Las elecciones
debían guiarse por esos parámetros antes que quedar sujetas a la
discrecionalidad política. Los indicadores estadísticos quedaban involucrados
como instrumentos del ejercicio del control, al menos, de los márgenes de
acción de los gobiernos locales. Al establecer las acciones que debían adoptar
las autoridades locales ante el riesgo creciente, el poder central buscaba
operar restringiendo las opciones de gerenciamiento local de la pandemia.
Por un lado, la aplicación del dispositivo expresaba la
confianza del poder central en la capacidad de esos números como transmisores y
operadores “impersonales” de la ejecución de ciertas órdenes. Por otro lado,
las regulaciones basadas en indicadores que definían el nivel de riesgo
epidemiológico y sanitario eran presentadas por el PEN como una estrategia para
ordenar y brindar previsibilidad a las autoridades políticas[38],
puesto que el curso de acción quedaba preestablecido. Pero, además, aportaba
previsibilidad a la ciudadanía que encontraba allí una guía externa, dado que
estos indicadores le permitirían reconocer en qué nivel de riesgo epidemiológico se encontraba su
jurisdicción y ajustarse a las actividades habilitadas, por lo que era una
manera de conocer anticipadamente las restricciones a imponerse en cada
momento. Asimismo, desde el
ángulo de la ciudadanía, esa proliferación de indicadores habilitaba
valoraciones respecto de la capacidad de las autoridades locales de contención,
administración y gestión de la emergencia sanitaria[39].
En Inglaterra, el rol de los indicadores en la determinación
de la política sanitaria y la comunicación de las estadísticas en las
conferencias de prensa adquirieron características semejantes a la experiencia
argentina, pero con algunas singularidades. Las conferencias diarias eran una
combinación entre anuncios, explicaciones de política y un racconto de la situación epidemiológica. Comenzaban con un discurso
de tinte político a cargo de un/a ministro/a del gabinete (cabinet minister).
Es decir, no siempre estaban lideradas por el primer ministro Boris Johnson. A
continuación, técnicos/as o expertos/as en ciencia y/o medicina presentaban las
estadísticas más actuales de la situación epidemiológica. El estadístico era el
lenguaje en que hablaban los expertos. El Chief Medical Officer[40]
y el Chief Scientific Adviser[41]
participaron de varias conferencias de prensa, especialmente cuando se
realizaban anuncios y cambios de política sanitaria. Cada conferencia estaba
liderada por dos o tres personas: un miembro del gabinete sobre quien recaen
las cuestiones políticas y uno o dos técnicos/as o expertos/as en ciencia y
salud responsables por cuestiones “técnicas” (ver Figura 5).
Figura 5: Conferencia de prensa del primer
ministro británico Boris Johnson
Fuente: Conferencia
de prensa de Inglaterra. (13/10/2020). En línea:
https://theconversation.com/next-slide-please-data-visualisation-expert-on-whats-wrong-with-the-uk-governments-coronavirus-charts-149329
De izquierda a derecha: Chris Whitty (Chief Medical
Officer), Boris Johnson (Prime Minister), Rishi Sunak (Chancellor of the
Exchequer)
Si bien las estadísticas constituyeron aspectos centrales en
la coordinación de las medidas impuestas, las decisiones adoptadas no quedaron
completamente sujetas a la evolución de los indicadores. A partir de la
instauración de la cuarentena estricta el 23 de marzo de 2020, se fueron
desplegando diversas instancias de la política sanitaria. En una primera
instancia, en abril de 2020 se establecieron cinco pruebas que debían
satisfacerse para poder sortear los problemas que conllevaba el nuevo
coronavirus y así alcanzar un relajamiento progresivo de la cuarentena
estricta. La primera prueba señalaba la importancia de proteger la capacidad
del NHS para hacer frente a la pandemia. Para ello, se observaba el número de
ingresos hospitalarios diarios y el número de camas con ventiladores mecánicos
ocupadas por pacientes con Covid-19. La segunda reconocía la necesidad de
reducir las muertes por Covid-19. En ese sentido, se observaba la tasa de
mortalidad diaria por Covid-19. La tercera buscaba identificar la
desaceleración del número de casos positivos, mediante el seguimiento de la
tasa de reproducción del virus. La cuarta señalaba como desafío la dimensión
operacional del sistema de salud frente a la pandemia; para ello se observaban
la cantidad de test diarios realizados para detectar casos de Covid-19 y la
evolución de la oferta y los contratos de equipos de protección personal. Por
último, se volvía necesario confiar en que cualquier ajuste de las medidas
consideradas no implicaría el riesgo de futuros picos de contagios que
comprometieran al NHS. En este punto adquirían relevancia las medidas de
prevención, en particular, las señales emitidas por el sistema de alertas
conocido como NHS Test and Trace system a aquellas personas consideradas como
“contactos estrechos” que debían aislarse.
