La disciplina del desarrollo económico se ha beneficiado en las dos últimas décadas de numerosas contribuciones. En 2015, Angus Deaton obtuvo el Premio Nobel y en 2019 una terna compuesta por Abhijit Banerjee, Esther Duflo y Michael Kremer. Muchos elogios y algunas críticas han surgido estos últimos días.

Centrar la crítica hacia los tres, pero más específicamente hacia la única mujer, Esther Duflo, alrededor de la temática del género parece, como mínimo, altamente discutible. De manera muy general, dentro de esa terna, Duflo no es la única que investiga cuestiones de género y su contribución excede dicha cuestión.

Por otro lado, el rigor metodológico (el cual acepta críticas, como la de Deaton de 2009) que ayuda a evaluar los programas sociales que llevan a cabo gobiernos y organizaciones no gubernamentales (ONG) para disminuir la pobreza y tomar decisiones políticas basadas en evidencia empírica que excede la mención al “individuo”.

Han ganado el Nobel gracias a la revolución metodológica que han generalizado. Dado que muchos economistas reconocen la existencia de características que no son posibles de medir (porque no son cuantificables o no se pueden observar) y dado que las relaciones sociales se ven atravesadas por elementos heterogéneos (determinantes culturales, la propia idiosincrasia, parámetros psicológicos) que sobrepasan cualquier análisis de gran escala, por todo eso, el método se justifica.

Y porque han superado el debate metodológico de lucha (estéril) entre lo que se puede medir y lo que no se puede medir, han obtenido el premio. Muy conscientes de la importancia de algunos cuestionamientos, están (hace un tiempo) integrando el machine learning a la metodología y cuando es posible recurren, como herramienta complementaria, a lo cualitativo o a lo multidisciplinario.

Los experimentos han sido replicados en su mayoría en diferentes contextos y hoy el machine learning también ayuda en ese sentido. (O)

Tomado de Página 12