Que vivimos en la era del Big Data es una afirmación que ya no constituye ningún un misterio. Cada vez, se hace más claro cómo nuestras sociedades están siendo moldeadas a partir de un inmenso conjunto de datos, y gracias a la ciencia detrás de ello, el análisis de datos.
En el ámbito político, esta realidad no es una excepción. De hecho, desde hace décadas, hemos venido observando cómo el análisis predictivo, entre otros modelos de análisis de datos, están permitiendo aumentar el éxito y asertividad en campañas políticas.
Por ejemplo, permitiendo la identificación de votantes indecisos, pronosticando los márgenes de intención de voto, o permitiendo una segmentación de audiencias más precisa. Exploremos en qué consiste este modelo y cuáles son las técnicas más usadas para diseñar campañas políticas exitosas.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo no es propiamente algo nuevo en términos de la ciencia de datos. Ni mucho menos, en lo relacionado con su aplicación a temas político electorales.
De hecho, desde hace ya varias décadas, la ciencia política ha usado el análisis predictivo, no solo para estudiar el ámbito electoral, sino también lo relacionado con la opinión pública y la formulación de políticas públicas. No obstante, es importante resaltar que, debido a los avances tecnológicos de los últimos años y el desarrollo de la IA, sus alcances han aumentado exponencialmente.
Concretamente, el análisis predictivo es una rama de la ciencia de datos que utiliza algoritmos y modelos estadísticos para predecir futuros eventos o comportamientos. En relación con las campañas políticas y/o procesos electorales, esto implica utilizar datos históricos, demográficos, de comportamiento y geográficos sobre votantes, para anticipar cómo se comportarán en futuras elecciones y en relación con determinados proyectos políticos, temas o agenda política.
La predicción electoral ha tenido un importante peso en la ciencia política y en la comprensión de los procesos democráticos. Los análisis predictivos resultan altamente útiles para investigadores, estrategas políticos, y otros profesionales del área para entender los factores que influyen en el comportamiento de los ciudadanos. Así como la forma en que opera la adhesión a candidatos y partido políticos, o el abstencionismo.
Entender cómo las intenciones de voto están influenciadas por factores socioeconómicos, culturales, demográficos o psicológicos es fundamental para desarrollar estrategias de comunicación y marketing que ayuden a:
Las técnicas y modelos de análisis predictivo para campañas políticas y procesos electorales tienen su origen en el siglo XIX. Desde entonces, este tipo de análisis ha sido posible gracias a ciencias como la estadística, y a instrumentos de recolección de datos como las encuestas, principalmente.
Sin embargo, en la era del Big Data, y debido al volumen de datos que esta posibilita, el alcance del análisis predictivo ha sido exorbitante. Permitiendo aplicaciones más amplias y efectivas en diferentes contextos y países. Gran parte de esta evolución se debe a las herramientas de aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otros modelos (Alaminos, 2023).
Algunas de las técnicas y/o modelos más aplicados actualmente para la predicción electoral son:
Se utiliza para analizar datos recopilados a lo largo del tiempo, como resultados electorales históricos, encuestas de opinión y actividad en redes sociales.
Este tipo de modelo es especialmente útil para identificar tendencias, patrones cíclicos y puntos de inflexión en el comportamiento de los votantes. En este sentido, ha servido para anticipar cambios en la opinión pública y ajustar las estrategias de campaña en consecuencia.
Por ejemplo, un análisis de este tipo permite identificar el impacto de eventos noticiosos en la intención de voto a lo largo de una campaña.
Se enfoca en agrupar a los votantes en segmentos homogéneos basados en sus intereses, características y comportamientos. Permitiendo así identificar nichos de audiencia específicos y diseñar mensajes personalizados para cada grupo.
En esta medida, la técnica favorece, por ejemplo, la segmentación de los votantes en grupos como “votantes jóvenes y urbanos”, “votantes conservadores rurales” o “votantes indecisos”, entre otros segmentos valiosos según el territorio, y tipo de elección.
