<strong>de</strong> política produce datos numéricos para <strong>de</strong>mostrar que su punto <strong>de</strong> vista es imparcialmenteverídico y correcto. Desafortunadamente, muchos usuarios <strong>de</strong> datos cuantitativos (gestores <strong>de</strong>políticas, jueces y el público en general) carecen <strong>de</strong> la experiencia y la formación para po<strong>de</strong>rdistinguir qué lado produce investigaciones responsables (si es que alguno lo hace). Que esteproblema sea o no superable en el contexto <strong>de</strong>l <strong>de</strong>bate público y la memoria histórica <strong>de</strong>pen<strong>de</strong><strong>de</strong> la transparencia <strong>de</strong>l método estadístico utilizado, así como <strong>de</strong> la voluntad <strong>de</strong> los usuarios <strong>de</strong>la evi<strong>de</strong>ncia cuantitativa <strong>de</strong> educarse a sí mismos.Sobre la Metodología <strong>de</strong> Estimación por Sistemas MúltiplesLa estimación por sistemas múltiples (ESM) es una técnica clave en la estadística <strong>de</strong>mográfica.Tiene sus raíces en los censos <strong>de</strong> individuos vivos, incluyendo las poblaciones <strong>de</strong> fauna y flora(Amstrup et al., 2005) y las estadísticas nacionales vitales en la India y los Estados Unidos (ver,por ejemplo, Chandra Sekar y Deming 1949, Bishop, Fienberg, y Holland 1975). Se conocenotras aplicaciones <strong>de</strong> la ESM, como las técnicas <strong>de</strong> “capture-recaptura” o “recaptura múltiple”.El conteo <strong>de</strong> poblaciones <strong>de</strong>sconocidas <strong>de</strong> fauna, flora o seres humanos es un equivalente alconteo <strong>de</strong> “poblaciones” <strong>de</strong>sconocidas <strong>de</strong> otros tipos, incluyendo las violaciones <strong>de</strong> los <strong>de</strong>rechoshumanos tales como la <strong>de</strong>saparición. Adicionalmente, la ESM ofrece la ventaja <strong>de</strong> po<strong>de</strong>r controlarlas correlaciones que pueda haber entre listas. Es <strong>de</strong>cir, pue<strong>de</strong>n haber algunas listas diferentesen el conjunto <strong>de</strong> listas disponibles para la ESM, pero no necesariamente in<strong>de</strong>pendientes. Porejemplo, si cada vez que una ONG recibe una <strong>de</strong>nuncia le recomienda al <strong>de</strong>nunciante ir a laFiscalía, muchos <strong>de</strong> los casos conocidos por la Fiscalía “<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>n” <strong>de</strong> lo que conoció la ONG.Los mo<strong>de</strong>los estadísticos usados en la ESM permiten conocer y controlar esta <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ncia parano sesgar la estimación. De la misma manera como algunos grupos <strong>de</strong> personas tienen menorposibilidad <strong>de</strong> llenar un formulario <strong>de</strong> censo, algunos grupos <strong>de</strong> violaciones tienen menorposibilidad <strong>de</strong> ser <strong>de</strong>nunciados, y cualquier método <strong>de</strong> conteo <strong>de</strong> violaciones <strong>de</strong> <strong>de</strong>rechoshumanos <strong>de</strong>be tomar este hecho en consi<strong>de</strong>ración. Sin discutir los <strong>de</strong>talles técnicos <strong>de</strong>l proceso(para acce<strong>de</strong>r a esta información, ver Guzmán et al., 2007), es importante enten<strong>de</strong>r cómo laESM utiliza la evi<strong>de</strong>ncia <strong>de</strong> traslapes entre casos registrados en fuentes in<strong>de</strong>pendientes pararealizar la estimación <strong>de</strong> los casos no reportados.En términos generales, la ESM es un proceso exactamente igual a todo otro tipo <strong>de</strong> <strong>de</strong>ducciónestadística: utiliza la información que se observa para hacer generalizaciones sobre una poblaciónque no se observa. Para ser más precisos, la intuición <strong>de</strong>trás <strong>de</strong> la ESM se parece a un diagrama<strong>de</strong> Venn. Po<strong>de</strong>mos <strong>de</strong>scribir la ESM como un proceso en que se utiliza la posición relativa <strong>de</strong>una lista A, una lista B y una lista C para <strong>de</strong>cir algo sobre el universo en que se encuentran loscasos en las listas A, B y C. En este ejemplo, A, B y C son listas <strong>de</strong> casos documentados, y eluniverso consiste <strong>de</strong> todos los casos (por ejemplo, <strong>de</strong> <strong>de</strong>saparición), incluyendo A, B, C y loscasos <strong>de</strong>sconocidos/no registrados.Casanare: exhumando el genocidioSi A, B y C se traslapan casi completamente, entonces el espacio es muy restringido; no haymucho más que A, B y C en el espacio:144
