Estimación de la preferencia de voto a través de la investigación en masa para las elecciones presidenciales en México (2018)

Resumen

Las tendencias en la intención de voto pueden ser aproximadas mediante métodos estadísticos complejos que incluso pueden llegar a predecir el ganador de una elección. Por otro lado, la influencia de las redes sociales hace posible vislumbrar la intención de voto de la sociedad, sobre todo de aquel segmento de la población directamente relacionado al uso de redes sociales. El presente trabajo explora la predicción de la intención del voto para las próximas elecciones presidenciales del primero de julio en México (2018), mediante la investigación masiva (crowd-researching).


Palabras clave: Investigación masiva, Intensión de Voto, Elección Presidencial (2018, México)

Abstract

Vote expectation can be approximated with complex statistical methods that are actually able to predict the winner of an election. On the other side, Social Networks influence, allows us to forecast the decision of the people, mostly from that segment of the society who are Social Networks users. The present work explores the prediction of people’s intention of vote for the next July 1st presidential election in Mexico in 2018, through a crowd-researching approach.


Keywords: Crowd Research, Vote Intention, 2018 Presidential Election (Mexico)

1. INTRODUCCIÓN

La investigación masiva o investigación en masa es un nuevo concepto vinculado al concepto de micro-mecenazgo o financiamiento en masa. De acuerdo con (Doan, Ramakrishnan, & Halevy, 2011), existen algunas herramientas similares (al micro-mecenazgo o financiamiento en masa), también conocidas como producción de pares, sistemas de poder de usuarios, generación de contenidos por usuarios, sistemas colaborativos, medios sociales, sistemas sociales, sistemas comunitarios, búsqueda social, inteligencia colectiva, “wikinomics”, sabiduría de las masas, inteligencia multitudinaria, colaboración en masa y computación humana.

La efectividad de la capacidad predictiva de los clásicos medios masivos de comunicación (radio y televisión) y de las encuestas de opinión, se puso en entredicho el año 2016, como se menciona en (Santander, Elórtegui, González, Allende-Cid, & Palma, 2017), quienes ilustran el hecho con el inesperado triunfo del Brexit, de la opción No del plebiscito en Colombia, la victoria de Trump en E.E.U.U., las elecciones primarias en Francia, el proceso electoral en Holanda y las elecciones municipales en Chile. Esto se puede explicar porque al parecer existe una intención del voto que les permanece oculta sustentada en la teoría de la espiral del silencio. Muchas personas no expresan su verdadera posición cuando ésta se encuentra distante de las hegemónicas, para evitar la sensación de aislamiento, (Noelle, 1995).

Por lo anterior, además de las típicas encuestas realizadas por las diversas consultoras, para determinar el porcentaje de preferencia del voto, en el siguiente proceso electoral de 2018 en México, se puede hacer uso del poder de las redes sociales para determinar la intención del voto.

Un ejemplo de investigación de la intención del voto usando redes sociales se puede encontrar en (Deltell, Luis; Claes, Florencia; Osteso, 2013), donde se utilizan distintas herramientas, tales como Hootsuite, Politweet y Trendistic, entre otras, para mostrar que, a través de Twitter, es posible determinar los sentimientos y preferencias políticas de una población.

El presente trabajo explora la predicción de la intención del voto para las próximas elecciones presidenciales, del primero de julio, en México (2018), mediante la investigación masiva (crowd-researching) y el uso de la red social Facebook®.

2. CONTEXTO

La investigación en masa es una herramienta que propone tomar ventaja del conocimiento colectivo o conciencia colectiva, mediante el uso del ambiente de comunicación instantáneo, a través del uso de las redes sociales como Facebook®, Twitter®, WhatsApp®, SnapChat®, WeChat®, Line®, Viber®, DingTalk®, Skype®, Hangouts®, ICQ, entre otras, cada una de ellas con sus diferentes protocolos de comunicación (Molina-Ruiz, García-Munguía, Rojano-Chávez & Moreno-Gutiérrez, 2017). Por otro lado, la investigación en masa puede ser vista como una forma de investigación en la cual se realiza un llamado a la comunidad científica o a la población en general, para determinar un marco conceptual o para cubrir una necesidad de investigación o integrar la solución de diferentes problemas, mediante las redes sociales, soportando dicho proceso en las tecnologías de información y comunicación (TIC) (Molina-Ruiz & Rojano-Chávez, 2017).

Cuando se pone a prueba el poder de las redes sociales, se puede vislumbrar un impacto mayor sobre la sociedad, lo cual tiene implicaciones para revelar las características u opiniones de la población en general. Como se sugiere, en Molina-Ruiz, Rojano-Chávez & García-Munguía (2015), la denominada primavera árabe (ArabSpring) es una de las muestras más representativas del nivel y potencia radical e influencia que pueden ejercer las redes sociales.

