Ir al contenido

Documat


A Case Study of Forecasting Elections Results: Beyond Prediction based on Business Intelligence

  • Lorenzo Sánchez, Antonio [1] ; Olivas, Jose Angel [1]
    1. [1] Information Technologies and Systems Institute, University of Castilla La Mancha, Ciudad Real, Spain.
  • Localización: Journal of Computer Science and Technology, ISSN-e 1666-6038, Vol. 19, Nº. 2, 2019 (Ejemplar dedicado a: Fiftieth Issue; e13), págs. 143-152
  • Idioma: inglés
  • DOI: 10.24215/16666038.19.e14
  • Títulos paralelos:
    • Un caso de estudio de pronóstico de los resultados electorales: Más allá de la predicción basada en Business Intelligence
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En el campo del análisis de datos, es común no distinguir claramente entre predicción y pronóstico. Aunque los resultados de ambos procesos pueden tender a converger, los mecanismos utilizados en cada caso tienden a ser completamente diferentes. La predicción tiene que ver con la extrapolación estadística y la estimación y el pronóstico puede considerar el juicio de expertos sobre el tema. Se propone una metodología para llevar a cabo esta última tarea, con un mecanismo que utiliza tanto datos históricos como actuales con el juicio de un experto para afinar el resultado. La metodología se aplica al estudio de caso de las elecciones generales españolas de abril de 2019.

    • English

      In the field of data analysis, it is common not to distinguish clearly between prediction and forecast. Although the results of both processes may tend to converge, the mechanisms used in each case tend to be completely different. Prediction has to do with statistical extrapolation and estimation and forecasting can consider expert judgments on the subject. A methodology is proposed to carry out this latter task, with a mechanism that uses both historical and current data with the judgement of an expert. The methodology is applied to the case study of the Spanish general elections of April 2019.

  • Referencias bibliográficas
    • Stoetzer, L., Neunhoeffer, M., Gschwend, T., Munzert, S., Sternberg, S. (2019). Forecasting Elections in Multiparty Systems: A Bayesian Approach...
    • Graefe A., Green K.C., Armstrong J.S. (2019). Accuracy gains from conservative forecasting:
    • Tests using variations of 19 econometric models to predict 154 elections in 10 countries. PLoS ONE 14(1): e0209850.
    • Huber, S. (2018). The role of polls for election forecasting in German state elections. Doctoral Thesis. Universität Passau, Deutschland.
    • Graefe, A. (2018). Predicting elections: Experts, polls, and fundamentals. Judgment and Decision Making, 13(4), 334-344.
    • Kaufman, A. R., Kraft, P., Sen, M. (2018). Improving Supreme Court Forecasting Using Boosted Decision Trees. Political Analysis, 1-7.
    • De Rosa, R. (2018). The use of big data in political-electoral communication. Forecasting the vote in the French presidential elections 2017....
    • Vaidehi, V., Monica, S., Mohamed Sheik
    • Safeer, S., Deepika, M., & Sangeetha, S. (2008). A prediction system based on fuzzy logic. Proc. of the World Congress on Engineering...
    • Atsalakis, George & K, Valavanis. (2013). Surveying stock market forecasting techniques - Part I: Conventional methods. In Computation...
    • Atsalakis, G. S., & Valavanis, K. P. (2009). Surveying stock market forecasting techniques– Part II: Soft computing methods. Expert Systems...
    • Qlik. “2019 Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms”. Retrieved from https://www.qlik.com/es-es/gartner-magic-quadrant-business-intelligence,...
    • Rule D’Hondt. Retrieved from https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_D%27Hondt. January 2019.
    • Immigration statistics. Retrieved from http://www.poderjudicial.es/, December 2018

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno