Selección interesada de cifras (cherry picking)

Qué es

La selección interesada de cifras —cherry picking, "elegir las cerezas" del árbol y dejar las verdes colgando— consiste en escoger, dentro de un conjunto de datos verdaderos, exactamente aquellos que sostienen una conclusión ya decidida, y callar el resto. Su rasgo distintivo, y la razón de que sea tan difícil de rebatir en vivo, es que no requiere mentir: cada número citado puede resistir una verificación individual. El engaño vive en lo omitido, y por eso sobrevive intacto a cualquier fact-checking que se limite a preguntar "¿es cierta la cifra?".

Conviene pensarla como el uso indebido de los grados de libertad que tiene quien presenta un dato. Son cuatro, y ninguno es exótico:

• El punto de partida. Medir desde el piso infla cualquier recuperación. "La actividad creció 12% desde 2020" es literalmente cierto y no informa nada: el trabajo lo hace el efecto base, no el desempeño. El caso simétrico —elegir como referencia un peak irrepetible para declarar un desplome— es igual de barato.
• El indicador. IPC total o IPC sin volátiles; desempleo abierto o tasa de participación; IMACEC total o IMACEC no minero; salario promedio o mediano. Cada par mide algo real, y en un mes cualquiera pueden apuntar en direcciones opuestas. Elegir después de mirar es elegir el resultado.
• La transformación. Variación en doce meses, mensual desestacionalizada, anualizada; nivel o tasa; total o per cápita. La misma serie admite media docena de lecturas, y algunas están de fiesta mientras otras están de luto.
• La unidad de recuento. Contar insumos (proyectos aprobados, presupuesto asignado, reuniones sostenidas) en vez de resultados (inversión ejecutada, empleos creados). Es la variante más elegante, porque el numerito es impecable y aun así no mide lo que se está afirmando.

La versión académica del problema tiene nombre desde hace décadas. Leamer (1983) llamó specification search a la práctica de probar decenas de especificaciones econométricas y reportar solo la que funcionó, sin declarar cuántas se descartaron; su tesis era que casi nadie declaraba el denominador. Gelman y Loken (2014) mostraron después que ni siquiera hace falta mala fe: basta con tomar las decisiones de análisis después de haber visto los datos —el "jardín de senderos que se bifurcan"— para que el resultado quede contaminado, aunque el analista jamás sienta que hizo trampa. Y la raíz cognitiva es anterior a cualquier planilla: el sesgo de confirmación que documentó Wason (1960) en el laboratorio y que Nickerson (1998) sistematizó como fenómeno general —buscamos activamente la evidencia que confirma y no la que refuta—. Huff (1954), en el clásico divulgativo del género, ya había catalogado el truco central: la cifra no miente, la comparación sí.

El antídoto no es escepticismo genérico sino disciplina de procedimiento: fijar la ventana, la serie y la transformación antes de mirar el resultado, mostrar la serie completa en vez del tramo favorable, y hacer explícito el contrafactual —contra qué se está comparando y por qué ese y no otro—.

Cómo lo explicó el programa

En Buenos Días Mercado del 12 de agosto de 2026, bajo el tema "Entre aprobar una ley y generar actividad real hay rezago", el programa tomó una cifra que nadie discutía —una cantidad récord de proyectos y reglamentos aprobados— y la separó de la conclusión que se le estaba colgando. Pepe Arias lo dejó en una frase: "una cosa es aprobarlo y otra cosa es que efectivamente eso empiece a generar actividad real". La dirección macro, reconoció, es la correcta; pero estamos "calentando motores", y revertir doce años de freno no ocurre de una semana a otra.

El movimiento es exactamente el que corresponde frente a una cerezada: no negar el dato, sino discutir qué prueba. El récord mide un insumo del proceso legislativo, no su producto económico, y entre uno y otro hay un rezago que la cifra no captura. Quien la cita para decir "la economía ya está reaccionando" no está inventando nada; está usando el número que halaga en lugar del que mide.

La distinción fina que agregó Arias es todavía más interesante, porque desarma el marco mismo del recuento. Un proyecto rechazado devuelve certeza y las decisiones siguen avanzando —fue lo que pasó con la reforma tributaria de Marcel—, mientras que uno en compás de espera, como la ley de reconstrucción sin promulgar, deja las decisiones paradas. Es decir: un conteo que anota los aprobados en la columna de las victorias y los rechazados en la de las derrotas ya es una selección interesada, porque la variable que le importa a quien invierte no es aprobado/rechazado sino resuelto/en suspenso. La cereza no estaba solo en cuáles datos se mostraban, sino en cómo se los clasificaba.

Relación con otros conceptos

La selección interesada convive con el efecto base, que es su munición favorita, y con los rezagos largos y variables de toda política económica —los que describió Friedman (1961) para la política monetaria—, que abren la ventana temporal donde un indicador adelantado puede lucir espléndido mientras la actividad todavía no se mueve. Se relaciona con la distinción entre indicadores adelantados, coincidentes y rezagados (confundirlos es cherry picking con coartada técnica) y con la desestacionalización, cuya elección o no elección cambia el signo de muchos meses. Institucionalmente desemboca en la ley de Goodhart (Goodhart, 1975): cuando una medida se convierte en meta, deja de ser una buena medida, porque el sistema empieza a producir la cifra en vez del resultado. Y su primo cercano es el sesgo de supervivencia, donde lo omitido no se calla a propósito sino que sencillamente ya no está en la muestra.

Fuentes y lecturas

• Huff, D. (1954), How to Lie with Statistics, W. W. Norton.
• Leamer, E. (1983), Let's Take the Con Out of Econometrics, American Economic Review.
• Nickerson, R. (1998), Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises, Review of General Psychology.
• Gelman, A. y Loken, E. (2014), The Statistical Crisis in Science, American Scientist.
• Sosa Escudero, W. (2009), ¿Qué es (y qué no es) la estadística, Siglo XXI Editores.