El investigador Sergio Prieto García ha desarrollado para su Trabajo Fin de Máster en Técnicas Estadísticas un modelo matemático que podría convertirse en un gran aliado para los partidos políticos en campaña electoral. Bajo la dirección de Ricardo Cao, catedrático de Estadística en la UDC, el proyecto titulado “Estimación en tablas de contingencia con marginales dadas” ha logrado desarrollar un método que estima las probabilidades de transferencia de votos entre partidos políticos en dos comicios consecutivos.

Tradicionalmente, el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) ha realizado encuestas para obtener las estimaciones a nivel estatal de los porcentajes de trasvase de votos entre formaciones. Prieto explica que estas encuestas podrían extraer estimaciones fiables a nivel estatal del comportamiento de los electores. En cambio, según el investigador, “es muy difícil analizar las transferencias a nivel municipal o autonómico únicamente con las respuestas a los cuestionarios”. Con la nueva herramienta, se permitiría analizar de forma rápida cómo se ha transferido el voto en cada uno de los municipios españoles, ya que lo único que se necesita son los datos brutos por mesa electoral, es decir, los conteos de votos a cada partido en cada una de las mesas.

El modelo planteado por Prieto se basa en el algoritmo expectation-maximization, que maneja los datos de las votaciones a través de tablas de contingencia. Los resultados obtenidos por cada partido se vuelcan en un Excel en el que se construyen estas tablas de contingencia, tantas como mesas electorales existen. A partir de ahí, se aplica este algoritmo matemático tras el que se obtiene una tabla definitiva que desvela los porcentajes de probabilidad de transferencia de votos entre unos comicios y los siguientes. “Estos datos les pueden servir a los partidos políticos para ver por dónde han perdido o ganado electorado y, en función de los resultados, tomar decisiones”, valora el joven.

Esta aproximación es más rápida y precisa, ya que utiliza datos reales de las mesas electorales en lugar de depender de encuestas, un proceso que requiere de varias semanas de espera para conocer los resultados mientras que, aplicando este algoritmo, las estimaciones se obtienen al instante. Además, este método ofrece una mayor fiabilidad con respecto a las encuestas, ya que estas dependen de si los votantes deciden responder o no. Además, también cabe la posibilidad de que las respuestas que ofrezcan puedan no ser verdaderas.

Prieto destaca que la utilidad de este mecanismo no se limita únicamente al ámbito electoral. El investigador señala que el método podría aplicarse para analizar el comportamiento humano en diferentes contextos, tales como el mercado, las ciencias sociales y comportamentales o la salud pública. En este último ámbito, las tablas de contingencia podrían utilizarse para estudiar la asociación entre diferentes factores de riesgo y la aparición de enfermedades.  

El proyecto completo, incluyendo la memoria detallada y el código en R utilizado, se encuentra disponible para su consulta en el repositorio personal de GitHub de Sergio Prieto García.