Explicado: Los modelos de predicción electoral de EE. UU. Y lo que pudo haber salido mal en 2016 y 2020
A pesar de que todavía se están contando los votos y los datos aún se están examinando, los analistas estadounidenses han comenzado a reflexionar sobre toda la industria de pronóstico de elecciones, que predijo una victoria mucho mayor para el presidente electo Joe Biden que lo que vimos la semana pasada.
En esta foto de archivo del 7 de noviembre de 2020, la vicepresidenta electa Kamala Harris se toma de la mano del presidente electo Joe Biden mientras celebran en Wilmington, Delaware (AP Photo / Andrew Harnik, archivo) Casi el día después de las elecciones estadounidenses, los encuestadores y los pronosticadores electorales admitieron fácilmente que sus modelos y encuestas parecían haberse equivocado una vez más.
A pesar de que todavía se están contando los votos y los datos aún se están examinando, los analistas estadounidenses han comenzado a reflexionar sobre toda la industria de pronóstico de elecciones, que predijo una victoria mucho mayor para el presidente electo Joe Biden que lo que vimos la semana pasada.
¿Cómo crean los estadísticos estadounidenses sus modelos de predicción electoral?
Los modelos combinan dos tipos de números. Los primeros son los fundamentos: los factores que dan forma a las elecciones de los votantes. Por ejemplo, cómo el estado de la economía afecta las posibilidades de ocupación o el hecho de que un partido que gane tres veces seguidas solo haya sucedido una vez en los últimos 70 años.
Andrew Gelman y Merlin Heidemanns de la Universidad de Columbia, que crearon un modelo de agregación de encuestas para The Economist, escribieron: Como la mayoría de los pronósticos, nuestro modelo ... aplica patrones pasados de comportamiento de los votantes a nuevas circunstancias ... ganar? ”Si esas relaciones históricas se rompen, nuestro pronóstico fallará.
Luego, los investigadores miran las encuestas (respuestas de muestras representativas). El modelo promedia las encuestas, pondera cada una de acuerdo con el tamaño de la muestra y luego corrige cualquier sesgo. Nate Silver, un testaferro en la comunidad de pronósticos electorales y editor del medio de datos establecido FiveThirtyEight, se distingue específicamente de un encuestador, afirmando que el trabajo de su organización es comprender cuán equivocadas podrían ser las encuestas para crear pronósticos probabilísticos.
El modelo final combina los fundamentos con los promedios de la encuesta. Con estos dos tipos de información en su lugar, los investigadores ejecutan simulaciones una gran cantidad de veces para encontrar cuántas veces un candidato recibe más de 270 votos electorales. En 1,000 simulaciones, si Biden gana 500 veces, tiene un 50 por ciento de posibilidades de ganar. A medida que se acerca el día de las elecciones, los investigadores otorgan a las encuestas un mayor peso sobre los fundamentos.
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¿Qué pasó en 2016?
Los oráculos matemáticos de las elecciones estadounidenses habían profetizado con seguridad una victoria de Hillary Clinton. Los topógrafos respetados de la corriente principal le dieron a Clinton una ventaja de cuatro puntos. Terminó liderando por 2,1 puntos porcentuales en el voto popular. FiveThirtyEight enfrentó la presión por pronosticar que Hillary Clinton tenía un 70% de posibilidades de ganar la Casa Blanca. Silver dijo que la gente estaba sacando de contexto los resultados de las encuestas electorales.
The Economist escribió: El improbable triunfo de Trump en 2016 dejó a muchos pronosticadores electorales cuantitativos con aspecto de tontos. Sam Wang, profesor de Princeton, prometió comerse un bicho si Trump, de quien dijo que tenía solo un 1% de posibilidades de ganar en noviembre de 2016, estaba siquiera cerca de ganar. (Eligió un grillo). Haga clic para seguir Express Explicado en Telegram
Las autopsias de instituciones como la Association of Public Opinion Research llegaron a la conclusión de que las encuestas habían subestimado el peso de los votantes sin títulos universitarios. El Upshot del New York Times encontró que la falta de ponderaciones por estado educativo calculó mal el apoyo de Trump en cuatro puntos, igualando el error. En muchos sentidos, fue una simple subestimación de cuántos votantes eran blancos y no tenían un título universitario. En otro error, los que tomaron decisiones tardías terminaron votando por Trump más de lo previsto, y la participación general de votantes de Trump superó las expectativas.
Afirmando que habían solucionado los errores, los estadísticos afirmaron que habían aprendido las lecciones de 2016.
¿Qué pasó en 2020?
No hay duda de que las encuestas se perdieron (de nuevo). Pero no sabremos cuánto hasta que se cuenten todos los votos (incluidas las estimaciones de las papeletas rechazadas). Entonces lo reevaluaremos. Pero creo que es justo decir ahora que, de muchas maneras, incluidas las encuestas políticas, Trump es sui generis, tuiteó el director de Monmouth Poll, Patrick Murray, el día después de las elecciones.
Las encuestas mostraron que Biden lideraba al menos ocho puntos porcentuales en el tramo final de la temporada de campaña. Lo más probable es que termine con una victoria de cuatro a cinco puntos porcentuales. Incluso las propias encuestas privadas de ambas campañas subestimaron a los candidatos republicanos.
A nivel estatal, las predicciones estaban aún más equivocadas. RealClearPolitics y FiveThirtyEight pronosticaron en exceso a Biden en todos los estados cambiantes excepto en Arizona. Florida, en particular, estaba fuera de lugar; con casi cuatro puntos, Trump tomó el estado que las encuestas habían pronosticado en promedio para Biden por tres puntos. El New York Times y el Washington Post tenían a Biden con una ventaja de 17 y 11 puntos en Wisconsin. Hasta ahora, tiene una diferencia de un punto porcentual. Las carreras por el Congreso fueron aún peores, con los demócratas sorprendidos por sus pérdidas.
