Predicción electoral y tecnologías emergentes en contextos complejos
Un análisis de variables y retos desde una revisión sistémica de literatura
Resumen
Este artículo tiene como objetivo analizar y clasificar las principales variables que influyen en el comportamiento electoral, así como evaluar los retos y limitaciones inherentes a los modelos de predicción electoral en contextos contemporáneos. En un entorno global caracterizado por la creciente polarización política, la fragmentación informativa y la rápida evolución tecnológica, comprender las dinámicas que determinan las decisiones de los votantes es esencial tanto para la teoría como para la práctica democrática. La metodología empleada consistió en una revisión sistémica de literatura, seleccionando estudios relevantes con criterios rigurosos de calidad metodológica, diversidad geográfica y relevancia temática. Las variables analizadas se agruparon en cinco categorías: individuales, psicológicas, socioeconómicas, políticas y contextuales. Este enfoque permitió identificar las interacciones complejas entre estas dimensiones y su influencia en el comportamiento electoral. Los resultados revelan que factores como la polarización, las emociones, las crisis económicas y el impacto de las redes sociales complican la capacidad de los modelos tradicionales para predecir elecciones con precisión. Además, se destacó la necesidad de combinar enfoques cualitativos y cuantitativos para integrar dinámicas subjetivas y patrones generales. Los hallazgos también subrayan el potencial de las tecnologías de big data y aprendizaje automático, aunque sus aplicaciones enfrentan desafíos éticos y técnicos. Se concluye que para mejorar la precisión de las predicciones y fortalecer los sistemas democráticos, es fundamental desarrollar modelos híbridos y adaptativos que aborden la complejidad y volatilidad del comportamiento electoral moderno.
