Modelo predictivo para la selección de técnica de medición de la opinión pública

Abstract

El objetivo de este artículo es construir un modelo predictivo, a partir de información de estudios realizados en agencias de investigación de mercados y de opinión pública, que indique el método de recolección de datos que se recomienda utilizar, que puede ser encuestas personales, telefónicas o en línea, de acuerdo con los parámetros de cada estudio. El tipo de modelo predictivo es de clasificación, y se construyen y se analizan modelos a partir de las técnicas de minería de datos de árboles de decisiones, análisis discriminante, análisis de K vecinos más cercanos y análisis de redes neuronales. Adicionalmente, se realiza una segmentación de contactos en clústeres para complementar y enriquecer el conocimiento que aportan las técnicas clasificatorias. Se concluye que los modelos generados tanto por árboles de decisiones como por redes neuronales son los que mejor predicen la técnica de medición de opinión pública a utilizar.