Antes de que comience el baile de cifras de seguimiento del 14N quiero hablar de metodología de seguimiento de una huelga general. En cierta manera porqué establecer algunos mecanismos que sean objetivos y puedan ser compartidos (o sea mis datos puedas verlos y compararlos con metodologías de análisis distintas) es la mejor manera de valorar algunas cifras que son de uso político.

 

Antes de entrar en la metodología necesito aclarar algunas cosas.

Los datos que manejamos solo son proxys, solo comparativos, por tanto no se puede elaborar un modelo que nos de el seguimiento “directo” de ninguna manera. Incluso los datos oficiales que años más tarde se publican de seguimiento de huelgas no reflejarán todos los huelguistas ya que muchos empleadores no descuentan el día de sueldo a sus trabajadores y en muchos casos (y más en esta huelga que tiene un carácter más social y menos laboral) se ha pactado recuperar la producción perdida en días posteriores a cambio de no perder el sueldo.

Por tanto, hacer un modelo numérico cuantitativo que nos de un predictor exacto de “la sigue el 30% o el 80%” es una quimera. Lo que tendremos son datos que nos dirán si una huelga, con respecto a ese dato proxy ha ido mejor o peor que en otras ocasiones. Quien pretenda construir modelos matemáticos tendrá que tener en cuenta las limitaciones de sus predicciones.

 

El consumo eléctrico como dato proxy

El consumo eléctrico como dato proxy es el principal dato para comparar el seguimiento de una huelga. Es un dato público, de libre acceso y que es fiable. Sobre en que nos basamos para utilizar este dato para hacer una valoración de “como está yendo la huelga” es bien sencillo. En general los domingos, cuando menos actividad económica hay, se produce un consumo menor de energía: la industria, gran parte de los servicios y del transporte no consumen energía y solo consume el uso de los hogares, el alumbrado público, etc… Mientras los días laborales el consumo es más alto (del orden de un 20-30% superior en las horas de más consumo).

Por tanto si la huelga triunfa el consumo eléctrico ese día es menor que el de un día laborable estándar. Hasta aquí todos coincidimos, pero faltaría encontrar un punto de comparación entre huelgas. En marzo dependerá mucho más de si hace frío o no para explicar variaciones de consumo, en septiembre si hay puntas extremas es posible que en ese mismo día haya lugares donde se ponga el aire acondicionado y otros donde se ponga la calefacción, en cambio si las temperaturas son poco extremas el consumo doméstico será más moderado (aún con la misma temperatura media). Por otro lado los Jueves se consume menos energía (unos pocos puntos percentiles pero luego veremos que son determinantes) en general que un Martes o Miércoles ya que la organización de la producción y el trabajo se suele estructurar semanalmente.

Por otro lado hay paradojas, como que un domingo a muy primera hora se consuma más energía que un día de huelga ya que el domingo hay algunas actividades básicas (como algún sector del comercio, distribución de prensa escrita, sector de transporte)  que funcionan y un día de huelga si la siguieran el 100% no. Por otro lado hay dificultades para comparar lo que es un día sin actividad laboral a la entrada del primer turno industrial, ya que la noche del Sábado al Domingo tiene una gran actividad económica de ocio, hostelería y servicios que si se diera (y así los datos lo indican) un seguimiento del 100% de la huelga en el primer turno industrial se produciría menos consumo que esa noche.

Por tanto tenemos un dato que es objetivo, pero que es difícil de hacer comparaciones entre huelgas. Y aquí es donde diversas metodologías de comparación pueden entrechocar. Hablaré de 3 modelos que hasta ahora he visto y simplemente expondré datos de dos de ellos para ver si son comparables o dan respuestas semejantes.

Por otro lado podemos ¿qué es lo que medimos? Mediremos la potencia que se consume (en MW), pero eso no nos dice nada, podemos comparar la potencia consumida en una hora determinada con la que se consumía a esa misma hora el día anterior, o la semana anterior, o el domingo, o con la que predice la REE. O con un algoritmo que podemos elaborar con todas estas variables. Pero la decisión nos indicará un modelo u otro.

Propondrédos modelos uno que titularé “modelo general 1” o 1, y “modelo general corregido 2” o 2.

