La regresión multinivel con post-estratificación (MRP) suena impresionante—como algo a lo que asentirías en una conferencia académica sin entenderlo del todo. Es ese sofisticado marco estadístico que combina demografía de los votantes, datos regionales y respuestas de encuestas para predecir resultados electorales. La técnica tiene sus méritos, sin duda. Pero aquí está el asunto: de repente, todo el mundo se está lanzando a las encuestas basadas en MRP para pronosticar las próximas elecciones en el Reino Unido, tratando estos modelos como si fueran bolas de cristal.

¿Quizá deberíamos pisar un poco el freno? Los modelos estadísticos solo son tan buenos como sus supuestos, y cuando apilas múltiples capas de regresión con ajustes de post-estratificación, también apilas posibles puntos de fallo. Una muestra sesgada, un cambio demográfico que el modelo no tuvo en cuenta, y tus predicciones pueden variar enormemente. Ya lo hemos visto antes—elecciones estadounidenses de 2016, referéndum del Brexit—donde modelos sofisticados fracasaron porque la realidad no quiso ajustarse a sus parámetros.

La fe ciega en estos mecanismos de sondeo parece arriesgada. No digo que el MRP sea inútil, pero actualizar compulsivamente los agregadores de encuestas y apostar toda tu visión del mundo a promedios ponderados... Eso podría ser una receta para la decepción. A veces, la herramienta más sofisticada no puede captar el caos del comportamiento humano cuando la gente entra realmente en la cabina de votación.