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Pronóstico político

La previsión política tiene como objetivo pronosticar los resultados de los acontecimientos políticos. Los acontecimientos políticos pueden ser una serie de acontecimientos, como decisiones diplomáticas, acciones de líderes políticos y otras áreas relacionadas con los políticos y las instituciones políticas. El área de la previsión política relacionada con las elecciones es muy popular, especialmente entre el público del mercado masivo. La metodología de previsión política hace uso frecuente de las matemáticas, las estadísticas y la ciencia de datos. La previsión política en lo que respecta a las elecciones está relacionada con la psefología .

Historia de la predicción electoral

La gente lleva mucho tiempo interesada en predecir los resultados electorales. Ya en 1503 aparecen citas sobre apuestas sobre la sucesión papal , cuando ya se consideraba que esas apuestas eran "una vieja práctica". [1] Las apuestas políticas también tienen una larga historia en Gran Bretaña. Un ejemplo destacado es el de Charles James Fox, el estadista Whig de finales del siglo XVIII, conocido por ser un jugador empedernido. Su biógrafo, George Otto Trevelyan, señaló que "durante diez años, desde 1771 en adelante, Charles Fox apostó con frecuencia, en gran medida y de forma juiciosa, sobre los acontecimientos sociales y políticos de la época". [2]

Antes de la aparición de las encuestas científicas en 1936, las probabilidades de las apuestas en Estados Unidos estaban fuertemente correlacionadas con los resultados de las elecciones. [3] Desde 1936, las encuestas de opinión han sido una parte básica de la predicción política. Más recientemente, se han formado mercados de predicción , a partir de 1988 con Iowa Electronic Markets .

Con la llegada de las técnicas estadísticas, los datos electorales se han vuelto cada vez más fáciles de manejar. No sorprende, entonces, que la previsión de elecciones se haya convertido en un gran negocio, tanto para las empresas de encuestas, las organizaciones de noticias y los mercados de apuestas como para los académicos que estudian la política. [4]

Los académicos han construido modelos de comportamiento electoral para predecir 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 fenómenos que cambian en el corto plazo, como el estado de la economía, de modo de ofrecer el máximo apalancamiento para predecir el resultado de una elección específica. [4]

Un modelo temprano que tuvo éxito y que todavía se utiliza es The Keys to the White House de Allan Lichtman . La predicción de elecciones en los Estados Unidos fue presentada por primera vez al público en general por Nate Silver y su sitio web FiveThirtyEight en 2008. Actualmente, hay muchos modelos que compiten para intentar 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 puestos de trabajo, la tasa de interés y la tasa de inflación.

Métodos de pronóstico electoral

Promedio de encuestas

La combinación de datos de encuestas reduce los errores de pronóstico de una encuesta. [5]

Amortiguación de la encuesta

La atenuación de las encuestas se produce cuando no se utilizan indicadores incorrectos de la opinión pública en un modelo de previsión. Por ejemplo, al principio de la campaña, las encuestas son malas medidas de las futuras decisiones de los votantes. Los resultados de las encuestas más cercanos a una elección son una predicción más precisa. Campbell [6] muestra el poder de la atenuación de las encuestas en la previsión política.

Modelos de regresión

Los politólogos y economistas suelen utilizar modelos de regresión de elecciones pasadas para ayudar a pronosticar los votos de los partidos políticos (por ejemplo, los demócratas y republicanos en Estados Unidos). 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 opinión 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, teniendo en cuenta tanto los datos de las encuestas disponibles como los resultados de las elecciones anteriores en cada estado. Cada encuesta se puede ponderar en función de su antigüedad y su 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 dichos métodos. [7]

Nomenclatura

Al analizar la probabilidad de un determinado resultado electoral, los pronosticadores políticos tienden a utilizar una de una pequeña variedad de frases abreviadas. [8] [9] [10] Estas incluyen:

Mercados de pronósticos electorales

La previsión puede implicar la participación colectiva en el juego a través de mercados de predicción, basándose en la teoría de que las personas evalúan y expresan de manera más honesta su verdadera percepción cuando hay dinero en juego. Sin embargo, las personas con una gran inversión económica o de ego en el resultado de una elección futura pueden estar dispuestas a sacrificar ganancias económicas con el fin de alterar la percepción pública del resultado probable de una elección antes del día de la elección: una percepción positiva de un candidato favorito se describe ampliamente como algo que ayuda a "dinamizar" la participación de los votantes en apoyo de ese candidato cuando comienzan las elecciones. Cuando el pronóstico derivado del propio mercado electoral se vuelve instrumental para determinar la participación de los votantes o la preferencia de los votantes antes de una elección, la valoración derivada del mercado se vuelve menos confiable como mecanismo de previsión política.

