Big Data aplicado a encuestas de opinión pública: armado de series históricas comparables entre 1989 y 2019 Título

Project: Research

Project Details

Description

El proyecto busca recuperar el acervo de datos de opinión pública existente en Uruguay a partir de el armado de una base de datos armonizada con series de tiempo longitudinales con los principales
indicadores. La misma se pondrá a disposición de investigadores y tomadores de decisiones como bien público. Uruguay ha sido tradicionalmente líder en la región en producción de datos de opinión pública de calidad desde la década de 1980. Este proceso ha sido liderado por empresas consultoras de renombre internacional. Sin embargo, los microdatos de estas encuestas no han sido accesibles al público como si es el caso en otros países del mundo. Más aún, las propias empresas no han tenido una política de conservación de los datos consistente a través del tiempo, lo que hace que dicho acervo exista almacenado en formatos y tecnologías muchas veces obsoletas. En concreto, el proyecto recuperará las bases de datos de las principales empresas encuestadoras entre los años 1989 y 2019, y generará una base de datos armonizada donde tanto investigadores como tomadores de decisión podrán analizar la evolución de actitudes, opiniones y comportamientos políticos, sociales y económicos de los uruguayos a lo largo del tiempo. El primer producto del proyecto es la base armonizada de uso público. El segundo producto es un conjunto de series de tiempo que describen los ciclos de la opinión pública y los cambios de humor de la ciudadanía sobre, por ejemplo, las preferencias en la relación Estado-mercado y el apoyo a las instituciones políticas, y modelos probabilíticos que exploran los factores asociados a esos cambios.
StatusFinished
Effective start/end date1/04/191/04/22

Collaborative partners

  • Cornell University

Funding

  • ANII-Uruguay: UYU2,000,000.00

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.