CHES dataset

Este ejercicio del Reto consiste en un trabajo en grupo en el que exploraremos cómo se crean bases de datos a través de encuestas a expertos.

• Para empezar, generad el documento Html con el botón Knitr y leed detenidamente estas instrucciones.
• Este Quarto consta de tres apartados: Introducción, País y Ejes. El apartado Introducción y el apartado del País deberá escribirlo conjuntamente en grupo. En el apartado Ejes, cada estudiante deberá elegir un eje ideológico y de forma individual deberá generar un gráfico y describir su contenido.
• Eliminad todas las instrucciones de forma que al final sólo se genere el Html con vuestro trabajo.
• El objetivo es que el grupo genere un único trabajo, publicado en Html en la red mediante RPubs o Quarto Pubs.
• Una vez tengáis el Rmd rellenado y hayaís generado Html en Viewer, haced clic en el icono azul del Viewer (Publish -> Publish a Document) y seleccionad RPubs.
• Sólo es necesario que un estudiante genere el Html con RPubs. El estudiante en cuestión compartirá la dirección web con el resto de estudiantes del grupo. Cada estudiante adjuntará la dirección web del RPubs en el apartado correspondiente de la PEC. SOLO será necesario poner la dirección web.

Introducción

Chapel Hill Expert Survey La base de datos CHES (Chapel Hill Expert Survey) es una herramienta de base de datos utilizada en la ciencia política para proporcionar datos comparativos sobre las posiciones ideológicas y políticas de los partidos en Europa y Norteamérica. Desarrollada por investigadores en una universidad estadounidense, esta base de datos incluye información detallada sobre posturas partidarias en economía, sociedad, posiciones ideológicas abarcando una variedad de países y períodos. Metodología La CHES se construye a partir de datos, análisis y encuestas a expertos en política de diferentes países. Estos expertos, generalmente académicos o investigadores especializados en la política de su país, responden a preguntas sobre la posición de los partidos en distintos temas. Las respuestas de los expertos se agregan mediante un sistema que pondera sus conocimientos y experiencia. Se utilizan escalas para evaluar posiciones ideológicas (e.g., izquierda-derecha) y específicas de políticas. Para facilitar el análisis cuantitativo y la comparación entre partidos y países, la metodología también incluye la asignación de valores numéricos a las posiciones políticas. Transparencia Para garantizar la confiabilidad e integridad de los datos la CHES destaca por su transparencia. La metodología de la encuesta incluyendo el cuestionario y la selección de expertos, está claramente documentada y accesible. Los datos recopilados están disponibles públicamente, permitiendo su verificación y uso por otros investigadores. La base de datos se actualiza regularmente, proporcionando datos actualizados y relevantes.

País. FRANCIA

Las variables escogidas son para conocer la posición de los partidos políticos franceses respecto a temas que creemos que son importantes para el país. En primer lugar, la integración europea de los partidos políticos es muy importante para el desarrollo de sus políticas. En segundo lugar, la postura ideológica en general, en tercer lugar, la posición respecto a los valores conservadores o liberales son importantes para definir la ideología de un partido político. Seguidamente, Francia cuenta con un alto número de inmigrantes, así como, es un país atractivo para la inmigración, por este motivo, conocer la posición de los partidos respecto a la política migratoria es muy útil. Por último, la variable acerca de la intervención del Estado en la economía permite conocer el grado de libertad económica de cada partido y conocer mejor sus bases ideológicas.

Variables: 1.EU_SALIENCE = Prominencia respecto a la integración europea en la postura pública del partido en 2019. 0 = La integración europea no tiene importancia. 10 = La integración europea es de gran importancia.

2.LRGEN - Posición del partido en 2019, respecto a su postura ideológica general. 0 = Extrema izquierda: 5 = Centro 10 = Extrema derecha

3.GALTAN - Posición de cada partido sobre temas libertarios/conservadores en 2019. 0 = Liberal 5= Centro 10 = Conservador

4.IMMIGRATE_POLICY - Posición sobre la política de inmigración. 0 = Favorece fuertemente una política liberal sobre inmigración. 10 = Favorece fuertemente una política restrictiva a la inmigración.

5.ECON_INTERVEN – Posición de cada partido acerca de la intervención del estado en la economía. 0= Totalmente a favor de la intervención del Estado. 10= Totalmente en contra de la intervención del Estado.

ches_p4 <- ches %>%
  filter(cname == "fra") |> 
  select(party_name, eu_salience, lrgen, econ_interven, galtan, immigrate_policy, russian_interference)
ches_p4 |> 
  group_by(party_name) |> 
  summarize(across(1:last_col(), ~ round(mean(., na.rm = TRUE), 1))) |>  
  kable()

party_name	eu_salience	lrgen	econ_interven	galtan	immigrate_policy	russian_interference
DLF	8.4	9.0	5.8	8.3	9.3	1.4
FI	6.9	1.2	0.9	3.1	4.0	2.5
FN/RN	8.6	9.8	3.9	8.1	9.9	2.3
LREM	8.8	6.3	5.2	3.2	5.7	4.8
PCF	4.6	1.1	0.6	3.8	3.2	1.5
PS	6.4	3.0	2.6	2.8	2.8	3.3
RPR/UMP	6.0	7.9	6.9	6.9	7.9	2.7
UDF/MODEM	7.1	6.1	5.9	4.5	5.4	3.0
VERTS	6.9	2.5	2.6	1.6	1.6	3.2

Eje 1, Extrema derecha, Rodrigo Abadías Alacid

En este apartado, cada estudiante analizará cómo los expertos han puntuado dos partidos en un eje ideológico concreto, siguiendo el ejemplo que se muestra a continuación (Máximo 250 palabras por estudiante).

