Formulada en 1976 por el psicólogo social estadounidense Donald T. Campbell, la ley establece que:
Cuanto más se utilice un indicador cuantitativo para la toma de decisiones sociales, más propenso estará a ser manipulado y más distorsionará los procesos que se supone debe monitorizar.
En otras palabras, cuando una métrica se convierte en el principal objetivo, deja de ser una buena medida de lo que pretende evaluar. Esto se debe a que las personas y las organizaciones ajustan su comportamiento para optimizar esa métrica, lo que puede llevar a efectos no deseados o a la manipulación de los datos.
A lo largo de su trayectoria, Campbell observó que las métricas utilizadas para evaluar el desempeño en diversos campos, desde la educación hasta la economía, a menudo generaban incentivos contraproducentes. Campbell se interesó en cómo los sistemas de medición podían distorsionar la realidad y, en última instancia, afectar la toma de decisiones en políticas públicas y en la gestión organizacional.
Ejemplos de la ley de Campbell en distintos ámbitos
Educación
Si los centros formativos son evaluados únicamente por los resultados en pruebas estandarizadas, los docentes podrían enfocarse en enseñar para el examen en lugar de brindar una educación integral.
Policía
Si el éxito de un departamento de policía se mide solo por la cantidad de arrestos, los agentes podrían verse incentivados a realizar arrestos por delitos menores, en lugar de enfocarse en la prevención del delito y la seguridad comunitaria.
Salud
Si los hospitales son recompensados por tener bajas tasas de readmisión, podrían dar de alta a los pacientes demasiado pronto, poniendo en riesgo su salud a largo plazo.
Empresas
Si los empleados son evaluados únicamente por las ventas que generan, podrían recurrir a tácticas de venta agresivas o engañosas, dañando la relación con los clientes a largo plazo.
Redes sociales
El número de "me gusta" o seguidores puede llevar a la gente a publicar contenido sensacionalista para ganar popularidad, en lugar de contenido valioso.
Ciencia y publicaciones académicas
Si los investigadores son evaluados solo por la cantidad de artículos publicados, pueden priorizar la cantidad sobre la calidad, llevando a estudios apresurados o incluso fraudulentos.
Medios de comunicación
Si los medios de comunicación se enfocan únicamente en la cantidad de clics o visitas, pueden recurrir a titulares sensacionalistas o noticias de dudosa veracidad para atraer tráfico en lugar de informar con rigor.
Atención al cliente
Si los empleados de atención al cliente son evaluados solo por la cantidad de llamadas atendidas por hora, podrían priorizar la rapidez sobre la calidad del servicio, dejando a los clientes insatisfechos.
Gobierno
Si los gobiernos son evaluados únicamente por el crecimiento del PIB, pueden ignorar aspectos clave como la distribución equitativa de la riqueza o el bienestar social.
Estrategias para mitigar los efectos de la ley de Campbell
Dado que las métricas cuantitativas pueden distorsionar la realidad si se convierten en el único criterio de evaluación, es fundamental complementar su uso con enfoques cualitativos y estrategias de mitigación. A continuación, repasaremos algunas prácticas que mitigan los efectos adversos de la ley de Campbell.
Definir métricas múltiples y equilibradas
En lugar de depender de una sola métrica, es recomendable utilizar un conjunto de indicadores complementarios que reflejen mejor la realidad del sistema que se está evaluando.
Priorizar la calidad sobre la cantidad
En UX/UI, es esencial centrarse en la experiencia real del usuario en lugar de optimizar métricas superficiales como el número de clics o el tiempo de sesión.
Incentivar comportamientos éticos
Diseñar estrategias que premien acciones alineadas con los objetivos de largo plazo, como la satisfacción del usuario y la confianza en la marca.
Realizar auditorías y revisiones periódicas
Analizar regularmente las métricas utilizadas y su impacto para asegurarse de que no estén generando efectos adversos o incentivando malas prácticas.
Utilizar datos cualitativos junto con los cuantitativos
Las entrevistas con usuarios, encuestas y pruebas de usabilidad pueden proporcionar un contexto valioso que las métricas cuantitativas no siempre capturan.
Conclusión
La ley de Campbell evidencia la necesidad de complementar el análisis cuantitativo con metodologías cualitativas centradas en la experiencia del usuario. Para mitigar sus efectos, es imprescindible realizar pruebas de usabilidad con personas usuarias reales y evaluaciones heurísticas por expertos que permitan comprender las motivaciones y dificultades del usuario en contextos de uso reales. Solo a través de un enfoque holístico de UX research que incorpore la observación directa y la experimentación iterativa, los equipos de diseño pueden garantizar que sus productos y servicios responden auténticamente a las necesidades y expectativas de sus usuarios, en lugar de quedar atrapados en la optimización de métricas desconectadas de la realidad.