¿Por qué no nos hemos fijado más en Pablo Iglesias?

¿Por qué no nos hemos fijado más en Pablo Iglesias?

Si a priori hubiéramos contado con una buena predicción sobre la probabilidad de ruptura del bipartidismo, quizás la estrategia óptima del PP-PSOE no hubiera sido buscar el enfrentamiento mutuo. Quizás hubiera sido mejor prestar seriamente más atención a gente como Pablo Iglesias

Sin duda el titular derivado de las elecciones de las elecciones europeas es el duro golpe dado al bipartidismo. Hemos roto un umbral, y no sólo psicológico: más del 50% del voto se ha destinado a alguno de los partidos que no son ni PP ni PSOE. Este es uno de esos hechos donde la lectura de los gurús entra en escena: "El bipartidismo ha muerto".

Surgen ahora preguntas como ¿por qué no se prestó más atención en campaña a los partidos pequeños? Si a priori hubiéramos contado con una buena predicción sobre la probabilidad de ruptura del bipartidismo, quizás la estrategia óptima del PP-PSOE no hubiera sido buscar el enfrentamiento mutuo (que si Cañete no-se-qué, que si Elena Valenciano-se-cuánto, etc... ). Quizás hubiera sido mejor prestar seriamente más atención a gente como Pablo Iglesias ¿no creen?

Toda acción lleva una predicción implícita. Este es uno de esos casos en los que de haber contado con un buen pronóstico, tanto PP como PSOE podrían haber variado su estrategia. ¿Hasta qué punto era predecible que el bipartidismo estaba al borde de la ruptura?

El CIS ya apuntaba hacia una tendencia de incremento en la intención de voto hacia partidos de los extremos, pero mantenía una foto con un empate técnico de PP-PSOE. De haber contado con un indicador de confianza o sentimiento que midiera la fortaleza de estas predicciones, los partidos podrían haber actuado en consonancia.

Mercado de predicciones políticas

En Futura Markets tratamos de seguir la indicación del premio Nobel de Economía, Kenneth Arrow: "El buen pronóstico no es el que te dice que lloverá, sino el que te da las probabilidades". Por eso vamos más allá de las encuestas, cotizando en qué mercado bursátil cuál es la probabilidad de cada resultado, cuando lo que solicitamos a los usuarios no es una respuesta (sesgada) a una pregunta, sino una inversión en el resultado en el que confían, como si de comprar una acción se tratara.

El CIS daba un diputado en sus previsiones a Podemos, pero ¿cuál era la probabilidad de mejorar el resultado de esa encuesta? No se trata sólo de calcular el error muestral, sino de dibujar un mapa que nos aporte un pronóstico más rico. Por ejemplo, aunque el escenario base o más probable aceptemos que fuese el del CIS, con un diputado para Podemos, en Futura Markets la probabilidad de que igualara o superara esta previsión superaba el 80%. O por ejemplo, la probabilidad cotizada de que UPyD supera su escenario base de tres diputados, y llegara a cinco, cotizaba en un escaso 20%. Algo similar ocurría con IU, cuya probabilidad de dar la sorpresa con ocho diputados era otro escaso 25%.

¿Dónde se intuía la sorpresa en estas elecciones? Irónicamente donde menos consenso había es donde quizás la lectura de las previsiones fuese posiblemente más rica. La apuesta sobre si PP y PSOE se distanciarían en su porcentaje de voto más de tres puntos porcentuales no consiguió salir del rango del 50% de probabilidad. Es fácil decir que PP y PSOE no tenían una posición tan fuerte en estas elecciones, pero apostar a una debacle de uno de los dos partidos, que les distanciara, era difícil. Y apostar en contra, aceptando un triunfo del bipartidismo también.

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Y así sucedió, la derrota al bipartidismo fue bastante repartida. Esta imagen que nos da un pronóstico basado en probabilidades era imposible de obtener mediante encuestas como las del CIS. Teníamos una probabilidad cotizada con un escaso 51% de que PP y PSOE tuvieran resultados muy distintos, lo cual podría haber ayudado a los estrategas políticos de estos partidos en sus campañas, ya que hasta la fecha la única indicación con la que contaban era con un escenario base de que Podemos podía llevarse un diputado, pero no sabían que la probabilidad de batir dicho resultado era alta, o que el enemigo más probable no era IU, o que UPyD era un competidor de capacidad potencial limitada. La sorpresa estaba más allá, en partidos como Ciudadanos y, por supuesto, el mencionado Pablo Iglesias.

Predecir este resultado era difícil. Por eso, el pronóstico más adecuado hubiera sido aquel que aportara luz a esta dificultad. No se fíen de aquel gurú que a hechos consumados le diga que había previsto la victoria aplastante de Podemos. Fíense de aquel que le asignó una probabilidad suficiente a dicho escenario. Cuando hay incertidumbre todo gestor de riesgos quiere saber el potencial impacto de la misma, y para ello en política lo necesario no es contar con un escenario base o una encuesta, sino con un abanico de decisiones ponderadas por su probabilidad de ocurrencia. En EEUU las encuestas son un artefacto del pasado ya. El análisis de datos ha colonizado el campo político, baste para ello conocer el caso de Nate Silver con su famoso blog-modelo de predicciones, Five Thirty Eight, o por ejemplo, el mercado de predicciones políticas de Iowa.

Y es que no es lo mismo responder a una encuesta, que apostar a un resultado. Del mismo modo que para un gestor o político, nada es cierto hasta que ha efectivamente sucedido ¡que se lo digan a Pablo Iglesias! Por eso la tecnología de los mercados de predicciones aplicados a campos como la economía son tan valiosos: ¡las predicciones son tan valiosas como los hechos mismos derivados de ellas!