Reconstruyendo la orientación ideológica de los partidos políticos uruguayos mediante análisis computacional de texto
Existen distintas formas de estimar las preferencias de los actores políticos, tanto individuales como colectivos. Con ese propósito, los estudios sobre comportamiento político han acudido a distintas técnicas como las encuestas de opinión pública, de élites y expertos, y el análisis de contenido programático. Pese a sus innegables fortalezas, estas técnicas han recibido distintas críticas, que van desde su aplicabilidad a numerosos casos, hasta su dificultad para codificar grandes volúmenes de información, en particular cuando se analizan actores colectivos (parlamentos, cámaras y comisiones). Este artículo utiliza un conjunto de algoritmos de clasificación (text mining) para el relevamiento, procesamiento y análisis de datos que permite abordar el tratamiento de grandes volúmenes de contenido escrito proveniente de un actor político colectivo. La técnica se aplica al análisis de actas de sesión en el Parlamento uruguayo entre 1985 y 2018, para reconstruir (mediante métodos de escalamiento multidimensional) las preferencias de legisladores, fracciones y partidos en Uruguay durante un período de más de treinta años.