Simulaciones

En esta p谩gina podr谩s conocer los m茅todos que se utilizan para realizar simulaciones electorales. Primero, presenta una descripci贸n general. Luego, describe los dos m茅todos m谩s utilizados. Finalmente, usa la elecci贸n de constituyentes de 2020 para dar un ejemplo del uso del segundo de los dos m茅todos.

驴Qu茅 son las Sx?

Las simulaciones (Sx) son m茅todos para realizar proyecciones electorales en elecciones para las cuales se distribuye m谩s de un esca帽o por distrito (e.g., concejales, diputados o senadores). La selecci贸n del m茅todo depende, escencialmente, del contexto de la elecci贸n. Considerando que los escenarios pol铆ticos pueden var铆an significativamente de una elecci贸n a otra, hay dos alternativas:

  1. Micro simulaciones (Sx1): Estas simulaciones usan informaci贸n de elecciones anteriores, a nivel de comuna/distrito/circunscripci贸n, para proyectar resultados considerando la nueva conformaci贸n de listas. Este tipo de simulaci贸n normalmente se escoge cuando hay continuidad en el sistema de partidos.

  2. Macro simulaciones (Sx2): Estas simulaciones usan informaci贸n de elecciones anteriores, a nivel de sistema, para proyectar resultados considerando la nueva conformaci贸n de listas. Este tipo de simulaci贸n normalmente se utiliza cuando hay disrrupciones en el sistema de partidos.

A modo de ejemplo, si estuvieramos en 1996 y nos pidieran proyectar la elecci贸n de diputados de 1997, ser铆a relativamente sencillo usar los datos de 1993 para hacerlo (con alta exactitud), pues entre ambas elecciones no hubo grandes cambios a nivel de listas electorales. Considerando que en 1997 tampoco habr铆a elecciones presidenciales concurrentes, ser铆a recomendable usar Sx1.

Ahora supongamos que nos pidieran proyectar la elecci贸n de constituyentes de 2020. Aqu铆, el escenario es diferente. No solo porque el sistema electoral es distinto al de 1997, sino tambi茅n porque las coaliciones han mutado significativamente. Dado que dif铆cilmente se podr铆a proyectar esca帽os para partidos que no exist铆an en la elecci贸n anterior, ser铆a recomendable usar Sx2.

Lo anterior ilustra que no basta la riqueza de informaci贸n. Por supuesto que se puede usar Sx1 para proyectar la elecci贸n de 2020, pero 驴ser铆a metodol贸gicamente correcto? No creo. Por eso, a veces es mejor tomar una aproximaci贸n general con mayor margen de error que minimiza la cantidad de supuestos que sostienen los argumentos que una aproximaci贸n meticulosa que miniza el margen de error pero aumenta la cantidad de supuestos que sostienen los argumentos.

Sx1 (micro simulaciones)

En el caso de una micro simulaci贸n, con un sistema de partidos relativamente estable, el objetivo es proyectar el n煤mero de esca帽os para cada lista (coalici贸n o partido) en cada distrito usando datos de elecciones anteriores. En esencia, se parte de la unidad electoral m谩s peque帽a y se trabaja hacia el total nacional. Estos son los pasos:

  1. Notar inscripci贸n de partidos (a nivel de distrito);
  2. Suponer que ciertos partidos van a formar ciertas listas (a nivel de distrito);
  3. Sumar total de votos por cada lista, reasignando votos a listas (a nivel de distrito);
  4. Simular la elecci贸n con nuevo total de votos usando criterios espec铆ficos de sistema electoral (a nivel de distrito);
  5. Corregir considerando fen贸menos locales, como independientes o listas locales (a nivel de distrito);
  6. Sumar total de esca帽os por distrito por lista (a nivel nacional).

Sx2 (macro simulaciones)

En el caso de una macro simulaci贸n, con un sistema de partidos fluctuante, el objetivo es proyectar el n煤mero de esca帽os para cada lista (coalici贸n o partido) a nivel nacional usando datos de elecciones anteriores y calibrando por la entrada de nuevas fuerzas. En esencia, se comienza del total nacional m谩s probable y se corrigen las cifras de acuerdo a distribuciones probables. Estos son los pasos:

  1. Notar inscripci贸n de partidos (a nivel nacional);
  2. Suponer que ciertos partidos van a formar ciertas coaliciones (a nivel nacional);
  3. Sumar total de votos por cada lista (a nivel nacional);
  4. Redistribuir votos condierando entrada de nuevos partidos (a nivel nacional);
  5. Observar resultados de elecciones anteriores para generar rango de votaci贸n para listas existentes y estimar rango de votaci贸n para listas nuevas (a nivel nacional);
  6. Simular la elecci贸n suponiendo que hay estricta proporcionalidad: % de votos = % de esca帽os (a nivel nacional);
  7. Determinar una cifra correctora en base a tama帽o de lista (rango de votaci贸n);
  8. Recalcular porcentaje de votos por lista considerando la cifra correctora (a nivel nacional);
  9. Recalcular n煤mero de esca帽os suponiendo que hay estricta proporcionalidad (a nivel nacional).

