Las elecciones a Presidente de Argentina en 2011 y 2015.

Introducción

El presente trabajo se centra en el análisis de las últimas dos elecciones presidenciales realizadas en el país. Para cada una de ellas, se trabajará con cuestionarios y bases de datos diferentes, lo cual permitirá realizar distintos tipos de análisis.

En la primera parte de la investigación, la elección a Presidente de 2011 será el foco. En ella, Cristina Kirchner obtuvo la reelección por una amplia diferencia respecto al segundo. El triunfo de la mandataria tiene explicaciones causales desde el punto de vista de las motivaciones de voto. A través del presente trabajo se intentará, en primer lugar, identificar las variables condicionantes y, en segundo lugar, jerarquizarlas según su importancia.

Investigaciones realizadas en los últimos años sostienen que las variables sociodemográficas no ejercen el nivel de influencia que tenían tiempo atrás. Por el contrario, variables menos estructurales tienen un rol preponderante en cada elección. Estas variables pueden ser la opinión respecto a un tema puntual, percepciones económicas o cuestiones relacionadas con las características del candidato.

Los objetivos centrales de esta primera parte de la investigación son los siguientes: 1) Identificar las variables que impulsaron el voto hacia la candidata oficialista (Cristina Kirchner). 2) Identificar un orden jerárquico en cuanto a qué variables fueron más importantes que otras a la hora de impulsar el voto hacia la actual mandataria. Y 3) Construir un mapa perceptual que permita detectar el posicionamiento de los candidatos según las percepciones de los ciudadanos.

Para realizar la investigación no se consideran variables que evalúen directamente la gestión presidencial₂No se incluye la variable de evaluación directa del desempeño presidencial (¿usted aprueba o desaprueba la gestión de Cristina Kirchner como Presidente?). Forman parte del análisis las variables de evaluaciones específicas de las áreas de gestión a través de un análisis factorial. ni se toma en cuenta la evaluación de la imagen de la candidata. Esta exclusión se realiza para lograr modelos que no contengan problemas en la predicción del fenómeno.

Para responder al tercer objetivo se buscará detectar qué imaginario subjetivo tenían los ciudadanos de los principales candidatos. Para tal fin se intentará identificar la asociación que realizaban los encuestados entre atributos y dirigentes políticos a partir de un análisis de correspondencias.

En la segunda parte de la investigación, se analizarán las elecciones presidenciales PASO del 2015 y se intentarán señalar algunas posibles explicaciones del voto hacia el Frente para la Victoria. En este caso, el objetivo es comprender el impacto del consumo y del componente ideológico en el voto hacia el kirchnerismo, sin entrar en la profundidad analítica de la elección anterior dado que el diseño de los cuestionarios utilizados no permite la utilización de herramientas estadísticas utilizadas en la primera parte de la investigación.

Metodología

Para profundizar en el fenómeno electoral de la elección de 2011, se utilizan como herramientas estadísticas la regresión logística binaria (con la cual se responderá a los objetivos 1 y 2 detallados anteriormente correspondientes a esta primera parte del trabajo) y, en segundo lugar, el análisis de correspondencias (permitirá abarcar el objetivo 3 de la presente investigación).

La premisa fundamental con la cual se desarrolló el trabajo fue la consideración de que la decisión del voto es una acción del ser humano que depende o está condicionada por variables previas.

Por tal motivo se decidió trabajar, en primer lugar, con un modelo de regresión logística, el cual es un modelo que predice el comportamiento de una variable dependiente (en este caso, el voto) a partir de una o varias variables independientes. Específicamente, busca predecir la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno (por ejemplo, el voto a Cristina Kirchner).

La regresión logística permitirá hallar una probabilidad para cada individuo encuestado de ocurrencia del fenómeno investigado, según las respuestas a diferentes variables.

Uno de los requisitos para la utilización de este modelo es que la variable dependiente sea dicotómica, adquiriendo valores 0 y 1. El primer caso cuando no ocurre el fenómeno deseado y 1 cuando sí ocurre. Mientras que las variables independientes pueden ser intervalares o categóricas (dummy o estar codificadas como indicadores).

Un segundo elemento a considerar es el tamaño de la muestra. Fiuza y Rodríguez Pérez (2000) detallaron que Freeman sugirió previamente que el número de casos debe ser mayor a (10)(k+1), siendo k el número de variables independientes del modelo. En el modelo obtenido, esta sugerencia se respeta.

De la misma manera que para el caso de la regresión lineal, el modelo de regresión logística puede ser simple o múltiple. Es decir, utilizando una variable independiente o más factores explicativos. Esta última opción es la utilizada para predecir el voto al Frente para la Victoria en las elecciones analizadas.

Los coeficientes del modelo se obtienen a partir del procedimiento de máxima verosimilitud, a partir de cual se buscan los valores correspondientes a los indicadores de la ecuación de regresión que generen un resultado lo más cercano a 1 posible (ocurrencia del fenómeno analizado). A través de un procedimiento iterativo se calculan dichos valores y se detiene cuando éste no aumenta considerablemente.

