J. Álvarez Liébana, E. Palau Payeras
En los últimos años, debido a tiempos de crisis como la COVID-19 o la crisis financiera, la expectación generada por los sondeos políticos es cada vez más elevada, especialmente cuando se acercan las convocatorias de elecciones. Los medios de comunicación se hacen eco de los resultados de las casas encuestadoras y otros medios, y esa necesidad de conocer el resultado electoral aumenta cuando el resultado de las elecciones es muy diferente al esperado. En este estudio pretendemos analizar el uso de variables, tanto de contexto como de la información generada por las encuestadoras, para comprender el origen del error en la predicción electoral y optimizar los resultados de estas predicciones generadas por los medios, planteando algunas alternativas a la clásica ponderación de encuestas que realizan algunas plataformas como Five Thirty Eight o los medios de comunicación, aplicación técnicas de Machine Learning (árboles de decisión, redes neuronales, SVM).
Palabras clave: encuestas, elecciones, predicción, machine-learning
Programado
Análisis de Datos en Ciencias Sociales
10 de noviembre de 2023 09:30
HC2: Sala Canónigos 2