Se realizan análisis de Votación racialmente polarizada (RPV) para determinar el cumplimiento de la Ley de derechos electorales (VRA). La VRA se aprobó en 1965 con la intención de hacer cumplir la Enmienda 15, que establece: “El derecho de los ciudadanos de los EE. UU. a votar no será negado ni restringido por los EE. UU. ni por ningún estado por motivos de raza, color o anterior condición de servidumbre”. La Sección 2 de la Ley de derechos electorales protege contra las prácticas o procedimientos de votación que inhiben el derecho al voto por motivos de raza, color o pertenencia a un grupo lingüístico minoritario. Además, muchas constituciones estatales tienen un lenguaje similar a la VRA sobre elecciones libres y abiertas y el derecho al voto.
Thornburg contra Gingles 1986 es un caso histórico de la Corte Suprema de EE. UU. en el que los demandantes negros impugnaron un plan de distrito de la legislatura estatal de Carolina del Norte con el argumento de que violaba la Sección 2 de la Ley de derechos electorales al disminuir su capacidad para elegir representantes de su elección. Para probar esto, los ciudadanos tenían que demostrar que el plan de redistribución de distritos distribuyó a los votantes negros en distritos con una mayoría de votantes blancos que votarían en contra y derrotarían a sus candidatos preferidos. Por lo tanto, tenían que demostrar que se estaba produciendo una votación racialmente polarizada. En la opinión judicial de pluralidad del juez William Brennan, el Tribunal estableció tres criterios que son necesarios para establecer un reclamo de dilución de votos de la Sección 2. Se denominan colectivamente los criterios de Gingles.
Los tres criterios deben cumplirse para indicar un caso de votación racialmente polarizada. El análisis de Gingles II y III generalmente se denomina análisis de votación en bloque racial o votación racialmente polarizada (RPV).
En 1982, el Congreso enmendó la Sección 2 para considerar la totalidad de las circunstancias en una jurisdicción después de que se hayan cumplido los criterios de Gingles. Hay siete factores, conocidos como Factores del Senado, que se incluyeron en el informe del Comité Judicial del Senado de 1982. El tribunal también puede considerar otros factores, y no se requiere que el tribunal encuentre alguno de los Factores del Senado presentes para dictaminar una violación de la Sección 2.
En 2000, la Oficina de Administración y Presupuesto de los EE. UU. (OMB) declaró que las agencias estadounidenses están obligadas a dar a las personas la opción de seleccionar una o más razas al informar información sobre la raza en la recopilación de datos federales. Como mínimo, se deben incluir las siguientes cinco categorías de raza: indio americano o nativo de Alaska, asiático, negro o afroamericano, nativo Hawaiiun u otro isleño del Pacífico, y blanco. La Corte Suprema de EE. UU. dictaminó en Bartlett v Strickland (2009) que un solo grupo minoritario debe comprender la mayoría numérica de un distrito; la formación de coaliciones con dos o más grupos raciales no cumple con Gingles I.
El análisis de RPV es complejo y requiere muchos datos. En los EE. UU. usamos un sistema de votación secreta, lo que significa que las boletas no tienen información sobre el votante o su demografía. Hay conjuntos de datos de archivos de votantes que indican si un individuo emitió un voto en una elección determinada, pero no por quién votó. En otras palabras, Gingles II y III no se pueden responder directamente porque no hay registro de cómo votaron las personas de un grupo racial, étnico o lingüístico en particular en una elección determinada. Por lo tanto, el proceso de descubrir si se produce una votación racialmente polarizada requiere trabajar con múltiples conjuntos de datos de nivel agregado para sacar conclusiones sobre las personas. Un analista de RPV debe recopilar y combinar los resultados de las elecciones con datos demográficos para hacer inferencias sobre los patrones de votación de las personas dentro de un área geográfica determinada.
Los resultados de las elecciones se informan a nivel de precinto. Estos conjuntos de datos tienen información sobre cuántos votos recibió un candidato o iniciativa determinada en el distrito, además del total de votos emitidos en el distrito. Los resultados de las elecciones se deben unir a los archivos de límites del distrito electoral para crear un archivo de Límites del distrito electoral y resultados de las elecciones . Este es un proceso difícil en sí mismo debido a los desafíos asociados con recopilar los límites de los distritos electorales. Una vez que se unen los resultados de las elecciones y los límites de los distritos electorales, deben fusionarse con los bloques censales. Este también es un proceso complejo, ya que los límites de los bloques censales y los distritos electorales a menudo no se alinean perfectamente entre sí, por lo que los distritos deben dividirse y asignarse a múltiples bloques.