 

Modelo general 1 y modelo general corregido o 2

En este modelo lo que intento adivinar es cuanta energía se ha consumido el día de huelga comparada con la que se hubiera consumido si no hubiera habido huelga y con el de si el día hubiese sido festivo o un domingo. Si tuviera una bola mágica y pudiera desconvocar la huelga en un universo paralelo, medir el consumo eléctrico y volver a este plano de existencia, medir el consumo eléctrico con la huelga y luego volver a viajar mágicamente y transformar ese día en un domingo y conseguir los datos de consumo eléctrico, tendría algo bastante sólido. Pero no puedo viajar, solo puedo elucubrar y hacer aproximaciones a esto que estoy buscando.

Hay aproximaciones más elaboradas para adivinar cuál es el suelo de consumo eléctrico no laboral, pero os aseguro que el día de huelga los que analizamos el consumo eléctrico tiramos por la directa y aplicamos una comparación con el último domingo antes de la huelga general y se compara también con el día laboral equivalente anterior. Sí, este sistema tiene un enorme número de posibles errores, la meteorología entre semanas cambia y varía y eso influenciará sobre el consumo. Pero cuando se han hecho cálculos más sofisticados para evitar estos problemas dan resultados muy equivalentes, y lo que quiero averiguar no es exáctamente el número de huelguistas (que es algo imposible con un dato proxy) sino la tendencia, si esta huelga es más seguida que una anterior. Esto que es claramente un cálculo Fermi me lo puedo permitir si el dato proxy que analizo es robusto a desviaciones aleatorias. ¿El consumo eléctrico es realmente robusto? Citaré a los compañeros de politikon a los que robo esta gráfica extraida de la REE

Fuente: Politikon

Analícenlo ustedes, pero una variación de 1 semana en el consumo eléctrico es menor que la variación interdía semanal y evidentemente mucho menor que la variación entre días laborales y domingos. A grosso modo si tengo dos huelgas y una varía el consumo entre la diferencia en un “domingo cualquiera” con un día laboral estandard de esa semana un 10% más que la otra, el sistema es lo bastante robusto como para que pueda detectarlo ya que el ruido es menor que la variación existente.

El modelo general corregido 2, que está inspirado en mezclar el que se suele utilizar con más frecuencia con lo que plantea Politikon, es eliminar el día equivalente de la semana anterior y utilizar el dato de consumo previsto que realiza la REE. Esto tiene una ventaja, elimina los efectos de meteorología y otros factores que el muy buen modelo predictivo de la REE tiene en cuenta. La variación a 7 días vista sobre los 3-4 con el domingo es ya bastante grande. Aunque el modelo se muestra robusto (ver gráfica anterior) cualquier sofisticación fácil de calcular que lo mejore debe ser tenida en cuenta. Pero tiene un defecto, la REE ya tiene en cuenta en su modelo de predicción parte de los efectos de la huelga general. Es algo que los técnicos afiliados a CCOO de la REE denunciaron en la huelga general del 2010. Aún así, como lo que queremos es comparar huelgas entre ellas y no conseguir saber si el seguimiento es de un X% mayor o menor, puede ser una sofisticación aceptable, siempre teniendo en cuenta que la predicción no va a ser esa variable que deseamos saber “consumo si no hubiera habido huelga”, sino una aproximación (igual que lo es utilizar el dato del día equivalente de la semana anterior, o bien cualquier sofisticación que se calcule).

Podemos ver el resultado de aplicar ambos modelos a las huelgas generales del 29 de septiembre del 2010 y del 29 de marzo del 2012. Utilizo una serie de horas de testeo de los modelos, que son las 6:30h, cuando supuestamente ha entrado ya el segundo turno industrial (el primero entra el día anterior a las 22:00h) y se ha puesto en marcha el primer turno de transportes. Este sería un buen indicado del seguimiento de los sectores más sindicados y organizados. Además este seguimiento en las empresas se puede considerar que es el que va a seguir el tercer turno industrial o el transporte el resto del día. Hay muchos efectos psicológicos que llevan a que el segundo y tercer turno sigan la tendencia del primer turno (si mi empresa no ha mantenido actividad, no voy a ser yo el esquirol, muchas empresas que paran un turno ya lo han pactado para todo el día, etc..). Por eso es tan importante para los organizadores de la huelga el primer turno industrial de las 22:00h y el primer turno de transporte. Si estos funcionan se puede dar por hecho que funciona el resto de jornada. Por ello el dato de las 6:30h es bastante interesante, refleja lo que el dato de las 22:30h queda apantallado al compararlo con un domingo (lo he comentado antes), y por tanto no nos revela suficiente del seguimiento del primer turno en el sector industrial (que además es el que a menos empresas afecta), en cambio el de las 6:30h es el que a más trabajadores industriales afecta y además incluye el inicio de un sector clave para explicar el funcionamiento de la huelga el resto del día e incluso tiene efectos que se propagan al seguimiento en otros sectores: el transporte.

