CENSUS-26 · CÓMO FUNCIONA
El modelo lee 22 números sobre quién vive en cada distrito, aprende de elecciones pasadas a la Cámara cómo se traducen en votos y añade un ambiente nacional sacado de la historia. Aquí está cada pieza, y una versión con la que puedes jugar.
01 Qué ve
De cada distrito, el modelo lee la American Community Survey: estudios, raza y origen, edad, matrimonio, renta, valor de la vivienda, cómo va la gente al trabajo, qué densidad tiene el lugar. Con los resultados de la Cámara de 2012 a 2024 aprende cómo se traducen esos números en votos, y después predice cada distrito solo a partir de su perfil.
La señal más fuerte es el porcentaje de adultos blancos sin estudios universitarios: cuantos más, más republicano es el distrito. Le sigue el matrimonio, y después cuánta gente va en transporte público, un indicador de lo urbano que es el lugar. La renta por sí sola apenas importa una vez conocidas esas.
Elige una variable: cada punto es un distrito, colocado según ese dato del censo y según cómo votó a la Cámara en 2024.
02 Distritos gemelos
La apuesta del modelo es que lugares con el mismo perfil censal votan igual, estén donde estén. Estas parejas de distritos, de estados y regiones distintos, tienen perfiles casi idénticos.
A cientos de kilómetros, en estados distintos y con candidatos distintos: el perfil censal por sí solo dice cómo votan.
| Adultos blancos sin carrera | 63,5 % | 63,0 % |
|---|---|---|
| Grado universitario o superior | 28,2 % | 30,0 % |
| Adultos casados | 49,6 % | 50,7 % |
| Hispanos | 3,5 % | 2,9 % |
| Negros | 5,1 % | 4,1 % |
| Edad mediana | 43,0 años | 42,9 años |
| Habitantes por milla cuadrada | 323 | 199 |
| Adultos blancos sin carrera | 66,9 % | 66,4 % |
|---|---|---|
| Grado universitario o superior | 23,6 % | 25,9 % |
| Adultos casados | 51,4 % | 51,5 % |
| Hispanos | 5,5 % | 4,3 % |
| Negros | 3,8 % | 2,4 % |
| Edad mediana | 42,3 años | 42,4 años |
| Habitantes por milla cuadrada | 148 | 109 |
| Adultos blancos sin carrera | 39,3 % | 37,7 % |
|---|---|---|
| Grado universitario o superior | 36,0 % | 34,4 % |
| Adultos casados | 43,8 % | 43,6 % |
| Hispanos | 8,8 % | 11,8 % |
| Negros | 21,2 % | 21,8 % |
| Edad mediana | 38,1 años | 36,8 años |
| Habitantes por milla cuadrada | 2432 | 1829 |
Las excepciones: el perfil coincide, pero el voto no. Historia local, un candidato o un partido estatal que el censo no puede ver.
| Adultos blancos sin carrera | 62,1 % | 65,2 % |
|---|---|---|
| Grado universitario o superior | 26,8 % | 28,5 % |
| Adultos casados | 51,5 % | 49,9 % |
| Hispanos | 10,4 % | 3,6 % |
| Negros | 1,9 % | 1,1 % |
| Edad mediana | 38,6 años | 39,5 años |
| Habitantes por milla cuadrada | 37 | 66 |
| Adultos blancos sin carrera | 44,4 % | 45,5 % |
|---|---|---|
| Grado universitario o superior | 36,4 % | 32,8 % |
| Adultos casados | 51,2 % | 52,1 % |
| Hispanos | 11,6 % | 11,8 % |
| Negros | 11,6 % | 15,2 % |
| Edad mediana | 40,2 años | 40,4 años |
| Habitantes por milla cuadrada | 211 | 409 |
03 Juega a ser el modelo
Mueve los deslizadores y el censo te dice cómo votaría tu distrito imaginario. Empieza por uno real y cámbialo: más universitarios, menos matrimonios, una ciudad más densa, otra región.
El censo diría
R+40,2Seguro republicanoVA-09 votó en realidad R+45,3 en 2024, un año en que el país votó R+2,9.
Punto de partida: ambiente nacional R+2,9, región R+9,0.
Una versión simplificada y lineal del modelo, con ocho variables. Falla los distritos de 2024 por 14,3 puntos de media; el modelo completo, por 9,6.
04 El ambiente nacional
La demografía dice hacia dónde se inclina cada distrito, no lo grande que es la ola. Sin encuestas, el ambiente nacional sale solo de la historia: se parte del voto popular a la Cámara de 2024 y se aplica el castigo medio al partido del presidente en las elecciones de mitad de mandato. Ese castigo ha ido desde una pequeña ganancia hasta una pérdida de 17 puntos, así que la incertidumbre es amplia a propósito.
05 El motor
Dos modelos, una fórmula, 20.000 elecciones simuladas.
El margen de cada distrito es el voto nacional a la Cámara más un término estructural aprendido de su perfil censal y su región. Ese término promedia dos modelos: árboles de gradient boosting, y una regresión ridge cuyo residuo pasa a un segundo conjunto de árboles. 20.000 simulaciones sortean un error nacional común a todos los escaños y un error independiente por distrito.
El margen de un estado es la media de los márgenes del censo de sus distritos; los estados con un solo distrito son ese distrito. Se probó a ponderar los distritos por voto emitido y empató con los pesos iguales. El error por estado se mide en todas las carreras al Senado con duelo D–R desde 2014, y el error nacional es el mismo que el de la Cámara.