Hace unos meses, en mayo, dije que Trump no era el favorito para ganar las elecciones a la presidencia de los Estados Unidos. Esos días Hillary Clinton tenía una ventaja de hasta trece puntos en algunas encuestas, con la mayoría de sondeos oscilando sobre los 4-6. Casi nadie creía que Trump tenía más posibilidades que Clinton para llegar a la Casa Blanca; como mucho uno podía decir, como Nate Silver, que el candidato republicano tenía sobre un 30% de probabilidad de imponerse en noviembre.
Cosa que es lo que acabó sucediendo. Del mismo modo que un equipo como el Leicester City acabó por ganar la Premier, un candidato en teoría más débil ganó las elecciones. Los favoritos pierden finales de vez en cuando, y también pierden elecciones.
El hecho que cosas que son vistas como poco probables ocurran no quiere decir que los análisis anteriores al suceso sean erróneos. Que uno saque su número en la ruleta o tire dos seis jugando a dados no invalida la «teoría» que uno no acostumbra a acertar cuando juega a la ruleta o a los dados. Uno puede criticar a un experto que prediga el resultado con excesiva vehemencia («¡es imposible que salga un 23 en esta ronda!») pero no debe glorificar al profeta que se pone medallas por una predicción que puede estar basada en pura potra («el vuelo de las palomas indica que saldrá un 23»).
Bueno, ya tenemos a otro politólogo intentando justificar un nuevo fracaso predictivo de la disciplina, seguramente estaréis pensando. Quizás si, pero la cuestión es que la validez de lo que sabemos en Ciencia Política no debe ser juzgada por la capacidad de los politólogos para acertar predicciones. Para empezar, porque si algo sabíamos y sospechábamos antes de las elecciones es que nuestros instrumentos de medición no eran demasiado fiables. Jorge Galindo y Gonzalo Rivero tuvieron a buenas de escribir justo antes de los comicios que había señales bastante claras que los sondeos quizás eran menos fiables que en otro años. Ese mismo día escribía lo siguiente:
(…) esto no quiere decir que la victoria de Clinton sea inevitable. Esto se debe a un problema típico del sistema político americano que tiende a perjudicar a los demócratas, la geografía del voto. Esencialmente la mayoría de minorías étnicas, jóvenes y votantes con educación superior del país viven en zonas concentradas geográficamente: lease la costa oeste, el noreste, algunas áreas del Midwest (Chicago y Minnesota) y Virginia. En la última década la espectacular incompetencia del GOP con el voto latino han abierto lugares como Nuevo México y Nevada a los demócratas, pero en el resto del país, fuera de las ciudades, hay pocos miembros de la coalición Clinton/Obama. Debido a la aritmética del colegio electoral, esto hace que la mayoría de Clinton sea menos sólida que la de Obama: en sitios como Michigan, New Hampshire, Ohio o Pennsylvania los números le son menos favorables que en el 2012. Este es el principal motivo por el que Nate Silver insiste que Clinton hoy es menos favorita que Obama hace cuatro años, y cierta razón tiene. Es posible que Hillary gane en votos pero pierda el colegio electoral. Improbable, ciertamente, pero no descabellado.
Clinton perdió tres de los cuatro estados que daba como dudosos (y ganó New Hampshire por apenas 2.700 votos), y sacó más votos que Trump a nivel nacional. Un escenario improbable, en vista de los datos, pero dentro del universo de resultados posibles.
Lo que vimos la semana pasada, por tanto, fue un resultado inesperado. Muchos expertos (servidor incluido) creían que Trump estaba jugando a la ruleta, y tenía un cuadro o un transversal (cuatro o tres números) dándole sobre un 10% de posibilidades de victoria. Nate Silver (y Gonzalo Rivero) sospechaban que la apuesta de Trump era más parecida a una docena (doce números), dándole un 33% de ganar elecciones. Para los (pocos) expertos que ignoraban las encuestas y sólo miraban la economía, las elecciones eran cosa de rojo o negro, con Trump al 50%. Nuestro problema, como disciplina académica, es que los Estados Unidos no va a hacernos el favor de repetir la votación 20-25 veces para confirmar qué escenario era el correcto.
