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¿Podrá ganar Hillary Clinton?

Es extremadamente difícil que un partido gane por un tercer periodo consecutivo en la Casa Blanca.

Fareed Zakaria

22:52 / 08 de julio de 2016

Hillary Clinton ha tenido una buena racha en las últimas semanas. Dio su mejor discurso, aseguró la nominación demócrata, venció a Bernie Sanders en las primarias y recibió la aprobación del presidente Obama. Pero, ¿acaso esto durará? ¿Podrá ganar ella en noviembre? Algunos eruditos piensan que el resultado de una elección presidencial está determinado por una serie de hechos realistas, sobre todo, por el estado de la economía y el número de periodos en el que un partido ha estado en el poder. De acuerdo con esa medida, las cosas en realidad se ven mal para Clinton.

Se dice que el modelo de elección más famoso, diseñado por el economista de Yale Ray Fair, analiza con mucha propiedad elecciones que se remontan a un siglo. Para 2016, posee un candidato republicano genérico que está ganando cómodamente al demócrata. La lógica detrás de esto es simple: la economía permanece lenta, en concreto, el aumento del ingreso ha sido bajo. Sin embargo, el desafío más grande de Clinton tal vez sea que es extremadamente difícil que un partido gane por un tercer periodo consecutivo en la Casa Blanca. Sucedió hace 28 años, con George H. W. Bush sucediendo a Ronald Reagan. Y antes de eso, fue cuatro décadas antes, con Franklin Roosevelt en 1940.

Por supuesto hay otros modelos que contemplan medidas objetivas similares pero realizan asunciones diferentes, especialmente en cuanto a cómo evaluar la salud de la economía. Los modelos obtienen diversas conclusiones, dependiendo de qué factores utilicen (desempleo, inflación, precios de viviendas) y algunos predicen que ganará un demócrata. Algunos también observan el índice de aprobación del presidente titular (a pesar de que la aprobación por Obama ha mejorado, todavía no es muy alta). Larry Bartels, de la universidad de Vanderbilt (uno de los principales especialistas en el tema), me dijo: “Los modelos que analizan los fundamentos (económicos) están mezclados. No obstante, probablemente calculen la media dando la ventaja al candidato republicano”.

Otra manera de predecir el resultado de una elección presidencial es mirando las encuestas. Hay modelos que utilizan técnicas estadísticas para promediar y pulir la información de los sondeos. La lógica por la cual se confía en éstas es también simple. Las elecciones son determinadas por varios factores. Es imposible conocerlos todos de antemano y medirlos con precisión. Las encuestas incluyen cómo se sientan las personas en cuanto a la economía, al presidente actual, al estado del mundo, etc. En las encuestas, Clinton gana, así como también en los mercados de apuestas, que en realidad únicamente son un reflejo de las encuestas. Entonces, ¿cuál es la respuesta? La mayoría de los modelos mixtos que utilizan una mezcla de datos económicos y encuestas predicen que Clinton ganará, a pesar de que algunos favorecen a los republicanos. ¿Por qué? Los factores fundamentales podrán favorecer a los republicanos, pero solo muy poco, y la información de las encuestas refleja la enorme variable de 2016: Donald Trump.

Al tener en cuenta los modelos que utilizan patrones antiguos para predecir el futuro es bueno recordar que la mayoría de ellos se equivocaron sobre las primarias republicanas. Incluso el estimable Nate Silver falló, en tanto argumentó que los datos de las encuestas pertenecientes a principios de la temporada de elecciones primarias eran irrelevantes en su mayoría, y que los patrones anteriores mostraban que las aprobaciones y las recaudaciones de fondos eran cruciales (Silver ha escrito algunos informes extremadamente concienzudos en el sitio web FiveThirtyEight, en los cuales explica por qué se equivocó y qué se debe aprender de sus errores; vale la pena leerlos).

Después de haber asistido a cursos de estadística cuando estaba en la universidad, mi impresión es que uno puede cometer dos errores en esta área. El primero es olvidarse de que la mayoría de los patrones políticos, como afirmar que las encuestas tempranas no importan en las primarias, se construyen a partir de pequeñas cantidades de información. El sistema primario abierto ha existido realmente solo desde 1972. Las reglas dentro del mismo han cambiado a lo largo del camino. Cuando los informáticos hablan de “gran información” y de la habilidad de detectar patrones, generalmente están hablando acerca de millones de elementos de información. En política a veces solamente tenemos en cuenta 30 o 40 elecciones y realizamos generalizaciones a partir de ellas. Cualquier “patrón” que surge de este puñado de ejemplos es extremamente tentativo.El mayor punto, sin embargo, se encuentra en la naturaleza de la ciencia social misma. Varios años atrás le pregunté al ganador del Premio Nobel de Economía Herbert Simon (que realizó avances innovadores en ciencia política, economía, psicología e informática) si la ciencia social alguna vez será exacta y predictiva como las ciencias naturales. “No”, me contestó. “Porque los sujetos de nuestro estudio piensan”. No somos partículas de materia, sino personas.

Si la gente examina esta carrera con más detenimiento, seguramente se dará cuenta de que Donald Trump no es un candidato republicano genérico, sino, un narcisista inescrupuloso y vulgar, un mentiroso patológico, intolerante y xenófobo. Y eso puede distorsionar las proyecciones de cualquier modelo, porque al final, sí pensamos.

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