Las elecciones legislativas del 26/10 confirmaron una tendencia que, con algún interregno, empieza en 2015. Sintetizando, esta tendencia es la inclinación al voto no peronista por parte de grupos de nivel socioeconómico bajos. Si vemos la imagen nacional, se contradice lo que estamos diciendo, dado que la «mancha nacional» reproduce el clásico voto de clase, es decir, el voto popular al peronismo.

Por peso específico, este voto de clase se reproduce en la zona-región-partido-mega cuidad/ barrio («el Conurbano»). Pero comienza a ser un contrapeso el voto del interior, donde esta tendencia tiende a diluirse y en varias provincias la penetración del voto no peronista en sectores populares, es el vencedor.

Acá no voy a hacer análisis político de estas elecciones, pilcha que me queda grande y hay gente que lo hace mucho mejor. Solo voy a hablar de los datos.
Es una confusión bastante común para algunos lectores de datos, pensar que el objetivo de este procesamiento es analizar la correlación entre el nivel socioeconómico de los votantes con el voto emitido. Eso supondría analizar cada fuerza política por separado. No es el objetivo de este trabajo ver eso (habría sesgos inevitables). La idea es analizar el voto, en su matiz social, pero básicamente en términos espaciales. Y para eso es clave entender de qué tipo de datos estamos hablando y cómo usarlos.

Los datos vinculan los Centros de Votación («las escuelas») y el NSE (INSE-G7) del «espacio» donde se sitúa ese Centro de Votación. Y de los CdV, se asocia la fuerza ganadora con su NSE (nivel socioeconómico). Un supuesto fuerte de este geoproceso, es la estructura parroquial del voto. Es decir, que las personas que votan en un CdV determinado, reside relativamente cerca. Obviamente, entendemos que esto se cumple en la mayoría de los casos (patrón), mas allá de las excepciones.
No hay cosa mas aburrida que explicar un mapa. Abajo está el enlace al mapa de los resultados electorales por Centro de Votación. Allí se puede ver cómo votó cada ciudad, cada barrio. Las ciudades siguen siendo el territorio ideal para intentar explicar, también, cómo vota la gente.


