Elecciones

La historia, telegráficamente, es así:

1. Hubo unas elecciones hace unos pocos días en EEUU.
2. Existieron las concomintantes encuestas, predicciones y… mercados de apuestas.
3. De entre los últimos, Polymarket se destacó por asignar unas probabilidades de victoria a Trump muy superiores a las del bendito consenso.
4. Hubo gente muy sabida que criticó mucho a Polymarket. El argumento principal era:
   1. En Polymarket se juega con dinero.
   2. La gente rica tiende a tener más querencia por Trump.
   3. La gente rica tiende a tener más querencia por los mercados, las apuestas, etc.
   4. La gente rica que apoya a Trump está sobrerrepresentada entre los usuarios de Polymarket —a diferencia de lo que ocurre, por ejemplo, en Metaculus— y eso sesga el mercado.
5. Se supo que un solo inversor había realizado pujas muy elevadas en Polymarket.
6. Incluso se especuló si ese inversor era realmente Elon Musk (y que intervenía en él para influir maliciosamente en el proceso electoral).
7. Este inversor ha acabado ganando bastante dinero (unas cuantas decenas de millones de euros) con sus apuestas.

Se ha sabido, no obstante, que el inversor en cuestión es un tal Théo, de Francia.

Hay un blog que conoció mejores tiempos, lleva varios años en caída libre y estoy por quitar de mi lista de RSS: NadaEsgratis. Para aprender de lo que trata hay mejores sitios. Y de lo único que informa, el lastimoso estado de la disciplina en cuestión en España, es agua sobre mojado.

Pero de vez en cuando inspira entradas. Por ejemplo, Estadística y fraude electoral: lo que el teorema central del límite nos revela acerca del régimen de Putin, de Manuel Bagues.

Me he entretenido estos días en crear un modelo que represente la siguiente hipótesis de trabajo:

Los encuestadores electorales combinan tres fuentes de información: sus propios datos, el consenso de los restantes encuestadores y la voz de su amo, es decir, el interés de quien paga la encuesta.

Es un modelo en el que se introduce (y se mide) el sesgo que introduce cada casa en los resultados. De momento (¡no fiarse!, léase lo que viene después) he obtenido cosas como estas (para el PP):

Existe una brecha conceptual entre los pronósticos electorales,

que son continuos y cómo percibimos los resultados, de manera discreta: p.e., el partido X y el partido Y suman (o no).

Después de las elecciones, sobre todo de muchas de las últimas, el público siente perplejidad (frente a los resultados que acaban siendo) a la vista de las predicciones que se hicieron. Y los hacedores de pronósticos publican el consabido artículo explicando que esos escenarios que acabaron sucediendo estaban de alguna manera recogidos en sus (en el óptimo de los casos) histogramas.

De entre lo bueno que pudan haber traído las últimas elecciones generales (las españolas de abril de 2019, para quien requiera mayor precisión) puede contarse una pequeña revolución en la cartografía electoral.

Debemos agradecérselo al equipo de Kiko Llaneras en El País, que nos han regalado esto. Prueba de que las cosas han cambiado es que ha sido replicado en otros sitios, como este.

[Nota: no sé si estoy cometiendo injusticias en el párrafo anterior por omisión o confusión en las prelaciones; si alguien dispone de más o mejor información sobre la intrahistoria de esas publicaciones, que me avise.]

En una circunscripción un partido obtiene $latex N$ votos. Si manda al congreso $latex n$ diputados, cada uno de ellos representaría a $latex N/n$ votantes.

En una circunscripción, una serie de partidos obtienen $latex N_i$ votos. Los primeros $latex j$ diputados del partido $latex i$ representarían a $latex N_i / j$ votantes.

Si la circunscripción manda al parlamento a $latex n$ diputados, tiene sentido enviar a aquellos que representan a más votantes. Si das la regla por buena, enhorabuena, estás usando el sistema d’Hondt.

Se cuestiona Malaprensa (aquí) si con un 12.9% de los votos podría Vox obtener 45 escaños. Precisamente porque es lo que le correspondería con una regla de tres. Pero todo el mundo sabe que entre lo uno y lo otro media la regla de d’Hondt, causa de resabidas distorsiones.

Y, tras realizar las debidas simulaciones, concluye que sí, que es perfectamente posible.

Pero eso es algo que ya sabíamos los que habíamos leído esto, que viene a decir que sí, que por contraintuitivo que parezca, lm atribuye escaños no mal. Para vagos, selecciono:

Sirve esta entrada para hacer saber lo fundamental del trabajo de fin de master (TFM en lo que sigue) de Susana Huedo (que busca trabajo y es una chica muy sabida, aplicada y espabilada) en el CIFF. Los TFM que propongo y acabo supervisando jamás tienen vocación de criogénesis anaquélica. A Susana le sugerí un tema muy punk y con recorrido: [tratar de] predecir a los predictores. Fundamentalmente, para joder.

Los chefs de encuestas electorales tienen dos discursos —uno previo y otro posterior a la publicación de los resultados—, una serie de recetas y datos que solo excepcionalmente publican. Dirán que se ciñen a una metodología científica, etc. Literatura.

Dichoso me tenía por no acordarme siquiera de las CUP, cuando una nota me ha hecho volver a lo de su otrora famoso pero ahora arrumbado por el constante devenir de otras noticias más enjundiosas (pausa) asunto: el de su empate.

La noticia en cuestión es esta, que conduce a esto y en definitiva a esto otro, que es donde reside lo enjundioso.

En realidad, el caso que explica el artículo es algo más complicado del que aplicaría en el caso de las CUP, pero exigiría igualmente, como ya indiqué en su día, especificar una serie de apriorismos no siempre a mano.

Aquí quedó pendiente hablar de datos y métodos. Los primeros proceden de El Mundo. Solicité a Marta Ley, una coautora, los datos pero, antes de que contestase que sí (¡gracias!), me di cuenta de que podía obtenerlos solito: basta con capturar la llamada que el javascript local hace al servidor.

¿Métodos? Mejorables: se suaviza la intención de voto (con loess) y se estima la diferencia con un modelo de efectos mixtos, i.e.,

modelo<- lmer(delta ~ 1 + (1 | medio),
    data = misdatos)

¿Caveats? Veo dos: el primero, que loess suaviza teniendo en cuenta también observaciones futuras. Los autores de las encuestas no ven la verdad: solo los resultados de las encuestas previas. Debería haber usado como referencia la mejor predicción basada en observaciones pasadas. El segundo, que los porcentajes de los distintos partidos suman un total. Los sesgos no son independientes y yo los modelo como tales.