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ihh

Un mapa con el índice invertido de Herfinhahl-Hirschman a nivel municipal. El índice invertido de Herfinhahl-Hirschman sirve para estimar el número de partidos efectivos en competencia en un lugar. Para obtenerlo usé (con algunas dudas) el vector de votos para cada partido al senado (nueve partidos) más los votos en blanco con cada número dividido por el total de votos válidos.

Calcularlo es bien sencillo (sospecho que eso ha ayudado mucho a su popularización): dado $v=(v_1, v_2, \ldots, v_{m})$, el vector de proporciones de votos, el índice es

$$ \text{IndHH}(v) = \frac{\left(\sum v_i\right)^2}{\sum v_i^2}.$$

En economía, donde nació, generalmente se usa el denominador (ese es el no invertido), pero en ciencia política se prefiere esta versión tal vez un poco más explícita. Mónica Pachón (excabeza de Congreso Visible) dice que a nivel municipal el índice no es muy elocuente. Suelto el mapa con esa advertencia. Es más una curiosidad que otra cosa.

(Secretamente, más que calcular el índice, el propósito de este ejercicio era probar este código de Mike Bostock para hacer mapas con zoom. Todavía hay varias cosas que no me quedan claras y tuve algunos problemas calibrando la ampliación, pero ahí anda.)

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Ahora el mapa de votos del senado también incluye una opción para ver cómo le fue a nivel municipal a cada candidato.

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Mapa con partidos ganadores de las elecciones al Senado a nivel municipal. No sobra decir que ese no es necesariamente el partido del candidato con mayor número de votos del municipio. Eso tal vez lo mire después (en otro juguete o una extensión de este) candidato a candidato.

Aquí tengo una lista con todo lo que he hecho sobre las elecciones parlamentarias del domingo pasado así como enlaces a las tablas de datos que he descargado y organizado. Seguirá creciendo poco a poco hasta que me aburra.

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cord.sucre
Votos al senado en Córdoba y Sucre, marzo de 2014. (Los correspondientes al país completo están acá.) Tuit para recordar.

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partido.contra.partido

Lo que quería ver, y no estoy seguro de ver bien, es cómo compiten los partidos entre ellos a nivel municipal. Supongo que hay mejores formas de “visualizar” algo así pero este es mi primer (y fallido) intento. Cada mini-gráfica es una nube de puntos (uno por cada municipio) donde las coordenadas están dadas por las proporciones de votos al senado en ese municipio para los dos partidos correspondientes a su posición en la cuadrícula. En el triángulo superior están las correlaciones esas mismas variables (la interpretación de estas correlaciones ya no la tengo tan clara como cuando las generé, si es que alguna vez la tuve clara). Creo que esperaba ver algún patrón o irregularidad que fuera difícil de apreciar de otro modo, pero creo que no es mucho lo que se ve más allá de lo obvio. Algo que parecen sugerir los gráficos es que los partidos “tradicionales” y sus derivados (i.e., los cuatro primeros) apelan al mismo tipo de votante (lo que permite mayor concentración en el centro de la mini-gráfica) mientras que los partidos minoritarios en realidad no compiten entre ellos: hay pocos municipios en los que ambos sean relativamente fuertes. Pero de nuevo ese es el tipo de cosas que no necesitan un diagrama tan complicado para verlas (si es que se ven).

Me preguntaba Daniel Vaughan por qué hice el gráfico si no sabía bien como leerlo y me puso a pensar en la metodología improvisada y casi artesanal de estos procesos de exploración de datos, tan alejada, en últimas, del análisis formal y estructurado (casi de receta) que promueven los economistas. Supongo que la respuesta corta es que el propósito de estas búsquedas es encontrar perspectivas que iluminen los datos (que permitan verlos ampliamente y ojalá de alguna forma “renovada”) y a veces (casi siempre) hay que escalar al mirador sin saber muy bien qué se verá y qué no. Tal vez lo otro que pasa es que mi intención con la mayoría de los gráficos que hago no es demostrar nada. Eso me permite experimentar sin preocuparme demasiado por entender hacia dónde voy. El reto técnico de aprender a armar el gráfico que quiero a veces paga solo el paseo.

