El pronóstico político tiene como objetivo predecir los resultados de los eventos políticos. Los eventos políticos pueden ser una serie de eventos, como decisiones diplomáticas, acciones de líderes políticos y otras áreas relacionadas con los políticos y las instituciones políticas. El área de la previsión política relativa a las elecciones es muy popular, especialmente entre las audiencias del mercado masivo. La metodología de pronóstico político hace un uso frecuente de las matemáticas, la estadística y la ciencia de datos. La previsión política en lo que respecta a las elecciones está relacionada con la psefología .
Historia del pronóstico de elecciones
La gente ha estado interesada durante mucho tiempo en predecir los resultados de las elecciones. Las citas de probabilidades de apuestas sobre la sucesión papal aparecen ya en 1503, cuando tales apuestas ya se consideraban "una práctica antigua". [1] Las apuestas políticas también tienen una larga historia en Gran Bretaña. Como ejemplo destacado, Charles James Fox, el estadista whig de finales del siglo XVIII, era conocido como un jugador empedernido. Su biógrafo, George Otto Trevelyan, señaló que "(cuatro) o diez años, desde 1771 en adelante, Charles Fox apostó con frecuencia, en gran medida y con prudencia, por los acontecimientos sociales y políticos de la época". [2]
Antes del advenimiento de las encuestas científicas en 1936, las probabilidades de apuestas en los Estados Unidos se correlacionaban fuertemente con los resultados de las votaciones. [3] Desde 1936, las encuestas de opinión han sido una parte básica del pronóstico político. Más recientemente, se han formado mercados de predicción , comenzando en 1988 con Iowa Electronic Markets .
Con el advenimiento de las técnicas estadísticas, los datos electorales se han vuelto cada vez más fáciles de manejar. No es de extrañar, entonces, que la previsión electoral se haya convertido en un gran negocio para las empresas de encuestas, las organizaciones de noticias y los mercados de apuestas, así como para los estudiantes académicos de política. [4]
Los académicos han construido modelos de comportamiento electoral para pronosticar los resultados de las elecciones. Estos pronósticos se derivan de teorías y evidencia empírica sobre lo que les importa a los votantes cuando toman decisiones electorales. Los modelos de pronóstico generalmente se basan en unos pocos predictores en forma altamente agregada, con énfasis en los fenómenos que cambian a corto plazo, como el estado de la economía, para ofrecer el máximo apalancamiento para predecir el resultado de una elección específica. [4]
Uno de los primeros modelos exitosos que todavía se utiliza es Las llaves de la Casa Blanca de Allan Lichtman . Nate Silver y su sitio web FiveThirtyEight llamaron la atención del público en general por primera vez en los Estados Unidos en 2008 . Actualmente, hay muchos modelos en competencia que intentan predecir el resultado de las elecciones en los Estados Unidos, el Reino Unido y otros lugares.
En una elección nacional o estatal, también se consideran las condiciones macroeconómicas , como el empleo, la creación de nuevos empleos, la tasa de interés y la tasa de inflación.
Métodos de pronóstico de elecciones
Encuestas promedio
La combinación de datos de encuestas reduce los errores de pronóstico de una encuesta. [5] Los modelos de pronóstico político incluyen resultados de encuestas promediados, como el promedio de encuestas de RealClearPolitics .
Amortiguación de encuestas
La amortiguación de encuestas se produce cuando los indicadores incorrectos de la opinión pública no se utilizan en un modelo de pronóstico. Por ejemplo, al comienzo de la campaña, las encuestas son una mala medida de las opciones futuras de los votantes. Los resultados de la encuesta más cercanos a una elección son una predicción más precisa. Campbell [6] muestra el poder de la amortiguación de las encuestas en los pronósticos políticos.
