Modelo de probabilidad de votar en las elecciones cafeteras Modelo de probabilidad de votar en las elecciones cafeteras

Votar no se decide el día de la elección: se construye durante años de contacto con la institución y de hábito electoral. Este seminario presenta el primer modelo de machine learning que predice el voto individual en las elecciones cafeteras de Colombia, entrenado con datos de 2022 y aplicado a 342.646 caficultores en 2026, con 8 de cada 10 aciertos en la validación. Lo novedoso no es la técnica, sino el terreno: nunca se había predicho el voto individual en una democracia sin partidos, donde el vínculo que explica la participación es económico e institucional, no ideológico.

El hallazgo central implica que la probabilidad media de voto pasa de 25% a 75% según el nivel de interacción con la FNC y si la persona votó antes. El modelo convierte los registros administrativos de la FNC en un instrumento de segmentación y simulación de política, replicable en cualquier organización gremial con datos.