Por qué las políticas basadas en evidencia están sobrevaloradas

Hace tres años, Estados Unidos declaró el fin de la emergencia por la pandemia, y el país respiró aliviado. Usted, querido lector, probablemente ya haya archivado todo el asunto. Lo siento, pero yo no consigo dejarlo ir, y leer el excelente “In Covid’s Wake” de Macedo y Lee de regreso de Irlanda la semana pasada me recordó por qué. El virus, por supuesto, no fue culpa de ninguno de nosotros en particular.¹ Pero cómo razonamos sobre él como sociedad democrática sí fue culpa nuestra, sin duda alguna. Los llamados expertos pasaron años diciéndonos al resto que “siguiéramos la ciencia”, para luego reclamar una certeza que la ciencia nunca les dio, disfrazar juicios de valor de juicios técnicos, contar un sinfín de nobles mentiras por nuestro propio bien y desestimar todo costo que cayera fuera de su propia y estrecha especialidad. Nos ahogábamos en datos, pero lo que nos faltaba era juicio honesto.

Esta mentalidad refleja del “basado en evidencia” no es solo cosa de la pandemia, y aparece allá donde tratamos un tipo de dato como el único que cuenta. En 2018, una de las principales revistas médicas publicó un ensayo controlado aleatorizado (ECA) que concluía que los paracaídas no servían para nada a la hora de prevenir la muerte o las lesiones cuando la gente saltaba de una aeronave. El truco era que los aviones estaban estacionados en tierra, y la altura media del salto era de alrededor de medio metro. Todo el estudio, por supuesto, era una broma. Los autores no estaban en contra de los experimentos como tales, sino que se burlaban del reflejo común entre sus colegas que trata los ECA como la única forma respetable de conocimiento, incluso sobre una afirmación que uno podría comprobar mirando por la ventanilla de un avión.²

He dedicado buena parte de mi vida profesional a aportar y a pedir mejor evidencia en los debates sobre inmigración, por lo general para la callada exasperación de la gente de mi propio bando, así que no voy a empezar ahora a despreciar los datos y a actuar a base de “vibras”. Una buena formulación de políticas sí necesita evidencia, análisis de costo-beneficio y un cuidadoso razonamiento contrafáctico. Pero también necesita humildad y mejor juicio sobre qué tipo de evidencia puede de verdad exigir una pregunta dada, si es que exige alguna.

Hay algunas políticas tan obviamente buenas que no deberíamos necesitar un estudio perfecto para probarlas, como permitir legalmente más vivienda donde la demanda es alta, mantener en funcionamiento una energía fiable y baja en carbono cuando el sustituto son los combustibles fósiles, o aumentar las visas para el mejor talento extranjero que todos dicen querer. Las personas razonables pueden discutir sobre los detalles y las disyuntivas. Pero en preguntas como estas, los argumentos para actuar no dependen de un ECA perfecto, y la carga de la prueba no debería ser infinita.

También hay políticas tan obviamente malas que no deberíamos necesitar un estudio para detenerlas, como las prohibiciones de trabajar para los solicitantes de asilo. En serio, no se necesita un ensayo aleatorizado, ni evidencia dura de ningún tipo, para predecir qué ocurre cuando se le prohíbe trabajar a un adulto dispuesto a hacerlo y atrapado en un limbo legal, se paga para alojarlo en su lugar y luego se señala su ociosidad como prueba de que el sistema está roto. La mayoría de las decisiones más difíciles en materia de políticas se parecen más a esto que a algún gran misterio que requiera un experimento bien diseñado.

Qué significa de verdad “evidencia”

Un peldaño por debajo del paracaídas está el hilo dental. A mí personalmente no me gusta usarlo, pero la mayoría probablemente notamos la diferencia tras sacar con el hilo los restos de una comida copiosa, y nuestros dentistas pueden verla en la siguiente limpieza. Y, sin embargo, cuando algunos periodistas se aferraron a una revisión que encontraba poca evidencia aleatorizada de alta calidad sobre el hilo dental, una tanda de titulares anunció que no había evidencia alguna de que funcionara. Como señala la historiadora de la ciencia Naomi Oreskes, eso era una mala lectura. Deberíamos ser “de mente amplia respecto a la evidencia”, sostiene ella, contando la experiencia profesional y la observación corriente, sobre todo allí donde un ensayo limpio de largo plazo resulta impracticable o nunca llegará a financiarse.

