Determinantes sociales del voto en México, un análisis longitudinal y machine learning

• Zamudio-Sosa, Alejandro ^[1] ; Leyva-Muñoz, Olivia ^[2] ; Cavazos-Guajardo Solís, Marcela ^[3]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
  2. [2] Universidad Autónoma de Guerrero

     Universidad Autónoma de Guerrero

     México

     
  3. [3] Universidad Autónoma de Nuevo León

     Universidad Autónoma de Nuevo León

     México

     

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• Localización: I+D Revista de Investigaciones, ISSN-e 2539-519X, ISSN 2256-1676, Vol. 19, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: January-June)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Social determinants of voting behavior in Mexico, an analysis with longitudinal data and machine learning
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• Resumen
  • español

    El propósito del presente estudio fue evaluar la relación entre determinantes sociales y la conducta del voto municipal en las elecciones federales en México de 2009, 2012, 2015 y 2018. Se accedieron a datos abiertos y se usó interpolación lineal para obtener un total de 13 determinantes sociales. Mediante regresiones lineales con efectos mixtos y la técnica de eliminación recursiva de características con el algoritmo random forest, se exploraron las relaciones entre la proporción del voto general, por grupos de edad y sexo, y los determinantes sociales. Entre los principales resultados se destacan las asociaciones negativas y significativas entre la conducta del voto y la tasa de homicidios y el índice de rezago social. La población con mayor participación electoral fueron las mujeres de 30 años y más con el 52,69 %, 70,44 %, 60,59 % y 73,41 %, en las elecciones de 2009, 2012, 2015 y 2018, respectivamente. El algoritmo random forest encontró que fueron los años de la elección, la cobertura de Seguro Popular y la educación las variables más importantes para predecir la proporción del voto.

  • English

    The purpose of the present study was to evaluate the relationship between social determinants and voting behavior at the municipal level in the federal elections in Mexico in 2009, 2012, 2015 and 2018. Open data was accessed and linear interpolation was used to obtain a total of 13 social determinants. Using linear regressions with mixed effects and the recursive feature elimination technique with the random forest algorithm, the relationships between the proportion of the general vote, by age and sex groups, and social determinants were explored. Among the main results, the negative and significant associations between voting behavior and the homicide rate and the social backwardness index stand out. The population with the highest electoral participation were women aged 30 and over with 52.69 %, 70.44 %, 60.59 % and 73.41 % in the 2009, 2012, 2015 and 2018 elections, respectively. The random forest algorithm found that the years of the election, Seguro Popular coverage and education were the most important variables to predict the proportion of the vote.