• Cada estudiante debe escoger un eje ideológico diferente. Se valorará que el estudiante seleccione unos partidos apropiados en el eje ideológico que está analizando.
• Los partidos escogidos pueden solaparse entre estudiantes del mismo grupo.
• Valorad cuestiones como la fiabilidad de los datos, validez, posibles sesgos, etc. (la bibliografía recomendada de Cherie Maestas, disponible en el aula, puede ser de gran ayuda para profundizar en esta parte).

Copiad y pegad el siguiente chunk tantas veces como corresponda

ches_p4 |>
  filter(party_name %in% c("LREM", "FI")) |>
  ggplot(aes(x = russian_interference, fill = party_name)) +
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Warning: Removed 6 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_count()`).

Extrema-derecha El primer gráfico compara la visión ideológica dentro de dos paradigmas opuestos en la política francesa como son Rassemblement National (RN) y Les Ecologists (EELV). La variable que estudiamos en este ejercicio es Immigrate_policy, la cual nos viene a mostrar el posicionamiento de ambos partidos dentro las políticas de inmigración donde: RN apuesta por reducir drásticamente la inmigración legal e ilegal, con cuotas muy estrictas, restringir el derecho de asilo, deportación de inmigrantes ilegales, refuerzo de fronteras, prioridad a nacionales… EELV apoya fronteras europeas regidas por los derechos humanos y políticas de inmigración inclusivas, protección de los inmigrantes, programas que faciliten su integración, un sistema de asilo más justo y eficiente… Valoración de la gráfica 0 = Política fuertemente abierta a la inmigración 5 = Centro 10 = Política fuertemente restrictiva con la inmigración

Eje 2, Izquierda, Casermeiro Siniakova, Alicia

He elegido el eje de izquierdas, con los partidos “Parti Communiste Français” (French Communist Party) y “Parti Socialiste” (Socialist Party) como partidos representativos.

Como vemos, estos partidos se encuentran en la franja media en relación a la integración europea.

ches_p4 |> 
  filter(party_name %in% c("PCF", "PS")) |> 
  ggplot(aes(x = eu_salience, fill = party_name)) + 
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Respecto a la posición de los partidos en 2019 (postura ideológica general), el partido comunista (1 y 2) se acerca más a la extrema izquierda que el partido socialista (3, 4).

ches_p4 |> 
  filter(party_name %in% c("PCF", "PS")) |> 
  ggplot(aes(x = lrgen, fill = party_name)) + 
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Podemos comprobar lo mismo en relación a la posición de cada partido sobre temas libertarios/conservadores, donde destacan los temas libertarios en ambos partidos, característicos de la izquierda.

ches_p4 |> 
  filter(party_name %in% c("PCF", "PS")) |> 
  ggplot(aes(x = galtan, fill = party_name)) + 
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Respecto a las políticas de inmigración, el partido comunista no es tan restrictivo como el socialista, aunque ambos guardan opiniones similares al respecto.

ches_p4 |> 
  filter(party_name %in% c("PCF", "PS")) |> 
  ggplot(aes(x = immigrate_policy, fill = party_name)) + 
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Por último, se destaca el partido comunista con un gran apoyo de la intervención del estado en la economía (0 y 1), mientras que el partido socialista se acerca más al 4, en una posición intermedia.

ches_p4 |> 
  filter(party_name %in% c("PCF", "PS")) |> 
  ggplot(aes(x = econ_interven, fill = party_name)) + 
  geom_bar(show.legend = F) +
  facet_wrap(. ~ party_name) +
  theme_minimal()

Por último, me gustaría destacar el sesgo de selección, que es común entre investigaciones similares.

En tanto que uno de los objetivos de las encuestas es generalizar y poder confirmar que esos datos representan a una determinada población, se suele caer en sesgos de selección. Es decir, el número de personas a las que se encuestó pueden no presentar a la población que se quiere analizar. Por tanto, este sesgo disminuiría si se puediera trabajar con toda la población, por ejemplo, con todos los ciudadanos de un país. En el caso de los partidos, la muestra podría no incluir suficientes partidos de cada eje ideológico (extrema derecha, extrema izquierda, centro, así como minorías) .Sin embargo, ya que esto es muy complicado , la mejor opción es realizar una selección aleatoria de los casos (Mas, 2020).

