Encuestas electorales de 2020: ¿Debo confiar en los resultados? Esto es lo que dicen los encuestadores

Trump causó un gran revuelo en 2016. ¿Podría volver a hacerlo?

Personal de La Casa Blanca discutió un plan en caso de que Trump pierda las elecciones y se niegue a irse.

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Probablemente sea una suposición justa que la mayoría de los consumidores de noticias comprometidos durante las elecciones de 2016 pensaron que Hillary Clinton iba a ganar. Mucha gente lo hizo. Las encuestas lo dicen.

La noche anterior al día de las elecciones, la proyección del New York Times le dio un 85 por ciento de posibilidades de ganar, según su resumen de las encuestas nacionales y estatales. FiveThirtyEight, una de las encuestadoras con mayor reputación en el mundo, dijo que tenía un 71% de posibilidades.

No resultó de esa manera. La noche de las elecciones fue un shock para muchos y la arrogancia de la élite de los medios se convirtió en la historia de las elecciones.

En los años siguientes, los encuestadores han tenido dificultades para explicar por qué las encuestas estaban tan equivocadas en 2016 y por qué no se debe confiar en ellas nunca más. Su respuesta a esa acusación ha sido relativamente uniforme: no se equivocaron.

"Creo que lo que sucedió en 2016 no fue realmente una falla de metodología o técnica, fue una falla de análisis e informes", dijo Chris Jackson, jefe de encuestas públicas de Ipsos.

“Nosotros, como muchas otras personas, nos obsesionamos con la idea de que Clinton estaba ganando por tres puntos porcentuales y el voto popular nacional significaba algo, y quitamos la vista de la importancia del colegio electoral y cómo el colegio electoral podría, y, de hecho lo hizo, se desvió de esos resultados".

Los números apoyan ese argumento. El día antes de las elecciones, el promedio de RealClearPolling de las encuestas electorales tenía a Clinton 3.2 puntos por delante a nivel nacional. El resultado final fue del 2,1 por ciento, dentro del margen de error. La lección de 2016, entonces, no es que las encuestas estuvieran equivocadas, sino que los matices importantes sobre cómo deberían leerse se perdieron en la forma en que se presentaron al público.

El New York Times, por ejemplo, debutó con su tan ridiculizada "aguja" en la temporada electoral de 2016: un gráfico tipo “indecisionómetro” que se convirtió en una de sus páginas electorales más leídas. Jeremy Bowers, editor senior de aplicaciones de noticias del NYT, dijo que la aguja era un medio para "visualizar la incertidumbre", pero para la mayoría, una aguja apuntando al 80 por ciento de posibilidades de victoria de Clinton parecía bastante segura.

La misma crítica se hizo a FiveThirtyEight, cuyo modelo fue un poco más cauteloso, sin embargo, no logró trasladar al público la incertidumbre de la proyección que estaba haciendo.

"Creo que debido a que son tan inteligentes, presentan cosas en estos formatos de probabilidad, y estoy de acuerdo en que creo que eso brinda más confianza de la que quizás la gente debería tener sobre los resultados que van a ser", dijo Jackson.

“Hoy, están en 77, 22 contra Trump, eso es esencialmente una de cada cuatro veces, Trump gana en sus modelos. Una vez de cada cuatro no está mal. Ya sabes, mucha gente iría a Las Vegas y apostaría por ese latido del corazón, y piensan que es una gran diferencia de 'Biden va a ganar'”.

Entonces, hay razones para que el público trate las encuestas con más cautela, tal vez. Pero también se han aprendido algunas lecciones en los últimos cuatro años. Los encuestadores y los estadísticos dicen que saben por qué las encuestas no dieron una imagen más completa de lo que podrían y han hecho ajustes.

Hubo una serie de rarezas e incógnitas en 2016 que dificultaron la precisión.

G Elliott Morris, un periodista de datos que dirige el pronóstico electoral de The Economist, dijo que la cuestión de si las encuestas serán correctas esta vez se ha convertido en una obsesión para los periodistas últimamente.

