lunes, 27 de noviembre de 2017

Hacia una teoría de la economía del comportamiento (2)

Esta es la segunda parte de la versión en español de mi artículo de octubre en Mapping Ignorance. Debe leerse la primera parte para entender esta.

Cuantal de nivel k (QLk)

Stahl y Wilson (1994) [5] proponen un modelo de razonamiento estratégico que combina elementos de los modelos QRE y nivel k. En QLk los agentes tienen tres niveles de razonamiento, como en el modelo nivel k, y cada agente responde a sus creencias de manera cuantal, como en QRE. El modelo se caracteriza por cinco parámetros: dos para determinar las proporciones de individuos de niveles 0, 1 y 2, y tres más para especificar una manera particular de modelar los errores: las probabilidades de cometer un error por parte de los individuos de niveles 1 y 2 y –esta es una novedad- las creencias de los jugadores de novel 2 acerca de la probabilidad de cometer un error que tienen los jugadores de nivel 1.

Introspección con ruido

Goeree y Holt (2004) [6] proponen un modelo en el que los niveles de razonamiento estratégico no están limitados a un número fijo. Como otros modelos, considera una mezcla de diferentes jugadores con diferentes niveles de razonamiento. Además, el modelo requiere un vector de parámetros para definir la distribución de los tipos de jugadores, un parámetro por los errores de los individuos de nivel 0 y un último parámetro que determina cuán rápidamente aumentan los errores con el nivel de razonamiento. Sin embargo, los autores muestran que el modelo converge a una única predicción tras un número finito de iteraciones en el nivel de razonamiento estratégico no importa cuál sea la elección de parámetros que definen la distribución de jugadores. De esta manera solamente dos parámetros son realmente importantes.

Comparando los modelos

Los modelos predicen no solo las probabilidades de elegir una estrategia, sino también una distribución de probabilidad completa sobre el conjunto de posibles estrategias. Así, uno no puede simplemente ordenar qué tal predicen los modelos la elección de una estrategia en particular. De acuerdo con esto, los autores usan el criterio de verosimilitud: para cada dato de un juego experimental computan la probabilidad de las acciones observadas de acuerdo con la predicción del modelo.

Hay un segundo problema que surge por tener los modelos distintos grados de libertad dados por los parámetros necesarios para su especificación. Tras descartar tres posibilidades, los autores siguen el enfoque usado en el aprendizaje automático (machine learning). Primero calibran los parámetros de cada modelo que mejor se ajustan a un subconjunto de los datos experimentales y después evalúan el modelo resultante en el resto de los datos. Para este propósito, los datos experimentales se dividen aleatoriamente en dos conjuntos, uno para la calibración y el otro para la comprobación.

Como los autores están interesados en comparar la verosimilitud de los datos experimentales y puesto que el equilibrio de Nash asigna una probabilidad cero a cualquier estrategia que no sea una mejor respuesta, hace falta una modificación del equilibrio de Nash. Los autores introducen una probabilidad de que los jugadores cometan errores, de manera que cualquier resultado tiene una probabilidad positiva. De esta manera se pueden aplicar las técnicas de calibración usadas en otros modelos.

Hay todavía más complicaciones que resolver, como la interpretación de los parámetros, su robustez y la comparación entre modelos con diferentes grados de libertad. De especial importancia es considerar variaciones de los modelos, puesto que algunos de ellos parecen depender de supuestos arbitrarios.

Tras construir su conjunto de datos con todos los experimentos publicados sobre los diferentes modelos para juegos no repetidos, y tras resolver las cuestiones antes mencionadas, los autores encuentran que el mejor modelo, con diferencia, es el cuantal de nivel k (QLk). Este resultado contradice sugerencias anteriores a favor del modelo de jerarquía cognitiva. Los autores van más allá y proponen algunos cambios en el modelo que reducen el número de parámetros a tres y que aun así aumenta su poder predictivo. De acuerdo con los autores, los buenos resultados de QLk se deben a su combinación de razonamiento acotado e iterativo, y de errores proporcionales a los costes. Estas características del modelo pueden describir el razonamiento humano o pueden simplemente ser una aproximación al comportamiento humano mejor que la acostumbrada especificación de errores uniformes.