La misma confusión, aunque con riesgos mucho mayores, recorrió la pandemia de la COVID. En su reciente (y muy recomendable) libro sobre el tema, Stephen Macedo y Frances Lee plantean una tesis sorprendente: buena parte del conocimiento pertinente sobre cómo lidiar con una pandemia respiratoria ya estaba ahí, pero los gobiernos de todo Occidente lo dejaron en gran medida de lado. Antes de 2020, los planes dominantes de preparación ante pandemias eran escépticos respecto a medidas drásticas como los confinamientos y los cierres prolongados de escuelas, advirtiendo de que la evidencia a su favor era débil y de que los costos humanos y económicos eran altos. En el pánico de principios de 2020, esos gobiernos descartaron esa orientación casi de la noche a la mañana y luego proyectaron una confianza que la ciencia nunca respaldó.

Ayuda ordenar las cosas según el tipo de retroalimentación que dan, y con qué fin. Un paracaídas da la más simple: el beneficio de seguir vivo es inmediato, individual e imposible de pasar por alto, de modo que un ensayo solo confirmaría lo que cualquiera ya puede ver. Un fármaco o una vacuna nuevos dan lo contrario: los beneficios y los costos pueden ser genuinos, pero también son mucho más diversos y a menudo invisibles. La infección que nunca llega es fácil de confundir con la suerte o con que el cuerpo se cura por sí solo, que es exactamente por lo que un ensayo aleatorizado con placebos resulta esencial y por lo que la medicina moderna funciona a partir de ellos.

La mayoría de las políticas públicas se sitúan en un punto intermedio. Por lo general se puede saber si una política apunta hacia la ganancia o hacia la pérdida mucho antes de poder ponerle una cifra limpia, y los efectos recorren a la vez los mercados laborales, los precios y la política, de modo que ningún ensayo aislado puede aislarlos, y a menudo no se puede realizar ninguno. Pero no se puede zanjar solo con mirar, como se hace con un paracaídas, ni se puede zanjar con un experimento limpio, como se hace con un fármaco. Lo que queda es el juicio basado en la evidencia acumulada, las comparaciones entre lugares y épocas y un razonamiento honesto de costo-beneficio bajo incertidumbre, todo ello expuesto abiertamente en lugar de disfrazado de ciencia ya resuelta.

Otra víctima de nuestra política refleja del “basado en evidencia” tal como existe en realidad es la pregunta previa de qué cuenta siquiera como evidencia pertinente, y de quién decide qué experiencia importa. Aquí, Macedo y Lee son demoledores. Como documentan, a un grupo nicho de expertos en salud pública y enfermedades infecciosas se le trató de pronto como la única autoridad legítima sobre una crisis que tocaba cada parte de la vida, y su enfoque era estrecho por diseño: fijado en minimizar las infecciones, empujaba casi cualquier otro efecto, tanto económico como no económico, fuera de la mesa como asunto de otro departamento.

Francis Collins, que dirigía los National Institutes of Health, admitió que la “mentalidad de salud pública” que él compartía lo llevó a “atribuir un valor infinito a detener la enfermedad” y “un valor cero a si esto de hecho trastorna por completo la vida de la gente, arruina la economía y mantiene a muchos niños fuera de la escuela”. En Gran Bretaña, el director médico, Chris Whitty, le dijo a la investigación oficial sobre la COVID que añadir expertos económicos o sociales al grupo asesor del gobierno lo habría hecho demasiado “difícil de manejar”. Detener el virus se convirtió en el único objetivo que contaba como seguir la ciencia, y los costos que toda política honesta tiene que sopesar quedaron descartados por estar fuera de alcance.

Los economistas ya tuvieron esta pelea

Los economistas del desarrollo llevan 20 años discutiendo sobre esto. La “revolución de la credibilidad” le enseñó a las ciencias sociales a desconfiar de las afirmaciones causales descuidadas y a valorar la identificación, lo cual fue un avance genuino. Pero el economista Lant Pritchett sostiene que algunos de sus adalides hicieron luego un truco extraño: tras haber exigido la evidencia más rigurosa posible para una estimación acotada dentro de un artículo, se daban la vuelta y aceptaban afirmaciones amplias, a nivel de sistema, construidas sobre esas estimaciones “con completa y total credulidad”. Él lo llama la revolución de la credulidad. Un experimento puede ser internamente impecable y aun así decirte casi nada sobre si un programa funcionará a escala nacional en otro país.

