Las encuestas de opinión pública en los países occidentales muestran de forma consistente que las mayorías prefieren niveles más bajos de inmigración. Sin embargo, los estudios académicos sobre inmigración –en particular sobre el Estado del bienestar y la cohesión social– suelen informar de efectos neutros o positivos, restando importancia a las preocupaciones del público.
Los investigadores explican esta discrepancia apelando a su presunto conocimiento superior. La gente corriente (al menos la que yo conozco) ofrece una explicación distinta: los investigadores en inmigración son personas que siempre han sido ideológicamente proinmigración, y su ideología o bien nubla su juicio o bien les lleva a manipular la evidencia para llegar a la conclusión ideológicamente deseada. Aquí analizo la evidencia a favor de esta segunda explicación.
Investigación sobre cómo investigan los investigadores
La mejor evidencia para abordar esta hipótesis procede de un proyecto de múltiples analistas (many-analysts) de Breznau, Rinke, Wuttke y colaboradores (2022). Reclutaron equipos de investigación independientes –cuyas decisiones y resultados son precisamente lo que nos interesa– para poner a prueba la misma hipótesis: “una mayor inmigración reduce el apoyo del público a las políticas sociales”.
Esta hipótesis se remonta a un trabajo influyente de Alesina y Glaeser (2004), quienes argumentaron que la homogeneidad étnica facilita sistemas de bienestar generosos porque los contribuyentes están relativamente más dispuestos a pagar por beneficiarios de su propia etnia. Esta conclusión es una píldora amarga para la izquierda política, que desea tanto heterogeneidad étnica como un Estado del bienestar generoso. Que estos dos objetivos entren en conflicto es una mala noticia para la izquierda.
A lo largo de las décadas, los estudios han arrojado resultados empíricos contradictorios sobre esta cuestión. Ahora, Breznau, Rinke y Wuttke (2022) analizan cómo otros investigadores examinan este problema partiendo de las mismas condiciones iniciales.
Reclutaron investigadores a través de redes académicas, redes sociales y asociaciones profesionales de las ciencias sociales, y acabaron con una muestra operativa de 158 investigadores organizados en 71 equipos. Casi la mitad procedía de la sociología, alrededor de una cuarta parte de la ciencia política y el resto de la economía, la comunicación u otros ámbitos más interdisciplinarios y metodológicos. Más del 80% había impartido docencia en análisis de datos y el 70% había publicado previamente sobre inmigración o Estados del bienestar.
Antes de cualquier modelización, los participantes informaron sobre su postura personal respecto a la política migratoria (“¿Cree usted que, en su país de residencia actual, las leyes sobre inmigración de extranjeros deberían relajarse o endurecerse?”; escala de 7 puntos).
A continuación, todos los equipos recibieron la misma tarea y los mismos datos, que combinaban encuestas de opinión pública del International Social Survey Program con estadísticas oficiales sobre inmigración. El ISSP incluye seis preguntas que miden el apoyo a la responsabilidad del gobierno en ámbitos como pensiones, desempleo y sanidad (por ejemplo: “¿Cree usted que debería o no ser responsabilidad del gobierno proporcionar atención sanitaria a los enfermos?”; escala de 4 puntos). Estas preguntas exactas ya se habían utilizado en uno de los artículos más citados sobre el tema, de Brady y Finnigan, que se pidió a los participantes replicar como punto de partida.
A los investigadores también se les proporcionaron dos medidas de inmigración por punto temporal: la población nacida en el extranjero como proporción de la población total (“stock”) y los cambios en esa proporción a lo largo del tiempo (“flujo”). Estos indicadores procedían del Banco Mundial, la ONU y la OCDE. En total, el conjunto de datos cubría hasta 31 países mayoritariamente de altos ingresos a lo largo de hasta cinco oleadas de estudios entre 1985 y 2016.
Para eliminar incentivos de carrera que pudieran empujar a los investigadores hacia determinados resultados, se garantizó a todos los equipos la autoría del artículo final independientemente de lo que encontraran. A los equipos simplemente se les indicó que estimaran el efecto de la inmigración sobre el apoyo al Estado del bienestar.
