Los mapas políticos rojos y azules de EE. UU. crean una mayor percepción de polarización y más estereotipos políticos, en comparación con los mapas morados, que son más precisos.
La mayoría de los mapas que presentan los medios para mostrar los resultados de las elecciones se parecen a este de The New York Times:
Y tiene sentido. Todos los votos de un estado irán para un partido aunque la diferencia sea de un solo voto; así funciona el sistema electoral en Estados Unidos. El ganador se lo lleva todo. Pero según estos académicos, esto lleva a mucha gente a pensar que los votantes de Texas son totalmente distintos a los de Nueva York, cuando si miras los números, verás que la diferencia es relativamente pequeña, menos de 10 puntos en ambos estados para los dos partidos.
Por eso recomiendan estos mapas morados que mezclan azul y rojo para que la gente solo vea unas pocas diferencias significativas en estados como California frente a Wyoming.
El problema con este mapa es que te pierdes la polarización de las grandes ciudades en las zonas rurales. Así que otras personas usan esta idea con mayor resolución, usando condados en lugar de estados. El mapa de la derecha sustituye el morado por el gris en los condados donde la diferencia es insignificante.
Otro problema con todos esos mapas es que la población no está distribuida de manera uniforme por el territorio. Estados grandes como Wyoming, donde la mayoría votó a Trump, se ven enormes en el mapa pero solo representan 193.000 votos para Trump. Este gif se hizo viral, intentando solucionar ese problema.
Al mismo tiempo, sigo pensando que ese mapa es engañoso porque los condados, donde el voto está bastante dividido entre las afueras y las ciudades, tienden a convertirse en enormes bolas azules. Prefiero este otro mapa de The Economist que escala el voto por densidad de población, que creo que se acerca más visualmente al resultado real (50,9 % de los votos para Biden, 47,3 % para Trump).
Este mapa también visualiza mucho más claro, en estados como Ohio, la polarización rural-urbana. Solo las grandes ciudades como Cincinnati o Cleveland votan demócrata. Las zonas menos pobladas y las afueras votan republicano.
Medir y reducir la segregación social en las ciudades
Si queremos vivir en una sociedad menos polarizada, necesitamos diseñar ciudades para vivir en comunidades menos segregadas. Los colegios son uno de los lugares más segregados de EE. UU. ¿Y si se parecieran más a los museos de ciencia y los parques de atracciones donde los niños ricos y pobres comparten experiencias similares? Lee Los hechos no cambian nuestras mentes. La amistad sí.
La desigualdad económica en EE. UU. es hoy mayor que en los años 70 y, según algunas métricas, se sitúa en niveles no vistos desde la última Gran Depresión. Una forma especial de segregación es la que ocurre en nuestras ciudades. Compartimos los lugares públicos, nuestros lugares de trabajo y nuestros barrios residenciales con gente como nosotros: mismo tipo de trabajo, misma educación, estatus económico y opiniones políticas similares.
🔗 Fuente: Blog de Esteban Moro y Atlas de la desigualdad y Interacciones segregadas en el espacio urbano y digital
Predecir votos con variables sociodemográficas y Machine Learning
Creé un modelo de predicción con Graphext con datos de encuestas que predijo con precisión el 75 % de los votos usando solo 10 variables sociodemográficas. Solo la raza, la etnia y el género por sí solos son más predictivos que la variable rural-urbana.
Aquí hay otro tuit viral que visualiza otras variables sociodemográficas, pero en mapas.
Fijarse solo en la raza, el género y la educación ayuda a pensar por qué algunas personas se inclinarán por los republicanos o los demócratas, pero crear modelos de predicción que los combinen todos cuenta una historia mucho más rica. Hice este vídeo explicando cómo interpretar estos modelos con Graphext. Tengo la intuición de que el otro 25 % podría predecirse con variables psicométricas. Creo que la próxima generación de encuestadores intentará medirlas.
🕸 Medir el aumento del partidismo y los supercooperadores en la Cámara de Representantes de EE. UU.
A pesar de las fluctuaciones a corto plazo, el partidismo o la falta de cooperación en el Congreso de EE. UU. ha ido aumentando exponencialmente durante más de 60 años sin signos de disminuir o revertirse. Sin embargo, un grupo de representantes sigue cooperando más allá de las líneas partidistas a pesar del creciente partidismo.
🔗 Fuente: Plos One
Este artículo de 2015, que me encanta, tiene una forma muy original de medir la polarización política entre los políticos. Crearon estos gráficos donde cada nodo es un miembro del Congreso. Se dibujan aristas entre los miembros que están de acuerdo por encima del valor umbral de votos del Congreso. El valor umbral es el número de acuerdos en el que cualquier par que muestre este número de acuerdos tiene la misma probabilidad de estar compuesto por dos miembros del mismo partido (por ejemplo, D-D o R-R), o un par de partidos distintos (por ejemplo, D-R).
🇺🇳🇺🇸 Comparar la polarización en EE. UU. frente al resto del mundo
EE. UU. tiene la mayor polarización en el número de personas que apoyan o no a su gobierno en la gestión del brote de coronavirus.
🔗 Fuente: Estados Unidos es excepcional por la naturaleza de su división política
Los países con más acceso a Internet muestran una aprobación del gobierno significativamente menor
🔗 Fuente: Internet 3G y confianza en el gobierno
La desilusión de los votantes con los gobiernos tuvo implicaciones electorales: la expansión del internet de banda ancha móvil provocó una disminución en la cuota de votos de los partidos en el poder y un aumento en la cuota de votos de la oposición populista antisistema. La cuota de votos de la oposición no populista no se vio afectada por la expansión de las redes 3G.
Una hipótesis para esto sería que a medida que crece la penetración de internet, el gobierno pierde el control sobre los medios y los nuevos partidos tienen la oportunidad de hacer crecer su propia audiencia a través de las redes sociales y plataformas como WhatsApp. Cuánto de esto se debe a las noticias falsas frente a un escrutinio más profundo del trabajo del gobierno es otro tema que discutiremos en otra newsletter.