Referencias

5. Stahl, D., y Wilson, P. 1994. Experimental evidence on players’ models of other players. Journal of Economic Behavior and Organization 25 (3), 309–327.

6. Goeree, J.K., y Holt, C.A. 2004. A model of noisy introspection. Games and Economic Behavior 46 (2), 365–382.

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Hace cinco años en el blog: Ciencia, pseudociencia y periodismo.
Hace tres años en el blog: La presentación de la propuesta económica de V. Navarro y J. Torres para Podemos.
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sábado, 25 de noviembre de 2017

Hacia una teoría de la economía del comportamiento (1)

Esta es la primera parte de la versión en español de mi artículo de octubre en Mapping Ignorance.


La Teoría de Juegos estudia modelos matemáticos de decisión estratégica. Históricamente, la primera aproximación fue estudiar las interacciones de individuos perfectamente racionales, con preferencias completas y transitivas y que son suficientemente inteligentes para analizar el juego en que están. Este es un enfoque normativo: viene a decir qué se debe hacer si se acepta que tanto los demás como uno mismo somos racionales. Hay otras normas posibles, pero esta es la que se ha estudiado más ampliamente. Pronto se hizo evidente que el modelo racional era una pobre descripción del comportamiento real en muchos juegos. Se propusieron y estudiaron entones nuevas teorías con un enfoque descriptivo (aprendizaje, complejidad, comportamiento en manada, imitación, adaptación evolutiva, etc.), pero en los últimos años algunos modelos de comportamiento han ganado notoriedad. Wright y Leyton-Brown (2017) [1] toman los cinco modelos más usados y llevan a cabo un meta-análisis para encontrar cuál de ellos funciona mejor como teoría descriptiva.

En la base de todas las teorías del comportamiento está el concepto de “respuesta”: cómo reaccionan los individuos en un determinado ambiente que, en el caso de la Teoría de Juegos, incluye el comportamiento de los demás. En el modelo racional –y su concepto clave, el equilibrio de Nash-, los jugadores siempre responden eligiendo su mejor respuesta dadas las acciones de los demás. A continuación describimos cinco teorías del comportamiento en términos de sus supuestos acerca de la manera en que los jugadores responden a lo que asumen es el comportamiento de los demás.

Equilibrio de respuesta cuantal (Quantal response equilibrium, QRE)

McKelvey y Palfrey (1995) [2] proponen que los individuos eligen las mejores respuestas con probabilidades más elevadas. Más específicamente, la probabilidad de elegir una acción determinada es proporcional al valor de la función exponencial donde el exponente es la utilidad del individuo multiplicada por una constante C. Esta constante le da al modelo un grado de libertad que, cuando vale cero, implica un comportamiento aleatorio y que se aproxima a la mejor respuesta racional a medida que C tiende a infinito.

Modelo nivel-k (level-k model)

De acuerdo con este modelo, propuesto por Costa-Gomes et al,. 2001 [3], los individuos son capaces de alcanzar únicamente k niveles de razonamiento. Un nivel 0 implica que los individuos eligen su acción de manera aleatoria. El nivel 1 implica que los individuos eligen la estrategia que maximiza su utilidad si todos los demás jugadores usan un nivel 0 de razonamiento. Por inducción, un nivel k significa que cada individuo elige la estrategia que maximiza su utilidad si todos los demás usan un nivel k-1 de razonamiento. Los autores consideran un modelo particular de nivel k en el que (i) un jugador puede ser de nivel 1, 2 o 3, (ii) los jugadores de nivel 1 y 2 comenten algún error cuando eligen su estrategia, y (iii) la predicción de las acciones es la media ponderada de las distribuciones de cada nivel. Este modelo tiene cuatro parámetros: las proporciones de los individuos de nivel 1 y 2, y las probabilidades de cometer un error por parte de esos mismos individuos.

