Global State Democracy Indices 1975 - 2022
Omar Huaco
2024-03-27
library(skimr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gganimate)
library(plotly)Contenido
¿Qué es el Global State Democracy Indice?
Los Índices del Estado Global de la Democracia (GSoD, por sus siglas en inglés) evalúan las tendencias democráticas a nivel local, regional y global en distintas categorías, cubriendo el periodo de 1975 a 2022, sin ofrecer un índice único de democracia. Estos índices incorporan datos de 174 naciones, apoyándose en 157 indicadores desarrollados por una variedad de académicos y organizaciones, utilizando fuentes como encuestas a expertos, codificaciones basadas en estándares de grupos de investigación y analistas, observaciones y métricas combinadas. El proyecto Variedades de la Democracia proporciona cerca de la mitad de los indicadores de los GSoD, con un total de 20 fuentes de información.
Los GSoD se estructuran en calificaciones por categorías y factores, desglosadas por país y año, dentro del marco temporal 1975-2022. Las calificaciones varían de 0 a 1, donde 0 indica el rendimiento más bajo y 1 el más alto en la muestra.
Para obtener más detalles y acceder a los datos, se puede consultar la Metodología y el Libro de códigos de los Índices GSoD en la sección de Conjunto de datos y recursos.
¿Cómo se elaboraron las definiciones en torno a los indicadores?
El punto de partida para el marco conceptual de los Índices GSoD es el Marco de Evaluación SoD de IDEA Internacional (Beetham et al. 2008). Se realizaron varios ajustes al marco DdS para establecer una coherencia interna en la concepción de los atributos de la democracia y mejorar los vínculos teóricos entre los diferentes niveles del marco, es decir, los principios, atributos, subatributos, subcomponentes e indicadores (véase el Anexo D para un análisis detallado). Estas modificaciones también fueron necesarias para transformar el marco original de DdD de una herramienta de evaluación de la democracia cualitativa, sincrónica y nacional en un instrumento sistemático de medición cuantitativa, diacrónica y transnacional del estado de la democracia (Idea internacional, 2023)
Atributo 1: Representación
1.1. Por elecciones creíbles se entiende el grado en que las elecciones para cargos políticos representativos a escala nacional están libres de irregularidades, como defectos y sesgos en los procesos de inscripción de votantes y de campaña, intimidación de votantes y recuento fraudulento(Idea Internacional, 2023)
1.2. El sufragio inclusivo denota hasta qué punto los ciudadanos adultos tienen derechos de voto pasivos y activos iguales y universales. (Idea Internacional, 2023)
1.3. Partidos políticos libres: libertad de los partidos políticos para constituirse y hacer campaña política. (Idea Internacional, 2023)
1.4. El gobierno electo indica hasta qué punto los cargos representativos del gobierno nacional se cubren mediante elecciones. (Idea Internacional, 2023)
1.5. Un Parlamento eficaz indica hasta qué punto el poder legislativo es capaz de supervisar al ejecutivo. (Idea Internacional, 2023)
1.6. La democracia local indica hasta qué punto los ciudadanos pueden participar en elecciones libres para elegir gobiernos locales influyentes(Idea Internacional, 2023)
Atributo 2: Derechos
2.1. El acceso a la justicia denota hasta qué punto el sistema jurídico es justo (los ciudadanos no están sujetos a arrestos o detenciones arbitrarios y tienen derecho a estar bajo la jurisdicción de tribunales competentes, independientes e imparciales, y a obtener reparación de ellos sin demoras indebidas) (Idea Internacional, 2023).
2.2. Las libertades civiles denotan hasta qué punto se respetan los derechos y libertades civiles (los ciudadanos disfrutan de las libertades de expresión, asociación, religión, circulación e integridad y seguridad personales) (Idea Internacional, 2023).
2.3. El Bienestar Básico denota el grado de acceso a los recursos y servicios sociales fundamentales (los ciudadanos disfrutan de nutrición, seguridad social, asistencia sanitaria y educación) (Idea Internacional, 2023).
2.4. La igualdad política indica hasta qué punto se ha alcanzado la igualdad política entre grupos sociales y géneros (los ciudadanos no son objeto de discriminación ni exclusión debido a su género o identidad social) (Idea Internacional, 2023).
Atributo 3: Estado de derecho
3.1. La independencia judicial denota hasta qué punto los tribunales no están sujetos a influencias indebidas, especialmente por parte del ejecutivo.
3.2. Ausencia de corrupción denota hasta qué punto el ejecutivo y la administración pública en general no abusan del cargo para obtener beneficios personales. La ausencia de corrupción denota hasta qué punto el ejecutivo, y la administración pública en general, no abusa de su cargo en beneficio propio.
3.3. La aplicación previsible denota hasta qué punto el ejecutivo y los funcionarios públicos aplican las leyes de forma previsible.
3.4. La integridad y la seguridad personales denotan hasta qué punto se respeta la integridad corporal y las personas están libres de violencia política estatal y no estatal.
Atributo 4: Participación
4.1. La sociedad civil denota el grado en que la vida social organizada, voluntaria, autogeneradora y autónoma es institucionalmente posible.
4.2. El compromiso cívico denota el grado en que las personas participan activamente en organizaciones de la sociedad civil y sindicatos.
