Los matemáticos están implementando algoritmos para detener el gerrymandering

Alejandro Glandien

Los mapas de las contiendas legislativas estatales y del Congreso de EE. UU. a menudo se asemejan a bestiarios electorales, con distritos de formas extrañas que emergen de híbridos torcidos de condados, precintos y bloques censales.

Es el dibujo de estos mapas, más que nada, más que las leyes de supresión de votantes, más que el fraude electoral, lo que determina cómo los votos se traducen en quién es elegido. Puedes tomar el mismo conjunto de votos, con diferentes mapas de distritos, y obtener resultados muy diferentes, dice Jonathan Mattingly, matemático de la Universidad de Duke en el estado púrpura de Carolina del Norte. La pregunta es, si la elección de los mapas es tan importante para la forma en que interpretamos estos votos, ¿qué mapa debemos elegir y cómo debemos decidir si alguien ha hecho un buen trabajo al elegir ese mapa?

En los últimos meses, Mattingly y matemáticos afines han estado ocupados anticipando la publicación de datos que se espera para hoy, 12 de agosto, de la Oficina del Censo de EE. UU. Cada década, los nuevos datos del censo lanzan el ciclo decenal de redistribución de distritos: los legisladores estatales (o, a veces, las comisiones designadas) dibujan nuevos mapas, moviendo las líneas de los distritos para tener en cuenta los cambios demográficos.

En preparación, los matemáticos están perfeccionando nuevos algoritmos (herramientas de código abierto, desarrolladas en los últimos años) que detectan y contrarrestan el gerrymandering, la práctica atroz que da lugar a esos bestiarios, mediante los cuales los políticos manipulan los mapas y distorsionan los resultados para favorecer a un partido político sobre otro. . Los republicanos han declarado abiertamente que con este ciclo de redistribución de distritos tienen la intención de manipular un camino para retomar la Cámara de Representantes de EE. UU. en 2022 .

'La situación ha cambiado en la última década, ya que la tecnología informática se ha puesto al día con el problema que generó'.

ERIC LANDER

Este es el momento crucial, dice Moon Duchin por correo electrónico. Matemática de la Universidad de Tufts, Duchin dirige el Grupo de Geometría Métrica y Gerrymandering, y es coautora de un artículo reciente sobre una nueva herramienta llamada GerryChain (desarrollado por primera vez en 2018), que se ha descargado 20.000 veces.

Kosuke Imai, un politólogo de Harvard, y su grupo de investigación, se centró en lo que ellos llaman la Metodología de redistribución de distritos asistida por algoritmos ( ALARMA ), están refinando un paquete de software llamado redista , haciéndolo lo más fácil de usar posible incluso para el ciudadano científico de datos. Este verano tengo dos estudiantes de secundaria usándolo haciendo análisis, dice Imai. Uno está viendo cómo podría funcionar la redistribución de distritos en Alabama.

Herramientas como estas desempeñarán un papel fundamental en las batallas políticas que se avecinan. Las matemáticas computacionales y el análisis cuantitativo están preparados para tener un gran impacto en la redistribución de distritos, proporcionando un estándar objetivo y práctico, una prueba algorítmica, para identificar mapas gerrymandered. Idealmente, se utilizarán a lo largo de todo el proceso, en foros públicos y consultas con legisladores que puedan influir en qué mapas se convierten en ley; pero también, quizás de manera más realista y crucial, entrarán en juego después del hecho, en los esperados juicios. Esta será la primera vez que tengamos un nivel diferente de destreza técnica para hablar sobre lo que está pasando, dice Mattingly.

política de lagarto

El término gerrymander data de 1812, cuando un distrito de Massachusetts atraído por el gobernador Elbridge Gerry tenía una forma tan extraña que se comparó con una salamandra. Por lo tanto, gerrymander es manipular los límites del distrito con una agenda política y, por lo tanto, manipular los resultados de las elecciones.

