“Anoche estaba realmente preocupado; si tus predicciones hubieran fallado, habría sido una derrota de la aritmética”, bromeaba el día después de las elecciones presidenciales de EEUU el presentador Jon Stewart ante Nate Silver, aclamado como un héroe en un popular programa de la televisión por cable estadounidense.
¿Quién es Nate Silver? Aficionado desde crío a las matemáticas, formado en la London School of Economics, a sus 34 años ha destrozado cual elefante enfurecido la cacharrería que mantenían los comentaristas políticos estadounidenses (denominados pundits). Mientras numerosos medios insistían en que había un empate técnico en la batalla electoral entre Barack Obama y Mitt Romney por habitar la Casa Blanca, Silver ya hacía semanas que venía diciendo que habría segundo mandato del demócrata. La noche del 6 de noviembre todo el mundo vio que tenía razón: clavó el resultado de todos los estados. ¿Cómo estaba tan seguro? Y, sobre todo, ¿es posible importar a España un método tan preciso como el suyo?
Los especialistas creen que mucho se podría hacer, aunque primero hay que entender el método de Silver. Este economista se hizo popular en EEUU al desarrollar un sistema algorítmico que proyecta el rendimiento futuro de los jugadores de la liga de béisbol. Se le comenzó a considerar un mago de las hojas de cálculo: sirviéndose de importantes cantidades de información, mostró una gran capacidad para crear modelos que realizaran pronósticos acertados.
Del bate de béisbol saltó a la arena política, demostrando similar destreza para adelantar los resultados electorales de 2008. Tanto que The New York Times decidió echar un órdago por él y convertirle en el mascarón de proa de su cobertura electoral de las presidenciales en 2012. Un riesgo limitado, puesto que los números están de su parte.
Silver recoge todas las encuestas que se realizan en periodo electoral. No le interesan las que ofrecen resultados globales de todo el país, porque no sirven para nada. Silver se centra en los sondeos que se realizan para cada Estado, que son los que otorgan los votos para el colegio electoral, los 538 compromisarios que deciden qué candidato se lleva el gato al agua (el nombre de su blog es esa cifra en inglés, FiveThirtyEight).
A cada encuesta le asigna un valor en función de variables como la cercanía del sondeo al día de votaciones, el margen de error y el prestigio de la empresa demoscópica. Silver añade otros condimentos estadísticos: si se votan más asuntos en ese Estado, si ha vivido algún cambio demográfico significativo, la participación habitual, etc. Sus matemáticas no cocinan el resultado global de todo el país, sino que se fijan en asignarle un ganador seguro a un Estado: luego no tiene más que sumar los votos asignados a cada uno de ellos. Analizado fríamente, su trabajo se sustenta en tal cantidad de datos que es casi imposible que falle.
¿Se puede hacer algo así en España? La respuesta es que, aun siendo más complicado, sí es posible. De hecho, ya hay expertos haciéndolo, aunque su trabajo no ha dado el salto a las portadas de los medios y de momento su alcance se limita al ámbito académico y a un pequeño ecosistema en internet.
Gonzalo Rivero, investigador en la Universidad de Nueva York, es uno de ellos. Puso a prueba su modelo en las elecciones gallegas, mejorando el pronóstico de la mayoría de empresas de sondeos. Y eso a pesar de que en España es muy difícil jugar a Nate Silver porque el voto en EEUU es mucho más robusto, el bipartidismo simplifica mucho las cosas y allí se cuenta con mucha más información con la que experimentar hasta dar con una receta que funcione.
“Una de las ventajas con las que juega Silver es la abundancia de datos. En España se publican relativamente pocas encuestas, y muchas veces no tienen el nivel de detalle que uno necesitaría para un ejercicio de predicción agregada. Son pocos datos, aunque algunas como la del CIS suelen ser de una calidad excepcional, por mucho que fallen en sus últimas predicciones”, resume este politólogo.
