En la mayoría de los estados, los mapas de los distritos -que definen dónde termina la circunscripción de un representante y dónde empieza la de otro- son dibujados por los legisladores del estado. Hacer que los políticos definan sus propios distritos no ha ido del todo bien – y dos casos que implican gerrymandering político, o el trazado de distritos (especialmente de forma extraña) para favorecer a un partido sobre otro, están ahora ante el Tribunal Supremo de Estados Unidos.
Pero si el gerrymandering es una mala forma de trazar los distritos, ¿qué pasa cuando se intentan otras formas? En FiveThirtyEight, hemos estado explorando esta y otras preguntas en «El Proyecto Gerrymandering»
Como parte de este proyecto, nos propusimos determinar cómo podrían ser los distritos para la Cámara de Representantes de Estados Unidos si se dibujaran con diferentes objetivos en mente. Hicimos el dibujo nosotros mismos… 258 mapas estatales del Congreso, o 2.568 distritos, esbozados en el transcurso de meses, con la ayuda indispensable de la herramienta gratuita de redistribución de distritos en línea de un desarrollador.
Examinamos siete formas diferentes de trazar los distritos del Congreso para todo el país, desde los más justos hasta los más gravemente manipulados. Vea cómo cambia la composición de la Cámara de Representantes de EE.UU. con cada mapa»
Ningún mapa puede cumplir con todos los criterios que analizamos: elecciones más competitivas o distritos de aspecto más «normal», por ejemplo. Dependiendo del resultado deseado, cada uno de los diferentes mapas podría representar la forma «correcta» de trazar los límites de los distritos del Congreso. Si aún no ha explorado los mapas de nuestro Atlas de Redistribución de Distritos, esperamos que lo haga ahora. A continuación te contamos cómo hemos elaborado y analizado todos ellos.
Ocho formas de trazar un distrito
Nuestro atlas incluye ocho mapas del Congreso diferentes de todo el país. Cada uno de esos ocho mapas se compone de un conjunto distinto de 43 mapas estatales (siete estados no pueden ser redistribuidos porque sólo tienen un distrito del Congreso que abarca todo el estado). El primer conjunto de mapas es:
- Los actuales límites del Congreso
Hicimos cada uno de los otros siete con un objetivo diferente:
2. Arreglar los distritos para favorecer a los republicanos
3. Arreglar los distritos para favorecer a los demócratas
4. Hacer coincidir el reparto partidista de los escaños con el electorado
5. Promover elecciones altamente competitivas
6. Maximizar el número de distritos con mayoría de minorías
7. Hacer que las formas de los distritos sean compactas (usando un algoritmo)
8. Hacer que los distritos sean compactos siguiendo las fronteras de los condados
Dibujamos seis de estos conjuntos a mano -los números 2 a 6 y el número 8- usando una herramienta llamada Dave’s Redistricting App (más sobre esto más adelante). Los distritos del nº 7 fueron diseñados por un ingeniero de software llamado Brian Olson.
Todos los mapas dibujados a mano siguen dos reglas simples: Cada distrito debe ser contiguo, lo que significa que todas las partes del distrito se tocan entre sí, por agua o por tierra. Y cada distrito debe estar a menos de 1.000 residentes de la población «ideal» del estado -la población total en 2010 dividida por el número de distritos- para satisfacer el requisito legal de que los distritos tengan la misma población.
Antes de entrar en los detalles de cada tipo de mapa, aquí hay algunas directrices más generales que seguimos, tanto para la elaboración de los mapas como para el análisis. Al considerar el partidismo -algunos mapas se trazaron con objetivos partidistas específicos, y calculamos el partidismo de cada distrito en cada mapa- utilizamos el Índice de Votantes Partidarios del Cook Political Report. El PVI mide cuánto más demócrata o republicano votó un distrito en relación con el resultado nacional en un promedio de las dos últimas elecciones presidenciales. Clasificamos el partidismo en tres «cubos»:
- Distritos generalmente demócratas (aquellos con una puntuación estimada de PVI de D+5 o superior – en otras palabras, al menos 5 puntos porcentuales más demócratas que la nación)
- Distritos competitivos (aquellos con una puntuación estimada de IVP entre D+5 y R+5)
- Distritos generalmente republicanos (aquellos con una puntuación estimada de IVP de R+5 o superior)
- Mayoría blanca no hispana
- Mayoría afroamericana
- Mayoría hispana/latina
- Mayoría asiática/isleña del Pacífico
- Coalición, o mayoría-no-blanca (sin un solo grupo mayoritario)
Pero no nos detuvimos ahí. También utilizamos los resultados del Congreso de 2006 a 2016 para calcular la frecuencia con la que un demócrata o un republicano gana un distrito con un PVI determinado. En efecto, tradujimos el PVI en la posibilidad de que cualquiera de los partidos gane el escaño en cuestión (más sobre esto a continuación).