El uso de computadoras para generar y manipular mapas electorales se volvió relativamente común en la década de 1990, aunque el primer software de redistribución de distritos era prohibitivamente costoso, con un costo de $ 500,000 a $ 1 millón. Ahora, el estándar de la industria es Maptitude, fabricado por Caliper. Cuando se lanzó el primer paquete Maptitude para la redistribución de distritos, a fines de la década de 1990, costaba $2999. El precio actual oscila entre $1.000 y $10.000, dependiendo de las necesidades del usuario.

Historia relacionada

¿Están las computadoras listas para resolver este problema matemático notoriamente difícil de manejar?

Un intento de abordar la intratable conjetura de Collatz es un noble fracaso que demuestra la promesa de las técnicas de razonamiento automatizado.

Durante décadas, uno de esos usuarios fue Thomas Hofeller, el Miguel Ángel del gerrymander moderno , durante mucho tiempo director oficial de redistribución de distritos del Comité Nacional Republicano, quien murió en 2018.

Los esquemas de gerrymandering incluyen romper y empaquetar: dispersar los votos de un partido entre los distritos, diluyendo así su poder, y concentrando votantes de ideas afines en un solo distrito, desperdiciando el poder que tendrían en otros lugares. La ciudad de Austin, Texas, está resquebrajada, dividida en seis distritos (es la ciudad más grande de EE. UU. que no ancla un distrito).

En 2010, toda la fuerza de la amenaza se materializó con el Proyecto Mayoritario de Redistribución de Distritos de los Republicanos, o REDMAP. Gastó $30 millones en contiendas legislativas estatales con votos negativos, con resultados ganadores en Florida, Carolina del Norte, Wisconsin, Michigan y Ohio. Las victorias en 2010 les dieron el poder de dibujar los mapas en 2011, dice David Daley, autor de, Ratf**ked: La verdadera historia detrás del plan secreto para robar la democracia de Estados Unidos .

'Lo que solía ser un arte oscuro ahora es una ciencia oscura.'

MICHAEL LI

Que la tecnología haya avanzado a pasos agigantados desde el ciclo de redistribución de distritos anterior solo mejoró el resultado. Hizo que los gerrymanders trazados ese año fueran mucho más duraderos y perdurables que cualquier otro gerrymanders en la historia de nuestra nación, dice. Es la sofisticación del software de la computadora, la velocidad de las computadoras, la cantidad de datos disponibles, lo que hace posible que los cartógrafos partidistas sometan sus mapas a 60 o 70 iteraciones diferentes y realmente refinen y optimicen el rendimiento partidista de esos mapas.

Como dice Michael Li, experto en redistribución de distritos en el Centro Brennan para la Justicia de la facultad de derecho de la Universidad de Nueva York: Lo que solía ser un arte oscuro ahora es una ciencia oscura. Y cuando se implementan mapas manipulados en una elección, dice, son casi imposible de superar .

Un microscopio matemático

Mattingly y su equipo duque se han quedado despiertos hasta tarde escribiendo código que esperan que produzca una gran ganancia, algorítmicamente, preparándose para la aplicación en la vida real de su última herramienta, que debutó en un artículo (actualmente en revisión) con el título técnicamente embriagador Multi-Scale Merge-Split Markov Chain Monte Carlo para redistribución de distritos .

Sin embargo, avanzar en el discurso técnico no es la principal prioridad. Mattingly y sus colegas esperan educar a los políticos y al público por igual, así como a abogados, jueces, compañeros matemáticos, científicos, cualquier persona interesada en la causa de la democracia. En julio, Mattingly dio una conferencia pública con un título más accesible que fue directo al grano: ¿Puedes escuchar la voluntad de la gente en la votación?