Algunos pioneros en España
Rivero y su colega Carlos Neira (como Xavier Fernández i Marín para las catalanas) basaron su predicción en un modelo propuesto en 2005 por Simon Jackman. Este profesor de la Universidad de Stanford, uno de los predecesores de Silver, también hizo pleno en las presidenciales, aunque sus modelos son bastante distintos. No fue el único que atinó: el Votamatic de Drew Linzer, de la Universidad Emory, también clavó su pronóstico. Del mismo modo que Sam Wang, de la Universidad de Princeton.
“Este año había bastantes modelos predictivos en el mercado; el foco se centró en Silver para comprobar si el éxito que había obtenido en 2008 había sido flor de un día o no”, afirma Rivero. “Hay un motivo por el que las predicciones fueron tan buenas y tan parecidas entre autores: no era una predicción complicada”. Sin embargo, muchas estrellas del periodismo de EEUU patinaron estrepitosamente.
Rivero explica la confrontación que se vivió en EEUU entre quants (especialistas que recurren al análisis de datos para realizar sus pronósticos) y pundits: “Los comentaristas políticos tradicionales han sido, sin duda, los grandes perdedores”. Los tertulianos (en su mayoría los republicanos) se lanzaron con uñas y dientes contra Silver y todo lo que representaba, dándose uno de los mayores batacazos públicos que se recuerdan. Por un lado, explica Rivero, estos opinadores profesionales sufrían porque su obligación era limitarse a comentar y defender las encuestas de su propio medio. “La otra explicación, la menos amable”, continúa Rivero, “tiene que ver con la falta de educación estadística de la práctica totalidad de los pundits. Mi impresión es que muchos ni siquiera eran capaces de entender en qué consistían las predicciones de los quants”, resume.
Figuras como Silver provocan reacciones airadas en dos sectores profesionales que pueden quedar desnudos ante la infalibilidad de sus números: los periodistas y algunas empresas de sondeos de opinión. “Mi sensación es que la gente del sector dirá que se trata de un parásito y que es molesto para sus intereses”, asegura Josep Lobera, quien fue hasta hace poco director de investigación de Metroscopia. Eso sí, este sociólogo resalta que es “paradójico” que estos quants se alimenten con las mismas encuestas que luego dejan en evidencia: “Silver le ha atizado muy duro a Gallup, por ejemplo, pero sin sus encuestas estaría ciego. Eso sí, creo que es muy sano y saludable lo que hace, obliga a replantearse cosas importantes”.
Lobera, profesor de Sociología de la Universidad Autónoma de Madrid, cree que hacen falta personajes de este tipo que realicen una función crítica que ahora queda circunscrita al ámbito académico, y que por otro lado ayuden a despertar en España una cultura de los números, del análisis estadístico, que muchos empiezan a reclamar. “Conocernos mejor a través de los datos nos hace mejores y más democráticos; en eso somos mucho más dejados que en EEUU”, lamenta Lobera. Al menos allí, a pesar de algunos irredentos, se admite que las matemáticas han triunfado sobre las opiniones.
La cuestión es si se podría reproducir esa victoria en España. Y la primera traba serían las propias compañías demoscópicas, golpeadas de nuevo tras las elecciones catalanas, que se ven arrastradas en muchos casos por la relación simbiótica que han establecido con las empresas periodísticas. No es tanto que trabajen al dictado de los intereses de los medios, sino que muchos de ellos ya no pueden permitirse encargar tantos estudios ni tan completos como lo hacían antes de la crisis.
“Es razonable que haya encontrado un modelo que funcione allí; es mucho más fácil realizar un pronóstico sobre el resultado de las presidenciales americanas que dar con el reparto de escaños español”, resume José Miguel de Elías, director general de la empresa demoscópica Sigma Dos. “Partimos de la base de que nuestro modelo probabilístico es bueno, que funciona porque llevamos mucho tiempo ajustándolo”, asegura, “aunque debamos revisarlo porque hay muchas variables que cambian con el tiempo”. En ese sentido, un agregador de encuestas español tendría por delante mucho trabajo, según De Elías.