A pesar de la constante referencia a la idea de que las
decisiones se encontraban orientadas por los datos y por el conocimiento
aportado por la ciencia, en Inglaterra la conexión entre indicadores estadísticos
y política sanitaria no tuvo efectos directos o automáticos, sino que mostró una relación más
bien laxa. En primer lugar, porque a diferencia
de Argentina, los indicadores estadísticos vinculados a las cinco pruebas no
quedaron expresados en disposiciones normativas. Era la autoridad política la
que argumentaba y dictaminaba, en cada una de las conferencias de prensa de
Boris Johnson, que las cinco pruebas estaban “aprobadas” y que se podían
relajar mínimamente las restricciones. Si bien no existían umbrales o metas
precisas a alcanzar en los indicadores para relajar la cuarentena, cuando el
gobierno analizaba abiertamente cada una de las cinco pruebas para dar cuenta
de sus decisiones, utilizaba como parámetro los números del pico de la primera
ola de contagios de abril de 2020. A medida que se ampliaba la distancia entre
los números actuales y dicho pico, se relajaban aún más las medidas adoptadas,
llegando al abandono de la cuarentena estricta el 4 de julio de 2020.
En una segunda instancia, una política similar al “semáforo
epidemiológico” argentino fue el “three-tier system” o sistema de tres niveles
de restricciones, que se implementó en el segundo semestre de 2020 en
Inglaterra dada la aceleración en el incremento de casos que comenzó en septiembre.
Este sistema presentó dos versiones. En la primera de ellas, el sistema dividía
a las diferentes áreas administrativas del país en 3 niveles[42],
en los cuales las áreas más afectadas por el Covid-19 tendrían un nivel de
restricciones más estricto para el contacto social y el desarrollo de
determinadas actividades. Mediante esta propuesta se buscaba simplificar y
normalizar aún más las decisiones locales. Si bien el sistema de niveles
consideraba las tasas de incidencia, de positividad y la capacidad de atención
del NHS a través del número de admisiones hospitalarias, durante la vigencia de
este primer three-tier system circuló públicamente muy poca información acerca
de los indicadores que el gobierno consideraba pertinentes para mover a las
localidades entre los tres niveles. Al leer la normativa del three-tier system
se observa que en lugar de umbrales estadísticos, existe una palabra clave para
que se dé un movimiento entre niveles: transmisión.
