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Un matemático predijo la victoria de Obama y ahora es una celebridad

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8 nov 2012 02:51 GMT

Daniel Pardo

BBC Mundo

Nate Silver

No es periodista. No es político. Es Nate Silver, el estadístico que predijo -número por número, estado por estado, con una exactitud sin precedentes- la victoria de Barack Obama en las elecciones presidenciales de EE.UU. este martes.

Le llovieron críticas antes de las elecciones. Desde la izquierda y la derecha varios political pundits ­­-como les llaman a los expertos en política que suelen hacer este trabajo- reprocharon sus predicciones basadas en análisis de encuestas.

Dylan Byers, en el popular blog Politico, catalogó a Silver como "una celebridad de un periodo". Joe Scarborough, un presentador de televisión, dijo: "Cualquiera que piense que esta elección no es un tiro de moneda es un ideólogo y debería estar lejos de un tecleado por los próximos 10 días". El presentador de Morning Joe le apostó a Silver US$2 mil a que se iba a equivocar. Y Michael Gerson, columnista del Washington Post, dijo que "su sistema es trivial" y "no debería considerarse una innovación".

El martes, sin embargo, la prensa puso a Silver como otro ganador de las elecciones. "Ganaron los nerds", dijo el blog de tecnología Mashable. "Silver la clava", dijo Salon. Personalidades como el Nobel Paul Krugman, la periodista Arianna Hufftingon y el analista de medios Michael Wolff celebraron la victoria de Silver.

A diferencia de los expertos que predijeron una elección muy reñida y sin un ganador claro, Silver dijo que Obama tenía 90% de chance de vencer y acertó el ganador en cada uno de los 50 estados. Incluso en los momentos en que Romney parecía el ganador, Silver se mantuvo firme en sus predicciones y se enfrentó a todos los pundits que hoy, según la revista Slate, "le deberían pedir perdón".

Pero, ¿qué es exactamente lo que hace el estadístico Nate Silver? ¿Por qué su trabajo es importante? Y ¿se puede considerar una innovación?

Modelo estadístico

Silver le dijo a la BBC: "Cada encuesta se suele tratar como un evento noticioso. Pero yo las uso de una manera más escéptica, con una serie de reglas para procesarlas".

Un politólogo y profesor de estadística del London School of Economics, Kenneth Bunker, le explicó a BBC Mundo el trabajo de predicción electoral que hace el estadounidense Nate Silver.

Primero, suma una inmensa cantidad de encuestas sobre los candidatos y saca un promedio. Pero no es un promedio simple. En el momento de sumar, tiene en cuenta tres variables distintas: el momento en que se publica determinada encuesta, dándole más relevancia a las que están más cerca del presente; el margen de error, priorizando las pesquisas que más gente encuestan; y la calidad, dándole más peso a las encuestas que históricamente suelen ser más precisas.

En segundo lugar, Silver hace un estudio de cada uno de los estados donde se define la elección estadounidense, la cual se determina no según el número de votos sino de acuerdo el número de delegados que representa cada estado. En ese análisis local, Silver tiene en cuenta la elección de senadores, la participación histórica, la ventaja del candidato que está en el poder y los factores demográficos, que estudia por medio de una regresión lineal: por ejemplo, si el porcentaje de latinos sube en un estado, esto es relevante.

Silver le asigna importancia a cada una de las variables y lo vuelve todo un modelo estadístico que, como un algoritmo, solo requiere introducir la información en un software y después analizar los resultados.

"No es que Silver conozca cada estado a la perfección", le dijo Bunker a BBC Mundo. "Pero tiene los datos necesarios de cada uno y los estados péndulos, que sí son muy variables, los analiza en detalle".

Lea también: Los campos de batalla de las elecciones en Estados Unidos

¿Nuevo?

La mayoría de los reproches al fenómeno Nate Silver se basaron en que su análisis estadístico no es una novedad.

Rob Waller, fundador de la aplicación de análisis de Twitter, Status People, le dijo a BBC Mundo: "Aunque el trabajo de Silver es asombroso, la agregación de grandes porciones de datos se viene haciendo hace años".

De hecho, estadísticos como Josh Putnam, de la universidad de ciencias sociales Davidson College, y Sam Wang, de la Universidad de Princeton, trabajan de una manera similar y lograron predicciones tan acertadas como la de Silver.

Hijo de un político, el primer contacto que tuvo Silver, de 34 años de edad, con las estadística fue en el béisbol. Se inventó un modelo para comprar jugadores -parecido al que se ve en la historia de la película Moneyball- con el que predecía el rendimiento y determinaba el precio de cada deportista.

Silver empezó a usar su modelo de predicción de elecciones en el blog político Daily Kos y predijo las elecciones presidenciales de 2004 con una enorme exactitud: acertó 49 de los 50 estados.

En 2010 entró a The New York Times, donde hoy escribe el blog -FiveThirtyEight, o 538- que según se ha reportado es responsable del 20% del tráfico de la página web del popular periódico.

Es matemáticas, no opiniones

"Lo que lo hace distinto a Silver es que está en el New York Times, que es un medio masivo, y se ha convertido en la celebridad del momento", dijo Bunker. "Gracias a eso ha podido masificar un conocimiento que no salía de los libros de teoría estadística y ensayos académicos".

Por otro lado, Waller dijo: "Las predicciones de Nate no son tan controversiales como todos piensan. Muchos predijeron la victoria de Obama hace semanas".

Pero tal vez no con tanta exactitud.

"Las encuestas por sí solas no son muy confiables", dice Bunker, "pero el aporte de Silver es que las vuelve relevantes y objetivas; les da un valor estadístico.

"En ciencia política no se suelen hacer presunciones, que es una necesidad de la estadística, que hace presunciones a partir de complejos modelos matemáticos.

"A diferencia de los political pundits, Silver no da opiniones", a pesar de ser un demócrata declarado. "Lo que hace es matemática simple, habla de evidencia", concluyó Bunker.

Y Waller dijo: "Su trabajo es una prueba de que el análisis de grandes porciones de datos llegó para quedarse".

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