Números alterados: el uso mañoso de las estadísticas en las campañas electorales

“¿Nace, por ventura, nuestro verbo de nuestra ciencia sola? ¿No hablamos con frecuencia de cosas que ignoramos? Y hablamos sin titubeos, creyéndolas verdaderas…”. –San Agustín, De Trinitate XV: 15, 24.

17 de mayo, 2024 Números alterados: el uso mañoso de las estadísticas en las campañas electorales

Nos encantan los números. Quizás no nos gusta tanto hacer las sumas, pero sí el producto que ofrecen: objetividad. O, mejor dicho, «confiabilidad»1 . Todo lo demás es desechado como interpretación o mera opinión, pues son los números las únicas piezas de información que se consideran «datos» 2 y, por lo tanto, son comprendidos como conocimiento veraz. Sin embargo, hay un problema con los números –en especial, aquellos presentados en encuestas de popularidad, consumo u opinión–. Son fáciles de manipular –o, como se dice comúnmente, de «maquillar»–, así como difíciles de interpretar por la mayoría. Si bien, en su origen se trata de un problema gnoseológico o de teoría del conocimiento –la disciplina filosófica cuyo objetivo es cómo las personas conocemos (percibimos) la realidad y aprendemos–, también tiene una clara repercusión en el ámbito político-electoral. Por ello, me propongo en este texto a desarticular la fe ciega que tenemos en las encuestas –haciendo hincapié en las electorales actuales– en aras de una crítica ciudadana más informada, que permita hacer un voto más consciente. Además de proporcionar claridad y «vacunarnos» contra sesgos cognitivos tales como el de la «ilusión del pronóstico», donde se deduce incorrectamente un resultado concreto de variables complejas y cambiantes3.  

Es natural querer saber qué va a suceder. No sólo por el panorama futuro tan incierto, sino que, incluso, la voluntad de querer anticiparse ante eventos futuros es una característica esencial de nuestro raciocinio humano. Queremos anticiparnos para prevernos. Ya lo decía san Agustín que gracias a nuestra memoria tenemos «la potencia de razonar y de imaginar», lo que nos permite conjeturar «lo pasado de lo futuro por medio de lo presente»4. Esta idea está respaldada por la ciencia actual, tal como afirma Daniel Goleman al explicar las ventajas del ocio y tiempo libre que permiten activar las funciones naturales del cerebro para crear escenarios futuros, organizar nuestra memoria y reflexionar sobre las ideas aprendidas5

Esta función de brindar claridad a escenarios futuros no es la única que cumplen las encuestas. Incluso, me atrevería a decir que, en las últimas elecciones, han servido para un objetivo más propagandístico. Cuando se afirma que tal persona «tiene los números» para asegurar una victoria más contundente, se soslaya un cierto control dentro de la narrativa política a partir de un llamado dato «objetivo». Hagan el experimento. En cualquier ámbito, cuando se ofrece un porcentaje a los interlocutores –casi siempre, de manera inconsciente– éstos aceptan el dato numérico como un resultado fiable. Detrás de esta aceptación hay un sesgo cognitivo que opera, el cual es que «si es matemático, entonces es real». Pero, ¿lo es?

«5+5=10». Fórmulas así de sencillas se mencionan para ejemplificar que los números –por sí mismos– son objetivos –universales, sin valor relativo ni sujetos a interpretaciones–. Nada cambiará el hecho de que cinco más cinco será siempre diez. Esta misma idea se traslada analógicamente a las encuestas como un ejercicio de una idea que propongo como «transferencia de validez»6 para resaltar que, así como cinco más cinco será diez, las encuestas de opinión son igual de acertadas. Al final del día, «los números no mienten». Por lo tanto, quien va a la cabeza será una certera predicción de que ganará –en este caso– las elecciones. Precisamente aquí yace el problema. La realidad de 5+5=10 no es la misma de todas las variables que se presentan en una encuesta de opinión. Dicho de manera concreta, no son relaciones analógicas de proporcionalidad propia7.

