La última encuesta de encuestas, compilada por Real Clear Politics durante
las elecciones presidenciales de Estados Unidos, predijo que Hillary Clinton recibiría
46.8 por ciento del voto popular, mientras que Donald Trump ganaría 43.6 por
ciento. Al final, Clinton obtuvo 47.7 por ciento de dicho voto y su rival recibió
47.5 por ciento. La minúscula mayoría que obtuvo Clinton en el voto popular se
invirtió en el colegio electoral, donde consiguió 228 delegados contra los 279
de Trump (estas cifras excluyen a Nueva Hampshire, Arizona y Michigan). Así pues,
las encuestas de última hora fueron precisas al predecir la votación de
Clinton, pero tuvieron un error de 4 por ciento en el caso del voto de Trump. ¿Qué
salió mal?
La incapacidad de las encuestas británicas de última hora para pronosticar
con precisión las elecciones generales de 2015 y, nuevamente, el referendo
Brexit de junio de 2016, proporciona algunas explicaciones sobre los resultados
obtenidos en los pronósticos para las elecciones presidenciales de Estados
Unidos. El fracaso de 2015 orilló a British Polling Council a emprender una
investigación sobre los errores cometidos. Y el informe preliminar, publicado
en enero de 2016, resumió cuatro posibles explicaciones de lo que salió mal en
Gran Bretaña, las cuales podrían ser relevantes para las elecciones
presidenciales de Estados Unidos: un cambio tardío, problemas de muestreo,
comportamiento de rebaño, y “notificación excesiva”.
Cambio tardío
El cambio tardío se refiere a la posibilidad de que, en el último instante,
algunos votantes optaran por Trump en vez de Clinton, pero esto no se reflejó
en las encuestas implementadas en el campo antes ocurriera dicho cambio.
Dos de las tres encuestas publicadas el día de las elecciones situaron a
Trump a la cabeza. La encuesta de seguimiento de LA Times/USC le dio una ventaja de 3 por ciento, y la encuesta de
seguimiento IBD/TIPP le otorgó una ventaja de 2 por ciento. En contraste, en
las 21 encuestas publicadas el día previo a las elecciones, Clinton tenía una
ventaja promedio de poco más de 3 por ciento, calculada con base en los datos
de Real Clear Politics. Esto sugiere que pudo haber un cambio tardío de último
minuto a favor de Trump.
Problemas de muestreo
Los problemas de muestreo tienen que ver con que las encuestas fueran o no
realmente representativas del electorado en general. El tema del sesgo de
muestreo es muy complejo y se reduce a lo que se llaman “muestras aleatorias” y
“muestras de cuotas”. La mayoría de las encuestas por Internet recurren a una
forma de muestreo de cuotas en que las agencias encuestadoras tratan de
replicar las características del electorado estadounidense, para lo cual
incluyen cierta cantidad de negros, mujeres, jóvenes y demás sectores
poblacionales. Sin embargo, esta estrategia a veces no contempla grupos de difícil
acceso, como las personas mayores que no tienen conexión Internet o los
habitantes de zonas rurales.
Las muestras aleatorias pre-seleccionan individuos usando la teoría de
probabilidad y, en consecuencia, tienen mayor posibilidad de ser más exactas,
puesto que todos los integrantes del electorado tienen una oportunidad –aunque
sea muy pequeña- de ser elegidos para la entrevista. No obstante, las encuestas
por muestreo aleatorio cuestan tiempo y dinero, de suerte que no son un método
factible para realizar encuestas de última hora.
Las encuestas telefónicas utilizan un sistema computarizado de marcado
aleatorio para identificar posibles encuestados. Ya que se trata de un método
de muestreo aleatorio, de primera instancia, debiera ser más preciso que las
muestras de cuotas. El problema es que los encuestadores tienen que llamar a
muchas personas antes de encontrar a un votante dispuesto a contestar la
encuesta. Por otra parte, las tasas de respuesta suelen ser inferiores a 10 por
ciento, y eso invalida la ventaja de este método, porque los individuos
dispuestos a responder no son representativos de los estadounidenses en
general. En términos generales, es posible que las encuestas finales hayan
excluido a los partidarios de Trump si muchos de ellos formaban parte de los
grupos de difícil acceso.