"Las preguntas más importantes que los periodistas están haciendo a los encuestadores en este momento son qué salió mal la última vez y qué ha cambiado". él dijo

“Empiezan con la premisa de que las cosas salieron terriblemente mal y quieren saber qué hicieron los encuestadores para arreglar esta industria desastrosamente mal calibrada. Cuando en realidad, las encuestas están mejorando".

No obstante, Morris dijo que hubo algunos factores que obstaculizaron las proyecciones en 2016. El primero fue que un número inusualmente alto de votantes estaba indeciso en las últimas semanas de la campaña y la mayoría se inclinó hacia Trump. La segunda fue que los encuestadores no ponderaron sus encuestas por educación, lo que significaba que los votantes con educación universitaria estaban sobrerrepresentados en las encuestas, lo que le dio a Clinton una ventaja inexacta. Esto fue especialmente cierto en el Medio Oeste, donde Trump acumuló algunas de sus victorias más sorprendentes.

La primera de estas dos debilidades se ha abordado en gran medida por sí sola: el número de votantes indecisos es mucho más bajo que en 2016, lo que significa menos incertidumbre. El segundo, la ponderación por educación, se incluye ahora en la mayoría de los modelos de encuestadores, lo que significa en teoría que el resultado debería ser más preciso.

La tercera cuestión en 2016, que no ha sido ni puede ser perfectamente abordada por ningún modelo predictivo, es quién acudirá a votar.

"Es una especie de error clásico en las encuestas, y es un error intratable", dijo Morris.

“Las encuestas preelectorales están intentando pronosticar esencialmente la demografía de quién asistirá el día de las elecciones. Y lo hacen típicamente preguntando a la gente, ¿vas a votar o no? Esta es una fuente de error porque la gente no es del todo sincera sobre si va a votar o no”, agregó.

Había otro factor en juego, según Jackson: la falta de encuestas estatales confiables. Entonces, si bien la imagen nacional era en gran medida precisa, se pasaron por alto pequeñas diferencias en los estados que ayudaron a inclinar el colegio electoral a favor de Trump.

Pero teniendo en cuenta esos ajustes y mejoras, ¿deberíamos volver a confiar en las encuestas? Según Morris, ese no es realmente el problema, deberíamos ajustar por completo nuestra forma de pensar sobre las encuestas.

“Realmente son una gran herramienta para medir el sentimiento del público. Da la casualidad de que en elecciones cerradas, como 2016, cuando pequeños errores pueden hacer que todo el pronóstico cambie, no pueden predecir perfectamente un resultado”, dijo.

En una defensa apasionada de su modelo escrita días antes de la toma de posesión de Trump en enero de 2017, Nate Silver señaló con el dedo a los "reporteros y editores tradicionales" que, argumentó, "habían construido una historia revisionista sobre cómo cubrieron a Trump y por qué ganó".

El verdadero déficit en 2016 no fueron las encuestas, argumentó, sino un "pensamiento grupal generalizado entre las élites de los medios, una obsesión malsana con la visión de la política desde adentro, una falta de rigor analítico, una incapacidad para apreciar la incertidumbre, una lentitud para auto-corregir cuando la nueva evidencia contradice creencias preexistentes, y un punto de vista estrecho que carece de perspectiva desde el arco más largo de la historia estadounidense".

Jackson tiene un mensaje similar para cualquiera que todavía esté enojado con los encuestadores.

“Sea un poco más cuidadoso y comprenda que las encuestas no son una bola de cristal”, dijo.

“La gente siempre debe tener en cuenta que las encuestas, por definición, miran hacia atrás. Estas son personas que entrevistamos ayer o hace dos días o hace una semana. Y la gente en realidad suele ser un poco mala al predecir su propio comportamiento. Así que tratar de tomar eso y proyectarlo hacia el futuro siempre es arriesgado".

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