Consiste en estudiar el contenido textual y visual de fuentes como redes sociales, blogs y medios de comunicación para extraer información relevante. De este modo, favorece la identificación de sentimientos y opiniones de los votantes.
Este modelo está soportado fundamentalmente por otras herramientas como la IA y el aprendizaje automático. Las cuales, por su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos favorecen, por ejemplo, el análisis de comentarios en redes sociales y otras plataformas digitales para identificar los principales argumentos a favor y en contra de un candidato.
Estos modelos permiten establecer relaciones entre variables para predecir un resultado numérico. Para ello utilizan variables explicativas como datos económicos, políticos y demográficos con el fin de predecir aspectos como porcentajes de participación electoral, margen de victoria o la intención de voto.
Este es un modelo de aprendizaje supervisado, cuya representación gráfica (forma de árbol) favorece la representación de decisiones secuenciales basadas en las características de los datos, y sus posibles consecuencias.
De esta manera es posible observar y comprender cuáles son los factores más influyentes en la decisión de voto, pero también, en otros aspectos como la perfilación de votantes, o análisis de impacto de diferentes mensajes.
Son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, que funcionan mediante neuronas artificiales capaces de aprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos. Dichas neuronas se interconectan a través de una red, la cual se entrena usando algoritmos de optimización que buscan que, las conexiones neuronales artificiales sean eficientes y con márgenes de error mínimos. Por lo general, se utilizan para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales.
Así, y luego de analizar diferentes conjuntos de datos e identificar patrones complejos, pueden lograr predecir aspectos como las reacciones de la audiencia, intención de voto, tendencias en la opinión pública, difusión de información falsa, entre otros.
Aunque la era del Big Data pareciera plantear un entorno libre de limitaciones en cuanto a los datos y a las múltiples formas de aprovecharlos para optimizar decisiones. Lo cierto es que, pese a los desarrollos tecnológicos, o incluso, en función de ellos, cada uno de los modelos mencionados presenta algunas limitaciones. Y no solo hablamos de limitaciones técnicas, sino también, y no menos importantes, éticas.
Por ejemplo, algunos modelos como las redes neuronales, árboles de decisión o algoritmos de agrupamiento, basados u operados por IA, pueden presentar dificultades con relación a su interpretación y a la transparencia de los resultados.
En primer lugar, en muchos casos, estos modelos resultan altamente complejos de entender y explicar para los humanos; y, en segundo lugar, es común que se presenten problemas de sesgos y discriminación, cuando los datos base o de entrenamiento, reflejen desigualdades o prejuicios sociales ya existentes en la sociedad.
En este sentido, es fundamental mencionar la creciente necesidad de una aproximación ética a los datos y a su aprovechamiento, desde una perspectiva democrática y basada en la equidad.
De lo contrario, y debido a la envergadura de los análisis y sus efectos sobre la política y la sociedad, estaríamos entrando en terrenos cada vez más difusos si las organizaciones, partidos o candidatos no actúan desde la transparencia y el respeto por el consentimiento y la privacidad.
El creciente uso del análisis de datos y algoritmos en las campañas políticas plantea enormes oportunidades, al tiempo que desafíos sin precedentes. Si bien modelos como el análisis predictivo permiten comprender cada vez mejor al electorado y, en consecuencia, diseñar campañas más efectivas. Su implementación puede plantear, al mismo tiempo, serios riesgos a los principios democráticos.
La manipulación de datos, la creación de burbujas de filtro, los sesgos algorítmicos y la personalización excesiva de los mensajes pueden contribuir a una erosión aún más peligrosa del debate público, ya marcado por la polarización y desinformación. Igualmente, ahondar el sentimiento de desconfianza hacia los políticos y las instituciones, según sea el manejo de datos que se están aplicando.
Por lo tanto, es urgente desarrollar marcos regulatorios que garanticen el uso ético de los datos en la política, protegiendo la privacidad de los ciudadanos y promoviendo la transparencia en los procesos de toma de decisiones.
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