Pasó en México en 2012. Lo mismo sucedió en Estados Unidos hace unas semanas. El poder predictivo de este instrumento se fue al caño con la varianza entre lo publicado y los resultados reales del día clave. Los resultados fueron conocidos por todos.
En 2012, las encuestas de periódicos, noticieros en televisión e independientes predijeron que el entonces candidato del PRI, Enrique Peña Nieto, iba a ganar por un amplio margen. No fue así. Ahora, en las elecciones presidenciales en EU, la mayoría de las encuestas predijo que la probabilidad de que Hillary Clinton ganara en las elecciones del pasado 8 de noviembre era de entre 70% hasta 99%; es decir, si usted hubiese apostado por Donald Trump en Las Vegas, hubiera ganado mucho dinero.
La sorpresa fue mayúscula cuando los resultados fueron entrando poco a poco el día de la elección. El efecto todos lo conocemos: Donald Trump avasalló a un rival que se preveía tendría un amplio margen e incluso, de acuerdo con algunos periódicos y analistas, ganaría una cómoda mayoría en ambas Cámaras del Congreso de EU.
Existe mucha especulación sobre los posibles errores de las encuestas, sobre todo porque se usaron muchos tipos de metodologías. Es por ello que cabe preguntar, ¿qué está pasando con las encuestas? y ¿dónde quedó la certeza? Lo cierto es que el margen de varianza entre lo proyectado y el resultado ha sido un tremendo golpe para el commodity que utilizan periodistas y encuestadoras: la confiabilidad y confianza.
Algunos primeros análisis de los resultados de las encuestas como el Pew Research Center (http://pewrsr.ch/2fTgkUH) señalan que una de las posibles causas de esta varianza está en el sesgo de no respuesta (nonresponsive bias). Éste significa que algunas de las personas encuestadas sistemáticamente no responden a las encuestas, no obstante que éstas son hechas para ser representativas del electorado. La posibilidad aquí, al igual que sucede en México —y por lo cual se puede explicar una causa de las diferencias en la elección del presidente Peña—, es que existe una porción significativa del electorado, aquella que tiene sentimientos de frustración y desconfianza, que no responden o mienten en las encuestas.
Sobre este aspecto, el expresidente de EU Richard Nixon utilizó en un discurso en los sesenta la frase de “mayoría silenciosa” que hasta la fecha se usa en campañas y el medio político. Según esta teoría, la opinión de este grupo, contrario a lo que se escucha en los medios y hasta en internet, no es vocal, pero tiene un poder importante de decisión con su voto. En el caso de Nixon y aplicable hoy en día, se refería al “Middle America”, fuera de las costas noreste y oeste liberales de EU. Tal parece que fue una de las razones principales del triunfo de Trump; por fuera de las voces liberales de The New York Times, The Washington Post o los intelectuales críticos de las costas.
La segunda razón importante de la diferencia es que el internet y las redes sociales juegan ahora un papel importante. Las opiniones de pocos o hasta las mentiras se pueden multiplicar y crear distorsiones. Como dicen satíricamente, “el internet siempre dice la verdad”.