No me cabe la menor duda de que las elecciones de este año son extraordinarias. No sólo por la situación pandémica que estamos viviendo a nivel particular, sino también por los retos, desafíos y oportunidades que ha presentado la COVID-19 para los candidatos presidenciales.
Durante los últimos años, el PLD ha podido mantener firme su base de votantes. Esto ha cambiado durante estos últimos meses, ya que una considerable parte de la misma se ha visto erosionada como resultado de escándalos de corrupción e impunidad. Por otro lado, el PRM alega ser una mejor alternativa al partido oficialista, pero los escándalos sobre narcotráfico y la falta de tracción en los sectores populares del país pueden presentar serios problemas para obtener la victoria.

En un intento más de extraer información útil sobre los tantos ruidos que rodean esta campaña electoral (penco/abi bots, campañas sucias, alta variación en las encuestas electorales, etc.), hemos desarrollado en Pascal Analytics el modelo Bayesiano de Proyección de Elecciones Presidenciales, BAPRE-P, para las elecciones presidenciales 2020.
El objetivo del modelo BAPRE-P es proyectar la distribución de la proporción de votos para cada partido. Con esta distribución se pueden computar informaciones como la ventaja que tiene un partido sobre otro, la probabilidad de que ningún partido obtenga mayoría absoluta (segunda ronda) o la probabilidad de que un partido gane en primera ronda. Este modelo toma como insumo principal distintas encuestas a la población sobre su intención de voto y los resultados pasados de elecciones, en adición a otros indicadores geográficos, demográficos y económicos.
Veamos sus resultados.
Al 30 de junio del 2020, el modelo BAPRE-P proyecta que la probabilidad de que el PLD obtenga más votos que el PRM es de 20.9%, mientras que la probabilidad de que el PRM obtenga más votos que el PLD es de 79.1%.
Probabilidad de que: | prob. |
votos del PRM > votos del PLD | 79.1% |
votos del PLD > votos del PRM | 20.9% |
PRM gane en 1ra ronda (>50% de los votos) | 40.5% |
PLD gane en 1ra ronda (>50% de los votos) | 3.7% |
haya una segunda ronda | 55.8% |
Adicionalmente, el modelo BAPRE-P proyecta que la probabilidad de una segunda ronda se sitúa en un 55.8%, ya que la probabilidad de que el PLD gane en primera ronda es de 3.7% y para el PRM de 40.5%.
Partido | promedio | Int. de Credibilidad (90%) |
PLD | 40.9% | (32.7%, 49.3%) |
PRM | 48.8% | (40.4%, 57.2%) |
FP | 8.5% | (4.3%, 13.6%) |
Por otro lado, la media del modelo BAPRE-P proyecta que el PLD obtendrá un 40.9% de los votos, el PRM un 48.8% de los votos, y FP un 8.5%. El modelo también sugiere que, con un 90% de seguridad, la proporción de votos recibidos por estos partidos se encontrarán dentro del intervalo de credibilidad en la tabla superior.
En resumen, las proyecciones de Pascal Analytics apuntan a un escenario electoral en el que el PRM se encuentra en promedio alrededor de 8 puntos porcentuales por encima del PLD. Una victoria en primera vuelta para el principal partido opositor es posible pero no garantizada, y la misma se vería en peligro si el PLD y la FP deciden reunir fuerzas.
La incertidumbre que rodea estas elecciones es alta, y la COVID-19 sólo agrega una dimensión de incertidumbre más. Al final, sólo los votantes el cinco de julio determinarán quién será el quincuagésimo cuarto presidente de la República Dominicana, pero si muchos deciden quedarse en casa por miedo al coronavirus (algo debatible pero razonable), cualquier cosa puede pasar. Esperemos que lo que pase sea la mejor opción para nuestro país.