Desde su perspectiva, España vive una situación “muy difícil” en la que los modelos estadísticos son más inestables porque dependen de situaciones “muy coyunturales y muy potentes”. Pone como ejemplo los comicios en Andalucía, en los que la gente votó “mosqueada” porque el Gobierno no anunciaba sus recortes; o los de Cataluña, en los que tanto la dialéctica independentista como la alta participación dejaron en evidencia a las encuestas.
“No creo que el método Silver hubiera funcionado aquí, tal y como está planteado; a lo sumo hubiera sido capaz de capturar una tendencia. Yo no esperaría milagros porque la aritmética política española es mucho más compleja”, reflexiona Francisco Llaneras, uno de los integrantes de la web Politikon, un portal de reflexión política que, entre otras cosas, reivindica un análisis de la realidad social desde una perspectiva cuantitativa.
Llaneras, ingeniero de sistemas, considera que en España las matemáticas no han surgido como alternativa a los tertulianos porque la cultura de los números es endeble. No tanto es un problema de oferta como uno de demanda, asegura: “Aquí falta un medio como The New York Times que se atreva a llevar a su portada a un Nate Silver”, resume. En Politikon tratan de llevar los números al debate de la actualidad, algo que escasea en los medios generalistas. “Cuando lo hacen, juegan a dar datos pero los enfoques enturbian el resultado; ya sea deliberado o por falta de esmero, siempre cometen errores”, lamenta Llaneras.
Este profesor de la Politécnica de Valencia pone como ejemplo el seguimiento que hicieron de la demanda eléctrica durante la huelga general. Recuerda que en muchos medios se compararon magnitudes absurdas, como horas concretas de la pasada huelga con la presente, como si el consumo a las 19.00 horas de marzo fuera comparable con el de noviembre. O el mito de las farolas que se encienden de día para adulterar el dato de consumo de energía.
“Todas las farolas de España encendidas a la vez apenas suponen el 2,5% de la demanda del país. Si lo que se denuncia es que se encienden de día, la mitad de la jornada de huelga, significaría que si se hubieran encendido todas las farolas españolas durante todo el día hubiera afectado como mucho al 1,25% de la demanda, una cifra cualitativamente muy poco significativa”, explica Llaneras. Son ejemplos del esfuerzo que aún queda por hacer hasta llevar el análisis real de los datos y de la información cuantitativa a la calle y a los medios, más allá del ámbito académico.
Datos, datos, datos. Un tsunami de información ha alcanzado al mundo de la política y todo lo que la rodea. En estos momentos, el análisis estadístico de la participación en cada colegio electoral es capaz de desvelar un pucherazo electoral en Rusia. Las redes sociales manejan tal cantidad de recursos e información sobre el electorado que pueden atreverse a adelantar e incluso influir en la participación de los comicios, como demostraron en Nature los científicos sociales de Facebook.
El equipo de Obama, consciente de la llegada de esta ola gigantesca de información, no solo evitó ahogarse, sino que se decidió a surfear sobre ella para ganar los comicios. Se creó un grupo de trabajo con algunos de los expertos más notables del ámbito de las ciencias sociales y se implicó en su campaña a los mayores frikis de la red: no eran simplemente expertos, eran los genios que habían inventado el software social que hoy utiliza casi todo el electorado para relacionarse.
Sin embargo, Silver confesaba en una entrevista que concedió tras las presidenciales que al comenzar a trabajar en el ámbito de las encuestas electorales, hace pocos años, sintió que “la política estaba todavía en la Edad de Piedra, al menos por el tratamiento que le daba la prensa”. ¿Serán los números la antorcha que nos ilumine el camino para salir de nuestra cueva?
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