¿Invalida esto la disciplina? En absoluto. Cualquier politólogo honesto aceptará que la predicción electoral es inmensamente difícil. Nuestros instrumentos de medición son horriblemente imprecisos, y para nuestra consternación, los sondeos parecen ser cada vez más torpes. Nuestra principal aspiración debe ser explicar el presente (y el pasado) de forma convincente, siendo siempre muy cautos sobre la calidad de nuestros datos y la cantidad de certezas que podemos extraer de ellos. Podemos dar opiniones mejor informadas y fundamentadas que la media, pero cualquier predicción debe ser probabilística, ya que nunca podemos estar del todo seguros sobre qué tablero estamos jugando. Los datos (y la comparación con elecciones pasadas) nos van a sugerir qué modelo es mejor, pero no vivimos en un mundo de certezas.
Vale la pena recalcar, de todos modos, que toda esta discusión tiene su origen en 107.330 votos. Este es el margen de victoria de de Trump en los tres estados que decidieron las elecciones, Michigan, Pennsylvania y Wisconsin. Hillary Clinton saca más de un millón de votos de ventaja a Trump a nivel nacional. En unas elecciones con más de 120 millones de votos emitidos, un cambio minúsculo en la opinión pública de esos tres estados haría que estuviéramos hablando sobre la histórica presidencia de Hillary y cómo los sondeos subestimaron a Trump uno o dos puntos. La «gran pifia» de la Ciencia Política consistió en no acertar un 0,08% del total.
Es por este motivo, tras admitir un exceso de vehemencia en mis no-del-todo-probabilísticas predicciones durante la campaña, que es difícil decir con certeza qué provocó la derrota de Clinton. Con un margen tan estrecho, uno no puede menos que tener cierta simpatia por el argumento que las filtraciones de Wikileaks (constantes durante las tres últimas semanas de campaña) y el absurdo escándalo de los e-mails, con la intervención de James Comey y el FBI justo antes de las elecciones, dieron la victoria a Trump. Hillary perdió los tres estados clave por menos de un 1%; literalmente cualquier cosa puede mover ese volumen de votos de un día para otro.
La realidad, sin embargo, es que con un margen tan pequeño realmente puede haber sido cualquier cosa. La pregunta interesante no es por qué los politólogos se equivocaron otra vez, sino qué hay detrás de la victoria de Trump. Por qué ganó, y con qué apoyos. En los últimos días hemos visto una auténtica oleada de explicaciones sobre el resultado de las elecciones. Algunas son basadas en datos, otras en entrevistas, otras en pura conjetura medio informada. De momento lo único que sabemos es que la participación fue muy parecida al 2012, Trump sacó un poco mejores resultados que Romney, Clinton resultados ligeramente peores que Obama. Los demócratas sacaron márgenes aún mayores de lo habitual en sitios como California, y perdieron terreno en los tres estados que importaban.
Antes de dar una explicación sólida, sin embargo, hará falta un análisis en profundidad de muchos más datos, mejores encuestas postelectorales (las de a pie de urna son bastante torpes), y muchos debates académicos antes de tener conclusiones claras. En el mejor de los casos acabaremos con un frustrante retrato demográfico de una miríada de grupos, y una serie de explicaciones no del todo satisfactorias sobre los mecanismos de decisión de voto.
Ese día también recordaré, inevitablemente, por qué la parte de la Ciencia Política que me gusta es el lado legislativo y cómo se adoptan políticas públicas. Ahí no hay votantes de por medio jodiendo encuestas y los datos están ahí delante en la forma de políticos esperando ser convencidos sobre la virtud de nuestra causa. Pero de eso hablaremos otro día.
¿No es posible que detrás del error haya una falta de comprensión de los verdaderos conflictos hoy día? ¿Qué la clase política haya desconectado en cierta manera de los problemas reales de la sociedad y por ello la sociedad esté dando respuestas por donde los políticos no esperan?
Puede ser la necesidad de cambiar de paradigmas, de enfoques.
Que Trump haya triunfado porque ha sabido pescar en una sociedad que se encuentra en un estado frustración por la falta de atención a sus problemas reales. No digo que haya propuesto soluciones realistas, sino que ha sabido conectar con estas necesidades desde la manipulación emocional característica de un populista.
¿Se ha estado hablando de multiculturalismo a gente que necesitaba hablar de los problemas asociados a la inmigración?
¿De antiamericanismo o anti-Occidente a gente que necesita sentir la grandeza de su vida normal, de sus sacrificios?
