La tendencia hacia la cantidad que diagnostica Guénon (2001) no es exclusivamente epistemológica; más bien, para que los mecanismos cuantitativistas que gobiernan el mundo moderno puedan funcionar, el mundo en sí mismo se debe homogeneizar, incluyendo a los seres humanos; por ejemplo, la globalización de la industria requiere la estandarización de los productos y procedimientos (Timmermans y Epstein, 2010). En el reino de la cantidad se busca el mayor número de objetos posible, tan similares entre sí como se pueda (Guénon, 2001), lo que, a su vez, requiere de trabajadores similares entre sí y, en últimas, máquinas, que son los mejores trabajadores en este reino.
Asimismo, la acción burocrática busca la homogeneización (Guénon, 2001; Weber, 1946). Los estándares, en principio voluntarios, se hacen obligatorios por presiones del mercado o regulaciones tecnocráticas y ejercen poder sobre nuestras vidas; no son neutrales: la selección de una dieta estándar —verbi gratia, para almuerzos escolares—, de un tamaño estándar de asiento de avión, de un aguacate estándar para el comercio internacional, privilegia a unos grupos por sobre otros (Timmermans y Epstein, 2010).
Para Porter (1995), la naturaleza cuantitativa de la ciencia moderna, así como la confianza que los modernos ponemos en los números, tiene que ver con una cierta ética de la objetividad: en efecto, pensamos que la objetividad consiste en la supresión de todo lo subjetivo o personal; el científico debe omitir en su investigación todo lo que sea único, interesado o individual y adoptar una ética de la renuncia. El número es la lingua franca de la ciencia moderna y tiende a rechazar los conocimientos que no se obtienen a través de métodos cuantitativos y replicables (Porter, 1999); como contracara, propende a considerar serios e importantes los datos cuantitativos:
tendemos a sucumbir a lo que podríamos llamar la ‘falacia de la medición’, o, lo que es lo mismo, al convencimiento de que, como una determinada cosa (pongamos por caso el PIB) es fácil de medir, esta ha de ser la más pertinente o la más central. (Nussbaum, 2012, p. 82)
En la academia se vive el reino de la cantidad. Neave (2012) describe los cambios recientes en la administración de la educación superior como el ascenso del “estado evaluativo”: profesores y universidades se ven abocados cada vez más a someterse a todo tipo de evaluaciones cuantitativas, sistemas de rankings y procesos de acreditación de los que depende su viabilidad; estos procesos tienden a homogeneizar a los profesores, alumnos e instituciones.
En términos de Lazzarato (2012), podemos decir que el Estado, a manera de acreedor frente a las universidades, se arroga poderes evaluativos sobre estas y restringe su poder de acción. Así, la cuantificación es un instrumento de poder disfrazado de objetividad, que permite jerarquizar a instituciones e individuos y presionar su normalización (Foucault, 2002): las universidades adoptan políticas para satisfacer los rankings; quien mide decide hacia dónde se encaminan los esfuerzos.
Más que la prisión, la escuela resulta aquí paradigmática: es un aparato de examen ininterrumpido, un ritual perpetuo del poder. La mirada es coactiva de suyo, sin importar que haya consecuencias explícitamente atadas al examen; la evaluación “puramente diagnóstica” también pone nerviosos a estudiantes, profesores o directivos (Foucault, 2002, p. 200).
En esta Edad de Hierro, en la que —como con las células cancerígenas— la cualidad deviene mera cantidad, en la que se acaban las castas y no quedan sacerdotes ni guerreros, solo comerciantes, en la que el huevo cósmico se convierte en un cubo inmóvil puramente material y en la que todo se prepara para la última conflagración y el comienzo de un nuevo ciclo cósmico, aparece la enfermedad de la metrocosmética.
La metrocosmética es el esfuerzo que hacen individuos e instituciones para sacar buenos puntajes en indicadores cuantitativos que miden su desempeño, cuando este esfuerzo está desligado de modo total o parcial del desempeño en el campo que, se supone, miden dichos indicadores (Bula, 2012).
