Modelado Multinivel y de Machine Learning aplicado al análisis de la participación electoral en la provincia de Buenos Aires - Tesis de maestría

Aug 5, 2026

La tesis analiza el incremento sistemático de la participación electoral entre las Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias (PASO) y las elecciones generales en la Provincia de Buenos Aires durante 2011 a 2023. Se aplica un enfoque metodológico mixto que integra regresión multinivel de carácter explicativo y algoritmos de aprendizaje automático como Elastic Net, Random Forest y XGBoost, entrenados con más de 240.000 mesas. Los hallazgos identifican a la participación en PASO como principal predictor, junto con variables demográficas, nivel socioeconómico y factores del contexto político local, además de modelos para optimizar campañas y políticas públicas.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas49

Tiempo de lectura1 h 15 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Contextualización de la participación electoral y el sistema PASO argentino

Descripción del Problema

Objetivo

Datos

Integración y Preparación Inicial de los Datos

Normalización y Corrección de Datos

Detección y Tratamiento de Mesas con datos aberrantes o erróneos

Manejo de Valores Cero y Votos No Positivos

Construcción de la base de datos definitiva

Caracterización de los datos y análisis descriptivo

Metodología

Modelo Explicativo Principal: Regresión Jerárquica Multinivel (MLM)

Modelos Predictivos

Resultados

Modelo multinivel explicativo

Escuela de Negocios Tipo de documento: Tesis de maestría Master in Management + Analytics Modelado Multinivel y de Machine Learning aplicado al análisis de la participación electoral en la provincia de Buenos Aires Autoría: Di Biase, Bruno Año: 2025 ¿Cómo citar este trabajo? Di Biase, B. (2025)“Modelado Multinivel y de Machine Learning aplicado al análisis de la participación electoral en la provincia de Buenos Aires”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella] . Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella [https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13669](https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13669) El presente documento se encuentra alojado en el Repositorio Digital de la Universidad Torcuato Di Tella bajo una licencia Creative Commons Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Internacional Dirección: [https://repositorio.utdt.edu](https://repositorio.utdt.edu) Biblioteca Di Tella MASTER IN MANAGEMENT + ANALYTICS MODELADO MULTINIVELY DE MACHINE LEARNING APLICADO ALANÁLISIS DE LA PARTICIPACIÓN ELECTORAL EN LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES TESIS Bruno Di Biase Mayo de 2025 Tutores: Magdalena Cornejo – Javier Marenco Resumen Esta tesis examina el incremento sistemático en la participación electoral entre las Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias (PASO) y las elecciones generales en la Provincia de Buenos Aires entre 2011 y 2023. Se emplea un enfoque metodológico mixto que combina modelosestadísticos explicativos de regresión multinivel con algoritmos de aprendizaje automático (Elastic Net, Random Forest, XGBoost) aplicados a un extenso conjunto de datos de más de 240.000 mesas de votación. Los resultados señalan que la participación en las PASO es el principal predictor de la participación en las elecciones generales, junto con variables demográficas (como la edad poblacional), el nivel socioeconómico y características del contextopolítico local. Asimismo, se desarrollan modelos predictivos orientados a optimizar estrategias de campaña electoral o de intervenciones de políticas públicas basados en la identificación deestos factores clave. Abstract This thesis examines the systematic increase in voter turnout between the open, simultaneous, and compulsory primaries (PASO) and the general elections in the Buenos Aires Province from 2011 to 2023. It employs a mixed-method approach combining explanatory multilevel regression models with machine learning algorithms (Elastic Net, Random Forest, XGBoost) applied to a large dataset of over 240 .000 polling stations. The results indicate that PASO turnout is the main predictor of the turnout during the general elections, along with demographic variables (such as age distribution), socioeconomic level, and local political context factors. Additionally, predictive models are developed to optimize campaign strategies or public policies based on identifying these key factors. Índice Índice de Figuras ............................................................................................................. 4 1. Introducción .......................................................................................................................... 5 1.1. Contextualización de la participación electoral y el sistema PASO argentino ............... 5 El Patrón Distintivo del Aumento de la Participación Electoral en Argentina ...................... 6 1.2. Descripción del Problema .............................................................................................. 9 Marco Analítico Propuesto: Integración de Dimensiones Sociodemográficas, Económicas y Políticas ............................................................................................................................... 10 Alcance Temporal: Examen de Siete Ciclos Electorales (2011-2023) ................................. 10 1.3. Objetivo ...............................................................................................

Preguntas frecuentes

Qué relación se identifica entre la participación en PASO y la participación en elecciones generales?

La participación en las PASO se presenta como el principal predictor de la participación en las elecciones generales, por encima de otras variables consideradas.

Qué técnicas estadísticas y de aprendizaje automático se usan en la tesis?

Se combinan modelos de regresión multinivel con algoritmos de machine learning como Elastic Net, Random Forest y XGBoost.

Cómo se usa el enfoque del trabajo para la toma de decisiones en campañas o políticas públicas?

Se desarrollan modelos predictivos orientados a optimizar estrategias de campaña electoral o intervenciones de políticas públicas a partir de la identificación de los factores clave que influyen en la participación.

Aug 5, 2026

Subido por Valentina