¿De los peligros del calentamiento global del clima a gente que no duerme por los problemas derivados de la economía global?
Blog Pajas y obviedades
«¿Y si detrás de Trump hay algo que aprender?»
http://pajobvios.blogspot.fr/2016/11/y-si-detras-de-trump-hay-algo-que.html
«La validez de lo que sabemos en Ciencia Política no debe ser juzgada por la capacidad de los politólogos para acertar predicciones». Solo hay una manera de evitarlo, Roger: NO hacer predicciones. Es lo que diferencia a la ciencia de la pseudociencia: la primera solo hace predicciones cuando está dispuesta a ser juzgada por ello.
Iba a decir algo parecido. Explicar a toro pasado es muy fácil. Lo puede hacer cualquiera. Cualquier resultado se puede explicar casi desde cualquier opinión. Esto hace que explicar a toro pasado sirva para… nada. La ciencia se basa en la predicción. Si no, no es ciencia. ¿Que es una ciencia que acierta poco? Pues se le considerará una ciencia poco madura y poco útil. Pero como dices, negarse a ser juzgado por las predicciones directamente te engloba en pseudociencia.
Que se diga que alguien que haya acertado no tiene porque estar en la correcto está bien (en ciencia pasa lo mismo), pero decir que este que ha acertado está erróneo porque no es nadie pero yo que he fallado llevo razón porque soy politólogo y lo explico todo muy bien no está bien. Me recuerda a los aristotélicos con Galileo en siglo XVI. ¿Pero cómo va a tener razón Galileo si nuestras explicaciones son más preciosas y bonitas y encima vienen de Aristóteles? Pues tenía razón Galileo, porque sus predicciones se cumplían. ¿Del todo? No, luego llegó Einstein y se vio que eso no era exactamente así, porque como he dichon antes en ciencia acertar no te asegura nada, solo más o menos utilidad/fiabilidad.
Los politólogos y opinólogos ya sabían cómo funciona el sistema electoral de USA. Y daban victoria aplastante a Hillary. Si, como dice, esa victoria dependía de tan pocos votos hubieran dado Trump unas posibilidades de victoria cerca del 50%. Y entonces nadie hubiera dicho de nada. Pero no lo hicieron, por lo tanto es un fracaso sin paliativos y sin excusas.
No, la ciencia no se basa en la predicción. Un médico no coge un bebé y predice de qué va a morir a los 70 años. Tampoco habla con un adulto y le comenta que en 20 años tendrá Parkinson. Te explicará, en todo caso, por qué te estás muriendo y te dirá que fumar es malo, pero la medicina no habla de predicciones.
Los físicos tienen el lujo de hablar sobre sistemas cerrados directamente observables y medibles con precisión, no en estimaciones a base de sondeos. Las ciencias sociales tienen la dificultad que en muchos casos tienen datos de calidad muy baja.
Un médico no coge a un bebe y predice que va a morir a los 70 años, pero sí predice que si no se vacuna de X y se contagia de X tendrá un problema.
Una cosa es no poder predecir con cierto nivel de exactitud y otra no predecir, o no aceptar la crítica a una predicción errónea. Ese nivel de exactitud distingue a muchas ciencias y entiendo perfectamente que a una ciencia social no se le puede pedir el nivel de exactitud que a, por ejemplo, la física.
No voy a discutir la definición de ciencia pero sí si un conocimiento es más útil o menos útil. Y si las predicciones fallan en las dos últimas elecciones españolas o en las americanas muy útil no es, por muchas explicaciones que se den a posteriori. Explicaciones que por qué tengo que creerme y no las de otro que opine diferente. Porque una vez sabido el resultado cada uno puede explicarlo como le dé la gana. Eso es muy fácil.
No es tanto acertar si no la actitud ante las predicciones y sus resultados. La científica es «este modelo no ha acertado, fuera, no vale». La no científica es «verás es que bla, bla, bla y por eso no ha salido bla, bla, bla pero en realidad esto está bien porque bla, bla, bla».
Es un problema fundamentalmente ideológico, algo que se lleva muy mal con la buena ciencia.
La ra´zón principal de los fallos de las encuestas es la presión social. Cuando haces la encuesta, mucha gente no se ha atrevido a contestar que estaba a favor del Brexit en UK, o a favor de Trump en US. Que en Estados Unidos pudiera ocurrir algo similar a lo que ocurrió en el Reino Unido con el Brexit era algo de lo que se hablaba abiertamente hasta el punto de que tenía incluso un nombre en los círculos de la alt-right: trumpslide.