¿Cómo es posible, en general, el desajuste entre un indicador y aquello que mide? Para entender esto, es necesario saber qué implica hacer un indicador cuantitativo. Solo se pueden contar instancias de lo mismo: no es viable sumar manzanas y naranjas; si quiero hacer esta operación, debo sumar, más bien, “trozos de fruta”, pero, mediante esta abstracción, he perdido exactitud y bien podría estar hablando de peras. Todo lo contado se debe homogeneizar con anterioridad, se debe tratar como idéntico. Este rasgo definitorio de la operación de contar marca sus límites en lo que hace al saber; no todo saber se puede matematizar. Con base en esto, se ponen de relieve cuatro problemas con la operación de contar:
1. Si bien se suele tener mucho cuidado en el manejo de los números —operaciones estadísticas, modelos matemáticos, etcétera— y se vela por su exactitud e imparcialidad, no existe el mismo rigor con las decisiones que los hacen posibles, es decir, con las abstracciones homogeneizadoras mediante las cuales se decide que los individuos X y Y se deben tratar como miembros de la clase A, como idénticos en los cálculos.
Piénsese en las categorías residuales, por ejemplo, “otros”: en Colombia, dice la estadística, un 92,5 % de las personas son católicas, un 10,8 % son protestantes y el resto se reparte entre no-creyentes y “otras denominaciones”, es decir, en un mismo rubro se pone a los budistas, judíos, islámicos, mormones y cienciólogos, como si fueran iguales (Bowker y Leigh, 2000). No solo eso, se pone en el mismo rubro a los católicos que nunca van a la iglesia, a los que profesan la teología de la liberación, a los que siguen al Opus Dei, a los que usan condón con sentimiento de culpa y a los que lo usan sin remordimiento. La ilusión de exactitud que dan los números hace que las decisiones homogeneizadoras que los producen a menudo no se vigilen de un modo suficiente.
2. Mientras más compleja es una clase de cosa, mayor es la pérdida de información, de detalle, que implica el categorizarla como idéntica a otras (véase Guénon, 2001, pp. 70-73). No hay problema en contar una papa y otra papa como “papas”, pero sí lo hay en tratar a Chile y al Congo, indistintamente, como “economías basadas en el sector primario”. Si un amigo me da a cuidar su pez dorado y lo pierdo, quizás lo puedo resarcir comprando otro pez dorado —un pez dorado es igual a otro pez dorado—; si me da a cuidar a su hijo por una tarde y lo pierdo, no sería válida una operación análoga.
Los problemas de la cuantificación son mayores en la medida en que ascendemos en la escala del ser. Corolario: si a un grupo de personas que antaño no ha sido sometido a procesos cuantitativos de control se le introduce una medida de este tipo, sentirá que se le trata por debajo de su dignidad; piénsese en una universidad en la que, al comienzo de un nuevo semestre, se anuncia a los profesores que se les controlará con tecnología biométrica la cantidad de horas que pasan trabajando en las aulas.
3. El poder predictivo o explicativo de un modelo está limitado por la calidad de la información bruta con que se alimenta; si esta es de baja calidad, también lo será el desempeño del modelo: garbage in, garbage out (Andrade, 2016). Por lo tanto, y siguiendo el punto anterior, mientras más compleja y heterogénea sea la clase de cosas que estoy contando, más inexactos serán mis cálculos. Sin embargo, la sofisticación matemática de los cálculos que se realizan sobre las cantidades producto de dicha abstracción da la impresión de exactitud.
Se dice que un estudiante escolar tiene un promedio de 7,23 —dos puestos decimales: ¡cuánta exactitud!—, pero esta medición homogeneiza cosas tan dispares como su asma no diagnosticada —que afecta su rendimiento en Educación Física—, su capacidad de razonamiento abstracto y su mala nota en Biología, la cual tiene que ver con que es la primera clase de la mañana y, por su fisiología particular, este alumno