Llegamos a la médula del asunto. En cualquier encuesta se recopilan datos a partir de lo que denominan «muestras» –o samples en inglés–. En una encuesta de preferencia de votos, por ejemplo, las muestras serán todas aquellas personas a quienes preguntaron por su elección para el domingo 2 de junio. Los problemas de confianza y certeza emergen en este punto. ¿A quiénes entrevistan? ¿Qué preguntas hacen? ¿Cómo las hacen? ¿Cómo se aseguran que están diciendo los interlocutores la verdad? ¿Qué sectores de la población están siendo entrevistados? ¿Están siendo representadas todas las comunidades de la sociedad? Emprender una encuesta significativa, que cubra todas estas cualidades es casi imposible. Ya lo decía el experto en estadísticas Daniel Duff: «If your sample is large enough and selected properly, it will represent the whole well enough for most purposes. If not, it may be less accurate than an intelligent guess and have nothing to recommend it but a spurious air of scientific precision»8. Adquirir una muestra que esté libre de sesgos y que represente correctamente a los sectores poblaciones impactados es un trabajo muy difícil de asegurar. Ahora, trasladar ese esfuerzo a nivel nacional, con la densidad de población que contamos en México, con la complejidad y diversidad social que nos caracteriza, es una tarea –de nuevo– imposible de asegurar con certeza. No sólo es costoso, sino que es prácticamente imposible asegurar una toma de muestras objetivas9

Un ejemplo reciente es la encuesta que acaba de publicar Expansión Política, donde incluso, en el preámbulo, se afirma que recopilaron sus datos de la generalización de «más de 600 encuestas. No descartamos ninguna encuesta pública que informe su metodología, aunque sí le asignamos diferente peso a cada casa encuestadora dependiendo de su desempeño histórico»10. El portal mismo asegura hasta el final que «Las bandas que mostramos alrededor de nuestras estimaciones representan los escenarios más probables de preferencia electoral dados datos disponibles públicamente»11. Es decir que este tipo de encuestas son una generalidad de varias generalizaciones a partir de información variable y cambiante. Son, en todo el sentido de la palabra, tendencias. No son fotografías de la realidad. Más evidente se torna cuando en muchas encuestas publicadas omiten los sectores sociales de quienes han sido incluidos en la muestra. Para concluir: estos escenarios, más que mediciones objetivas, sólo son un posible indicador de lo que sucede. No son certezas, ni mucho menos, una calca de lo que sucede. Todos los datos son susceptibles de cambios. Es lo que expertos como Nicholas Taleb Nassim explican a través de los datos aleatorios «random» que son los que realmente dominan nuestro conocimiento: «Our world is dominated by the extreme, the unknown, and the very improbable (improbable according to our current knowledge)–and all the while we spend out time in small talk, focusing on the known and repeated… because of such progress and growth, the future will be increasingly less predictable…»12. Como ciudadanas y ciudadanos, será nuestra tarea evitar que el discurso electoral se centre sólo en estadísticas de estadísticas y se enfoque en lo que realmente importa: las propuestas y trayectoria de las y los candidatos, frente a la actualidad con miras al mejor futuro posible.

 1 La RAE lo explica como un sinónimo de «fiabilidad» en tanto «probabilidad de buen funcionamiento de algo».

 2 De nuevo, la RAE define «dato» como: «Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho».

 3 Para saber más de este sesgo, recomiendo: Dobelli, Rolf, The Art of Thinking Clearly, London: Sceptre, 2014, p. 125. 

 4 an. Quan, 33, 72. (San Agustín, De Quantitate Animae, trad. de Eusebio Cuevas, Madrid: BAC, 2009).

 5 Cfr. Goleman, David, Focus, USA: Harper Collins, 2014, p. 41.

 6 Propongo este concepto como un sesgo cognitivo donde, en un error de interpretación analógica, se hace pasar una realidad como analogía propia –relación objetiva (como el ejemplo de 5+5=10) cuando es, en realidad, una analogía impropia –relación metafórica, como un poema–.

 7 Tal como lo describió Aristóteles y replantea Mauricio Beuchot, la analogía de proporción propia es aquella que indica una semejanza objetiva. Por ejemplo, si comparamos «la nube» –como OneDrive o Google Drive– con una USB, constatamos que su función principal –respaldar datos electrónicamente en un lugar fuera de la computadora– son exactamente lo mismo. Claro, «la nube» tendrá más usos que no se pueden analogar con una USB. Mientras que una analogía de proporción impropia se entiende comúnmente como una metáfora –por ejemplo, una pluma es la espada de la mente–. Para saber más: Beuchot, Mauricio, Hechos e interpretaciones, México: FCE, 2016.

8  Duff, Daniel, How to lie with statistics, New York: Norton, 1993, p. 15. 

9  «To get this stratified sample you divide your universe into several groups in proportion to their known prevalence. And right there your trouble can begin: Your information about their proportion may not be correct». Duff, Daniel, How to lie with statistics… p. 23.

 10 “Encuesta de encuestas. Voto 2024”, Expansión Política, última actualización del 5 de mayo. Disponible en: https://politica.expansion.mx/encuesta-de-encuestas-presidencial-2024.

 11 Ídem.

 12 Nassim, Nicholas Taleb, The Black Swan. The Impact of the Highly Improbable, USA: Random House Trade, 2010, p. XXXIII, prólogo. 

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