Cómo las herramientas de las ciencias sociales pueden predecir mejor los resultados de las elecciones

¿Por qué estamos usando ‘sabiduría popular’ y ‘suero de verdad’ para pronosticar la elección?

Como científico, nunca afirmaría tener una bola de cristal para ver el futuro. Pero cuando se trata de predecir elecciones, existen algunas herramientas no tradicionales de las ciencias sociales que pueden conjurar un pronóstico más claro que las encuestas tradicionales.

Con menos de una semana antes del Día de las Elecciones, mis colegas Wändi Bruine de Bruin, Henrik Olsson, Dražen Prelec y yo estamos analizando con furia los datos de las encuestas. En colaboración con el Estudio de Entendimiento de América del Centro de Investigación Económica y Social de la USC, estamos investigando varios métodos novedosos para predecir las elecciones de la Cámara de los Estados Unidos el 6 de noviembre.

Todos nuestros métodos de predicción están de acuerdo en que los demócratas ganarán el voto popular, pero los métodos novedosos predicen una ventaja menor para ellos que las preguntas tradicionales.

Mirta Galesic

Ventaja de los demócratas sobre la participación del voto republicano a nivel nacional, pronosticada por diferentes métodos a lo largo del tiempo [1]

Fuente: Mirta Galesic

Tradicionalmente, las encuestas preguntan a las personas por las que van a votar. Las predicciones basadas en estas preguntas de “intención propia” pueden ser sesgadas si algunas personas son excluidas sistemáticamente de las urnas, si no quieren admitir por quién votarán, o si cambian de opinión en el último momento .

Recientemente, hemos probado otra forma de pronosticar, preguntando a las personas a quién creen que votarán sus amigos. Este conocimiento, extraído de la comprensión de la gente de sus círculos sociales, no está contaminado por los informes de los medios de comunicación y las opiniones de los expertos. Con un promedio de una muestra nacional, estas respuestas del “círculo social” dieron buenas predicciones de los resultados electorales reales en las elecciones presidenciales francesas de 2016 en Estados Unidos y 2017 [2].

Otro método por el que estamos entusiasmados se basa en el llamado “Suero de la Verdad Bayesiana”. [3] El Suero de la Verdad Bayesiana, o BTS, es un método matemático que ayuda a evaluar la veracidad y precisión de las respuestas a las preguntas que no tienen una respuesta verificable. El momento de responder. Las intenciones y predicciones electorales son el caso en cuestión. Las respuestas de las personas sobre sus propias intenciones y sobre sus círculos sociales pueden ser más o menos honestas y precisas, pero no podemos saber cuánto antes de las elecciones. BTS usa las estimaciones de los participantes acerca de cómo otras personas responderían a las mismas preguntas para calcular cuánto deben los encuestadores confiar en las respuestas de estos participantes.

También tenemos curiosidad por saber si las personas pueden producir buenas estimaciones de cómo votarán los demás en su propio estado. Las encuestas han preguntado a las personas quién creen que ganarán [4], pero no para predecir qué porcentaje de personas votaría por diferentes candidatos.

Hasta ahora, hemos recopilado datos de tres encuestas de 2018, realizadas entre el 22 de agosto y el 11 de septiembre, del 14 de septiembre al 4 de octubre y del 15 de octubre al 29 de octubre. En cada ola, entrevistamos a más de 4,000 personas en todo el país y les preguntamos sobre sus intenciones y predicciones para las elecciones de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos de 2018.

¿Nuestros resultados? Los informes de la gente sobre cómo votarán sus amigos sugieren una diferencia mucho menor entre los candidatos demócratas y republicanos que las preguntas de “intención propia” de la misma encuesta. Cuando aplicamos el Suero de la Verdad Bayesiana a las estimaciones de la propia intención y del círculo social, el margen de victoria para los demócratas se reduce aún más. Y las predicciones basadas en las estimaciones de los pueblos para los resultados de las elecciones en su estado muestran un margen aún más estrecho.

Nuestros métodos también nos permiten decir algo sobre los resultados de las elecciones en diferentes estados, aunque nuestro estudio no fue diseñado para proporcionar estimaciones a nivel estatal. Por ejemplo, solo tenemos alrededor de 30 participantes, cada uno en Oklahoma, Louisiana y Arkansas, y estos votan predominantemente como demócratas. Sin embargo, todavía informan que la mayoría de sus amigos votarán como republicanos, lo que está en línea con las predicciones de encuestas mucho más grandes realizadas en estos estados [5].

Para poner nuestra nueva encuesta en contexto, las predicciones de BTS basadas en círculos sociales se acercan mucho a las predicciones actuales del sitio FiveThirtyEight.com, que agrega predicciones de cientos de encuestas diferentes [5]. En otras palabras, nuestros métodos pueden estar descubriendo la misma información, pero con menos esfuerzo.

Una cosa positiva para los demócratas es el aumento a lo largo del tiempo en el porcentaje informado del círculo social de los participantes que probablemente votarán por un candidato demócrata. Según nuestras experiencias de las elecciones de 2016 [2], esto podría ser un indicador de un apoyo creciente para los demócratas. Si esto será suficiente para una “onda azul” o simplemente una “salpicadura azul” queda por verse.

Referencias

[1] Estas predicciones nacionales se obtienen promediando las predicciones para cada estado, ponderadas por el tamaño de la población del estado. Los resultados de la encuesta provienen del Estudio Comprensión de América del Centro para la Investigación Económica y Social de la USC, con al menos 4,200 participantes en cada ola. Las predicciones de 538.com se basan en sus predicciones “clásicas” de acciones de voto en cada distrito.

[2] Galesic, M., Bruine de Bruin, W., Dumas, M., Kapteyn, A., Darling, JE, y Meijer, E. (2018). Preguntar acerca de los círculos sociales mejora las predicciones electorales. Nature Human Behavior, 2, 187–193.

[3] Prelec, D. (2004). Un suero de verdad bayesiano para datos subjetivos. Science, 306, 462–466.

[4] Graefe, A. (2014). Exactitud de las encuestas de expectativa de voto en el pronóstico de las elecciones. Opinión pública trimestral, 78, 204-232.

[5] https://projects.fivethirtyeight.com/2018-midterm-election-forecast/house/

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