Revisión bibliográfica del pronóstico electoral a través del big data

Son escasos los estudios que ofrecen una panorámica sobre el nivel de predictibilidad del big data en las ciencias políticas. El presente estudio realiza una descripción del origen de la información, el contexto, el nivel de error y de predicción estadística que emplea el big data para el pronóstico electoral. Esta revisión bibliográfica se realizó con el motor de búsqueda Google Académico. En total, se encontraron 41 estudios que cumplieron con criterios de selección, 13 emplean métodos computacionales, 19 análisis de sentimientos y 4 análisis de sentimientos supervisados. El resultado del estudio reveló que el big data se centra principalmente en el empleo de las redes sociales, particularmente de la API (Application Programming Interface) de Twitter. Se encontró que el big data es una técnica en auge que presenta pronósticos electorales con un MAE (Mean Absolute Error) promedio de 2,7%. Casi todas las publicaciones se realizan mediante estudios de casos aislados, sin identificar, hasta el momento, un modelo teórico integrador general. Se concluye que existe evidencia limitada del desarrollo de la ciencia política con el empleo del big data, especialmente en América Latina.

Palabras clave: big data, pronóstico electoral, API, análisis de sentimientos.