Hay docenas de modelos que usan diferentes métodos y variables para predecir las elecciones. Uno usa preguntas cualitativas de estilo sí / no para sugerir quién será el presidente (un profesor que ha predicho con precisión tres décadas de elecciones presidenciales en los Estados Unidos está llamando a un triunfo de Trump) al que se hace referencia en otra respuesta. Sugiere que Trump ganará. Otros usan dudosas correlaciones espurias para predecir los resultados: los Lakers en la final, quién es más alto, quién tiene la voz más profunda (¿Clinton o Trump? Esto es lo que dicen 7 métodos de predicción extraños). Otro que vi que predijo que Trump ganaría, dependía de quién ganara un estado particular en las primarias. Los más confiables tienden a basarse en información de sondeo y, al final, solo proporcionan probabilidades. El último pronóstico de 538 encuestas solo tenía a Clinton con una probabilidad del 80%. Si celebráramos las elecciones hoy, cien veces, Trump aún ganaría 20 de ellas. Incluso dentro de los modelos de encuestas, puede obtener algunos resultados diferentes. Cada uno de los modelos basados en encuestas pondera las encuestas de manera diferente por su efectividad, su calidad y su sesgo.
Entonces, para responder a su pregunta, seguro por qué no. Por un lado, la sofisticación de la tecnología no significa nada. Si pones basura en IBM Watson, obtienes basura. Si hubieran alimentado a Watson solo con información de 4Chan, sus respuestas sobre Jeopardy habrían sido muy diferentes. El resultado del modelo AI / Supercomputer se basa en las variables que incluyen en el modelo, la calidad de los datos y la ponderación de cada una de las variables. Por ejemplo, algunos modelos pueden ponderar el estado de la economía o la transición del poder (8 años de un partido generalmente es seguido por el otro) más que otras variables, independientemente de lo que esté sucediendo en las elecciones. Entonces, si crea un modelo basado en la transición del poder y el PIB, le daría a Trump una alta probabilidad de ganar. O, más bien, si proporciona un algoritmo de aprendizaje automático de esos datos, apuesto a que pesaría mucho esas variables.
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