Las muchas decisiones que puede tomar un investigador
Un hecho enormemente infravalorado es que los investigadores deben tomar muchas decisiones difíciles al analizar datos. En el estudio de Breznau, Rinke y Wuttke (2022), estas decisiones se tradujeron también en una heterogeneidad sustancial en lo que exactamente hicieron los equipos. Algunos estimaron modelos multinivel con efectos aleatorios en múltiples niveles; otros recurrieron a especificaciones más simples y, en su lugar, agruparon los errores estándar a nivel de país, oleada o país-oleada. Otros ignoraron por completo la estructura jerárquica. Las estrategias de estimación también variaban ampliamente: mientras que muchos recurrieron a mínimos cuadrados ordinarios, otros utilizaron estimadores de máxima verosimilitud o enfoques bayesianos.
Las decisiones sobre el tratamiento de los datos aumentaron esta variación. Los equipos diferían en qué preguntas del ISSP trataban como variable dependiente principal, cómo escalaban el apoyo al bienestar (continuo, ordinal, dicotómico o multinomial), qué medida de inmigración enfatizaban (stock frente a flujo) y cómo restringían la muestra por países y oleadas. Ninguna de estas decisiones es exótica o ilegítima; todas son defendibles, lo que otorga a los investigadores un amplio margen de discrecionalidad.
Todas estas decisiones dieron lugar a 1.261 modelos presentados; no hubo dos idénticos. Cabe destacar que esta heterogeneidad surgió a pesar de que la hipótesis y los datos eran los mismos. Pensemos en cuánta libertad tienen los investigadores cuando además pueden elegir la hipótesis y los datos.
Tras enviar sus resultados –pero antes de ver los de los demás–, cada equipo recibió descripciones breves de los modelos de varios otros equipos y se le pidió que los clasificara según lo bien que probaban la hipótesis. Al agregar estas evaluaciones entre pares, los organizadores pudieron construir clasificaciones de calidad de los modelos, independientes de sus resultados.
Resultados: Los investigadores en inmigración son abrumadoramente proinmigración
Figura 1: Actitudes de investigadores sobre la inmigración. Tomado de este paper.
La Figura 1 visualiza las actitudes personales de los investigadores respecto a la inmigración. Más del 72% cree que las leyes de inmigración deberían relajarse. Otro 17% piensa que no deberían ni relajarse ni endurecerse, y menos del 8% cree que deberían endurecerse.
Estas actitudes contrastan de forma marcada con las respuestas comparables de la población general, donde grandes mayorías piensan que las leyes deberían endurecerse. En particular, ningún investigador eligió la opción más a la derecha, que a menudo es una de las más seleccionadas en las encuestas de opinión pública. También es notable que las actitudes migratorias de los investigadores se asemejan a las de los políticos, que también son mucho más partidarios de la inmigración que la población general.
Por supuesto, la Figura 1 se basa en un subconjunto pequeño de todos los investigadores en inmigración. Sin embargo, trabajando en este campo, estoy bastante seguro de que este resultado se generaliza: los investigadores en inmigración y la población general desean desplazar la política migratoria en direcciones opuestas.
Los investigadores en inmigración obtienen resultados opuestos de los mismos datos
Figura 2: Coeficientes estimados por los investigadores en inmigración a partir de los mismos datos para la misma pregunta de investigación. Fuente.
La Figura 2 muestra la función de distribución acumulada de los coeficientes estimados. Hay más coeficientes que equipos porque los equipos informaron de varios modelos. Aunque todos los equipos probaron la misma hipótesis utilizando los mismos datos, “ningún equipo llegó al mismo conjunto de resultados numéricos. Más llamativo aún, ni siquiera existe un acuerdo amplio sobre si el efecto es negativo (la inmigración erosiona el apoyo al bienestar), positivo (la inmigración lo incrementa) o inexistente”. Grandes proporciones de equipos encuentran efectos negativos, positivos y no significativos, respectivamente.
