Los encuestadores parecían Para finalmente hacerlo bien en 2024. Después de años de malas fallas, dijeron que las elecciones presidenciales estarían cerca, y lo fue.
De hecho, la industria no resolvió sus problemas el año pasado. En 2016, los encuestadores famosos subestimó a Donald Trump por aproximadamente 3.2 puntos en promedio. En 2024, después de ocho años de introspección, subestimaron a Trump por … 2.9 puntos. Muchos de los más preciso Los encuestadores el año pasado fueron atuendos republicanos partidistas; Muchos de los menos precisos fueron las rigurosas encuestas universitarias dirigidas por politólogos.
Las encuestas no pueden ser perfectas; Después de todo, vienen con un margen de error. Pero no deberían faltar en la misma dirección una y otra vez. Y es probable que el problema se extienda más allá de las encuestas electorales a las encuestas de opinión en general. Cuando Trump descarta sus bajas calificaciones de aprobación como “encuestas falsas“Él podría tener un punto.
Durante años, los medios de comunicación han estado cubriendo las tribulaciones de la industria electoral, siempre con la premisa de que la próxima vez podría ser diferente. Esa premisa se está volviendo cada vez más difícil de aceptar.
Las encuestas solían ser simples. Tomó el teléfono y marcó dígitos aleatorios. La gente respondió a su teléfono fijo y respondió a su encuesta. Entonces, publicó los resultados. En 2000, casi todos los encuestadores nacionales usado Esta metodología, conocida como marcación de dígitos aleatorios, y su error promedio fue de aproximadamente dos puntos. En las elecciones posteriores, se acercaron aún más, y el error, pequeño como era, pasó de sobreestimar a Bush en 2000 a subestimarlo en 2004, una buena señal de que el error fue aleatorio.
Luego llegó la gran falla de encuestas de 2016. Las encuestas nacionales en realidad estuvieron bastante cerca de predecir el total final de voto popular, pero a nivel estatal, particularmente en estados de balanceoExtrañaban mucho, alimentando la narración de que la victoria de Hillary Clinton era inevitable.
La falla de 2016 fue ampliamente atribuida a la polarización educativa. Los graduados universitarios prefirieron a Clinton y tenían más probabilidades de responder a las encuestas. Entonces, en el futuro, la mayoría de los encuestadores comenzaron a ajustarse, o “ponderación“Sus resultados para contrarrestar la representación subrepresentación de los votantes no educados en la universidad. En 2018, las encuestas clavaron los exámenes parciales y los encuestadores regocijado.
Esa reacción resultó ser prematura. Las elecciones de 2020 empeoraron aún más para la industria electoral que 2016. En promedio, los encuestadores habían subestimado a Trump nuevamente, esta vez por cuatro puntos. Joe Biden ganó, pero por un margen mucho más delgado de lo que se había predicho.
Esto envió a los encuestadores buscando una solución una vez más. Si la ponderación por educación no funcionó, entonces debe haber algo específico sobre los votantes de Trump, incluso los votantes de Trump con un título universitario, lo que les hizo menos probabilidades de responder una encuesta. Entonces, muchos encuestadores pensaron, la mejor manera de resolver esto sería ponderar si el encuestado había votado previamente por Trump, o identificado como republicano. Esto fue un controversial Mover en círculos de votación. La proporción del electorado que es democrático o republicano, o votación de Trump, cambia de elección a la elección; Es por eso que existen encuestas en primer lugar. ¿Podría un modelado tan elaborado convertir las encuestas en algo más como las predicciones que las encuestas?
“Aquí es donde se mezclan un poco el arte y la ciencia”, me dijo Michael Bailey, profesor de Georgetown que estudia encuestas. Si pesa una muestra para ser 30 por ciento republicano, 30 por ciento demócrata y 40 por ciento independiente, porque así es más o menos cómo las personas autoidentificarse Cuando se le pregunta, está suponiendo cómo se comportarán los tres grupos, no simplemente coincidir con una encuesta con demografía de la población como la edad, el género y la educación.
