Un factor clave en el triunfo de Kast o Boric es quién de los dos logra conquistar a los votantes de sectores D y E que eligieron a otros candidatos en la primera vuelta, muestra esta columna.
La primera vuelta presidencial del 21 de noviembre nos dejó varios datos interesantes, como la sorpresiva performance electoral de Franco Parisi en el norte, el quinto lugar de la histórica ex Concertación, y el paso a segunda vuelta de dos candidatos que no representaban a las coaliciones que han gobernado Chile desde el retorno a la democracia.
Sin embargo, un dato parece haber llamado la atención de varios analistas políticos en Chile: José Antonio Kast ganó en las 20 comunas más pobres, y Gabriel Boric fue capaz de superar al candidato Republicano recién en la comuna número 21 de la lista. Este resultado generó notas de prensa con categóricos titulares como “los más pobres votan más por Kast que por Boric.”
Ignacio Arana, profesor de la Universidad Carnegie Mellon, escribió una columna para discutir estos datos. El académico argumenta que existe un tendencia clara al evaluar el voto por Kast en las 20 comunas más pobres de Chile, pero correctamente matiza la correlación al mencionar que no es posible “extrapolar las preferencias al resto del país ya que las comunas no son representativas ni demográfica ni geográficamente.”
En esta columna argumentamos que usar las 20 comunas más pobres para buscar patrones entre preferencias electorales y factores socioeconómicos puede conllevar a importantes errores de interpretación. Vamos paso a paso revisando los problemas:
1. Las comunas no votan
Aunque parezca obvio, es importante recordar que son las personas y no las comunas las que votan. Si bien es cierto que José Antonio Kast le ganó a Gabriel Boric en General Lagos, la comuna más pobre de Chile de acuerdo a la CASEN 2017, solo obtuvo 116 votos más que el candidato de Apruebo Dignidad. Mientras que en La Pintana, la comuna más vulnerable en Santiago, Gabriel Boric obtuvo siete mil votos más que el candidato del partido Republicano. Es decir, Kast necesitaría 60 triunfos en comunas como General Lagos para igualar la diferencia que obtuvo Boric solo en La Pintana.
“Históricamente los sectores rurales han preferido candidatos asociados a la derecha”
Argumentos similares vimos luego de la elección de noviembre 2020 en Estados Unidos, en donde Donald Trump perdió frente a Joe Biden. El candidato Republicano usó como evidencia de fraude electoral el hecho de haber ganado en 2.588 condados (similares a nuestras comunas), mientras que el candidato demócrata solo gano en 551. El problema con ese argumento, nuevamente, son los números reales detrás de las comparaciones agregadas: en los 551 condados de Biden viven 190 millones de personas mientras que en los 2588 condados de Trump habitan solo 130 millones. Al igual que en Chile, en Estados Unidos los condados no votan: las personas lo hacen.
2. Las 20 comunas con mayor pobreza
La tabla 1 muestra cuáles son las 20 comunas más pobres de Chile. Efectivamente, en todas ellas Kast obtuvo un mejor resultado electoral que Boric. Se trata de comunas vulnerables socioeconómicamente, muy pequeñas (con un promedio de habitantes menor a 10 mil), compuestas mayoritariamente por población rural (68% promedio) y localizadas generalmente en la Araucanía.
Tabla 1
Las 20 comunas más pobres de Chile (elecciones 2021)
| Comuna | Región | Voto Kast | Voto Boric | Habitantes | Porcentaje rural |
| General Lagos | Arica y Parinacota | 28,1% | 4,8% | 684 | 100% |
| Colchane | Tarapacá | 46,3% | 1,9% | 1728 | 100% |
| Alto Biobío | Biobío | 27,2% | 20,4% | 5923 | 100% |
| Camarones | Arica y Parinacota | 24,0% | 10,6% | 1255 | 100% |
| Lonquimay | Araucanía | 47,0% | 12,7% | 10251 | 63% |
| Galvarino | Araucanía | 35,3% | 17,3% | 11996 | 65% |
| Saavedra | Araucanía | 31,5% | 15,1% | 12450 | 78% |
| Cholchol | Araucanía | 35,0% | 15,2% | 11611 | 38% |
| Curarrehue | Araucanía | 42,5% | 18,9% | 7489 | 70% |
| San Juan de la Costa | Los Lagos | 21,2% | 18,9% | 7512 | 84% |
| Camiña | Tarapacá | 44,2% | 6,9% | 1250 | 100% |
| Carahue | Araucanía | 42,0% | 13,0% | 24533 | 46% |
| Putre | Arica y Parinacota | 33,7% | 9,2% | 2765 | 22% |
| Ercilla | Araucanía | 51,0% | 16,6% | 7733 | 53% |
| Cobquecura | Ñuble | 36,6% | 16,6% | 5012 | 71% |
| Lumaco | Araucanía | 58,9% | 13,4% | 9548 | 58% |
| Huara | Tarapacá | 28,4% | 12,3% | 2730 | 59% |
| Tolten | Araucanía | 41,8% | 12,7% | 9722 | 60% |
| Vilcun | Araucanía | 41,9% | 13,5% | 28151 | 45% |
| Nueva Imperial | Araucanía | 35,5% | 16,6% | 32510 | 42% |
