Según el quinto estudio matemático de Espacio Político, concluido el pasado 19 de agosto, que extrajo datos de los últimos 21 días (500 horas) de interacciones en Internet, con filtros de exclusividad para el Apruebo y el Rechazo, a partir de datos masivos obtenidos de las tendencias de Google, se proyecta que la opción Apruebo gana con un 55,1% el plebiscito de salida este domingo 4 de septiembre. Esto, según relata el máster en ciencias y doctor en Filosofía por la University College London, con estudios de posgrado en Big Data e Inteligencia de Negocio, Francisco Vergara Perucich. Espacio Político ha estado realizando reportes con la misma metodología usada en el plebiscito de entrada, donde el modelo arrojó como resultado que la opción Apruebo ganaría con un 77,80% de las preferencias, y el resultado final fue de 78,28%. Para la segunda vuelta entre Boric y Kast, el modelo pronosticó un triunfo del primero por un 57% contra 43% del segundo, siendo el resultado final de 55,64% para Boric; este último estudio fue publicado en Research Gate.

En cuanto a la diferencia que tiene el estudio de Espacio Político respecto a las encuestas tradicionales que se han difundido en Chile, Vergara explica que cuando estas son probabilísticas, pueden ser más confiables, pero no están exentas de errores metodológicos.

Las encuestas más frecuentemente citadas hoy “constan, en su mayoría, de un panel probabilístico, por ejemplo, de 250 mil usuarios o algo así y de eso sacan su muestra para hacer el estudio. Eso no es un error en sí… si estás probando un producto, por ejemplo, una coca-cola, o una marca nueva, porque tú tienes un segundo universo representado de potenciales clientes. El problema es cuando tienes una votación general que es obligatoria y donde eventualmente tienes dos grupos de encuestados que son poco propensos a responder encuestas, que son jóvenes y el grupo socioeconómico E, que son a los que menos registran las encuestas”.

Entonces, prosigue Vergara, ahí “podría haber una distorsión que explique por qué hay tanta distancia entre nuestros pronósticos, que son los de las modelaciones matemáticas, y los números de la encuesta, porque hay un registro al que nosotros sí podemos llegar, porque no le preguntamos a nadie, simplemente sacamos datos que existen en las redes sociales”.

Reporte 20 agosto 2022 Plebiscito Salida 

A pesar de tener confianza en su modelo predictivo, Vergara reconoce la complejidad del plebiscito de salida, “Ahora, históricamente, en el caso de nosotros, que venimos haciendo esto hace un rato, nunca nos había tocado ver que la encuestas y nuestros datos fueran tan distintos. Ahora vamos a ver si los computadores o la encuesta son las que van a ser el mejor instrumento para predecir elecciones. Esta distancia que se ha producido entre los dos métodos es interesante de observar, ya que hay algo que no se está viendo. Por mi parte, estoy muy expectante y ansioso por saber qué pasó, porque en el fondo, o está mal nuestro modelo, lo que no ha sido así antes, o están malas las encuestas, lo que tampoco ha sido así antes”.

A pesar de sus dudas, el experto en Big Data e Inteligencia de Negocios señala que la inteligencia artificial hoy es el instrumento más exacto para predecir escenarios electorales. “Hoy en día está bastante demostrado en la literatura que, más que una encuesta, es mucho más útil hacer mediciones en redes sociales en países donde hay mucha penetración de redes sociales, como Chile. Nosotros, según Google, tenemos una mención muy alta, de un 70% de su plataforma. Por ejemplo, un modelo de machine learning –que nosotros no hacemos porque es muy costoso en tiempo– es tremendamente preciso, mucho más que una encuesta”.

Respecto a la posibilidad de que el modelo matemático elaborado por Espacio Político falle, Vergara no tendría complejos en reconocer el error: “Nosotros somos científicos, estamos constantemente expuestos al fracaso, no estamos prisioneros de la verdad, pero lo que pasa es que hemos sido muy precisos antes. Ahora que no se parezcan en nada a ninguna encuesta, ni de izquierda ni de derecha, ya nos tiene preocupados”.

Daoura es una empresa brasileña experta en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural, es decir, a través de machine learning (aprendizaje de máquinas) para entender el lenguaje humano y desde ahí extraer información de las redes sociales que obtengan insights que sean relevantes. Ellos utilizan una metodología basada en una teoría denominada “Social Sensing”, que refiere al monitoreo de la sensación del sentimiento social. Y generan un indicador que se llama “termómetro social”, a partir de esa información. Esta teoría explica que hay un actor importante que influencia a la comunidad, de alguna forma, entonces, con esta teoría puesta en el contexto social digital, aplican y proyectan escenarios futuros.

Según su informe elaborado el 14 de agosto pasado, ellos proyectaron que la opción Apruebo gana con 56%, con un 95 % de confianza y 2 puntos porcentuales de error. El monitoreo es 24/7, pero publican informes semanales. Básicamente de ahí se extrae una proyección, según el promedio de todos los días, y en este caso fueron 100 días o 15 semanas, desde el 1 de mayo hasta el 14 de agosto.

“Daoura empezó en 2017 y era una plataforma para entender qué hablaba la gente sobre una ciudad, esa información era entregada en principio a las municipalidades o para la gestión de demandas ciudadanas o detectar problemas de inseguridad, salud o educación. Eso fue al principio del proyecto, pero después de dos años nosotros empezamos a tener empresas también que tenían mucho interés en monitorear lo que la gente hablaba sobre productos, servicios o marcas y entender la tendencia social y las oportunidades de negocios”, detalla Daniel Merege, uno de los cofundadores de la empresa y que dirige la operación en Chile y Latinoamérica, Ingeniero informático y con estudios de emprendimiento y negocios en la Universidad de Stanford.

“Como método, la plataforma realiza la escucha social y nosotros configuramos palabras clave, que estén relacionadas con el plebiscito, por ejemplo, yo apruebo, yo rechazo, yo apruebo de salida, etc. Recolectamos todo eso en la base de datos, que almacena esa información y nuestra inteligencia artificial empieza a procesar texto a texto, extrayendo los insights y las  “informaciones contextuales”, como las  llamamos, es decir, el sentimiento, el engagement (alcance), la localización del texto y la emoción que la persona expresó en el texto, hay muchas habilidades cognitivas extraídas para que nosotros podamos generar los insights, para que nuestros científicos de datos entiendan lo que se está hablando, ese es nuestro principal objetivo”, explica Merege.

Para el plebiscito de entrada de 2020, Daoura proyectó que la opción Apruebo ganaría con aproximadamente el 75% de los votos, frente al 25% de la opción Rechazo. Tras el cómputo final de votos, llegó la confirmación: el 78,27% de los chilenos votó por la aprobación, frente al 21,73% que optó por rechazar, resultado de solo 3 puntos porcentuales de diferencia entre la realidad y la proyección de la inteligencia artificial.