Regressão multinível e pós-estratificação (MRP) soa impressionante—como algo a que se acena com a cabeça numa conferência académica sem perceber totalmente. É este quadro estatístico sofisticado que sobrepõe dados demográficos dos eleitores, dados regionais e respostas a inquéritos para prever resultados eleitorais. A técnica tem os seus méritos, sem dúvida. Mas aqui está a questão: de repente, toda a gente se está a atirar a sondagens baseadas em MRP para prever as próximas eleições no Reino Unido, tratando estes modelos como bolas de cristal.

Talvez devêssemos abrandar um pouco? Os modelos estatísticos só são tão bons quanto as suas premissas e, quando se empilham múltiplas camadas de regressão com ajustes de pós-estratificação, também se estão a acumular potenciais pontos de falha. Uma amostra enviesada, uma mudança demográfica que o modelo não previu, e as tuas previsões podem oscilar drasticamente. Já vimos isto antes—as eleições dos EUA de 2016, o referendo do Brexit—onde modelos sofisticados falharam redondamente porque a realidade se recusou a cooperar com os seus parâmetros.

A fé cega nestes mecanismos de sondagem parece arriscada. Não digo que o MRP seja inútil, mas atualizar obsessivamente agregadores de sondagens e apostar toda a tua visão do mundo em médias ponderadas? Isso pode estar a preparar-te para a desilusão. Por vezes, a ferramenta mais sofisticada simplesmente não consegue captar o caos do comportamento humano quando as pessoas entram realmente nas urnas.