Análisis del trasvase de votantes en Madrid utilizando análisis clúster y regresión múltiple con restricciones

Torres Mesonero, Luis (2017). Análisis del trasvase de votantes en Madrid utilizando análisis clúster y regresión múltiple con restricciones. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Análisis del trasvase de votantes en Madrid utilizando análisis clúster y regresión múltiple con restricciones
Autor/es:
  • Torres Mesonero, Luis
Director/es:
  • Juan Ruiz, Jesús
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Febrero 2017
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El objetivo de este trabajo es cuantificar e interpretar la migración de votantes que se ha producido entre los distintos partidos políticos en las últimas tres elecciones generales a nivel del municipio de Madrid. Para alcanzar este objetivo se aplicará un análisis clúster y una regresión lineal múltiple sujeta a restricciones sobre los datos iniciales, que representan los resultados electorales de los distintos barrios del municipio de Madrid en las elecciones generales de 2011, 2015 y 2016. El trabajo se organiza en cinco grandes bloques: Introducción, Objetivos, Metodología, Resultados y Conclusiones. El primero de ellos, la introducción, pretende dar una visión del escenario político tras cada una de las elecciones y de la necesidad de categorizar los barrios en distintos grupos que sean políticamente afines con el fin de poder extraer conclusiones coherentes. Esta categorización será llevada a cabo mediante un análisis clúster que mostrará que el municipio de Madrid está divido en tres grandes clúster o agrupaciones, uno más afín a la derecha, otro más afín a la izquierda y otro tercero más de centro con una cierta inclinación a la izquierda. Tras la introducción se definen los objetivos que son cuatro principalmente. El primer objetivo consiste en realizar el análisis clúster que aporte la clasificación de los barrios en distintos grupos. El siguiente se basa en analizar la linealidad entre los resultados políticos de los partidos entre elecciones consecutivas para así entender las relaciones entre todos los partidos. En caso de demostrar esa linealidad entre determinados partidos, será válido el modelo de regresión lineal múltiple. Tras la clasificación de los barrios en clusters y una vez justificada que existe una linealidad, se procede a aplicar la regresión múltiple con restricciones. El objeto de la regresión es modelizar los coeficientes de regresión como porcentajes de migración de un partido político a otro. Para ello se impone la restricción de que deben estar comprendidos entre cero y uno y que la suma de coeficientes que tenga el mismo partido de origen ha de ser la unidad para así representar la idea de migración en forma porcentual. El último objetivo consistirá en interpretar los resultados obtenidos para cada clúster en cada una de las dos transiciones (2011-15 y 2015-16) y analizar si representan una solución acorde con la realidad. Para esta validación, se recurrirá a argumentos lógicos y a estimadores como el error porcentual de la regresión realizada. Respecto a este estimador, en ninguno de los clusters ha superado el 1% de error, siendo en tres de ellos inferior al 0,2% lo que da una muestra de la precisión del enfoque lineal aplicado a cada clúster. Tras la definición de los objetivos se dará un marco teórico para abordar cada uno de los objetivos en la sección de Metodología. Se entrará en profundidad en la metodología clúster y su fundamento, así como los distintos algoritmos que existen y se justificará por qué se utiliza k-means para este problema. En esta sección también se abordará cómo se eligen el número de clusters presentes en la muestra y cómo se valida que es el número óptimo de clusters. Esta validación tendrá varias fases a fin de que el número de clusters sea el correcto ya que buena parte del trabajo se sustenta sobre esta hipótesis. Se cubrirá igualmente la justificación de la linealidad a través de gráficos multivariables que permitan representar los resultados de los partidos políticos dos a dos. Esto permitirá observar su correlación y dará pie a calcular los coeficientes Pearson asociados a cada relación lineal entre dos partidos. Por último, en esta sección de Metodología se cubrirá con cierta profundidad el modelo de regresión múltiple y las restricciones impuestas. El modelo desarrollado tiene un carácter general y sirve para analizar cualquier transición política, no únicamente la de 2011-15 o 2015-16 al haberse modelado en función de parámetros genéricos. Con el fin de entender cómo funciona el algoritmo que da la solución al modelo de regresión se dan los fundamentos matemáticos básicos utilizados en optimización. El cuarto bloque, que corresponde a los Resultados, está enfocado a aplicar la metodología explicada a los datos y obtener los resultados. En esta sección se obtendrá un mapa de los distintos barrios del municipio de Madrid clasificados por clúster, los gráficos multivariables o correlogramas que relacionan los partidos políticos de 2011 y 2015, y de 2015 y 2016 respectivamente y matrices , que estima la migración de votantes de 2015 a 2016 entre los distintos partidos para el Cluster A. Finalmente, el último bloque se encarga de generar las conclusiones de los resultados obtenidos. De una forma muy sucinta, en la transición de 2011 a 2015, la aparición de Podemos y Ciudadanos tiene una fuerte repercusión en el panorama político al representar partidos plenamente sustitutivos de otros partidos como IU y UPyD respectivamente. En consecuencia, su aparición lleva a que UPyD y IU pierda la mayoría de sus votantes a su favor y que partidos como el PP y el PSOE vean su número de votantes reducidos a favor de Ciudadanos y Podemos respectivamente. Además, la aparición de Podemos absorbe gran parte de los votantes que no votaron a los grandes partidos políticos en 2011 y crear además un cambio en la izquierda, al provocar que una parte de los votantes del PSOE en 2011 cambiaran su voto a IU en 2015. En la transición de 2015 a 2016 se observa un movimiento contrario al observado en la anterior transición. La creación de la coalición IU-Podemos tiene como consecuencia una migración de los votantes de IU hacia el PSOE y que una parte de los votantes de Podemos en 2015 no repitan su voto a este partido en 2016. Por otro lado, si bien hubo una parte de los votantes del PP que en 2015 votaron a Ciudadanos, se observa la migración contraria en 2016, donde Ciudadanos pierde una parte de su electorado a favor del PP. Por último, UPyD continúa con su pérdida de votantes a favor de Ciudadanos que se posiciona como un partido plenamente sustitutivo de UPyD.

Más información

ID de Registro: 45725
Identificador DC: http://oa.upm.es/45725/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45725
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 05 May 2017 07:08
Ultima Modificación: 05 May 2017 07:08
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