Ley de Campbell

La ley de Campbell afirma que cuanto más se usa un indicador para tomar decisiones con consecuencias importantes, más probable es que se manipule y distorsione el mismo proceso que pretende evaluar. En el ejemplo de la escuela, los docentes empiezan a «enseñar para el examen»: se centran en los contenidos evaluados en lugar de promover una comprensión profunda y real. La nota del examen, que debía medir el aprendizaje, se convierte en el objetivo y deja de ser un indicador fiable. Por ejemplo, un centro de atención al cliente que recompensa a sus empleados por tener el menor «tiempo medio de llamada» puede encontrarse con que apresuran a los clientes para terminar las llamadas, lo que perjudica su satisfacción.

Pregúntate: «¿Qué cualidades importantes deja fuera este indicador?»

La ley de Campbell entra en juego cuando sustituimos un objetivo complejo y difícil de medir por un indicador sencillo y medible que lo representa de forma indirecta. Como las personas responden a los incentivos, tienden a concentrar sus esfuerzos en mejorar ese indicador, sobre todo cuando hay recompensas como dinero o prestigio. A menudo, esto ocurre a costa del verdadero objetivo de fondo.

El núcleo del problema es el desplazamiento de objetivos. El indicador indirecto (por ejemplo, las notas de los exámenes) desplaza al objetivo real (por ejemplo, la educación). Este fenómeno se observa en muchos ámbitos distintos.

En el desarrollo de software, si un gerente mide la productividad únicamente por las «líneas de código escritas», los desarrolladores podrían escribir código largo e ineficiente para alcanzar la meta, aunque eso perjudique la calidad del producto y dificulte su mantenimiento.

En la atención sanitaria, una red de hospitales evaluada por sus bajas tasas de reingreso podría evitar ingresar a pacientes de alto riesgo o trasladarlos a otros centros para mantener las cifras bajas, en lugar de mejorar realmente su salud a largo plazo.

Esto no significa que todos los indicadores sean malos. La ley de Campbell tiene más fuerza cuando el indicador representa mal el objetivo y hay mucho en juego. Usar un conjunto equilibrado de indicadores más difíciles de manipular puede ayudar a reducir el riesgo.

Este principio, formulado por el psicólogo social Donald T. Campbell, surgió de su trabajo de evaluación de programas sociales en la década de 1970. Es una advertencia fundamental frente a las evaluaciones cuantitativas ingenuas en sistemas sociales complejos y está estrechamente relacionado con la ley de Goodhart («Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida»). La ley destaca la tensión inevitable entre medir para exigir responsabilidades y la posibilidad de que esa medición corrompa el sistema que evalúa.

• Campbell (1976) formuló por primera vez el principio al afirmar: «Cuanto más se utilice un indicador social cuantitativo para tomar decisiones sociales, más expuesto estará a presiones para corromperlo y más probable será que distorsione y corrompa los procesos sociales que pretende supervisar». [1]
• Müller y de Rijcke (2017) demostraron cómo los indicadores de evaluación de la investigación, como el número de citas, empujan a los científicos hacia conductas de «publicación estratégica», que priorizan el impacto de la revista frente a investigaciones potencialmente más innovadoras o arriesgadas. [2]
• Van Thiel y Leeuw (2002) encontraron que, en la administración pública, los indicadores de desempeño suelen dar lugar a conductas como la «selección de los casos más fáciles» (atender solo los casos más sencillos para obtener buenos resultados en el indicador) y la «visión de túnel» (ignorar todos los aspectos del trabajo que no se miden). [3]

La ley de Campbell es una regla orientativa útil, no una regla infalible. Sus efectos pueden mitigarse. Usar un panel con varios indicadores que se equilibren entre sí puede ofrecer una visión más completa del desempeño y más difícil de manipular. Además, la ley se aplica principalmente en contextos donde hay mucho en juego y los indicadores están vinculados a recompensas o castigos. Cuando los indicadores se usan para aportar información y aprender, sin consecuencias importantes, es mucho menos probable que se corrompan. Algunos indicadores sencillos y directos, como los ingresos de una empresa, también son menos susceptibles a la manipulación si están estrechamente alineados con el objetivo final de la organización.