Resumen de Análisis espacial de datos electorales. Aplicación al municipio de Barcelona

Sonia Judith Broner

• El analisis estad³stico tradicional de datos electorales no ha tenido en cuenta su estructura espacial, Esta practica, segun los geografos, pierde de vista el hecho de que las sociedades humanas no estan dispuestas de una manera es- tad³sticamente independiente. Los politologos consideran que los ciudadanos se ven in°uenciados, a la hora de emitir su voto, por su situacion individual y su entorno social y geogra¯co inmediato. Muchas de las teor³as que se mane- jan en Ciencias Pol³ticas establecen que las unidades espacialmente proximas tienden a comportarse en forma mas parecida que las unidades mas alejadas.

  Esto signi¯ca que los datos presentan correlacion espacial positiva.

  En esta tesis se presenta una aplicacion de las tecnicas de la estad³stica espa- cial al analisis de datos electorales. Concretamente se estudian los resultados de las Elecciones Generales del a~no 2004 en el Municipio de Barcelona, agre- gando los datos a nivel de Zonas de Estudio Peque~nas (ZRP, de sus iniciales en Catalan). Las variables que se estudian en mas detalle son la participacion y la orientacion del voto (vector de proporciones de votos obtenido por cada partido que se presenta a las elecciones). Tambien se han analizado otras variables utilizadas en Ciencias Pol³ticas para describir el comportamiento electoral: concentracion y fragmentacion del voto y su volatilidad, cuando se comparan resultados del 2004 con los de las elecciones de 2000 y 2008.

  Las tecnicas de estad³stica espacial utilizadas en esta tesis se enmarcan dentro de lo que se conoce como analisis de datos de area (o lattice data, en ingles).

  El contenido de la tesis se puede dividir en tres grandes bloques. El primero esta dedicado al Analisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE). En el se revisan las tecnicas mas utilizadas presentes en la literatura, que luego se aplican a los datos electorales del a~no 2004. Se realiza el analisis exploratorio, univariado, de la participacion y la orientacion del voto y se determina la presencia de dependencia espacial, tanto global como local, a traves de³ndices y gra¯cos desarrollados para ello.

  En el segundo bloque, que trata del analisis de regresion espacial, se presentan primero las tecnicas y modelos disponibles que intentan explicar el patron espacial de una variable en termino de otras. Se ajustan entonces estos modelos para explicar la participacion en terminos de factores explicativos como el nivel de ingresos, la edad, el nivel de instruccion y la ocupacion. En el estudio de los resultados electorales de 2004, se incluyen como variables explicativas las determinadas por un concepto ampliamente utilizado en campo de las Ciencias Pol³ticas, el de clivaje, ya sea este de clase social o de origen.

  Debido a la importancia que se da en Ciencias Pol³ticas al analisis de los resul- tados de una convocatoria electoral dada, tomando como referencia elecciones anteriores y posteriores si hubieran tenido lugar, se han comparado ademas los resultados electorales del a~no 2004 con los resultados del a~no 2000 y los del a~no 2008. La dinamica del comportamiento electoral se estudia, al igual que la participacion y la orientacion del voto, en forma exploratoria primero, intentando luego explicarla mediante modelos de regresion espacial.

  En el tercer bloque se propone un algoritmo de clasi¯cacion para datos de areas basado en las distancias entre las caracter³sticas observadas en las diferentes areas. Se plantean diferentes ejemplos con datos arti¯ciales para veri¯car la adecuacion de la metodolog³a propuesta. Una vez validado el algoritmo, se aplica este a los resultados electorales de los a~nos 2004 y 2008. Se han consi- derado tanto datos univariantes (participacion) como multivariantes (orien- tacion del voto). Se concluye que la estructura espacial que encuentra el algoritmo en el comportamiento electoral no var³a signi¯cativamente de 2004 a 2008, y que el conocimiento adquirido sobre esta estructura en los analisis descriptivos y de regresion se ve corroborado por los resultados del analisis cluster.