La queja proviene del centro mismo del campo. Angus Deaton y Nancy Cartwright, que difícilmente son enemigos de la cuantificación, sostienen que los ensayos aleatorizados solo se ganan su lugar “como parte de un programa acumulativo” junto a la teoría y el mecanismo. Exigir validez externa a partir de un solo ensayo “espera demasiado de un ECA al tiempo que infravalora su aportación”.

Pritchett ofrece una prueba del olfato más franca para su propio campo del crecimiento económico: si los países ricos no tienen más de algún factor de moda que los pobres, deberíamos sospechar de las afirmaciones de que ese factor explica el desarrollo. Ningún país ha realizado jamás un ensayo aleatorizado en su camino hacia la riqueza. Polonia no salió del comunismo y entró en la prosperidad por un experimento bien gestionado de transferencias de efectivo; lo hizo a través de cambios desordenados y a gran escala en los mercados, las instituciones y la política que ningún ensayo podría haber puesto a prueba de antemano. El método debería ajustarse a la pregunta. Cuando no lo hace, más rigor sobre la pregunta equivocada no es más que una forma más costosa de errar el blanco con confianza.

Cuándo el ensayo se gana su lugar

No me malinterprete: me gustan mis ECA y yo mismo he realizado algunos. Los estudios aleatorizados son esenciales cuando la intuición se adelanta al conocimiento. El mejor argumento para un ensayo es la imagen invertida del paracaídas: a veces la respuesta no es en absoluto obvia, la intuición que casi todos comparten resulta estar equivocada, y la única manera de averiguarlo es realizar el experimento y pagar su costo. Cuando no se puede ver el efecto de inmediato con solo mirar, hay que medirlo sin falta con cuidado y de forma sistemática.

Las transferencias de efectivo en los países ricos pueden ser un ejemplo interesante aquí. En los países pobres, la evidencia de que entregarle dinero a la gente mejora su vida es tan sólida como pueda llegar a serlo en las ciencias sociales, con estudios aleatorizados que encuentran grandes mejoras en los ingresos, los activos, la seguridad alimentaria e incluso una menor mortalidad infantil. Cuando los economistas propusieron por primera vez simplemente entregarle efectivo a la gente pobre, la preocupación era que lo malgastara en alcohol y otras tentaciones, razón por la cual la ayuda venía tan a menudo en forma de alimentos o de efectivo con condiciones. Los ensayos encontraron que esa preocupación carecía en gran medida de fundamento: a lo largo de decenas de estudios, el efectivo no aumentó el gasto en alcohol o tabaco y a menudo lo redujo, porque las personas en situación de pobreza resultan ser buenos jueces de lo que necesitan.

Ahora bien, dado que cada vez es más obvio para más gente que las transferencias de efectivo claramente funcionan, uno podría suponer que la misma lógica se traslada a un país rico: si le das a un estadounidense con dificultades unos cientos de dólares al mes, su vida mejora de forma medible. Al menos eso sí parecía obvio para los investigadores que creían en ello. Pero entonces realizaron los ensayos.

Como detalla Kelsey Piper, una tanda de cuidadosos estudios estadounidenses, incluido un experimento de OpenResearch que le dio a la gente 1.000 dólares al mes durante tres años, no encontró ninguna mejora sostenida en la salud, el empleo, el estrés ni los resultados de los niños. Piper, que partió esperando que el efectivo ayudara más, calificó la evidencia de “impactante”. Los hallazgos de los países en desarrollo eran sólidos, pero no se trasladaron limpiamente a este contexto, que es exactamente ese problema de validez externa que tanto preocupaba a Angus Deaton. Aquí el ensayo se ganó cada dólar que costó, porque lo que estaba en juego era importante, la intuición era fuerte, pero al final estaba equivocada. El problema, por supuesto, es distinguir un paracaídas de un ensayo médico antes de decidir si vale la pena realizar el estudio.

Incluso entonces, la herramienta adecuada no siempre es un experimento, y a veces no está disponible en absoluto. Algunas de las cosas más importantes que sabemos descansan más en la teoría y el modelado que en cualquier ensayo aislado. Nadie ha realizado, ni podría realizar, un estudio aleatorizado sobre si un país debería abrirse al libre comercio. Aquí el argumento descansa en la teoría de la ventaja comparativa, desarrollada hace dos siglos y refinada por montañas de evidencia no experimental desde entonces. Nadie asignó al azar a las naciones a la democracia y a la dictadura para averiguar cuál produce mejores vidas. Razonamos sobre preguntas como estas a partir de la teoría y los valores, y nos apoyamos en experimentos mentales y modelos formales, esa clase de simulaciones computacionales y mentales que los científicos sociales construyen precisamente porque algunas preguntas nunca podrán someterse a una prueba experimental.