A menudo se piensa que los distritos deformes son la marca de un gerrymander. Con el mapa de 2012 en Carolina del Norte, los distritos electorales eran bestias de aspecto muy extraño, dice Mattingly, quien (con su colaborador clave, Greg Herschlag) brindó testimonio experto en algunas de las demandas posteriores. Durante la última década, ha habido desafíos legales en todo el país: en Illinois, Maryland, Ohio, Pensilvania, Wisconsin.

Pero si bien esos distritos desfigurados son realmente buenos carteles, tazas de café y camisetas, dice Mattingly, la verdad es que detener geometrías extrañas no detendrá el gerrymandering. Y, de hecho, con todos los juegos de manos tecnológicamente sofisticados, un mapa manipulado puede resultar difícil de detectar.

Estos mapas de distritos electorales de Carolina del Norte ilustran cómo la geometría no es un indicador infalible de manipulación. Los tribunales consideraron que el mapa de Carolina del Norte de 2012, con sus extraños límites de distrito, era una manipulación racial. El reemplazo, el mapa NC 2016, se ve bastante diferente e insípido en comparación, pero se consideró que era un gerrymander político inconstitucional. El análisis de Jonathan Mattingly de Duke y su equipo mostró que los mapas de 2012 y 2016 eran políticamente equivalentes en sus resultados partidistas. Un experto designado por el tribunal dibujó el mapa NC 2020.

JONATHAN MATTINGLY

Las herramientas desarrolladas simultáneamente por varios científicos matemáticos proporcionan lo que se llama una prueba de valores atípicos extremos. El enfoque de cada investigador es ligeramente diferente, pero el resultado es el siguiente: un mapa que se sospecha que está manipulado se compara con una gran colección, o conjunto, de mapas imparciales y neutrales. El método matemático en acción, basado en lo que se denomina Algoritmos de Monte Carlo de la cadena de Markov — genera una muestra aleatoria de mapas a partir de un universo de posibles mapas y refleja la probabilidad de que cualquier mapa dado satisfaga varias consideraciones de política.

Los mapas de conjunto están codificados para capturar varios principios utilizados para dibujar distritos, teniendo en cuenta la forma en que estos principios interactúan con la geometría geopolítica de un estado. Los principios (que varían de estado a estado) incluyen criterios tales como mantener distritos relativamente compactos y conectados, haciéndolos aproximadamente iguales en población y preservando condados, municipios y comunidades con intereses comunes. Y los mapas de distrito deben cumplir con la Constitución de los EE. UU. y la Ley de derechos electorales de 1965.

Con la publicación de los datos de 2020 por parte de la Oficina del Censo, Mattingly y su equipo cargarán el conjunto de datos, ejecutarán su algoritmo y generarán una colección de planes de distrito típicos y no partidistas para Carolina del Norte. A partir de esta amplia distribución de mapas y teniendo en cuenta los patrones de votación históricos, discernirán puntos de referencia que deberían servir como barandas. Por ejemplo, evaluarán la probabilidad relativa de que esos mapas produzcan varios resultados electorales (por ejemplo, la cantidad de escaños ganados por demócratas y republicanos) y por qué margen: con una división de 50 a 50 en la votación y dada una votación plausible. patrones, es poco probable que un mapa neutral le dé a los republicanos 10 escaños y a los demócratas solo tres (como fue el caso con ese mapa de 2012).

Estamos usando matemáticas computacionales para descubrir qué esperaríamos como resultados para mapas imparciales, y luego podemos comparar con un mapa en particular, dice Mattingly.

A mediados de septiembre anunciarán sus hallazgos y esperarán que los legisladores estatales presten atención a las medidas de seguridad. Una vez que se propongan nuevos mapas de distrito más adelante en el otoño, analizarán los resultados y participarán en las conversaciones públicas y políticas que surjan, y si se sospecha nuevamente que los mapas están manipulados, habrá más juicios, en los que los matemáticos nuevamente desempeñar un papel central.