La segunda versión del “three-tier system” fue conocida como el “Covid
Winter Plan”[43]. Esta iniciativa planteaba
que nuevos niveles o tiers iban a ser
aplicados a diferentes partes del país tras la salida de la segunda cuarentena
el 2 de diciembre de 2020 en base a información actualizada. Las decisiones de
movimiento entre los niveles se determinarían según la evolución de cinco
indicadores: casos totales de Covid-19; casos totales de Covid-19 en personas
mayores de 60 años; la velocidad en el incremento de los casos; la tasa de
positividad; y la presión sobre el NHS, medido por la tasa de ocupación de
camas en un momento concreto y en base a proyecciones. A diferencia del primer
three-tier system, el Covid Winter Plan planteaba explícitamente la posibilidad
de mantener cierta flexibilidad para comparar estos indicadores entre sí según
el contexto. Por ejemplo, la capacidad hospitalaria en un área debería
considerarse a la luz de la capacidad en las áreas vecinas y la viabilidad de
trasladar a los/as pacientes. De manera que, argumentaban las autoridades, no
era posible establecer umbrales rígidos para estos indicadores, ya que hacerlo
conduciría a decisiones poco acertadas. Asimismo, y en marcada diferencia con
Argentina, el movimiento entre niveles también se hallaba informado por
consideraciones económicas y prácticas más amplias, como el movimiento
anticipado de individuos entre áreas. Según Matt Hancock, el Ministro de Salud
inglés en ese entonces, los indicadores fueron diseñados para dar al gobierno
una imagen de lo que estaba sucediendo con el virus en cualquier área del país
en función de cómo éstos interactuaban entre sí, proporcionando un marco de
relevancia amplio para la toma de decisiones, evaluaciones y pronósticos. No
obstante, el ministro argumentaba que, dadas estas sensibilidades, se tornaba
improbable establecer umbrales rígidos para su seguimiento[44].
A pesar de que el Covid Winter Plan posee una determinación
más concreta acerca de qué variables van a ser consideradas para poner a las
distintas unidades administrativas en los diferentes niveles del “semáforo
epidemiológico”, la imposibilidad de establecer categorías o límites fijos en
los indicadores estadísticos para definir los niveles de recrudecimiento o
relajación de las medidas adoptadas (en particular el aislamiento social) dio lugar
en Inglaterra, a diferencia de Argentina, a una mayor discrecionalidad
política. Acompañando este proceso, a lo largo de 2020, existieron demandas
para el establecimiento de números o límites concretos y mayor transparencia en
las decisiones. Por ejemplo, la prensa hizo eco de la falta de targets para la relajación de la
cuarentena en lo que concierne a las cinco pruebas, lo cual le daba mayor
margen al gobierno para actuar[45].
Balance provisorio y reflexiones para
una agenda de investigación
Pese
al incremento reciente de estudios y la proliferación de vínculos y redes
académicas, el enfoque comparativo se ha explotado relativamente poco en el
campo de la sociología de la cuantificación. Sin embargo, estamos convencidas
de su potencial, tanto para identificar tendencias generales o reconocer los
múltiples efectos de la extensión global de métricas homogéneas, como para
iluminar las singularidades o los rasgos idiosincráticos de ciertas formas de
manifestación del poder de la cuantificación.
Este
artículo echa luz sobre la amplia circulación de las estadísticas vinculadas al
Covid-19 ‒en particular,
aquellas sobre las muertes ocasionadas‒ y el modo en que
contribuyeron a configurar la experiencia social de la pandemia tanto en
Argentina como en Inglaterra. Como fue sugerido por otros analistas
contemporáneos, resulta difícil separar de manera tajante la generación de un
circuito numérico de la pandemia de la producción de la pandemia como
experiencia colectiva, porque esas cifras contribuyeron a dar sentido al
momento extraordinario vivido en cada uno de los países afectados[46].
En
este sentido, destacamos tres aspectos a considerar. En primer lugar, el
recuento de personas fallecidas se convirtió en parámetro para una comparación
sistemática entre países con consecuencias en la legitimación de las
estrategias seguidas por las autoridades políticas e incidencia en el curso que
adoptó la pandemia globalmente. Los rankings circularon a escala global de
manera de premiar (o castigar) mediáticamente la performance de los estados al
enfrentar la propagación del virus. La mirada puesta en determinados
parámetros, en principio para simplificar el mundo y hacerlo legible, al mismo
tiempo modificó ese mundo. Las
estadísticas se instalaron como principios cognitivos comunes de apreciación (y
de evaluación) de la realidad y de las decisiones gubernamentales; de esa
forma, también contribuyeron a construir la realidad.
