José Manuel Magallanes Ph.D.
Investigador Principal
Senior Data Science Fellow at eScience Institute and Visiting Professor at Evans School of Public Policy and Governance at the University of Washington.
Profesor del Departamento de Ciencias Sociales y Director del Grupo de Investigación Computacional de la Complejidad Social del CISEPA, Pontificia Universidad Católica del Peru.
Equipo en USA
El Prof. José Manuel Magallanes reconoce la asistencia de Bernease Herman, Anthony Arendt, Valentina Staneva (eScience Institute UW), Tyler Mc Cormick* (Departamento de Estadistica y Sociología UW) y Janelee Waldock** (Evans School of Public Policy and Governance). En particular, se agradece el constante apoyo administrativo de Micaela Parker, Sarah Stone y Karla Danson del eScience Institute - UW.
Este trabajo se ha enriquecido gracias a los comentarios de los Profesores Ernesto Calvo (Universidad de Maryland), Joshua Tucker (New York University) y Sonia Terrón (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).
Equipo de PERU
Desde Perú, este trabajo contó con el constante apoyo del Grupo de Investigación Computacional de la Complejidad Social del Centro de Investigación Computacional de la Complejidad Social, en especial de José Luis Incio, quien coordinó localmente el apoyo de Paolo Rivas, Tania Paredes, Marylia Cruz, Lorena Lévano, Sakimi León y Noam López.
De los Datos utilizados:
Las bases de datos fueron descargadas utilizando los servicios disponibles en los respectivos sitios web:
- MINSA: observatorio.inforhus.gob.pe/bdatos.html
- COBERTURA SALUD: portales.susalud.gob.pe/web/portal
- AEROPUERTOS Y VIAS: data.hdx.rwlabs.org
- CC QUECHUA, AIMARA y AMAZONICAS: bdpi.cultura.gob.pe/lista-de-pueblos-indigenas
- INFOGOB: www.infogob.com.pe.
- MINEDU: sigmed.minedu.gob.pe/mapaeducativo/
- ONPE: www.onpe.gob.pe
- Data CENSAL: ineidw.inei.gob.pe/ineidw/
- Presidenciales 2000: Sulmont, D. , Bazán, J. L. (2011). Base de datos de elecciones presidenciales en el Perú: 1980-2011. Proyecto DGI 2011-0173. PUCP.
Algunos sitios web del Estado tenían algunos, muy pocos, datos inconsistentes, que se descubrieron al momento de formatear los datos. Este trabajo trató de arreglarlo tales incosistencias utilizando fuentes similares de la misma institución, y hasta notas periodisticas o wikipedia (para saber por ejemplo quién era alcalde en algun sitio). En particular, nótese que el JNE tiene varios servicios de información de mucha utilidad, pero se nota que entre ellos hay dificultad de actualización debido a que elecciones como las Regionales y Locales tienen procesos complementarios. Esto se buscará corregir manualmente para los modelos estadísticos que luego se planteen para hacer inferencias, pero visualmente no afectan la exploración propuesta. Se ha tratado de controlar en lo posible las diferencias de ubigeos, pues no todas las entidades públicas utilizan un mismo ubigeo, lo cual dificulta la integración de datos.
Se agradece de manera especial la colaboración del Viceministerio de Interculturalidad del Ministerio de Cultura, en particular a Patricia Balbuena Palacios y Gabriela Perona; asi como a su equipo del Sistema de Información de Pueblos Indígenas, en particular a Sandra Torrejón y Daniela López.
Los mapas hasta el reporte VI NO contienen todas las unidades geográficas (sólo 1836 distritos) creadas desde el 2007: una provincia y 31 distritos (VER LISTA PARCIAL). Esta nota se eliminará cuando se haya actualizado el nuevo mapa en este sitio. Esto hará que los conteos mostrados NO concuerden con la situación real. Esto se corregirá para los modelos estadísticos que se harán luego, pero visualmente no tienen mayor impacto. Los mapas base del reporte VII (segunda vuelta) ya tienen más unidades geográficas a nivel distrital (1853), y se han actualizado los distritos.
Los datos obtenidos de las redes sociales (Facebook, Twitter y YouTube) han sido recopilados revisando las cuentas de los candidatos, complementándolos con datos obtenidos via servicios gratuitos de otros proveedores (Twittonomy, SocialBlade y SocialBakers). Los datos para análisis más profundos requirieron la producción de programas en Python para interactuar con los APIs, y se complementaron con códigos en R para algunos análisis particulares. Dada la naturaleza de estos servicios, y el momento de recolección, y la dedicación a este proyecto, el lector puede encontrar divergencias con los valores reales al momento de acceder a esta información.
Todo este trabajo se viene haciendo utilizando Python y R.
DE LA PRECISION DE LOS RESULTADOS
Se ha hecho los esfuerzos necesarios para verificar la confiabilidad de los resultados aquí mostrados. Al ser este un trabajo de investigación en curso, es probable que hayan errores involuntarios de cálculo, y es plena responsabilidad del investigador principal corregirlas. Si Usted intuye o identifica algun posible error, le estaremos muy agradecidos si nos lo informa al email magajm@uw.edu
DEL USO DE LA INFORMACION
El uso y difusion de la información debe ser citado como:
Magallanes, Jose Manuel, PhD. “PROYECTOS DE ANALISIS DE DATOS PARA PERU.” Web post. Https://dl.dropboxusercontent.com/u/15809021/eScienceProjectPeru/Menu.html.
Escience Institute - University of Washington, 1 Apr. 2016. Web.
INVITACION
Invitamos a contactarnos al email magajm@uw.edu para contribuir con datos o solicitar más detalles. Si tiene una gráfica en mente o una pregunta de investigación, comparta la idea con nosotros y veremos cómo brindarle apoyo. De igual manera, pueden dejar sus comentarios en https://www.facebook.com/peruanalitico/