Cuando todos se equivocan a la vez

No soy en absoluto un experto en la pandemia. Pero es un caso muy importante que aún hoy moldea para peor la confianza pública. Ya vimos la incertidumbre en la evidencia. Pero el fracaso más profundo fue la negativa a admitirla. Las autoridades de todos los niveles repetían sin cesar que “sabemos lo que funciona contra la COVID-19”, como documentan Macedo y Lee, “incluso a medida que se hacía cada vez más evidente que los responsables de las políticas improvisaban y, de hecho, no sabían con certeza qué funcionaba”. Se reclamaba certeza allí donde no existía. La ciencia puede decirte qué es probable que haga una política. Pero no puede decirte qué deberías valorar, y fingir lo contrario gasta la credibilidad que necesitas la próxima vez.

Los críticos a menudo cometían el error de imagen invertida, tratando la ausencia de un ensayo limpio como prueba de que una medida no valía nada, que es el error del hilo dental ampliado a una emergencia nacional. Macedo y Lee reprochan ambos reflejos a la vez: fue un error, escriben, “burlarse de los escépticos de las mascarillas y censurarlos, tanto como insistir con certeza en que las mascarillas no funcionan”. Y bajo todos los gritos se hallaba la disyuntiva que nadie quería nombrar. Los estudios sobre el uso de mascarillas medían “solo un lado de la ecuación”, señalan, y no decían “nada sobre los costos del uso de mascarillas para el aprendizaje, la comunicación, la socialización y el bienestar psicológico de los niños”, mientras que los cierres de escuelas “perjudicaron más a los niños pobres”. Lo que ambos errores comparten es la negativa a decir lo honesto: la evidencia era incompleta, y las decisiones imponían costos cuantiosos sobre personas que nunca llegaron a votar.

El fracaso del “sigan la ciencia” tomó un desacuerdo sobre valores, sobre cuánto peso poner en la escolarización de los jóvenes frente a la seguridad de los mayores, en la libertad frente a la cautela, y lo disfrazó de una disputa técnica que los datos ya habían zanjado. La inmigración funciona constantemente con esta misma maniobra. Buena parte de lo que parece un argumento sobre evidencia es en realidad un argumento sobre qué le debe un gobierno a sus propios ciudadanos frente a lo que les debe a los extranjeros. Ningún experimento puede decirte cuánto sopesar los salarios de un ciudadano frente a la seguridad de un desconocido, o si una sociedad más diversa es mejor que una más cohesionada.

Todas estas son preguntas de valor, y si la gente simplemente no quiere cierto resultado, como una sociedad más diversa, ninguna estimación limpia de que una política lo produciría les hará cambiar de opinión. Lo he planteado con detalle: lo más útil que puede hacer aquí la evidencia es disciplinar un argumento sobre valores al decirnos qué costará y producirá una política dada. No puede hacer desaparecer el argumento sobre valores, y reformular un conflicto de valores como uno científico en su mayor parte solo oculta aquello por lo que la gente está peleando.

Dan Williams plantea un punto estrechamente relacionado en su nuevo ensayo sobre cómo las tribus políticas construyen realidades rivales. El desacuerdo político a menudo discurre a través de sistemas rivales de interpretación que deciden qué hechos importan, qué cuenta como representativo y quién encaja en la historia como víctima, villano o héroe. Por eso las apelaciones a “la evidencia” decepcionan tan a menudo. La pelea es en parte sobre los hechos, pero también sobre el marco que le dice a la gente qué significan esos hechos.

Beneficios demostrables

Ningún ensayo aleatorizado te dirá tampoco nunca todo lo que querrías saber sobre admitir a un trabajador productivo y cualificado que paga impuestos, cubre una escasez documentada, funda una empresa o atiende a pacientes en un pueblo que no logra reclutar a un médico. Aquí la retroalimentación discurre a través de una variedad de instituciones, y no se puede mantener fijo el resto del mundo mientras se gira la perilla. Y, sin embargo, la dirección básica no es en absoluto un misterio. Un responsable de las políticas que sopese si encauzar a más científicos elegibles a través de una visa especializada o despejar un atasco innecesario de trabajadores cualificados nunca tendrá evidencia experimental limpia que zanje toda la cuestión, y esperar a tenerla solo significa dejar que persista un mal estado por defecto.