Modelos de regresión
Los politólogos y economistas suelen utilizar modelos de regresión de elecciones pasadas. Esto se hace para ayudar a pronosticar los votos de los partidos políticos, por ejemplo, demócratas y republicanos en los EE. UU. La información ayuda al próximo candidato presidencial de su partido a pronosticar el futuro. La mayoría de los modelos incluyen al menos una variable de opinión pública, una encuesta de calor de prueba o un índice de aprobación presidencial. Las estadísticas bayesianas también se pueden utilizar para estimar las distribuciones posteriores de la proporción real de votantes que votarán por cada candidato en cada estado, dados tanto los datos de las encuestas disponibles como los resultados de las elecciones anteriores para cada estado. Cada encuesta se puede ponderar en función de su antigüedad y tamaño, lo que proporciona un mecanismo de pronóstico altamente dinámico a medida que se acerca el día de las elecciones. http://electionanalytics.cs.illinois.edu/ es un ejemplo de un sitio que emplea tales métodos. [7]
Nomenclatura
Cuando se habla de la probabilidad de un resultado electoral en particular, los pronosticadores políticos tienden a utilizar una pequeña variedad de frases abreviadas. [8] [9] [10] Estos incluyen:
- Sólido (por ejemplo, "Republicano Sólido"), también Seguro . Es muy poco probable que el partido que ocupa actualmente el escaño cambie en las próximas elecciones.
- Probable (por ejemplo, "Probablemente demócrata"), también favorecido . No se cree por el momento que el escaño sea particularmente competitivo y, por lo tanto, es probable que el partido permanezca sin cambios, pero existe la posibilidad de que esto cambie.
- Lean (por ejemplo, "Leans Independiente"). Un candidato / partido tiene una ligera ventaja en las encuestas y los pronósticos, pero son posibles otros resultados.
- Inclinar . Se usa menos que los otros términos, pero indica una ventaja muy pequeña para una u otra parte. [8]
- Toss-Up . Estos son los escaños que se consideran más competitivos, ya que más de un partido tiene buenas posibilidades de ganar.
Mercados para el pronóstico de elecciones
Previsión puede implicar la piel en el juego y Bing a través de los mercados de predicción de la teoría de que las personas con mayor honestidad evaluar y expresar su verdadera percepción de dinero en juego. Sin embargo, las personas con una gran inversión económica o egoísta en el resultado de una elección futura pueden estar dispuestas a sacrificar ganancias económicas para alterar la percepción pública del resultado probable de una elección antes del día de las elecciones; una percepción positiva de un candidato favorecido es ampliamente descrito como ayudando a "energizar" la participación de votantes en apoyo de ese candidato cuando comienza la votación. Cuando el pronóstico derivado del mercado electoral en sí mismo se vuelve fundamental para determinar la participación o la preferencia de los votantes antes de una elección, la valoración derivada del mercado se vuelve menos confiable como mecanismo de pronóstico político.
Los mercados de predicción muestran pronósticos muy precisos del resultado de una elección. Un ejemplo son los mercados electrónicos de Iowa . En un estudio, se compararon 964 encuestas electorales con las cinco elecciones presidenciales estadounidenses de 1988 a 2004. Berg et al. (2008) mostró que Iowa Electronic Markets encabezó las encuestas el 74% de las veces. [11] Sin embargo, se ha demostrado que las encuestas amortiguadas alcanzan los principales mercados de predicción. Al comparar las encuestas amortiguadas con los pronósticos de los mercados electrónicos de Iowa, Erikson y Wlezien (2008) mostraron que las encuestas amortiguadas superan a todos los mercados o modelos.
