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Análisis forense de elecciones

La ciencia forense electoral son métodos utilizados para determinar si los resultados electorales son estadísticamente normales o estadísticamente anormales, lo que puede indicar fraude electoral . [1] Utiliza herramientas estadísticas para determinar si los resultados electorales observados difieren de los patrones que ocurren normalmente. [2] Estas herramientas pueden ser relativamente simples, como observar la frecuencia de los números enteros y usar la ley de Benford del segundo dígito , [3] o pueden ser más complejas e involucrar técnicas de aprendizaje automático .

Método

La investigación forense electoral puede utilizar diversos enfoques. Los métodos incluyen:

Solicitud

Entre 1978 y 2004, un estudio realizado en 2010 concluyó que el 61% de las elecciones examinadas en más de 170 países mostraban algún signo de fraude electoral, y que en el 27% de todas las elecciones examinadas se había cometido fraude de importancia. Desde principios de la década de 2000, la investigación forense electoral se ha utilizado para examinar la integridad de las elecciones en varios países, entre ellos Afganistán, Albania, Argentina, Bangladesh, Camboya, Kenia, Libia, Sudáfrica, Uganda, Venezuela y los Estados Unidos. [7] [2] [8]

Se han utilizado herramientas forenses electorales para concluir, con alta probabilidad, que se han manipulado los recuentos de votos en elecciones oficiales en Rusia, [9] Ucrania, [10] Egipto, [11] y Estados Unidos. [12]

En comparación con otros métodos

En comparación con otros métodos de control de la seguridad electoral, como la supervisión presencial de los lugares de votación y la tabulación paralela de los votos , la investigación forense electoral tiene ventajas y desventajas. Se considera que la investigación forense electoral tiene ventajas porque los datos son objetivos y no están sujetos a interpretación. También permite analizar sistemáticamente los votos de todas las contiendas y localidades, con conclusiones estadísticas sobre la probabilidad de fraude. [2] Las desventajas de la investigación forense electoral incluyen su incapacidad para detectar realmente el fraude, solo anomalías en los datos que pueden o no ser indicativas de dicho fraude. El experto en investigación forense electoral Walter Mebane ha señalado que varios métodos de investigación forense electoral podrían, de hecho, marcar como fraude el comportamiento no fraudulento, como el voto táctico . [13] Además, algunos expertos creen que el 2BL y otros métodos son inútiles para analizar las elecciones.

Esto se puede solucionar combinando la investigación forense electoral con el seguimiento presencial. Otra desventaja es su complejidad, que requiere conocimientos avanzados de estadística y una importante capacidad de cálculo. Además, los mejores resultados requieren un alto nivel de detalle, idealmente datos completos del lugar de votación sobre la participación electoral , el recuento de votos para todos los temas y candidatos y las papeletas válidas. Los resúmenes amplios a nivel nacional tienen una utilidad limitada. [2]

Referencias

  1. ^ Stewart, Charles (2011). "Tecnologías de votación". Revista Anual de Ciencias Políticas . 14 : 353–378. doi : 10.1146/annurev.polisci.12.053007.145205 .
  2. ^ abcd Hicken, Allen; Mebane, Walter R. (2017). Una guía para la investigación forense electoral (PDF) (Informe). Centro de Estudios Políticos de la Universidad de Michigan.
  3. ^ Mebane, Walter Jr (2006). Análisis forense de elecciones: la prueba de la ley de Benford del segundo dígito y las recientes elecciones presidenciales estadounidenses (PDF) (Informe). Cornell.
  4. ^ ab Klimek, Peter; Yegorov, Yuri; Hanel, Rudolf; Thurner, Stefan (9 de octubre de 2012). "Detección estadística de irregularidades electorales sistemáticas". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 109 (41): 16469–16473. arXiv : 1201.3087 . Bibcode :2012PNAS..10916469K. doi : 10.1073/pnas.1210722109 . ISSN:  0027-8424. PMC : 3478593. PMID:  23010929. 
  5. ^ Deckert, Joseph; Myagkov, Mikhail; Ordeshook, Peter C. (2011). "La ley de Benford y la detección del fraude electoral". Análisis político . 19 (3): 245–268. doi : 10.1093/pan/mpr014 . ISSN  1047-1987. JSTOR  23011436.
  6. ^ Zhang, Mali; Alvarez, R. Michael; Levin, Ines (31 de octubre de 2019). "Análisis forense electoral: uso de aprendizaje automático y datos sintéticos para la detección de posibles anomalías electorales". PLOS ONE . ​​14 (10): e0223950. Bibcode :2019PLoSO..1423950Z. doi : 10.1371/journal.pone.0223950 . ISSN  1932-6203. PMC 6822750 . PMID  31671106. 
  7. ^ Noonan, David (30 de octubre de 2018). «¿Cómo es una elección corrupta?». Scientific American . Consultado el 10 de agosto de 2020 .
  8. ^ "Notas sobre análisis forense de elecciones, encuestas a boca de urna y validación de referencia". CODE RED: Robo electoral informatizado . 2018-08-08 . Consultado el 28 de noviembre de 2020 .
  9. ^ Kobak, Dmitry; Shpilkin, Sergey; Pshenichnikov, Maxim S. (marzo de 2016). "Porcentajes enteros como huellas dactilares de falsificación electoral". Anales de Estadística Aplicada . 10 (1): 54–73. arXiv : 1410.6059 . doi : 10.1214/16-AOAS904 . ISSN  1932-6157.
  10. ^ "La investigación forense del fraude electoral: Rusia y Ucrania | Solicitar PDF". ResearchGate . Consultado el 28 de noviembre de 2020 .
  11. ^ Ketchley, Neil (3 de octubre de 2019). "¿Fraude en las elecciones presidenciales egipcias de 2018?". Mediterranean Politics . 26 : 117–129. doi :10.1080/13629395.2019.1673634. hdl : 10852/75493 . ISSN  1362-9395. S2CID  211466789.
  12. ^ Simon, Jonathan. "Créalo (o no): La elección especial de Massachusetts para el Senado de Estados Unidos" (PDF) . Código Rojo 2014 .
  13. ^ "¿Fraude electoral o votación estratégica? ¿Pueden las pruebas de segundo dígito determinar la diferencia?". ResearchGate . Consultado el 22 de abril de 2021 .