¿Donde está el problema, entonces? Para un politogo políticamente correcto, aceptarlo implica aceptar que la presión social ha crecido hasta tal punto que el voto oculto puede provocar un vuelco completo de los resultados. Y esto implica ser consciente de que la izquierda de los paises anglosajones se ha convertido en la nueva ideología represiva de nuestro tiempo. Y ahí es donde golpea la disonancia cognitiva. Porque… ¿como puede un politologo progresista aceptar algo así?. Es mirarse al espejo y darse cuenta de que uno en el fondo es como aquellos intelectuales franquistas del bigotito, el pelo engominado y la estampita de la virgen. ¿Como esperas que alguien cuya imagen de si mismo es la de un defensor del progreso social se enfrente a algo semejante?.
No estoy tan seguro de eso. Porque ellos ya tienen en cuenta eso. Y por eso «cocinan» los resultados. Por eso intención directa de voto y estimación de voto no son lo mismo. Intención directa es contar lo que te han dicho los entrevistados sin más. Y la estimación de voto es la intención directa de voto pero con las modificaciones que tienen en cuenta cosas como las que dices (votante de A se lo puede callar, quien dice que va a votar a C puede acabar votando a B, el votante de D se abstiene mucho…).
Dicen tenerlo en cuenta, Dani, pero se ve que no lo tienen en cuenta todo lo que deberían. Como alguien dice más arriba, si se hubiera predicho una ajustada Victoria de Hillary, no habría nada que oponer. Pero lo cierto es que se vaticinaba una paliza sin paliativos, y no se cumplió.
Han fallado las encuestas, la cocina, el maestresala y el que elegía el menú.
Y todo, como bien dice Argos, por no querer (o poder) reconocerse muchos a sí mismos como la fuerza represiva y liberticida que son.
Bueno, hace mucho tiempo que se decía que lo de la paliza sin paliativos estaba totalmente descartado e incluso había estimaciones que ponían a Trump por delante, un 30% de posibilidades de que pase algo dista muchísimo de ser algo altamente improbable.
Ese concepto de «ciencias sociales» es un oxímoron.
La politologia tiene demasiados elementos subjetivos para ser ciencia: encuestas, cocina, afán de gloria….
Más vale que se dediquen a analizar los resultados por demografia y tal, que a hacer predicciones. Estadística descriptiva con interpretación, eso se acerca a ciencia.
Cualquier adivinador de horóscopos puede ser mejor profeta que los politólogos estos. Y con mejores excusas.
Ellos no te dicen «te va a pasar esto o lo otro», sino que te dicen «puedes conocer a la persona de tu vida» o «es muy probable que te toque la lotería». Si eso ocurre, han acertado; y si no ocurre, también, porque podía pasar, y podía no pasar.
«La “gran pifia” de la Ciencia Política consistió en no acertar un 0,08% del total»
Un politólogo debería saber que las elecciones norteamericanas no se deciden por el número global de votos (el famoso millón con el que Hillary sobrepasa a Donald J.), sino estado a estado. Y sabiendo que había cuatro o seis estados claves por su indecisión, aunque supongan un 0,08%, quizá debería haberse concentrado en ellos y obviar al resto.
Aparte de que, en caso de haber acertado por un margen tan estrecho, también podríamos decir que «la “gran precisión” de la Ciencia Política habría consistido en acertar por un 0,08% del total». Si no nos gusta que nos echen mierda por tan poco, tampoco nos echemos flores por tan poco.
«Nuestra principal aspiración debe ser explicar el presente (y el pasado) de forma convincente»
Esa parece ser la aspiración del politólogo posmoderno: la de semejarse a cualquier pesado de barra de bar, que se te arrima diciendo «tú escúchame, que te voy a explicar tu vida».
>> «Quizás si, pero la cuestión es que la validez de lo que sabemos en Ciencia Política no debe ser juzgada por la capacidad de los politólogos para acertar predicciones.»
El concepto más básico, más fundamental de lo que es Ciencia es la capacidad de generar modelos capaces de hacer predicciones. Incluso disciplinas que estudian exclusivamente hechos del pasado como la Paleontología han demostrado su validez haciendo predicciones sobre que podemos encontrar y que no cuando excavamos un estrato.
