Contratos de partidos politicos: hallazgos principales
Reporte divulgativo para publico general
1 Introduccion
Este reporte resume, en lenguaje sencillo, los principales hallazgos de una base de contratos publicos relacionados con partidos politicos. La idea no es acusar a nadie ni afirmar irregularidades solo por el monto de un contrato. El objetivo es mostrar patrones que ayuden a saber donde conviene revisar con mas cuidado.
El reporte ejecutivo original incluye modelos estadisticos y explicaciones tecnicas. Esta version es mas breve, divulgativa y enfocada en interpretacion publica.
2 Por que importa este tema
La contratacion publica permite observar como se asignan recursos, que tipos de contrato concentran dinero y que diferencias aparecen entre partidos. Cuando la informacion esta dispersa, una base ordenada ayuda a convertir miles de registros en preguntas utiles para transparencia.
El Canvas LM del proyecto plantea una herramienta de auditoria ciudadana: estimar el costo esperado de un contrato y generar alertas cuando el costo real se aleje demasiado de ese valor. En palabras simples, el modelo serviria como filtro inicial para priorizar revisiones, no como una prueba automatica de corrupcion.
3 De donde vienen los datos
Los datos provienen de Mexicanos Contra la Corrupcion y la Impunidad (MCCI). Para este reporte se utiliza contratos_montos.csv, porque incluye partido, tipo de contrato y monto registrado.
La base contiene 15,118 contratos de 7 partidos, entre 2019 y 2025. En conjunto suma $11,042,048,106. La mitad de los contratos esta por debajo de $114,359, aunque tambien existen contratos muy altos; el maximo registrado es $262,275,000.
Ademas del monto, la base permite revisar anio, partido, tipo de contrato, fechas, proveedor y descripcion del servicio. Eso ayuda a ver patrones generales, pero cada contrato importante debe revisarse con su documento original y contexto administrativo.
4 Hallazgo 1: el monto total cambia mucho entre partidos
Al sumar los montos por partido se observan diferencias importantes. Esto no prueba irregularidades, pero si muestra donde se concentra mas dinero dentro de la base.
Lectura para publico general: un partido con mayor monto total puede tener mas contratos, contratos mas caros o ambas cosas. La grafica sirve para ubicar diferencias generales y abrir preguntas, no para emitir conclusiones legales.
Tambien conviene comparar el monto total con el numero de contratos: dos partidos pueden gastar cantidades parecidas, pero hacerlo mediante muchos contratos pequenos o mediante pocos contratos de mayor valor.
5 Hallazgo 2: la prestacion de servicios concentra mas recursos
Los contratos se agrupan en categorias como prestacion, adquisicion y arrendamiento. En esta base, la prestacion de servicios concentra la mayor parte del monto registrado.
Lectura para publico general: si se quiere revisar el uso de recursos, los contratos de prestacion de servicios son un punto natural para empezar. No porque sean incorrectos, sino porque ahi se concentra una parte importante del dinero analizado.
6 Hallazgo 3: hay proveedores que se repiten o concentran montos
La base tambien muestra que los proveedores no aparecen de la misma manera. Algunos tienen muchos contratos y otros aparecen pocas veces, pero con montos altos. En el analisis publico, esas dos senales son relevantes porque ayudan a priorizar preguntas: quien recibe recursos, por que concepto, durante que periodo y con que documentacion.
En esta base se identifican 1,868 proveedores distintos. El proveedor con mas contratos aparece 468 veces, mientras que el mayor monto acumulado por un proveedor llega a $262,275,000. Esto no demuestra irregularidades, pero si marca casos que podrian revisarse con mas detalle.
7 Hallazgo 4: los modelos ayudan, pero no explican todo
El reporte ejecutivo comparo modelos para estimar el monto esperado de un contrato. Ridge y Lasso tuvieron mejor desempeno que una regresion lineal simple, pero su capacidad para explicar los montos en pesos siguio siendo limitada.
El mejor resultado disponible fue Lasso, con un error promedio absoluto cercano a 633,907 pesos y una capacidad explicativa baja en pesos. En lenguaje simple: el modelo puede ayudar a ordenar la informacion y generar alertas, pero no captura todos los factores que influyen en el costo real, como alcance del servicio, condiciones de mercado, urgencia, calidad, entregables y reglas internas de contratacion.
8 Lo que no podemos concluir con estos datos
Este analisis no permite afirmar corrupcion, sobreprecio o conducta indebida. Tampoco sustituye auditorias, expedientes ni revision legal. Los modelos producen alertas o prioridades, no veredictos.
Tambien hay limites de datos: algunos nombres de proveedores pueden requerir mejor homologacion, los montos pueden depender de informacion no incluida en la base y el reporte ejecutivo indica que XGBoost quedo como linea de mejora porque su script requiere correccion antes de ejecutarse completamente.
9 Conclusion
La base de MCCI permite observar patrones utiles sobre contratos vinculados con partidos politicos. Los hallazgos principales son cuatro: hay diferencias relevantes en el monto total por partido, la prestacion de servicios concentra una parte importante de los recursos, algunos proveedores destacan por frecuencia o monto, y los modelos pueden ayudar a priorizar revisiones aunque no sustituyen una auditoria.
El valor publico del proyecto esta en convertir una base grande en senales comprensibles. Una alerta no es una acusacion: es un punto de partida para revisar mejor.
10 Fuente de datos
Mexicanos Contra la Corrupcion y la Impunidad (MCCI), a partir de los archivos contratos.csv y contratos_montos.csv incluidos en el proyecto.
Nota de uso de IA: Se utilizo inteligencia artificial como apoyo para adaptar el reporte ejecutivo a lenguaje divulgativo, resumir hallazgos y estructurar el documento en Quarto.