Mentiras, mentiras electorales y los estadísticos de Trump

WASHINGTON, DC—Cuando el presidente norteamericano, Donald Trump, destituyó al director de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos -alegando falsamente que los datos económicos de la agencia “estaban MANIPULADOS” para hacerlo “quedar mal”-, al menos podíamos consolarnos con el hecho de que la labor de vital importancia de la agencia seguía intacta.

Lamentablemente, los ataques de Trump a la integridad de las estadísticas oficiales han continuado. El mes pasado, la Oficina del Censo de Estados Unidos publicó un informe oficial en el que afirma haber “determinado sin dificultad y con un alto grado de certeza” que, de los 160 millones de votantes en las elecciones presidenciales de 2020, más de 128 millones eran ciudadanos y más de 24.000 no lo eran. “Quedan por analizar más de 32 millones de registros de votantes”.

Este informe incumple claramente con los propios estándares de calidad, integridad y rendición de cuentas de la Oficina del Censo. Por ejemplo, no identifica a sus autores ni proporciona información de contacto relevante para los ciudadanos interesados en formular preguntas sobre el informe. Al examinar estas omisiones inusuales, NPR informa que “el análisis no fue realizado por funcionarios de carrera de la Oficina del Censo”, sino por personas vinculadas al America First Policy Institute, afín a Trump.

A esto se suma el hecho de que el tema del informe es descaradamente político. El voto ilegal es un tema que, anteriormente, la Oficina habría hecho todo lo posible por evitar, para no ser acusada de participar en política partidista. Ya no es así. El mismo día en que se publicó el informe, el propio Trump lo comentó en las redes sociales, destacando la cifra de 24.000 votos ilegales y afirmando que “la Oficina del Censo va a analizar los próximos 32.000.000 de votantes, y esta cifra se disparará. ¡YO GANÉ LAS ELECCIONES!”.

El análisis del informe cruza diversas bases de datos con el fin de determinar si todas las personas que votaron en las elecciones de 2020 eran ciudadanos. Una de ellas es una base de datos del sector privado que contiene registros de inscripción y participación electoral, que se utilizó en este caso para identificar a quienes votaron en los comicios. Posteriormente, los autores vincularon esta base de datos con bases de datos internas del gobierno para determinar la condición de ciudadanía de las personas que figuraban en los registros electorales del sector privado.

Este tipo de análisis plantea dificultades por varias razones. Las grandes bases de datos del sector privado, como las utilizadas por los autores del informe, suelen contener valores faltantes en variables clave (como el domicilio particular, la fecha de nacimiento y el nombre), que servirían para verificar que se está observando a la misma persona en múltiples fuentes de datos. Por lo general, un estudio que se basa en este tipo de vinculación de datos proporcionaría información exhaustiva, detallada y susceptible de evaluación sobre los desafíos a los que se enfrentaron los investigadores y la forma en que los superaron.

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Así es como se convence a estadísticos, economistas y demógrafos profesionales de que las conclusiones son creíbles. (De hecho, la oficina cuenta con requisitos de notificación al respecto que, al parecer, los autores de este informe han incumplido.)

En este caso, se debería haber prestado especial atención a lans posibles limitaciones y a la información faltante en los datos del sector privado sobre los votantes, así como a los métodos utilizados por los investigadores para vincular las diferentes fuentes de datos (sobre todo porque, al parecer, los datos del sector privado no incluyen los números de la Seguridad Social de los votantes). Según ese criterio, el informe resulta insuficiente debido, precisamente, a que solo tiene siete páginas.

Tampoco aborda los falsos positivos, es decir, cuando los investigadores identifican erróneamente un caso de una persona no ciudadana que ha emitido su voto. John Abowd, excientífico jefe de la Oficina del Censo, sostiene que, en el caso de los datos comerciales del tipo utilizado en este análisis, la tasa de coincidencias falsas es al menos siete veces mayor que la proporción de votantes que, según los autores del estudio, no son ciudadanos. Su conclusión es que “es mucho más probable que los supuestos ‘votantes no ciudadanos’ sean errores en los datos que votantes no ciudadanos reales”.

El informe adolece, por otra parte, de cierta falta de rigor. La afirmación de haber “determinado fácilmente y con un alto nivel de confianza” que 24.000 no ciudadanos votaron ilegalmente en las elecciones choca con el aparente desconocimiento de los autores respecto a las cuestiones estadísticas subyacentes que no han abordado.

O consideremos el lenguaje de la conclusión: “La base de datos de registros administrativos de la Oficina del Censo la hace especialmente capaz de recopilar y publicar estadísticas sobre delitos electorales y otras formas de fraude”. No, no es así. El fraude es una determinación jurídica que los datos de la oficina difícilmente podrían respaldar o refutar por sí solos.

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Por otra parte, publicar el informe dejando sin clasificar 32 millones de registros de votantes es, en sí mismo, una prueba de que el trabajo no alcanza el nivel de excelencia que han demostrado los análisis anteriores de la Oficina del Censo. (Ni siquiera tengo claro que 32 millones sea la cifra correcta. Según la Tabla A del informe, parece que los autores aún no han analizado 18,7 millones de registros, no 32 millones). Como señala Abowd: “Permitir que se publiquen tales disparates estadísticos en census.gov sin las habituales revisiones internas por pares y sin los detalles científicos necesarios para evaluar la calidad de los resultados es, en el mejor de los casos, irresponsable, pero lo más probable es que se trate de una mera manipulación partidista de la reputación de la Oficina del Censo en cuanto a la fiabilidad de sus productos estadísticos”.

Esa reputación es importante. La confianza en los datos oficiales del gobierno es uno de los pilares de la prosperidad estadounidense. Millones de empresas se basan en los datos oficiales para tomar infinidad de decisiones (como si operar o no en determinadas zonas del país o qué productos comercializar), al igual que los mercados financieros. Asimismo, son los datos oficiales los que ayudan a determinar el flujo de miles de millones de dólares de fondos federales entre los estados.

En un artículo reciente escrito en colaboración con Nicholas Bloom, Erica L. Groshen y Duncan Hobbs, estimo que la reducción marginal de la confianza en las estadísticas gubernamentales provocada por el despido, por parte de Trump, del director de la Oficina de Estadísticas Laborales aumentó la incertidumbre política y, por lo tanto, redujo la producción económica en unos 20.000 millones de dólares, o en 25 dólares por cada dólar gastado en el presupuesto de la agencia.

Lamentablemente, se avecinan más artimañas. El informe de la Oficina del Censo se describía a sí mismo como “un análisis preliminar», y Trump ya ha adelantado que habrá un informe de seguimiento. Antes de que eso ocurra, los autores del primer informe deberían salir del anonimato y someter su análisis al escrutinio de estadísticos, economistas y demógrafos profesionales. Ese tipo de examen riguroso es lo que les ha permitido a las agencias estadísticas de Estados Unidos forjarse la excelente reputación que Trump está destruyendo de manera temeraria -una reputación que constituye uno de los cimientos de la prosperidad estadounidense.

Michael R. Strain es director de Estudios de Política Económica del American Enterprise Institute, es autor, más recientemente, de The American Dream Is Not Dead (But Populism Could Kill It) (Templeton Press, 2020).

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