Al considerar la raza, utilizamos los datos de la población en edad de votar del censo de 2010. Muchos tribunales han considerado la población en edad de votar de los ciudadanos como un estándar legal para evaluar los distritos. Sin embargo, el censo decenal no informa sobre el estatus de ciudadanía, y consideramos que la población en edad de votar es la mejor métrica disponible para nuestros propósitos. Clasificamos los distritos en cinco grupos raciales:
Dibujamos todos nuestros siete mapas, excepto dos, para cumplir con la Ley de Derecho al Voto, preservando la condición de minoría mayoritaria (aunque no necesariamente los límites exactos) de los 50 distritos actuales en los que un grupo minoritario constituye la mayoría de la población en edad de votar. Sin embargo, nuestros dos mapas «compactos» (el que sigue las fronteras actuales de los condados y el dibujado algorítmicamente) hacen caso omiso de la Ley del Derecho al Voto para demostrar cómo podrían ser los distritos si se dibujaran para maximizar la compacidad sin tener en cuenta la raza ni los partidos.
En algunos casos, un solo mapa cumplía más de un objetivo. Por ejemplo, el mapa del gerrymander republicano de California también se ajusta a nuestros criterios para un mapa proporcionalmente partidista, por lo que son iguales. Algunos mapas no eran posibles debido a las realidades políticas o raciales, por ejemplo, un mapa con mayoría de minorías en New Hampshire o un gerrymander republicano en Hawai. En esos pocos casos, dibujamos un mapa que se acercó lo más posible al objetivo del enfoque.
Aquí hay un poco más de detalle sobre cada mapa:
1. Distritos actuales
Estos son los distritos del Congreso actualmente vigentes para las elecciones de 2018. Las probabilidades que aparecen en este mapa no reflejan las predicciones para las elecciones de 2018 específicamente, sino que son la frecuencia con la que esperaríamos que cada partido ganara el escaño a largo plazo basándonos en su PVI de Cook a través de una variedad de condiciones políticas.
2. Gerrymander republicano
Este mapa busca maximizar el número de distritos generalmente republicanos -aquellos con un PVI de Cook de R+5 o mayor (que hemos encontrado que corresponde a al menos un 82 por ciento de probabilidad de victoria republicana). En los casos en los que no es posible contar con distritos fuertemente republicanos, este mapa busca maximizar el número de distritos competitivos (PVI de Cook entre D+5 y R+5). Piensa en estos mapas como gerrymanders republicanos extremos – un punto de referencia para saber hasta dónde se podría empujar el Congreso hacia la derecha.
3. Gerrymander demócrata
Este mapa busca maximizar el número de distritos fuertemente demócratas (Cook PVI de D+5 o mayor). En los casos en los que no es posible crear distritos fuertemente demócratas adicionales, este mapa busca maximizar el número de distritos competitivos (PVI de Cook entre D+5 y R+5). Piensa en estos mapas como gerrymanders demócratas extremos – un punto de referencia para saber hasta dónde se podría empujar el Congreso hacia la izquierda.
4. Proporcionalmente partidista
Este mapa busca dibujar distritos que favorezcan a cada partido en proporción a la inclinación política general de cada estado. Por ejemplo, si un estado tiene 10 distritos y los republicanos ganaron una media del 70 por ciento de los votos de sus principales partidos en las dos últimas elecciones presidenciales, dibujamos siete distritos para favorecer a los republicanos y tres para favorecer a los demócratas.
5. Altamente competitivo
Este mapa busca maximizar el número de distritos altamente competitivos -aquellos con un PVI de Cook entre D+5 y R+5. En términos de probabilidades, esto significa que ambos partidos tienen al menos un 18 por ciento de posibilidades de ganar estos escaños.
6. Minoría mayoritaria
Este mapa busca maximizar el número de distritos donde los miembros de un solo grupo minoritario constituyen la mayoría de la población en edad de votar. Debido a las bajas tasas de ciudadanía entre los latinos, el mapa se esfuerza por crear distritos con un 60% de hispanos/latinos siempre que sea posible. En los casos en los que no es posible crear distritos con mayoría de población, el mapa trata de maximizar los distritos de «coalición» en los que ningún grupo racial constituye una mayoría.