Datos del archivo de votantes contienen información sobre quién votó en qué elecciones. También tienen información recopilada de los formularios de registro de votantes. Estos formularios varían según el estado y los mantienen los condados, pero un archivo de votante típico contiene el nombre, la dirección y el historial de votación del votante. También puede contener correos electrónicos, números de teléfono, identificación racial e identificación partidista, entre otra información. Sin embargo, las personas no están obligadas a proporcionar información sobre su raza en los estados que sí la recopilan. Para obtener más información sobre qué datos recopila cada estado en los formularios de registro de votantes, consulte esta lista de la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales (NCSL). En el análisis de RPV, los archivos de votantes se utilizan para determinar cuántos votantes registrados y reales viven en un área determinada, y es más útil cuando estos datos incluyen información sobre la raza.
La Encuesta de la Comunidad Estadounidense (ACS) se puede usar para la RPV porque ofrece información sobre ciudadanía, que el Censo Decenal no ofrece. Algunos circuitos requieren información de ciudadanía para demostrar Gingles I. Los datos de la Población ciudadana en edad de votar (Citizen Voting Age Population, CVAP) provienen de la ACS. Es útil porque solo los ciudadanos pueden votar en las elecciones estatales y federales, y solo las personas mayores de 18 años pueden votar. Los datos de CVAP permiten a los analistas de RPV eliminar a las personas que no pueden votar legalmente en su análisis, aunque esto no tiene en cuenta a las personas que eligen no votar. La ACS es una encuesta, a diferencia del Censo Decenal, que es un conteo de todos en los EE. UU. Por lo tanto, es menos preciso que el Censo Decenal. Además, el área geográfica más pequeña para la que se dispone de datos de ACS se encuentra a nivel de grupo de bloque.
Los datos de la ACS se pueden usar para respaldar reclamos sobre los siete Factores del Senado, que se usan en los casos de la Sección 2 de la Ley de Derechos Electorales. Estos datos incluyen ingresos, estado de la salud, nivel educativo y tasas de pobreza.
Para Gingles I, los expertos usan datos demográficos del censo que se informan a nivel de bloque. Los datos del censo se utilizan para averiguar cuántas personas de una determinada raza, etnia e idioma viven en cada bloque. Los datos de PL 94-171 son útiles en el análisis de RPV para determinar los datos de raza, etnia e idioma a nivel de bloque, pero no tienen información sobre las personas o su comportamiento electoral.
Hay tres métodos que generalmente se usan para el análisis de RPV: distritos homogéneos, Regresión ecológica (Ecological Regression, ER) e Inferencia ecológica (Ecological Inference, EI). Los tres métodos implican hacer estimaciones sobre individuos utilizando datos a nivel agregado con diversos grados de precisión.
El método de distritos homogéneos es el más simple de los tres y compara los resultados de las elecciones de distritos que están compuestos homogéneamente por una raza o etnia. Por ejemplo, si un distrito es 100 % hispano y el 85 % votó por el candidato A, se sabe que el 85 % de los votantes hispanos en ese recinto votaron por el candidato A.
La Regresión ecológica se realiza mediante un análisis bivariado, es decir, hay dos variables: raza o etnia de los votantes y votos por un candidato en cada distrito. Los analistas de RPV generan una línea de mejor ajuste para los datos que muestra la relación entre la proporción de un distrito que es de raza/etnicidad minoritaria y el porcentaje de votos para un candidato determinado.
La Inferencia ecológica es similar a la ER. Sin embargo, también utiliza un método de límites para restringir los resultados que indican patrones de votación por raza dentro de un cierto rango. También utiliza una estimación de máxima verosimilitud para crear una distribución normal bivariada del posible porcentaje de votos para un candidato en particular por diferentes grupos raciales y étnicos con intervalos de confianza variables. La EI se considera el método más preciso.
Esta sección analiza los problemas que pueden encontrar los analistas de RPV y describe las razones por las que el análisis es un desafío. Si bien aborda preguntas y problemas específicos, no es una lista exhaustiva, y hay muchas otras preguntas para las que no hay una respuesta clara.