En conjunto, el 13,5% de los equipos concluyó que la hipótesis no era comprobable con estos datos. El 60,7% concluyó que debía rechazarse, y el 28,5% encontró que la hipótesis estaba respaldada. Así, la mayoría de los equipos concluyó que la inmigración no reduce el apoyo a las políticas sociales entre el público, que es el resultado que alguien con una ideología de izquierdas desea encontrar.
Estas diferencias se deben, por supuesto, a distintas elecciones analíticas. De forma notable, no hay unas pocas decisiones que expliquen la mayor parte de la variación. Los autores señalan que “más del 95% de la varianza total de los resultados numéricos permanece sin explicar incluso después de la codificación cualitativa de todas las decisiones identificables en el flujo de trabajo de cada equipo”. Así, cada decisión, como añadir una variable de control, introduce una pequeña diferencia y, debido a su gran número, los efectos se acumulan.
Los investigadores encontraron lo que querían encontrar
Figura 3: Distribución de los efectos estimados por los equipos de investigación según su actitud ante la inmigración
Desde luego, no es una buena noticia para una disciplina que, dados los mismos datos, el 61% de los investigadores piense que una hipótesis debe rechazarse mientras que el 29% vea apoyo para ella. El lector escéptico puede preguntarse cómo esta literatura puede enseñarnos algo si ni siquiera sus propios miembros se ponen de acuerdo. Sin embargo, este hallazgo no indica necesariamente la existencia de un sesgo.
El resultado más preocupante proviene de un estudio posterior (Borjas y Breznau, 2024). Examina si las actitudes previas de los investigadores respecto a la inmigración explican sus hallazgos. Para ello, Borjas y Breznau definen un equipo proinmigración como aquel en el que más de la mitad de sus miembros eligieron una de las dos opciones proinmigración más extremas (5 o 6; véase la Figura 1). Esto clasifica al 44% de los equipos como proinmigración. Dada la rareza de actitudes anti-inmigración entre los participantes, Borjas y Breznau clasifican como anti-inmigración a los equipos con al menos un miembro que respondió con una actitud “1” o “2” (ya que nadie eligió la opción anti-inmigración más extrema, 0). Esta definición clasifica aproximadamente al 13% como anti-inmigración. El 44% restante se clasificó como “moderado”.
La Figura 3 visualiza la distribución del efecto estimado por tipo de equipo. El efecto medio estimado por los equipos antiinmigración fue negativo (es decir, la inmigración erosiona las actitudes favorables al bienestar), cercano a cero para los equipos moderados y positivo para los equipos proinmigración. Estas diferencias se debieron en parte significativa a una mayor propensión de los equipos anti y proinmigración a obtener estimaciones extremadamente grandes. Esta asociación entre ideología del investigador y resultados es estadísticamente significativa y se mantiene robusta tras controlar por disciplina académica, habilidades estadísticas, experiencia investigadora y muchos otros factores.
¿Hasta qué punto son grandes estas diferencias? El análisis más riguroso de Borjas y Breznau implica que pasar de un extremo ideológico al otro desplaza la estimación de un equipo aproximadamente del percentil 16 al percentil 63 de la distribución de efectos (ajustada por controles). Si observamos la Figura 2 (que muestra una distribución ligeramente distinta), esto significa pasar de una región donde los efectos son en gran medida negativos y estadísticamente significativos a una región donde son principalmente positivos y significativos.
Como revela la Figura 3, sigue existiendo una heterogeneidad sustancial dentro de cada tipo de equipo y, por ejemplo, algunos equipos proinmigración encuentran efectos negativos. Por tanto, no debe exagerarse la importancia de las actitudes de los investigadores. Sin embargo, estas tres distribuciones sí implican narrativas cualitativamente distintas sobre cómo funciona el mundo y, por tanto, implicaciones políticas también cualitativamente distintas. Imaginemos un mundo en el que toda la comunidad investigadora estuviera compuesta mayoritariamente por académicos antiinmigración (reflejando aproximadamente a la población general de los países occidentales). Si agregáramos todas sus estimaciones, la literatura concluiría que la inmigración erosiona el apoyo al Estado del bienestar. Si, en cambio, todos los investigadores estuvieran a favor de la política migratoria actual, el efecto medio rondaría el cero y concluiríamos que la inmigración no tiene un impacto significativo sobre las actitudes hacia el bienestar.
