Un experimento controlado con 1.012 personas: cuando el mismo pronóstico se comunica como "10% de probabilidad de perder" en vez de "90% de probabilidad de ganar", el votante cuyo candidato pierde desconfía mucho menos del resultado.
Cuando alguien vota por el candidato que pierde, tiende a desconfiar más del proceso y del sistema. A esto se le llama el winner-loser gap, y no es un detalle: erosiona la percepción de legitimidad de la elección.
Los pronósticos alimentan esa tensión. Comunicar que un candidato tiene "90% de probabilidad de ganar" infla la sensación de certeza sobre el resultado. Cuando lo improbable ocurre y ese candidato pierde, la sorpresa se convierte fácilmente en sospecha: "si era tan seguro, algo raro pasó".
Nuestra pregunta fue directa: ¿se puede reducir esa desconfianza solo cambiando el encuadre del pronóstico, sin tocar el número? Es decir, comunicando la misma probabilidad como "10% de perder" en lugar de "90% de ganar".
Diseñamos un experimento controlado, preregistrado antes de recolectar un solo dato, y lo corrimos con 1.012 personas en Estados Unidos a través de Prolific.
Diseño 2×3: el pronóstico se presentaba como probabilidad de ganar o su equivalente probabilidad de perder, y con tres niveles de favoritismo (favorito claro, medio o carrera pareja).
Cada persona leía que el candidato que apoyaba era el favorito según los pronósticos… y que al final perdía la elección. Justo el escenario que dispara la desconfianza.
Dos percepciones, en escala de acuerdo de 1 a 7: ¿el pronóstico estuvo mal? y ¿la legitimidad de la elección es dudosa? Cuanto más alto, más desconfianza.
El número no cambió: "90% de ganar" y "10% de perder" son idénticos. Lo único que cambió fue la palabra en la que se pone el foco. Y con eso bastó para mover de forma sustancial cuánto confía el perdedor en el pronóstico.
El efecto del encuadre no es igual en toda situación: aparece cuando había un favorito claro y se diluye en las carreras parejas. Justo cuando un sorpresón más daña la confianza es cuando el reencuadre más sirve.
Esto se ve en el peso del favoritismo del pronóstico: cuanto más marcado estaba el favorito, mayor fue la sospecha tras la derrota inesperada.
El estudio se preregistró en OSF (hipótesis, diseño y plan de análisis fijados antes de recolectar datos, para no elegir resultados a posteriori). Calculamos el tamaño de muestra con un análisis de potencia y, de 1.219 respuestas, nos quedamos con 1.012 tras filtros de atención estrictos. El efecto del encuadre se mantiene incluso controlando por género, edad, educación y afiliación política: no se explica por el perfil de los participantes. Es un working paper y aún no pasó revisión por pares; por eso dejamos los datos y materiales abiertos.
Comunicar un pronóstico como "probabilidad de perder" no cuesta nada y no engaña a nadie: es exactamente la misma probabilidad. Pero puede reducir de forma medible la desconfianza de quien pierde tras un resultado inesperado.
Para quien comunica encuestas, medios o pronósticos, es una palanca concreta: una decisión de redacción, respaldada por evidencia experimental, que puede aminorar el golpe a la confianza en el sistema. No resuelve la polarización, pero mueve una parte del problema al costo de cambiar una frase.
Este estudio también muestra cómo trabaja el laboratorio: partimos de una pregunta, la convertimos en una hipótesis preregistrada, la ponemos a prueba con un experimento controlado y medimos el efecto. Es el mismo método que aplicamos con nuestros clientes, aquí puesto sobre una pregunta de interés público.