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Sobre el modelo de ‘masa crítica’ aplicado a Podemos

Santiago L. Ipiña Publicada 24/10/2015 a las 06:00 Actualizada 30/10/2015 a las 16:20    
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Modelo 'masa crítica'

Modelo 'masa crítica'

Ignacio Sánchez-Cuenca, en su artículo La masa crítica de Podemos, ofrece al lector de infoLibre una explicación al auge y caída del apoyo que Podemos recibe. La exposición del autor puede ser dividida en dos partes. De un lado, razona que dicho fenómeno pudiera ser comprendido teniendo en cuenta consideraciones sociales, como la percepción por parte del votante de la situación económica o como la influencia sobre dicho votante de supuestos escándalos financieros de dos integrantes de la formación política. De otro lado, a la vista de que al autor no le satisfacen completamente estas consideraciones sociales, recurre al modelo masa crítica, formulado y difundido en la década de los 70 del siglo pasado por T. Schelling y M. Granovetter, para así explicar más adecuadamente el ya citado fenómeno referido a Podemos.

El artículo que amablemente el lector está leyendo no intenta ofrecer una explicación alternativa. Se limita a dar una sucinta opinión sobre las consideraciones sociales que Sánchez-Cuenca expone y, también, una menos sucinta respuesta a la interpretación que este autor ha dado a sus lectores –entre los que me encuentro– sobre el modelo masa crítica, interpretación que constituye el núcleo de su argumento sobre el auge y caída de Podemos.

No parece haber otras razones que las obvias para concluir que Podemos se diferencia del resto de partidos (considerando PP, PSOE e IU) por ser una formación nueva. Es decir, el impacto que sobre el auge-caída de Podemos puedan haber tenido la recuperación económica (suponiendo ésta cierta) y los casos de irregularidades financieras en Podemos (suponiendo también éstos ciertos), es irrelevante o poco diferenciador, como también Sánchez-Cuenca admite.

Según este articulista, la característica discriminante de Podemos consistente en ser un partido joven le hace muy sensible a los climas de opinión y a las expectativas que crea. De aquí que, dada dicha sensibilidad, encuentre en el modelo masa crítica una explicación plausible al fenómeno que estudia. Este tipo de modelo se basa, y de ahí su nombre, en la experiencia observada en física nuclear según la cual una vez se alcanza una determinada cantidad de masa se inicia una reacción en cadena. A dicha masa se le denomina crítica o, también, el umbral que desencadena que un cierto fenómeno se expanda para ser autosostenible y crezca posteriormente. Que dicho modelo pueda resolver problemas sociológicos, sin embargo, no siempre está claro (véase, por ejemplo, Studlar y McAllister, 2002).

La representación gráfica que encabeza este  artículo es una imagen, algo exagerada con fines ilustrativos. Observamos que cuando se alcanza un determinado valor crítico o umbral en el eje horizontal –señalado con una flecha en la curva sigmoidea– las variaciones que en este eje generaban un cambio pequeño en el eje vertical, repentinamente producen cambios de una magnitud bastante mayor en este último eje. Una forma de comprender esta conducta es la siguiente. Antes de la curvatura A puede verse que en la región E1, el intervalo e1h se proyecta en e1v, otro intervalo bastante menor (obsérvese que sucede lo mismo en la región E2); sin embargo, después de la curvatura A y hasta la curvatura B (región I del gráfico), el intervalo ih se proyecta en iv, bastante mayor que ih. Se puede decir que estamos hablando de dos regiones estables (E1 y E2) y una inestable (I) si por estabilidad se entiende mantenerse aproximadamente inalterable (eje vertical) a pesar de sufrir cambios importantes (eje horizontal).

La figura que Sánchez-Cuenca ofrece es una representación del modelo masa crítica cuando se consideran porcentajes de voto esperados (que deberían denominarse estimados, como luego veremos) en el eje horizontal, y porcentaje de voto real en el eje vertical. Dada la escala de los ejes que el autor presenta, estaríamos hablando de probabilidades (valores en el intervalo [0, 1]) en vez de porcentajes (valores en el intervalo [0, 100]) pero, a efectos interpretativos, el cambio de escala no constituye un problema pues podemos decir que cuando la probabilidad de un evento es, por ejemplo 0.25, dicho evento se presenta el 25% de las ocasiones.

De otro lado, hablar de porcentajes (probabilidades) estimados o reales de voto significa considerar una situación inferencial. En otras palabras, tenemos una población de individuos de los que nos interesa una característica específica (aquí, voto a Podemos) y queremos conocer, antes del día de las elecciones, el porcentaje de voto que irá a Podemos el día asignado para votar. Con esta finalidad, obtenemos una muestra representativa de individuos a los que preguntamos si votarán a Podemos, de forma que calculamos, en esa muestra, el porcentaje de votos a esta formación. Se dice que entonces hemos estimado el porcentaje (real) de votos que irá a Podemos el día de las elecciones.

Así, en la figura ofrecida por el autor del artículo que origina estos comentarios vemos una función en forma de S que relaciona porcentaje estimado y real, advirtiéndose que las estimaciones sobrevaloran el valor real a la izquierda de aproximadamente 0.5, y lo infravaloran a su derecha. Conviene resaltar que en dicha figura se observan dos anomalías. La primera, que la longitud del eje vertical no es la misma que la del eje horizontal cuando el caso es que ambos describen porcentajes que van de 0 a 100; la segunda, que los valores 0.4 y 0.5 en el eje horizontal no están separados como el resto de valores sino que están más próximos. Ambas irregularidades son importantes porque pueden implicar que la interpretación a derivar de la figura sea errónea.

Así, ¿dónde situar en la gráfica mostrada el punto crítico del modelo? Suponiendo que la representación es correcta, el valor 25% de voto estimado se sitúa en las inmediaciones de la frontera entre región estable izquierda e inestable central. Lo que puede deducirse proyectando diversos valores de porcentaje estimado y analizando los intervalos resultantes en los ejes representados; es decir, si un intervalo en el eje horizontal de longitud m1 se proyecta en otro intervalo en el eje vertical de longitud m2, y m1 es apreciablemente menor que m2, entonces estamos considerando una región inestable; en caso contrario la región es estable, o si la diferencia entre ambas longitudes no es importante, en la frontera entre región estable-inestable.

Si el 25% del voto estimado está en dicha frontera, el argumento derivado por Sánchez-Cuenca queda invalidado pues pequeñas perturbaciones en el eje horizontal no generarán cambios relevantes en el eje vertical. Al contrario, al estar este valor 25% entre la región estable izquierda y la inestable central, pequeños cambios a la baja en el porcentaje estimado –lo que nos sitúa en la región estable izquierda– producen cambios iguales o más pequeños en el porcentaje de voto real. De aquí, que una afirmación como “[… ] disparando un proceso bajista que no parece haberse detenido aún”, esté fuera de lugar si el articulista desea que el lector piense que nos movemos en una región inestable en donde se producen cambios notables a la baja en el porcentaje real de voto.

Desde luego, en ningún caso este modelo posibilita realizar, o permite deducir, afirmaciones como “[…] en estos momentos las expectativas de Podemos son negativas, indicando que el partido va a ir a menos. Algo así no hay quien lo frene”.

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Referencias:

D. T. Studlar & I. McAllister (2002). Does a critical mass exist? A comparative analysis of women's legislative representation since 1950. European Journal of Political Research, 41 (2).
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Santiago L. Ipiña es socio de infoLibre




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