Pero, en realidad, la mayoría de los investigadores en inmigración se inclina fuertemente a favor de la inmigración. Y en ese mundo, la literatura agregada tiende a producir estimaciones que sugieren que la inmigración es buena para la cohesión social y el apoyo al bienestar.
Hasta aquí, la evidencia es compatible con que el efecto verdadero sea simplemente positivo, de modo que la mayoría de los equipos lo detecta. Sin embargo, Borjas y Breznau encontraron que las posiciones previas extremas (pro o anti) se correlacionan con una menor calidad metodológica, evaluada a ciegas por revisores independientes. Los moderados, aquellos con una posición previa de 4, tomaron las decisiones de modelización más válidas y, por tanto, son los más propensos a obtener la estimación correcta. De este modo, los investigadores proinmigración, en particular, parecen haber llegado a su conclusión realizando elecciones menos válidas en su análisis, alcanzando así una conclusión sesgada.
Si los investigadores pro y antiinmigración fueran igualmente frecuentes, este sesgo podría compensarse. Sin embargo, los investigadores proinmigración superan en número a los antiinmigración y a los moderados, cuyos análisis combinados son los más fiables. El resultado es una literatura que contiene principalmente una pequeña proporción de moderados que realizan investigación rigurosa y un grupo mayor de “investigadores” proinmigración ideológicamente motivados que torturan los datos hasta que “encuentran” un mensaje proinmigración.
Más allá de la elección del modelo
Toda la heterogeneidad y el sesgo potencial discutidos hasta ahora se derivan únicamente de que los investigadores elijan qué subconjunto de datos analizar y qué modelos de regresión exactos emplear. Imaginemos cuánta más heterogeneidad y margen para el sesgo surgen si los investigadores pueden elegir los datos, si diseñan o no un experimento y cómo hacerlo, o si publican o no los resultados.
Quizá de forma aún más grave, gran parte de la investigación sobre inmigración parece poner a prueba la hipótesis que ya antes de la recogida de datos cabe esperar que transmitan un mensaje proinmigración. Por ejemplo, existe una enorme literatura sobre las creencias supuestamente sesgadas de la gente respecto a la inmigración. Esto suele medirse preguntando a las personas por una estadística concreta relacionada con la inmigración y comparando sus estimaciones con los valores reales (para un artículo de revisión, véase aquí). Pero ¿cuál de entre los millones de estadísticas existentes debería elegir un investigador?
Algunas estadísticas presentan la inmigración de forma sorprendentemente positiva. Por ejemplo, (a) los inmigrantes en general en Estados Unidos no cometen más delitos que los nativos. Otras estadísticas presentan la inmigración de forma muy negativa. Por ejemplo, (b) los inmigrantes africanos o de Oriente Medio en países europeos tienen a menudo unaprobabilidad 40 veces mayor o más de cometer asesinato o violación que los nativos. Dado que estas cifras parecen sorprendentes para la mayoría de nosotros, cabe esperar que los participantes en encuestas también piensen sobre la inmigración de forma más negativa de lo que sugiere la estadística (a) y más positiva de lo que indica la estadística (b).
A mi juicio, la elección que hacen los investigadores al seleccionar qué estadística concreta preguntar parece motivada por el deseo de hacer parecer que la gente ve la inmigración de forma negativa solo preguntando por estadísticas en las que los inmigrantes salen sorprendentemente bien parados. En particular, aunque estas puedan ser las estadísticas que más preocupan a la gente, prácticamente no existe investigación sobre las creencias relativas a delitos capitales cometidos por solicitantes de asilo o inmigrantes africanos o de Oriente Medio.
