Columna de opinión de Roberto Muñoz, profesor del Departamento de Ingeniería Comercial.
Es difícil hablar de economía cuando los temas de interés central por esto días son otros. Por esta razón, me decidí a comentar brevemente lo que la teoría de juegos, herramienta central en economía, nos puede enseñar respecto a las segundas vueltas en campañas políticas.
Cuando se estudia la competencia entre firmas en presencia de interacción estratégica, la teoría de juegos nos ayuda a entender las decisiones de una firma maximizadora de beneficios. Un aprendizaje esencial en ese contexto es que a las firmas les conviene diferenciarse, para no competir tan intensamente con sus rivales y así maximizar beneficios. En una contienda política, sin embargo, el objetivo es completamente distinto, maximizar votación, por lo tanto, los competidores buscarán maximizar su participación del mercado, no sus beneficios. Así las cosas, a diferencia de la competencia entre firmas, a los contendientes políticos le conviene acercar sus mensajes a su rival, pues con ello capturan más votantes que están entre las posiciones en disputa, especialmente en un contexto de voto obligatorio y con dos opciones contrapuestas. No es sorprendente entonces, que la teoría de juegos no sólo se aplique a la interacción estratégica entre firmas, sino que puede extenderse a la interacción estratégica entre países, o al interior de una firma donde interactúan los accionistas, o entre rivales políticos, como en este ejemplo.
Pero ¿qué es esto de la interacción estratégica? Ello ocurre cuando los beneficios de un agente dependen no sólo de sus decisiones, sino también de lo que deciden sus rivales. Por ejemplo, en competencia perfecta no hay interacción estratégica, pues los beneficios de una firma dependen solamente de lo que ella decide, dado que se asume que todos los competidores son tomadores de precio. Si hay interacción estratégica cuando el número competidores es bajo, porque las decisiones de los rivales afectan el precio y con ello, los beneficios propios.
En los cursos de matemáticas aprendemos a optimizar, pero normalmente el tomador de decisiones tiene control sobre todas las variables relevantes a decidir. Sin embargo, en muchos problemas de la vida real el tomador de decisiones tiene control sobre sólo algunas de las variables y el resto es controlada por sus rivales, que obviamente tienen una función objetivo distinta. Éste es un escenario de interacción estratégica. Por esta razón, es que en teoría de juegos no hay un único agente optimizador, sino múltiples de ellos que interactúan. En dicho contexto, es natural hablar del equilibrio que resulta de la interacción de estos múltiples tomadores de decisiones y no del óptimo, porque no se optimiza una sola función objetivo.
La teoría de juegos es una herramienta cuyo desarrollo ha generado múltiples investigadores con premio Nobel, algunos de ellos por la profundización de la herramienta misma, mientras otros se relacionan más bien con la expansión de las áreas donde esta herramienta se ha aplicado. La aplicación a contiendas políticas resulta muy interesante y, probablemente, nuevos desarrollos en esta área influirán en el comportamiento de los candidatos en el futuro.