La IA ofrece una nueva perspectiva en el análisis electoral gracias a su capacidad para analizar y aprender de grandes volúmenes de datos.
En la era digital en constante evolución, la inteligencia artificial (IA) se ha establecido como un recurso indispensable, revolucionando la forma en que predecimos los resultados electorales. Este año, la IA ha demostrado su potencial y precisión al prever con notable exactitud el resultado de las elecciones de 2024 en la República Dominicana. Según los datos más recientes, la IA ha pronosticado que Luis Abinader, actual presidente de la República Dominicana, se encamina hacia la victoria, obteniendo un 54.3% de los votos. Este pronóstico, basado en un análisis detallado y exhaustivo de múltiples fuentes de datos basados en IA, resalta la capacidad de esta tecnología para procesar y aprender de grandes volúmenes de información, proporcionando una visión más precisa y detallada de las tendencias electorales.
Aunque las encuestas tradicionales son útiles, pueden no captar toda la información esencial sobre las tendencias de voto. En contraposición, la IA, con su capacidad para analizar enormes conjuntos de información, puede proporcionar una visión más precisa y detallada.
Existen varios ejemplos notables que ilustran el poder de la IA en la predicción de resultados electorales en los últimos años. Por ejemplo, podemos citar las elecciones presidenciales de Estados Unidos del año 2016. Un sistema de IA llamado MogIA, desarrollado por la empresa india Genic.ai, predijo correctamente la victoria de Donald Trump, cuando pocos pensaban que podría ser así, incluyendo encuestas tradicionales y de renombre en Estados Unidos. Este sistema analizó 20 millones de puntos de datos de plataformas públicas como Google, Facebook, Twitter y YouTube en los Estados Unidos, basándose en el nivel de participación del público con los candidatos en las redes sociales y en Internet en general.
En las elecciones presidenciales de Francia de 2017, la IA de la firma de inversión de Singapur, Leonie Hill Capital, predijo que Marine Le Pen llegaría a la segunda vuelta de las elecciones presidenciales.
En las elecciones federales de Australia de 2019, el profesor Bela Stantic, director del laboratorio de Big Data y Smart Analytics de la Universidad Griffith, utilizó la IA para predecir que Scott Morrison ganaría las elecciones. Analizó 2 millones de comentarios en las redes sociales relacionados con las elecciones y llegó a esta conclusión.
Asimismo, en las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020, Hernan Makse, un físico estadístico de la City University of New York, utilizó la IA para predecir los resultados. Su laboratorio utilizó el tráfico de las redes sociales, principalmente Twitter, para entrenar a la IA y predecir el resultado de las elecciones.
Mientras que un reciente de la Brigham Young University, ha demostrado que los algoritmos de IA, como ChatGPT, pueden entender y responder a preguntas complejas de la misma manera que los humanos. Este descubrimiento abre la posibilidad de utilizar la IA para reemplazar a los encuestados humanos en las encuestas de intención de voto. En el estudio, los investigadores crearon «personajes artificiales» con características específicas y luego probaron si estos personajes votarían de la misma manera que los humanos en las elecciones presidenciales de EE.UU. de 2012, 2016 y 2020. Los resultados mostraron una alta correlación entre los votos de la IA y los humanos.
De igual manera, un artículo de Towards AI titulado “Can AI Predict the 2020 Election?» Se discute cómo la IA puede analizar datos de elecciones pasadas para encontrar patrones y tendencias que pueden ser útiles para predecir futuras elecciones.
Podríamos mencionar otros ejemplos respaldados científicamente, pero este artículo se volvería un poco más extenso y no es nuestra intención. Sin embargo, estos ejemplos certifican que la IA ha demostrado ser una herramienta valiosa en la predicción de resultados electorales.
En la República Dominicana, las últimas encuestas de empresas de renombre como Gallup, Mark Penn, ABC Marketing, Markestrategia, entre otras, apuntan a una victoria de Luis Abinader en las elecciones de 2024 con un promedio del 53.2% de los votos. Sin embargo, los ejercicios que hemos realizado con nuestras herramientas de IA, como citamos en las primeras líneas de este artículo, predicen que ganaría la presidencia de la república con un 54.3% si las elecciones fueran esta última semana de mayo de 2023. En cuanto a los otros dos candidatos a la presidencia de mayor relevancia, nos referimos a Leonel Fernández por el partido la Fuerza del Pueblo (FUPU), el cual obtendría un 28.12% y Abel Martínez del Partido de la Liberación Dominicana (PLD), con un 15.6%. Estos porcentajes, obtenidos a través de la IA, sugieren que, aunque los candidatos de la FUPU y el PLD tienen una cantidad de seguidores importantes, no tienen suficiente apoyo del electorado para superar a Luis Abinader en las elecciones de 2024, lo que definitivamente permitiría al presidente Luis Abinader continuar con una segunda gestión de gobierno. Es importante resaltar que estos datos podrían cambiar significativamente luego de que Abinader anuncie su reelección presidencial, lo cual nos indican nuestros sistemas de IA, que podría aumentar entre un 7% y un 10% en la preferencia de los dominicanos.
Aunque la IA está demostrando ser una herramienta poderosa para mejorar nuestra comprensión de las tendencias electorales y aumentar la precisión en la predicción de resultados, es crucial reconocer que no debe reemplazar por completo la necesidad de encuestar a personas reales. La IA ofrece una nueva perspectiva en el análisis electoral gracias a su capacidad para analizar y aprender de grandes volúmenes de datos. No obstante, es fundamental recordar que las predicciones de la IA no son infalibles y deben ser utilizadas en conjunto con los métodos tradicionales de análisis y predicción. Al combinar la inteligencia artificial con la opinión y la experiencia humana, podemos obtener una visión más completa y precisa de las elecciones. La IA se presenta como una herramienta complementaria valiosa que puede ayudarnos a tomar decisiones informadas y a comprender mejor el panorama electoral en constante evolución.
Fuentes web:
- «Open Model Project» – Un proyecto que busca crear modelos de predicción de elecciones abiertas y transparentes. Open Model Project: https://www.openmodelproject.org
- «FiveThirtyEight» – Un sitio web que se especializa en análisis estadístico y utiliza modelos de predicción para las elecciones. FiveThirtyEight: https://fivethirtyeight.com/
- «Can AI predict the 2020 election?» – Un artículo que discute cómo la IA puede analizar datos de elecciones pasadas para encontrar patrones y tendencias que pueden ser útiles para predecir futuras elecciones. Towards AI: https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/can-ai-predict-the-2020-election
- «US election 2020: Can AI predict who will win?» – Un artículo que discute el uso de la IA en la predicción de las elecciones de 2020 en los Estados Unidos. The Independent:
Fuentes bibliográficas:
- «Predicting Propensity to Vote with Machine Learning» – Un estudio que demuestra que el aprendizaje automático permite inferir la propensión de un individuo a votar a partir de sus acciones y atributos pasados. https://arxiv.org/abs/2102.01535
- «Accurate Prediction of Electoral Outcomes» – Un estudio que presenta métodos novedosos para predecir el resultado de grandes elecciones. https://arxiv.org/abs/1704.02664
- «Novelty Detection for Election Fraud: A Case Study with Agent-Based Simulation Data» – Un estudio que propone un modelo de simulación de elecciones robusto y un algoritmo de detección de anomalías electorales desarrollado de forma independiente. https://arxiv.org/abs/2211.16023
