Gaceta Crítica

Lily Hu (BOSTON REVIEW), 18 de Septiembre de 2025

En la mañana de las elecciones presidenciales de 2016, el New York Times publicó su última entrada de blog preelectoral sobre su sector de análisis de datos, The Upshot. Prediciendo con seguridad una victoria inminente para Hillary Clinton, los modeladores del periódico proyectaron que tenía un 85 % de probabilidades de ganar. Otros pronósticos, según el artículo, fueron igualmente favorables, desde un 71 % a favor de Clinton ( FiveThirtyEight de Nate Silver ) hasta más del 99 % (Consorcio Electoral de Princeton). El resultado más probable del Colegio Electoral era de 322 votos para Clinton, apenas por debajo del resultado de Obama en 2012.

En realidad, por supuesto, Clinton sufrió una derrota decisiva. Esa noche, la infame «aguja» electoral del Times recorrió casi todo su semicírculo en pocas horas, alcanzando más del 95 % de probabilidad de victoria de Trump a las 23:15 en la Costa Este. En los estados clave de Michigan, Wisconsin y Pensilvania —el llamado «Muro Azul» de Clinton, que finalmente se inclinaron por Trump—, las encuestas mostraron un error de un promedio de 5 a 6 puntos porcentuales, todos sesgados a favor de Clinton.

Los debates recientemente reavivados sobre el lugar de las encuestas en la política progresista son una escaramuza en una lucha más amplia sobre el futuro del Partido Demócrata.

Los errores fueron tan grandes que la siguiente vez, en las elecciones de 2020, el Times comenzó a notar cómo diferirían las predicciones si eran tan erróneas como lo habían sido en 2016. Pero incluso este esfuerzo no salvó las apariencias. Tanto en los ciclos electorales de 2020 como de 2024, los modelos fueron, según muchas métricas, tan erróneos como en 2016, o incluso peores. En 2020, se proyectó que Biden ganaría el voto popular por 7 a 8 puntos, pero terminó con un margen de solo 4.4 puntos, lo que marca el mayor error de encuesta en cuarenta años; a nivel estatal, el error fue el peor desde que comenzó el seguimiento en 2000. En cuanto al año pasado, el sesgo de las encuestas disminuyó, pero nuevamente se inclinó en la misma dirección: en el período previo al día de las elecciones, Kamala Harris emergió como la ligera favorita tanto en el voto popular como en el Colegio Electoral. Todos sabemos cómo terminó eso.

Estas proyecciones, tan ridiculizadas, junto con los ciclos de desilusión y las defensas que generaron, pesan sobre los debates recientemente reavivados sobre el lugar de las encuestas y los datos en la política progresista. La disputa es una escaramuza en una lucha más amplia sobre el futuro del Partido Demócrata, que llega en un momento en que hay mucho más en juego para forjar un frente popular de izquierda liberal contra el autoritarismo de Trump.

En términos generales, un bando promueve las encuestas y otros datos electorales como la mejor guía para comprender la realidad política y, por lo tanto, se afirma, la estrategia política. Estas herramientas distan mucho de ser perfectas, argumentan , pero son mejores que las alternativas. Para quienes defienden este argumento, la hostilidad hacia los datos huele a impresionismo en el mejor de los casos (solo «vibraciones») y, en el peor, a ideología de base; en cualquier caso, es irracional —una peligrosa negación de la realidad— y los progresistas deben hacer política mediante encuestas si realmente les importa ganar. Los críticos, a su vez, insisten en que quienes se dedican a la manipulación de datos son los ideólogos, ignorantes de la historia, carentes de coraje moral y de imaginación política. La influencia y el prestigio profesional que ejercen como expertos “ muy inteligentes ”, con buenas credenciales y con dominio de las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM), imbuidos de una visión tecnocrática del mundo, en desacuerdo con los movimientos de base, se critica como una mera manera de disfrazar las políticas aprobadas por los megadonantes bajo la apariencia de experiencia neutral, o simplemente un medio para que las empresas de medios capten la atención de la audiencia al tratar la política como si fuera deporte .