En
segundo lugar, la pregunta acerca de cómo se elaboran las estadísticas
vinculadas al Covid-19 nos ha llevado a indagar en la cadena de actores e
instituciones involucradas, en los legados institucionales de cada sistema de
producción de información sanitaria y en los efectos contradictorios que traen
consigo las métricas de la pandemia. En Argentina y en Inglaterra, la
producción de estadísticas sobre el Covid-19 difiere tanto en términos de los
agentes que las producen como en la cantidad y diversidad de métricas
generadas. Mientras que en Inglaterra coexisten diversas instituciones en la
elaboración de estadísticas oficiales que registran datos acerca del nuevo
coronavirus, en Argentina los esfuerzos quedaron centralizados
institucionalmente al mismo tiempo que se apostaba a la autoridad de esos
indicadores como patrones ordenadores de la gestión sanitaria. Asimismo, el
caso inglés es ilustrativo no sólo de cómo se adaptan las cadenas estadísticas
a situaciones inesperadas, sino también de cómo en contextos de crisis e
incertidumbre surgen nuevas maneras de medir. Sería interesante ahondar bastante
más en la raíz y los procesos sociales, políticos y técnicos de esas
innovaciones.
En
tercer lugar, enfatizamos en la utilización de las estadísticas como recurso de
justificación de las decisiones adoptadas por las autoridades políticas para
enfrentar la emergencia sanitaria. En ambos casos analizados, se echó mano de
las estadísticas como evidencias en las que asentar la acción pública. Mientras que en la Argentina
se buscó que las decisiones estuvieran guiadas por parámetros externos a los
actores políticos, en Inglaterra
la gestión de la crisis descansó menos en la búsqueda de mecanismos automáticos
que estrecharan los límites de la discrecionalidad política.
Aunque
este trabajo explora algunas facetas, la sociología de la cuantificación aún
tiene mucho para aportar al análisis de las estadísticas del Covid-19 con el
fin de contribuir al entendimiento de la pandemia en sus múltiples dimensiones.
La agenda de investigación futura es tan amplia que destacaremos aquí apenas
algunas líneas posibles de trabajo. Más allá de las reflexiones que compartimos
en este trabajo, sin duda, la elaboración, circulación y el impacto de los
rankings en este contexto merece más atención. Asimismo, al margen de las
estadísticas de casos, muertes, y hospitalizaciones que circulan regularmente,
¿qué otras estadísticas comenzaron a producir los estados, específicamente en
una región como América Latina o en el mundo, en general? ¿Qué funciones
diversas tuvieron las estadísticas en el diseño de las políticas sanitarias?
¿Cómo cambió su papel a lo largo de los distintos momentos que atravesó la
pandemia? Siguiendo en esta línea, poco ha sido analizado respecto de la
producción de esos números. Ni en la Argentina ni en Inglaterra las
estadísticas disponibles promovieron una lectura de los avances del Covid-19 en
función de las características socio-económicas de las poblaciones que
permitiera poner en primer plano la cuestión de las inequidades sociales y
territoriales que atravesaron la experiencia de la pandemia. ¿Qué sabemos del
número de muertes y de contagios de personas con bajos ingresos o marginados/as
del modelo regular y formal de empleo? ¿Cómo se vieron afectados por la
expansión del virus los grupos más vulnerables o marginalizados, personas “sin
techo”, trabajadores/as precario/as, personas LGTBIQ+, minorías étnicas,
comunidades originarias, inmigrantes, refugiados/as? La estructura cognitiva de
las estadísticas elaboradas en ambos países obturó la posibilidad de
profundizar en características sociales, económicas, culturales o incluso
demográficas más allá de las clasificaciones más básicas o tradicionales. En
este sentido, queda mucho por examinar si se consideran las implicancias de la
información (no)relevada, es decir, si se atiende también a los “silencios” de
las estadísticas oficiales sobre la pandemia.
