Medir el impacto social y cultural de un proyecto es un paso fundamental para demostrar su valor, pero también conlleva un riesgo: que los resultados estén sesgados. Toda organización, de manera consciente o inconsciente, tiende a mostrar sus éxitos y minimizar sus fallos. Y aunque es humano, no siempre es honesto ni útil.
Por eso, dos procesos se vuelven imprescindibles en cualquier sistema de evaluación serio: la validación de los datos y la revisión independiente. Son los que garantizan que la información sea fiable, creíble y útil, tanto para la propia organización como para financiadores, socios y comunidad.
¿Qué entendemos por validación?
La validación es el proceso de comprobar que los datos recogidos sean correctos, consistentes y representativos. No basta con tener encuestas o estadísticas; hay que asegurarse de que reflejen la realidad.
Ejemplo: si un festival cultural afirma que “el 90 % de los asistentes quedaron satisfechos”, la validación implica revisar cómo se recogió ese dato:
- ¿Se encuestó a una muestra representativa o solo a unos pocos?
- ¿La pregunta estaba bien formulada o inducía la respuesta?
- ¿Los resultados fueron contrastados con otros indicadores (como repeticiones de asistencia o comentarios en redes)?
La importancia de la revisión independiente
La revisión independiente consiste en que un agente externo (una consultora, un investigador, una institución) evalúe la calidad y objetividad del proceso de medición.
Esto es especialmente valioso porque:
- Aporta credibilidad frente a financiadores y administraciones.
- Reduce el riesgo de inflar resultados.
- Permite identificar mejoras en el sistema de evaluación.
- Asegura transparencia y confianza con la comunidad.
Ejemplo: un centro cultural que recibe financiación pública puede encargar a una universidad local que revise su metodología de encuestas y verifique los datos de participación.
Principales sesgos que se evitan
- Sesgo de confirmación: solo buscar datos que confirmen lo que ya creemos.
- Sesgo de deseabilidad social: participantes que responden lo que “creen que se espera” en lugar de lo que realmente sienten.
- Sesgo de selección: encuestar solo a quienes es más fácil alcanzar, dejando fuera a públicos clave.
- Sesgo institucional: mostrar únicamente logros y omitir dificultades.
Buenas prácticas para validar y revisar
- Diseñar herramientas claras: preguntas neutrales y escalas fáciles de interpretar.
- Triangular información: combinar encuestas, entrevistas, observación y datos administrativos.
- Comparar con estándares externos: por ejemplo, utilizar métricas IRIS+, ODS o benchmarks de otros proyectos similares.
- Involucrar a terceros: abrir el proceso a universidades, redes culturales o evaluadores externos.
- Publicar resultados completos: no solo los positivos, también los aprendizajes y los retos pendientes.
Conclusión: credibilidad que multiplica el impacto
Medir el impacto no es solo un ejercicio interno; es también un acto de confianza hacia quienes apoyan y participan en un proyecto.
La validación asegura que los datos sean sólidos y rigurosos. La revisión independiente aporta objetividad y legitimidad. Juntas, ambas prácticas evitan sesgos y convierten los resultados en un relato creíble que multiplica la capacidad de una organización para atraer financiación, tejer alianzas y fortalecer su impacto real en la sociedad.
En definitiva: sin validación ni revisión independiente, los datos pueden ser números vacíos; con ellas, se convierten en una historia de transformación respaldada por evidencias.