Eje 3, MOVIMIENTO DEMOCRÁTICO. García Cortés, Ángela

ches_p4 <- ches %>%
  filter(cname == "fra") |> 
  select(party_name, eu_cohesion, immigrate_policy, sociallifestyle, religious_principles, corrupt_salience)
ches_p4 |> 
  group_by(party_name) |> 
  summarize(across(1:last_col(), ~ round(mean(., na.rm = TRUE), 1))) |>  
  kable()

party_name	eu_cohesion	immigrate_policy	sociallifestyle	religious_principles	corrupt_salience
DLF	2.3	9.3	8.4	5.5	5.2
FI	3.8	4.0	1.0	0.3	5.7
FN/RN	2.0	9.9	7.8	5.5	5.7
LREM	6.7	5.7	2.5	3.5	2.8
PCF	4.8	3.2	1.6	0.2	2.9
PS	6.2	2.8	0.9	1.2	3.3
RPR/UMP	5.4	7.9	7.6	5.2	3.0
UDF/MODEM	5.4	5.4	4.2	3.5	3.6
VERTS	6.0	1.6	0.6	0.8	4.1

Nombre eje 4, Huc Pascual, Aida

#{r} #ches_p4 |> # filter(party_name %in% c("LREM", "FI")) |> # ggplot(aes(x = galtan, fill = party_name)) + # geom_bar(show.legend = F) + # facet_wrap(. ~ party_name) + # theme_minimal() #

Eje 5, ECOLOGÍA, Miró Leal, Antoni

ches <- ches %>%
  filter(cname == "fra") |> 
  select(party_name, environment, enviro_salience, urban_rural)
ches |> 
  group_by(party_name) |> 
  summarize(across(1:last_col(), ~ round(mean(., na.rm = TRUE), 1))) |>  
  kable()

party_name	environment	enviro_salience	urban_rural
DLF	6.5	1.0	7.5
FI	3.9	6.5	1.8
FN/RN	7.2	2.5	7.3
LREM	5.2	5.5	2.5
PCF	3.9	3.4	1.8
PS	4.0	6.0	2.6
RPR/UMP	7.2	2.6	5.8
UDF/MODEM	6.1	3.9	4.8
VERTS	1.6	9.4	3.8

Con la siguiente gráfica pretendemos analizar los dos partidos que mejor media tienen con el desarrollo sostenible y compararlos. Aunque ya sabemos que el que tiene mejor puntuación en este sentido, son los VERTS, con una media de 1.6, lo cual indica que apoyan firmemente la protección del medio ambiente incluso a costa del crecimiento económico.

ches |> 
filter(party_name %in% c("VERTS", "FI")) |> 
ggplot(aes(x = environment, fill = party_name)) + 
geom_bar(show.legend = F) +
facet_wrap(. ~ party_name) +
theme_minimal()

Continuamos con la comparación de los mismos países pero ahora según la opinión pública del partido en cuanto a su relevancia relativa de la sostenibilidad ambiental. Para este análisis debemos interpretar la puntuación a la inversa que la anterior variable. Por ejemplo el partido France Insoumise (FI), aparece una apreciación más alta lo cual entendemos que es identificado como un partido con un enfoque ecologista en sus políticas.

ches |> 
filter(party_name %in% c("VERTS", "FI")) |> 
ggplot(aes(x = enviro_salience, fill = party_name)) + 
geom_bar(show.legend = F) +
facet_wrap(. ~ party_name) +
theme_minimal()

Nuevamente hacemos la misma comparación pero esta vez con la tercera variable que hemos escogido para analizar sus compromisos con el medio ambiente, que es su interés o posicionamiento respecto al mundo urbano o rural. Sorprende que la puntuación no sea tan alta como cabría esperar de unos partidos ecologistas, pero quizás eso se deba a que esta variable no haga referencia a políticas agrícolas sostenibles explícitamente.

ches |> 
filter(party_name %in% c("VERTS", "FI")) |> 
ggplot(aes(x = urban_rural, fill = party_name)) + 
geom_bar(show.legend = F) +
facet_wrap(. ~ party_name) +
theme_minimal()

Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_count()`).

Ahora la comparación será respecto a estos dos partidos enfrentados al partido que está en la presidencia, representando por Manuel Macron. Que tiene una puntuación media en este eje ideológico de la ecología.

ches |> 
filter(party_name %in% c("VERTS", "FI", "LREM")) |> 
ggplot(aes(x = environment, fill = party_name)) + 
geom_bar(show.legend = F) +
facet_wrap(. ~ party_name) +
theme_minimal()

Warning: Removed 2 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_count()`).

Nombre eje 6, Vázquez Sánchez, Pilar

#{r} #ches_p4 |> # filter(party_name %in% c("LREM", "FI")) |> # ggplot(aes(x = galtan, fill = party_name)) + # geom_bar(show.legend = F) + # facet_wrap(. ~ party_name) + # theme_minimal() #

Referencias

¡¡No os olvidéis de referenciar las fuentes y bases de datos utilizadas!!