Encuestas basadas en muestreo aleatorio son un instrumento estándar en ciencias sociales para obtener información representativa de una población de personas. En el campo de los desastres de origen natural, las encuestas han sido utilizadas para múltiples objetivos, como salud pública, desplazamiento, o entrega de beneficios públicos. Ahora bien, la calidad de una encuesta no es un tema fácil. Desde el punto de vista del diseño del instrumento, la calidad descansa principalmente en la prevención y la medición de los problemas que pueden surgir en la aplicación de la encuesta.
Las ciencias sociales han identificado distintas fuentes de error que pueden poner en cuestión la calidad de un estudio. Estos errores pueden ser agrupados en tres grandes áreas. La primera se refiere a la cobertura, en donde el error puede surgir si miembros de la población bajo estudio no tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados en la muestra. La segunda área es medición, la cual abarca tanto al cuestionario en su totalidad como a los ítems especiales de éste. Finalmente, la tercera fuente de error se refiere a la no respuesta, siendo el principal peligro, que los encuestados difieran significativamente de las personas seleccionadas para participar del estudio. En las últimas décadas, investigadores de las ciencias sociales han creado una serie de instrumentos para minimizar estos problemas. El objetivo final es buscar soluciones que logren un balance de los distintos tipos de error, de modo de minimizarlos teniendo en cuenta las restricciones presupuestarias.
En la comunidad de CIGIDEN, distintos equipos han aplicado varias encuestas que han sido un importante aporte al estudio de desastres naturales en el país. En el caso particular de nuestro grupo, aplicamos una encuesta en la ciudad de Chaitén y Puerto Montt durante este 2016 y el 2015 con el fin de evaluar las consecuencias sociales y psicológicas que ha tenido la erupción del volcán Chaitén en el 2008. Bajo el objetivo de obtener datos de la más alta calidad, decidimos seguir protocolos internacionales de minimización de los errores ya descritos. Respecto de este punto, el estudio nos ha dejado varias lecciones, siendo una de las más importantes la pregunta por la viabilidad de la aplicación de encuestas basadas en muestreo aleatorio en zonas devastadas por desastres. Para generar una muestra aleatoria, tener buenos marcos muestrales es crítico, pues éstos permiten estimar las probabilidades exactas que tiene cada miembro de la población bajo estudio de ser encuestado. Sin embargo, en base al estudio de Chaitén, mi impresión es que la generación de dichos marcos puede tener costos muy altos, tantos en términos económicos como del capital humano necesario para aplicar instrumentos complejos.
Frente a dicho escenario, y pensando en las proyecciones del estudio de comunidades afectadas por desastres a través de encuestas en el país, me parece que dos elementos deberían ser tomados en consideración. Primero, el muestreo aleatorio es el mejor método que tenemos si queremos levantar datos de encuestas que busquen representar a una población determinada. Por lo tanto, la validación de la calidad de los datos de cualquier investigación deberá pasar por la lupa del método de aleatorización. Segundo, las ciencias sociales actualmente están generando una serie de técnicas innovadoras que buscan obtener datos con calidad cercana a los generados en base a muestreo aleatorio, pero en escenarios en donde es muy difícil aplicar este tipo de método. Como ilustración, técnicas de redes, tales como respondent-driven sampling, están siendo actualmente aplicadas en diversos lugares del mundo para estudiar y muestrear poblaciones ocultas (por ejemplo, enfermos de sida en África o refugiados de conflictos bélicos en Europa) y sus primeros resultados son bastantes promisorios. Sin embargo, hay mucho terreno aún por caminar para estos métodos. Me parece que el campo de los desastres puede ser un área bastante promisoria para la evaluación y aplicación de este tipo de innovaciones, pues el logro de balance de costos y errores puede ser más viable en esta área. En este sentido, Chile está en una posición privilegiada para fomentar este tipo de innovaciones. Es de esperar que este tipo de ventajas comparativas se traduzcan en logros en el corto y mediano plazo.