Jerarquía cognitiva

Al igual que los modelos de nivel k, el modelo de jerarquía cognitiva, propuesto por Camerer et al. (2004) [4], se basa en un razonamiento iterativo. Difiere de los modelos de nivel k en dos aspectos. Primero, los jugadores no cometen errores y, segundo, un jugador de nivel k elige su mejor respuesta frente a la distribución completa de agentes de nivel 0, 1,…, k-1, y no solo frente a los de nivel k-1. Además, la proporción de jugadores de distintos niveles está gobernada por una distribución de probabilidad particular, la distribución de Poisson. Este modelo tiene únicamente un parámetro libre, el necesario para determinar la distribución de Poisson.

(Continua aquí.)

Referencias

1. Wright, J.R., y Leyton-Brown, K. 2017. Predicting human behavior in unrepeated, simultaneous-move games. Games and Economic Behavior 106, 16-37.

2. McKelvey, R., y Palfrey, T.,1995. Quantal response equilibria for normal form games. Games and Economic Behavior. 10 (1), 6–38.

3. Costa-Gomes, M.; Crawford, V., y Broseta, B. 2001. Cognition and behavior in normal-form games: an experimental study. Econometrica 69 (5), 1193–1235.

4. Camerer, C., y Hua Ho, T. 1999. Experience-weighted attraction learning in normal form games. Econometrica 67 (4), 827–874.

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Hace cinco años en el blog: ¿Cuánto ha producido España en los últimos años?
Y también: ¿Dónde están los liberales?
Y también: Índices de poder en el parlamento catalán.
Hace tres años en el blog: Odiosa comparación (6).
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sábado, 18 de noviembre de 2017

Escépticos en el pub: ¿Por qué lo llaman preliminares cuando quieren decir sexo?

Para calentar un poco el frío mes de noviembre vamos a derribar unos cuantos mitos sobre sexualidad. Y lo haremos de la mano de Laura Morán (@veneciana1981), psicóloga y sexóloga. Será el sábado 18 de noviembre pero, atención, un poco antes de nuestro horario habitual: empezaremos a las 18:30.

En esta charla, titulada “¿Por qué lo llaman preliminares cuando quieren decir sexo?”, Laura nos anuncia que “desmontará a conciencia varios mitos que perjudican no solo a nuestra comprensión de la sexualidad sino la forma que podamos tener de vivenciarla. Desde los ‘diferentes tipos de orgasmo’ hasta la ‘viagra femenina’, pasando por la importancia del ‘tamaño’, los errores de percepción van cayendo uno a uno bajo la luz de la ciencia, la experiencia clínica y el sentido del humor.”


Laura Morán es psicóloga por vocación, sexóloga y terapeuta familiar y de pareja por convicción. Tras licenciarse en Psicología en la Universidad de Deusto, se especializó en Terapia Familiar y de Pareja. Posteriormente se ha formado en Sexología al comprobar en su práctica profesional la cantidad de dificultades individuales y de pareja que tienen que ver con la sexualidad humana. Ejerce la psicoterapia con adolescentes, adultos, parejas y familias, a la vez que divulga e imparte talleres de diversas temáticas. Además tiene el blog http://lauramoranpsicologa.es.

Como siempre, la entrada es libre y gratuita. Durante la realización de esta actividad cultural está permitida la presencia de menores de 18 años, siempre que no consuman bebidas alcohólicas, y de los menores de 16 años si están acompañados por uno de sus padres o tutor. Os esperamos en el Moe Club, en Alberto Alcocer 32 el sábado 18 de noviembre a las 18:30.

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Hace tres años en el blog: Matar una discusión (2). Comparo lo que me da la gana.
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miércoles, 15 de noviembre de 2017

Cursos online frente a cursos presenciales. ¿Cuáles son mejores? (2)

Esta es la segunda parte de la versión en español de mi artículo de septiembre en Mapping Ignorance. Debe leerse la primera parte para entender esta.