Si, por el contrario, existe muy poco traslape entre ellos, entonces A, B y C comparten un espaciomuy amplio:Esta analogía es inexacta, pero reproduce la intuición <strong>de</strong> la ESM: cuando los traslapes son másgran<strong>de</strong>s, y especialmente cuando hay muchos casos captados en común por los tres sistemas<strong>de</strong> datos, es poco probable que la población total (el “espacio”) sea mucho más gran<strong>de</strong> que A,B y C; así, es probable que el número <strong>de</strong> casos no registrados sea reducido. Por el contrario,cuando los traslapes son pequeños, <strong>de</strong>ducimos que A, B y C son muestras <strong>de</strong> una poblaciónmás numerosa y por en<strong>de</strong> que es probable que el número <strong>de</strong> casos sea más gran<strong>de</strong>.Esencialmente la ESM es un mo<strong>de</strong>lo estadístico <strong>de</strong>l proceso <strong>de</strong> selección para la inclusión en unalista. Otra manera <strong>de</strong> imaginarse la selección para la inclusión en una lista es consi<strong>de</strong>rar, porejemplo, seleccionar pelotas numeradas sacándolas <strong>de</strong> un frasco. En este ejemplo una persona(“A”) selecciona unas cuantas pelotas, anota los números escritos en esas pelotas y las <strong>de</strong>vuelve.La siguiente persona (“B”) también selecciona unas cuantas pelotas, anota los números quetienen las pelotas y las <strong>de</strong>vuelve. La tercera persona, C, hace lo mismo. Si la cantidad <strong>de</strong>pelotas seleccionadas por A, B y C es pequeña con respecto al número total <strong>de</strong> pelotas en elfrasco, entonces más tar<strong>de</strong> - cuando comparen los números en las pelotas que seleccionaron- lo probable es las pelotas sacadas en común (el traslape) sea pequeño. Si, por el contrario,la cantidad <strong>de</strong> pelotas seleccionadas por A, B y C es gran<strong>de</strong> con relación al total <strong>de</strong> pelotasen el frasco, entonces seleccionarán muchas <strong>de</strong> las mismas pelotas. Con suficiente tiempo, laspersonas A, B y C podrían usar el número <strong>de</strong> pelotas que sacaron en común (los traslapadas)para estimar el probable número total <strong>de</strong> pelotas en el frasco.La anterior analogía le pue<strong>de</strong> resultar conocida a cualquiera que haya estudiado las leyes <strong>de</strong> laprobabilidad. Des<strong>de</strong> luego, la ESM es más complicada que los cálculos simples <strong>de</strong> probabilidad,pues controla la no aleatoriedad <strong>de</strong> la selección para la inclusión en una lista. Guzmán etal. (2007) controlan la no aleatoriedad mo<strong>de</strong>lando las <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ncias entre sistemas <strong>de</strong> datosusando la regresión <strong>de</strong> Poisson, una técnica en la que la variable <strong>de</strong> respuesta es el número <strong>de</strong>casos que contiene una combinación específica <strong>de</strong> listas (por ejemplo, las listas A y C, pero no lalista B) y las variables explicativas son los números <strong>de</strong> casos en otras combinaciones <strong>de</strong> listas.Son posibles siete mo<strong>de</strong>los con esta técnica; <strong>de</strong> manera importante, Guzmán et al. optanpor dar cuenta explícitamente <strong>de</strong> la incertidumbre en la selección <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los al calcular susestimaciones utilizando una técnica conocida como Bayesian Mo<strong>de</strong>l Averaging (BMA en inglés;ver Raftery 1995 y la discusión <strong>de</strong> su aplicación por los autores en Guzmán et al. 2007). Aunquelos intervalos <strong>de</strong> confianza que resultan son ligeramente más amplios <strong>de</strong> lo que se esperaría<strong>de</strong> una regresión <strong>de</strong> Poisson tradicional, tienen la ventaja <strong>de</strong> dar cuenta más plenamente <strong>de</strong> laincertidumbre que resulta la selección <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo.Cinep • Cospacc145
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