Un ejemplo

Dado que Sx1 es la forma m谩s tradicional de realizar simulaciones electorales, es m谩s 煤til explicar los detalles del m茅todo menos frecuente. Para explicar c贸mo funciona Sx2, usemos la elecci贸n de constituyentes de 2020 como ejemplo. En este caso, la idea es primero suponer que ciertos partidos van a formar ciertas listas. Esto se puede hacer simplemente considerando el comportamiento anterior de los partidos y su aproximaci贸n ideol贸gica. Por ejemplo, no ser铆a sorpresa que la DC forme una coalici贸n con Ciudadanos, dado que ambos se ubican en el centro. En cualquier caso, las listas se pueden ir corrigiendo a medida que pasa el tiempo. (Una vez que se inscriban las listas, se proyectan los resultados en una simulaci贸n definitiva).

Con todas las listas identificadas, se suman los votos para cada una de ellas a nivel nacional. Para las listas existentes se estima una votaci贸n en base a su rendimiento anterior, corrigiendo por ca铆das o alazas en su aprobaci贸n. Una lista que obtuvo 40% en la elecci贸n anterior pero ha tenido mal rendimiento (ca铆da en popularidad) en el 煤ltimo tiempo es castigada proprocionalmente. Para las listas nuevas, se redistribuye la diferencia. Por ejemplo, el Partido Humanista (PH) normalmente obtiene en torno al 5% de los votos. Ese 5% en 2017 contribuy贸 a la lista del Frente Amplio (FA). Pero dado que el PH se sali贸 del FA en 2019, ese porcentaje se redistribuye a la nueva lista del PH. En ese caso, puede ser a una lista propia del PH o una lista con otros partidos.

Con los totales de votos por cada lista, simplemente se reparten los esca帽os de forma proporcional. Pero como sabemos que todos los sistemas electorales distorsionan la traducci贸n de votos a esca帽os, hay que determinar una cifra correctora. Para esto simplemente se observa el patr贸n hist贸rico. En el caso chileno (y en otras democtacias que utilizan sistemas electorales similares), hay una tendencia a favorecer a las dos primeras listas, y castigar a la tercera. A su vez, este orden parece estar mediado por el porcentaje de votos de cada lista. En esa l铆nea, se determina ciertos rangos de votaci贸n para generar 鈥渂onos鈥 y 鈥渃astigos鈥. Por ejemplo, listas que obtienen el primer lugar con m谩s de 40% de la votaci贸n son premiados con 6% m谩s de esca帽os de lo que le corresponder铆a estrictamente. Aqu铆 est谩n los par谩metros:

  • 40% > 31% = +6
  • 30% > 21% = +3
  • 20% > 11% = -4
  • 10% > 05% = -2
  • 04% > 00% = 00

Finalmente, se usa la cifra correctora para 鈥渃orregir鈥 la repartici贸n proporcional del sexto paso. Con eso, tenemos cada una de las listas con un total de votos a nivel nacional. Luego, sencillamente se presume una repartici贸n proporcional. (Esto solo es posible porque se realiz贸 la correcci贸n anterior. De lo contrario ser铆a un error). Finalmente, se corrige la cantidad de esca帽os en los casos en que falta o sobra un esca帽o considerando los decimales. Se asignan o se quitan esca帽os a las listas que obtiene los decimales m谩s altos (o bajos) en la tabla comparativa. En un esfuerzo por comprobar la robustez del m茅todo, se aplic贸 a elecciones anteriores. Naturalmente funciona bien en elecciones estables, como la de 1997, pero tambi茅n produjo resultados dentro de los rangos esperados para elecciones menos estables, como la de 2017.

Detalles t茅cnicos

Como nota final, ambos m茅todos (Sx1 y Sx2) son experimentales. Son solo una aproximaci贸n 鈥渋nformada鈥, y por ende inevitablemente conllevan error. Para ver un sketch conceptual, pincha aqu铆.

konami