Lo siguiente que hacen los autores es comprobar la robustez de su modelo. Para ello repiten el análisis usando diferentes especificaciones. Por ejemplo, reemplazan las especificaciones lineales de la distancia por unas cuadráticas e incluso cúbicas y comprueban que obtienen resultados similares. También replican el análisis tomando subgrupos de estudiantes de acuerdo a la distancia que viajan hasta el campus y no pueden rechazar la hipótesis nula de que las estimaciones a diferentes distancias sean iguales. Cuatro comprobaciones adicionales sobre la robustez tampoco conducen a ninguna alteración de los principales resultados.
Finalmente, los autores completan el análisis introduciendo más variables de control para ver cómo varían los resultados según las características particulares de los alumnos y de los cursos que toman. De esta manera encuentran cuatro resultados principales:
  • La caída de las calificaciones tras tomar un curso online es alta para estudiantes con una media por debajo de la mediana (con una reducción de 0,5 puntos o más). Sin embargo, para estudiantes con una media en cursos anteriores en los tres primeros deciles, el efecto no es significativamente distinto de cero.
  • Los efectos negativos de los cursos online son algo mayores para los estudios relacionados con la salud en comparación con estudios en negocios o relacionados con la informática.
  • Para los estudiantes que toman cursos obligatorios (cerca de la mitad de la muestra), los efectos en las notas son algo mayores y los efectos en la matrícula posterior son menores.
  • Los autores comparan también los efectos de tomar un curso online en los cursos introductorios e intermedios frente a los avanzados. El efecto negativo se da en los dos niveles.
Es importante también señalar qué no hace este estudio. Primero, no dice nada acerca de los cursos online masivos (MOOCs), puesto que los datos usados son sobre cursos online que son sustitutos de cursos regulares, donde el tamaño del grupo y la matrícula son iguales que en la sección presencial del mismo curso. Segundo, los datos no tienen suficiente información para estudiar el mecanismo subyacente que lleva a peores resultados tras tomar un curso online. Por supuesto, uno puede encontrar varias hipótesis en la literatura, pero el estudio descrito no permite discriminar entre ellas. Finalmente, los resultados no ofrecen un análisis de bienestar completo. Incluso si los cursos online llevan a peores resultados, eso no impide que puedan ser una opción sensata si es menos costosa para el alumno. Incluso si el precio de la matrícula es el mismo, la conveniencia del curso online puede dar al estudiante una oportunidad que el curso presencial no ofrece.

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Hace tres años en el blog: Los mitos de la razón. La Mano Invisible.
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lunes, 13 de noviembre de 2017

Cursos online frente a cursos presenciales. ¿Cuáles son mejores? (1)

Esta es la primera parte de la versión en español de mi artículo de septiembre en Mapping Ignorance.


Los cursos online se están expandiendo rápidamente. Pueden llegar a más estudiantes y pueden reducir drásticamente los costes de enseñanza. Son, pues, una opción atractiva tanto para estudiantes como para los centros educativos. Siendo un desarrollo reciente, todavía hay poca investigación para evaluar su impacto. Un primer grupo de estudios usa el método de asignar estudiantes de manera aleatoria a una sección online o a una presencial de un mismo curso, y encuentra efectos negativos o nulos en las pruebas académicas cuando se había tomado el curso online (Figlio et al., 2013 [1]; Alpert et al., 2016 [2] y Joyce et al., 2015 [3], Bowen et al., 2016 [4]. Un segundo grupo de estudios examinaba estudios de grado de dos años (en community colleges), donde los estudiantes tomaban diversos cursos online y presenciales. De nuevo, los efectos estimados de los cursos online son negativos (Xu y Jaggars (2013, 2014) [5], [6], y Streich (2014) [7].