Uno de los temas a considerar y comprobar es la independencia de las variables independientes ya que, de lo contrario, los resultados del modelo pueden verse afectados. Para evitar este problema, en la presente investigación se trabajó con un análisis de componentes principales previos con el objetivo de construir factores subyacentes en dos aspectos centrales: las áreas de gestión y la evaluación de atributos personales. La técnica mencionada permitió detectar la presencia de factores en esas dos temáticas.

Al realizar una regresión logística se intenta estimar los parámetros de aquello que se predice. La ecuación es la siguiente:

Z es el algoritmo neperiano (Ln) de la odds de votar a Cristina Kirchner en la elección de 2011. El primer término de la ecuación es la ordenada al origen, los “betas” restantes son los coeficientes resultantes del modelo y X1, X2, etc. corresponden a los valores de las variables independientes. Cada variable independiente tendrá su correspondiente odds ratio, es decir, la fuerza de asociación de ellas con el fenómeno a explicar.

Como en cualquier otro tipo de regresiones, existen diferentes métodos de selección de variables. Uno de ellos es el denominado “paso a paso”, el cual construye diferentes modelos de regresión que se diferencian entre sí a partir de una sola variable. El criterio para la inclusión o salida de ella es el nivel de significancia de los “betas”. Este procedimiento puede ser “hacia adelante”, es decir, se incluyen variables de a una al modelo o “hacia atrás”. En este caso, partiendo de la inclusión de todas las variables, se las van excluyendo.

Otra forma es a través del procedimiento “introducir” que mantiene todas las variables en el modelo. Este es la forma utilizada en la presente investigación para evitar que un software tome decisiones sobre el análisis.

A medida que se obtengan los resultados de los diferentes modelos de regresión logística se detallará y explicará las características y las conclusiones de los resultados estadísticos.

Seguidamente se procedió a realizar un mapa perceptual con el objetivo de identificar el posicionamiento de los candidatos en el imaginario de los electores. Para tal fin se procedió a identificar la asociación realizada por los encuestados entre atributos y dirigentes políticos a partir de un análisis de correspondencias.

El objetivo es construir un mapa perceptual que permita identificar las percepciones hacia los candidatos a partir de las distancias entre ellos y los atributos relevados. Dicho mapa está compuesto por ejes que reciben el nombre de factores. El primero es el más importante, es decir, el de mayor capacidad explicativa. El segundo es el que le sigue en cuanto a la importancia. La definición “mayor capacidad explicativa” refiere a la capacidad de los ejes de mantener la información original de las variables individuales.

Desde el punto de vista conceptual, el análisis de correspondencias permite reducir dimensiones a través de tablas de contingencias y representar en un mapping la relación existente entre las variables. Se trata de un análisis de correspondencia simple cuando se busca identificar la relación entre dos variables y múltiple cuando participan más de dos variables.

Esta técnica es muy útil y utilizada de manera exploratoria cuando no hay o son muy pocas las hipótesis sobre el comportamiento de la población en la materia de análisis.

La forma de ejecutar esta técnica es simple. Los únicos aspectos más complejos son la especificación del número de dimensiones, la medida de distancia, el método de normalización y el método de estandarización.

Respecto a la cantidad de dimensiones, por una cuestión de facilidad de lectura gráfica, usualmente se trabaja con dos dimensiones. De esta manera se facilita la lectura de los resultados.

La medida de distancia implica determinar la forma en que se desea medir la distancia entre las filas y las columnas de la tabla. Existen dos maneras: Chi-cuadrado y Euclídea. Respecto al primero, Pérez López (2005) señala que es “una distancia ponderada entre los perfiles, donde la ponderación es la masa de las filas o de las columnas siendo una distancia necesaria para el análisis de correspondencias típico”. Respecto a la segunda señala que “utiliza la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las diferencias entre los pares de filas y entre los pares de columnas”.

Los métodos de normalización son los siguientes:

➢ Simétrico: utilizado cuando se busca identificar similitudes o diferencias entre las categorías de las variables. Este método fue el empleado en la presente investigación.

➢ Principal: examina las diferencias entre las categorías de una variable o de las dos (pero no se focaliza en las diferencias entre ambas).

➢ Principal por fila: identifica similitudes o diferencias entre las categorías de la variable de filas.

➢ Principal por columna: la diferencia respecto al método anterior es que este último se concentra en la variable de columnas.

➢ Personalizado: en este caso se debe especificar un valor. 1 significa principal por fila, 0 corresponde a simétrico y -1, a principal por columna. El resto de los valores dispersan la inercia entre las puntuaciones. Específicamente, Pérez López (2005) señala que “es útil para generar diagramas de dispersión biespaciales a medida”.