4.3. La participación electoral denota el grado en que los ciudadanos votan en las elecciones legislativas y (si procede) ejecutivas nacionales.
library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)
gsd <- read_excel("D:/Datasets_Omar/The Global State of Democracy Indices/gsod_indices_v7.1.xlsx")gsd <- as_tibble(gsd)
atrib_sum <- sapply (gsd, attributes)Manipulación de datos:
americas <- gsd %>% filter(region_name == "Americas")
latam <- gsd %>% filter(subregion_name == "South America")latam_atrib <- latam %>%
select(year,
country_name,
representation_est,
cred_elect_est,
inclu_suff_est,
free_parties_est,
elected_gov_est,
effect_parl_est,
local_dem_est,
rights_est,
access_just_est,
civil_lib_est,
basic_welf_est,
pol_equal_est,
rule_law_est,
jud_ind_est,
abs_corrupt_est,
predict_enf_est,
pers_integ_sec_est,
participation_est,
civil_soc_est,
civic_engage_est,
elect_part_est)Erosión y resiliencia democrática en el Perú (1975 -2022)
¿Como se comportan temporalmente en nuestro país (Perú 1975 - 2022) los indicadores asociados a la medición de la calidad de la representación y la participación ciudadana?
Para responder ello, podemos visualizar gráficamente la forma en que se construyen las tendencias a lo largo del tiempo.
# Filtrar datos para Perú
peru_data <- latam_atrib %>%
filter(country_name == "Peru") %>%
select(year, representation_est, participation_est) %>%
gather(key = "variable", value = "value", -year)library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
# Asumimos que 'latam_atrib' ya está cargado en tu entorno R
# Filtrar datos para Perú y seleccionar las variables de interés
peru_data <- latam_atrib %>%
filter(country_name == "Peru") %>%
select(year, cred_elect_est, inclu_suff_est, free_parties_est,
elected_gov_est, effect_parl_est, local_dem_est)
# Convertir de formato ancho a formato largo
peru_data_long <- peru_data %>%
pivot_longer(cols = -year, names_to = "variable", values_to = "value")# Filtrar datos para Perú y seleccionar las variables de interés
peru_data <- latam_atrib %>%
filter(country_name == "Peru", year >= 1975, year <= 2022) %>%
select(year, cred_elect_est, inclu_suff_est, free_parties_est,
elected_gov_est, effect_parl_est, local_dem_est)
# Convertir de formato ancho a formato largo
peru_data_long <- peru_data %>%
pivot_longer(cols = -year, names_to = "variable", values_to = "value")
# Generar el gráfico de tendencias para Perú con ggplot2
p <- ggplot(data = peru_data_long, aes(x = year, y = value, group = variable, colour = variable)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
labs(title = "La evolución de la calidad democrática en Perú 1975 - 2022",
subtitle = "¿Cómo se expresan temporalmente la erosión y resilencia democrática?",
caption = "Fuente: Global States Democracy Indices ",
x = "Año",
y = "Valor del Índice") +
scale_colour_manual(
values = viridis::viridis(6),
labels = c("Credibilidad Electoral",
"Sufragio Inclusivo",
"Partidos Libres",
"Gobierno Elegido",
"Parlamento Efectivo",
"Democracia Local")
) +
theme(legend.position = "bottom",
legend.title = element_blank(),
plot.title = element_text(face = "bold", size =20),
plot.subtitle = element_text(size=16),
axis.text.x = element_text(angle = 360, hjust = 1)) +
scale_x_continuous(breaks = seq(1975, 2022, by = 5)) # Intervalos de 5 años# Animar el gráfico usando gganimate
anim <- p + transition_reveal(year)
animate(anim, nframes = 100, duration = 10, end_pause = 10, width = 800, height = 600)
# Guardar la animación
anim_save("tendencias_democraticas_peru.gif", anim, height = 400, width = 800) # Ajusta el alto y ancho como sea necesariop_interactive <- ggplotly(p, tooltip = c("y"))
p_interactiveClasificando paises en AL: Representación vs Participación
# Filtramos los datos para el año 2020
latam_2022_1 <- latam_atrib %>%
filter(year == 2022) %>%
select(country_name, representation_est, participation_est)
# Creamos el gráfico de dispersión
ggplot(latam_2022_1, aes(x = representation_est, y = participation_est)) +
geom_point(aes(color = country_name), size = 3) +
geom_text(aes(label = country_name), vjust = 1.5, color = "black") +
scale_color_viridis_d() + # Paleta de colores para distinguir los países
theme_minimal() +
labs(
title = "Representación vs. Participación en América Latina (2020)",
x = "Nivel de representación",
y = "Nivel de participación"
) +
theme(legend.position = "none") # Ocultamos la leyenda porque ya estamos etiquetando los puntos
# Imprime el gráfico en la ventana de plot en RStudio
print(ggplot)## function (data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())
## {
## UseMethod("ggplot")
## }
## <bytecode: 0x00000000219c8a38>
## <environment: namespace:ggplot2>Clasificando paises en AL: Efectividad del Estado de Derecho vs. Participación
# Filtramos los datos para el año 2020
latam_2022_2 <- latam_atrib %>%
filter(year == 2022) %>%
select(country_name, rule_law_est, participation_est)
# Creamos el gráfico de dispersión
ggplot(latam_2022_2, aes(x = rule_law_est, y = participation_est)) +
geom_point(aes(color = country_name), size = 2) +
geom_text(aes(label = country_name), vjust = 1, color = "black") +
scale_color_viridis_d() + # Paleta de colores para distinguir los países
theme_minimal() +
labs(
title = "Representación vs. Efectividad del Estado de Derecho (2020)",
x = "Calidad del Estado de Derecho",
y = "Nivel de participación"
) +
theme(legend.position = "none") # Ocultamos la leyenda porque ya estamos etiquetando los puntos
# Imprime el gráfico en la ventana de plot en RStudio
print(ggplot)## function (data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())
## {
## UseMethod("ggplot")
## }
## <bytecode: 0x00000000219c8a38>
## <environment: namespace:ggplot2>