Bettinger et al. (2917) [8] resumen el estado de la cuestión relativa a los estudios sobre el rendimiento académico tras tomar uno u otro tipo de cursos, y a continuación desarrollan su propio estudio con datos más amplios. Estos autores usan datos de una universidad privada muy grande donde el estudiante medio toma dos terceras partes de sus cursos de manera online, y que tiene 100 campus físicos. Lo que hace este caso interesante es que cada curso se ofrece de manera online y presencial. Ambas secciones son idénticas en muchos aspectos: ambas siguen el mismo programa y el mismo texto; las clases son de aproximadamente el mismo tamaño; en ambas se realizan las mismas tareas, pruebas, exámenes y tienen el mismo sistema de evaluación. La única diferencia es el modo de comunicación, que en la sección online ofrece vídeos estandarizados que reemplazan al profesor de la sección presencial.

Los autores quieren estimar si tomar un curso online reduce el éxito del estudiante. En un estudio de este tipo hay que resolver varias dificultades. Una de las más importantes es que la correlación entre la elección del tipo de curso y el éxito del estudiante puede ser directa (la elección causa el éxito), inversa (los estudiantes exitosos tienden a tomar cierto tipo de cursos) o espuria (la elección de curso y el éxito están ambos causados por un tercer factor omitido). Para enfrentarse a este problema, los económetras típicamente emplean el enfoque de variables instrumentales. En el trabajo, los autores usan dos variables de ese tipo. Una se construye con los cambios entre semestre y semestre en la oferta de cursos online, aprovechando que en algunos semestres el curso online no se ofrece, mientras que el presencial sí se ofrece. La idea es que si la oferta de los cursos presenciales está correlacionada con el éxito del estudiante, esto es una indicación de causalidad directa (p.e.: la disponibilidad de más cursos presenciales implica que se tomen más y que el alumno tenga mejores resultados), puesto que sería difícil justificar la causalidad inversa o la correlación espuria (¿mejores resultados por parte de los estudiantes pueden implicar una mayor oferta de cursos presenciales?). La variable instrumental es, por así decirlo, un instrumento de causalidad que tiene más sentido en una dirección que en la otra. La otra variable instrumental es la distancia que el alumno debe viajar para atender un curso presencial en el campus local. La interacción entre las dos variables permite a los autores tener un grado de confianza mayor a la hora de interpretar causalidades en los datos. En sus propias palabras, la razón es que (i) cualquier otro mecanismo a través del cual la distancia al campus afecta el resultado académico es constante a lo largo de los semestres con y sin la opción presencial; y (ii) cualquier otro mecanismo que cause una diferencia en los resultados entre los semestres con y sin opción presencial afecta a los estudiantes de manera homogénea respecto a la distancia al campus.

El análisis de regresión que usa las variables instrumentales así descritas muestra los siguientes resultados:

  • Tomar un curso online, en lugar de presencial, reduce los resultados del alumno y su progreso en el centro educativo. Más específicamente, el efecto estimado es de un descenso de la nota media de 0.44 puntos en el curso, que es equivalente a un descenso de un tercio de la desviación estándar. Además, reduce la media total del alumno durante el curso siguiente una media de 0,15 puntos.
  • Desde el momento en que las notas reflejan, aunque sea de manera parcial, el aprendizaje real, se esperaría que el efecto fuera mayor en los cursos siguientes y más todavía en los cursos que tienen el primer curso como un prerrequisito. Los autores, de nuevo, encuentran que este es ciertamente el caso. Este resultado no solo es importante por sí mismo, sino como razón adicional para sospechar que las diferencias entre las notas de los cursos online son debidas al menor aprendizaje y no a diferencias en el modo de calificar.
  • El peor resultado inducido por los cursos online se refleja también en la matrícula del centro. Tras tomar un curso online, y no presencial, un estudiante medio incrementa en 9 puntos porcentuales su probabilidad de abandonar los estudios el semestre siguiente, aunque la reducción a un año vista no cambia. Además, los estudiantes que sí se matriculan lo hacen de menos cursos.
Referencias:

1. Figlio, D.; Rush, M., y Yin, L. 2013. Is it live or is it internet? Experimental estimates of the effects of online instruction on student learning. Journal of Labor Economics 31 (4), 763–84.