La forma que este debate adquiere hoy es producto del rápido ascenso de la industria de las encuestas políticas a finales del siglo XX. Desde la selección de candidatos hasta la elaboración de mensajes, la segmentación de audiencias y la cobertura de noticias, las encuestas y el análisis de datos han llegado a desempeñar un papel descomunal en la política profesional y los medios de comunicación tradicionales, moldeando no solo cómo se concibe, practica y cubre la política, sino también los contornos del sentido común liberal. No siempre fue así. FDR fue el primer presidente en recurrir a las encuestas para guiar la estrategia de campaña; los historiadores han rastreado su ascenso a la prominencia entre los estrategas demócratas desde la década de 1960, una tendencia que coincidió con el » vaciamiento » de los partidos políticos y la explosión del dinero en la política. The Upshot y Vox se lanzaron en 2014, el mismo año en que FiveThirtyEight se relanzó en ESPN, consolidando el ascenso de un enfoque experto en la crítica progresista durante el segundo mandato de Obama. Hoy en día, esta orientación está personificada por consultoras basadas en datos como Blue Rose Research de David Shor y grupos de análisis electoral como Split Ticket (este último cofundado por Lakshya Jain , el director de datos políticos en el nuevo autoproclamado órgano de salvación del liberalismo, The Argument) .

Se ha escrito mucho sobre estos acontecimientos, en particular sobre si el análisis ubicuo de datos políticos ha conducido a una mayor comprensión política y a campañas más efectivas. Pero este debate puede generar más confusión de la que disipa. ¿Cómo se supone que uno debe distinguir entre positivistas y escépticos? ¿ Son las encuestas y los modelos cuantitativos indicadores fiables de aspectos como la opinión y el comportamiento de los votantes? ¿ Se invalidaron estos métodos, y la sensibilidad más amplia que reflejan, por lo ocurrido en 2016, 2020 y 2024? Sin unos estándares claros y compartidos sobre cuándo una predicción puede validarse como «correcta» y qué nivel de precisión constituye un método exitoso, el debate se extiende sin cesar. Cuando los escépticos citan errores vergonzosos como el de Clinton contra Trump, o sorpresas inesperadas como la de Zohran Mamdani , los expertos en datos responden que las predicciones siempre son probabilísticas y que las encuestas siempre tienen un margen de error; además, las corazonadas funcionan aún peor. Cuando los críticos critican la función profesional-gerencial de las encuestas o su asociación con intereses económicos, los analistas cuantitativos las descartan como intentos desleales de desprestigiar su trabajo y reputación, sin demostrar las fallas de sus modelos basados ​​en la evidencia. (Sin importar que los modelos sean generalmente privados y no estén sujetos a auditoría pública).

Se puede obtener más información analizando a fondo una controversia en particular. Y, casualmente, este año se ha estado gestando una nueva relacionada con las Victorias por Encima del Reemplazo (WAR), una métrica análoga a la estadística de béisbol del mismo nombre, utilizada por Split Ticket para argumentar que los demócratas deberían «moderarse» para mejorar sus perspectivas electorales. Las guerras de WAR pueden parecer una disputa puramente técnica sobre metodología. De hecho, ilustran por qué las discusiones sobre «qué dicen los datos que deberíamos hacer» nunca pueden resolverse solo con los datos. La cadena de razonamiento que va desde los datos políticos hasta la prescripción política depende de juicios cargados de valores sobre el juego de la política en sí: qué patrones pasados ​​se mantendrán en el futuro y cuáles pueden cambiarse, cuán abiertos estamos a la experimentación y cuánto estamos dispuestos a arriesgar si nos equivocamos.

Estos juicios, que definen y delimitan el alcance de lo que la política puede hacer, son ineludibles: ningún estratega puede evitar emitirlos. El problema surge al ocultarlos, tratándolos como hechos evidentes en lugar de estar sujetos a una discusión razonable.

