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Las predicciones electorales: mercados, apuestas y estadística

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Sir Francis Galton estaba convencido de algo: “La aptitud del apostante medio para realizar una estimación exacta […] probablemente sería comparable a la del votante medio para juzgar los pros y los contras de la mayoría de las cuestiones políticas sobre las cuales se vota”. Un siglo después, James Surowiecki popularizó el concepto «sabiduría de la multitud», donde sostiene −con muchos ejemplos− que, a la hora de realizar una predicción, un grupo de individuos con diversos puntos de vista pero la misma motivación puede producir un resultado conjunto muy preciso.

En eso se basan los mercados de predicciones actuales, como escribí en este artículo. Estos mercados permiten agregar opiniones de mucha gente para producir predicciones fruto de la sabiduría colectiva. Sus defensores aseguran que estos mercados realizan predicciones al menos tan precisas como las realizadas con métodos convencionales o como las opiniones de expertos.

Uno de los ámbitos donde se están aplicando también los mercados de predicción es en la política. Si en España existe Futura Markets, en el ámbito electoral de Estados Unidos hay dos grandes mercados online: El Iowa Electronic Market (IEM) y la nueva Predict It.

Si analizamos lo que piensa la gente (que apuesta con su dinero, no lo olvidemos), podemos hacernos una idea del que para el público será el resultado más probable, pero especialmente interesante es la evolución de las apuestas, sobre todo entre los candidatos.

En Futura Markets existen diversas predicciones. Por lo que respecta a quién ganará las primarias republicanas en New Hampshire, los resultados son los siguientes entre sus miembros: Donald Trump 43.6 %, Ted Cruz 30.3 %, Marco Rubio 19.1 %. Más igualado está en las predicciones para los demócratas: Hillary Clinton 52.6 % y Bernie Sanders 42.4 %.

En el IEM se analizan sólo las posibilidades de los partidos, y la victoria del Partido Demócrata se da por segura 65 a 35. La evolución no ha cambiado demasiado en los últimos meses.

Por su parte, Predict It es más completo por lo que respecta a las predicciones. Analiza quién será el futuro Presidente, pero también quién será el candidato republicano o demócrata, entre otras cosas.

Por lo que se refiere al candidato republicano, todo apunta de momento a Donald Trump. Más lejos está Rubio como segundo y Ted Cruz como tercero. Respecto a los demócratas, Clinton gana de mucho a Sanders como candidata final.

Aún existe otra “predicción”, en este caso basada en la estadística y no en las corazonadas o reflexiones de cientos o miles de personas. Se trata de la de Nate Silver. No se puede hablar de Big Data sin hacer referencia a Nate Silver, el estadístico que revolucionó las predicciones electorales de los medios de comunicación y las empresas de sondeos y encuestas con un método basado en la estadística y la probabilidad y no en la medición e interpretación, dejando en ridículo a la mayoría de “tertulianos”. Su método era simple, pero complejo al mismo tiempo:

  1. Hacía la suma de muchas (muchas!) encuestas. 2. Sacaba un promedio, no un promedio simple ya que tenía en cuenta tres variables: a. Momento de la publicación de la encuesta; b. Margen de error; c. Calidad (el medio que la publicaba, si históricamente había acertado o no…). 3. Estudiaba cada Estado. No se centraba en las encuestas de intención de voto a nivel nacional sino de Estado por Estado. Para ello, también se tenía en cuenta la elección de senadores, la participación histórica, la ventaja del candidato, los factores demográficos… todo a través de una regresión lineal. 4. Finalmente, esos datos se introducían a modo de algoritmo en un software que ofrecía los resultados finales.

Para Silver, Ted Cruz ganará en Iowa con un 50 % de probabilidad, por 28 % de Trump y 13 % de Rubio. Hillary ganará con un 80 % de probabilidad.

En New Hampshire, Donald Trump; en Carolina del Sur, Trump, en Nevada Trump, etc. En cualquier caso, los resultados se van cambiando con cada nueva encuesta.

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