Manejar como fuente de información una red social, como por ejemplo Facebook® o Twitter®, sugiere la posibilidad del manejo de enormes volúmenes de datos (Big Data). Existen diversas herramientas computacionales para poder realizar su manipulación. Por ejemplo, en Santander et al. (2017), se utiliza la técnica de procesamiento de lenguaje natural llamada, bolsa de palabras, para producir dos clasificadores de mensajes en la red social Twitter, que permita identificar la disposición de usuario sobre un candidato, a partir de sus posts (favorable o desfavorable).

En este trabajo se desarrollará una aproximación menos masiva y más simple con el objetivo de ilustrar la posibilidad de consultar a la inteligencia masiva para contar con un referente adicional en la valoración de la intención del voto.

2.1 Metodología

En principio se reconoce la necesidad de generar un escenario alternativo para estimar los resultados de la próxima elección federal en México (2018), para lo cual se planteó la interrogante: ¿por quién votarías en la próxima elección presidencial? A continuación, se realizó una búsqueda en la red social Facebook® para identificar la información específica vinculada al cuestionamiento planteado. Se realizó la revisión de 16 diferentes fuentes durante 2017, que se listan a continuación:

En las páginas consultadas, se ubican y contabilizan las diferentes reacciones que se pueden emitir en las publicaciones (dentro de la red social) vinculadas directamente con alguno de los precandidatos. Es decir, cada una de las diferentes reacciones tiene una relación biunívoca con alguno de los precandidatos considerados en la encuesta, de tal forma que la reacción me gusta (pulgar arriba) se vincula, por ejemplo, con el precandidato 1, en determinada página y con el precandidato 2 en otra página consultada (Tabla 1).

Tabla 1: Reacciones vinculadas a los diferentes candidatos. Fuente: Elaboración propia con base en la información recuperada de Facebook ®

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Para cada una de las páginas consultadas se efectuó el recuento de las diferentes reacciones vinculadas a los precandidatos para la elección federal del primero de julio del año 2018, y emitidas hasta el 31 de diciembre del año 2017.

Se realizó el cálculo de los diferentes porcentajes de intención de voto con base en dos etapas. En la primera se consideró a todos los precandidatos a la elección presidencial (precandidatos de partidos políticos y aspirantes independientes); en la segunda etapa, se consideraron los precandidatos de partidos políticos y únicamente los precandidatos independientes que, al 31 de diciembre del año 2017, habían recolectado las 866,593 firmas que impone la autoridad electoral, con objeto de participar en el proceso electoral.

El cálculo de los porcentajes se realizó con base en la siguiente formulación (Ecuación 1):

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donde:

% de intención de voto:  porcentaje de reacciones vinculadas a cada candidato

Total de reacciones asociadas por candidato: cantidad de reacciones vinculadas a cada candidato.

Total de reacciones del recuento: cantidad total de reacciones en los datos recopilados.

Para este caso, en el recuento hecho para las reacciones vinculadas a cada candidato, se tomaron cantidades redondeadas.

3. ESTIMACIÓN DE LA PREFERENCIA DE VOTO

Para revelar la intención de voto, se recopiló información a través de la investigación en masa a través de la red social Facebook®. En la siguiente tabla (Tabla 2), se presentan los datos generales de las publicaciones consultadas.

Tabla 2: Datos generales de las publicaciones consultadas. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

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En la siguiente tabla se muestran los datos recuperados de las diferentes publicaciones consultadas (Tabla 3)

Tabla 3: Datos de consultados. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

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En la primera etapa se consideraron 25,752 reacciones, en las 16 páginas de Facebook ® consultadas, vinculadas a los diferentes precandidatos, obteniéndose los siguientes porcentajes: Margarita Zavala 19.967%, Miguel Osorio 3.425%, Manuel López 61.978%, Ángel Mancera 0.924%, Manuel Velazco 0.4%, Jaime Rodríguez 2.213%, Antonio Meade 9.289%, Ricardo Anaya 1.798% and María de Jesús Patricio 0.008% (Tabla 4, Fig. 1).

Tabla 4: Porcentajes en la intención de voto estimados del total de datos recuperados. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

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Fig. 1: Porcentajes en la intención de voto estimados del total de datos recuperados. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

En la segunda etapa, se efectuó la revisión de los datos del Instituto Nacional Electoral (INE), debido a que los precandidatos independientes requieren de 866,593 firmas para poder ser partícipes del proceso electoral (Fig. 2).

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Fig. 2: Apoyo ciudadano a candidatos independientes para la elección presidencial al 29 de diciembre del año 2017. Fuente: Elaboración propia con base en datos del Instituto Nacional Electoral

Con el parámetro anterior, de los precandidatos independientes, sólo Jaime Rodríguez fue considerado en esta etapa, quedando entonces 19,386 reacciones, y los porcentajes siguientes: Manuel López 82.333%, Jaime Rodríguez 2.94%, Antonio Meade 12.339% and Ricardo Anaya 2.388% (Tabla 5, Fig. 3).