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La idea básica del puntaje WAR de Split Ticket es comparar el desempeño de un candidato al Congreso en una elección con el desempeño esperado según factores estructurales, como la titularidad del cargo o los patrones de votación anteriores en el distrito. Un puntaje WAR de cero se interpreta como que el desempeño del candidato fue perfectamente genérico: lo que cualquier candidato de reemplazo del mismo partido habría logrado. Un puntaje WAR más alto indica un desempeño más impresionante de lo esperado y un indicio de que emular al candidato podría mejorar sus posibilidades electorales.

Considere un ejemplo. El sistema de boleta dividida comienza con el desempeño real del candidato, medido en relación con el desempeño del candidato presidencial del mismo partido. Supongamos que una candidata demócrata al Congreso ganó su carrera el año pasado por 6 puntos porcentuales en un distrito que votó +2 por Harris. La discrepancia —un sobrerendimiento bruto de +4— es sugerente. Pero ¿podemos concluir solo sobre esta base que la candidata al Congreso fue una «mejor» candidata que Harris, digamos, debido a su estilo distintivo de mensaje, sus opiniones políticas o su carisma? No si otros factores estructurales contribuyeron al resultado. Si la candidata fuera una titular, por ejemplo, se podría esperar que tuviera una ventaja intrínseca sobre la candidata presidencial de, digamos, +3 puntos. Teniendo en cuenta este factor «estructural», su WAR —la parte de su desempeño atribuible a sus características individuales, más allá de lo que esperaríamos que obtuviera la titular típica— sería de +1 punto.

Para los analistas que extraen información política del WAR o similar, la puntuación no es simplemente una medida descriptiva : una forma de capturar y clasificar el desempeño de los candidatos. Se considera evidencia valiosa para inferir qué factores contribuyen al triunfo electoral y, por lo tanto, para formular recomendaciones políticas . En otras palabras, el objetivo es extraer conclusiones sobre qué tipo de candidatos se desempeñan mejor que otros y, con base en ello, emitir juicios sobre la estrategia política en general, incluyendo a qué candidatos apoyar con financiación del partido y qué plataformas y estilos de mensaje fomentar (y desalentar).

Eso fue precisamente lo que ocurrió en febrero, cuando Jain y Harrison Lavelle, de Split Ticket, publicaron un artículo de opinión en el Washington Post informando de sus hallazgos: los moderados ideológicos —medidos mediante otro índice numérico— superaron a los progresistas en 2024, en el sentido de obtener puntuaciones WAR más altas. «Cuanto antes los partidarios y los grupos de presión rechacen la seductora idea de que Estados Unidos realmente quiere su versión específica de pureza ideológica, en lugar de una moderación que podría comprometer los principios que valoran, antes ganarán más elecciones y obtendrán más de las políticas que desean», concluyeron. Sin margen de error, sin incertidumbre: solo una receta simple y descarada.

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Los críticos —otros analistas de datos políticos— objetaron que los ajustes estructurales de Split Ticket eran erróneos; los enfoques alternativos ofrecían un beneficio mucho menor a los moderados o incluso nulo a los progresistas . Sin embargo, un problema aún más fundamental con el uso de los índices WAR de Split Ticket para guiar la estrategia electoral no se analizó. El quid de la cuestión reside en el uso del porcentaje de votos presidenciales como referencia efectiva para el desempeño de los candidatos. ¿Qué justifica esta suposición?

Los analistas citan el hecho de que la mayoría de los votantes son votantes fieles de partidos que eligen a candidatos de menor rango según el partido del candidato presidencial que prefieren. Pero la lealtad partidista no es el único supuesto en juego. Tomar el porcentaje de votos de Harris o Trump como referencia para el desempeño de los candidatos implica asumir un conjunto más amplio de hechos sobre las elecciones y el comportamiento electoral: no solo que los votantes suelen comprometerse con el partido de su candidato presidencial preferido en todos los niveles de la papeleta, sino también que el conjunto de votantes que acude a votar está determinado por la línea presidencial, y solo por esta. Los candidatos de menor rango podrían ser capaces de desviar a un subconjunto de estos votantes de la línea presidencial, pero no pueden influir en el electorado participante.