¿Y la Ciencia Política no se mide por su capacidad de hacer predicciones?. Entonces, ¿como medimos su validez? ¿por lo simpático que nos caiga el ponente y la cantidad de jerga estadística que utilice aunque luego no acierte ni una?
Esto va en el mismo camino que la Climatología tal como se entiende hoy en día, donde la Teoría del Calentamiento Global lleva fallando predicciones desde hace dos décadas pero es la teoría en boga. ¿Porque a quien le importa eso tan rancio y anticuado de demostrar la validez de un modelo científicos siendo capaz de hacer predicciones?
Bienvenidos al nuevo concepto de Ciencia, donde los hechos y las predicciones son secundarios y lo importante son los sentimientos. Y no, esto suena a ironía pero no, desgraciadamente, no es ironía en absoluto:
http://thefederalist.com/2016/09/29/feminist-phd-candidate-science-sexist-not-subjective/
Ya qué mala suerte los sondeos se han equivocado por poquito.
Igual que con el Brexit, y otras votaciones recientes: siempre se equivocan del mismo lado últimamente.
“La validez de lo que sabemos en Ciencia Política no debe ser juzgada por la capacidad de los politólogos para acertar predicciones”.
Bueno, pues teniendo en cuenta que hacer predicciones es uno de los aspectos principales de cualquier definición de manual de la palabra “ciencia”, igual la carrera que Roger y yo hemos estudiado debería dejar de llamarse Ciencia Política y debería llamarse “Estudios Políticos” o algo menos pretencioso.
Vaya, solo había leído el primer comentario pero resulta que los demás opinan lo mismo. Algo que agradable de leer.
Yo sí leí a varios que la anticiparon:
http://blogs.elconfidencial.com/economia/big-data/2016-11-06/razones-por-las-que-ganara-trump-elecciones-eeuu_1285525/
Este incluso cada estado (solo falla en dos y por lo que dice cree que le dio sin querer, aunque es bastante honesto y no lo asegura):
https://pbs.twimg.com/media/CxAUiXeXUAEpqdL.jpg:large
O esta, con más merito para mí, porque se escribió en junio:
https://centraldeopinion.com/2016/06/24/por-que-pienso-que-trump-ganara/
«Hillary Clinton saca más de un millón de votos de ventaja a Trump a nivel nacional». Pues según CNN y Bloomberg la diferencia es menor que un millón. Algo falla ahí.
Por cierto, me gusta cómo has pasado del (más o menos, no es textual) «Trump no va a ganar ni de coña» a «Trump no es el favorito».
Sinceramente, creo que «la clave» es que la Ciencia Política (como todas las Ciencias Sociales, que por experimentar directamente con el comportamiento humano, carecen reproductibilidad exacta en sus experimentos: Si mezclas a temperatura y presión ctes O2 y Fe en las mismas proporciones siempre ocurrirá lo mismo) no DEBERÍA ser juzgada por su capacidad de predecir hechos aislados y concretos, como el resultado de unas elecciones.
Si no, por su capacidad para enunciar leyes generales, que apunten tendencias, dinámicas generales con capacidad explicativa. Que nos aportan información para enmarcar una pluralidad de hecho concretos, no uno solo con perfecta precisión.
Que no se le llame ciencia si no se quiere. Eso no le resta utilidad. Tampoco la historia recibe el nombre de ciencia y sigue siendo útil, como lo es la ciencia política. Juzgar a los politólogos por fallar predicciones electorales no creo que realmente no tenga mucho sentido, Cuando el 99% de su disciplina no va de eso. Ahora han saltado a la palestra, los llevan a la tv y se les pregunta sobre todo por temas electorales y el problema es que el grueso de la gente se cree que eso que hacen en tv es su trabajo, y cuando no aciertan se les critica por ello. Si se quiere saber cuál es el trabajo de la ciencia política (y juzgar su utilidad o efectividad como disciplina) hay que leer ciencia política.
Por cierto: al igual que en las elecciones en España, quienes se encargan de hacer los sondeos y las predicciones no suelen ser politólogos. Hay que distinguir la ciencia política de la demoscopia, creo yo. Aunque la primera se sirva de la segunda para analizar la realidad, si la primera falla no veo mucho sentido en echar la culpa a la segunda. En el caso de USA pasa lo mismo, y a pesar de que no estoy seguro del todo creo que los autores de la inmensa mayoría de modelos de predicción no son politólogos.
