He analizado los titulares de las páginas de inicio de algunos periódicos online antes del #28A para medir la cobertura de los principales partidos de ámbito estatal. Cuento nº de titulares que contengan los nombres, siglas o líderes de cada partido #homepagex c @PageOneXpic.twitter.com/QzO7jan2ao
He analizado los titulares de las páginas de inicio de algunos periódicos online antes del #28A para medir la cobertura de los principales partidos de ámbito estatal. Cuento nº de titulares que contengan los nombres, siglas o líderes de cada partido #homepagex c @PageOneX
He calculado también el porcentaje de esos titulares sobre el total de titulares de cada página de inicio #28A. Una forma de medir automatizadamente la cobertura que realiza cada medio.
Y aquí agrupando por partido, que facilita la comparativa entre cabeceras. Las líneas finas son los datos por hora y las más gruesas el redondeo que permite ver las tendencias más fácilmente #28A
Son análisis preliminares mientras refino la herramienta. Encantado si queréis aportar vuestra lectura y crítica. Hoy no me dará tiempo a más. Se basan en una base de datos que recopila hora a hora las páginas de inicio de cada periódico
El otro día comparábamos el número de votantes con el de abstencionistas con una visualización donde cada punto equivalía a 10.000 personas. Se podía evaluar el peso de la abstención y de los votos en blanco y nulos, que no suelen reprentarse en las estadísticas electorales.
Si actualizamos los datos con los resultados de 2016:
podemos ver que el aspecto general es bastante parecido, aunque sí hay diferencias. Para poder apreciarlas es necesario poner una visualización al lado de la otra:
Aquí sí se puede percibir el aumento de la abstención (gris), el aumento de votos del PP (azul), pero el descenso en PSOE, Podemos y Ciudadanos es más complicado de apreciar. El gráfico es válido para hacerse una idea de los datos en su conjuto, pero para comparar valores entre sí, no es la mejor forma: los colores comienzan en filas diferentes y en diferentes lugares de cada fila. Para poder comparar valores tenemos que alinear los inicios de cada partido:
De este modo podemos ver mucho más claramente el aumento de votos del PP y el descenso de los otros partidos. Este método nos permite además poner a IU junto a Podemos (y confluencias) en las elecciones de 2015, cuando se presentaban por separado y poder comparar los resultados cuando se han presentado en confluencia en Unidos Podemos. Esta visualización está pensada para mostrar el peso de los abstencionistas.
Actualización 28 junio 2016: Incluyo una mejora de la visualizacióncon los
Por último os dejo con un gráfico de barras. Sólo suben en votos la abstención, el PP y el PACMA, de entre los partidos más votados.
Todo empezó por el cansancio que me producen los mapas que colorean las regiones con el color del ganador. A cualquiera le alarmaría un mapa como este:
no porque gane el PP, sino porque da una información muy incompleta fácilmente malinterpretable. Un partido con el 28,7% de los votos emitidos colorea toda las superficie.
Conceptualmente no es muy diferente a este otro, donde se colorea cada municipio con el color del ganador. El nivel de detalle es mayor, por lo tanto vemos más datos, pero creo que el problema sigue siendo el mismo.
Todos comparten el mismo problema the winner takes it all, esto es, aunque en una región haya ganado un partido por un 2% toda ella quedará pintada del mismo color. Prefieron n veces el mapa con el nivel de detalle de los municipios, pero nos sigue representando solamente a los ganadores en uan realidad simplificada. Algunos mapas trabajan con gradientes de los colores para indicar cuánto es el porcentaje de votos de cada partido, como en este buenísimo mapa interactivo:
El gradiente aumenta la información que se ofrece al usuario, pero creo que sigue siendo insuficiente si lo que queremos es analizar un sistema de más de 2 jugadores que comparten porcentajes de voto similares. No se trata de mayor nivel de detalle, sino de poder representar en un mismo gráfico al segundo, tercer y cuarto más votados. Se han probado gradientes entre 2, 3 ó 4 colores, pero si ya es difícil interpretar en valores numéricos un gradiente, imaginad lo complicado que es interpretar un color mezcla de distintas intensidades de azul, rojo, morado y naranja.
Si a eso le sumamos que queremos ver a las personas que no han ido a votar y nos olvidamos del mapa de momento… sale algo como la siguiente visualización, donde cada punto representa 10.000 votos en las pasadas eleciones de diciembre de 2015 al congreso:
Uno de cada cuatro personas con derecho a voto no fue a votar. Los puntos en gris representan a los más de 9 millones de personas que se abstuvieron. Estamos tan acostumbrados a leer los porcentajes de los que votaron, a ver los semicírculos coloreados que representan el congreso, a ver los mapas de los ganadores, que se nos olvida que existen los que no ejercieron su derecho. Ya sabemos que España no es bipartidista, pero tampoco es de cuatro (y algunos más) colores.
Si agrupamos por comunidades autónomas saldría algo así [nota, faltan los votos a Ciudadanos en Galicia]:
Y en un primer acercamiento al mapa saldría algo así:
que es una interpretación de una idea de Mark Monmonier para mejorar algunos problemas de los mapas con gradientes de color o “choropleth maps“.