Las encuestas (especialmente a nivel de distrito) rara vez nos han llevado más por mal camino y llevará mucho tiempo desentrañarlo, tuiteó el editor de Cook Political Report, Dave Wasserman, el día después de las elecciones.
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¿Qué salió mal?
Es demasiado pronto para decirlo, pero las teorías han comenzado a filtrarse. Una teoría de Zeynep Tufekci es que no hay suficientes datos pasados para crear con precisión los fundamentos porque los factores en las elecciones cambian de manera tan sustancial cada vez.
Otras posibles respuestas podrían estar en los datos finales de participación. Nate Cohn, del New York Times, dice que 2020 presentó un nuevo conjunto de problemas o que los problemas de 2016 nunca se han solucionado. Se inclina hacia lo primero, principalmente porque la ponderación de la educación no cambió las predicciones. Las encuestas encontraron que los votantes blancos sin un título universitario votarían por Biden a tasas más altas que Clinton, pero los resultados finales mostraron que no cambiaron como se predijo. Otro error estuvo en los cálculos de los votantes de alto nivel, quienes se pronosticaron que votarían por Biden por 23 puntos más que Trump. Pero en realidad, las personas mayores no votaron por Biden a tasas más altas.
Cohn señala que no se trata de fallas en la estimación del tamaño de los grupos, sino más bien de sus actitudes. Esto está relacionado con las afirmaciones de la derecha de una mayoría silenciosa que vota por Trump pero oculta sus creencias políticas. Después de los fracasos de 2016, las encuestas perdieron credibilidad y quizás menos partidarios de Trump estuvieron dispuestos a responder a las preguntas de la encuesta.
Una posible ruptura obvia en los números fue la pandemia. Las encuestas anteriores a la pandemia (entre octubre de 2019 y marzo de 2020) fueron más precisas que a medida que se acercaban las elecciones. Una teoría sugiere que los demócratas tenían más probabilidades de estar bloqueados durante este tiempo y tenían más probabilidades de responder a las encuestas que los republicanos. Las respuestas aumentaron en ese tiempo, y los puntos calientes comenzaron a mostrar más apoyo a Biden. En otras palabras, esto no fue un mayor apoyo para Biden; esto fue un aumento en la probabilidad de que un partidario de Biden respondiera.
¿Se trata de problemas de fondo o de presentación?
Algunos expertos políticos dicen que el problema es la presentación de los números a una audiencia masiva, más que un problema de números. Por ejemplo, si a Biden se le da un 65 por ciento de ganar las elecciones, eso significa que tiene casi una posibilidad entre tres de perder. Sin embargo, la mayoría de los votantes que escuchan una probabilidad del 65 por ciento imaginan una gran probabilidad.
Los contendientes argumentan que los oráculos políticos han creado márgenes de errores y advertencias tan grandes que pueden decir que tenían razón sin importar el resultado, volviéndolos efectivamente inútiles. Silver ha reprendido enérgicamente la narrativa de que las encuestas estaban equivocadas, escribiendo que su organización había predicho acertadamente que Biden podría sobrevivir a un error de votación normal o incluso un poco mayor y aún así ganar. Los votantes y los medios de comunicación deben volver a calibrar sus expectativas en torno a las encuestas, no necesariamente porque algo haya cambiado, sino porque esas expectativas exigían un nivel de precisión poco realista, al mismo tiempo que resisten la tentación de 'descartar todas las encuestas' ... Si quieres certeza sobre las elecciones resultados, las encuestas no te darán eso, al menos, no la mayor parte del tiempo.
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¿Cómo están respondiendo las instituciones y las personas?
Si bien los analistas prefieren presentar sus argumentos en oposición entre sí, la reflexión general en todos los ámbitos parece ser relativamente cohesiva: disminuir la obsesión por las encuestas.
Gran parte de la democracia estadounidense depende de poder comprender lo que piensan nuestros conciudadanos. Eso se ha convertido en una tarea más desafiante a medida que los estadounidenses se clasifican en burbujas ideológicas ... Las encuestas de opinión pública fueron una de las últimas formas en que tuvimos que entender lo que otros estadounidenses realmente creen. Si las encuestas no funcionan, estamos volando a ciegas, escribió David Graham del Atlantic.
Algunos han problematizado todo el juego de los números, no solo los pesos de 2016 frente a los de 2020. Silver saltó a la fama en la predicción de juegos de béisbol, pero a diferencia del béisbol ... este juego no siempre tiene un conjunto predecible de reglas que todos los jugadores acatan. Hay mucho más ruido en la señal que puede interferir con un algoritmo, dijo el editor de política de Slate, Joshua Keating.
Deberíamos tomar el dinero que gastamos en los encuestadores y deberíamos dedicarnos a la organización sobre el terreno. Tengo entendido que Trump tuvo gente sobre el terreno durante un año en Florida. Me gustaría vernos depender menos de las encuestas porque cada vez son menos perfectas para conseguirnos lo que queremos, dijo la congresista Pramila Jayapal en un seminario web el día después de las elecciones.
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De manera similar, las organizaciones de noticias están invirtiendo más en el análisis de tendencias de Internet y la cobertura de noticias locales para compensar los errores de las encuestas.
Tufekci dijo: En lugar de actualizar la página para actualizar las predicciones, la gente debería haber hecho lo único que realmente afecta el resultado: votar, donar y organizar. Como hemos descubierto, todo lo demás está dentro del margen de error.
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