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, Ángel Martín Lagos
El presente trabajo examina la pertinencia y las limitaciones de los modelos tradicionales de predicción electoral en el campo de la Ciencia Política. Se señala cómo los métodos clásicos basados en variables sociodemográficas y actitudinales están perdiendo precisión debido a la información incorrecta proporcionada por los encuestados y al giro emocional derivado de la espectacularización de la política. Se destaca la necesidad de buscar nuevos enfoques que incorporen la medición de las emociones, principalmente basados en la teoría de la inteligencia afectiva de George Marcus, con el apoyo de técnicas de medición psicofisiológica. Se observan estudios que han utilizado la electroencefalografía (EEG) y la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) para predecir el comportamiento electoral con mayor precisión que los métodos tradicionales, así como modelos de determinación de la emoción de manera automática. A fin de resolver los problemas de los modelos actuales, se propone la creación de un nuevo modelo que combine el autoinforme y la respuesta fisiológica para mejorar la predicción del comportamiento político.
This article examines the relevance and limitations of traditional electoral prediction models in the field of Political Science. It is pointed out that conventional methods based on sociodemographic variables are losing accuracy due to misinformation provided by respondents and the shift towards politainment. The need to search for new approaches incorporating emotion measurement, such as George Marcus's affective intelligence theory, supported by psychophysiological measurement techniques, is highlighted. Evidence is presented from studies that have used electroencephalography (EEG) and heart rate variability (HRV) to predict voting behaviour more accurately than traditional methods. The creation of a new model combining self-report and physiological response is proposed to improve political behaviour prediction.
