¿Los mapas electorales se basan en la geografía y no en la población engañosa?

Bueno, las elecciones son engañosas para empezar. 🙂

Para que la visualización tenga sentido, no solo debe mostrar el número actual por ubicación geográfica o por cada mil personas. También debería mostrar el resto de esta curva de oferta / demanda.

Incluso una simple cifra de dólar por voto sería suficiente.

Déjame explicarte con el ejemplo. Toma un estado de swing. La visualización no solo debe ser una imagen estática de A vs. B, sino una infografía que muestra:

  • ¿Es más barato convertir un voto más de B a A que convertir un voto más de A a B? En dólares simples lo haría. Esto muestra la tangente de la curva.
  • Si esa cifra en dólares es plausible, ¿qué pasa si en lugar de invertir $ X en un voto, invertimos 1,000,000 de veces $ X y vemos qué sucede? Esto muestra la forma de la curva.
  • ¿Qué pasa si en lugar de comprar votos por dólares arrojamos las decisiones reales que los votantes están esperando? Diga: “haga un compromiso para construir el muro de metal en lugar de arcilla, y es equivalente a invertir $ 100 millones en más votos”. Esto realiza el análisis de sensibilidad de la curva.

Como el sistema anterior es funcional, no hay necesidad de encuestas o especulaciones. Los candidatos simplemente dejarían sus recursos (creencias, habilidades y dólares de campaña), mirarían las listas y harían sacrificios uno tras otro, observando la dinámica en tiempo real, hasta que uno de ellos se declara derrotado.

La votación del día , celebrada al 100% de forma anónima, y ​​dejar bastante intriga hasta que se cuenten todos los votos está tan … desactualizada. En el siglo XXI podemos hacerlo mucho, mucho mejor.

Depende de qué pregunta estén respondiendo. Yo personalmente uso mapas de Choropleth si quiero mostrar valores relativos en lugar de valores absolutos. Por ejemplo, si los usaré para ingresos promedio por usuario pero no para ingresos totales por país. En el primero, comparo países por una escala normalizada para que la comparación tenga sentido y la visualización sea efectiva. En el segundo, los valores absolutos simplemente mostrarán una visión muy sesgada ya que los países de alta población mostrarán mayores ingresos … incluso si eso es irrelevante para decisiones grandes y potencialmente costosas, como las de marketing y diseño.

En el caso de los mapas electorales, el gran problema es que dependen de la fórmula que utilizan los países para determinar el ganador o los escaños del parlamento / senado / etc. Podemos tener un mapa que aparentemente muestre una victoria abrumadora cuando, de hecho, es muy frágil.

Hay algunos otros factores agregados a esto:

  1. A la gente le encantan las visualizaciones … desafortunadamente, la mayoría no sabe cómo interpretarlas e inferir ciegamente conclusiones.
  2. Las visualizaciones se utilizan para hacer un punto para fortalecer un sesgo de confirmación dado en lugar de informar a las personas. Esto es muy preocupante hoy dado que todos parecen tener una opinión sobre cosas de las que no saben nada y los anti-expertos y anti-ciencia parecen estar a la moda.
  3. Hay muchas personas construyendo visualizaciones que no tienen idea de lo que están haciendo. Creen que son su propia audiencia.
  4. Hay personas que saben lo que están haciendo y crean visualizaciones deliberadamente engañosas.

No hay nada engañoso con los mapas per se. Lo que está mal es cuando esos mapas cuentan la historia equivocada. Y sí, eso sucede con bastante frecuencia … especialmente en las elecciones y los medios, ¡pero oye! las elecciones y los medios confunden las visualizaciones todo el tiempo.

No son engañosos en sí mismos, pero transmiten información diferente. De esta manera, se pueden usar para engañar.

Tome la imagen del enlace de arriba:

El mapa de la izquierda es bueno para ilustrar qué áreas del país parecen favorecer a un candidato sobre el otro. Es útil si uno quiere hacer declaraciones como “Bueno, parece que Trump está recibiendo mucho apoyo del Sur, las Grandes Llanuras y la Montaña Oeste”. Lo que no hace es proporcionar una buena indicación de cómo se traduce eso en votos electorales en bruto, sin saber qué estados tienen más votos.

El mapa de la derecha hace un buen trabajo al ilustrar cuánto apoyo tiene un candidato sobre el otro en términos de votos electorales, pero es menos útil para hablar sobre el área. Es útil si quiere decir “Bueno, parece que la mayoría de los votos son más seguros para Clinton”. Sin embargo, hace que sea más difícil hacer declaraciones sobre qué regiones prefieren qué candidato, sin algún conocimiento de las verdaderas formas de los estados en cuestión.

El primer mapa solo es engañoso si alguien intenta usarlo para reforzar una discusión sobre la mitad de las personas que apoyan a Trump.

Todos los datos son potencialmente engañosos. ¿Pero son los datos, la persona que los presenta o la persona que los malinterpreta, la culpa? Advertencia emptor.

Un mapa electoral es, por su propia naturaleza, una aproximación. No puede dividir edificios por la mitad, necesariamente incluirá áreas con poca o ninguna gente y no puede juzgar si las personas tienen edad para votar o no.

Esta aproximación puede hacerse deliberadamente, pero esto no significa que se hayan propuesto engañar. Puede ser crear líneas divisorias obvias entre, por ejemplo, regiones de votación. Puede ser que los colores sean similares. Incluso puede ser que su visión difiera de la de ellos; lo que ven como claramente diferenciado puede no serlo para usted.

Lo que parece estar en la raíz aquí son sus propias preconcepciones. Si fue hecho por “su lado”, acepta las aproximaciones. Sin embargo, si fue por personas a las que se opone, es “vergonzoso”, deliberadamente engañoso “y no debería permitirse.

Son sus prejuicios cognitivos los culpables.

Todos los mapas electorales son engañosos, y ninguno de ellos es engañoso. Todos muestran algo diferente