Y totalmente de acuerdo en lo que comenta el autor. Si un modelo de predicción da un 30% de probabilidades de que algo ocurra, aunque el suceso del 70% es más probable, no significa que lo primero no pueda ocurrir. No soy experto y no sé si a pesar de eso los modelos podrían haber estado más o menos errados y tendrían que haber dado más probabilidades a Trump, pero interpretándolos adecuadamente, y leyendo los innumerables artículos de expertos que hablaban sobre la incertidumbre de los comicios, no era muy complicado llegar al fatídico martes con dudas de lo que podía pasar.
1. Los médicos no son científicos, en general, aunque usen principios científicos. Pero es cierto, muchas disciplinas científicas están sometidas a menor criticismo (mainstream) que otras “ciencias sociales”. Ancel Keys secuestró la disciplina de la Nutrición durante décadas con teorías no contrastadas y con nefastas consecuencias. Nadie les ha pedido cuentas…
2. En parte, el descrédito de los politólogos viene dado por su hype cuando aciertan. Hay un libro gloriosamente titulado “How consultants steal your clock and then they tell you the time”. Igual con muchos politólogos.
3. El reduccionismo de convertir la ciencia política al análisis electoral de países hiperdesarrollados con instituciones sólidas. Por muy radicales que nos parezcan ciertos candidatos, su efecto en el sistema es limitado.
Tener cientos de politólogos analizando las elecciones de EE.UU se hace insoportable porque su aportación al análisis es bastante anecdótica. De ahí el cabreo general. Os coméis las tendencias de fondo y falláis en las estimaciones. Pero, de alguna forma, pretendéis ser vitales para entender los resultados.
Y para defender a la ciencia política, no pondría de ejemplo algo tan irrelevante como las estimaciones de voto en EE.UU. Pero vete a Ruanda y mira las consecuencias de aplicar políticas racionales y crear instituciones transparentes (incluso en dictadura) y compara los resultados con los vecinos.
Esa sí es una diferencia radical que impacta la vida de millones de personas. Pero oye, supongo que tiene más caché hablar de las elecciones.
Habéis sobredimensionado una disciplina menor (el análisis electoral) y vivido del cuento mientras ha funcionado. Es lógica la decepción, por mucho que haya sido una tendencia apuntalada por los medios y el tertulianismo. Y por los lectores, claro.
Es como si los economistas serios se pusiesen a hacer previsiones en base a análisis de charting.
Estoy de acuerdo respecto a las encuestas, pero todos sabemos que eso no ha sido lo único en lo que habéis metido la pata, tú el primero.
¿Qué pésima herramienta politológica te engañó para que dijeras que Trump estaba haciendo una pésima campaña?
Mira esta miscelánea fantasía:
http://www.politico.com/magazine/story/2016/10/trump-win-election-
brexit-right-wing-214359
http://michaelmoore.com/trumpwillwin/
http://www.newyorker.com/magazine/2016/05/16/how-donald-trump-appeals-to-the-white-working-class
[Personal favourite] http://www.cracked.com/blog/6-reasons-trumps-rise-that-no-one-talks-about/
Y mientras tú nos decías que el batacazo de Trump iba a ser histórico, a medida que avanzaba el tiempo Hillary te entusiasmaba cada vez más, etc.
Demuestra algo de, ya no humildad, sino de análisis realista y reconoce que a lo mejor el tío no era tan idiota como decías durante tantos meses.
En cambio tú no viste que el Rust Belt tranquilamente podía hacer presidente a Trump.
Así que el que no se consuela es porque no quiere.
Cita
La respuesta más hábil y con menos paños calientes la daba estos días un actor inglés, Tom Walker, que desde hace años interpretaba el papel de un periodista inglés, Jonathan Pie, que comenta la actualidad en su programa de televisión: “Nosotros, la izquierda, somos los responsables de que Trump esté en la Casa Blanca. Porque hemos decidido que otra visión del mundo es inaceptable.
Ya no nos dignamos a debatir porque la izquierda ha ganado la batalla cultural. Si eres de derechas eres malvado, un friki, racista, estúpido, eres como dijo la propia Clinton, deplorable.