Por eso la inmigración cualificada es tan popular: sus beneficios son intuitivos y visibles sin que nadie tenga que leer un artículo de econometría. Cerca del 80 por ciento de los votantes estadounidenses respalda la inmigración altamente cualificada a través de las líneas partidistas, y los responsables de las políticas que quisieran actuar sobre eso podrían agilizar mañana mismo la visa O-1A sin tope para trabajadores de capacidad extraordinaria, sin una sola ley nueva. Esto es lo que quiero decir con demostrablemente beneficioso: una política cuya contribución al país la gente común puede ver en términos prácticos, sirviendo de manera explícita y directa al interés nacional. El encuadre persuasivo ya viene incorporado en la propia política, de modo que no se necesita una campaña para explicarlo.

Pero fijar la política migratoria, por supuesto, no es lo mismo que elegir paracaídas. “Un trabajador cualificado que paga impuestos y cubre una escasez documentada es un activo para el país” es una afirmación tan cercana a la saturación observacional como pueden serlo los hechos sociales. “Esta reforma concreta de visas producirá ese beneficio en esta magnitud concreta” es una pregunta empírica genuina que sí necesita identificación, y es el tipo de cosa que mis colegas se pasan carreras enteras intentando estimar. Tratar la segunda afirmación como si fuera tan evidente como la primera es el mismo error del que se burlaban los autores del estudio del paracaídas, solo que apuntado en una dirección más amistosa. Como he argumentado antes, “la inmigración” en abstracto no tiene un efecto limpio esperando a ser descubierto; las políticas específicas que admiten a personas específicas bajo reglas específicas sí lo tienen.

No todo beneficio visible es tan espinoso como la inmigración. Ya que estábamos hablando del hilo dental, consideremos… la idea de un retrete japonés. Solo hace falta usar un washlet con asiento calefactado una o dos veces para saber que supera lo que ofrecen la mayoría de los baños corrientes, y nadie necesita un ensayo aleatorizado que mida la limpieza o la satisfacción para zanjar el asunto, como Noah Smith acaba de argumentar. Yo también me compré uno hace poco tras pasar un tiempo en Japón y tengo opiniones.³ Tengo bastante confianza en que instalar washlets a gran escala, en hoteles y aeropuertos, sería una buena política para muchas instituciones estadounidenses, y la misma seguridad de que no necesita estar basada en evidencia en ningún sentido serio. El obstáculo aquí no es una escasez de evidencia. Son nuestros hábitos culturales, los códigos de construcción y el cableado eléctrico para el que la mayoría de los baños estadounidenses nunca fueron diseñados.

Daños demostrables

La misma lógica funciona a la inversa, y produce lo que quizá sea la política migratoria más autodestructiva del mundo rico: la prohibición de que los solicitantes de asilo trabajen mientras se procesan sus solicitudes. En muchos países, esa exclusión dura medio año o más, y en la práctica puede prolongarse mucho más.

Antes de considerar nada de la política, pensemos en lo que esto le hace a una persona. Un gobierno acepta una solicitud de asilo para su consideración, paga para alojar al solicitante y luego le prohíbe la única actividad que le permitiría mantenerse, construir un historial y empezar a pertenecer, que es el trabajo. Meses de ociosidad forzada agotan los ahorros, erosionan las habilidades y corroen los hábitos y la confianza que hacen empleable a alguien, y el daño dura años más que la prohibición. No se necesita un instrumento ingenioso, ni un ensayo aleatorizado, para ver que este es un mal trato.

Luego está la espinosa política del asunto. La prohibición fabrica la imagen exacta que los políticos antiinmigración señalan como prueba de que el sistema está roto: recién llegados aptos físicamente ociosos en hoteles pagados por los contribuyentes, o vendiendo fruta en los semáforos porque la economía formal está cerrada para ellos. Esa dependencia visible puede agriar a los votantes respecto a la inmigración en general, incluidas las vías cualificadas que de lo contrario les gustan.

Cada vez que sostengo que la política migratoria tiene que ser intuitivamente beneficiosa para seguir siendo popular, alguien pregunta cómo sería siquiera una política proinmigración no beneficiosa. Así es como se ve, y ninguna cantidad de evidencia agregada sobre la contribución fiscal a largo plazo de los refugiados hará que un votante deje de ver el desorden visible de la crisis del asilo en las calles. El arreglo honesto es una política que deje de generar el fracaso visible desde un principio.