El segundo dato interesante es el de las 9:30h, en este punto el transporte deja de ofrecer servicios mínimos y se puede detectar la caída de consumo eléctrico justo antes de que el sector servicios funcione a todo trapo. Las 9:30h nos puede indicar como está ocurriendo el seguimiento en el transporte y en las primeras horas del sector servicios, administración pública, donde se incluye el sector de enseñanza que también es muy clave (si el cole hace huelga es más probable que los padres que llevan a los niños a esos colegios, hagan huelga). A las 11:00h se puede ratificar como evoluciona la huelga en el sector servicios y en el comercio. A esa hora supuestamente toda la actividad económica está funcionando a todo trapo, por tanto es un buen indicador.. sobretodo si lo comparamos con el seguimiento a las 6:30h que nos da el industrial, del seguimiento en servicios, comercio, etc.. Un último dato es el de las 13:00h, como complemento al de las 11:00h, justo antes de la finalización del primer turno industrial y la jornada partida.

Y algo que casi nadie sabe… la huelga general se gana por la mañana. Si es un éxito por la mañana, el que entra a trabajar por la tarde la secundará y no irá a trabajar, el tercer turno industrial que entra a las 14h ya sabe si sus compañeros han secundado la huelga o no y si han de ir a trabajar o no (si tu empresa ha parado la actividad, no vas a ir a trabajar ese día, será muy difícil explicar el esquirolismo de un turno sobre otro). La huelga general es un hecho social y político, sale en los medios. Si curro por la tarde y veo que los comercios están cerrados y llamo a mis compañeros o al curro y no hay nadie allí, pues me quedaré en casa. Por otro lado, algo que casi nadie sabe es que hay pactos sobretodo en el comercio de cerrar solo por la mañana, cosas que negocian los comités de huelga de barrio con el comercio de proximidad, para ayudar a que la percepción de la huelga sea un éxito. El transporte público vuelve a funcionar por la tarde, en especial justo antes de las manifestaciones de la huelga general. Así que por mucho que pueda ser muy difícil de entender a priori, los datos de la tarde son irrelevantes. La misma actividad de los huelguistas eleva el consumo energético (se mueven más, utilizan el transporte, hay manga ancha para que los servicios mínimos no sean tan mínimos para garantizar que los manifestantes puedan llegar, la huelga en los medios de comunicación se acaba y comienzan a trabajar para las ediciones del día siguiente y para los informativos de ese día).

Por otro lado, las huelgas generales son actividades políticas y tienen éxito si los medios explican que tienen éxito y la percepción social es que se tiene éxito. Si por la mañana has visto los comercios cerrados, has decidido no ir a trabajar, ves persianas bajadas, gente en el barrio paseando y comentando que están de huelga, vas a la manifestación o la ves en la televisión, te es igual que es lo que ocurra ya en los polígonos, esa ha sido la foto de la mañana a primera hora y de los informativos de madrugada. Si alguien lo quiere analizar como curiosidad, adelante, pero si la huelga general a las 5 de la tarde es del 100% no servirá de nada si por la mañana fracasa. Habrá sido un fracaso.