Impacto de la predicción de elecciones
Según un estudio de 2020, la previsión electoral "aumenta la certeza [de los votantes] sobre el resultado de una elección, confunde a muchos y reduce la participación. Además, mostramos que la previsión electoral se ha vuelto prominente en los medios de comunicación, especialmente en los medios con audiencias liberales, y mostramos que tal cobertura tiende a afectar más fuertemente al candidato que está por delante ". [12]
Otros tipos de modelos de pronóstico
Otros tipos de pronóstico incluyen modelos de pronóstico diseñados para predecir los resultados de las relaciones internacionales o eventos de negociación. Un ejemplo notable es el modelo de utilidad esperado desarrollado por el politólogo estadounidense Bruce Bueno de Mesquita, que resuelve el resultado del equilibrio perfecto bayesiano de eventos políticos unidimensionales, con numerosas aplicaciones que incluyen conflictos internacionales y diplomacia. [13] Varias implementaciones de herramientas de pronóstico de ciencias políticas se han vuelto cada vez más comunes en las ciencias políticas, y existen muchos otros modelos bayesianos con sus componentes cada vez más detallados en la literatura científica. [14]
Ver también
Psefología
- British Polling Council
- Cálculo electoral
- Geografía electoral
- Larry Sabato
- Analista politico
- Científicos de datos políticos
- PollyVote
- Psefólogo
- Swing (política)
- Tipos de democracia
Referencias
- ^ Frederic J. Baumgartner. Detrás de puertas cerradas: una historia de las elecciones papales . Nueva York, Palgrave, 2003 (páginas 88 y 250).
- ^ George Otto Trevelyan. La historia temprana de Charles James Fox . Nueva York, Harper & Brothers, 1880 (página 416).
- ^ Robert S. Erikson y Christopher Wlezien. Mercados frente a encuestas como predictores electorales: una evaluación histórica . Estudios electorales 31 (2012) 532–539. Elsevier, 2012.
- ^ a b Stegmaier, Mary; Norpoth, Helmut (30 de septiembre de 2013). "Previsión de elecciones" . doi : 10.1093 / obo / 9780199756223-0023 . Consultado el 26 de septiembre de 2016 .
- ^ Alfred G. Cuzan, J. Scott Armstrong y Randall Jones, "Combinación de métodos para pronosticar las elecciones presidenciales de 2004: The PollyVote" Archivado el 23 de enero de 2013 en archive.today
- ^ Campbell, James E. (octubre de 1996). "Encuestas y Votos". American Politics Quarterly . 24 (4): 408–433. doi : 10.1177 / 1532673X9602400402 . S2CID 154063668 .
- ^ 1. Rigdon, S., Jacobson, SH, Cho, WT, Sewell, EC, Rigdon, CJ, 2009, "Un modelo de predicción bayesiano para las elecciones presidenciales de Estados Unidos", American Politics Research, 37 (4), 700- 724.
- ^ a b "Guía Electoral 2018" . Política de Roll Call . Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
- ^ "Calificaciones de la carrera del Senado 2018" . Informe político de Cook . 24 de agosto de 2018 . Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
- ^ Bump, Philip (17 de agosto de 2018). "Aquí están los escaños de la Cámara con más probabilidades de cambiar, según los sistemas de calificación electoral" . The Washington Post . Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
- ^ http://www.biz.uiowa.edu/faculty/trietz/papers/long%20run%20accuracy.pdf
- ^ Westwood, Sean Jeremy; Ensuciar, Salomón; Lelkes, Yphtach (25 de febrero de 2020). "Proyectar confianza: cómo la carrera probabilística de caballos confunde y desmoviliza al público" . La Revista de Política . 82 (4): 1530-1544. doi : 10.1086 / 708682 . ISSN 0022-3816 . S2CID 216251082 .
- ^ Mesquita, Bruce Bueno de (4 de marzo de 2011). "Un nuevo modelo para predecir opciones políticas: pruebas preliminares" . Manejo de conflictos y ciencia de la paz . doi : 10.1177 / 0738894210388127 .
- ^ Butler, Kenneth (enero de 2009). "Interacciones grupales" .
- Brown, PJ, Firth, D. y CD Payne, CD (1999). Pronóstico sobre la noche de las elecciones británicas de 1997 , Revista de la Royal Statistical Society : Serie A, 162 (2), 211-226.