Política y Big Data: ¿Puedo saber si mi voto es útil gracias al Big Data?

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Se oye mucho hablar del “voto útil” a los partidos políticos, aunque la mayoría de los españoles no tienen mucha idea de por qué es así o en qué consiste exactamente. A lo largo de este artículo, explicaré los fundamentos del voto útil y cómo podemos usar el Big Data para que el nuestro lo sea.

De qué va eso del voto útil

Para entender esto, debemos comprender el sistema electoral español. En este, se otorga al congreso 350 escaños, distribuidos de distinta forma según la provincia en función de una serie de criterios, como la población. En definitiva, cada provincia aporta un número diferente de escaños (por ejemplo, 36 en Madrid frente a 1 en Ceuta).

Esto significa que, cuantos más escaños tenga una provincia, más posibilidades tienen los partidos minoritarios de conseguir al menos un escaño, resultando casi imposible que lo consigan en provincias que aportan pocos escaños (por ejemplo, para conseguir un escaño en Madrid necesitas un 2,77% de los votos, mientras que para conseguir escaño en Ceuta necesitas la mayoría de los votos porque, al solo disputarse un escaño, este lo obtendrá el partido más votado).

Cuando el voto no resulta útil en una provincia, los partidos suelen recomendar a sus seguidores que no “tiren a la basura” su voto y que lo “cedan” al partido con más afinidad política que sí que pueda tener opciones de mandar a su escaño.

Usando el Big Data para determinar si mi voto es útil

Determinar si mi voto es útil según en qué provincia vivo es tan sencillo como hacer unas pocas líneas de código con ciertas reglas matemáticas basándonos en un dataset de intención de voto y los escaños que puede aportar cada provincia. En el caso que voy a poner a continuación, me he basado en el dataset provisional de estimación de voto del mes pasado que publica el CIS, agrupado por Comunidades Autónomas, y he usado el lenguaje de programación R.

voto útil por comunidad autónoma usando el lenguaje de programación R
voto útil por comunidad autónoma usando el lenguaje de programación R (según la encuesta provisional de febrero de intención de voto del CIS

Por supuesto, aunque como ejemplo es de lo más ilustrativo, tal y como está ahora resulta demasiado genérico: por provincias sería más preciso y, además, una única encuesta en un panorama político de cambios constantes como el actual no resulta del todo relevante. Es ahí donde entra el Big Data (y ya no estamos hablando de unas pocas líneas de código), que nos permitiría analizar varios datasets de encuestas de intención de voto (juntos y por separado) casi en tiempo real, hacer previsiones en función de diversos criterios… Todo esto permite  a los partidos políticos optimizar sus recursos y esfuerzos en las localizaciones donde tienen más opciones de tener una representación, y dirigir a sus electores en las localizaciones donde no los tiene.

Y es uno de los (muchos) usos del Big Data aplicado a la política. ¿Quieres conocer más? Pues atento al blog de datahack, porque te vamos a mostrar unos cuantos.

Pots de Datahack, que puedes ver AQUI

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