Hemos conseguido que la gente tenga miedo de expresar su opinión por miedo a las consecuencias. Cuando dicen algo siempre hay alguien de izquierdas que les dice ‘usted no debe decir esto’.
Es hora de dejar de prohibir a la gente que exprese sus opiniones. Sentirse ofendido ya no funciona, insultar a la gente ya no funciona, lo único que funciona es aceptar el debate, hablar con la gente que no piensa como tú y persuadirla con tus argumentos. Es tan fácil, pero la izquierda ha perdido la costumbre. Dejad de pensar que la persona que no concuerda con vosotros es un malvado, un sexista, un racista, un estúpido, y convencedle. De lo contrario ya veis lo que conseguís… Trump en la Casa Blanca”.
Fin de Cita
https://www.youtube.com/watch?v=2nQIcjnMFQo&feature=youtu.be#
No es una historia nueva. Basta con leerse el prólogo de Rebelión en la Granja para saber que es un problema antiguo.
La izquierda ha heredado las bases doctrinales de la Iglesia y aspira a heredar también sus tribunales de la Inquisición.
Y de cuando en vez, llega un Lutero y los jode.
Es lo que hay.
«insultar a la gente ya no funciona»
Aquí lo seguiremos aún viendo muchos años, a medida que Rajoy y sus sucesores ganan elecciones, y «La Verdadera Izquierda» sigue insultando a sus votantes.
Algún día aprenderán. Aunque lo más probable es que no.
«or qué la parte de la Ciencia Política que me gusta es el lado legislativo y cómo se adoptan políticas públicas. »
Esa parte, bien lo sabemos todos, es la que más fácilmente se puede engrasar con dinero lobbista…
Preferir estudiar la mecánica de las élites antes que la del pueblo no dice mucho de un politólogo progresista, ¿eh?
😉
Tú dí que sí, chaval. Un parlamento – cualquier parlamento – es por definición «las élites» por oposición a «el pueblo». Y como en un parlamento hay lobistas, todo el que se interese por cómo funcionan es un corrupto.
A Franco, a Hitler, a Stalin y sobre todo al Doctor Doom les hubiera encantado esa demonización de la democracia.
😉
Casi se me olvida el emoji de seguridad…
Predecir en el mundo de la ciencia social es una tarea difícil por no decir imposible. Ya cuesta bastante parametrizar el mundo de la macroeconomía y que los números encajen, como para tratar de analizar la mente de los norteamericanos.
Particularmente creo que ha sido una victoria producto del marketing de la campaña excéntrica de Trump. Un gran show televisivo que ha encandilado a parte de la américa profunda, donde no han faltado exabruptos, animadoras, misses recauchutadas, luchadores de la WWE, lujos de altas esferas, etc . Eso por lo visto vende.
La función de las ciencias sociales no es la de establecer predicciones. Es al mismo tiempo más modesta y más audaz que las ciencias naturales: describir y explicar el comportamiento humano, en el que somos observadores y también los objetos de la observación. Por otra parte, las encuestas y los sondeos de opinión son un aspecto menor dentro del cuerpo de conocimientos de la ciencia política. Se tratan de aplicaciones técnicas, más que de ciencia, de conocimiento empírico. Pero, incluso con sus fallos y el enfado que generan, aportan también conocimiento sociológico: sociedades que viven obsesionadas con el control de acontecimientos no siempre previsibles. Hé aquí un dato muy interesante.
Leo muchos comentarios aquí sobre cuestiones relacionadas con las debilidades de las encuestas como herramienta para conocer la realidad social. Es probablemente una obviedad, pero es lo mejor que hay disponible. Han fallado, sí, pero por lo menos se han molestado en hacer sus predicciones en base a los datos disponibles. Otros han acertado y se han llevado el mérito, ¿basándose en qué? Supongo que esos cracks que han acertado con sus «yo ya lo dije» se habrán forrado con las apuestas, ¿no?
Segunda obviedad: si hablamos de las encuestas y su calidad no estamos hablando de la calidad de la ciencia política, sino de la demoscopia. A veces parece que se quiere echar la culpa a los politólogos por encuestas que no han echo, y que no es su trabajo hacer, Aunque ellos puedan contribuir también a este solapamiento de las dos cosas.
Muy de acuerdo por cierto con el comentario de Whitard, sobre todo en lo que se refiere a sobredimensionar mediáticamente la parte de la ciencia política (una de muchas) del análisis electoral. Quise decir más o menos lo mismo en mi primer comentario, solo que él lo ha explicado mucho mejor.