Respecto
a vigorizar una agenda de indagación comparativa, sería interesante
ahondar en las asimetrías entre países del sur y del norte global. ¿Cómo
interfieren esas brechas que se expresan en términos macroeconómicos y
financieros, políticos, sociales, e incluso sanitarios en la elaboración de las
estadísticas del Covid-19? Asimismo, la contrastación de casos no debería
desatender la dinámica política interna de cada uno de los países para entender
el papel de las estadísticas durante la pandemia, dando cuenta de qué manera
incide el mayor o menor grado de afianzamiento o consolidación de las reglas de
juego democráticas (o su propensión más autoritaria), cómo se ven afectadas la
generación y circulación de estadísticas por la dinámica de disputa o
contradicción política entre oficialismo y oposición, o por el activismo de los
movimientos sociales y la emergencia de prácticas stat-activistas[47].
También sería conveniente integrar al análisis de las métricas que acompañaron
la pandemia otras características de orden estructural, como, por ejemplo, la
situación macroeconómica y financiera en que la pandemia encontró a los países.
Sería pertinente incorporar una comparación de las capacidades estadísticas de
base, acumuladas por los estados nacionales a lo largo de su historia,
disponibles para ser movilizadas a la hora de afrontar la pandemia. Es válido
preguntarnos hasta qué punto el esquema político de división de poderes entre
unidades administrativas (esquemas federales o centralizados de gobierno)
afectaron la producción de estadísticas. Sería interesante también enmarcar las
decisiones de cada estado respecto de la generación de las métricas de la
pandemia en virtud de su inscripción en proceso más o menos afianzados de
integración regional, las exigencias de ajustarse a normativas supranacionales
o a requerimientos de coherencia y armonización estadística.
Por otra parte, la dinámica de la pandemia se
alteró radicalmente con los programas de vacunación masiva, en muchos casos
inéditos en la historia de esas naciones. Al mismo tiempo, reabrió el debate
sobre la eficacia de las vacunas, principalmente en países donde los
movimientos antivacunas están fuertemente arraigados. Por ello, sería
interesante que se exploraran los cambios que se dieron con la emergencia de
las estadísticas acerca del avance de la vacunación ¿Cuál fue la influencia de
estos números en las campañas de vacunación? ¿Cómo se movilizaron
argumentaciones estadísticas ‒sobre muertes y
contagios‒ para convencer a la
población sobre la necesidad de su inoculación? Una dimensión sumamente ligada
a este último interrogante, pero no exclusivamente vinculada a las estadísticas
de vacunación, se relaciona con cómo evolucionó la confianza de la sociedad en
las estadísticas oficiales sobre el Covid-19; en este sentido, sería
interesante estudiar si se generaron polémicas alrededor de esos números. La
cuestión del subregistro de las muertes producidas por la pandemia bajo
sistemas de salud colapsados y sus consecuencias políticas y sociales merece
ser incorporada también a esta agenda.
Por
último, la literatura sobre las formas de la cuantificación en el mundo
contemporáneo viene señalando que la descentralización de la producción de
números es una de las características salientes del régimen neoliberal a
diferencia de etapas anteriores (desde el estado liberal “clásico” al estado
keynesiano, pasando por el estado providencia, si seguimos el esquema de las
formas de articulación entre el estado, el mercado y las estadísticas propuesto
por Alain Desrosières[48]).
En los últimos años, y dados los cambios tecnológicos que habilitaron nuevas
prácticas, asistimos a una diversificación de los productores de estadísticas,
rankings e indicadores, con agentes privados, organizaciones no gubernamentales
u organizaciones supranacionales ganando progresivamente terreno en la
gobernanza neoliberal[49].
Dado este escenario, sería promisorio que se analizara en qué medida la
pandemia vino a reafirmar o contrarrestar esa tendencia; en otras palabras,
cómo impactó la pandemia en la trama de posiciones relativas del estado como
productor central de números vis-a-vis otros productores alternativos que
venían desafiando su autoridad. Buscar respuestas a todos estos interrogantes y
ahondar en comparaciones internacionales nos ayudarían a entender mejor la
pandemia del Covid-19.