Bien, considerando los puntos de interés de las 6:30h, 9:30h, 11:00h y 13:00h vemos la siguiente gráfica para los modelos general y general corregido:

 

Antes de explicar los resultados indicaré como calculo la variable “tanto por 1 de caída de consumo eléctrico”. Asumo que hay un suelo que me lo marca el domingo anterior al día de la huelga general (también podría pasarme al domingo siguiente, los resultados serían consistentes con los presentados), y que la caída de consumo durante la huelga general con respecto al control (en el modelo 1 es el día equivalente de la semana anterior, en el modelo 2 es la predicción de la REE) tiene un resultado de 0 si el consumo eléctrico en los puntos de control es igual (o superior) al control, y 1 si el consumo es igual al del domingo. Se supone que si es 1 todos, excepto servicios mínimos (y por tanto podemos comparar como equivalente a la pequeña actividad económica que tampoco para los domingos), están siguiendo la huelga, si es 0 es que nadie la está secundando. Lo que no podré es valorar exactamente que significa si mi variable está en medio (por ejemplo, está a un 20% de distancia entre el domingo y un 80% de distancia al control), lo que sí que puedo afirmar es que si mi variable (que ahora indico como se calcula) es superior a la de una huelga general anterior es que para ese punto de control horario la huelga está siendo más seguida.

Esta variable la supongo lineal y es sencilla de calcular para una hora del día h:

 

S (h) = (Consumo eléctrico control (h) – Consumo eléctrico en la huelga(h)) / (Consumo eléctrico control (h) – Consumo eléctrico domingo (h))

 

Esta ecuación que podría hacerse todo lo sofisticada que queramos y nos guste complicar las cosas para poder decir “este indicador se parece cada vez más al seguimiento real de la huelga general” algo que para mí es una quimera, nos dará la variable que nos permite comparar huelgas entre sí. Además este modelo tiene una ventaja, si la componente de consumo eléctrico hogareña varía un montón entre huelgas este sistema la apantalla. Me es igual que la huelga general fuera en Marzo o en plena canícula de Agosto, el ruido en el consumo doméstico lo apantallo de esta manera. Por otro lado, tengo una variable adimensional que me permite comparar situaciones industriales ligeramente distintas. Imaginémonos que durante el mes de septiembre las empresas más activas y que contratan más son las industriales, y que en Marzo tuvieran más peso las de servicio y comercio, la diferencia absoluta de consumo en una huelga con el mismo seguimiento daría mayor caída eléctrica en el primer caso que en el segundo, al corregirlo por el consumo doméstico y normalizarlo a 1 tenemos que este fenómeno queda más apantallado (no eliminado del todo). Es un sistema que limita errores estructurales o coyunturales. No quiero saber si hoy sobreviven más empresas industriales o las empresas están ahorrando en general el gasto energético (el consumo eléctrico en el último mes de octubre es un 2% inferior al que hubo en octubre del 2010), o hay menos empresas y por tanto el valor absoluto de caída de consumo eléctrico será menor (cosa que ha cocurrido). Quiero comparar el seguimiento relativo de las huelgas.

Como vemos el modelo es robusto incluso cuando le cambias el control. El sistema de predicción de la REE tiene un sesgo “a la baja” y el modelo no corregido “a la alta” pero es indiferente. Nuestro objetivo no es tener un mecanismo que nos de un indicador directo sino un proxy que nos permita comparar huelgas. Ambos modelos son consistentes en todas las franjas horarias, e indican que la huelga general del 29 de marzo del 2012 fue algo más seguida que la del 2010. Algo que corroboran otros datos proxy, ya que estamos.

De hecho el modelo 2 castiga más a los Jueves que a los Miércoles (ver diferencias en los resultados para la huelga 29S y la del 29M según los dos modelos), ya que al parecer la corrección que introduce la REE al valorar la posible huelga general es una variable que no crece lineal con el crecimiento del consumo y el Miércoles se consume más que el Jueves, así que la huelga general del 14N y la del 29S teóricamente quedará algo más favorecida que la del 29M.

¡Ojo! Como indiqué la comparación con un domingo es más un indicador que un absoluto. Con los datos del primer turno industrial se consigue que nuestra variable normalizada sea superior a 1 con lo cuál la comparación, ni tan siquiera como un indicador es buena. Para valorar la caída de consumo eléctrico provocada por el primer turno tendremos que tirar de la triste y simple comparativa de caída absoluta de descenso eléctrico con el control que hayamos decidido y punto. A lo sumo comparar la caída relativa de consumo producida en huelgas anteriores, pero la comparación con un domingo en este caso es muy mala. En cambio es más robusta para el margen de horario donde realmente la huelga se juega su éxito.

