El dinero trae la felicidad y la técnica, mejor conocimiento

La contradicción era flagrante y Kahneman aceptó entablar una 'colaboración contradictoria' con Killingsworth para aclararla. Pusieron todos sus datos frente a frente y designaron a la psicóloga Barbara Mellers como facilitadora del proceso. Deaton no participó, así que no se puede considerar que apoye las nuevas conclusiones. Los duelistas establecieron algunas conclusiones previas. Estuvieron de acuerdo en que ambos estudios intentaban medir lo mismo: el bienestar emocional o felicidad. También acordaron que la regla de oro para medir eran las encuestas, pero que el método empleado por K era más sensible que el usado por los nóbeles.

Mientras KD recurrió a una encuesta de Gallup de larga tradición con preguntas dicotómicas que proporcionaron 450.000 respuestas de 1.000 sujetos durante un año, K ideó una aplicación llamada 'Track Your Happiness' que varias veces al día mandaba un mensaje corto a los smartphones de 33.391 adultos en momentos aleatorios del día durante varias semanas preguntando cómo se sentían en una escala que iba de 'muy bien' a 'muy mal'. Así que, considerando la mayor riqueza de la evidencia recogida por K (1.725.994 respuestas) aceptaron su conclusión sobre la relación lineal entre la felicidad y el ingreso. Pero, al tiempo, admitieron que era razonable preguntarse por qué el patrón de aplanamiento no aparecía en sus datos.

Un importante paso se dio cuando los académicos se dieron cuenta de que los datos de 2010 usados por KD en realidad habían estado midiendo la infelicidad en lugar de la felicidad. De hecho, si Kahneman y Deaton hubiesen estado hablando de la relación entre dinero e infelicidad, la existencia de la planicie es indiscutible. ¿Cómo llegaron a errar en esto? La respuesta es que creían razonablemente que las preguntas de Gallup proporcionaban una medida de la felicidad en general, cuando en realidad estas cuestiones dicotómicas solo eran útiles como medida de la infelicidad en particular, lo que equivalía sólo a un 15% a 20% de la muestra. No era fácil descubrir esto porque un efecto techo en los datos ocultaba una comprensión más refinada que sólo fue visible al comparar con los datos más ricos de Killingsworth.

A partir de ahí los investigadores se centraron en una nueva hipótesis que consta de dos proposiciones: 1) Hay una minoría infeliz, cuya infelicidad disminuye con el aumento de los ingresos hasta un umbral, luego no muestra más progreso; 2) En la mayoría más feliz, la felicidad continúa aumentando con los ingresos incluso en el rango alto de ingresos.

El resultado es que para la mayoría de la gente, más ingresos están asociados con más felicidad. «La excepción son las personas económicamente acomodadas pero infelices. Por ejemplo, si eres rico y miserable, más dinero no te ayudará», dice Killingsworth en la revista de la Universidad de Pennsylvania. La clave es que la felicidad no es homogénea y olvidar esto le impidió a K descubrir que sí había un efecto planicie entre los más infelices. De hecho, esto ha permitido descubrir que, según sus propios datos, los pobres infelices son mucho más felices con un aumento de ingresos que los pobres que se sienten más felices.

Mellers añade que el bienestar emocional y los ingresos no están conectados por una sola relación. «La función difiere para las personas con diferentes niveles de bienestar emocional», dice. Específicamente, para el grupo menos feliz, la felicidad aumenta con el ingreso hasta 100.000 dólares, pero luego no muestra un aumento adicional a medida que crece el ingreso. Para aquellos en el rango medio de bienestar emocional, la felicidad aumenta linealmente con los ingresos, y para el grupo más feliz, la asociación en realidad se acelera por encima de los 100.000 dólares.

Pero lo más interesante de esta 'colaboración contradictoria', noción creada por Kahneman para resolver disputas científicas, no tiene tanto que ver con la felicidad o el dinero como con el hecho de que muchas de las cuestiones que hemos estudiado como verdades inamovibles a partir de antiguos estudios sociales pueden no serlo. Los nuevos sistemas tecnológicos de recogidas de datos son más ricos y refinados, introducen matices y revelan efectos numéricos que distorsionaron las conclusiones originales y nos permiten llegar a resultados diferentes.