Conteo Rápido Automatizado: Elecciones en México 2024
Resumen
En este estudio se presenta una propuesta de Conteo Rápido Automatizado (CRA) utilizando un enfoque de machine learning para estimar los resultados de la votación tanto para la elección a la presidencia de México como para las gubernaturas 2024. El CRA aprovecha los datos en tiempo real proporcionados por el Instituto Nacional Electoral (INE) para determinar, para cada candidato, el modelo de machine learning que mejor estima el porcentaje obtenido, utilizando a su vez métodos de remuestreo así como el error cuadrático medio para la selección del mejor modelo y la evaluación de su rendimiento. Se realizó una calibración del CRA utilizando datos de elecciones anteriores en México. Posteriormente, se aplicó el CRA a los datos de las elecciones de 2024, obteniendo estimaciones que fueron consistentes con las presentadas por el Comité Técnico Asesor del INE. Las principales diferencias entre la metodología de Conteo Rápido presentada por el INE y la propuesta radica en la muestra considerada y los algoritmos utilizados. Mientras el INE espera a que se cumpla un porcentaje determinado de la muestra, nuestra metodología toma en cuenta únicamente los datos que se van reportando.
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