7. Compacto (algoritmo)
Este mapa se basa en el algoritmo informático de Olson, que trata de minimizar la distancia media entre cada elector y el centro geográfico de su distrito. Es el único conjunto de mapas estatales (aparte de los actuales límites del Congreso) que no hemos dibujado a mano. Se basa en las manzanas del censo y no tiene en cuenta la raza, el partido ni los límites jurisdiccionales de orden superior, como las ciudades y los condados. No hace ningún intento de adherirse a la Ley del Derecho al Voto.
8. Compacto (fronteras)
Este mapa ciego a la raza y a los partidos busca maximizar la compacidad utilizando los condados como bloques de construcción al trazar los distritos. El mapa divide los condados sólo las veces necesarias para crear distritos igualmente poblados, y cuando es posible, se mantienen distritos enteros dentro de los condados, áreas metropolitanas y regiones. Cuando se dividen los condados, el mapa trata de minimizar las divisiones de las subdivisiones del condado, como las ciudades y los municipios. No hace ningún intento de adherirse a la Ley de Derecho al Voto.
Cómo dibujamos todos esos distritos
Entre junio de 2017 y enero de 2018, dibujamos 258 mapas del Congreso para este proyecto utilizando Dave’s Redistricting App, una aplicación gratuita de redistritación basada en la web y creada por el ingeniero de software Dave Bradlee. Bradlee, que lanzó la aplicación en 2009, hizo posible este proyecto ayudándonos a actualizar su aplicación con los resultados de las elecciones de 2012 y 2016.
Antes de empezar a trabajar en el atlas, Dave’s Redistricting App ya tenía datos sobre población y raza, que utilizamos para dibujar los mapas que no tenían en cuenta el partidismo (el mapa de minorías mayoritarias y el mapa de compacidad que sigue las fronteras). Para dibujar los otros cuatro mapas, necesitábamos datos actualizados sobre los votos en la aplicación.1 Así que adquirimos los resultados de la votación a nivel de distrito electoral para las elecciones presidenciales de 2012 y 2016 de Decision Desk HQ, junto con los límites de los distritos electorales en esas elecciones.
Estos resultados no eran lo suficientemente completos para nuestros propósitos. Necesitábamos tener en cuenta los votos en ausencia, de los que muchos estados informan solo a nivel de condado, no por distrito electoral. En esos estados, tomamos todos los votos en ausencia para un candidato determinado en un condado y los asignamos a los distritos electorales en función de la proporción total de votantes en persona del distrito para ese candidato. Por ejemplo, si un precinto representaba el 5 por ciento de los votos del candidato demócrata en un condado, a ese precinto se le asignaría el 5 por ciento de los votos en ausencia del candidato para el condado.
Luego, para obtener los datos electorales más recientes en la aplicación, los convertimos a los bloques de construcción geográfica que utiliza la aplicación: precintos de 2010 (específicamente, distritos de votación proporcionados a la Oficina del Censo por los estados) y grupos de bloques.2
Para ello, primero asignamos los votos de cada distrito electoral a los bloques censales que lo componen. A cada manzana se le asignó una parte de los votos del precinto que correspondía a su parte de la población en edad de votar del precinto.3 La mayoría de las manzanas se encuentran completamente dentro de un precinto, pero en algunos casos, partes de una manzana se encuentran en varios precintos. En esos casos, dividimos la población en edad de votar de la manzana en función del porcentaje de la superficie de la manzana que se encuentra en cada distrito electoral y asignamos los votos en consecuencia. Una vez que calculamos los resultados de las elecciones en cada manzana, combinamos los resultados utilizando los archivos de asignación de manzanas proporcionados por la Oficina del Censo, que nos indican qué manzanas se encuentran en cada uno de los distritos electorales de 2010.
Luego proporcionamos los resultados de 2012 y 2016 para cada distrito electoral de 2010 a Bradlee, que añadió una forma de ver el PVI de Cook de cada distrito dibujado a medida en su aplicación.
Una vez dibujados los distritos, los exportamos desde la aplicación para poder hacer nuestro propio análisis.
De los límites políticos a las probabilidades electorales
Las probabilidades de elegir a un demócrata o a un republicano se basan en la frecuencia con la que los escaños con un PVI de Cook determinado eligieron a miembros de cada partido entre 2006 y 2016. Reflejan el rendimiento esperado de un escaño a largo plazo, a través de una variedad de condiciones políticas. No son predicciones para las elecciones de 2018, en concreto.