Al considerar la proporción de votantes que acuden a votar por Harris como una aproximación inicial del desempeño esperado de un candidato demócrata genérico, Split Ticket trata efectivamente el porcentaje de votos presidenciales del distrito como una medida de la línea base partidista del distrito o de las tendencias generales de voto: características del distrito, independientemente de las candidaturas de los candidatos en las elecciones generales. Si el porcentaje de votos presidenciales se viera afectado por las candidaturas de candidatos en las elecciones generales (por ejemplo, si los votantes acudieron a votar específicamente por un candidato en las elecciones generales y luego votaron por el candidato presidencial de ese partido porque ya estaban en las urnas), ya no presentaría una línea base estructural . En lugar de aislar la calidad del candidato de las características estructurales independientes del candidato, WAR mediría la calidad del candidato en relación con una línea base influenciada por la propia calidad del candidato. En resumen, el modelo trata el voto presidencial en un distrito como una característica exógena del distrito, independientemente de quién más se presente (aparte de los candidatos presidenciales). Con esta presunción, el juego de la política se convierte en el juego de intentar atraer a la mayor cantidad posible de personas que se presentan a votar (pero no por ti).

Sin duda, los entusiastas de WAR creen que estas suposiciones sobre el comportamiento de los votantes son simplemente ciertas , o al menos lo suficientemente cercanas a la verdad como para que valga la pena apostar grandes sumas. Pero la cuestión no es realmente de verdad o falsedad, porque el propósito de las puntuaciones de WAR es proporcionar una prescripción normativa sobre la estrategia electoral: una afirmación de que, dados los patrones pasados, deberíamos presentar a este candidato en lugar de a aquel. Como resultado, la afirmación no se basa simplemente en una visión de cómo es probable que se comporten los votantes, sino en si esta es la forma correcta de configurar el juego de la política: como una mera contienda para cambiar los votos de las personas que se presentan, en lugar de, digamos, como una jugada también para que se presenten, presentando candidatos que puedan atraer a las urnas a votantes para los que ni Harris ni Trump son un atractivo convincente.

La cuestión, para ser claros, no es que el modelo no tenga en cuenta la participación. Es que el modelo trata implícitamente aspectos como la participación como factores estructurales, inamovibles por los candidatos o una estrategia política en general. Y aunque podría ser que la participación sea difícil de modificar, su dificultad por sí sola no justifica la desesperación ni la afirmación de que, por lo tanto, ni siquiera se considerará su relevancia para la estrategia política. La cuestión es general: en la medida en que los modelos de comportamiento electoral buscan guiar la acción política, nunca pueden justificarse únicamente con hechos empíricos. Establecer la política como un juego o campo de juego particular es, al mismo tiempo, establecer las reglas para ganar ese juego: especificar las acciones que se pueden y no se pueden tomar, y las condiciones generales para el éxito. Esta, después de todo, es la idea principal que subyace al objetivo de WAR al distinguir entre la «calidad del candidato» y los «factores estructurales»: separar lo que está bajo el control de una estrategia política de lo que no. Los supuestos de fondo, como los relativos a la participación electoral incluidos en la base de referencia del voto presidencial, no sólo determinan qué factores se deben o no tener en cuenta a la hora de determinar la calidad de los candidatos; hablan de la naturaleza misma del juego en el que supuestamente los candidatos son mejores o peores.