Ahora, de la votación obtenida en la primera vuelta en estas comunas no pueden sacarse conclusiones definitivas sobre la performance electoral de Kast en los sectores populares. Ello, entre otras cosas, porquehistóricamente los sectores rurales han preferido candidatos asociados a la derecha. En un estudio del geógrafo José Ignacio González Leiva, el académico sostiene que en Chile hay una fuerte vinculación entre la condición rural —caracterizada por baja densidad poblacional— con el apoyo a candidatos de centro-derecha. Usando datos de la elección presidencial de 2005, Mauricio Morales, profesor de la Universidad de Talca, encuentra que al aumentar el porcentaje de población rural, mejora la performance electoral de Joaquín Lavín y empeora la de Michelle Bachelet. Por último, usando los resultados de esta elección presidencial, Magdalena Bennett, profesora de la Universidad de Texas, muestra cómo al ajustar por tamaño de la comuna, la correlación positiva entre voto Kast y pobreza multidimensional se diluye, lo que sugiere que a mayor población, el éxito electoral de la derecha disminuye, incluso en comunas pobres.
Dado que las 20 comunas más pobres no solo son vulnerables socioeconómicamente sino que también tienen altos porcentaje de ruralidad, es posible esperar que esta última variable tenga un rol importante en relación a la performance de José Antonio Kast. Por ejemplo, en la tabla 2 vemos cómo le fue a Joaquín Lavín versus Ricardo Lagos en la primera vuelta de 1999. El candidato de la UDI ganó en casi todas estas comunas con la excepción de Ercilla, en donde hubo prácticamente un empate. Esto evidencia que la ventaja de la derecha en estas localidades es un fenómeno de larga data. A esto se suma la fortaleza que ha tenido el voto conservador en la región de la Araucanía. Recordemos que ésta fue la única región en donde ganó el Sí en el plebiscito de 1988 y nuevamente la única que eligió un gobernador de la coalición Chile Vamos en 2021.
Las razones que explican el éxito de sectores conservadores en el mundo rural escapan al objetivo de esta columna, aunque existe evidencia de que este patrón tiene explicaciones históricas. Felipe González, académico de la Universidad Católica, muestra que la reforma agraria implementada en Chile en la década de los ‘60 tuvo un efecto negativo en el apoyo electoral a partidos de izquierda. Estas tendencias de larga data se verían reforzadas por un tema que tratamos en una columna previa: la creciente brecha cultural. Tanto en Chile como en otras democracias occidentales, el voto de los sectores progresistas se concentra en personas educadas que viven en grandes centros urbanos. Por ende, los partidos asociados a la izquierda suelen incorporar fuertemente temas culturales e identitarios, que muchas veces están alejados de los votantes rurales, los que podrían tener valores más tradicionales. En otras palabras, podría existir en Chile una brecha cultural urbano versus rural que se manifieste en el voto.
Tabla 2
Las 20 comunas más pobres de Chile (elecciones 1999)
| Comuna | Región | Voto Lavin | Voto Lagos |
| General Lagos | Arica y Parinacota | 71,46% | 26,21% |
| Colchane | Tarapacá | 86,18% | 12,13% |
| Alto Biobío | Biobío | No existía en 1999 | No existía en 1999 |
| Camarones | Arica y Parinacota | 56,87% | 38,95% |
| Lonquimay | Araucanía | 71,49% | 24,82% |
| Galvarino | Araucanía | 56,01% | 38,85% |
| Saavedra | Araucanía | 55,47% | 40,45% |
| Cholchol | Araucanía | No existía en 1999 | No existía en 1999 |
| Curarrehue | Araucanía | 70,84% | 27,25% |
| San Juan de la Costa | Los Lagos | 54.31% | 42,42% |
| Camiña | Tarapacá | 77,77% | 19,98% |
| Carahue | Araucanía | 58,29% | 38,73% |
| Putre | Arica y Parinacota | 62,27% | 34,30% |
| Ercilla | Araucanía | 45,15% | 46,38% |
| Cobquecura | Ñuble | 60,76% | 35,66% |
| Lumaco | Araucanía | 58,42% | 35,82% |
| Huara | Tarapacá | 52,09% | 43,57% |
| Tolten | Araucanía | 68,70% | 28,63% |
| Vilcun | Araucanía | 68,70% | 42,00% |
| Nueva Imperial | Araucanía | 57,87% | 38,53% |
3. Falacia ecológica
Falacia ecológica es un problema común en las ciencias sociales, consistente en obtener conclusiones sobre el comportamiento individual usando datos agregados. Por ejemplo, si una persona vive en la comuna de Providencia, y esta comuna es en promedio de clase alta, no podemos concluir que dicha persona es de clase alta. Del mismo modo, al tener datos electorales y de pobreza a nivel comunal, y ver que existe una correlación entre voto por Kast y pobreza multidimensional, podríamos caer en una falacia ecológica al afirmar que los pobres votan más por Kast que por Boric.
