Fraude no Irã?

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É da ciência política norte-americana, bastante afeita aos números, que vem as melhores análises que indicam que pode ter havido alguma fraude na eleição do Irã. Para além de evidências anedotais e o preconceito ocidental, nada melhor que os números e a aleatoriedade.

Há algumas análises baseadas na correlação entre características dos distritros eleitorais e votos esperados dos eleitores, mas as melhores são as que usam a aleatoriedade, como essa e essa.

Boudewijn Roukema escreveu um artigo usando a lei de Benford, para checar por evidências de fraudes nas eleições iranianas. A idéia é mais ou menos a seguinte: segundo a Lei de Benford, alguns tipos de dados têm os dígitos ocorrendo com probabilidade diferente. De fato, mesmo selecionando números aleatoriamente, alguns dados teriam o dígito 1 com maior probabilidade de ocorrer, 2 com um pouco menor e assim por diante.

Como pessoas ao fazer fraudes não sabem disso, elas podem tentar manipular os dados fazendo com que os dígitos apareçam uniformemente, o que não ocorreria com dados reais. Há algumas críticas com a análise, especialmente com o fato de que não foi usado ainda em eleições (supostamente) limpas para termos uma base de comparação.

Outros papers seguiram pistas parecidas, mas um pouco diferentes. Bernd Beber e Alex Scacco, no Washington Post olharam não para os primeiros dígitos, mas para os últimos. Dizem eles:

Suspicions of fraud] have led experts to speculate that the election results released by Iran’s Ministry of the Interior had been altered behind closed doors. But we don’t have to rely on suggestive evidence alone. We can use statistics more systematically to show that this is likely what happened. Here’s how.

We’ll concentrate on vote counts — the number of votes received by different candidates in different provinces — and in particular the last and second-to-last digits of these numbers. For example, if a candidate received 14,579 votes in a province (Mr. Karroubi’s actual vote count in Isfahan), we’ll focus on digits 7 and 9.

This may seem strange, because these digits usually don’t change who wins. In fact, last digits in a fair election don’t tell us anything about the candidates, the make-up of the electorate or the context of the election. They are random noise in the sense that a fair vote count is as likely to end in 1 as it is to end in 2, 3, 4, or any other numeral. But that’s exactly why they can serve as a litmus test for election fraud. For example, an election in which a majority of provincial vote counts ended in 5 would surely raise red flags.

Why would fraudulent numbers look any different? The reason is that humans are bad at making up numbers. Cognitive psychologists have found that study participants in lab experiments asked to write sequences of random digits will tend to select some digits more frequently than others. . . .

Assim, os estudiosos têm concluído que há uma probabilidade razoável de que tenha havido algum tipo de manipulação nos votos iranianos.

Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
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