Clarividencia política
Con los avances en el procesamiento de datos de este siglo, aparecieron en Estados Unidos los modelos de predicción electoral. Intentaban superar las pifias de las encuestas, considerando factores adicionales que permitieran aproximarse más a los resultados reales. Los técnicos que los construyeron vienen de dos sectores: los apostadores del béisbol y los especuladores de la bolsa.
En el beisbol, el valor de mercado de cada jugador depende de su futura contribución al equipo. Una forma de saberlo es estudiando su desempeño anterior. Desde siempre, los aficionados llevan la cuenta de las carreras ganadas y del bateo, picheo y fildeo de su equipo favorito. Con las videocámaras se puede conocer ahora el ángulo del golpe y la velocidad de la pelota. En la película Moneyball (El juego de la fortuna en español), un economista ayuda al gerente de los Atléticos de Oakland (Brad Pitt) a descubrir y fichar talento que la intuición del entrenador no valoraba. Entre los estadísticos que han desarrollado modelos para pronosticar carreras exitosas de jugadores de las Grandes Ligas, destaca Nate Silver. Estudiando series históricas llegó a la conclusión de que los resultados no se definen por las reglas de ese deporte, sino por las condiciones en que se juega. Además de considerar las planillas de anotación, toma en cuenta el campo, la integración del equipo, su estrategia y ética o las expectativas del público.
INDUSTRIA DE LA ADIVINACIóN
Con la misma idea, incursionó en la predicción electoral, inicialmente intentando promediar los cientos de encuestas que se producen.
Ahí está el primer problema. Las encuestas no son comparables porque tienen diferente metodología. La mayor parte dependen de llamadas automatizadas. Únicamente CNN, NYT/ Siena College y Fox News trabajan con operadores humanos. De los que hacen encuestas en línea, AP y Pew Research Center utilizan paneles fijos (muestra representativa de ciudadanos que se comprometen a responder periódicamente), mientras que CBS News, Morning Consult, Vote Casting, NORC y Politico utilizan paneles de 30 a 50 mil personas reclutadas en línea, que libremente se registran para participar (a veces a cambio de una recompensa), con el obvio sesgo de selección. Survey Monkey y We The People ni siquiera son encuestas; detectan y clasifican automáticamente opiniones a partir de un rastreo en las redes sociales.
A cada encuesta, Silver le asigna un peso, dependiendo del tamaño de la muestra, la forma en que se levanta, la cercanía de la fecha de la elección y el récord de aciertos en el pasado. Le da la máxima calificación (A+) tan sólo a seis: Marist College, Monmouth University, ABC News/ WP, NYT/Siena College, Selzer & Co. y Muhlemberg College. Sin embargo, las promedia con otras cuatrocientas que juzga menos confiables. Siendo él partidario de los demócratas, le da mucho valor a Monmouth University y a Survey Monkey, con evidente sesgo hacia ese partido. Para integrar su modelo “balancea” el promedio calibrado de las encuestas con patrones de votación, variables económicas, tendencias demográficas, apoyo de personajes y volumen de donativos.
En 2008, firmando como “Poblano”, inició un blog llamado FiveThirtyEight (538 es el número de miembros del colegio electoral) en el que analizaba las probabilidades de ganar de los candidatos en las primarias. Como acertó algunos resultados se lanzó a pronosticar la contienda presidencial. Pudo predecir correctamente al ganador en 49 estados en 2008 y en los 50 estados en 2012. Inmediatamente saltó a la fama: le dieron una docena de premios y doctorados honoris causa y el New York Times lo contrató. Entusiasmado, intentó vaticinar elecciones en Gran Bretaña y hasta los ganadores de los Oscar, y falló. Escribió entonces el libro
Con los avances en el procesamiento de datos, aparecieron en EU modelos de predicción electoral
La señal y el ruido. Porque tantas predicciones fallan y algunas no,
en donde empezó a reconocer que sus modelos tenían demasiados factores subjetivos y no eran tan “científicos” como pretendió.
No obstante, en la elección de 2016 la realidad logarítmica alternativa regresó... y volvió a fracasar. Aseguró que Bernie Sanders no ganaría ninguna primaria (y triunfó en 23), que Donald Trump ni de chiste conseguiría la nominación republicana y que Hillary Clinton arrasaría.
Para la elección de este año, en lugar de cifras, ya sólo dio rangos y presentó visualizaciones interactivas de muchos posibles resultados, dejando al lector la responsabilidad de predecir el correcto. Incluso introdujo la caricatura de un zorrito que advertía: “no es imposible que gane Trump”.