Para intentar entregar más información sobre las preferencias por el candidato Republicano y el de Apruebo Dignidad, vamos a revisar ahora nuestros propios datos. Entre el 29 de octubre y el 20 de noviembre implementamos, con la ayuda de Netquest, una encuesta para entender las preferencias políticas de los/as chilenos/as antes de la primera vuelta. A diferencia de otros sondeos, el nuestro incluye a casi 4 mil participantes, lo que nos permite analizar subgrupos con mayor precisión (ver nota metodológica).
La muestra provista por Netquest se obtuvo a través de un panel online, por lo que podría sobrerrepresentar a personas más propensas a usar internet. Sin embargo, nos aseguramos de tener porcentajes similares a la distribución censal en variables como edad, nivel socioeconómico, región, y género. Asimismo, nuestro alto número de observaciones minimiza la probabilidad de obtener parámetros (por ejemplo, porcentajes y promedios) imprecisos, lo que nos confiere una ventaja versus otras encuestas similares.
En la tabla 3 comparamos los resultados electorales de toda la muestra (3965 participantes) con los estrados D y E (1949 participantes). Al igual como documentó la CASEN 2017, en donde la mitad de los chilenos pertenece a sectores socioeconómicos de mayor vulnerabilidad, la mitad de nuestra muestra se encuentra en estos estratos (por ende, no estamos subrepresentando a los sectores populares). Además, usamos cuotas por regiones, por lo que tenemos habitantes de las 16 regiones del país distribuidos de forma proporcional a su tamaño.
Tabla 3
Resultados encuesta
| Tipo de Muestra | Voto Kast | Voto Boric |
| Muestra total (3965 participantes) | 29,6% | 27,0% |
| Estrados D y E de la muestra (1949 participantes) | 25,4% | 24,5% |
Como argumentamos en la columna entendiendo al votante de Boric, al ver preferencias individuales, es cierto que el candidato de Apruebo Dignidad concentra su electorado en sectores medios-altos y educados, y está subrepresentado en sectores más populares. Asimismo, como vemos en esta otra columna, el candidato Kast también tiene el desafió de subir su adhesión en sectores populares, puesto que obtuvo un mayor éxito en grupos medios y altos.
En conclusión, nuestro punto principal es que, solo al mirar los datos agregados, no sería riguroso concluir que “los pobres votan más por Kast que por Boric”, como se sostiene en algunas de las notas de prensa mencionadas al comienzo. Al parecer, los sectores populares se encuentran simétricamente divididos en su apoyo a los candidatos que pasaron a segunda vuelta. No obstante, aún no sabemos cómo se distribuirán las preferencias de los votantes de sectores D y E que eligieron a otros candidatos en la primera vuelta. La decisión de este grupo de electores podría llegar a ser fundamental a la hora de definir quién será el próximo Presidente de la República.
RECUADRO METODOLÓGICO
- Número de Observaciones: 3.965
- Firma: Netquest (es una empresa proveedora de datos para investigación social y de mercado con presencia en América Latina y Europa).
- Tipo de muestreo: Por cuotas, basado en la distribución censal de las siguientes variables: nivel socioeconómico, edad, región, y género. Este diseño es similar a encuestas como Cadem y Criteria. La principal diferencia es que nuestro tamaño muestral es mayor (Criteria tiene 1,500 casos, y Cadem 1,000 por lo general), por lo que podemos analizar subgrupos con más precisión.
- Margen de error: 1,55 puntos porcentuales.
- La encuesta se aplicó entre el 29 de Octubre y el 20 de Noviembre de 2021.
- Es posible que exista un sesgo hacia usuarios de internet, dado que es un panel online (es decir, la participación en la encuesta es online). Intentamos minimizar tal sesgo al asegurarnos una proporción equivalente al censo en las variables demográficas ya mencionadas.
Giancarlo Visconti