Evaluación de una nueva metodología para la estimación del transvase de votos entre elecciones

Sanz Suárez, Alfonso (2018). Evaluación de una nueva metodología para la estimación del transvase de votos entre elecciones. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Evaluación de una nueva metodología para la estimación del transvase de votos entre elecciones
Autor/es:
  • Sanz Suárez, Alfonso
Director/es:
  • Juan Ruiz, Jesús
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Enero 2018
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

En el panorama político mundial actual se puede observar una serie de acontecimientos claves que lideran el cambio social más agitado de los últimos 30 años. A raíz de la gran crisis económica de 2008, muchos gobiernos tuvieron que aplicar políticas restrictivas y de financiación extranjera que han desembocado en un malestar generalizado y una importante agitación social. Todo esto, sumado al miedo provocado por los continuados actos terroristas de los últimos años, ha desencadenado decisiones políticas trascendentales, con ejemplos claros como las políticas de anti-inmigración y de proteccionismo de Donald Trump o la resolución de Reino Unido de abandonar le Unión Europea. En concreto, en España debido a las políticas que se siguieron y los recortes sociales que se aplicaron para hacer frente a la crisis económica, en las dos últimas elecciones nacionales irrumpieron dos alternativas políticas al bipartidismo tradicional cambiando significativamente el marco político español. Otro cambio notable que se viene produciendo recientemente es el enfrentamiento político entre el Gobierno de España y el Gobierno de Cataluña debido a los deseos independentistas de algunos miembros de este último. Todos estos ejemplos ponen de manifiesto la importancia que tiene el estudio y análisis de las elecciones políticas para poder comprender mejor por qué y cómo se producen estos cambios y si es posible adelantarse a ellos. El propósito es encontrar un modelo relativamente sencillo que se pueda adaptar a los diferentes problemas que se presenten para poder realizar un análisis íntegro y preciso y que permita obtener unas conclusiones claras que expliquen razonadamente los hechos acontecidos. Como consecuencia a esta necesidad surgen trabajos como el que aquí se presenta cuyo objetivo principal es comprobar que los resultados que se han obtenido en él, aplicando un modelo de regresión lineal múltiple con restricciones, se ajustan lo suficiente a los resultados que presentaron Xavier Puig y Josep Ginebra en el artículo “A cluster analysis of vote transitions”. En este artículo se aplicaron unas técnicas bayesianas de gran complejidad en relación al cambio de voto que se produjo entre las elecciones de noviembre 2003 al Parlamento de Cataluña y las de marzo 2004 al Parlamento de España que acontecieron en la ciudad de Barcelona. Este trabajo pretende demostrar que las técnicas que aquí se aplican cumplen con los requisitos necesarios impuestos por técnicas más complejas para la elaboración de este tipo de estudios. Además de este objetivo principal, se pretende que el trabajo sirva para adquirir un profundo conocimiento de las técnicas y modelos utilizados, así como ser capaz de explicarlos de una forma clara y sencilla. También se quiere adquirir habilidad en el manejo del programa estadístico Rstudio para poder desarrollar los modelos expuestos y obtener y presentar los resultados obtenidos. Estos conocimientos y técnicas están recogidos en el apartado de Metodología donde se profundizará en todos los aspectos relacionados con el análisis clúster, siendo el fin de este análisis la creación de grupos homogéneos que engloben elementos con una serie de características comunes, en este caso tanto la intención como el cambio de voto. Dichos aspectos del análisis clúster que se recogen en este apartado abarcan desde la definición de las variables que forman parte del problema, que en este caso vienen ya impuestas, pasando por la elección del tipo de medida de asociación de los elementos que se utilizará y terminando con la exposición de los diferentes métodos, jerárquicos y no jerárquicos, que se pueden utilizar y cuál de ellos se elegirá finalmente. Además, hay que añadir la demostración de las técnicas utilizadas para obtener el número óptimo de clústeres, siendo la primera de ellas el método del codo que aportará unos candidatos iniciales sobre los que se aplicará la segunda de las técnicas, el índice de silueta, que justificará cuál de los candidatos es el óptimo buscado. Así mismo, en esta sección también se expondrá la importancia que tiene la justificación de la linealidad de las variables que toman partido en el problema y de qué manera se podrá llevar a cabo dicha justificación debido a que es un hecho indispensable para poder aplicar el modelo