Los mapas de la pluralidad

Este texto es una colaboración entre Nexos y Oraculus.

Los mapas son una de las mejores formas de visualizar resultados electorales. Los mapas coropléticos, en particular, suelen ser una muy buena opción para comunicar de forma rápida y efectiva en cuántas unidades geográficas (estados, distritos, etc.) ganó cada partido o candidato, así como la distribución geográfica de estas victorias.

El siguiente mapa es un ejemplo de ello. Muestra los distritos federales en los que Enrique Peña Nieto, Andrés Manuel López Obrador y Josefina Vázquez Mota obtuvieron el mayor número de votos en la elección presidencial de 2012.

Aún cuando es difícil ver el resultado en los distritos más pequeños (p. ej., los de la Ciudad de México), este mapa transmite con claridad que (i) Peña Nieto ganó la mayor cantidad de distritos (170, vs. 88 de López Obrador y 42 de Vázquez Mota); (ii) los distritos ganados por Peña Nieto se distribuyen por todo el país excepto en el sur; y (iii) AMLO ganó la mayoría de sus distritos justo en esta región.

Irónicamente, la principal fortaleza de los mapas coropléticos puede ser también su mayor debilidad. Debido a la forma en que simplifican la realidad,1 estos mapas pueden generar la percepción de que una de las fuerzas políticas barrió a las otras, cuando en realidad la contienda fue mucho más cerrada y, particularmente importante, plural.

Esto es exactamente lo que ocurre con este mapa. En un extremo, Peña Nieto ganó la pasada elección presidencial con el 38.1% de los votos, pero el mapa magnifica el tamaño de su victoria al ilustrar —correctamente— que ganó en 56.7% de los distritos del país (170 de 300).2 En el otro extremo, mientras que Vázquez Mota obtuvo el 25.4% de los votos, el mapa minimiza la magnitud de su resultado pues sólo 14% de los distritos (42) están —correctamente— coloreados de azul.

Adicionalmente, los mapas coropléticos pueden generan la percepción de que la votación a favor de un candidato se distribuye de forma homogénea en todo el distrito, cuando en realidad ésta puede estar muy concentrada en una(s) región(es) en particular.

Frente a estos problemas hay al menos dos alternativas. La primera es hacer un nuevo mapa coroplético, pero ahora representando los resultados en unidades geográficas más pequeñas (p. ej., secciones electorales). El problema con esta opción es que en la elección de 2012 el país estaba dividido en casi 67 mil secciones, por lo que sería muy difícil ver quién ganó en una enorme proporción de ellas.

La segunda alternativa es optar por un mapa de densidad de puntos. Uno de los primeros ejemplos de este tipo de mapas fue creado por el monje franciscano Armand Joseph Frère de Montizon hace casi 200 años. Desde entonces, los mapas de puntos han sido utilizados para representar la frecuencia y distribución geográfica de un sinnúmero de variables discretas (acá un ejemplo con datos educativos y otro con datos raciales).

En el contexto electoral, los mapas de puntos son una buena alternativa para resaltar la pluralidad que los mapas coropléticos suelen minimizar. Cada punto puede representar uno o más votos, y el color de los puntos ilustra a favor de qué candidato fueron emitidos dichos votos.

Partiendo de esta lógica, el siguiente mapa representa los votos emitidos a favor de los cuatro candidatos presidenciales en la elección de 2012. Cada punto representa a 50 votantes.3 Aunque el mapa no es interactivo, puedes acercarte y mover la imagen.

Cada día iré publicando el mapa de un estado y después de la elección publicaré los mapas con los datos de 2018.






  1. Todos los mapas simplifican la realidad, pero no todos lo hacen de la misma. En un mapa coroplético dos distritos pueden ser coloreados con el mismo tono (p. ej., verde) aun cuando en el primero la ventaja del partido ganador es de 20% y en el segundo de apenas 0.5%.

  2. Esta aparente discrepancia se explica por la distribución geográfica de los votos de los tres candidatos. Mientras que los de Peña Nieto están distribuidos de forma más homogénea, los de AMLO y Vázquez Mota están más concentrados en un número limitado de distritos.

  3. Para construir el mapa me basé en este post y seguí los siguientes pasos. Primero, calculé el número de votos obtenido por cada candidato en cada sección electoral. Segundo, dividí el total de votos seccional de cada candidato entre 50. El resultado equivale al número de puntos que se deben graficar para el candidato correspondiente en esa sección. Tercero, calculé aleatoriamente las coordenadas donde ubicar los puntos en la respectiva sección. Cuarto, ordené aleatoriamente los puntos dentro de la base de datos para mitigar la posibilidad de que al momento de graficar, los puntos del candidato ganador predominen sobre los puntos del resto de los candidatos. Quinto, grafique los punto en un mapa de 95 cm. de ancho por 70 cm. de alto para minimizar —más no eliminar— la posibilidad de que los puntos se sobrepongan en secciones electorales geográficamente pequeñas.

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