La simplificación y la normalización contra un suelo de consumo es una ventaja

Los compañeros de politikon van a utilizar un modelo distinto a estos dos para analizar los datos sacándolos de forma continuada y consiguiendo una comparación de caída de consumo pero sin normalizarla ni compararla con un “suelo” de fin de semana. No tengo nada que decir a eso.. pero para los que tenemos que hacer análisis de batalla no nos es útil. Por tanto yo ofrezco una alternativa fácil de trabajar.

Los tiempos escogidos son los que los equipos de análisis, periodistas, policy makers y activistas sindicales necesitan. La prensa necesita datos de participación al abrir los informativos de las 7:00h, los políticos van a mirar esos datos y los que se hayan dado durante la noche, todos estos datos se recogen también con proxys (por ejemplo, saturación de las vías de transporte, datos que proporcionan los delegados sindicales de cada una de sus empresas, o los asociados a las patronales a sus asociaciones). Los cuadros sindicales necesitan un dato proxy fácil de dar, el seguimiento a las 6:30h era superior al de la huelga general del 29S pero inferior a la del 29M. Con esto pueden saber que decir a sus compañeros de piquete, los periodistas pueden hacerse una idea con un indicador fijo, una foto.

Pensemos que la opinión sobre si la huelga funciona se basa en flashes muy concretos y se producen en la gente en momentos muy puntuales. Si el transporte para verán grandes colas en las paradas del bus, aglomeraciones en el metro y el tren. Si el comercio cierra lo valorarán las personas que compren al salir a media mañana. La foto de los polígonos de madrugada con la puerta cerrada es lo que verán los que enciendan la tele si es que a las 6:00h el segundo turno no ha entrado a trabajar. Se irán a dormir con el primer dato de seguimiento industrial. Los policy makers necesitarán hacerse una idea comparativa fácil de conseguir. Creo que la elección de puntos horarios permite acertar los puntos clave en los que la huelga general se la juega (los claves son 6:30, 9:30 y 11:00) el resto de datos es paja… sobretodo en un día complicado para los actores políticos que están embebidos.

Estos dos modelos lo pueden utilizar con facilidad tanto los periodistas como los delegados sindicales que estén a pie de manifestación, lo puede utilizar un ciudadano que simplemente quiera curiosear, y el resultado va a ser muy similar al que pueda dar una línea contínua de datos.

El error del modelo contínuo no conocer los sectores productivos, los turnos industriales más o menos entran a horas muy similares, y en los polígonos existe el fenómeno contagio, si la mayor parte de empresas cierran, el resto cierra. En el sector servicios el goteo es más o menos el mismo pero las huelgas que funcionan en este sector si a las 11:00h no lo han hecho dificilmente lo harán después. Más tarde de las 13:00h el pescado está vendido.. solo falta poner la guinda con la manifestación.

El foco mediático y el interés social deja de estar en los fríos datos de consumo eléctrico y pasan a la acción social en la calle, al baile de cifras, pero esta vez la de manifestantes.

Además normalizar y corregir respecto a un suelo de consumo tiene una ventaja, permite discernir “cuanto se parece el día de huelga a un día sin casi actividad económica”. Aunque el indicador adimensional no nos indica “huelguistas” sí que permite hacernos una idea… “la huelga general del 29M se parece más a un domingo que a un Miércoles” o “más o menos debemos rondar 3 cuartas partes del consumo que habría si este día no hubiera huelga”. Sabemos que si el indicador es 0.2 la huelga es un fracaso, si es un 0.8 seguramente un éxito. Decir en cambio que el consumo ha caído un 20% o un 10% con respecto a lo previsto sin compararlo con un día no laborable no permite imaginar e interpretar rapidamente el dato.

Y si algo ha de ser un modelo es útil. Útil precisamente para quien lo necesitan: periodistas, policy makers, activistas pro huelga o curiosos que quieran saber si “la huelga está yendo bien o no”. Porqué siento decirlo, otros modelos aparentemente más complejos, no son mucho más que este, no son “papers” académicos, por mucho que se disfracen con un PDF.

Compartir los modelos.

Os paso enlace a este Google Docs con las tablas y ecuaciones para simplemente rellenar este 14N con los datos que publique la REE. Cuando salgan los datos clave, iré publicándolos en mi blog.