Los mercados de predicción muestran pronósticos muy precisos de los resultados de una elección. Un ejemplo es el de Iowa Electronic Markets . En un estudio, se compararon 964 encuestas electorales con las cinco elecciones presidenciales de Estados Unidos entre 1988 y 2004. Berg et al. (2008) demostraron que Iowa Electronic Markets encabezó las encuestas el 74% de las veces. [11] Sin embargo, se ha demostrado que las encuestas atenuadas superan a los mercados de predicción. Al comparar las encuestas atenuadas con los pronósticos de Iowa Electronic Markets, Erikson y Wlezien (2008) demostraron que las encuestas atenuadas superan a todos los mercados o modelos.

El impacto de las previsiones electorales

Según un estudio de 2020, las predicciones electorales “aumentan la certeza [de los votantes] sobre el resultado de una elección, confunden a muchos y reducen la participación. Además, demostramos que las predicciones electorales han cobrado importancia en los medios de comunicación, en particular en los medios con audiencias liberales, y que dicha cobertura tiende a afectar más fuertemente al candidato que va por delante”. [12]

Otros tipos de modelos de pronóstico

Otros tipos de pronósticos 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 esperada desarrollado por el politólogo estadounidense Bruce Bueno de Mesquita, que resuelve el resultado de Equilibrio Perfecto Bayesiano de eventos de política unidimensionales, con numerosas aplicaciones que incluyen conflictos internacionales y diplomacia. [13] Varias implementaciones de herramientas de pronóstico de ciencia política se han vuelto cada vez más comunes en la ciencia política, y existen muchos otros modelos bayesianos con sus componentes cada vez más detallados en la literatura científica. [14] La votación por orden de preferencia requiere sondear las preferencias por orden de preferencia para predecir los ganadores.

Véase también

Psefología

Referencias

  1. ^ Frederic J. Baumgartner. Behind Locked Doors: A History of Papal Elections (Tras puertas cerradas: una historia de las elecciones papales) . Nueva York, Palgrave, 2003 (páginas 88 y 250).
  2. ^ George Otto Trevelyan. La historia temprana de Charles James Fox . Nueva York, Harper & Brothers, 1880 (página 416).
  3. ^ Robert S. Erikson y Christopher Wlezien. Mercados vs. encuestas como predictores electorales: una evaluación histórica . Electoral Studies 31 (2012) 532–539. Elsevier, 2012.
  4. ^ ab Stegmaier, Mary; Norpoth, Helmut (30 de septiembre de 2013). "Pronóstico electoral". doi :10.1093/obo/9780199756223-0023 . Consultado el 26 de septiembre de 2016 .
  5. ^ Alfred G. Cuzan, J. Scott Armstrong y Randall Jones, "Combinación de métodos para pronosticar las elecciones presidenciales de 2004: PollyVote" Archivado el 23 de enero de 2013 en archive.today
  6. ^ Campbell, James E. (octubre de 1996). "Encuestas y votaciones". American Politics Quarterly . 24 (4): 408–433. doi :10.1177/1532673X9602400402. S2CID  154063668.
  7. ^ 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.
  8. ^ ab "Guía electoral 2018". Roll Call Politics . Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
  9. ^ "Calificaciones de las elecciones al Senado de 2018". Cook Political Report . 24 de agosto de 2018. Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
  10. ^ Bump, Philip (17 de agosto de 2018). «A continuación se indican los escaños de la Cámara de Representantes con más probabilidades de cambiar de bando, según los sistemas de calificación electoral». The Washington Post . Consultado el 17 de septiembre de 2018 .
  11. ^ http://www.biz.uiowa.edu/faculty/trietz/papers/long%20run%20accuracy.pdf [ URL básica PDF ]
  12. ^ Westwood, Sean Jeremy; Messing, Solomon; Lelkes, Yphtach (25 de febrero de 2020). "Proyectar confianza: cómo la carrera de caballos probabilística confunde y desmoviliza al público". The Journal of Politics . 82 (4): 1530–1544. doi :10.1086/708682. ISSN  0022-3816. S2CID  216251082.
  13. ^ Mesquita, Bruce Bueno de (4 de marzo de 2011). "Un nuevo modelo para predecir opciones políticas: pruebas preliminares". Gestión de conflictos y ciencia de la paz . 28 (1): 65–87. doi :10.1177/0738894210388127. S2CID  220784946.
  14. ^ Butler, Kenneth (enero de 2009). "Interacciones grupales".