Es más, el efecto de hacer suposiciones tan firmes sobre la regularidad —que los patrones sociales del pasado se extenderán al futuro, porque el juego está configurado para garantizarlo— es impedir precisamente las estrategias que podrían haberla cuestionado. La presunta regularidad de la que depende la suposición podría ser, en sí misma, un efecto de no intentar las cosas de forma diferente; no una limitación fundamental de la política, sino un resultado de nuestra forma de hacer política. Los candidatos y las campañas influyen en quiénes acuden a votar y, por lo tanto, en las tendencias de voto de un distrito. Y es precisamente la tendencia a perder de vista este hecho lo que lleva a los expertos y encuestadores a un sesgo de statu quo profundamente arraigado, definiendo literalmente sin tener en cuenta estrategias que se alejan de lo habitual y mediante las cuales, de hecho, se pueden ganar las elecciones; estrategias, por ejemplo, que apuntan a alterar la composición de los bloques de votación estándar, atrayendo a nuevos votantes y reajustando la forma en que los votantes existentes votan en todos los niveles de la papeleta, en lugar de aquellas que nos piden que nos resignemos a la idea de que el tercio de los votantes elegibles que no votaron en 2024 (casi noventa millones de personas) simplemente debería ser absorbido por la línea de base de bajas expectativas para el sistema electoral estadounidense y descartado como irrelevante para la estrategia política.

Esto no significa que los datos y los métodos de investigación empírica sean inútiles para comprender la política o diseñar estrategias políticas. Admitir que el mundo social es tan complejo que no permite extraer prescripciones causales directas de modelos como estos no implica, en sí mismo, caer en el escepticismo y el nihilismo sobre la perspectiva del conocimiento social. Simplemente implica reconocer una diferencia fundamental entre el mundo social de la acción humana y el mundo de la física. Los métodos cuantitativos de predicción y explicación utilizados en las ciencias sociales y naturales pueden parecer similares a nivel formal o técnico (cada uno intenta aprender de los datos, e incluso puede utilizar métodos de modelado similares para ello), pero no son en absoluto similares en cuanto a la interpretación causal y la prescripción normativa. Suponer que el sol saldrá mañana basándose en la experiencia pasada, o que las leyes del movimiento de Newton se mantendrán vigentes, no es en absoluto como suponer que los patrones de votación distrital en las elecciones presidenciales de 2028 se mantendrán en las viejas tendencias, por muy «fundamentales» que estas puedan parecerles a los modeladores actuales. La diferencia más importante es que, si bien no podemos cambiar las leyes del movimiento, sí podemos, en principio, cambiar los patrones de comportamiento humano. Al fin y al cabo, ese es, presumiblemente, el propósito de la política. 

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Al arrogarse el título de científico, el enfoque de la política centrado en datos ha trazado límites cada vez más estrictos en torno a lo que se requiere para hablar con conocimiento de causa sobre política y, por lo tanto, a quién se le puede confiar su dirección. Además, el énfasis general de esta forma de análisis en los determinantes estructurales del comportamiento humano —en todas las formas en que este ya está determinado por condiciones fuera de nuestro control— está en conflicto con uno de los principios fundamentales de la organización política: que las personas y las cosas son permeables al cambio. Hay algo paradójico, incluso contraproducente, en un enfoque de la estrategia política que considera gran parte de nuestra vida política como algo fijo y predestinado, minimizando así la importancia de hacer política real: organizar la comprensión que las personas tienen del mundo de una manera que las impulse a comportarse de maneras radicalmente diferentes a como se habían comportado previamente.

Cuando la tarea de la política se reduce a identificar a los principales predictores del voto demócrata, el éxito se reduce a garantizar el cumplimiento del comportamiento.

Construir un modelo de estrategia política basado principalmente en patrones empíricos existentes de creencias y acciones implica expresar un escepticismo fundamental ante la posibilidad de que estos puedan cambiar. Y, en definitiva, implica tratar a las personas como objetos en lugar de agentes. El cuerpo político no debe considerarse como un conjunto de seres humanos cuyas acciones tienen razones o expresan objetivos y valores. El objetivo es descubrir algo similar a la «física» de la vida social y política: cuáles son sus tendencias generales, qué le atrae o le repugna, para saber cómo manejar, dirigir y gestionar mejor su rumbo. Cuando la tarea política se reduce a identificar los principales predictores del voto demócrata, el éxito se reduce a garantizar la conformidad con el comportamiento.

