La ley de Benford y su aplicabilidad en el análisis forense de resultados electorales

Gonzalo Castañeda

Resumen


En este artículo se analiza la viabilidad de la ley de Benford para el estudio forense de la detección de fraudes electorales. De acuerdo con esta ley, los dígitos iniciales de un conjunto de números siguen una distribución logarítmica cuando los datos no han sido perturbados. La generación de esta ley en datos socioeconómicos y de otra índole depende de la presencia de un doble proceso aleatorio: eventos de una distribución y distribuciones de probabilidad elegidas de un conjunto reducido. A partir de un modelo basado en agentes se muestra que esta ley no ofrece una prueba robusta para distinguir entre elecciones limpias y las que han sido manipuladas. En dicho modelo las preferencias partidistas se modifican a partir del contagio social, y los parámetros son calibrados con datos de las elecciones mexicanas de 2006.

Palabras clave


ley de Benford; análisis de fraude electoral; modelos basados en agentes; preferencias políticas; elecciones mexicanas de 2006

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