EL PRESIDENTE DONALD TRUMP perderá su candidatura a la reelección el próximo año, o eso parecen sugerir encuestas recientes. Una encuesta realizada entre el 21 y el 23 de julio en nombre de El economista por YouGov, una encuestadora, encontró que Trump perdería el voto popular nacional frente a un oponente demócrata por siete puntos porcentuales. Un margen tan grande sería más que suficiente para que un candidato demócrata como Joe Biden, el exvicepresidente, o Elizabeth Warren, senadora de Massachusetts, lograran una victoria aplastante en el Colegio Electoral. Sin embargo, actualmente faltan más de 15 meses para las elecciones, y las cifras publicadas tan temprano no pueden predecir con precisión cómo se desempeñarán los candidatos.
Según los cálculos numéricos de Christopher Wlezien y Robert Erikson, politólogos de la Universidad de Texas y la Universidad de Columbia, las encuestas preelectorales son malos predictores hasta el final del verano en un año electoral, momento en el cual ambos partidos han mantenido su nominación. convenciones En su libro “La campaña de 2012 y la cronología de las elecciones presidenciales”, explican que la posición de los candidatos en las urnas no explica ni la mitad de la variación en sus eventuales márgenes de voto hasta la primavera anterior a las elecciones. A 330 días antes de la contienda, aproximadamente en diciembre del año anterior a la elección, las encuestas prácticamente no muestran correlación con los resultados finales de la elección; hoy, a 467 días de las elecciones de 2020, son aún peores. Uno podría hacer mejores predicciones lanzando una moneda al aire que mirando las encuestas.
Los encuestadores pueden culpar a algunos factores por los errores en sus primeras estimaciones. Primero, a estas alturas de la campaña, ni siquiera se han decidido los eventuales candidatos. Podría ser que Joe Biden gane la contienda primaria actual de los demócratas, pero tal apuesta no es segura. ¿Cómo se puede esperar que los votantes sepan por quién votarán? También es demasiado pronto para conocer las eventuales condiciones económicas y políticas de la elección. Para noviembre de 2020, el país podría entrar en recesión, aplastando las probabilidades de reelección de Trump. O Estados Unidos podría entrar en un nuevo auge. También es demasiado antes de las elecciones para que la mayoría de los votantes preste mucha atención a la política nacional.
Los pronosticadores que buscan predecir elecciones con un tiempo de anticipación amplio pueden recurrir a información distinta de las encuestas para obtener una mayor precisión. Moody’s Analytics, una empresa financiera, recopila datos económicos para predecir los resultados de las elecciones, por ejemplo. Las mejores proyecciones también utilizan indicadores económicos y los índices de aprobación del presidente, que, si bien se basan en encuestas, son más estables y se miden con más frecuencia que los enfrentamientos directos. No obstante, estos métodos están lejos de ser perfectos. Los pronósticos de Moody’s predijeron con un 95% de confianza que Hillary Clinton ganaría las elecciones presidenciales de 2016, y el modelo de ciencia política más conocido que se basa en los llamados “fundamentos”, como la economía y la titularidad, superó el margen de voto popular de Trump por casi tres puntos de porcentaje.
Otros académicos están ideando nuevos enfoques para la predicción de elecciones, pero no han sido probados. Rachel Bitecofer, que estudia la opinión pública en la Universidad Christopher Newport, ha desarrollado un método que evita los modelos basados en encuestas en favor de los datos demográficos a nivel estatal, como cuántos votantes blancos viven en un estado y qué tan a la izquierda o a la derecha suele estar. se inclina en las contiendas presidenciales. Ella predice que el Sr. Trump perderá su candidatura a la reelección en 2020. Su método ideado de manera similar funcionó peor que los métodos basados en encuestas en 2018. El modelo de la Sra. Bitecofer explicó el 70% de la variación en las contiendas por el Congreso, simplemente usando los resultados de la última la elección habría pronosticado el 95 %, y es dudoso que las relaciones entre los factores demográficos como la edad y la educación y la elección del voto se mantengan constantes desde la mitad de los mandatos hasta 2020, como supone su modelo. Su trabajo tampoco predice las posibilidades de que Trump gane el próximo año, solo sus posibilidades en todos los estados. Cuando se le preguntó por tal probabilidad, la Sra. Bitecofer dijo que “no tendría una base matemática”. Aún así, confía en que hay “pocas o ninguna posibilidad” de que los estadounidenses reelijan al presidente.
Las elecciones de 2016 inculcaron en los votantes un profundo escepticismo hacia las encuestas, pero también sirvió como una lección para que los meteorólogos tengan cuidado con la confianza con la que transmiten sus predicciones. Hay peligro en la certeza. Dos semanas antes de la elección de Trump, James Comey, entonces director del FBI, hizo pública una investigación sobre Hillary Clinton. Más tarde dijo que lo hizo porque “estaba tomando decisiones en un entorno en el que [Ms] Clinton estaba seguro” de convertirse en el próximo presidente, un sentimiento que atribuyó a las encuestas y pronósticos previos a las elecciones.
Dada la incertidumbre de las predicciones hechas con mucha antelación, ¿por qué a menudo se toman en serio? El trabajo del psicólogo ganador del Premio Nobel Daniel Kahneman y Amos Tversky (quien también habría ganado el premio si hubiera estado vivo cuando Kahneman lo recibió) proporciona una idea. En 1993, en un capítulo de libro titulado “Razonamiento probabilístico”, los dos autores estipulan que los pronósticos mal calibrados a menudo se aceptan porque juegan con los sesgos de las personas. Cuando las predicciones favorecen a un lado del espectro político, como ocurre actualmente con Bitecofer’s y Moody’s, es más probable que las personas que apoyan a ese lado les crean.
Los Sres. Kahneman y Tversky descubrieron que las personas a menudo le dan muy poca importancia a la posibilidad subyacente, la “probabilidad previa”, de un resultado, favoreciendo en cambio los fragmentos más recientes de datos duros que ven. En este caso, la probabilidad previa probablemente favorezca a Trump más de lo que creen muchos pronosticadores. Los apostadores en PredictIt, un sitio web donde los usuarios pueden apostar en eventos políticos, le dan a Trump una oportunidad de victoria de aproximadamente 50-50 el próximo año. Con una aprobación laboral promedio del 43 %, según las cifras procesadas por el sitio web de periodismo de datos FiveThirtyEight, está a punto de convertirse en la coalición que lo llevó a la victoria en 2016 con el 46 % de los votos. Pero muchos partidarios demócratas sucumbirán a la tentación de creer en pronósticos tranquilizadores en lugar de enfrentar riesgos tan incómodos.
La misma opacidad de los modelos estadísticos complejos también puede crear una ilusión de validez, particularmente cuando provienen de un experto respetado. Pero como dijo una vez George Box, un famoso estadístico, “todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles”. Tanto los meteorólogos como los observadores harían bien en recordarlo.
