Nunca olvidaré que a muy pocos días de la segunda vuelta de 2016 me encontré con una persona muy cercana a la campaña de PPK que, con toda seguridad y tranquilidad, me aseveró que iban a ganar “por más o menos 40,000 votos de diferencia”. ¿Era adivino o ya sabía lo que se venía? Y luego esa segunda vuelta tan rara con Pedro Castillo y por casi la misma diferencia de votos... Como siempre, todo eso me pareció estadísticamente una “coincidencia” muy rara y remota; le pedí a ChatGPT (inteligencia artificial) que me estime cuáles eran las posibilidades matemáticas de que en dos elecciones presidenciales (2016 y 2021) consecutivas peruanas se obtenga casi el mismo resultado en cuanto a diferencia de votos, repitiendo un mismo candidato en ambos comicios (Keiko) frente a dos opositores distintos (PPK y Castillo).
Así me respondió ChatGPT:
Estás preguntando cuál es la probabilidad de que un mismo candidato pierda dos elecciones consecutivas por márgenes de votos muy similares (diferencias de 41,057 y 44,263 votos) en un universo electoral de aproximadamente 17 millones. Si generamos 100,000 simulaciones aleatorias de dos elecciones, es altamente inusual que el mismo candidato pierda ambas elecciones por márgenes tan estrechos y tan similares (diferencia de apenas 3,200 votos entre ambas derrotas). Realicé una simulación estadística (…) con Keiko Fujimori en Perú: perdió por 41,057 votos frente a PP Kuczynski (2016). Perdió por 44,263 votos frente a Pedro Castillo (2021). En ambas elecciones participaron aproximadamente 17 millones de votantes. Tras 100,000 simulaciones (…) Resultado: Probabilidad estimada: 0.005% (es decir, 5 de cada 100,000 elecciones simuladas). La probabilidad estadística de que un mismo candidato pierda dos elecciones consecutivas por márgenes tan similares (en un universo de 17 millones de votantes) es extremadamente baja. Esto no implica fraude, pero sí que es un caso inusualmente improbable desde una perspectiva puramente estadística.