Tabla 5: Porcentajes de la intención de voto, considerando a los precandidatos de las diferentes coaliciones y a los precandidatos que al 31 de diciembre habían logrado recopilar las 866,593 firmas de apoyo ciudadano. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

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Fig. 3: Porcentajes de la intención de voto, considerando a los precandidatos de las diferentes coaliciones y a los precandidatos que al 31 de diciembre que habían logrado recopilar las 866,593 firmas de apoyo ciudadano. Fuente: Elaboración propia con base en la consulta de información en la red social Facebook ®

4. CONCLUSIÓN

Hoy día las redes sociales presentan una ventana amplia para el acceso a la información de diferentes aspectos de la vida cotidiana. Es importante recordar que mediante redes sociales se orquestó la denominada primavera árabe (con sus incluidos tintes geopolíticos), ello demuestra el poder o influencia que las redes sociales mantienen sobre sus diversos usuarios, quienes, además, generan afectos con determinadas mociones (movimientos) políticas, sociales o culturales.

En este sentido, los datos contenidos en la red social, permite generar un contexto para estimar las preferencias de voto por parte de los usuarios de la red social. Con base en los datos contenidos en la red social, se genera información para proponer el escenario alternativo de la predilección por alguno de los precandidatos, vinculada a la intención de voto, como alternativa al discurso de las televisoras nacionales.

En cuyo caso, a pesar de la relatoría promovida en los medios de comunicación (principalmente de televisión abierta), en la cual se manejan dos versiones, por un lado, se plantea que el precandidato Manuel López y Ricardo Anaya se encuentran en empate técnico al inicio del año, por el otro, se plantea que Manuel López y Antonio Meade se encuentran en empate técnico. La información obtenida en el presente estudio, muestra que la ventaja con que el precandidato que lidera la intención de voto, oscila entre 61.9% y 82.3%, contando así con otro referente que permite ajustar alguna estimación, bajo las condiciones temporales consideradas, de la intención del voto para las elecciones en México, del 1 de julio del año 2018.

REFERENCIAS

Deltell, Luis; Claes, Florencia; Osteso, J. M. (2013). Ambitos revista Andaluza de comunicación. Ámbitos, (22). Recuperado a partir de http://www.redalyc.org/html/168/16832253010/

Doan, A., Ramakrishnan, R., & Halevy, A. Y. (2011). Crowdsourcing systems on the World-Wide Web. Communications of the ACM, 54(4), 86. https://doi.org/10.1145/1924421.1924442

Molina Ruiz, H.D., Rojano Chávez, E.M. & García Munguía, M. (2015). Hacia un proceso de realimentación (feedback) en tiempo real de la trayectoria logística a través del uso de la red social Facebook. En: Mercadotecnia, soluciones a problemas locales y regionales, Universidad Autónoma de San Luis Potosí, ISBN: 978-6007-9343-96-5.

Molina Ruiz, H.D., García Munguía, M., Rojano Chávez, E.M. & Moreno Gutiérrez, S. S. (2017). Public safe keeping perception based on the crowd-researching approach’s approximation: using social network impact, going on in taking advantage of the collective consciousness knowledge. En M. de L. Sánchez Guerrero, A. R. García Gaona, & F. J. Álvarez Rodríguez (Eds.), El Profesional de TIC y la Transdisciplinariedad (p. 229). CIUDAD DE MÉXICO: ALFA-OMEGA. ISBN: 978-607-622-368-0, Recuperado a partir de http://www.aniei.org.mx/Archivos/Memorias/L_Electronico_CNCIIC2017.pdf

Molina Ruiz, H.D., & Chávez Rojano, M. S. (2017). Thorough a model of crowd-researching framework based in the crowdfunding framework: social network approach focused, taking advantage of the collective consciousness knowledge. INNOVACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO REVISTA DIGITAL, 9(2), 83–87. Recuperado a partir de https://iydt.files.wordpress.com/2017/07/04-thorough-a-model-of-crowd-researching-framework-based-in-the-crowdfunding-framework-social-network-approach-focused-taking-advantage-of-the-collective-consciousness-knowledge.pdf

Noelle, E. (1995). La espiral del silencio: opinión pública: nuestra piel social. Ediciones Paidós. Recuperado a partir de https://latam.casadellibro.com/libro-la-espiral-del-silencio-opinion-publica--nuestra-piel-social/9788449300257/454466

Santander, P., Elórtegui, C., González, C., Allende-Cid, H., & Palma, W. (2017). Redes sociales, inteligencia computacional y predicción electoral: el caso de las primarias presidenciales de Chile 2017. Cuadernos.info, (41), 41–56. https://doi.org/10.7764/cdi.41.1218

 

[a]* Universidad Autónoma de Hidalgo, Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería, m_en_i_molina_ruiz@engineer.com

[b] Universidad Autónoma de Hidalgo, Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería, hmolina@uaeh.edu.mx

[c] Universidad Autónoma de Hidalgo, Instituto de Ciencias Económico Administrativas, galmazan@uaeh.edu.mx

[d] Universidad Autónoma de Hidalgo, Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería, mgm24@hotmail.com