En 2011, la legislatura del estado de Texas aprobó un proyecto de ley que requiere que los residentes presenten ciertos tipos de identificación antes de poder votar. El Departamento de Justicia de los Estados Unidos presentó una demanda contra Texas, argumentando que la intención y el efecto del proyecto de ley era discriminar a los votantes minoritarios.
Ahí es donde Eitan Hersh, profesor asociado de ciencias políticas en Tufts, entró. Trabajando como consultor para el Departamento de Justicia, junto con un colega de Harvard, Hersh ideó una forma de determinar quién calificaba para votar bajo la controvertida ley, conocido como S.B. 12.
Usando un algoritmo, y profundizar en millones de registros disponibles públicamente, determinó que si bien menos votantes registrados carecían de la identificación necesaria de lo que se pensaba, el efecto de la ley fue claramente discriminatorio, afecta de manera desproporcionada a las minorías. Para calificar para votar bajo la ley, los votantes registrados tenían que presentar una licencia de conducir estatal o una tarjeta de identificación, una licencia de pistola oculta, un pasaporte estadounidense, una tarjeta de identificación militar, o un certificado de ciudadanía estadounidense con foto.
Ahora Hersh ha descrito su metodología en la revista Statistics and Public Policy. En el papel, él y Stephen Ansolabehere, profesor de gobierno en Harvard, mostrar cómo emparejaron a las personas que figuran en los archivos de votantes de las elecciones de Texas con los residentes que tienen una de las formas aceptables de identificación utilizando solo la dirección, fecha de cumpleaños, género, y datos de nombres. Los datos resultantes fueron casi tan buenos como los números de Seguro Social coincidentes. Los investigadores también clasificaron a los votantes como anglosajones, negro, Hispano, u "otras razas", para determinar si hubo efectos discriminatorios de la ley.
"En la ultima década, los estados han estado cambiando las reglas sobre el registro, votación anticipada, e identificación de votante, ", dijo Hersh." La identificación de votantes es particularmente controvertida, porque algunas de estas leyes parecen haberse convertido en ley con una intención discriminatoria ".
Y de hecho, en el caso de Texas, Hersh y Ansolabehere encontraron que "los votantes blancos registrados tienen una probabilidad significativamente mayor de poseer una identificación de votante que los votantes afroamericanos o hispanos, "Hersh dijo. El resultado, él dijo, fue un efecto discriminatorio de la ley.
Los tribunales acordaron a través de varias rondas de apelaciones, y en mayo pasado, la legislatura de Texas aprobó una nueva ley que, según dijo, abordaba esas preocupaciones. Esa ley está sujeta a litigio ahora, también, aunque más recientemente un tribunal de apelaciones dejó en pie partes de la ley.
Hersh ha estado trabajando en la investigación de identificación de votantes durante más de cinco años, tanto como testigo experto en casos judiciales como científico social. Su trabajo en el área comenzó con la investigación para su libro de 2015, Hackear el electorado:cómo las campañas perciben a los votantes (Cambridge University Press), que se centra en cómo las campañas políticas toman los archivos públicos de los votantes y los aumentan con datos de microtargeting, como la información obtenida de las redes sociales.
"Resultó que las habilidades y el conocimiento que desarrollé al trabajar con archivos de votantes tuvieron un valor práctico en disputas legales relacionadas con datos de votantes, "Dijo Hersh." Así que ahora sirvo regularmente como testigo experto en casos en los que puedo ayudar a los tribunales a comprender los efectos de las leyes ".
