Tesis que para obtener el título de Licenciado en Actuaría, Universidad Nacional Autónoma de México.
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Abstract: En la presente tesis, realizamos una exploración de la ley de Benford pa- ra encontrar anomalías en bases de datos con resultados electorales. En la literatura académica se sugiere ampliamente utilizar la ley de Benford pa- ra identificar alteraciones en libros contables, fiscales, así como en registros de votos. Sin embargo, mucha de la metodología fundamental sugerida en tales obras puede mejorar su objetividad, presentación e interpretación de resultados. Con el fin de que la auditoría forense sea más inteligible para los profesionales del Derecho, las autoridades correspondientes (jueces, tribuna- les, abogados, etcétera.), y para el público lego. Proponemos utilizar la sucesión de Fibonacci (por ser un ente matemático objetivo con cierta relación con fenómenos naturales, como puede ser la pro- porción espiral de una concha marina) como base explicativa para observar el comportamiento de la ley de Benford y homologar los índices estadísticos que suelen presentar los peritos del área. De modo que la presentación e interpre- tación que reciben las autoridades (jueces y tribunales) sea más clara. Para lograr tal objetivo, en el límite de concordancia entre la serie de Fibonacci y la ley de Benford realizamos una manipulación intencional de la información. Entonces, contamos una base de datos fiel a la ley de Benford y controlamos su degradación hasta cierto umbral. En tal condición observamos cuales son los valores de seis índices estadísticos: 1) Desviación Media Absoluta (por sus siglas en inglés: MAD), 2) Correlación, 4) Concordancia por modelo lineal, 5) Prueba χ2 y 6) Prueba-Z. Tales índices presentan ventajas y desventajas para el quehacer forense, las cuales comentamos a lo largo de este trabajo. Para mostrar cómo puede funcionar un estudio empírico, probamos la ley de Benford con tres bases de datos electorales, correspondientes a las elec- ciones mexicanas presidenciales de los años 2006 y 2018; además, incluimos las elecciones presidenciales de España 2015. Si bien muchas clases de bases de datos siguen la ley de Benford y se puede argumentar la alteración de datos cuando no la siguen. Es importante establecer el límite y alcances de tal técnica. Para ello, en este trabajo de tesis realizamos una exposición de esta técnica para el operador de campo,brindándole un sustento metodológico. De hecho, brindándole herramientas de análisis computacional. Finalmente, en este contexto de aplicar la ley de Benford contra el fraude electoral, es importante señalar que si las anomalías sobresalen al superar índices estadísticos, en lugar de declarar la existencia de un delito, aquí se sugiere realizar una investigación tanto dentro de la base de datos como en el proceso electoral con el fin de profundizar en los indicios de una posible mani- pulación maliciosa de los datos. De modo que le ley de Benford es una prueba presuntiva, una especie de semáforo metafórico de una parte de la limpieza de la elección. Esta perspectiva de dictaminación es común en periciales e investigación forense.
Bibtex:
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AUTHOR = {Óscar Jiménez Sánchez},
TITLE = {Propuesta metodológica para utilizar la ley de Benford en la investigación forense en resultados electorales },
SCHOOL = { Universidad Nacional Autónoma de México},
YEAR = {2020},
URL = {https://ru.dgb.unam.mx/bitstream/20.500.14330/TES01000805915/3/0805915.pdf},
}
Reference Type: Thesis
Subject Area(s): Voting Fraud