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

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Abstract
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 opular y la educación las variables más importantes para predecir la proporción del voto.

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