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Modelo Bifactorial Inercia-Incertidumbre Alaminos-Tezanos. Aplicación al diagnóstico preelectoral y evaluación del impacto de campaña.

El caso de las elecciones autonómicas de mayo de 2023

por Alaminos Chica, Antonio; Antonio Francisco Alaminos Fernández

Modelo Bifactorial Inercia-Incertidumbre Alaminos-Tezanos. Aplicación al diagnóstico preelectoral y evaluación del impacto de campaña.
NOVEDAD!!

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ISBN: 9788474769043
Editorial: Centro de Investigaciones Sociológicas
Fecha de la edición: 2023
Colección: Cuadernos Metodológicos
Encuadernación: Rústica
Dimensiones: 17 cm x 24 cm
Nº Pág.: 334

Disponible

Materias:

Investigación / Sociología electoral / Encuestas /

La medición constituye la clave del arco de la metodología científica formado por la lógica hipotético-deductiva y el empirismo. A diferencia de los modelos prospectivos, que se ocupan de los estados futuros, la medición del estado actual de los apoyos electorales de una formación política permanece como un área de investigación generalmente reservada a la actividad comercial de las empresas demoscópicas. Sin embargo, la medición abre un amplio campo de posibilidades al científico social, como son la evaluación del rendimiento de las campañas electorales, la estimación de impacto de eventos previos a las elecciones o el análisis de las dinámicas de militancia y volatilidad. Existen metodologías y modelos estadísticos aplicables a dicho fin, como son las clases latentes, árboles de decisión, reglas de asociación, conglomerados, así como otros procedimientos orientados a la clasificación y la imputación múltiple. Este texto presenta la aplicación del Modelo de Medición Bifactorial Inercia-Incertidumbre Alaminos-Tezanos, diseñado por el CIS en 2019, a la medición y diagnóstico de los apoyos electorales en las elecciones autonómicas en España de mayo de 2023, incorporando una propuesta para la evaluación de los efectos de las campañas electorales. Abre con ello un debate científico sobre medición electoral que algunos actores comerciales y políticos pretenden dar por cerrado antes incluso de ser académicamente tratado.