de regresión lineal múltiple posterior. Este modelo de regresión lineal múltiple también se presenta en profundidad en este apartado de Metodología, así como las restricciones que se le aplican para ajustar dicho modelo al problema planteado. Se ha intentado dotarlo de un carácter general para que pueda ser aplicado, no solo a estas dos elecciones, sino a cualquiera de las elecciones que se quieran estudiar. Además, se expone el modelo de mínimos cuadrados que se ha utilizado para resolver esta regresión y obtener así los resultados buscados. Por último, esta sección recoge una descripción simplificada de las técnicas y modelos que aplicaron Xavier y Josep a su estudio para comprender mejor las diferencias que existen entre los dos modelos. Una vez introducidos los conceptos teóricos, se utilizará el programa estadístico Rstudio, cuyo código se muestra en el apartado Anexo I, para aplicar y desarrollar los modelos planteados y de esta manera obtener los resultados, los cuales serán presentados en el apartado de Resultados. En este apartado se presentará la elección del número óptimo de clústeres atendiendo a los resultados arrojados por las dos técnicas utilizadas. Con esta división clúster obtenida se confeccionará, utilizando el programa de editor de mapas Qgis, un mapa de Barcelona dividido en zonas de diferentes colores dependiendo de a qué grupo pertenezca cada una de esas zonas. Se elaborará un segundo mapa con la división clúster que se presentó en el artículo para poder comparar de forma visual una división con otra y comprobar si existen diferencias significativas. Además de estos mapas, se realizará un análisis de la tendencia política de cada uno de los clústeres para comprobar y confirmar que se comparan los grupos correctos entre los resultados del artículo y los de este trabajo y además para obtener una primera idea de hacia dónde se posicionan, políticamente hablando, dichos grupos. Por otra parte, también se expondrá la justificación de la linealidad de las variables utilizando un correlograma. En este gráfico se puede observar la correlación existente entre pares de variables mediante gráficas lineales, así como mediante gráficos que muestran los coeficientes de Pearson entre esos mismos pares de variables. Finalmente, en este apartado de Resultados, se exponen una serie de tablas que recogen los resultados globales que se han obtenido para cada partido político. Estas tablas globales se crean a partir de las soluciones obtenidas en cada uno de los clústeres cuyas respectivas tablas se encuentran en el Anexo II. Mediante estas tablas globales se lleva a cabo la comparación de los resultados presentados en el artículo de las cinco opciones que más relevancia tienen con dos modelos diferentes, uno utilizando las técnicas aquí descritas con la división clúster obtenida mediante el algoritmo kmeans y otro utilizando estas mismas técnicas pero con la división clúster que se utiliza en el artículo. Un ejemplo de estas comparaciones es el que se recoge en el siguiente gráfico. Evaluación de una nueva metodología para la estimación del transvase de votos entre elecciones. Posteriormente a la presentación de los resultados, se recogerán las conclusiones generales que se han alcanzado al realizar este trabajo en el apartado de Conclusiones. Por un lado, se ha observado que es un modelo muy polivalente al que se le pueden realizar diversas modificaciones para que se adapte a los problemas planteados. Por el otro lado, al realizar las últimas comparaciones destaca el hecho de que los porcentajes de cambio de voto con valores muy reducidos pasan inadvertidos para el modelo que se plantea en este trabajo no siendo así para el modelo presentado por Xavier y Josep. También destaca el hecho de que en las cinco opciones estudiadas existen una o dos diferencias de resultados que son significativas, aunque hay que entender que estos resultados son estimaciones y llevan asociados un error. Además, las diferencias que se aprecian entre los resultados del artículo y los resultados del modelo con la división clúster de la función kmeans son notablemente mayores que las diferencias que aparecen utilizando la división clúster del artículo. La conclusión final y más importante es que el modelo de regresión lineal múltiple con restricciones presentado es adecuado para poder ser aplicado en futuros estudios con la salvedad de la división clúster utilizada, la cual plantea dudas acerca de su validez y podría ser sustituida por otra metodología como propuesta para próximos trabajos.

Más información

ID de Registro: 49662
Identificador DC: http://oa.upm.es/49662/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:49662
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 09 Mar 2018 11:57
Ultima Modificación: 09 Mar 2018 12:17
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