2. Alpert, W.T.; Couch, K.A., y Harmon O.R. 2016. A randomized assessment of online learning. American Economic Review 106 (5), 378–82.

3. Joyce, T.J.; Crockett, S.; Jaeger, D.A.; Altindag, O., y O’Connell S.D. 2015. Does classroom time matter? Economics of Education Review 46, 64–77.

4. Bowen, W.G.; Chingos, M.M.; Lack, K.A., y Nygren, T.I. 2014. Interactive learning online at public universities: Evidence from a six-campus randomized trial. Journal of Policy Analysis and Management 33 (1), 94–111.

5. Xu, D., y Smith Jaggars, S. 2013. The impact of online learning on students’ course outcomes: Evidence from a large community and technical college system. Economics of Education Review 37, 46–57.

6. Xu, D., y Smith Jaggars, S. 2014. Performance gaps between online and face-to-face courses: Differences across types of students and academic subject areas. Journal of Higher Education 85 (5), 633–59.

7. Streich, F.E. 2014. Education in Community Colleges: Access, School Success, and Labor-Market Outcomes. Chapter 2. PhD diss., University of Michigan. https://deepblue.lib. umich.edu/bitstream/handle/2027.42/108944/fstreich_1.pdf (accessed June 30, 2017).

8. Bettinger, E.P.; Fox, L.; Loeb, S., y Taylor, E.S. 2017. Virtual classrooms: How online college courses affect student success. American Economic Review 107(9), 2855–2875.

(Continúa aquí.)

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Hace cinco años en el blog: Cuánto dura un día
Y también: Dos historias de éxito y una de quién sabe.
Hace tres años en el blog: Mercados de agua (1).
Y también: Mercados de agua (2).
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sábado, 4 de noviembre de 2017

Por qué opino tanto sobre el procés


Desde que comento sobre Catalunya en las redes (mi blog, twitter y Facebook) me han preguntado por qué lo hago con tanta contundencia. Los que me conocen saben que siendo vasco y gallego siempre he simpatizado con la revitalización de las lenguas minoritarias, he defendido el autogobierno e incluso la posibilidad de independencia si hay una mayoría suficiente a favor, he admirado la manera en que los catalanes defendían su lengua y cultura, y también que he coqueteado con posiciones radicales en mis años mozos. ¿Cómo una persona así ha sido tan crítica con el procés? Voy a exponer mis razones.

En primer lugar, porque no teniendo mayoría el procés estaba deslegitimado desde el principio. Incluso si se argumenta la mayoría para el referéndum, que no para la independencia, no se puede exigir ese referéndum cuando no hay una realidad objetiva de que sea necesario. Es decir, sin haber una mayoría amplia de deseo de independencia, ¿qué sentido tiene pedir al conjunto de españoles cambiar la Constitución, con todo lo que eso significa, para permitirlo?

En segundo lugar, porque el procés estaba muy mal diseñado también desde el principio. La estrategia decidida desde el comienzo sobre cómo dirigirlo fue “llegar hasta el final”. Al parecer, esto contentó a políticos y a asesores, que contagiaron su determinación al resto de la población que acabó apoyándolo. Como economista que algo sabe de Teoría de Juegos esto siempre me pareció absurdo, y no comprendo cómo colegas míos catalanes, también conocedores de la Teoría de Juegos, dejaron de lado todo análisis objetivo para dejarse llevar por los sentimientos a la hora de hacer previsiones (aquí hablé de ello). La estrategia de llegar hasta el final solo puede funcionar en dos circunstancias: o bien el final es favorable o bien hay garantías de que no se llegará a él. Ninguna de las dos cosas ha sido cierta ni probable en ningún momento. En un juego del gallina la parte débil tiene todas las de perder, no las de ganar. Lo hemos visto recientemente en las negociaciones del gobierno de Tsipras con la Troika y después en las del Brexit. La incertidumbre de una independencia, incluso en el caso más favorable, siempre jugará en contra de la economía. Las pretensiones de que empezar un país de cero permitiría diseñarlo como una república ejemplar eran también ensoñaciones. El país no empezaría de cero, sino que mantendría la misma clase política y dirigente que ha gobernado Catalunya con sus más y sus menos desde 1977, y la mantendría con menos competencia, por lo que camparía más a sus anchas.

