Thesis Factores explicativos de la productividad legislativa en la cámara de diputados de Chile, 2022-2026: un análisis mediante modelos predictivos
Loading...
Date
2026-07-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Program
Ingeniería Civil Industrial
Departament
Departamento de Industrias
Campus
Campus Santiago Vitacura
Abstract
La productividad legislativa constituye un tema de creciente interés en Chile debido a la baja confianza ciudadana en el Congreso Nacional y a la necesidad de fortalecer los mecanismos de evaluación del desempeño parlamentario. Si bien existen indicadores tradicionales como la asistencia y la cantidad de proyectos presentados, estos no permiten explicar de manera integral las diferencias observadas en el desempeño de los diputados. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo identificar los principales factores explicativos de la productividad legislativa de los diputados de la Cámara de Diputadas y Diputados de Chile durante el periodo 2022-2026 mediante la aplicación de modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático. El estudio adoptó un enfoque cuantitativo, no experimental y de carácter explicativo. Se trabajó con un censo correspondiente a los 157 diputados que ejercieron funciones durante las legislaturas 370 a 373. Como variable de estudio se construyó un índice de productividad legislativa que integró diversas dimensiones del trabajo parlamentario, incluyendo iniciativas legislativas, participación en comisiones, intervenciones y otras actividades propias del cargo. Paralelamente, se recopilaron variables individuales, académicas, políticas y de desempeño parlamentario, las cuales fueron sometidas a procesos de depuración, diagnóstico de multicolinealidad y selección mediante técnicas como VIF, LASSO, Elastic Net y Random Forest. Posteriormente, se estimaron y compararon distintos modelos predictivos, entre ellos regresión lineal, Ridge, LASSO, Elastic Net, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost y LightGBM. La evaluación se realizó utilizando métricas de desempeño como el coeficiente de determinación (R²), el error cuadrático medio (RMSE) y análisis de robustez mediante múltiples particiones aleatorias de los datos. Los resultados evidencian que las variables asociadas a la actividad legislativa presentan una capacidad explicativa considerablemente mayor que las características demográficas o académicas de los diputados. Asimismo, se observó que la asistencia parlamentaria, evaluada de manera aislada, posee una limitada contribución a la explicación sobre la productividad cuando se incorpora juntamente con otras variables. Entre los modelos evaluados, Ridge presentó(...).
Description
Keywords
Productividad legislativa, Modelos predictivos, Aprendizaje automático, Gestión pública, Desempeño parlamentario
