¿Cuáles barrios favorecieron más al PRM en las elecciones presidenciales del 2020? ¿Cuáles favorecieron más al PLD?
Mejor aún, ¿existe alguna relación entre la riqueza de los habitantes de un barrio y su preferencia política?
En este breve artículo presento reestimaciones de las elecciones presidenciales para los años 2016 y 2020, las cuales intentan responder parte de estas preguntas.
Por ejemplo, en la Imagen 1 se puede ver el mapa del Distrito Nacional divido por barrios. El color azul representa el PRM y el morado el PLD. La intensidad de estos colores es determinada por la proporción de votos correspondientes a cada partido, por lo que el blanco representa un resultado equitativo en la cantidad de votos de cada partido. Un color gris significa que no hay colegios electorales en dicho barrio, por ejemplo, el Jardín Botánico, el Parque Mirador Sur, o el sector Los Cacicazgos.
De esta imagen se puede apreciar que los barrios que más favorecieron al PRM fueron el Viejo Arroyo Hondo (66.2%), Naco (63.7%), y La Esperilla (62.9%), mientras que aquellos que más favorecieron al PLD fueron La Zurza (49.6%), Domingo Sabio (49.5%), y Palma Real (44.7%).
Según la Dirección General del Catastro Nacional, los sectores Naco y La Esperilla son de los más costosos en el DN, mientras que los sectores La Zurza y Domingo Sabio son de los menos costosos. Aunque esta relación es inicialmente superficial, sirven de plataforma para realizar estudios más sofisticados sobre los determinantes del voto político.
En 2016, la inclinación partidaria de estos barrios fue muy parecida, la única distinción siendo que, en promedio, cada barrio votó alrededor de 20 puntos porcentuales más a favor del PLD. Esto se puede apreciar en el gráfico 2, donde el mapa del Distrito Nacional está totalmente cubierto de morado, a excepción de exactamente los mismos barrios que en 2020 favorecieron más al PRM: Viejo Arroyo Hondo, Naco, y La Esperilla.
¿Cómo construí estos gráficos?
El paso principal para generar este tipo de mapas se llama georreferenciación, y consiste en convertir direcciones o nombres de lugares en posiciones de latitud y longitud. Para hacerlo, diseñé una serie de algoritmos que primero se conectan a buscadores en la web, luego extraen la posición geográfica de cada recinto electoral, y finalmente determinan a cuál de los barrios pertenece este recinto.
Agrupar colegios electorales por barrios abre paso a un sinnúmero de aplicaciones diversas, siendo la más inmediata el estudio de la relación entre indicadores demográficos y la preferencia política de los votantes. Adicionalmente, este tipo de estudios no se limita sólo al Distrito Nacional, a las elecciones de 2016 y 2020, o al nivel presidencial, sino que tiene el potencial de servir de plataforma para estudios detallados que servirían a políticos, investigadores, y la población dominicana en general.
Por Gustavo Caffaro, publicado originalmente en: pascalanalytics