En tercer lugar, porque aunque en el párrafo anterior he dicho que no comprendo cómo se deja la razón por el sentimiento, en realidad sí lo comprendo. Lo he visto y vivido durante demasiado tiempo en el País Vasco y es algo que no le deseo a nadie. Uno empieza buscando argumentos para justificar ciertas expresiones de su sentimiento y acaba defendiendo cualquier cosa que parezca beneficiarlo. Todos hemos visto cómo gente en principio sensata ha acabado aireando opiniones de gente como Otegi o Assange, o aceptando el beneplácito de políticos interesados en la división de Europa, o buscando solo razones para defender su postura sin ningún critica a la postura de “los suyos” y criticando toda postura de los “otros”, o creyendo que una declaración de un político extranjero es un inminente reconocimiento de la independencia, o acabando por llamar fascista a casi cualquiera que no esté de acuerdo con el procés.

En cuarto lugar, porque la polarización implicada por el punto anterior hará más difícil la convivencia en Catalunya. Espero y deseo que dentro de veinte años los catalanes no tengan que leer un libro parecido a Patria, que muchos vascos ahora leemos con cierta vergüenza y preguntándonos cómo pudimos permitir ese fraccionamiento de la sociedad. Afortunadamente, estos años del procés son pocos y durante ellos no ha habido terrorismo, lo que debería permitir restaurar la convivencia más fácilmente. Los independentistas deben darse cuenta que no pueden ser el pensamiento hegemónico de una sociedad plural. La mayor facilidad para movilizarse y conseguir que el discurso independentista sea más oído o sea tenido por el normal en según qué conversaciones, no es argumento para que deba ser así. No puede ser que un no independentista no se atreva a expresar su opinión en un grupo de amigos, colegas o claustro de profesores por temor a ser mal visto.

En quinto lugar, porque Catalunya ni está oprimida ni agraviada por el resto de España. No lo está en comparación con otras CCAA españolas ni en comparación con otras regiones de otros países. El tema de las balanzas fiscales y la inconstitucionalidad de algunos artículos (pocos) del Estatut que tuvieron que modificarse difícilmente justifican una rebelión. Los distintos gobiernos centrales han estado negociando y llegando a acuerdos con los distintos gobiernos y partidos catalanes desde 1977. El que las negociaciones se estanquen durante algunos años son gajes del oficio. Los dirigentes del procés han usado esos argumentos de manera torticera. Al final, lo único que hay es un deseo de ser independientes por parte de estos dirigentes. Los agravios se inventan o exageran según sean necesarios para la propaganda, incluido el “no nos entienden”.

En sexto lugar, y sin ánimo de ser exhaustivo, porque el procés ha dañado mucho la posibilidad de hacer las cosas de otra manera. Siempre he defendido, por ejemplo, la conveniencia de que todos los niños de España reciban en algún momento un cierto acercamiento a todas sus lenguas (aquí). No digo que las aprendan, sino que sepan unas pocas cosas de ellas: cómo saludar, cómo pronunciar más o menos sus nombres, contar hasta diez, leer algunas poesías fáciles y aceptar como propias las canciones y la cultura no expresadas en castellano, por ejemplo. Esto permitiría que, a su vez, en los medios de comunicación, estas manifestaciones culturales tuvieran algo más de cobertura. Negociar que puedan pasar estas cosas está ahora un poco más difícil por culpa del procés.

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Hace cinco años en el blog: Los mercados financieros y los juegos de suma cero.
Y también: La verosimilitud de las teorías.
Hace tres años en el blog: ¿Quién conduce el gobierno?
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