¿Son fiables las extrapolaciones de escaños y de primer partido por provincia?

A menudo se hacen extrapolaciones de escaños y hasta del “primer partido por provincia” a partir de los datos de porcentaje de votos que facilita una encuesta en particular o un promedio. A menudo, también, se critica estas extrapolaciones al considerarlas pura invención.

Como es un asunto polémico, vamos a intentar hacer un resumen muy simplificado de las razones que asisten a unos y otros. Quizás así sepamos qué podemos esperar y qué no de una extrapolación de escaños.

¿SON LAS EXTRAPOLACIONES UN INVENTO?

No, no lo son. Las extrapolaciones (al menos si están bien hechas) parten de los datos de las últimas elecciones celebradas (en el caso del Congreso, por ejemplo, parten de los datos de las elecciones del 26-J-2016), y tienen en cuenta un hecho real: que no todas las provincias votan igual y que esas diferencias de voto se mantienen, en lo esencial, a lo largo del tiempo.

Por lo tanto, dados los datos de una encuesta, es posible hacer una extrapolación lineal para intentar averiguar los resultados más probables provincia a provincia, y de ahí deducir una asignación de escaños concreta.

¿Es útil esta extrapolación?

Sí, muy útil. Los datos que ofrezca serán más fiables y se aproximarán más a la realidad que si no tuviéramos en cuenta las diferencias previas entre provincias.

¿Es exacta?

No. Utilizar una extrapolación de una encuesta nacional para discutir si en Badajoz o en Huesca gana tal o cual partido es una temeridad. Los mapas de España que las extrapolaciones ofrecen dan una imagen de conjunto razonablemente segura, pero, en cambio, es probable que fallen y que lo hagan más estrepitosamente cuanto más pequeña sea la provincia para la que se extrapola.

Esto no significa que la asignación de escaños que las extrapolaciones ofrecen no valga para nada, porque las desviaciones que se producen en unas provincias se compensan, en gran parte, con desviaciones en sentido contrario en otras. Por eso distintos métodos de extrapolación suelen ofrecer, sorprendentemente, parecidas predicciones de escaños, incluso aunque el mapa de primer partido por provincia que ofrezcan parezca bastante diferente.

¿Cómo se puede mejorar una extrapolación?

La técnica habitual de extrapolación, consistente simplemente en aplicar a cada circunscripción el mismo porcentaje de desviación global que se observa para cada partido a nivel nacional, lleva a errores, a resultados imposibles (más del 100% de voto válido en algunas circunscripciones, por ejemplo), y no tiene en cuenta que una parte de la desviación no es cualitativa sino cuantitativa, no proporcional sino paralela en todas las circunscripciones. Con esa técnica, por ejemplo, un partido grande que pase de un 20% a un 40% de votos a nivel nacional desde las últimas elecciones hasta la encuesta más reciente, pasaría de un 40% a un 80% de voto en la provincia en la que reciba más votos y de un 3% a un 6% en la que reciba menos, por ejemplo. Tales resultados no son consistentes con la realidad. Todos estaríamos de acuerdo, por simple sentido común, en que el porcentaje real en la primera provincia será de menos de un 80% y en la segunda mayor del 6%.

Por eso en Electomania hemos mejorado en el último año nuestro método de extrapolación, introduciendo un factor mixto que atempera las variaciones proporcionales.

Una segunda mejora que se puede introducir, aunque resulta mucho más compleja técnicamente y más arriesgada, es tener en cuenta la evolución de cada circunscripción según encuestas más recientes para otras elecciones (municipales, autonómicas) o, mejor aún, los resultados posteriores de esas otras elecciones.

Sin duda, bien implementada esta mejora, afinaría aún más los datos. Lo difícil, lo endiablado, es compactar a posteriori esos datos locales con los del conjunto nacional, así como no excederse ni quedarse corto en el peso que se dé a esta corrección para el conjunto de la extrapolación.

Los dos párrafos anteriores describen realidades complejas que no merece la pena detallar más, y ni siquiera hace falta comprender del todo. Solo es preciso quedarse con la idea de fondo: extrapolar bien es difícil, y hacerlo muy bien es aún más difícil aún porque requiere unos ajustes muy finos.

¿Qué otros factores influyen en la fiabilidad de una extrapolación?

El factor fundamental es el tiempo.

El batir de alas de una mariposa en el Perú acabará por influir en el clima de Siberia, con la única condición de que demos a esa influencia el tiempo suficiente como para materializarse. Del mismo modo, los resultados de unas elecciones serán cada vez menos fiables conforme pase el tiempo, porque hay muchas “mariposas” batiendo sus alas y haciendo evolucionar a cada provincia a su manera. Así pues, el “clima” electoral futuro se irá haciendo, con el pasar de los meses, más y más imprevisible a nivel local, aunque tengamos datos muy fiables globales.

Las encuestas que se hagan transcurrido un mes desde unas elecciones generales serán mucho más fáciles de extrapolar, y el resultado de la extrapolación será mucho más seguro que las que se efectúen cuatro años más tarde.

Un ejemplo de esto, llevado al extremo, fueron las elecciones presidenciales americanas, donde los resultados para los 51 Estados de la Unión fueron inferidos por las encuestadoras, en parte, de los datos nacionales globales. El curioso (e injusto) sistema electoral americano amplificó los errores de estas extrapolaciones, y dio a Trump una victoria en representantes que no consiguió ni de lejos, en votos. Las encuestas no fallaron globalmente en esas eleciones: al contrario, su nivel de acierto fue muy grande.

Nate Silver, por ejemplo, casi “clavó” los resultados globales de Hillary Clinton y Donald Trump. Pero erró al adjudicar los estados clave y con ello las probabilidades de victoria de cada cual:

Predicción…

… y realidad

Donde los demócratas ganaron lo hicieron por más margen del previsto, pero eso no les deparó más representantes, mientras que donde se preveía un empate, este se deshizo, por poco, a favor de los republicanos, que cosecharon así muchos más representantes que los esperados. De esta forma, acertando en lo global, las encuestadoras cometieron errores de bulto en lo local.

El batir de las alas de la mariposa del caos favoreció a Trump y nos enseñó algo fundamental: no hagamos mucho caso al detalle, porque probablemente esté equivocado. Quedémonos con la imagen general, porque probablemente será correcta.

Y otra cosa. El “efecto mariposa”, el poder del caos a la hora de distorsionar los resultados, es grande en sistemas electorales mayoritarios o por compromisarios como el de los Estados Unidos, pero mucho más controlable en sistemas proporcionales. Afortunadamente, en España tenemos un sistema menos desproporcionado que el de los Estados Unidos. Así que nuetras extrapolaciones, con todos sus defectos, resultan mucho más fiables.

La única condición para que esto sea así es que… es que… que las encuestas estén bien hechas. Confiemos en que, al menos, sean tan buenas como las estimaciones de Nate Silver para Estados Unidos.

De momento, aquí dejamos la última publicada en España, por Celeste-Tel, con su asignación de escaños y nuestra propia extrapolación por provincias.

Nosotros nos la creemos bastante, pero eso es lógico. ¿Qué opina usted?