Teorías explicativas del voto

Cuando comienza una campaña electoral, el objetivo es persuadir a los ciudadanos y conquistar su voto. Por eso, mientras la campaña avanza, los estrategas desarrollan diferentes planes y acciones buscando ampliar el caudal electoral del candidato.

La búsqueda por persuadir a los ciudadanos impulsó el desarrollo de teorías o hipótesis que intenten explicar los motivos por los cuales una persona elige a un candidato y otra se inclina por su competidor.

El sociólogo Mora y Araujo (2005) sintetiza las teorías explicativas del voto en cuatro:

1. Teoría de los determinismos sociales: Seymour Lipset es un exponente de esta escuela, la cual explica el voto en función de características sociodemográficas del individuo. Es decir, según esta corriente los grupos de pertenencia, la edad, el género, el lugar de residencia, la clase social y la religión (entre otras variables) pueden condicionar el voto.

2. Teoría de las ideologías: considera que el voto depende de cuestiones ideológicas del votante (es decir, es un tema de cercanía o lejanía ideológica con el candidato) o por simpatía o identificación partidaria.

3. Teorías de las preferencias macroeconómicas u otras: Manuel Mora y Araujo define la presente teoría de la siguiente manera: “Muchos estudiosos han explorado la incidencia sobre la decisión de voto de la valoración que hacen los votantes del desempeño del gobierno en ejercicio (el voto ´retrospectivo´) y de sus expectativas sobre lo que hará el gobierno entrante. Esas valoraciones, así como otras variables de expectativas y demandas de corto plazo, las subsumo en la noción de preferencias” (2005, p. 400). El sociólogo considera que el fundamento de estas teorías es que el elector evalúa a los candidatos en función de diferentes temas que son importantes para él, destacando el gap existente entre la posición del candidato y la propia. La teoría argumenta que a pesar de la información mínima que puedan tener los ciudadanos, y de acuerdo a su experiencia política y económica, son capaces de emitir un voto racional acorde a sus ideas y pensamientos.

4. Teorías comunicacionales: Manuel Mora y Araujo señala que “quedan dos principales tipos de votantes: los que son ´clientes´ de un jefe político en cuyo caso solo es relevante lo que reciben a cambio para dar su voto; ciudadanos en interacción mediática con líderes y candidatos” (2005, p. 410). Según el sociólogo, la política se encuentra centrada en la mente del votante. Es decir, los electores votan según un mapa perceptual que ellos mismos construyen a partir de diferentes fundamentos: puede ser basado en temas, en la posición respecto a ellos, en grados de confianza, en sentimientos, entre otras cuestiones

Primera parte: Elección a Presidente de 2011: Razones del triunfo de Cristina Kirchner

El año 2011 fue electoralmente particular en la historia argentina: fue la primera vez que se realizaron elecciones primarias obligatorias para seleccionar a los candidatos que se presentarían posteriormente en las elecciones generales de octubre. Si bien no había competencia interna en los partidos para el cargo de Presidente, si se excluirían aquellos partidos que no superaran el umbral del 1,5% de los votos válidos.

Los cuestionarios provistos por Ipsos Mora y Araujo no diferenciaron la elección primaria de la general; la pregunta de intención de voto fue: si hoy fueran las elecciones a Presidente de la Nación y se presentaran los siguientes candidatos, ¿a quién votaría?

El contexto político se caracterizó por los siguientes aspectos:

➢ Alta aprobación de la gestión de Cristina Kirchner. Según una encuesta realizada por Ipsos Mora y Araujo en las principales ciudades del país en junio de 2011, la gestión de la Presidente era del 70%.

➢ Todos los candidatos opositores registraban mayor imagen negativa que positiva.

➢ El peronismo presentó opciones electorales dispersas: Cristina Kirchner (Frente para la Victoria), Eduardo Duhalde (Frente Popular) y Alberto Rodríguez Saá (Compromiso Federal).

➢ El partido radical estuvo representado con una fórmula propia: Ricardo Alfonsín fue el candidato a Presidente.

➢ El resto de los candidatos fueron Hermes Binner (Frente Amplio Progresista), Elisa Carrió (Coalición Cívica) y Jorge Altamira (Frente de Izquierda y de los Trabajadores).

Las bases de datos que utilizadas para el presente análisis son dos, todas brindadas por la consultora Ipsos Mora y Araujo. Las fichas técnicas de cada una son las siguientes:

Tabla 1: Fichas técnicas

La primera permitirá identificar y jerarquizar las variables condicionantes del voto hacia Cristina Kirchner. La segunda fue empleada para construir un mapa perceptual de posicionamiento.