Además, ¿por qué solo estudiamos cómo la gente corriente está supuestamente demasiado desinformada como para tomarse en serio sus actitudes antiinmigración y las atribuimos a noticias falsas en lugar de a preferencias reales? ¿Qué hay de los sesgos de los responsables políticos o de los propios investigadores? Estos grupos proceden mayoritariamente de entornos más acomodados y solo tienen contacto con un grupo muy selecto de migrantes de élite. Rara vez se enfrentan a los numerosos inmigrantes poco cualificados, no integrados, y a los problemas que estos causan. Por tanto, una conjetura verosímil es que los investigadores y otras élites subestiman los problemas que los inmigrantes generan para la gente corriente.
Esta hipótesis es, en el sentido cultural moderno, tan de derechas como la idea de que la gente corriente está sesgada es de izquierdas. Existe mucha investigación sobre esta última, pero prácticamente ninguna sobre la primera. Es importante señalar que ambas pueden ser ciertas. El problema es que solo oímos hablar constantemente de una parte seleccionada de las hipótesis porque solo esas se ponen a prueba.
De forma más general, parece haber más investigación centrada en mejorar la vida de los inmigrantes que la de los nativos. La variable dependiente en muchos estudios es alguna medida del bienestar de los inmigrantes. El estudio concluye entonces que algún tipo de inversión es buena para los inmigrantes y deduce que la política debería realizar esas inversiones. Pero ¿qué ocurre con los nativos? Las inversiones elegidas exclusivamente para beneficiar a los inmigrantes no son necesariamente del interés de los nativos; incluso pueden ser perjudiciales para ellos. Sin embargo, esta posibilidad a menudo ni siquiera se considera.
Por ejemplo, el sistema de asilo es excelente para los inmigrantes porque les permite llegar a cualquier país y recibir prestaciones sociales sin cualificación alguna. Pero, dado que un sistema así atrae a personas perezosas y explotadoras, probablemente sea malo para los nativos. En mi experiencia, los investigadores son mucho más propensos a preguntarse cómo el sistema de asilo afecta al bienestar de los inmigrantes que al bienestar de los nativos.
No es solo inmigración
Es poco probable que todos estos resultados sean exclusivos del ámbito de la inmigración. Las encuestas documentan de forma consistente un fuerte sesgo hacia la izquierda entre los académicos, especialmente en las ciencias sociales y las humanidades. Por ejemplo, Langbert (2018) estudia la afiliación política de profesores en universidades de artes liberales de élite. Encuentra que el 39% de las instituciones de su muestra no tiene ningún profesor republicano. En la mayoría del 61% restante, la afiliación política también está fuertemente sesgada, con más del 90% de profesores demócratas.
Van de Werfhorst (2020) obtiene resultados similares para Europa y señala un sesgo particularmente fuerte y una falta de diversidad de opinión en relación con las actitudes hacia la inmigración.
De forma relacionada, un interesante working paper de Goldstein y Kolerman (2025) sigue la evolución de las actitudes de estudiantes estadounidenses a lo largo del tiempo. Encuentran que, en comparación con las ciencias naturales, estudiar ciencias sociales y humanidades hace a los estudiantes más de izquierdas, mientras que estudiar economía y empresa los hace más de derechas. Los efectos derechistas de economía y empresa están impulsados por posiciones sobre cuestiones económicas, mientras que los efectos izquierdistas de las humanidades y las ciencias sociales están impulsados por cuestiones culturales.
Curiosamente, este sesgo simultáneamente económico de derechas y cultural de izquierdas también se observa entre políticos y periodistas. Goldstein y Kolerman encuentran que estos efectos operan a través del contenido académico y la enseñanza, más que por socialización o expectativas de ingresos. Una explicación potencial es que los profesores culturalmente de izquierdas y económicamente de derechas, respectivamente –que constituyen la gran mayoría en las universidades– solo transmiten a sus estudiantes estudios que respaldan narrativas con las que están ideológicamente alineados.