La visión de la política (expertos tecnócratas que mueven las palancas adecuadas para asegurar los votos suficientes) no es solo estéril y poco atractiva. También tiene consecuencias reales propias, contribuyendo a la sensación prevaleciente de que a los estrategas y políticos realmente no les importa lo que están diciendo o haciendo. El candidato probado en las encuestas parece un farsante, comprado y vendido por donantes y manejado por operadores del partido. A esto, el positivista convencional, por supuesto, dirá que se guían por valores democráticos en lugar de gerenciales, que «determinar lo que la gente realmente cree», como lo expresó Jain en su defensa de las encuestas en The Argument , «es una demanda central de los sistemas democráticos». Obviamente, es cierto que lo que el público piensa y quiere es crucial para la política democrática. Pero solo al colapsar «lo que la gente realmente cree» en los resultados de las encuestas, satisfacer esta demanda democrática se convierte en un ejercicio puramente técnico para los analistas de datos.

Jain confía en esta ecuación. Las encuestas, escribe, «nos dicen qué cree la gente, cómo planea votar y cómo ve el mundo. No es la verdad, pero puede acercarnos mucho más a ella que cualquier otra cosa». Pero incluso él parece, en última instancia, ambivalente sobre qué es la opinión pública y si es lo suficientemente estable como para ayudar a guiar la estrategia política. En la conclusión de su artículo, señala que «en un mundo de gran incertidumbre y cambio constante, muchos votantes también son un laberinto de contradicciones. Las personas son bastante maleables y flexibles en muchos temas diferentes, y pueden tener valores profundamente arraigados al mismo tiempo que cambian su forma de votar y pensar en respuesta a los acontecimientos actuales». ¿Qué podría explicar esta fluidez? ¿Qué podría impulsar estos cambios? Este tipo de observaciones podrían llevar a uno a ver la opinión pública como forjada a través de la política en lugar de existir de forma estable antes de ella.

Muchas afirmaciones sobre política no se pueden traducir en cifras; y muchas otras no se pueden validar con datos, ni siquiera en teoría. Para el positivista, las afirmaciones morales, los ejercicios de imaginación, las afirmaciones sobre lo posible pero aún no realizado, vienen con evidentes asteriscos. Las nuevas tácticas y estrategias son, por definición, inválidas, y en ese sentido, sin duda representan un riesgo. Pero también existen riesgos en sentido inverso. El desacuerdo más fundamental radica en si los profundos problemas de la sociedad estadounidense son demasiado graves como para limitarnos a lo de siempre, incluyendo la tendencia a ceder ante las prescripciones de los encuestadores, cuyos modelos ruidosos e imperfectos consideran gran parte de nuestra vida política como fija y predeterminada, aun cuando gran parte de ella cambia con tanta rapidez.

En definitiva, esta no es una disputa que pueda resolverse con datos. La política no puede desligarse de la estrategia política, por la razón fundamental de que cuestiones centrales de este tipo simplemente no están sujetas a una resolución puramente técnica o empírica. Por lo tanto, el escepticismo hacia los métodos de modelización predominantes no es dogmático ni antiempírico. Más bien, es un juicio razonable y meditado sobre el mundo social —moldeado por distintas interpretaciones de la evidencia, evaluaciones de riesgo, sentido de urgencia y visiones de lo que es posible y vale la pena intentar— que afirma, sobre esta base, que los desafíos que enfrentamos solo pueden afrontarse mediante cambios radicales en el orden político imperante, incluso si ello implica traspasar los límites de la razón política imperante.

Lily Hu  es profesora adjunta de Filosofía en Yale y editora colaboradora de Boston Review . Sus escritos también han aparecido en Phenomenal World y Los Angeles Review of Books .