El pasado 2 de junio de 2019 se efectuaron en el estado de Puebla las Elecciones Extraordinarias para Gobernador. En este análisis se utiliza un Modelo de Inteligencia Artificial (MIA) para determinar qué tan alejado se ubicó el candidato que quedó en segundo lugar (Enrique Cárdenas Sánchez) respecto al ganador de la contienda electoral (Luis Miguel Gerónimo Barbosa Huerta).

Para este estudio se acuña el término Disputabilidad como un opuesto al concepto de Contundencia y debe entenderse como un valor que indica qué tan alejado se ubicó el segundo lugar respecto del primero para un escenario determinado (grupo de casillas).

La Disputabilidad proporcionará entonces información sobre los escenarios en los que se presentaron derrotas para los candidatos de la contienda. En consecuencia, lo más deseable sería la identificación de escenarios con Disputabilidad Alta o Media, ya que en estos se tienen derrotas con márgenes que podrían representar votos que son potenciales de recuperar a favor del segundo lugar. En este estudio cada escenario está asociado a un grupo de casillas electorales y son de tres tipos:

Disputabilidad Alta: la victoria del candidato ganador fue apenas por unos cuantos votos, teniéndose para el segundo lugar un conteo de sufragios extremadamente cercano, representado con ello una alta probabilidad de que el resultado pudiese haber sido el opuesto (por cada 100 votos por ejemplo, 49 fueron para el segundo lugar).

Disputabilidad Media: indica que la victoria del candidato ganador fue por un margen ligeramente amplio (por cada 100 votos, 40 fueron para el segundo lugar).

Disputabilidad Baja: indica que la victoria del candidato ganador fue amplia sin que el segundo lugar representara ningún riesgo (por cada 100 votos por ejemplo, sólo 5 o menos fueron para el segundo lugar).

MIA identifica de manera autónoma 56 escenarios con base en los datos obtenidos por los resultados finales del Instituto Nacional Electoral (INE). La siguiente gráfica muestra los niveles de Disputabilidad para las tres candidaturas, en donde puede observarse que tanto Barbosa como Cárdenas  tienen el mayor número de escenarios de Disputabilidad Media (11) y que Barbosa presenta la mayor cantidad de escenarios de Disputabilidad Alta (9).

También cabe señalar que aunque los tres candidatos cuentan con escenarios de Disputabilidad Baja (la preferencia en esas casillas les es extremadamente baja o nula), Cárdenas es quién presenta la mayor incidencia en este sentido.

En la siguiente gráfica se muestra la Disputabilidad asociada a la cantidad de votantes que cada escenario puede aportar. Aquí cada escenario es representado por un círculo: mientras más grande mayor es el número de votantes, y mientras más rojo mayor es la Disputabilidad. Por el contrario, la Disputabilidad es menor si el círculo es azul (cían) y mientras más pequeño representa menos votantes. En este sentido, lo más deseable para los intereses de un candidato sería poder identificar y atender los escenarios con círculos grandes en color rojo: mientras más rojo es más probable de revertir. Los círculos grandes de color azul indican escenarios en los que el candidato se muestra sumamente debilitado.

El análisis realizado asigna también una calificación considerando dos factores: el valor de la Disputabilidad y el número de votantes correspondientes a un escenario. Como consecuencia de ello, se puede establecer con este valor un criterio que indique que a mayor calificación, mayor será la prioridad asignada a ese escenario, para con ello poder identificar aquellos a los que es preciso prestar mayor y más pronta atención, y definir entonces estrategias que auxilien a los operadores políticos, dirigentes de campaña, etc., a atender los distritos electorales de las casillas asociadas a dichos escenarios.

Una forma de visualizar lo anterior se muestra en la siguiente gráfica, en donde se establecen líneas de relación entre los candidatos, su calificación correspondiente o prioridad, y el escenario asociado. Note por ejemplo que de los tres escenarios de más alta prioridad, dos de ellos están asociados con Cárdenas (46 y 44), y que Barbosa tiene el escenario (43) de más alta prioridad del modelo. Finalmente, es de resaltar también que el candidato Jiménez no tiene en realidad ningún escenario que pueda ser fácilmente revertido, ya que la calificación más alta de los suyos es 3.9.

Esta última gráfica pude simplificarse de la siguiente manera para un candidato “X”: mientras más alta la calificación asociada a “X”, más alta es la probabilidad de ganar en las casillas que no le fueron favorables a “X”, es decir, el modelo identifica casillas que no se ganaron pero que son posibles de ganar.

Con las consideraciones hechas ¿puede de alguna manera Cárdenas ganar esa elección? Según nuestro Modelo de Simulación Electoral (MSE) la respuesta es: si, y en un estudio posterior se abordará. Por ahora note el lector que de los primeros ocho escenarios (aquellos con una calificación de 5.5 en adelante), cinco corresponden a Cárdenas y sólo tres a Barbosa.

Con base en lo anterior se puede concluir que el modelo MIA no sustituye la experiencia ni las formas de hacer política, pero habilita y complementa la toma de decisiones basadas en la ciencia y la tecnología, ya que MIA asigna prioridades de atención e identifica casillas que no se ganaron pero que son posibles de ganar para un candidato determinado. Con esta información, es posible establecer directrices y definir estrategias que faciliten a los operadores políticos, asesores, dirigentes de campaña, etc., el atender los escenarios correspondientes de acuerdo con las necesidades y los intereses de cada partido político o candidato en cuestión.

División de Análisis de Datos (DAD): Ricardo Pérez Aguila y Ricardo Ruiz/Científicos de Datos