La mayoría del electorado estadounidense buscaba un outsider y Donald Trump canalizó ese voto. Trump no ganó “contra las previsiones” de las encuestas, sencillamente los sondeos, analistas y expertos fallaron. No supieron medir que la corriente de fondo arrastraba a Trump a la presidencia de los Estados Unidos, y que aunque los dos candidatos tenían un fuerte rechazo era mayor el que tenía su contrincante del Partido Demócrata, Hillary Clinton.
Eso ha hecho que tras la victoria de Trump la pregunta más recurrente en los medios de todo el mundo sea por qué fallaron las predicciones. Lo mismo pasó con el referendum del brexit en el Reino Unido en Junio, y el celebrado en Colombia sobre el acuerdo del gobierno con el movimiento terrorista de las FARC en Octubre. En todos los casos los resultados han sido los contrarios a los que predijeron las encuestas. En España también conocemos esta experiencia en el campo electoral y en otros.
¿Cómo pueden fallar tantos medios, organismos e institutos tan distintos y en casos tan diferentes? Son dos las razones por las que esto ocurre. Una la del propio sistema que se utiliza de encuestas y análisis de la opinión, y otra por alterar su función: los medios no utilizan estos estudios y su análisis para predecir, sino para influir. Todo ello hace que los estados de opinión se vean dominados por la desinformación. Y la desinformación solo conduce al error seguro.
Predicción publicada por The New York Times el mismo día de las elecciones que ganó Donald Trump
Hay mejores sistemas predictivos y de análisis
Los sistemas tradicionales de encuestas de opinión para medirlas y predecir su curso, son muy limitados ante una realidad altamente sofisticada y compleja, como es la de la sociedad de la información. La opinión es solo una pequeña parte de la información, lo que hay que medir es el todo de la información. Y para ello se requiere disponer de sistemas científicos, tecnológicos y analíticos que puedan hacerlo, tal como relato en mi obra ‘Somos información. La nueva ciencia de lo intangible’, en la que doy cuenta de más de treinta años de investigaciones y desarrollo de estos nuevos sistemas, ilustrando numerosos casos prácticos en todos los campos de actividad – no solo en la política y las elecciones.
Por ejemplo, si no se cuenta con un sistema para medir el 100% de la información, no se puede saber el grado de desinformación que impacta en la sociedad en forma de mensajes. Lo que distorsiona la realidad y el análisis de la misma. Por eso hablamos de sorpresa cuando la verdadera realidad de los hechos nos sorprende. Cuando chocamos contra la realidad.
El falso análisis
¿Y que es medir el 100% de la información? Hay que medir cientos de variables que son las que determinan los resultados. Incluidas las del sistema cognitivo que hace que nuestro sistema perceptivo valore las cosas y adoptemos nuestras decisiones. Así como las condiciones que se dan en el proceso y que influyen en los resultados. Por ejemplo, el ÍNDICE VAC acertó en las últimas elecciones españolas entre otras cosas porque su medición demostraba que las condiciones favorecían la estabilidad y seguridad, y el ‘factor rechazo’ penalizaba más a los adversarios del PP.
Las dudas sobre los sondeos en portada
En el caso de Trump y de los otros citados se produce un factor común: las encuestas y análisis marcan una tendencia ganadora de Hillary Clinton, es decir ‘tienden a creer’ y por tanto a hacer creer que vencerá la candidata demócrata (aunque sea por la mínima) y que perderá el republicano en función de las opiniones registradas. No miden la ‘fuerza dinámica’, como se hace cuando se mide la información, y que es lo que revela las corrientes de fondo -en este caso- de la mayoría de la sociedad que reacciona contra el establishment y que es lo que canalizó y catalizó Trump.
Como consecuencia se falsea el análisis al atribuir mediante mayor o menor influencia en los resultados a si los hispanos, afroamericanos, mujeres, o territorios han votado más a unos que otros, o si se han abstenido unos grupos más que otros. El análisis de la realidad por el contrario es que en conjunto el ganador ha contado con los votos de todos los segmentos sociales y sectores, de lo contrario no hubiese triunfado. Y eso es lo que representa una corriente de fondo: arrastra a la mayoría en una dirección.
Los altos costes de un mal sistema predictivo
Los costes de un mal sistema predictivo y de análisis son de todos los órdenes. De credibilidad, financieros, empresariales, políticos, de pérdida de influencia y otros. Las empresas de encuestas, los medios y analistas han perdido credibilidad, su principal valor. Muchas de las empresas cotizadas en bolsa han perdido una parte de su capitalización por seguir las predicciones y los análisis de las encuestas.
De ahí la importancia de disponer de los nuevos y mejores sistemas métricos, analíticos y predictivos que dan fiabilidad plena.
AS © 2016
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