Identificación y jerarquización de variables condicionantes

Al momento de realizar el trabajo de campo de este estudio, las candidaturas no estaban definidas. Es por eso que se indagaron diferentes escenarios. De aquellos, el que mejor se ajustó al escenario político de octubre de 2011 incluyó a los siguientes candidatos: Cristina Kirchner, Elisa Carrió, Eduardo Duhalde, Mauricio Macri, Ricardo Alfonsín y Pino Solanas. La agrupación de esta variable se hizo de la siguiente manera: 1 voto a CFK y 0 voto opositor (las opciones en blanco, anularía/impugnaría, no votaría y no sabe fueron excluidas del modelo)₅Por otro lado, se comparó los resultados con otro modelo de regresión en el cual la variable dependiente fue agrupada de otra manera: 1 voto a CFK y 0 resto de las opciones. Los resultados a los que se llegaban fueron idénticos..

Entre las primeras se incluyen las siguientes:

➢ Variables sociodemográficas: sexo, edad y nivel socioeconómico.

➢ Grado de acuerdo con la frase “me gustaría que el próximo gobierno continúe las políticas iniciadas por este gobierno”.

➢ Voto anterior (1= votó por el Frente para la Victoria en 2007).

➢ Variable ideológica: distribucionismo versus productivismo.₆

La pregunta fue la siguiente: ¿Usted cree que en la situación actual del país, la argentina necesita un gobierno que ponga énfasis en la producción y el crecimiento económico (1) o que ponga énfasis en la distribución de la riqueza para bajar la pobreza (0)?

Las variables complejas son las siguientes:

➢ Factor “Áreas de gestión”.

➢ Factor “Apertura/humildad” y “Estilo de gobierno”.

A continuación se detalla el procedimiento para la construcción de estas variables. En primer lugar, se procedió a identificar la o las dimensiones vinculadas a las áreas de gobierno (política antiinflacionaria, desocupación, seguridad, lucha contra la pobreza, política educativa, obras públicas, política agraria, deuda externa, salud, política económica en general y seguridad social).

Tanto el valor del coeficiente de KMO como y la prueba de esfericidad de Bartelt indican que es conveniente realizar un análisis factorial.

Tabla 2: KMO y prueba de Bartlett

Finalmente se decidió trabajar con un único factor por diferentes motivos. Por un lado, un solo factor explicaba el 56% de la varianza y el segundo solo un 8%. Por otro lado, al exigir la construcción de dos factores (con rotación varimax), la solución ofrecida no era clara. Es por eso que se trabajará con un único factor (áreas de gestión).

Dado que Cristina Kirchner fue criticada por el estilo de gobernar y por lo modos que tenía de comunicarse tanto con la opinión pública como con la oposición se procedió a investigar este aspecto como factor condicionante. En el cuestionario se incluyeron una serie de frases que intentaron medir estas cuestiones. El entrevistado debía manifestar su grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes frases:₇

La escala era de muy de acuerdo (1) a muy en desacuerdo (4).

➢ El Gobierno Nacional ha bajado el nivel de conflictividad luego de la muerte de Néstor Kirchner.

➢ Cristina Kirchner se muestra más tranquila y pacífica que meses atrás.

➢ Cristina Kirchner cambió el estilo que tenía de hablar a la sociedad.

➢ Cristina Kirchner cambió el estilo de gobernar que tenía.

➢ Cristina Kirchner critica más a la oposición y no ve errores en su gobierno.

➢ Creo que Cristina Kirchner es autoritaria.

➢ Me gustaría que Cristina sea menos soberbia.

➢ Cristina Kirchner dialoga lo suficiente con la oposición.

Las frases que están subrayadas indican que la escala fue modificada para que todas las oraciones tengan el mismo sentido: a menor puntaje (1=muy de acuerdo), mejor puntuación hacia Cristina Kirchner.

El análisis factorial arrojó los siguientes resultados. Por un lado, el valor del coeficiente de KMO y la prueba de esfericidad de Bartelt indican que se puede realizar dicho análisis.

Tabla 3: KMO y prueba de Bartlett

Se construyeron dos factores, los cuales explican el 63% de la varianza total. Uno explica el 35% de la varianza total y el segundo, el 29%.

La rotación utilizada fue varimax y la conformación de los factores fue la siguiente:₈

El fraseo de las primeras tres variables fue modificado para interpretar el factor de acuerdo al cambio en la escala mencionada anteriormente.

Tabla 4: Agrupamiento

El factor denominado como apertura/humildad hace mención a rasgos de soberbia, autoritarismo y a la apertura en cuanto al vínculo con la oposición. El segundo factor, estilo de gobierno, se refiere a la forma de gobernar y de abrir conflictos con diferentes sectores.

El modelo de regresión logística arrojó los siguientes resultados:

Tabla 5: Tabla resumen

Finalmente, dadas las recodificaciones implementadas, el modelo incluye el análisis de 446 encuestados.₉

La muestra resultante del modelo es representativa del total poblacional.

La bondad del ajuste y la capacidad predictiva del modelo son muy buenas:

Tabla 6: Resumen del modelo

Se puede observar que el modelo total presenta una predicción correcta de cerca del 91%, un 85% de acierto para el voto opositor y un 95% para el voto oficialista.

