Directora ejecutiva de J-Pal se reúne con destacados periodistas

Por primera vez,  Rachel Glennerster, la directora ejecutiva de J-Pal (Poberty Action Lab) del MIT, realizó un taller para periodistas  titulado Políticas Públicas y Evidencia. ¿Cómo discriminar, interpretar y comunicar la investigación científica para una sociedad mejor informada? 

En la  charla participaron entre otros destacados profesionales, los periodistas Mónica Pérez de TVN;  Sebastián Aguirre, de CNN Chile; y Beatriz Sánchez de la Red TV. Además de Eduardo Sepúlveda, editor El Libero; Paula Escobar, editora de Revistas diario El Mercurio; y Alberto Luengo, director de Prensa de TVN.

La actividad fue dirigida por el director de la Escuela de Periodismo, Gonzalo Saavedra, quien agradeció  la participación muy activa de los asistentes. “Ojalá sea el comienzo de una relación que espero que sea larga entre ustedes con J-Pal y con la Escuela de Periodismo, todos preocupados de estos asuntos. Nosotros como escuela estamos enmarcados en un proyecto grande de periodismo de investigación en términos de formación de nuestros alumnos”.

En su intervención, Rachel Glennerster dio a conocer a través de ejemplos y estudios cómo se puede promover el valor de usar y entender la evidencia al momento de entregar una información y, en ese sentido, según la directora, “los periodistas son claves para ayudar a interpretar afirmaciones”.

Además, enfatizó que antes de publicar una afirmación relacionada a política pública se debe tener en consideración las siguientes preguntas. “¿Qué tipo de afirmación es?, ¿descriptiva, de proceso, correlación, o impacto causal?; ¿se ajusta el tipo de evidencia a la afirmación que se hace?, ¿es la afirmación causal, pero la evidencia muestra sólo correlaciones? Si la afirmación es descriptiva, ¿es la muestra representativa? Si solo le preguntas a la gente que compró un producto si le gustó o no, eso no dice mucho, entre otras”.

Asimismo,  dio algunos consejos para describir la evidencia. Por ejemplo; sólo utilizar términos como: impacto, causa, resultado de, llevo a, cuando exista evidencia causal (esto es, cuando sabemos qué hubiese ocurrido en ausencia del programa); la estadística descriptiva es importante e interesante, pero hay que ser claros que es sólo descriptiva. Explicar por qué una correlación no es necesariamente causal: por ejemplo, afirmar que  mucha gente que usa antidepresivos comete suicidio, pero hay que considerar que aquellos que usan antidepresivos ya estaban deprimidos. Y  los estudios académicos pueden estar escritos en un lenguaje complejo, pero las ideas clave generalmente pueden ser explicadas de forma sencilla.

El Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) es un laboratorio de acción contra la pobreza, creado en el MIT, Massachusetts Institute of Technology de Estados Unidos, que lleva el nombre de Abdul Latif Jameel, padre del ex alumno del MIT Mohamed Abdul Latif Jameel, quien apoyó al J-PAL con importantes donaciones. Es una red de 117 académicos  de todo el mundo, a quienes los une el uso de evaluaciones aleatorias para responder preguntas esenciales para la reducción de la pobreza.  Su misión es disminuir la pobreza garantizando que las políticas públicas estén informadas por evidencia científica y que dicha evidencia se traduzca en acción. La oficina de J-PAL para América Latina y el Caribe está al alero del Instituto de Economía UC y su  sede, en  la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas desde octubre de 2009.

INFORMACIÓN PERIODÍSTICA

Carolina Guzmán, mguzmanp@uc.cl