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Encuesta Yachay de la Campaña Presidencial 2021
El viernes 13 de octubre de 2021, hemos publicado un sondeo en la página Instagram de Yachay Data para tratar de saber cuáles eran los candidatos más plebiscitados por nuestra comunidad.
A lo largo de las últimas elecciones, los organismos de sondeo han sido bastante criticados, por haber tenido dificultades en predecir bien el resultado del Plebiscito, o de las Primarias Presidenciales.
Para saber más, les recomendamos el artículo de La Tercera: “Era imposible proyectar”: el mea culpa de los encuestadores tras el fail de los sondeos previos a la elección“.
Aprovechamos nuestro artículo de hoy para ir más allá de los resultados que acabamos de publicar en nuestra página:
¡Ahí van nuestros comentarios/notas!
Somos tan curiosos como ustedes acerca de los resultados
Primero, queremos insistir en que no estamos asegurando nada con estos resultados. Sólo representan a las personas que han votado, y este público puede no ser representativo de los votantes chilenos, o del resultado futuro de las elecciones.
Somos los primeros en preguntarnos: ¿Serán similares al resultado final de las elecciones? ¿Representan algo?
Metodología
Tal como lo hemos explicado en el post, somos dependientes de la plataforma que usamos para publicar la encuesta (Instagram). Hubiéramos podido publicar una encuesta más elaborada (Google Form, artículo en nuestro sitio Web), pero esta hubiera claramente tenido menos visibilidad y votos. Fue por esto que preferimos optar por las Stories Instagram.
Luego, decidimos publicar una Story por candidato, para medir la aprobación de cada candidato. Esta metodología puede no representar el porcentaje de voto de cada candidato: existen duplicados, cantidades distintas de votos según candidato, etc…
Sin embargo, esta encuesta puede representar alguna realidad, o algunas dinámicas en la carrera presidencial.
Transparencia
Otro tema interesante es que a pesar de no ser tan rigurosa como una encuesta de organismo de sondeo, este sondeo Instagram es transparente. Los datos consolidados de la encuesta están disponibles en esta página Google Sheet. Iremos complementando la grilla con los datos nuevos. Queremos que las encuestas sean de “todos”, y nos hace feliz si la Comunidad Yachay se apropia estos datos. Si algunos tienen comentarios, saben cómo evaluar métricas adicionales, o complementar el análisis, pueden contactarse con nosotros.
A futuro, queremos seguir desarrollando este tipo de encuestas. Reforzándonos en los resultados reales de las presidenciales, podremos complementar nuestro análisis, y ver si la comunidad Yachay representaba el voto de las Presidenciales de 2021.
Crédito foto: Pauta.cl
Hoy quisimos hablar un poco de Web Scraping. ¿De qué se trata?
El Web Scraping agrupa los métodos de extracción de datos en la web:
Los sitios web tienen mucha información relevante. A veces, esta puede ser exportada directamente como Excel .xlsx, un archivo separado por comas .csv u otras extensiones comunes. Como ejemplo, mencionamos a Our World In Data, que está hecho para ser de uso simple. En un par de clics, uno puede generar distintas visualizaciones y acceder a los datos en varios formatos.
Otras veces, se ponen a disposición APIs, que permiten recuperar la información directamente. Por ejemplo, Uber tiene una (ver ahí). Con una línea de código, uno puede enviar solicitudes “requests”, y obtener información de tráfico, de precios, entre otros.
Pero, en la mayoría de los casos, el sitio no está hecho para que uno pueda recolectar información. Ahí llega el mundo del Web Scraping.
Además, el Web Scraping está muy relacionado con el manejo de tareas repetitivas. La misma pregunta vuelve siempre: ¿Vale la pena armar código para automatizar la recuperación de datos? ¿O es mejor hacerlo manual?
La herramientas de Web Scraping se justifican cuando la recolección de datos manual requeriría demasiado recursos (tiempo, energía…). Como muchas veces, esto depende de trade-offs.
Sigamos un poco con las herramientas disponibles. Dependiendo del sitio web scrapeado, uno puede usar distintas librerías. En general, se usan librerías de Python para hacer Web Scraping (también existen librerías para Node.js).
Las librerías que más se usan son requests, selenium, beautifulsoup o scrapy. Permiten navegar en las páginas web, y recuperar la información deseada, al acceder a los elementos del html.
Si necesitas ayuda para armar este tipo de herramientas, nos puedes escribir a contacto@yachaygroup.com. Si quieres aprender a programar en Python, inscríbete a los cursos Le Wagon (contáctanos si quieres beneficiar del descuento 15% Yachay por correo, o a nuestra página Instagram).