Tabla 7: Tabla de clasificación

El peso de las variables fue el siguiente:

Tabla 8: Resultado del modelo

El apoyo a las políticas implementadas por el gobierno de Cristina Kirchner fue la variable fundamental que permitió explicar el voto hacia el Frente para la Victoria. Desear la continuidad de las políticas conllevaba un aumento de la probabilidad de voto a Cristina Kirchner de veintiuna veces. El peso que tenía esta variable permite dos lecturas. En primer lugar, el apoyo a las medidas tomadas por el gobierno permite explicar el voto. En segundo lugar, si el clima de opinión era el deseo de continuidad, ¿por qué razón se elegiría a un candidato diferente a aquel que llevó a cabo las políticas públicas consideradas correctas por la población? Esta primera variable explicativa indicó un panorama en desventaja para la oposición.

En segundo lugar, haber votado en 2007 al Frente para la Victoria también aporta otro elemento para explicar la decisión en octubre: es decir, haber votado al kirchnerismo aumentaba casi 8 veces las probabilidades de voto hacia Cristina Kirchner.

En tercer lugar se encuentran las siguientes variables con una importancia similar:

➢ Ideología. El beta negativo indica que la opinión a favor de la distribución de la riqueza aumentaba las probabilidades de voto a Cristina Kirchner.

➢ La dimensión que hace a las formas de Cristina Kirchner (humildad y apertura respecto a la oposición) actuó como motivador del voto.₁₀

Para comprender la razón del beta negativo de esta variable y del correspondiente a Áreas de gestión y Estilo de gobierno, se necesita observar la dirección de la escala de los ítems que conforman los factores: 1=muy de acuerdo/muy bien a 5=muy en desacuerdo/muy mal. Como los factores se correlacionan positivamente con las variables que las conforman, se entiende que el factor tendrá igual dirección que las variables con las que correlaciona positivamente. Por ejemplo, valores negativos del factor “área económico y social” significan evaluaciones positivas en dichas variables.

➢ El apoyo a las áreas de gestión también fue impulsor del voto kirchnerista.

➢ El entrevistado de nivel socioeconómico medio (y del nivel alto, aunque no tenía significancia estadística al 95% de confianza) presentaban menor probabilidad de voto a Cristina Kirchner que aquellos de nivel bajo.

Existían otras variables que no eran significativas:

➢ El estilo de gobierno confrontativo no fue motivador del voto.

➢ El sexo y la edad, en contraposición a análisis periodísticos que señalaban que los jóvenes votaban por el gobierno, tampoco fueron variables que ejercieron un rol condicionante del voto.

Si se excluye el voto anterior como variable independiente, la capacidad explicativa del modelo, aunque disminuye en parte, sigue siendo elevada. El valor de Nagelkerke es de 0.710 y el porcentaje de acierto total del modelo es del 85%.

El resultado fue el siguiente:

Tabla 9: Resultado del modelo

Se observan algunas diferencias con el modelo que incorpora el voto anterior:

➢ Si bien el apoyo a las políticas iniciadas por el gobierno sigue siendo la variable fundamental, disminuye su importancia.

➢ La dimensión estilo de gobierno se transforma en una variable significativa con peso a la hora de la definición del voto.

➢ El voto ideológico (a favor de la distribución) aumenta su importancia motivacional.

➢ Algunas edades se transforman en significativas: los jóvenes y los adultos (45 a 59 años) tienen menos probabilidades de votar a Cristina Kirchner que aquellos entrevistados de 60 y más años de edad.

En conclusión, puede señalarse que la decisión de voto a Cristina Kirchner estuvo marcado por un apoyo a su gestión y su política de gobierno implementada.

Posicionamiento subjetivo de los candidatos según las percepciones de la opinión pública

Una de las teorías abordadas sobre las motivaciones del voto es aquella que se refiere al posicionamiento de los dirigentes políticos en la mente de los ciudadanos. El estudio realizado en septiembre de 2011 intenta analizar las elecciones según este esquema teórico. En toda campaña electoral se busca mostrar a cada candidato con determinadas características que lo diferencien del resto (por ejemplo, capacidad de gestión), con el objetivo de construir una imagen capaz de traccionar votos. Con el objetivo de investigar el posicionamiento de cada candidato, se desarrolló un cuestionario que indaga sobre los atributos con los cuales cada candidato era asociado.

El objetivo consistió en que el entrevistado asocie diferentes atributos con, al menos, una figura política.

Y los dirigentes a los cuales se debía asociar dichas características eran Cristina Kirchner, Eduardo Duahlde, Alberto Rodríguez Saá, Hermes Binner, Elisa Carrió y Ricardo Alfonsín.