Implicaciones y opinión personal
No es necesariamente un problema que los investigadores sean más liberales que el público general, pero sí lo es si estas actitudes les llevan a analizar los datos de forma sesgada para llegar a conclusiones que refuercen sus actitudes previas. En ese caso, la investigación sobre inmigración deja de ser investigación y pasa a convertirse en propaganda, donde solo se prueban hipótesis que cabe anticipar que presentarán la inmigración de forma positiva y el diseño de la investigación se elige para obtener la conclusión deseada.
En los últimos años, la gente corriente se ha vuelto más escéptica respecto a los científicos en general; ejemplos especialmente claros son la covid-19 y el cambio climático. Como científico, entiendo esta evolución y no la considero irracional. La evidencia presentada aquí sugiere poderosamente que los científicos producen resultados sistemática y fuertemente sesgados. Mi impresión es que muchas personas son plenamente conscientes de este sesgo a partir de la forma en que ven a los científicos emplear marcos retóricos para desacreditar argumentos válidos, no abordar preocupaciones evidentes o aplicar dobles raseros. Por ello, la gente sabe que no es óptimo aceptar lo que dicen los científicos al pie de la letra. En su lugar, deben descontar el sesgo del científico. Como esto es muy difícil y costoso, puede ser óptimo simplemente ignorar por completo lo que dicen los científicos y basarse en la experiencia personal o en conversaciones con amigos.
La tragedia es que este comportamiento es causado solo por unas pocas subdisciplinas activistas que se han convertido esencialmente en máquinas de propaganda de izquierdas. Está bastante claro que el cambio climático de origen humano es real y que la covid-19 supuso una amenaza grave para nuestro sistema sanitario. En general, las ciencias duras son mucho más fiables que las ciencias sociales porque los estándares son más altos y los temas menos emocionales. En este sentido, el ejemplo y la evidencia aquí presentados constituyen un caso más probable de sesgo investigador. Pero se producen precisamente en el tema político más importante para los ciudadanos occidentales, y sobre esta base se toman y se justifican decisiones con las que las mayorías no están de acuerdo. Por tanto, estos sesgos tienen un enorme impacto en la desconfianza hacia la ciencia y las élites en general.
Esta desconfianza tiene ahora implicaciones políticas que perjudican a la academia en su conjunto. El hecho de que los investigadores sean mucho más liberales que la gente corriente es coherente con la narrativa populista, según la cual la élite –compuesta por políticos, científicos, periodistas, etc.– es mucho más liberal culturalmente que los votantes y ciudadanos en general. En el caso de los políticos esto también es cierto, y existe evidencia correspondiente respecto a los periodistas. Los sesgos de estos grupos tienen el potencial de acumularse: los investigadores sesgan sus hallazgos hacia la izquierda, los periodistas los recogen y los enmarcan de forma aún más izquierdista, y los políticos eligen la interpretación más a la izquierda de lo que proporcionan los medios para llegar a políticas todavía más extremas.
Las políticas resultantes, impopulares, generan una reacción: los populistas de derechas llenan los vacíos de representación y ganan elecciones. Una vez en el poder, los populistas suelen recortar la financiación de las universidades, especialmente de los departamentos de ciencias sociales. A mí no me queda claro cómo este movimiento puede sorprender a alguien. Dado lo impopulares que se han vuelto los científicos sociales como resultado de su activismo, probablemente estas políticas sean populares.
Mi mensaje a los investigadores es, por tanto, el siguiente: mejorad la validez de su investigación, lo que incluye filtrar a quienes explotan nuestro entorno académico para fabricar propaganda (de izquierdas). Se les puede atacar por muchas razones, pero quienes les atacan solo pueden salirse con la suya mientras ustedes sean impopulares entre el público. Son impopulares debido a las acciones de una minoría de científicos sociales activistas que priorizan la propaganda de izquierdas sobre la búsqueda de la verdad. Corregir este lamentable estado de cosas redunda en nuestro propio interés, y podemos hacerlo nosotros mismos.
