Título original: Learning from crises? The long and winding road of the salmon industry in Chiloé Island, Chile
Resumen en español
Los procesos constitucionales son la piedra angular de las democracias modernas. Ya sean revolucionarios u organizados institucionalmente, establecen los valores fundamentales del orden social y determinan la arquitectura institucional que rige la vida social. Los procesos constitucionales son en sí mismos prácticas evolutivas de aprendizaje mutuo en las que los actores, independientemente de sus posiciones políticas iniciales, interactúan continuamente entre sí, demostrando diferencias y estableciendo alianzas en relación con distintos temas. En este artículo, desarrollamos clasificadores Tree Augmented Naive Bayes (TAN) para modelar el comportamiento de los agentes constituyentes. De acuerdo con la naturaleza de la dinámica de los constituyentes, el modelo aprende los pesos a partir de los datos utilizando una estrategia de evolución para obtener un buen rendimiento en la clasificación. Para nuestro análisis, utilizamos las comunicaciones de los agentes constituyentes en Twitter durante el periodo de instalación de la Convención Constitucional (julio-octubre de 2021).
Para diferenciar las posiciones políticas (izquierda, centro, derecha), aplicamos el algoritmo desarrollado para obtener las puntuaciones de 882 papeletas emitidas en la primera etapa de la convención (del 4 de julio al 29 de septiembre de 2021). A continuación, utilizamos k-means para identificar tres clusters que contienen posiciones de derecha, centro e izquierda. Los resultados experimentales obtenidos utilizando los tres conjuntos de datos construidos mostraron que el uso de valores de peso alternativos en el procedimiento de construcción del TAN, inferidos mediante una estrategia de evolución, produjo mejoras en la precisión de la clasificación medida en los conjuntos de prueba en comparación con los resultados del TAN construido con información mutua condicional, así como con otros enfoques de construcción de clasificadores de redes bayesianas. Además, nuestros resultados pueden ayudarnos a comprender mejor el comportamiento político en los procesos constitucionales y a mejorar la precisión de los clasificadores TAN aplicados a datos sociales del mundo real.
*Artículo escrito en conjunto con Gonzalo A. Ruz, Marco Billi, Ignacia Rodríguez, Felipe Padilla y Pablo A. Henríquez.
Nombre de la revista
Marine Policy. Volumen 140, 2022.
DOI del artículo: https://doi.org/10.1016/j.marpol.2022.105069