Se realizó un análisis de correspondencias para identificar los atributos que captados por cada candidato presidencial. Los resultados fueron los siguientes:

Tabla 11: Dimensiones

El mapping de dos dimensiones que se presenta a continuación explica cerca del 80% de la inercia total. De estas dos dimensiones, la primera es más importante dado que, ella sola, explica el 52% de la inercia, mientras que la segunda, el 27%.

Por otro lado, el valor del Chi-cuadrado y su p-valor permiten rechazar la hipótesis nula de independencia entre ambas variables con un nivel de confianza del 99%.

Para interpretar las dimensiones, se pueden observar las siguientes tablas:

Tabla 12: Puntos de los atributos

La tabla nos brinda información para interpretar luego el gráfico. Las últimas tres columnas indican si el atributo está bien representado por las dimensiones. A excepción de “visión de futuro” todas las características evaluadas se encuentran bien representadas en dos dimensiones.

Las columnas “Contribution Of Point to Inertia of Dimension” permiten identificar las variables que tienen mayor asociación con cada eje, es decir, muestran la importancia de la variable en la definición del eje. De esta manera, se puede nombrar al eje X y al eje Y. Para identificar a los atributos se utilizó el siguiente procedimiento: se obtuvo el promedio de la columna. Aquel atributo que supera dicho valor indica asociación con el eje correspondiente.

Es posible identificar los atributos más importantes en la definición de cada dimensión. En el extremo negativo del eje X los atributos firme para tomar decisiones y estar preparado para manejar una crisis son los más importantes. En el extremo positivo, se encuentran ser un dirigente confiable, ser honesto y preocuparse por el medio ambiente. Es posible nombrar al eje X como “características personales”, con dos extremos diferentes: características vinculadas al poder por un lado y características éticas en el otro extremo.

En cuanto al eje Y, en el extremo negativo se encuentran representar un cambio en la gestión, tener experiencia en la gestión y promover un gobierno con mucha obra pública. En el extremo positivo se encuentran estar cerca de la gente, tener el respaldo de un partido o coalición política fuerte y defender los intereses de Argentina en el mundo. Esta dimensión podría llamarse “tipo de liderazgo”. En un extremo se encuentran atributos relacionados con la gestión y en otro, aspectos vinculados a la preocupación de la sociedad.

El posicionamiento de los dirigentes medidos son los siguientes:

Tabla 13: Puntos de los candidatos

La primera dimensión se genera a partir de Duhalde (extremo negativo), Carrió, Alfonsín y Binner (extremo positivo). En la segunda dimensión se identifican Cristina Kirchner (extremo positivo) y Rodríguez Saá (extremo negativo). No obstante, la Presidente electa está bien representada por ambas dimensiones.

Estos análisis preliminares permiten obtener algunas conclusiones iniciales:

➢ Elisa Carrió, Hermes Binner y Ricardo Alfonsín tienen una correlación positiva alta. Los tres poseen un posicionamiento opuesto al de Eduardo Duhalde. Mientras los primeros son asociados con características morales (según la definición señalada líneas arriba), el ex Presidente es vinculado a características de manejo político.

➢ Hermes Binner, si bien era gobernador de Santa Fe mientras transcurría la campaña nacional, no fue asociado como un dirigente de gestión. Esto podría tener fundamento en el escaso conocimiento que poseía.

➢ El posicionamiento opuesto de Rodríguez Saá y Cristina Kirchner significa que el candidato de Compromiso Federal no era asociado a atributos vinculados a preocupación por la gente. El ex gobernador de San Luis tenía básicamente un perfil basado en su gestión como gobernador.

El mapping resultante es el siguiente:

Gráfico 1: Asociación

Es posible nombrar cada cuadrante en función de los atributos asociados. Esta tarea es subjetiva y a título de clarificar los hallazgos. El cuadrante superior izquierdo, donde se encuentra Cristina Kirchner, presenta los siguientes atributos: tener el apoyo de un partido político fuerte, defender los intereses de Argentina en el mundo, estar cerca de la gente, capacidad para manejar una crisis económica, tener firmeza para tomar decisiones y tener un equipo sólido. Es el cuadrante de la gobernabilidad y preocupación por la gente.

El cuadrante donde se encuentran Alfonsín y Carrió, asociados con la capacidad de generar consensos, honestidad, preocupación por el medio ambiente y preocupación por la situación de los pobres, se puede denominar atributos institucionales.

Hermes Binner se encuentra asociado a ser confiable, temer buenas propuestas de gobierno y representar un cambio en la gestión. Es el cuadrante llamado alternativa de gobierno.

Rodríguez Saá y Duhalde están asociados a la capacidad para gestionar, capacidad por resolver la inflación y la inseguridad, la obra pública y la experiencia de gestión. Es decir, es el cuadrante de la experiencia de gestión.

Este análisis, en cuanto al posicionamiento de cada candidato, intentó complementar los hallazgos sobre las variables que impactaron en la decisión de voto en las elecciones a Presidente de 2011.