También hemos estimado la probabilidad de que un distrito elija a un representante de una minoría, basándonos en la composición racial de cada distrito y su IVP de Cook. Los distritos con un gran número de votantes no blancos son mucho más propensos a elegir minorías, especialmente si están formados principalmente por un grupo étnico o racial (por ejemplo, afroamericanos) en contraposición a una coalición de diferentes grupos raciales. Los distritos de tendencia más demócrata también tienen una probabilidad ligeramente mayor de elegir a las minorías, a igualdad de otros factores. Este cálculo se basa en datos históricos entre 2006 y 2016, aunque incluye un ajuste por el hecho de que la representación de las minorías ha aumentado ligeramente a lo largo del tiempo.
Comparación de los mapas
Un objetivo de este proyecto era ver cómo se comparaban los diferentes tipos de mapas en algunos factores importantes: por ejemplo, ¿privilegiar los distritos compactos significaría perder los distritos de mayoría no blanca, o tratar de ceñirse a las fronteras de los condados e ignorar el partidismo acabaría favoreciendo a un partido sobre el otro? Evaluamos todos los mapas en función de una serie de parámetros:
División de escaños prevista: Calculamos el número esperado de escaños controlados por demócratas y republicanos, basándonos en la probabilidad de los partidos de ganar cada distrito a largo plazo. Un distrito que tiene un 60% de probabilidades de ser representado por un demócrata y un 40% de probabilidades de ser representado por un republicano, por ejemplo, cuenta con 0,6 de un representante demócrata y 0,4 de un representante republicano. Para obtener el desglose de un estado, sumamos los recuentos de cada lado.
Brecha de eficiencia: Se trata de una medida del grado de manipulación política de un mapa legislativo (y actualmente es objeto de un caso en el Tribunal Supremo). Utilizando los resultados de las elecciones, la brecha de eficiencia examina el número de «votos desperdiciados» por cada partido en cada uno de los distritos. Se consideran «desperdiciados» dos tipos de votos: los emitidos a favor del candidato perdedor y los emitidos a favor del candidato ganador por encima de lo que éste necesitaba para ganar. La «brecha», expresada en porcentaje, es la diferencia de votos desperdiciados de cada partido en relación con el total de votos emitidos en el estado. (Véase aquí una guía más detallada, paso a paso, para calcular la brecha de eficiencia). No disponemos de resultados reales de las elecciones al Congreso para nuestros distritos hipotéticos, por lo que nuestros cálculos de la brecha de eficiencia utilizan una media de los votos de los principales partidos en las dos últimas elecciones presidenciales. En nuestro atlas, presentamos la brecha de eficiencia como un porcentaje a favor de cualquiera de los partidos (por ejemplo, un valor de R+7 por ciento significa que hay una brecha de eficiencia del 7 por ciento que favorece a los republicanos).
Distritos competitivos: Contamos cuántos distritos tienen un IPV de Cook entre D+5 y R+5.
Distritos con mayoría de población no blanca: Contamos el número de distritos en los que los no blancos son mayoría.
Distritos divididos por condado: Se cuenta el número de veces que un mapa de distritos divide los condados en diferentes distritos. Un objetivo común de la redistribución de distritos es preservar las «comunidades de interés», o grupos de personas que tienen preocupaciones comunes (como los que viven en la misma localidad) y, por lo tanto, tienen interés en elegir representantes juntos. Hemos utilizado los condados como representación de esas comunidades. Si un condado contiene la totalidad o parte de dos distritos, se consideraría que se ha dividido una vez (porque los distritos compartirían una frontera común).
Rango de compacidad: Es una forma de evaluar la compacidad geográfica relativa de los distritos en diferentes mapas. Existen varios métodos para medir la compacidad de un área geográfica, cada uno de los cuales tiene pros y contras. Para nuestra clasificación de compacidad, nos centramos en los perímetros de los límites de los distritos porque eso nos permitió comparar los mapas. Tomamos la diferencia entre el perímetro del estado y la suma de los perímetros de los límites de los distritos y luego la dividimos por dos (porque cada línea interior es compartida por dos distritos). En algunos casos, este enfoque puede penalizar a los distritos relativamente compactos con límites irregulares. Pero, en general, hace un trabajo razonable para detectar qué mapas son más complicados de lo necesario.
Lo mejor de FiveThirtyEight, entregado a usted.