La metodología de análisis de RPV implica sacar conclusiones sobre las personas en función de los datos de nivel agregado. Hacer suposiciones sobre las características individuales puede conducir a un problema conocido como falacia ecológica. Cuando asumimos que todos los individuos de un grupo se comportarán de la manera en que el grupo actúa como un todo, puede ocurrir una falacia ecológica. Aquí hay un ejemplo simplificado de una falacia ecológica geográfica: digamos que un Bloque censal tiene cinco hogares y usted sabe que el ingreso promedio es de $1,000,000 5,000,000 0 por año. Una falacia ecológica supondría que todos en el Bloque censal son ricos, pero en realidad, solo hay un hogar en el bloque que gana $XNUMX XNUMX XNUMX y los demás ganan $XNUMX.
El análisis de RPV es complicado debido a la falta de datos a nivel individual sobre raza y patrones de votación. Como resultado, los analistas deben observar datos agregados y patrones de votación para hacer inferencias. Es importante tener en cuenta la falacia ecológica y comprender que no es posible saber con certeza cómo votaron los miembros individuales de un grupo racial o étnico.
Si la información racial no está incluida en los archivos de votantes, los analistas pueden usar el método Bayesiano de geocodificación mejorada de apellidos (Bayesian Improved Surname Geocoding, BISG) para estimar la composición racial de un grupo de personas. Este método utiliza la lista de apellidos del censo de EE. UU. para obtener información sobre la posible raza/origen étnico de una persona y la combina con información sobre la composición racial o étnica del bloque censal donde vive. El resultado de este análisis son estimaciones de la probabilidad de que un individuo determinado se identifique con una raza en particular. Sin embargo, el método BISG es una estimación estadística sobre la raza basada en el lugar donde vive una persona y su apellido, por lo que no garantiza la precisión.
Los analistas también pueden usar datos del censo que incluyan la raza a nivel de bloque. Este método es más fácil y no se basa en estimaciones estadísticas, pero no da como resultado información sobre si un individuo de una raza determinada se registró para votar en la elección dada. Los datos del censo también contienen información menos detallada sobre cada votante.
Por lo general, asumimos que un grupo minoritario preferiría un candidato de la misma raza o etnia, pero no siempre es así. Por ejemplo, si todos los candidatos son hombres blancos, sería más difícil distinguir al candidato preferido del grupo minoritario y, si fuera necesario, mostrar que la raza es la razón principal de la preferencia. En última instancia, el tribunal se encargaría de esto, pero el análisis generalmente debería revelar quién es el candidato preferido.
Gingles II afirma que el grupo minoritario debe ser “políticamente cohesivo”. Sin embargo, no existe un umbral o definición oficial para la cohesión. De hecho, el Tribunal de Gingles deliberadamente no ofreció una definición de cohesión, afirmando que el tamaño de los bloques de votación de la mayoría necesarios para tener un impacto en los bloques de votación de la minoría varía según el distrito. Desde Gingles no se ha creado una definición para la cohesión. En cambio, los tribunales analizan la cohesión entre múltiples elecciones y consideran otros factores. En general, la falta de un umbral para la cohesión les da a los tribunales el poder de analizar la evidencia y decidir si los datos sugieren que los grupos minoritarios son políticamente cohesivos.
De manera similar, no existe una regla o medida consistente sobre cuánto voto polarizado se considera una violación de la Sección 2.
Gingles I establece que el grupo minoritario debe ser lo suficientemente grande y geográficamente compacto para constituir la mayoría de un distrito uninominal. Sin embargo, la compactibilidad nunca se ha definido oficialmente en este contexto. En general, se ha interpretado como poblaciones con límites bastante regulares y áreas que no están “lejanas”. En otras palabras, la población debe organizarse geográficamente para que pueda ser un distrito de manera realista.
Debido a que los análisis de RPV utilizan datos de observación, los analistas no pueden hacer afirmaciones sobre la causalidad. Los analistas pueden usar estadísticas y patrones para hacer inferencias, pero, en última instancia, no podemos estar seguros de que la raza o cualquier otro factor esté causando directamente las decisiones de votación. Las investigaciones han demostrado que los votantes negros, asiáticos e hispanos se magro demócrata, lo que demuestra que la raza es un factor explicativo plausible.
