Esa probabilidad del 21% de victoria de Trump proviene del modelo de elección de 538, que simula la elección 40,000 veces y produce un conjunto de resultados más probables basados en una variedad de factores, incluyendo resultados históricos, encuestas y una variedad de otras variables.
Los otros dos modelos de elección sugieren que el titular tiene aún menos posibilidades de ganar. El modelo de la mesa de decisiones da a Trump una oportunidad del 17,8% de asegurar un segundo mandato en un plazo de 34 días. El modelo de The Economist le da a Trump un escaso 13% de posibilidades de ganar.
Después de todo, los modelistas, especialmente Nate Silver de 538, se convirtieron en productos de moda después de las elecciones de 2008, en las que predijeron con precisión la convincente victoria de Barack Obama sobre John McCain. Y Silver se demostró a sí mismo de nuevo al clavar los resultados en los 50 estados en 2012.
Pero el 2016 sucedió. Y los modelos estaban equivocados.
El 8 de noviembre de 2016 (día de las elecciones), el modelo 538 le dio a Trump un 28,4% de posibilidades de ganar. El modelo “Upshot” del New York Times fijó sus posibilidades en un 15%. El modelo del Huffington Post le dio al empresario multimillonario una minúscula posibilidad de victoria del 1,7%.
Lo que ese fracaso demostró es que un modelo es tan bueno como las suposiciones (y los datos detrás de esas suposiciones) que se ponen en él. Trump fue capaz de encontrar votantes en tres estados clave – Pennsylvania, Michigan y Wisconsin – a quienes los modelos pasaron por alto. Así que ganó.
Pero simplemente porque los modelos electorales pasaron por alto el fenómeno Trump la primera vez no significa que debamos ignorarlos por completo. Los modelos se actualizan para reflejar la realineación que Trump puso en marcha en 2016. La probabilidad, entonces, de perder algún tipo de factores pro-Trump ocultos en el electorado es mucho menor.
El punto es que, en la política, los modelos electorales se perdieron la victoria de Trump en 2016 y por lo tanto, debemos ignorar totalmente lo que dicen sobre el 2020.
¡No! Por supuesto que los modelos podrían estar equivocados otra vez. Pero hay una probabilidad mucho mayor de que tengan razón.
