LQQ

El proyecto LQQ tiene por objetivo analizar las tendencias de las carreras electorales en Uruguay mediante el uso de técnicas de meta-análisis a partir de datos de encuestas publicadas por las empresas que estudian la opinión pública. Seguimos la misma lógica analítica que emprendimientos como Five-Thirty-Eight de Nate Silver (https://fivethirtyeight.com/), el Princeton Election Consortium (http://election.princeton.edu/), el upshot poll tracking del New York Times, o La Borra 2.0 de Tow, Calvo, Pomares, Aristarán y Page en  Argentina (https://www.andytow.com/scripts/borra/?e=2).

Conocidos con el nombre genérico de poll aggregators, la técnica de procesar información de encuestas de opinión pública permite desarrollar dos objetivos socialmente significativos. Por un lado, brindar a los lectores una visión de conjunto de las carreras electorales, que incluya diagnósticos, evaluación de tendencias y pronósticos en base a la información procesada. Por otro, observar distorsiones sistemáticas que surgen en el proceso de recolección de datos de las encuestas de opinión pública. Dado que muchas encuestadoras tienen su propia forma de “hacer las cosas” (metodologías, formas de preguntar, uso de ponderadores, etc.),  la agregación de encuestas o meta-análisis permite evaluar sesgos originados durante el trabajo de campo o en el análisis de resultados de cada una de las empresas.

LQQ no pretende competir ni rivalizar con las empresas de opinión pública. Tampoco pretende ser un certificador de calidad de los estudios de intención de voto. Tenemos propósitos académicos y un compromiso cívico inspirado por nuestra condición de docentes universitarios. LQQ es un emprendimiento colectivo patrocinado por el Área Política y de Relaciones Internacionales del Banco de Datos de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República y el Área de Instituciones Políticas del Departamento de Ciencia Política de la misma Facultad. LQQ está integrado por los politólogos Daniel Buquet, Nicolás Schmidt, Daniela Vairo, Juan Andrés Moraes, Antonio Cardarello, Lucía Selios, Daniel Chasquetti, Alfonso Castiglia y Diego Luján.