Las nuevas teorías explicativas del voto señalan que la percepción de la opinión pública sobre cada candidato puede complementar la tarea de interpretación de los motivos de triunfo de una opción política. En 2011, Cristina Kirchner fue percibida como una candidata preocupada por la gente y con atributos vinculados al poder. Este posicionamiento junto a su gestión pueden ser dos elementos que ayuden a comprender su triunfo electoral en las urnas.

Segunda parte: Elección a Presidente de 2015: Razones de voto a candidatos del FPV

En agosto de 2015 se realizaron las elecciones Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias para seleccionar los candidatos a Presidente de cada partido.

El análisis que se presenta a continuación es a partir de una base de datos perteneciente a la empresa Poliarquía Consultores. El trabajo de campo fue realizado en el mes de marzo de manera telefónica para las encuestas efectivas de la Ciudad de Buenos Aires y la Patagonia (sistema CATI) y de manera presencial para el resto del país. El universo de análisis es hombres y mujeres mayores de 18 años. En total se realizaron 1272 casos y los encuestados fueron seleccionados a partir de cuotas de sexo y edad. Por último, la base fue ponderada para respetar los pesos poblacionales.

Tabla 14: Ficha técnica

El objetivo de la investigación es identificar algunas variables que impulsaron el voto hacia el Frente para la Victoria (al momento de realizar el trabajo de campo, se presumía que el oficialismo tuviera más de un candidato a Presidente).

A continuación se detallan los candidatos medidos₁₁

La pregunta correspondiente al cuestionario era la siguiente: En agosto se llevarán a cabo las elecciones Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias para elegir los candidatos a Presidente. ¿A cuál de los siguientes candidatos piensa votar? y el espacio político por medio del cual se reconfiguró la variable de intención de voto:

Tabla 15: Espacios políticos

El factor consumo

Uno de los logros que se atribuye para sí el gobierno de Cristina Kirchner es la expansión del consumo a todos los niveles sociales. Más allá de las opiniones al respecto, el factor “compra” es un elemento que condicionó el voto hacia el FPV.

En el mencionado trabajo de campo se indagó por el consumo de electrodomésticos (¿Durante el último mes, en su hogar se compró algún electrodoméstico?) y de ropa o calzado (¿Y durante el último mes compró ropa o calzado?).

Ambas variables se combinaron en una sola para tener una mirada completa del caso. Por tal motivo, la nueva variable está compuesta de cuatro categorías: 1) compra de electrodomésticos y ropa o calzado (18%), 2) solo electrodomésticos (5%), 3) solo ropa o calzado (37%) y 4) ningún consumo 40%.

La siguiente tabla ilustra el impacto del consumo sobre el voto:

Tabla 16: Voto y nivel de consumo

Algunas conclusiones de la lectura de la tabla:

➢ La calidad del consumo generaba un fuerte impulso de voto hacia algún candidato del FPV. La mitad de los encuestados que decían haber comprado algún electrodoméstico y ropa o calzado se inclinaba por un candidato oficialista. Porcentaje similar entre quienes solo compraron un electrodoméstico.

➢ En cambio, entre aquellos que solo pudieron comprar ropa o calzado (que se podría decir que es un consumo más habitual), los porcentajes de intención de voto eran más parejos (FPV 37% y PRO-UCR-CC 31%).

➢ En el segmento mencionado anteriormente y entre aquellos que no pudieron realizar ningún tipo de consumo, el espacio CAMBIEMOS alcanza los porcentajes de intención de voto más elevados. Este análisis combinado con el comportamiento parejo del Frente UNA en todos los segmentos permite aventurar la hipótesis de que Mauricio Macri, Ernesto Sanz o Elisa Carrió son los candidatos preferidos del arco opositor. En este sentido, el posicionamiento como “el cambio” parece tener recepción en la mente del ciudadano.

El factor ideológico

El gobierno de Cristina Kirchner se autodefinía como un gobierno de centro izquierda y posicionaba, especialmente a Mauricio Macri, como el candidato de la derecha. Sin entrar en definiciones precisas sobre el concepto de derecha e izquierda y tratando de realizar una simplificación muy básica, se distingue un eje derecha e izquierda desde el punto de vista económico y otro eje derecha e izquierda desde el punto de vista social/cultural. En el primer caso, la gran línea divisoria entre ambas posturas es el tamaño y la presencia del estado como ordenador de la actividad económica. En el segundo caso, una postura de izquierda estaría a favor de resolver la problemática de la inseguridad a través de un mejoramiento de los indicadores sociales y una postura de derecha, aumentando las penas. O una posición de izquierda tendría una actitud más comprensiva respecto a los cortes de calle y piquetes y los sectores de derecha serían más críticos al respecto.

El cuestionario empleado permitía identificar esta clasificación ideológica y analizar el impacto sobre el voto. Hay tres preguntas utilizadas: 1) ¿Cuál es para usted la mejor forma de combatir los delitos y la inseguridad: aumentando las penas y siendo duro con los delincuentes o mejorando la situación de pobreza y la marginación? Y 2) Algunas personas dicen que debería haber mayor propiedad estatal de las empresas e industrias mientras que otros creen que debería haber menor propiedad estatal. ¿Usted qué opina?

