Errores en las encuestas y la racionalidad de votar — Jason Brennan
Traducción del artículo originalmente titulado Polling Errors and the Rationality of Voting
Todos los principales modelos de racionalidad del voto — Barnett; Edlin, Gelman y Kaplan; y la versión del modelo binomial de Brennan y Lomasky — dicen que el valor esperado de su voto (en términos de su propensión a afectar los resultados, no de su valor de consumo) depende de la probabilidad de ser decisivo. A su vez, todos ellos dicen que la probabilidad de ser decisivo depende en parte del margen de victoria esperado o del grado de apoyo que tengan los candidatos. Incluso las opiniones de Barnett y Edlin, Gelman y Kaplan implican que votar en California fue una pérdida de tiempo, porque no había ninguna posibilidad de que un voto marcara una diferencia.
Pero se está haciendo evidente que algo está realmente mal con nuestra información de las encuestas. La gente estaba preocupada después de 2016, pero entonces, hace sólo una semana, nos dijeron en el Quincuagésimo octavo y en otros lugares que los errores del pasado no se repetirían, que los tímidos votantes de Trump son un mito, y así sucesivamente. Hoy vemos que la elección está mucho más cerca de lo que predijeron la mayoría de los principales organismos electorales y pronosticadores. Gelman dice, «No te engañes, las encuestas las encuestas se arruinaron».
Así que, aquí está el problema para los tres modelos. Saber si es racional votar requiere, en su modelo, conocer las probabilidades. Conocer las probabilidades requiere aplicar su modelo, lo que a su vez requiere conocer la división, los márgenes y/o las posibilidades de que un candidato en particular gane en un estado determinado. Si nuestras encuestas son engañosas o erróneas, o si son sistemáticamente poco fiables, entonces no lo sabes.
Si el paper de Barnett es correcto, entonces el día de las elecciones, dados los datos de las encuestas prevalecientes, sería racional que las personas altamente altruistas y bien informadas de unos seis o siete lugares votaran (e incluso entonces sólo si votan de la manera correcta). Pero ahora después del hecho, parece que los datos eran erróneos, así que tal vez el número real de estados debería haber sido mayor. Pero eso no justifica a los votantes de esos estados. Si compras un billete de lotería pensando que las probabilidades son de 1 en 100 mil millones, pero luego descubres que estabas equivocado y las probabilidades eran más bien de 1 en 1 mil millones, aún así hiciste una mala elección dado lo que sabías.
Esto plantea un problema aún más profundo con estos argumentos, al que llegaré mañana: ¿Tiene la persona típica alguna idea de cuál es la utilidad esperada, cuáles son las probabilidades, o cómo determinar las probabilidades? ¿Tiene la capacidad de leer y entender los papers que evalúan las probabilidades, o de determinar a qué experto hay que remitirse para evaluar estas probabilidades? No.
