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México
En este artículo se analiza la viabilidad de la ley de Benford para el estudio forense de la detección de fraudes electorales. De acuerdo con esta ley, los dígitos iniciales de un conjunto de números siguen una distribución logarítmica cuando los datos no han sido perturbados. La generación de esta ley en datos socioeconómicos y de otra índole depende de la presencia de un doble proceso aleatorio: eventos de una distribución y distribuciones de probabilidad elegidas de un conjunto reducido. A partir de un modelo basado en agentes se muestra que esta ley no ofrece una prueba robusta para distinguir entre elecciones limpias y las que han sido manipuladas. En dicho modelo las preferencias partidistas se modifican a partir del contagio social, y los parámetros son calibrados con datos de las elecciones mexicanas de 2006.
This article analyses the viability of Benford’s Law in the forensic study of the detection of electoral frauds. According to this law, the initial digits of a set of numbers follow a logarithmic distribution as long as the data has not been disturbed. Implementation of this law in socioeconomic data —or in other types of data— depends on the presence of a two-fold randomized process: events of a distribution, and probability distributions selected from a reduced group. Through agent-based models, it is demonstrated that this law does not offer a robust test to distinguish between clean elections and elections that have been manipulated. In the model-in-question, partisan preferences are modified by means of social transmission and the parameters are calibrated with data from the Mexican 2006 elections.