La primera pregunta puede enmarcase dentro de la dimensión social/cultura. Y los datos son los siguientes:

Tabla 17: Voto según opinión sobre el delito

En referencia a la forma de combatir el delito, se observa cierta influencia del factor “ideológico social”, aunque en menor medida que el factor “ideológico económico”, tal como se presenta a continuación.

Tabla 18: Voto según presencial del estado

Se observa claramente que una posición respecto a la presencia del estado en la economía actuaba como motivación del voto hacia el FPV. Cerca del 50% de quienes opinaban que debería haber mayor propiedad estatal votaban al candidato oficialista. En cambio, ese porcentaje desciende al 15% entre quienes tienen una postura más de derecha.

Conclusión

En la elección a Presidente de 2011 se encuentra que el apoyo a las políticas públicas llevadas a cabo por el gobierno de turno fue la variable fundamental que explica el triunfo de Cristina Kirchner. Es decir, la sociedad mostraba un acuerdo general sobre la tarea desarrollada por la Presidente.

Considerar o no en el análisis de regresión la variable de voto anterior en las elecciones presidenciales de 2007 genera dos lecturas diferentes. En primer lugar, si se la incorpora, es una variable que impulsa el voto hacia la actual mandataria (las probabilidades de voto hacia Cristina Kirchner aumentaban cerca de 8 veces). En este primer escenario, el estilo de gobierno no es una variable significativa. En cambio, si no se considera el voto anterior, el apoyo al estilo de gobierno pasa a ser una variable motivacional del voto. Una posible interpretación de este fenómeno puede ser la siguiente. Los votantes kirchneristas concuerdan con el estilo de gobernar que llevaron a cabo tanto Néstor como Cristina Kirchner. Al incluir, por lo tanto, el voto anterior, el estilo de gobierno quedaría contenido en los votantes kirchneristas. Al excluirla, se destaca el estilo de gobernar que tenía Cristina Kirchner.

La ideología tuvo influencia en la definición del voto: aquellos que estaban a favor de la distribución de la riqueza tenían mayores probabilidades de voto a Cristina Kirchner.

Atributos de Cristina Kirchner vinculados a la humildad y apertura respecto a la oposición y su gestión particular en áreas de gobierno concretas también actuaron como impulsores del voto hacia el Frente para la Victoria. Por otro lado, los ciudadanos de nivel socio económico bajo tenían mayores probabilidades de voto hacia el partido gobernante.

Para complementar el análisis de jerarquización de variables condicionantes, se realizó un análisis de posicionamiento de los candidatos. La candidata del Frente para la Victoria se ubicaba en la mente de los electores como aquella preocupada por la gente y además era percibida con atributos que asegurasen la gobernabilidad.

En cambio, los otros candidatos tenían un posicionamiento diferente. Ricardo Alfonsín, Elisa Carrió y Hermes Binner no eran percibidos como candidatos vinculados a la gestión. Los dos primeros eran asociados a características institucionales y el candidato del Frente Amplio Progresista, a una alternativa de gestión. Por último, Alberto Rodríguez Saá y Eduardo Duhalde fueron asociados estrictamente a atributos de gestión.

Por lo tanto, se puede concluir que el triunfo de Cristina Kirchner se sustentó en su gestión y en su posicionamiento cercano a las necesidades de la gente.

Los motivos por los cuales los ciudadanos se inclinan por un candidato y no por otro no son constantes y varían según cada elección y momento histórico. En 2015 Argentina eligió nuevamente Presidente de la Nación y, si bien no se presentó un análisis similar para la dicha elección que la realizada para la anterior elección presidencial, algunas conclusiones pueden obtenerse.

En primer lugar, el factor ideológico parece ser un elemento constante motivador del voto hacia los candidatos del Frente Para la Victoria. Tanto en 2011 como en 2015, los segmentos poblacionales que tienen una posición económica más cercana a la centro izquierda (presencia del estado y foco en la distribución de la riqueza) tienden a votar al FPV por sobre otra opción electoral. En investigaciones posteriores se observará si el factor ideológico será un elemento propio del kirchnerismo o si es un factor que comienza a tener una injerencia permanente en la política argentina.

Por último, en las elecciones PASO, el factor consumo también fue un elemento que condicionó e impulsó el voto hacia el FPV. Si bien no se relevó esta cuestión en la investigación de 2011, existe un factor económico dentro de las explicaciones del voto kirchnerista.

Las elecciones del próximo año en Argentina abrirán seguramente nuevas investigaciones que darán luz a nuevos interrogantes e hipótesis sobre el comportamiento electoral del ciudadano en nuestro país y permitirán observar las diferencias con el período 2011-2015.

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