Las encuestas en los medios de comunicación

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha medido el grado de polarización política y estudiado su relación con el uso del idioma castellano o catalán a través de una conversación en la red social twitter.

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A pesar que los datos salen de una red social, en si la encuesta no fue realizada a través de la red social. Tal y como explica la investigadora de la UPM, tras analizar un total de 36.090.661 tweets publicados entre el 15/09/2017 y el 04/11/2017 se encontraron una distribución de opinión en la que se observan tres polos:

  • El polo independentista.
  • El polo contrario a la independencia.
  • El polo en una posición centroindependentista.

La detección de este tercer polo fue precisamente uno de los resultados más importantes del estudio ya que, a diferencia de los otros dos, no se introdujo como parte de las hipótesis de partida, sino que surgió espontáneamente del proceso de inferencia de opinión.

Pero sin duda, una de las conclusiones más importantes del estudio fue encontrar la interrelación que existe entre el uso del idioma por parte de los usuarios y sus inclinaciones políticas, lo que permite acotar las diferencias en el uso del idioma entre los tres polos.

“Los usuarios en contra de la independencia de Cataluña y los usuarios pertenecientes al polo central hablan casi exclusivamente en castellano. Sin embargo, los usuarios a favor de la independencia hablan castellano y catalán prácticamente por igual, aunque con una pequeña tendencia a favorecer el uso del catalán conforme su opinión se acerca al polo independentista”, expone.

Para la investigadora de la UPM, la importancia de la investigación radica en que demuestra que esta metodología puede revelar detalles complejos de un escenario ideológico en un contexto polarizado y en que pone de manifiesto la estrecha relación existente entre el uso de un determinado lenguaje y la ideología.

Es decir que, la investigación tuvo la metodología de lograr una muestra representativa para reunir a varios miembros de una población y hacer una especie de lotería gigante para elegir la muestra, asegurándonos de que cada una de las personas que forman parte de la población tenga la misma probabilidad de acabar siendo elegida en «la rifa». Es lo que se conoce como muestreo probabilístico.

La principal ventaja del muestreo probabilístico es que, como conocemos cuál es la probabilidad de que los sujetos sean seleccionados, también podemos calcular el margen de error, que veremos más adelante, y que básicamente es el precio que tenemos que pagar (o que nuestros lectores pagan) por usar una muestra en lugar de entrevistar a cada uno de los miembros de una población. Tipos de sistemas de muestreo probabilístico son el muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado o muestreo por conglomerados.

El Centro de Opinión Pública de la Universidad de Belgrano publicó una encuesta donde arroja datos que  permite a los candidatos de la lista Cambiemos a mantener un atisbo de ilusión en las últimas elecciones de Argentina, donde toman el resultado de las Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias (PASO), a favor del partido Frente de Todos, en la Casa Rosada.

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No se explica bien la metodología de la encuesta y simplemente se limitan a presentar gráficos de los resultados. Es decir que usaron muestreos poco fiables, ya que no son capaces de representar a la población de la que hablan. Parcticamente son encuestas en las que los miembros de la muestra se seleccionan ellos mismos al elegir participar por voluntad propia en la muestra. Ejemplos de este tipo de encuestas son, por ejemplo, las preguntas que aparecen en muchos medios de comunicación sobre asuntos de actualidad y en las que los lectores de esos medios participan voluntariamente.

Una encuesta de estas características no representa nunca una población más grande, ni siquiera a los visitantes de esa web, ya que los que participan no han sido elegidos aleatoriamente entre los lectores del medio y, por tanto, cualquier supuesto resultado está irremediablemente sesgado.

 

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