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Quantifying the Mass Political Ideology Using Neural Network Architecture
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Fuentes Jofré, Adolfo; Candia Vallejos, Cristián; Jara-Figueroa, Cristian
La polarización política, definida como la tendencia de las opiniones de un grupo de ciudadanos a inclinarse hacia extremos ideológicos opuestos, representa una amenaza significativa para la estabilidad de las democracias, tanto emergentes como establecidas. Este fenómeno puede conducir a una serie de desafíos, incluyendo la erosión de sistemas democráticos, dificultades en la gobernabilidad, estancamientos legislativos y económicos, e incluso inestabilidad política. A su vez, la polarización puede debilitar la participación cívica y la confianza en las instituciones, poniendo en riesgo la salud democrática de un país. Esta investigación busca comprender y medir la ideología política, desarrollado un modelo innovador llamado Neural Network Nominate (NNN), utilizando datos públicos de preferencias de propuestas políticas en Chile. Los resultados preliminares son prometedores, demostrando la capacidad del modelo para identificar clústeres ideológicos con precisión. Este enfoque sugiere un potencial significativo para el análisis político, ofreciendo una nueva perspectiva en la medición de la ideología política y abriendo la posibilidad hacia una "democracia digital".