“Por qué las encuestas electorales estaban equivocadas en 2016 y 2020, y qué está cambiando”.

“Por qué las encuestas electorales estaban equivocadas en 2016 y 2020, y qué está cambiando”.
“Por qué las encuestas electorales estaban equivocadas en 2016 y 2020, y qué está cambiando”.

Pero una década después de su trabajo electoral, dijo, los mensajes enojados comenzaron a llegar.

“Empecé a recibir cartas de gente que decía: ‘Tú eres parte del problema. No eres parte de la solución. Ya no voy a contestar tus encuestas. Eres un académico malvado que intenta lavarles el cerebro a nuestros hijos’”, recordó Atkeson en una entrevista con CNBC.

Para Atkeson, esas notas marcaron un cambio: un electorado más polarizado había comenzado a perder la fe en instituciones como las encuestas y los votantes tal vez ya no estuvieran tan dispuestos a hablar con ella.

Al mismo tiempo, la tecnología avanzaba y los teléfonos fijos o el correo ya no eran medios infalibles para ponerse en contacto con los encuestados.

“La gente no contestaba sus teléfonos”, dijo a CNBC Rachael Cobb, profesora de ciencias políticas en la Universidad de Suffolk. “Incluso en los últimos 10 años, puedes probar con 20 personas para conseguir la que necesitas. Ahora es el doble: 40 personas que llaman para obtener lo que necesitas. Así que cada encuesta lleva más tiempo y es más cara”.

La polarización y la tecnología se encuentran entre los obstáculos que, según los encuestadores, complican la tarea de realizar encuestas electorales precisas.

Como resultado, durante los últimos ciclos electorales, las organizaciones encuestadoras han cometido algunos errores importantes.

“Si nos fijamos en algunos de los grandes errores, quiero decir, son bastante grandes”, dijo Atkeson.

Entre los grandes errores que han marcado a la industria de las encuestas se encuentra la elección presidencial de 2016, cuando varios titulares llenaron las noticias, afirmando que las posibilidades de la candidata demócrata Hillary Clinton de ganar contra el candidato republicano Donald Trump eran de alrededor del 90%.

Una autopsia de toda la industria identificó varias causas clave del fracaso electoral de 2016.

Ciertos factores estaban fuera del control de los encuestadores.

Por ejemplo, según la Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública, algunos votantes no decidieron qué nombre escribir en su boleta hasta el último minuto, lo que dificulta su contabilización.

Y algunos votantes se mostraron tímidos a la hora de apoyar a Trump debido a su controvertida retórica durante la campaña de 2016. Como resultado, no siempre admitieron sus intenciones de voto ante los encuestadores.

Pero otros factores fueron resultados directos de la supervisión metodológica.

“La gente no tuvo en cuenta la representación educativa”, dijo Matin Mirramezani, director de operaciones de Generation Lab, una organización encuestadora que se dirige específicamente a los votantes jóvenes. “La educación es una lección aprendida de 2016”.

Los votantes blancos sin educación universitaria, que constituían una gran parte de la base de Trump, no fueron contabilizados en las encuestas de 2016, en parte porque las personas con educación superior tienen “significativamente más probabilidades” de responder encuestas que aquellos con menos educación, según AAPOR.

A pesar de identificar estos problemas, cuando llegaron las elecciones de 2020, las encuestas arrojaron los márgenes de error más altos en 40 años, subestimando nuevamente el apoyo a Trump, encontró la AAPOR.

Y durante las elecciones intermedias de 2022, la “ola roja” de votantes que los medios estaban convencidos de que impulsaría abrumadoramente a los republicanos de nuevo al control del Congreso nunca llegó. Los demócratas mantuvieron su mayoría en el Senado y cedieron la Cámara por un estrecho margen.

De cara a la revancha de 2024 entre Trump y el presidente Joe Biden, los encuestadores están probando una variedad de estrategias para evitar repetir la historia y capturar con precisión el elusivo voto de Trump.

Por un lado, los encuestadores han ajustado su enfoque de “ponderación”, un método que asigna un multiplicador a cada encuestado para cambiar en qué medida su respuesta influye en el resultado general de la encuesta.

Los encuestadores siempre han utilizado la ponderación para construir muestras de encuestas que reflejen con precisión al electorado en términos de género, edad, raza o ingresos. Pero a partir de 2016 se prestará especial atención a la educación sobre el peso.

Atkeson sugirió que los encuestadores vayan más allá de la ponderación de la educación para 2024 y tengan en cuenta variables como cómo votó alguien en 2020, o incluso si alquila o es propietario de una casa, o si es donante de sangre.

“Simplemente empiezas a etiquetar todo lo que puedas”, dijo Atkeson. “Cualquier cosa que pueda decirnos: ‘Bueno, ¿cómo es realmente la población?’”

Además de la ponderación, los encuestadores están prestando más atención a los encuestados a quienes utilizan para descontar.

“Algunas personas inician una encuesta, te dicen por quién van a votar y luego dicen: ‘Ya terminé’. No quiero hablar más contigo. Adiós’”, dijo a CNBC Don Levy, director del Siena College Research Institute, que ayuda a realizar encuestas para el New York Times. “En 2020 y 2022, no contamos a esas personas”.

Pero esta vez, Levy dice que están contando las “caídas”.

Descubrieron que si hubieran contado a los encuestados impacientes en 2020 y 2022, los resultados de su encuesta se habrían movido “aproximadamente un punto y cuarto en la dirección de Trump”, dijo Levy, eliminando aproximadamente el 40% de su error.

Levy añadió que SCRI también está dando un paso adicional para dirigirse a los votantes de Trump al modelar su muestra para incluir una cuota de encuesta más alta para las personas que se consideran “votantes de Trump con alta probabilidad en áreas rurales”.

“Si piensas en ellos como M&M, digamos que el voto de Trump M&M es rojo”, dijo Levy. “Tenemos algunos M&M rojos adicionales en el frasco”.

 
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