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El caos institucional colombiano expuesto en un detalle mínimo: la registraduría tiene un código numérico para identificar municipios y corregimientos departamentales donde monta puestos de votación. El Dane también cuenta con un código númerico para identificar lugares poblados. Increíblemente (o no tanto) estos códigos no tienen nada que ver el uno con el otro. Otro similar: los códigos de colegios que usa la secretaría de educación del distrito son diferentes de los códigos que maneja el Icfes.

En aras de facilitar las traducciones idiotas que exigen las burocracias, aquí armé una tabla de municipios con el código del dane y el de la registraduría. Esto es con el apoyo de Alejandro Peláez y Daniel González.

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Aquí dejo para descarga libre las tablas de votaciones a representantes a la cámara a nivel municipal. Una por cada departamento (más la de la circunscripción de los exiliados.) No creo que haga con ellas pero los programitas que escribí para bajar las otras se adaptaban fácil para bajar estas. Y ya puestos, por qué no.

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Ayer había raspado de la página de la registraduría las votaciones para cada candidato al senado por departamento. Aquí están en una tabla de Google Docs. Quedé con la espinita y hoy por la tarde después de volver de la cafetería, mientras Laia hacía su siesta, raspé los datos y armé la tabla de votaciones para cada candidato al senado por municipio. Son 752 candidatos y 1185 municipios y Google Docs no permite subir tablas con más de doscientas y algo de columnas, así que dejo el CSV en este repositorio para quien quiera usarlo.

Para la raspada usé la librería XML de R. Una vez se superan las molestias estéticas con la sintaxis, R es una herramienta muy práctica y hasta agradable, especialmente cuando se trata de lidiar con datos sucios, descargarlos, limpiarlos y organizarlos. Para ciertas tareas más serias sigo prefiriendo Python (especialmente si conviene usar estructuras de datos), pero cuando necesito mirar una tabla y hacer tres cálculos y una gráfica rápida con ella R es mi arma de preferencia.

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Laia en nieve

Inicialmente quería mirar si se podían detectar, dentro de la nube de políticos tuiteros colombianos, los cúmulos de clientes de empresas de compra de seguidores robot. Con paciencia me bajé el jueves las listas de seguidores de los ciento cuarenta y nueve candidatos al senado con cuenta en Twitter de acuerdo a la base de datos de La Silla Vacía. La idea ingenua era hacer un análisis de componentes principales con la matriz resultante pero las dimensiones de la matriz (149 x 700.000) eran demasiado grandes para poder hacerlo en un tiempo razonable con un computador casero. Por un rato me resigné a hacer sólo la representación del grafo de seguidos y seguidores, pero después recordé que hay reductores de dimensionalidad no-lineales que parten de calcular las distancias entre los puntos (una matriz pequeñita). Una vez procesados los puntos y apropiadamente bidimensionalizados en R armé el gráfico de puntos con D3 (estoy enamorado de D3) y le agregué los vértices del grafo al hacer clic sobre un candidato. El resultado es esto.

Sospecho que lo que el gráfico muestra más que nada (y muy superficialmente) las diferencias en estrategia de comunicaciones digital de los diferentes partidos y candidatos. Los que le meten plata a ser presencia en línea y los que no. Los que quieren ser atendidos y los que atienden. Los conservadores mucho más aglomerados que los liberales. Los verdes totalmente disgregados. El sancocho de “centro democrático”. Benedetti y José Obdulio Gaviria apareados por (conjetura) contratos con la misma empresa de seguidores robot. Igual Serpa y Galán. Tres bloques más o menos bien diferenciados de cuentas: arriba a la izquierda los “líderes de opinión”, abajo los políticos en ascenso y arriba a la derecha los que no le paran muchas bolas a internet pero alguien les dijo que había que estar ahí por si las moscas.

Es un juguete medio inútil pero me gusta cómo se ve. De pronto después intento más serio en esta misma línea. Sigo con ganas de hacer algo a fondo sobre seguidores robots en política colombiana. A ver cuándo puedo.