Contra el teatro de la evidencia

Ayuda ver por qué la versión maximalista de las políticas basadas en evidencia sigue decepcionando a sus adalides. Apostar todas las fichas a “la ciencia”, y deferir a aquello en lo que los expertos coinciden por ahora, aun así no entrega una política, porque las preguntas más difíciles no son las que la ciencia fue construida para responder. Macedo y Lee lo plantean para la COVID: los científicos, escriben, “con sus estrechas bases de experticia, no deberían formular políticas”, porque las decisiones giran en torno a valores y disyuntivas que ningún estudio puede sopesar. La misma brecha aparece en el clima, donde el economista Matt Burgess sostiene que los encuadres ruidosos, el de “no es para tanto” y el de “amenaza existencial”, están probablemente equivocados ambos, y que una política responsable tiene que sopesar disyuntivas y juzgar qué escenarios son plausibles, algo que ninguna apelación al consenso puede zanjar. Y aparece en la inmigración, donde “la evidencia” es invocada por ambos bandos para zanjar lo que en el fondo es una pelea sobre lo que nos debemos unos a otros.

Entonces, ¿cómo se ve esto en la práctica, para alguien que quiere tomarse en serio la evidencia sin esconderse detrás de ella? Las siguientes preguntas ayudan:

¿Qué tipo de afirmación está realmente sobre la mesa: una empírica que los datos pueden zanjar o una normativa que ninguna regresión resolverá jamás?

¿Qué tipo de retroalimentación produce la política, y sería siquiera válido y estaría disponible un estudio limpio antes de que la decisión tenga que tomarse?

Y ¿cuánto cuesta reunir la evidencia, cuánto cuesta esperar, y quién paga por la demora?

Cuando el mecanismo es claro y fuerte, el inconveniente es reversible y quienes se beneficiarían no pueden permitirse esperar, la jugada honesta es actuar ya y seguir estudiando sobre la marcha. Y cuando el desacuerdo es en el fondo sobre valores, los expertos deberían decirlo, en lugar de lavarlo a través de “la ciencia”.

De las políticas basadas en evidencia al juicio democrático honesto

Todo estudio tiene un precio, y también lo tiene toda demora. El escritor Jeremiah Johnson nombró hace poco un modo de fracaso que llama la tiranía del caso extremo en un artículo en The Argument, donde cualquier daño concebible a cualquiera, por raro que sea, se convierte en una razón para que nadie actúe, y la exigencia de un estudio más es uno de sus instrumentos favoritos. Esa exigencia casi nunca cae de forma pareja: la vara sube para la reforma que a alguien le disgusta y desaparece para el statu quo, que por lo general no descansa en ningún ensayo en absoluto.

Una exigencia aislada de rigor, dirigida solo a la conclusión a la que preferirías no llegar, es una de las maneras más efectivas de bloquear la acción mientras se aparenta una admirable cautela respecto a la evidencia. Realizar un ensayo significa gastar dinero, quemar tiempo y a veces negarle una política prometedora a la gente del grupo de control, mientras que cada mes que se pasa esperando es un mes que la regla actual sigue en vigor. Por lo general se puede sopesar esto de manera informal: nadie necesita un ensayo aleatorizado para ver que pagarle a la gente para que se quede sin hacer nada, como hacen las prohibiciones de asilo, y luego resentirla por ello, es un mal trato.

La disciplina que mantiene honesto todo esto es la disposición a decir qué te haría cambiar de opinión. Si afirmo que la prohibición de trabajar a los solicitantes de asilo es obviamente indefendible, les debo las condiciones bajo las cuales abandonaría la afirmación: evidencia sólida de que disuade las solicitudes fraudulentas a una escala que valga años de ingresos perdidos e integración retrasada para personas que de lo contrario trabajarían. No he visto esa evidencia, pero la miraría con sinceridad. Nombrar el hallazgo que te haría cambiar es lo que separa un juicio meditado de uno conveniente, y es una prueba que los más ruidosos exigentes de “políticas basadas en evidencia” demasiado rara vez se aplican a sí mismos.

No me malinterprete: nada de esto es una licencia para las vibras. El estudio del paracaídas resulta gracioso porque obviamente nadie necesita un ensayo aleatorizado a gran altura, pero la mayoría de las decisiones que importan se parecen menos a un paracaídas y más a nuestro sistema migratorio: la evidencia es parcial y la retroalimentación es lenta o invisible. La evidencia es indispensable para esas decisiones. Pero aun así no puede tomar el juicio difícil en tu lugar, y un buen juicio no sobrevivirá mucho tiempo en una democracia a menos que la política que lo respalda pueda mostrar su valor en el mundo en el que de verdad viven los ciudadanos comunes de cualquier inclinación política.