Hay que reconocer que quizás había demasiado optimismo con los nuevos métodos de agregación de encuestas dado además el éxito de Nate Silver en las elecciones de 2012. No viene mal olvidar que la información de partida sigue siendo de una calidad baja y que además la aleatoriedad de las decisiones de la gente es bastante elevada.
Además en España ha habido cierta sobreexposición mediática de politólogos que por primera vez han ejercido un rol similar al de los economistas en las tertulias y demás. Y obviamente se han llevado el mismo sopapo que se han llevado éstos repetidamente con el «no supieron predecir la crisis». Definitivamente las Ciencias Sociales tienen que ser muy humildes y la intervención en el ámbito público es mejor que sea moderada.
Un saludo
Sobre el «fracaso estrepitoso» de las encuestas se ha escrito mucho, y ya ha quedado como una verdad indiscutible de estas elecciones. Y, como sucede con muchas verdades indiscutibles, resulta que no lo es tanto.
Las encuestas fallaron, particularmente, en los estados del «rust belt» que han dado la victoria a Trump. Pero lo cierto es que no han fallado tanto como la narrativa que daba una victoria de Clinton por segura, e incluso por aplastante. No era eso lo que decían las encuestas en los últimos días (sí a mediados de octubre). Este fenómeno lo vemos bastante: a veces sobrerreacionamos a las noticias, pero en otras ocasiones reaccionamos con mucha lentitud, y ésta ha sido una de esas ocasiones.
La última predicción de voto nacional del modelo de Nate Silver basado 100% en encuestas daba un resultado de 48.5 a 44.9. A día de hoy, el resultado real ya va por 47.9 a 46.8, como se puede ver aquí: https://docs.google.com/spreadsheets/d/133Eb4qQmOxNvtesw2hdVns073R68EZx4SfCnP4IGQf8/edit#gid=19
Es decir, un error de 2.5 puntos, y se sigue reduciendo porque aún quedan votos por recontar en California, que serán muy favorables a Clinton. El resultado final, si hemos de hacer caso a las proyecciones que apuntan a una ventaja de Clinton de entre 1.5 y 2 puntos, será de algo así como 48.2 a 46.5. Es decir, aproximadamente dos puntos de diferencia.
Predecir el voto popular en una elección tan rara como ésta y equivocarte por 0.5 puntos en un candidato y por 1.5 puntos en otro no me parece precisamente un fracaso. El problema ha sido, por un lado, que ese error ha cambiado el ganador de la elección (en votos electorales, no en votos populares) y que la narrativa no se ajustaba a la realidad de las encuestas.
Por cierto, comparando con 2012, el error de Silver ha sido muy similar: en aquella ocasión pronosticaba 50.8 a 48.3, y el resultado real fue 51.1 a 47.2. Un punto y medio en lugar de dos.
En mi opinión estamos ante un cambio de paradigma y aún no sabemos ni en qué variables ni con qué dimensión. Estamos ante un momento más de preguntas que de respuestas, sobre todo si estas lo que hacen es reafirmar que aquí nadie se ha equivocado. Y por supuesto el tema va mucho más allá de las encuestas electorales.
Sería interesante que nos planteasemos por qué a pesar de que se cuenta con muchos más medios que en el pasado las ciencias sociales y la educación van más en línea descendente que ascendente. Por qué ya nadie recuerda algunas de las claves del método científico y por ejemplo Senserrich olvida que sin un modelo con capacidad predictiva lo que tenemos son opiniones. Aunque por supuesto esta capacidad de predicción no sea la de la Física o la Química.
El Diccionario Oxford ha elegido post-truth (posverdad) como palabra del año con el siguiente significado: “denota circunstancias en que los hechos objetivos influyen menos en la formación de la opinión pública, que los llamamientos a la emoción y a la creencia personal”. Y en buena medida pretende verbalizar lo sucedido con el Brexit o la victoria de Donald Trump. Por eso mi pregunta es ¿acaso alguien duda que la posverdad lleva entre nosotros, y ahora me refiero a los españoles, mucho tiempo?
«Decisiones instintivas», Gerd Gigerenzer. Olvida las encuestas y todo lo que sabes, y tienes tantas probabilidades de acertar como si fueses el consejo de sabios.