No quiero simplemente convencer a alguien de que algo anda mal, dice Mattingly. Quiero darles un microscopio para que puedan mirar un mapa y entender sus propiedades y luego sacar sus propias conclusiones.

Jonathan Mattingly es matemático aplicado en la Universidad de Duke.

FOTO DE CORTESIA

Cuando Mattingly testificó en 2017 y 2019, analizando dos iteraciones posteriores de los mapas de distrito de Carolina del Norte, el tribunal acordó que los mapas en cuestión eran manipulaciones excesivamente partidistas, que discriminaban a los demócratas. Wes Pegden, matemático de la Universidad Carnegie Mellon, testificó utilizando un método similar en un caso de Pensilvania; el tribunal acordó que el mapa en cuestión discriminaba a los republicanos.

Los tribunales han luchado durante mucho tiempo con la forma de medir el gerrymandering partidista, dice Li. Pero luego pareció haber un gran avance, cuando corte tras corte derribaron mapas utilizando algunas de estas nuevas herramientas.

Cuando el caso de Carolina del Norte llegó a la Corte Suprema de EE. UU. en 2019 (junto con un caso de Maryland), el matemático y genetista Eric Lander, profesor de Harvard y el MIT que ahora es el principal asesor científico del presidente Biden, observó en un informe que la tecnología informática ha atrapado con el problema que generó. Consideró el estándar de valores atípicos extremos, una prueba que simplemente pregunta: ¿Qué fracción de los planes de redistribución de distritos son menos extremos que el plan propuesto? derecho respuesta.

La mayoría de los magistrados concluido de otra manera .

Los cinco jueces de la Corte Suprema son los únicos que parecían tener problemas para ver cómo funcionaban las matemáticas y los modelos, dice Li. Los tribunales estatales y federales lograron aplicarlo; esto no estaba más allá de la capacidad intelectual de los tribunales para manejarlo, al igual que un caso complejo de discriminación sexual o un caso complejo de fraude de valores. Pero cinco jueces de la Corte Suprema dijeron: 'Esto es demasiado difícil para nosotros'.

También dijeron: 'Esto no es para que nosotros lo arreglemos, esto es para que lo arreglen los estados; esto es para que el Congreso arregle ; no nos corresponde a nosotros arreglarlo”, dice Li.

¿Importará?

Como lo ve Daley, la decisión de la Corte Suprema les da a los legisladores estatales luz verde y sin límite de velocidad en lo que respecta al tipo de manipulaciones partidistas que pueden promulgar al hacer mapas a finales de este mes. Al mismo tiempo, dice, la tecnología ha mejorado tanto que ahora podemos usarla para ver a través de los gerrymanders impulsados ​​por la tecnología que crean los legisladores.

Los cambios recientes en el software Maptitude para redistribución de distritos también tienen como objetivo protegerse contra la manipulación de distritos electorales. La última versión, lanzada a los usuarios a fines de julio, incluye el método de conjunto, así como métricas que miden el fracking (la fraccionación de unidades geográficas como condados) y la contigüidad de viaje (debería ser posible viajar de cualquier lugar a cualquier otro lugar). en un distrito sin salir del distrito). Y hay un nuevo producto llamado Redistritación en línea de Maptitude que permite al público ver y evaluar los planes y proponer los suyos propios.

En el pasado ha sido muy difícil para la gente reaccionar, dice Li. Pero ahora la gente puede tomar un mapa y conectarlo a una computadora: en cuestión de minutos, usando todo tipo de métricas, la computadora emite una evaluación de si el mapa es bueno o malo.

Democratizar la tecnología, poniendo las herramientas informáticas en manos de los ciudadanos, podría ofrecer la mejor oportunidad para contrarrestar la amenaza de la manipulación.

La pregunta que tenemos que responder es, ¿cuánto importará eso? dice Daley. En el mundo real de la política, ¿cuánto importará eso? Y creo que la respuesta es que es complicado.

esconder