As extrapolações de assentos e primeiro partido por província são confiáveis?

Extrapolações de assentos e até mesmo do “primeiro partido por província” são muitas vezes feitas a partir dos dados percentuais de votos fornecidos por uma pesquisa específica ou por uma média. Muitas vezes, também, estas extrapolações são criticadas como pura invenção.

Por se tratar de um tema polêmico, vamos tentar fazer um resumo bem simplificado das razões que sustentam ambos. Talvez assim saberemos o que podemos ou não esperar de uma extrapolação de assentos.

AS EXTRAPOLAÇÕES SÃO UMA INVENÇÃO?

Não não são. As extrapolações (pelo menos se bem feitas) baseiam-se nos dados das últimas eleições realizadas (no caso do Congresso, por exemplo, baseiam-se nos dados das eleições de 26-J-2016), e têm em conta um facto real: que nem todas as províncias votam da mesma forma e que estas diferenças de votação se mantêm, essencialmente, ao longo do tempo.

Portanto, dados os dados da pesquisa, é possível extrapolar governante tentar descobrir os resultados mais prováveis ​​província por província, e a partir daí deduzir uma atribuição específica de assentos.

Esta extrapolação é útil?

Sim, muito útil. Os dados que oferece serão mais fiáveis ​​e mais próximos da realidade do que se não tivéssemos em conta as diferenças anteriores entre as províncias.

É preciso?

Não. Usar uma extrapolação de uma pesquisa nacional para discutir se este ou aquele partido vence em Badajoz ou Huesca é imprudente. Os mapas de Espanha que as extrapolações oferecem fornecem uma imagem global razoavelmente fiável, mas, por outro lado, é provável que falhem e isso aconteça de forma mais miserável quanto menor for a província para a qual são extrapolados.

Isto não significa que a atribuição de lugares que as extrapolações oferecem seja inútil, porque o Os desvios que ocorrem em algumas províncias são largamente compensados ​​por desvios na direcção oposta noutras.. É por isso que diferentes métodos de extrapolação tendem a oferecer, surpreendentemente, previsões de assentos semelhantes, embora o mapa do primeiro partido por província que oferecem seja parece bem diferente.

Como você pode melhorar uma extrapolação?

A habitual técnica de extrapolação, que consiste simplesmente em aplicar a cada círculo eleitoral a mesma percentagem de desvio global que se observa para cada partido a nível nacional, conduz a erros, a resultados impossíveis (mais de 100% de votos válidos em alguns círculos eleitorais, por exemplo) , e não leva em conta que parte do desvio não é qualitativo, mas quantitativo, não é proporcional, mas paralelo em todos os círculos eleitorais. Com esta técnica, por exemplo, um grande partido que passa de 20% para 40% dos votos a nível nacional desde as últimas eleições até à pesquisa mais recente, passaria de 40% para 80% dos votos na província no aquele que recebe mais votos e 3% a 6% naquele que recebe menos, por exemplo. Tais resultados não são consistentes com a realidade. Todos concordaríamos, pelo simples bom senso, que a percentagem real na primeira província será inferior a 80% e na segunda superior a 6%.

É por isso que na Electomania melhoramos o nosso método de extrapolação no último ano, introduzindo um fator misto que atenua as variações proporcionais.

Uma segunda melhoria que pode ser introduzida, embora seja muito mais complexa tecnicamente e mais arriscada, é ter em conta a evolução de cada círculo eleitoral de acordo com inquéritos mais recentes para outras eleições (municipais, regionais) ou, melhor ainda, os resultados subsequentes de essas outras eleições.

Sem dúvida, se esta melhoria fosse bem implementada, refinaria ainda mais os dados. O difícil, o diabólico, é compactar esses dados a posteriori local com os do grupo nacional, bem como não ultrapassar ou ficar aquém do peso dado a esta correção para a extrapolação como um todo.

Os dois parágrafos anteriores descrevem realidades complexas que não merecem ser mais detalhadas e nem sequer precisam de ser totalmente compreendidas. Você só precisa manter a ideia básica: extrapolar bem é difícil, e fazê-lo muito bem é ainda mais difícil porque requer ajustes muito sutis.

Que outros fatores influenciam a confiabilidade de uma extrapolação?

O fator fundamental é o tempo.

O bater das asas de uma borboleta no Peru acabará por influenciar o clima da Sibéria, com a única condição de darmos a essa influência tempo suficiente para se materializar. Da mesma forma, os resultados de uma eleição tornar-se-ão cada vez menos fiáveis ​​com o passar do tempo, porque há muitas “borboletas” batendo as asas e fazendo cada província evoluir à sua maneira. Assim, o futuro “clima” eleitoral tornar-se-á, com o passar dos meses, cada vez mais imprevisível a nível local, embora tenhamos dados globais muito fiáveis.

As sondagens realizadas um mês após as eleições gerais serão muito mais fáceis de extrapolar, e o resultado da extrapolação será muito mais certo do que as realizadas quatro anos mais tarde.

Um exemplo disto, levado ao extremo, foram as eleições presidenciais americanas, onde os resultados para os 51 Estados da União foram inferidos pelos investigadores, em parte, a partir de dados nacionais globais. O curioso (e injusto) sistema eleitoral americano ampliou os erros destas extrapolações e deu a Trump uma vitória em representantes da qual não chegou nem remotamente perto nas votações. As sondagens não falharam globalmente nessas eleições: pelo contrário, o seu nível de sucesso foi muito grande.

Nate Silver, por exemplo, quase “acertou em cheio” os resultados globais de Hillary Clinton e Donald Trump. Mas ele cometeu um erro ao atribuir os estados-chave e, portanto, as probabilidades de vitória para cada um deles:

Predição…

…e realidade

Onde os Democratas venceram, fê-lo por uma margem maior do que o esperado, mas isso não lhes deu mais representantes, enquanto onde se esperava um empate, este foi desfeito, por pouco, a favor dos Republicanos, que assim obtiveram muito mais representantes do que esperado. . Desta forma, Embora acertassem globalmente, os pesquisadores cometeram grandes erros localmente.

O bater de asas da borboleta do caos favoreceu Trump e nos ensinou algo fundamental: não vamos prestar muita atenção aos detalhes, porque ele provavelmente está errado. Vamos ficar com o quadro geral, porque provavelmente estará correto.

E outra coisa. O efeito Borboleta", O poder do caos em distorcer os resultados é grande nos sistemas eleitorais maioritários ou por delegados como o dos Estados Unidos, mas muito mais controlável em sistemas proporcionais. Felizmente, em Espanha temos um sistema menos desproporcional que o dos Estados Unidos. Portanto, as nossas extrapolações, com todas as suas falhas, são muito mais confiáveis.

A única condição para que isso aconteça é que... é que... que as pesquisas sejam bem feitas. Esperemos que sejam pelo menos tão boas quanto as estimativas de Nate Silver para os Estados Unidos.

Por enquanto, deixamos aqui o último publicado em Espanha, pela Celeste-Tel, com a sua repartição de assentos e a nossa própria extrapolação por províncias.

Acreditamos bastante, mas isso é lógico. O que você acha?

José Salver