Estos supuestos varían de encuestador a encuestador, a menudo reflejando sus sesgos inconscientes. Y para la mayoría de los encuestadores, estos prejuicios parecen señalar en la misma dirección: subestimar a Trump y sobreestimar a su oponente. “La mayoría de los encuestadores, como la mayoría de las otras personas en la clase de expertos, probablemente no son grandes admiradores de Trump”, me dijo el experto en elección de las elecciones, Nate Silver. Este disgusto personal puede no importar mucho, después de todo, esto debería ser una ciencia, pero cada decisión sobre la ponderación es una decisión de juicio. ¿Se presentarán mujeres suburbanas en votación en 2024? ¿Lo harán los hombres jóvenes? ¿Qué pasa con las personas que votaron por Trump en 2020? Los tres grupos de encuestados tienen un peso diferente en una muestra ajustada, y el peso que elige un encuestador refleja lo que el encuestador, no los encuestados, piensa sobre las elecciones. Algunos encuestadores incluso podrían ajustar sus pesos después del hecho de que si ven un resultado, encuentran difícil de creer. El problema es que a veces, las cosas que son difíciles de creer que suceden, como los votantes latinos emocionante 16 puntos a la derecha.
Esta dinámica podría explicar una curiosa excepción a la tendencia el año pasado. En general, la mayoría de las encuestas se perdieron una vez más: el error promedio fue una subestimación de tres puntos de Trump, lo mismo que 2016. Pero los encuestadores alineados con los republicanos lo hicieron mejor. De hecho, según el modelo de Silver (otros tener resultados similares), cuatro de los cinco más preciso Los encuestadores en 2024, y siete de las 10 principales, eran empresas correctas, no porque sus métodos eran diferentes, sino porque sus prejuicios eran.
El problema más básico En 2024 fue lo mismo que en 2016: sesgo de no respuesta, el nombre del error introducido por el hecho de que las personas que toman encuestas son diferentes de las que no lo hacen.
Un encuestador puede salir de este problema si la diferencia entre aquellos que responden y los que no lo hacen es una característica demográfica observable, como la edad y el género. Si la diferencia no es fácilmente observable y está correlacionada con la forma en que las personas votan, entonces el problema se vuelve extremadamente difícil de superar.
Tome el hecho de que los votantes de Trump tienden a ser, en promedio, menos confiables en las instituciones y menos comprometidos con la política. Incluso si muestra perfectamente la proporción correcta de los hombres, las proporciones correctas de cada grupo de edad y nivel de educación, e incluso la proporción correcta de votantes de Trump anteriores, aún así recogerá a los votantes más comprometidos y confiables dentro de cada uno de esos grupos, ¿quién más bien pasaría 10 minutos llenando una encuesta? Y tales personas tenían menos probabilidades de Trump en 2024. Entonces, después de todos los grupos, que aún se pondría 10 minutos llenando una encuesta. (Esto probablemente explica por qué los encuestadores lo hicieron bastante bien en 2018 y 2022: los votantes desconectados tienden a resultar menos durante las elecciones de mitad de período).
Este problema es casi seguro que también afecta las encuestas de aprobación presidencial, aunque no hay elecciones para probar su precisión. Los votantes de baja confianza que no responden las encuestas no se transforman repentinamente en encuestados confiables una vez que las elecciones terminan. Según Nate Silver’s Boletín de plata agregador de la encuesta, Trump’s aprobación Actualmente es seis puntos porcentuales bajo el agua. Pero si esas encuestas de aprobación están plagadas por el mismo sesgo de no respuesta que las encuestas electorales fueron el año pasado, que bien podría ser el caso, entonces solo tiene un 3 por ciento negativo. Eso podría no parecer una gran diferencia, pero haría que la tasa de aprobación de Trump históricamente peatonal, en línea con donde Gerald Ford estaba aproximadamente en este punto en su presidencia, en lugar de históricamente baja.
Jason Barabas, un politólogo de Dartmouth College, sabe algo sobre el sesgo de no respuesta. El año pasado, dirigió la encuesta de New Dartmouth, descrita por la universidad como “una iniciativa destinada a establecer las mejores prácticas para las encuestas en New Hampshire”. Barabas y sus alumnos enviaron más de 100,000 postales en New Hampshire, cada una con un código único para completar una encuesta en línea. Este método no es barato, pero ofrece aleatoriedad, como la marcación de dígitos aleatorios de la vieja escuela.
La encuesta de Dartmouth también aplicó las últimas técnicas estadísticas. Fue ponderado sobre género, edad, educación, partidismo, condado y distrito del Congreso, y luego se alimentó a través de un modelo de participación basado en aún más de los detalles biográficos del encuestado. La metodología se estableció de antemano, de acuerdo con las mejores prácticas científicas, de modo que Barabas y su asistente de investigación no pudieron meterse con los pesos después del hecho de obtener un resultado que se ajuste a sus expectativas. También experimentaron con formas de aumentar las tasas de respuesta: algunos encuestados estaban motivados por la oportunidad de ganar $ 250, algunos fueron enviados recordatorios para responder y algunos recibieron una versión de la encuesta enmarcada en términos de “problemas” en lugar de las próximas elecciones.
