| Journal: | Revista de matemáticas |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000453558 |
| ISSN: | 1409-2433 |
| Authors: | Phan, Tin1 Navas Zuloaga, M. Gabriela2 Ignace, Caleb1 Kribs, Christopher M3 Castillo Garsow, Carlos W4 Moreno, Victor M1 |
| Institutions: | 1Arizona State University, Department of Mathematical and Statistical Sciences, Tempe, Arizona. Estados Unidos de América 2Arizona State University, Computational and Modeling Sciences Center, Tempe, Arizona. Estados Unidos de América 3University of Texas at Arlington, Department of Mathematics, Arlington, Texas. Estados Unidos de América 4Eastern Washington University, Department of Mathematics, Cheney, Washington. Estados Unidos de América |
| Year: | 2020 |
| Season: | Ene-Jun |
| Volumen: | 27 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 179-219 |
| Country: | Costa Rica |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Las elecciones presidenciales de 2016 en los E.E.U.U., caracterizadas por resultados inesperados, proveen un contexto interesante para estudiar cómo son influenciados los ciudadanos en su decisión de voto. Nuestro objetivo es determinar qué cambios en la intención de voto tienen mayor impacto en el resultado. Con este fin desarrollamos una clase de modelos basados en o (1) los medios de comunicación masivos o (2) las interacciones entre los votantes y miembros de dos partidos. Dividimos a la población en cuatro compartimientos con una matriz de transición que describe la evolución de una cadena de Markov en tiempo discreto. Estudiamos cualitativamente cada modelo y utilizamos métodos numéricos para ajustar los parámetros a datos provenientes de encuestas previas a las elecciones de 2012 y 2016. Encontramos que la influencia social en cada grupo cambia de una elección a la siguiente, pero la respuesta a los medios de comunicación es similar en ambos casos |
| English abstract | The 2016 U.S. presidential primary election, characterized by unexpected results, provides an interesting context to study how citizens are influenced in deciding whether to vote and whom to support. Our aim is to determine which of those changes in voting behavior have the largest impact on the election outcome. We address this question by developing a class of models driven either by the effect of mass media or by social interaction among voters and non-voting members of two parties. The dynamics are modeled using four compartments with a transition matrix describing the evolution of a discrete-time Markov chain. Each model is studied and fit to poll data from the 2012 and 2016 U.S. presidential elections using numericamethods. A comparison across elections indicates that the social influence of each group changes from one election to another, but response to media is similar in both cases |
| Disciplines: | Ciencia política, Matemáticas |
| Keyword: | Matemáticas aplicadas, Proceso político, Votación, Modelos matemáticos, Cadenas de Markov, Comportamiento electoral, Influencia de pares, Medios de comunicación |
| Keyword: | Applied mathematics, Political process, Voting, Markov chains, Dynamical system, Voting behavior, Peer influence, Communication media |
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