¿Sirvió ampliar el horario del transporte nocturno?
En un curso de Lectura crítica se discute esta afirmación oficial: «Ampliar el horario nocturno del transporte público reduce la inseguridad, porque a esa hora circula más gente en la calle». Los estudiantes reciben dos fuentes breves. Texto A (Secretaría de Movilidad): «Tras ampliar el horario 90 minutos, los hurtos a personas en el centro bajaron 12 % entre marzo y mayo; la ocupación promedio de los buses subió de 48 a 61 pasajeros». Texto B (veeduría ciudadana): «La caída coincide con el refuerzo de 200 policías y con la instalación de 40 cámaras en el mismo periodo. Además, el 70 % de los hurtos ocurre entre las 18:00 y las 21:00, franja que la medida no cubre». Un estudiante escribe: «El texto B demuestra que ampliar el horario no sirvió para nada». La profesora pide distinguir qué se puede concluir, qué no, y qué dato faltaría para zanjar la discusión.
1. ¿Es válida la conclusión del estudiante («el texto B demuestra que la medida no sirvió»)? Justifica con los datos de A y de B.
Read the worked answer
No es válida tal como está formulada. El texto B no aporta evidencia de que la medida no funcionó; aporta razones para dudar de que la reducción del 12 % se le pueda atribuir.
- A muestra una asociación, no una causa. La caída coincide con la ampliación, pero también con 200 policías y 40 cámaras. Si esos refuerzos explican parte del descenso, el efecto del horario queda indeterminado, no refutado.
- B señala un problema de medición. Si el 70 % de los hurtos ocurre entre las 18:00 y las 21:00, franja que la medida no cubre, el indicador agregado diluye el efecto en la franja ampliada. Un resultado global plano podría esconder una mejora después de las 21:00.
- Hay una confusión lógica. Pasar de «no hay prueba suficiente de que sirviera» a «está probado que no sirvió» es argumentar desde la ignorancia.
Conclusión defendible: los datos no permiten atribuir la reducción al horario ampliado. La afirmación de la Alcaldía está sobredimensionada, pero el texto B no la refuta: solo le quita sustento.
2. Formula un dato o un diseño concreto que permitiría dirimir la disputa y explica por qué sería decisivo.
Read the worked answer
Dato decisivo: hurtos desagregados por franja (18:00-21:00 frente a 21:00-23:30), con serie de tres meses antes y después, y una zona de comparación.
Por qué cada elemento importa:
- Desagregación temporal. Aísla la franja que la medida cubre. Si los hurtos caen solo después de las 21:00 y se mantienen entre las 18:00 y las 21:00, la objeción de la veeduría se responde sin refutar el efecto.
- Grupo de comparación. Zonas de la ciudad que recibieron cámaras y policías pero no ampliaron el horario permiten separar el efecto del refuerzo policial del efecto del horario; es la lógica de un diseño de diferencias en diferencias.
- Serie previa. Dos o tres meses anteriores a marzo descartan una tendencia a la baja ya en curso, que produciría el mismo 12 % sin que la medida hiciera nada.
Sin desagregación y sin contrafactual, cualquier conclusión -a favor o en contra- sigue siendo una inferencia débil. Si solo se pudiera pedir un dato, pediría la desagregación por franja con la serie previa, porque ataca directamente el problema de medición que plantea B.
3. ¿Qué estrategia usa el texto B para objetar la afirmación oficial y qué tipo de objeción es?
Read the worked answer
El texto B no niega el hecho (la caída del 12 %); cuestiona su interpretación causal mediante dos movimientos:
- Introduce variables de confusión (policías y cámaras) que podrían explicar el mismo resultado. Es una objeción a la validez interna del argumento: la coincidencia temporal no basta para atribuir causalidad.
- Contrapone una distribución del fenómeno (70 % de los hurtos entre 18:00 y 21:00) que hace sospechoso el indicador usado. Es una objeción de medición.
Es, por tanto, una objeción empírica y metodológica, no una objeción de valores ni un ataque a la fuente. Su fuerza está en que no requiere afirmar que la medida falló: basta con mostrar que el dato presentado no distingue entre explicaciones alternativas. Esto la hace más sólida que la conclusión del estudiante, que sí afirma lo que los datos no autorizan a afirmar.