Al final, nada de eso importaba. La encuesta de Dartmouth fue un desastre. Su encuesta final presentado Kamala Harris por 28 puntos en New Hampshire. Eso estaba mal por un orden de magnitud; Ella ganaría el estado por 2.8 puntos al día siguiente. Un presupuesto de seis cifras, una metodología sofisticada, la integridad necesaria para pre-registro de su metodología y la valentía necesaria para liberar su encuesta atípica, todo eso, solo para producir lo que parece haber sido la encuesta más inexacta de todo el ciclo de 2024, y uno de los peores resultados en el historial de encuestas estadounidenses.
Barabas no está totalmente seguro de lo que pasó. Pero él y sus alumnos tienen una teoría: el nombre de su encuesta. La confianza en la educación superior es polarizado en líneas políticas. Bajo esta teoría, los New Hampshirites que votan a Trump vieron una postal de Dartmouth, una escuela de la Ivy League con una facultad en su mayoría liberal y un cuerpo estudiantil, y no respondieron, mientras que los votantes anti-Trump en el estado aprovecharon la oportunidad de responder a Mail desde su institución favorita. La encuesta de Dartmouth es un ejemplo extremo, pero lo mismo está sucediendo básicamente en todas partes: las personas que realizan encuestas son personas que tienen más confianza en las instituciones, y las personas que tienen más confianza en las instituciones tienen menos probabilidades de votar por Trump.
Una vez que un encuestador envuelve su cabeza alrededor de este punto, sus opciones se vuelven escasas. Podrían pagar a los encuestados para llegar a personas que de otro modo no estarían inclinadas a responder. The New York Times probé esto En colaboración con la firma de votación IPSOS, pagando hasta $ 25 a cada encuestado. Descubrieron que llegaron a votantes más moderados que generalmente no contestan el teléfono y que tenían más probabilidades de votar por Trump, pero dijeron que las diferencias eran “relativamente pequeñas”.
O los encuestadores pueden ser más creativos con sus pesos. Jesse Stinebring, cofundador de la firma de votación democrática Blue Rose Research, me dijo que su compañía pregunta si los encuestados “creen que a veces un niño necesita una buena paliza dura”, una creencia que el tipo de estadounidense que no responde a las encuestas, y usa la respuesta junto con los pesos habituales.
Bailey, el profesor de Georgetown, tiene una propuesta aún más externa. Digamos que ejecuta una encuesta con una tasa de respuesta del 5 por ciento que muestra que Harris ganó por cuatro puntos, y una segunda encuesta con una tasa de respuesta del 35 por ciento que la muestra ganando por un punto. En esa situación, dice Bailey, puede inferir que cada 10 puntos de tasa de respuesta aumenta el margen de Trump en un punto porcentual. Entonces, si la elección tiene una tasa de participación del 65 por ciento, eso debería significar una victoria de Trump de dos puntos. Es “una nueva forma de pensar”, admitió Bailey, en un poco de eufemismo. ¿Pero puedes culparlo?
Ser claro, Las encuestas políticas pueden ser valiosas incluso si subestiman a los republicanos por algunos puntos. Por ejemplo, Biden probablemente se habría quedado en la carrera de 2024 si las encuestas no lo hubieran mostrado perdiendo ante Trump por un margen insuperable, uno que, en retrospectiva, casi seguramente se subestimó.
El problema es que las personas esperan más de las encuestas cuando las elecciones están cerca, pero es cuando las encuestas son las menos confiables, dada la inevitabilidad del error. Y si el acto de responder una encuesta, o participar en política, se correlaciona tan fuertemente con un lado, entonces los encuestadores solo pueden hacer mucho.
El legendario encuestador de Iowa, Ann Selzer, ha odiado durante mucho tiempo la idea de hornear sus propias suposiciones en una encuesta, por lo que usó pesas solo para unas pocas variables, todas demográficas. Durante décadas, esta terca negativa a adivinar de antemano le valió los resultados precisos de las encuestas y la adoración de quienes estudian encuestas: en 2016, un artículo de 538 la llamó “El mejor encuestador de política”.
La encuesta final de Selzer de 2024 mostró a Harris liderando Iowa por tres puntos porcentuales. Tres días después, Trump ganaría el estado por 13 puntos, una impresionante falla de 16 puntos.
Unas semanas después de las elecciones, Selzer lanzó una investigación en lo que podría haber salido mal. “Cortar a la persecución”, concluyó, “no encontré nada para iluminar a la señorita”. El mismo día en que se publicó el análisis, se retiró de las encuestas electorales.