Conducta de rebaño
La conducta de rebaño se produce cuando una agencia encuestadora parece no
estar en sintonía con sus competidores y, en consecuencia, reajusta sus
esquemas de ponderación para alinear sus resultados.
Ya que, antes de las elecciones, la gran mayoría de las encuestas dio la
ventaja a Clinton, es posible que ocurriera un “pensamiento de grupo” entre los
encuestadores, quienes ajustaron sus resultados a lo que parecía la norma.
Dicho esto, hubo varias encuestas marginales como la de LA Times/USC, que situaron a Trump a la cabeza de manera regular.
Todos los encuestadores usan esquemas de ponderación para compensar sesgos de
muestreo, y esos esquemas varían de una agencia a otra. Si bien es posible
analizar los datos brutos recopilados por las distintas agencias para detectar la
conducta de rebaño, eso requiere de tiempo y algunas agencias no publican sus
datos brutos para análisis. Así que, aunque no podemos confirmar que hubiera
una conducta de rebaño entre los encuestadores, bien pudo haber sido un
problema.
Error de información
Por último, tenemos el error de información o la “notificación excesiva”:
los encuestados dicen una cosa a los entrevistadores, y hacen otra el día de
las elecciones. Este fenómeno se ha reconocido desde hace tiempo y se debe a
varias causas.
Primero, hay lo que se denomina un “sesgo de deseabilidad social”, el cual
provoca que los encuestados mientan sobre su participación en la votación,
porque quieren parecer buenos ciudadanos a los ojos del entrevistador. Segundo,
tenemos un argumento conocido como la “espiral del silencio”, que sugiere que
los votantes engañan a los entrevistadores sobre el partido que apoyan, si dicho
partido es impopular en ese momento. Este fenómeno dio lugar al concepto de los
“tories tímidos” durante las elecciones generales de 1992 en Gran Bretaña, cuando
las encuestas subestimaron el apoyo a los conservadores en los sondeos
preelectorales.
En la campaña electoral presidencial de Estados Unidos, muchas personas
eran partidarias muy vocales de Trump y estaban bien dispuestas a decirlo a los
encuestadores, de manera que sería extraño describirlos como “Trumperos tímidos”.
Sin embargo, la encuesta de salida del New
York Times reveló que alrededor de 29 por ciento de los latinos apoyaba a
Trump, a pesar de que había dicho cosas bastante despectivas sobre ellos durante
la campaña. Así que bien pudo haber “Trumperos tímidos” en ese grupo
poblacional y, en tal caso, se habría subestimado su apoyo.
En Gran Bretaña han surgido evidencias de que las personas son más
propensas a mentir a los encuestadores que nunca antes. Y es muy posible que
esto también esté sucediendo en Estados Unidos, simplemente como resultado de
la gran cantidad de encuestas implementadas por empresas de investigación de
mercado y en la Internet. Si envían encuestas a individuos seleccionados al
azar –y, en el supuesto de que accedan a participar-, los encuestados podrían
responder rápidamente para terminar con el asunto cuanto antes. Esos
encuestados no motivados son más propensos a mentir que cualquier otro.
El hecho de que, en los últimos años, las encuestas hayan fracasado en su
función de pronosticar los resultados electorales de Gran Bretaña y Estados
Unidos no significa, por supuesto, que debemos abandonar las encuestas por
completo o prohibir que se publiquen sus resultados antes
de las elecciones. Por el contrario, necesitamos mejorar la metodología y
entender, más claramente, los factores que están causando problemas. Para
averiguar qué está pensando el público, la única alternativa a las encuestas
son las anécdotas y las corazonadas de los comentaristas. Y eso, difícilmente,
mejorará las cosas.
Paul Whiteley es profesor en el
Departamento de Gobierno de la Universidad de Essex.
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Publicado en colaboración con Newsweek / Published in colaboration with Newsweek