El tema de la correlación y la causalidad también es uno legal. En el fallo original en Thornburg contra Gingles, una pluralidad de jueces dictaminó que la RPV solo se refiere a una correlación entre la raza de los votantes y la selección de candidatos, lo que significa que podría estar involucrado algún otro factor, como el partidismo. En otras palabras, no creían que importara por qué los votantes minoritarios y los votantes mayoritarios votaron de manera diferente, solo que lo hicieron. Sin embargo, otros dos jueces no estuvieron de acuerdo, argumentando que la raza tenía que ser el factor principal para cumplir con Gingles III. Debido a que no hubo un acuerdo mayoritario, diferentes tribunales de circuito tienen diferentes enfoques y requisitos con respecto a esta cuestión.
Antes del juicio de Gingles, el Congreso enmendó la Sección 2 de la VRA y declaró que el efecto discriminatorio por sí solo sería suficiente para probar una violación de la Sección 2, a diferencia de la intención de diluir a los votantes minoritarios.
El análisis de RPV genera estimaciones de patrones de votación con intervalos de confianza. Por lo tanto, muestras más grandes darán como resultado estimaciones más precisas e intervalos de confianza más pequeños. En jurisdicciones pequeñas con poca población, estos intervalos de confianza pueden ser demasiado grandes para ser utilizados en los tribunales. Por ejemplo, si un análisis de RPV da como resultado una estimación de que el 80 % de un grupo racial en particular votó por el candidato A, pero el intervalo de confianza indica que el porcentaje real está entre el 40 y el 120 % debido a la pequeña población, la estimación no es particularmente útil. Las jurisdicciones pequeñas pueden tener una RPV extrema, pero las estimaciones son tan imprecisas que es difícil probarlas en los tribunales.
Esto se conecta con otro problema que se estima puede superar el 100 % en áreas con una votación racialmente polarizada extrema. Por ejemplo, el análisis puede generar una estimación en la que el intervalo de confianza supera el 100 % de un grupo minoritario particular que vota por el Candidato A.
Una tabla interactiva de todas las demandas federales de la Ley de Derechos Electorales que incluye una discusión del análisis RPV de 2010-2021, un artículo que explica qué es el análisis RPV y un desglose de la jurisprudencia importante de cada Tribunal de Circuito que guía cómo se debe realizar el análisis RPV en esa jurisdicción.
Esta serie de tres capacitaciones cubre casos legalmente significativos, los conjuntos de datos y los resultados de las elecciones necesarios para el análisis de RPV y los métodos estadísticos comunes utilizados para realizar el análisis de RPV.
Mira esta serie de capacitación en orden
Esta primera capacitación de la serie es excelente para las personas que quizás no sepan mucho sobre la Ley de Derechos Electorales o la Votación racialmente polarizada. También es una oportunidad de aprender directamente de un experto activo en el campo.
Nos asociamos con Fred McBride, del Comité de Abogados, para ofrecer tres capacitaciones con información de antecedentes sobre el Voto racialmente polarizado y casos legalmente significativos.
Fred McBride es el especialista en políticas de redistribución de distritos y derechos electorales en el Comité de Abogados y ha estado activo en los derechos electorales durante casi 20 años. Es un experto en dibujar y evaluar planes de redistribución de distritos y realizar análisis de votación racialmente polarizadas.
Esta capacitación cubrió los conjuntos de datos y los resultados de las elecciones necesarios para realizar el análisis de RPV, dónde encontrar estos datos y resultados de las elecciones, y cómo varía el análisis de RPV en ciertas jurisdicciones de los Tribunales de circuito.
Dra. Lisa Handley tiene más de veinticinco años de experiencia en las áreas de redistribución de distritos y derechos de voto, tanto como profesional como académica, y es reconocida a nivel nacional (así como internacional) como experta en estos temas. Ha asesorado a numerosas jurisdicciones y otros clientes sobre la redistribución de distritos y se ha desempeñado como experta en docenas de casos judiciales de redistribución de distritos y derechos de voto.
Esta capacitación cubre los métodos estadísticos comunes utilizados para realizar el análisis de RPV, las dificultades que surgen al interpretar los resultados del análisis de RPV y qué buscar en un profesional del análisis de RPV.
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